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Curiosidades pitónicas #1

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Curiosidades pitónicas #1

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146 changes: 146 additions & 0 deletions .ipynb_checkpoints/curiosidades_pitonicas-checkpoint.ipynb
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Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -0,0 +1,146 @@
{
"cells": [
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"# Funciones lambda, listas por compresión, decoradores y otras curiosidades pitónicas\n",
"Python es un lenguaje precioso, o por lo menos así me lo parece a mí, por tanto procedo a contarte aspectos, funciones y otras cosilla que a mí me llaman la función.\n",
"\n",
"## Funciones lambda \n",
"Las funciones lammbda son funciones anónimas, es decir no se declaran con un nombre, su sintáxis es: `lambda <argumentos> : <expresión>` \n",
"Un ejemplo sencillo podría ser:\n"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 6,
"metadata": {},
"outputs": [
{
"data": {
"text/plain": [
"4"
]
},
"execution_count": 6,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"cuadrado = lambda a: a*a\n",
"cuadrado(2)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"Por su sencillez se suelen utilizar como argumentso en funciones más simples como `map` o `filter`, antes de ejemplificar, para ver mejor su utilidad introduciré el concepto de listas por comprensión. "
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## Listas por compresión \n",
"La creación de listas por compresión, refleja el concepto matemático de definir un conjunto, en este caso lista, a partir de una defición. Dando lugar a definiciones elegantes y rápidas:"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 27,
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Lista por compresión: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]\n",
"Esta preciosa lista [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] es resultado de la anterior\n",
"Los números impares son: [1, 3, 5, 7, 9]\n"
]
},
{
"data": {
"text/plain": [
"[(0, 3), (0, 5), (1, 3), (1, 5), (2, 3), (2, 5)]"
]
},
"execution_count": 27,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"print( \"Lista por compresión: \" ,[ i for i in range(10)] )\n",
"l = list( map(lambda x : x*x ,range(10) ))\n",
"print( f\"Esta preciosa lista { l } es resultado de la anterior\")\n",
"print( f\"Los números impares son: { list( filter( lambda x: x%2 , range(10)) )}\")\n",
"[ (x,y) for x in range(3) for y in range(3,7,2)] #productos cartesianos"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"Espero que haya estado usted fino y haya notado el uso del \"nuevo\" format en el print de python :D"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## Decoradores\n",
"Los decoradores son funciones que modifican el comportarmiento de las funciones sobre las que se aplican. Esto se ve mejor con un ejemplo:"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 43,
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Se están sumando 1 y 2\n"
]
}
],
"source": [
"def sumandos(f):\n",
" def nueva_funcion(a,b):\n",
" print(f'Se están sumando {a} y {b}')\n",
" f(a,b)\n",
" return nueva_funcion\n",
"@sumandos\n",
"def suma(a,b):\n",
" return a+b\n",
"suma(1,2)\n"
]
}
],
"metadata": {
"kernelspec": {
"display_name": "Python 3",
"language": "python",
"name": "python3"
},
"language_info": {
"codemirror_mode": {
"name": "ipython",
"version": 3
},
"file_extension": ".py",
"mimetype": "text/x-python",
"name": "python",
"nbconvert_exporter": "python",
"pygments_lexer": "ipython3",
"version": "3.6.5"
}
},
"nbformat": 4,
"nbformat_minor": 2
}
146 changes: 146 additions & 0 deletions curiosidades_pitonicas.ipynb
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Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -0,0 +1,146 @@
{
"cells": [
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"# Funciones lambda, listas por compresión, decoradores y otras curiosidades pitónicas\n",
"Python es un lenguaje precioso, o por lo menos así me lo parece a mí, por tanto procedo a contarte aspectos, funciones y otras cosilla que a mí me llaman la función.\n",
"\n",
"## Funciones lambda \n",
"Las funciones lammbda son funciones anónimas, es decir no se declaran con un nombre, su sintáxis es: `lambda <argumentos> : <expresión>` \n",
"Un ejemplo sencillo podría ser:\n"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 6,
"metadata": {},
"outputs": [
{
"data": {
"text/plain": [
"4"
]
},
"execution_count": 6,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"cuadrado = lambda a: a*a\n",
"cuadrado(2)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"Por su sencillez se suelen utilizar como argumentso en funciones más simples como `map` o `filter`, antes de ejemplificar, para ver mejor su utilidad introduciré el concepto de listas por comprensión. "
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## Listas por compresión \n",
"La creación de listas por compresión, refleja el concepto matemático de definir un conjunto, en este caso lista, a partir de una defición. Dando lugar a definiciones elegantes y rápidas:"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 27,
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Lista por compresión: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]\n",
"Esta preciosa lista [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] es resultado de la anterior\n",
"Los números impares son: [1, 3, 5, 7, 9]\n"
]
},
{
"data": {
"text/plain": [
"[(0, 3), (0, 5), (1, 3), (1, 5), (2, 3), (2, 5)]"
]
},
"execution_count": 27,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"print( \"Lista por compresión: \" ,[ i for i in range(10)] )\n",
"l = list( map(lambda x : x*x ,range(10) ))\n",
"print( f\"Esta preciosa lista { l } es resultado de la anterior\")\n",
"print( f\"Los números impares son: { list( filter( lambda x: x%2 , range(10)) )}\")\n",
"[ (x,y) for x in range(3) for y in range(3,7,2)] #productos cartesianos"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"Espero que haya estado usted fino y haya notado el uso del \"nuevo\" format en el print de python :D"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## Decoradores\n",
"Los decoradores son funciones que modifican el comportarmiento de las funciones sobre las que se aplican. Esto se ve mejor con un ejemplo:"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 43,
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Se están sumando 1 y 2\n"
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" def nueva_funcion(a,b):\n",
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