https://github.com/sebastiandotdev/python-lang

Python is a programming language that lets you work quickly and integrate systems more effectively.
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Python is a programming language that lets you work quickly and integrate systems more effectively.

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/sebastiandotdev/python-lang
• Owner: sebastiandotdev
• Created: 2023-02-12T02:01:58.000Z (over 1 year ago)
• Default Branch: master
• Last Pushed: 2023-05-06T03:02:15.000Z (over 1 year ago)
• Last Synced: 2024-08-26T18:53:59.228Z (2 months ago)
• Language: Python
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README

        
# python

- python es un lenguaje de programacion open source que es capaz de hacer muchas cosas en la capas de la progrmacion su enfoque es ciencia de data y machine learning pero tambien puede ejecutarse en el navgeador

- python es dinamico su valor puede ir cambiando mediante el proceso y flujo de su programacion

# Funciones Built-in

- estas son las operaciones mas importante que ya tienen precargada el sistema nosotros podemos llamarla directamente passarle un parametros no depende de un un tipo de dato

- El intérprete de Python tiene una serie de funciones y tipos incluidos en él que están siempre disponibles. Están listados aquí en orden alfabético

```

A

abs() --retorna el numero absoluto

aiter()

all()

any()

anext()

ascii()

B

bin()

bool()

breakpoint()

bytearray()

bytes()

C

callable()

chr()

classmethod()

compile()

complex()

D

delattr()

dict()

dir()

divmod()

E

enumerate()

eval()

exec()

F

filter()

float()

format()

frozenset()

G

getattr()

globals()

H

hasattr()

hash()

help()

hex()

I

id()

input() --recibe un dato y lo devuelve

int() -- transforma un numero de string a una entero

isinstance()

issubclass()

iter()

L

len() -- cuenta los caracteres de una cadena de texto

list()

locals()

M

map()

max()

memoryview()

min()

N

next()

O

object()

oct()

open()

ord()

P

pow()

print() -- nos muestra el dato por la shell

property()

R

range()

repr()

reversed()

round()

S

set()

setattr()

slice()

sorted()

staticmethod()

str() -- transforma un numero a un string

sum()

super()

T

tuple()

type()

V

vars()

Z

zip()

_

__import__()

```

## tipos de datos

- python tiene los siguientes tipos de datos:

* string

* int

* boolean

* list

* tuple

* set

* dictonaries

* none

## varaibles

- en python no requiere de una palabra reservada para nombrar una variable , es importante seguir las conveciones en las vairbles python nos dice que usemos la declaracion de una variable en minuscula y en snake_case

```

    name

    lastname

    my_name

    my_lastname

```

### variables mal escritas

```

    my-name

    first@name

    num-1

    1-num

```

## metodos string

1. str.upper(): convierte todos los caracteres de una cadena a mayúsculas.

2. str.lower(): convierte todos los caracteres de una cadena a minúsculas.

3. str.capitalize(): convierte el primer carácter de una cadena a mayúsculas y el resto a minúsculas.

4. str.strip(): elimina los espacios en blanco de ambos extremos de una cadena.

5. str.replace(old, new): reemplaza todas las apariciones de old en una cadena con new.

6. str.split(sep): divide una cadena en una lista de subcadenas, utilizando sep como separador.

7. str.format(): permite insertar valores dentro de una cadena, utilizando {} como marcadores de posición.

8. str.join(iterable): une todas las cadenas en un iterable (como una lista o una tupla), separándolas con la cadena sobre la que se llama al método.

Estos son solo algunos de los métodos más comunes de cadenas de caracteres en Python. Hay muchos otros que se pueden usar para realizar diversas tareas con cadenas de caracteres. Es importante que los conozcas y los entiendas bien para poder aprovechar al máximo las funcionalidades de Python.

## operadores y numeros

```

=	x = 5	x = 5

+=	x += 3	x = x + 3

-=	x -= 3	x = x - 3

*=	x *= 3	x = x * 3

/=	x /= 3	x = x / 3

%=	x %= 3	x = x % 3

//=	x //= 3	x = x // 3

**=	x **= 3	x = x ** 3

&=	x &= 3	x = x & 3

|=	x |= 3	x = x | 3

^=	x ^= 3	x = x ^ 3

>>=	x >>= 3	x = x >> 3

<<=	x <<= 3	x = x << 3

```

## List

- En programación, un "array" y una "lista" son términos que a menudo se utilizan para describir colecciones de datos similares, pero en realidad existen algunas diferencias importantes entre ellos.

