Python para todos

Introducción al lenguaje de programación Python

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1. . . . . . . Introducción a Python Matías Iturburu Córdoba 2012
2. . . . . . . Section 1 print “Hello Python”
3. . . . . . . Mirando el lenguaje a lo paracaidista Interpretado:
4. . . . . . . Mirando el lenguaje a lo paracaidista Interpretado: Sintaxis simple
5. . . . . . . Mirando el lenguaje a lo paracaidista Interpretado: Sintaxis simple Multiparadigma
6. . . . . . . Mirando el lenguaje a lo paracaidista Interpretado: Sintaxis simple Multiparadigma Baterias incluidas
7. . . . . . . Interpretado Scripts compilados a demanda a bytecode. Soporta extensiones en C y C++ La ejecución de programas grandes es costosa en memoria (pero no tanto) Implementacion canónica en C (cpython) pero otras existen: Jython (Java) Iron Python (C#) Embebido Pypy (Compilación JIT)
8. . . . . . . Sintaxis simple Amplia variedad de estructuras de datos: Strings “” Enteros, Flotantes: 3 3.4 Muchas colecciones: (‘a’, ‘b’) [1,2,3,4,5] {‘key’:value}
9. . . . . . . Variables sin declaración de tipos, el interprete mantiene la referencia. >>> a = 3 3 >>> a + 2 5 >>> a = "A" A
10. . . . . . . Con algunas restricciones de tipos: >>> a + 3 Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: cannot concatenate 'str' and 'int' objects
11. . . . . . . Sin ornamentaciones, los bloques se definen con indentaciones: if 2<3: print "Cuando llueve llueve" else: print "Esto no sucede nunca"
12. . . . . . . Un bucle for de alto nivel para cualquier tipo iterable for i in "This will print each char": print i d = {'a':'b', 'c':'d', 'f':'g'} for k,v in d print v
13. . . . . . . Multiparadigma Procedural Ejecución secuencial de arriba a abajo. Ideal para reemplazar scripts bash o perl #!/usr/bin/env python def func(name): return "Hello %s " % name if __name__ == "__main__": import sys script, name = sys.argv print func(name)
14. . . . . . . Algunos elementos de progamación funcional: Comprehension de listas, sets* y diccionarios[1]: [x for x in range(0, 10) if x<5 or x>7] (x for x in range(x, 10)) {i : chr(65+i) for i in range(4)} map(lambda x: x<3 and x+2 or x+9, [x for x in range(0, 5)] ) [1] disponible a partir de python 2.7
15. . . . . . . Programación orientada a objetos: Todo es un object. Argumentos, funciones y primitivas.
16. . . . . . . Herencia intuitiva, soporte para herencia múltiple. >> class A: ... name='A' >>> A <class __main__.A at 0x1b7ba78> >>> A.name 'A' >>> class B: ... name='B' >>> class C(A, B): ... pass >>> C.name 'A'
17. . . . . . . No hay métodos privados, pero el scope funciona como esperás. class A: name = 'A' def prints_name(self): prints self.name >>> a = A() >>> a.prints_name() >>> prints_name() NameError: name 'prints_name' is not defined
18. . . . . . . No hay métodos privados, aunque por convención algunos métodos implicitos empiezan con _. class A: def __init__(self): print "Esto se ejecuta al instanciar la clase" class B(A): def __init__(self): print super(self, A).__init__, "... Y se puede sobree
19. . . . . . . Baterías incluídas La distribución incluye una biblioteca standard muy completa >>> import math >>> math.cos(math.pi / 4.0) 0.70710678118654757 >>> math.log(1024, 2) 10.0 $ python -m SimpleHTTPServer
20. . . . . . . Métodos built-in concisos >>> s = "dabale arroz a la zorra el abad".split(' ') ['dabale', 'arroz', 'a', 'la', 'zorra', 'el', 'abad'] >>> map(lambda x: x.upper(), s)
21. . . . . . . Todo al alcance de la mano: $ pip search web framework
22. . . . . . . Y que puedo hacer con esto? Algebra lineal, Matrices, etc: SciPy, Numpy
23. . . . . . . Y que puedo hacer con esto? Algebra lineal, Matrices, etc: SciPy, Numpy Procesamiento de lenguaje natural: NLTk
24. . . . . . . Y que puedo hacer con esto? Algebra lineal, Matrices, etc: SciPy, Numpy Procesamiento de lenguaje natural: NLTk Aplicaciones de escritorio: Glade, WxWidgets
25. . . . . . . Y que puedo hacer con esto? Algebra lineal, Matrices, etc: SciPy, Numpy Procesamiento de lenguaje natural: NLTk Aplicaciones de escritorio: Glade, WxWidgets Programación asincrónica: Twisted, Geventlet
26. . . . . . . Y que puedo hacer con esto? Algebra lineal, Matrices, etc: SciPy, Numpy Procesamiento de lenguaje natural: NLTk Aplicaciones de escritorio: Glade, WxWidgets Programación asincrónica: Twisted, Geventlet Desarrollo web: Django, etc
27. . . . . . . Qué es lo que no? Sistemas en tiempo real
28. . . . . . . Qué es lo que no? Sistemas en tiempo real Compartir hilos en varios CPU
29. . . . . . . Qué es lo que no? Sistemas en tiempo real Compartir hilos en varios CPU Cualquier cosa que utilice mucha procesamiento matemático
30. . . . . . . Qué es lo que no? Sistemas en tiempo real Compartir hilos en varios CPU Cualquier cosa que utilice mucha procesamiento matemático Controladores
31. . . . . . . Section 2 Tip of the iceberg