Un "array" es una estructura de datos en la que se almacenan elementos de un mismo tipo y tienen un tamaño fijo. Una vez que se ha definido el tamaño de un array, no se pueden agregar o quitar elementos, a menos que se cree un nuevo array con un tamaño diferente. Las operaciones en un array son generalmente más rápidas que en una lista debido a su estructura de datos contigua en la memoria.

Por otro lado, una "lista" es una estructura de datos dinámica en la que los elementos se almacenan de forma no contigua y se pueden agregar y quitar elementos en cualquier momento. Las listas también permiten almacenar elementos de diferentes tipos y pueden tener un tamaño ilimitado. Las operaciones en una lista son un poco más lentas que en un array debido a la complejidad de su estructura de datos, pero son más flexibles y versátiles.

```

Hay muchos métodos que se pueden utilizar en una lista de Python, pero aquí hay algunos de los más importantes:

append(element): Agrega un elemento al final de la lista.

extend(iterable): Agrega todos los elementos de un objeto iterable (como una lista) al final de la lista.

insert(index, element): Inserta un elemento en una posición específica en la lista.

remove(element): Elimina el primer elemento de la lista que sea igual al elemento especificado.

pop(index): Elimina el elemento en una posición específica en la lista y lo devuelve.

index(element): Devuelve el índice del primer elemento en la lista que sea igual al elemento especificado.

count(element): Devuelve el número de veces que aparece un elemento específico en la lista.

sort(): Ordena los elementos de la lista en orden ascendente.

reverse(): Invierte el orden de los elementos en la lista.

clear(): Elimina todos los elementos de la lista.

Estos son solo algunos de los métodos más comunes que se pueden utilizar en una lista de Python. Hay muchos otros métodos y funciones que se pueden aplicar a las listas en Python, dependiendo de tus necesidades específicas.

```

## tuple

- Las tuplas en Python son un tipo de datos inmutable, por lo que no se pueden modificar sus valores una vez que se han creado. Sin embargo, existen algunos métodos que puedes utilizar para trabajar con tuplas. Aquí están algunos de los métodos más importantes:

```

count(value): Devuelve el número de veces que un valor determinado aparece en una tupla.

index(value): Devuelve el índice del primer elemento que coincide con el valor especificado.

len(): Devuelve el número de elementos en una tupla.

tuple(): Convierte una secuencia en una tupla.

min(): Devuelve el elemento mínimo en una tupla.

max(): Devuelve el elemento máximo en una tupla.

sorted(): Devuelve una nueva tupla con los elementos ordenados.

```

# sets

- Un set en Python es una colección no ordenada y sin elementos repetidos. Los sets se utilizan a menudo para realizar operaciones matemáticas, como la unión, la intersección y la diferencia, en colecciones de datos.

Los sets se crean utilizando la función set() o mediante el uso de llaves {}. Aquí hay un ejemplo de cómo crear un set:

```

>>> fruits = {"apple", "banana", "cherry"}

>>> print(fruits)

{'banana', 'apple', 'cherry'}

```

- Es importante tener en cuenta que los sets no mantienen un orden específico, por lo que no puedes acceder a los elementos de un set por su posición. Además, los sets no permiten elementos repetidos, por lo que si intentas agregar un elemento que ya está en el set, no sucederá nada.

En Python, los sets son muy útiles para realizar operaciones de conjuntos, como la eliminación de duplicados en una lista, la comprobación de pertenencia y la intersección de conjuntos.

```

add(element): Agrega un elemento al set.

clear(): Elimina todos los elementos del set.

copy(): Devuelve una copia superficial del set.

difference(other_set): Devuelve un set con los elementos que están en el set actual pero no en other_set.

intersection(other_set): Devuelve un set con los elementos que están en el set actual y en other_set.

isdisjoint(other_set): Devuelve True si no hay intersección entre los dos sets, es decir, si no hay elementos en común.

issubset(other_set): Devuelve True si todos los elementos del set actual están contenidos en other_set.

issuperset(other_set): Devuelve True si todos los elementos de other_set están contenidos en el set actual.

pop(): Elimina y devuelve un elemento arbitrario del set.

remove(element): Elimina un elemento específico del set.

union(other_set): Devuelve un set con los elementos de ambos sets, sin elementos repetidos.

```

## dictonaries

- Un diccionario en Python es una estructura de datos que permite almacenar pares clave-valor. Cada elemento en un diccionario consiste en una clave única y un valor asociado a esa clave. Los diccionarios se crean utilizando llaves {} y se pueden acceder a los valores mediante las claves correspondientes. Los diccionarios son muy útiles para representar datos con una estructura clave-valor, como por ejemplo, una lista de contactos con nombres como clave y números de teléfono como valor.

```

clear(): Elimina todos los elementos del diccionario.

copy(): Devuelve una copia superficial del diccionario.

get(key, default=None): Devuelve el valor asociado a la clave key. Si la clave no existe, devuelve default (por defecto, None).

items(): Devuelve una vista de todos los pares clave-valor en el diccionario como una lista de tuplas.

keys(): Devuelve una vista de todas las claves en el diccionario.

pop(key, default=None): Elimina y devuelve el valor asociado a la clave key. Si la clave no existe, devuelve default (por defecto, None).

popitem(): Elimina y devuelve un par clave-valor arbitrario del diccionario.

setdefault(key, default=None): Devuelve el valor asociado a la clave key. Si la clave no existe, agrega un nuevo par clave-valor con la clave key y el valor default (por defecto, None).

update(other_dict): Agrega todos los pares clave-valor de other_dict al diccionario actual.

values(): Devuelve una vista de todos los valores en el diccionario.

```

## condtional

Los condicionales en Python son estructuras de control de flujo que permiten tomar decisiones en función de ciertas condiciones. Los condicionales son una parte fundamental de cualquier lenguaje de programación y se utilizan para controlar el flujo de ejecución de un programa.

El principal tipo de condicional en Python es el if statement, que permite ejecutar un bloque de código si se cumple una determinada condición. Aquí hay un ejemplo básico de un condicional

```

x = 5

if x > 0:

    print("x es positivo")

```

## loops

* Un loop, en el contexto de la programación, es una estructura de control que permite repetir una serie de instrucciones varias veces, mientras se cumpla una determinada condición.

En Python, hay dos tipos principales de loops: el "for loop" y el "while loop". El "for loop" se utiliza para iterar sobre una secuencia de elementos, como una lista o una cadena de texto, mientras que el "while loop" se utiliza para repetir un bloque de código mientras se cumple una determinada condición.

En resumen, los loops son una herramienta fundamental en la programación para automatizar tareas que requieren repetición de acciones, lo que hace que el código sea más eficiente y fácil de mantener.

* Listas: una colección ordenada y mutable de elementos.

Tuplas: una colección ordenada e inmutable de elementos.

Conjuntos: una colección desordenada y mutable de elementos únicos.

Diccionarios: una colección de pares clave-valor, en la que los elementos no están ordenados.

`````

# while

my_condition = 0

while my_condition < 10:

    print("hola sebastian")

    my_condition += 2

else: # es opcional

    print("mi condition es mayor que 10 o igual")   

# for loop

my_string = "sebastian"

for element in my_string:  # devuelve caracter por caracter

    print(element)

`````

## functions

* En Python, las funciones son bloques de código que se pueden llamar para realizar una tarea específica. Las funciones permiten a los programadores dividir el código en tareas más pequeñas y manejables, lo que hace que el código sea más fácil de entender, depurar y mantener.

En Python, las funciones se definen utilizando la palabra clave "def" seguida del nombre de la función, paréntesis que pueden incluir argumentos de entrada y dos puntos. Luego, el cuerpo de la función se escribe con sangría. Las funciones pueden devolver un valor utilizando la palabra clave "return".

````

def suma(a, b):

    resultado = a + b

    return resultado

resultado = suma(3, 5)

print(resultado) # muestra 8

````

## class

* En Python, una clase es un tipo de objeto que permite definir un conjunto de atributos y métodos que se pueden utilizar para crear instancias de la clase. Una clase se puede considerar como un molde para crear objetos, donde cada objeto creado a partir de la clase tiene sus propios atributos y métodos.

* self: En el contexto de la programación orientada a objetos en Python, self es una convención utilizada para referirse a la instancia de la clase en la que se está trabajando.

En el constructor de una clase, self se utiliza para hacer referencia a la instancia que se está creando. En otras palabras, cuando se crea un objeto a partir de una clase, self hace referencia a ese objeto recién creado.

Por ejemplo, considera la siguiente clase Persona:

````

class Persona:

    def __init__(self, nombre, edad):

        self.nombre = nombre

        self.edad = edad

persona = Persona("Juan", 30)

class Persona:

    def __init__(self, nombre, edad):

        self.nombre = nombre

        self.edad = edad

        

    def saludar(self):

        print("Hola, mi nombre es " + self.nombre)

persona = Persona("Juan", 30)

persona.saludar()

````

## exxcepciones

* Las excepciones en Python son eventos que ocurren durante la ejecución de un programa que interrumpen el flujo normal de ejecución. Cuando una excepción ocurre, Python interrumpe la ejecución del programa y busca un manejador de excepción que pueda procesar la excepción.

Para manejar las excepciones en Python, se utiliza el bloque try-except. El bloque try contiene el código que puede generar una excepción, y el bloque except contiene el código que se ejecutará si se produce una excepción. El bloque except puede manejar una o varias excepciones específicas, o bien puede manejar cualquier excepción genérica.

Por ejemplo, el siguiente código utiliza el bloque try-except para manejar una excepción de división por cero:

* En resumen, las excepciones son una parte importante del manejo de errores en Python, y el bloque try-except es la forma recomendada de manejarlas.

`````

    try:

    x = 1 / 0

except ZeroDivisionError:

    print("¡Error! División por cero.")

`````

## modules

* En Python, un módulo es un archivo que contiene definiciones y declaraciones de funciones, variables, clases y otros objetos que pueden ser reutilizados en diferentes programas. Los módulos en Python se utilizan para organizar el código y para permitir la reutilización de código en diferentes programas.

Los módulos en Python se pueden importar en otros programas para utilizar su funcionalidad. Para importar un módulo en Python, se utiliza la instrucción import, seguida del nombre del módulo. Por ejemplo, si se tiene un archivo llamado "mimodulo.py", que contiene una función llamada "saludar", se puede importar y utilizar esa función en otro archivo de la siguiente manera:

````

import mimodulo

mimodulo.saludar()

````

* Además de la instrucción import, existen otras formas de importar módulos en Python, como por ejemplo la instrucción from...import, que permite importar solamente funciones o variables específicas de un módulo.

Python viene con muchos módulos integrados, como por ejemplo el módulo "os" para operaciones del sistema operativo, el módulo "random" para la generación de números aleatorios, y el módulo "datetime" para trabajar con fechas y tiempos.

También es posible crear y utilizar módulos personalizados en Python, lo que permite reutilizar el código en diferentes proyectos y mejorar la organización y mantenibilidad del código.

````

from operaciones import suma, resta

resultado1 = suma(3, 4)

resultado2 = resta(7, 5)

print(resultado1, resultado2)

````

## __pycache__

* La carpeta "pycache" es una carpeta que se genera automáticamente por Python para almacenar archivos de caché de módulos importados. Cuando se importa un módulo en Python, el intérprete de Python compila el código fuente del módulo en un archivo de byte-code, que se almacena en la carpeta "pycache" con el nombre del módulo y la extensión ".pyc" o ".pyo" (dependiendo de si se utilizan optimizaciones).

La carpeta "pycache" se encuentra en el mismo directorio que el archivo del módulo que se está importando y se utiliza para almacenar los archivos de caché de los módulos importados para mejorar el rendimiento de los programas. Al compilar los módulos en archivos de byte-code, Python puede evitar la compilación repetida de módulos que ya han sido importados, lo que puede reducir el tiempo de carga y mejorar el rendimiento de los programas.

* La carpeta "pycache" no debe ser modificada manualmente y no es necesario borrarla, ya que Python la gestiona automáticamente. Sin embargo, si se desea borrar los archivos de caché de módulos importados, se puede utilizar la opción "-B" o "-b" al invocar Python, que deshabilita la creación de archivos de caché de módulos importados. Por ejemplo:

## finalizando

* si has llegado hasta aqui conmigo te felicito por tu esfuerzo y dedicacion ahora te invito a que ppongas en practica python realizando proyecto , buena suerte