Python by vilar

4o Ingenierı́a Informática II26 Procesadores de lenguaje Python: Conceptos básicos y ejercicios Introducción a Python 3 Índice 1 Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 2 Invocación del intérprete Python . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 3 Tipos de datos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 3.1 Tipos numéricos 6 3.2 El valor None 8 3.3 Cadenas 8 3.4 Subsecuencias 11 3.5 Listas 11 3.6 Tuplas 13 3.7 Diccionarios 14 4 Entrada/salida . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 Control de flujo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 15 5.1 Sangrado 15 5.2 Ejecución condicional 16 5.3 Instrucción vacı́a 16 5.4 Bucles 17 6 Funciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 6.1 Un ejemplo 19 6.2 Parámetros con valores por defecto 20 6.3 Algunas funciones predefinidas 21 7 Bibliotecas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 7.1 La biblioteca sys 22 7.2 La biblioteca types 23 7.3 La biblioteca string 23 7.4 La biblioteca re 24 7.5 La biblioteca math 26 7.6 La biblioteca tempfile 26 8 Escritura de módulos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 9 Excepciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 10 Clases y objetos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 10.1 Métodos especiales Creación y destrucción de los objetos . . . . Representación de los objetos como cadenas Emulación de secuencias y diccionarios . . . Emulación de tipos numéricos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 29 29 30 30 10.2 Atributos especiales 30 10.3 Clases derivadas 31 10.4 Ejemplo: una clase para árboles de búsqueda 31 10.5 Ejemplo: una clase para representar expresiones sencillas 33 10.6 Ejemplo: una clase para representar conjuntos de enteros no negativos 34 c Universitat Jaume I 2009-2010 II26 Procesadores de lenguaje 4 11 Un ejercicio adicional . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 A Soluciones a algunos ejercicios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A.1 Sobre tipos de datos A.2 Sobre control de flujo A.3 Sobre funciones 36 36 37 38 B 38 Preguntas frecuentes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Introducción a Python 1. Introducción Python es el lenguaje de programación que utilizaremos para las prácticas de la asignatura. Algunas de las caracterı́sticas que lo hacen interesante para nosotros son: Es fácil de utilizar. Es un lenguaje “completo”; no sirve sólo para programar scripts. Tiene gran variedad de estructuras de datos incorporadas al propio lenguaje. Tiene una gran cantidad de bibliotecas (libraries). Permite la programación modular, orientada a objetos y su uso como un lenguaje imperativo tradicional. Es interpretado. Esto facilita el desarrollo (aunque ralentice la ejecución). Se puede utilizar desde un entorno interactivo. Se puede extender fácilmente. Es muy expresivo: un programa Python ocupa mucho menos que su equivalente en C. Este cuaderno pretende presentar los conceptos básicos de Python y capacitarte para comenzar a utilizarlo. Esto no supone que todas las caracterı́sticas interesantes del lenguaje (ni siquiera todas las útiles para la realización de las prácticas) hayan sido exhaustivamente recogidas aquı́.1 La exposición de los conceptos básicos del lenguaje ocupa la mayor parte de este cuaderno, intercalando en las explicaciones algunos ejercicios propuestos. Posteriormente, en la sección 11 se propone un nuevo ejercicio, mucho más completo que los vistos hasta entonces. En el apéndice A se presentan soluciones a los ejercicios básicos. Finalmente, en el apéndice B, puedes encontrar (junto con las correspondientes respuestas) algunas de las preguntas más frecuentes de los alumnos de cursos pasados. 2. Invocación del intérprete Python Python suele estar instalado en /usr/local/bin o en /usr/bin,2 ası́ que para invocar al intérprete interactivo basta con escribir $ python El sistema arrancará con un mensaje parecido a: Python 2.4.3 (#1, May 24 2008, 13:47:28) [GCC 4.1.2 20070626 (Red Hat 4.1.2-14)] on linux2 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> Esto nos permite empezar a trabajar (>>> es el prompt del intérprete). Para salir del intérprete interactivo tenemos que pulsar Ctrl+D. Si hemos almacenado un programa Python en un fichero (p.ej. fich.py), podemos ejecutarlo con la orden $ python fich.py 1 En http://www.python.org (ası́ como en http://marmota.dlsi.uji.es/python/, un mirror local) existe material suficiente como para resolver prácticamente cualquier duda que pueda surgir sobre Python. 2 Puedes averiguar dónde está en tu máquina mediante la orden which python. c Universitat Jaume I 2009-2010 5 II26 Procesadores de lenguaje 6 Si nuestro sistema lo permite, también podemos ejecutar el programa directamente si, además de dar permisos de ejecución al fichero, escribimos como primera lı́nea del fichero los caracteres #! seguidos de la ruta completa del intérprete Python. Ası́, si el intérprete está en /usr/bin, escribirı́amos: #!/usr/bin/python Si el sistema está razonablemente bien instalado, también se puede utilizar: #!/usr/bin/env python Esto tiene la ventaja de que no depende de la situación exacta de Python (env suele estar en /usr/bin). 3. Tipos de datos 3.1. Tipos numéricos Es posible usar Python como una calculadora avanzada. Para ello, una vez arrancado el intérprete, basta con escribir una expresión tras el prompt. El intérprete calculará el resultado, lo escribirá y presentará un nuevo prompt. Por ejemplo3 : >>> 4 >>> 34 >>> 13 >>> 2 2+2 2+4*8 (100-20)/6 (100-20)%6 >>> (100.0-20)/6 13.333333333333334 >>> 2**3 8 >>> 0xFF ^ 0xF0 15 >>> oct(87) ’0127’ Python sigue las reglas habituales de precedencia y asociatividad; además, el operador potencia (**) es asociativo a derechas y más prioritario que el menos unario (-2**2 devuelve -4). Para realizar operaciones lógicas tenemos los operadores and, or y not. Los valores que devuelven son: El operador and devuelve su primer operando si este es falso y el segundo en caso contrario. El operador or devuelve su primero operando si este es cierto y el segundo en caso contrario. El operador not devuelve False si su operando es cierto y True si es falso. Puede que te preguntes qué es cierto y qué es falso. Para Python, falso es (luego veremos estos tipos con más detalle): El valor False. El valor 0. Una secuencia vacı́a (lista, tupla o cadena). Un diccionario vacı́o. El valor None. Todo lo demás es cierto. Las reglas pueden parecer liosas, pero en el contexto de las estructuras de control funcionan como se espera de ellas y simplifican algunas tareas. 3 El sı́mbolo ^ representa el OR exclusivo y la función oct genera la representación octal de un número. Introducción a Python 7 Algunos ejemplos de expresiones lógicas: >>> 2 and 4 4 >>> 0 and 4 0 >>> 2 or 4 2 >>> 0 or 4 4 >>> not 0 True >>> not 4 False >>> ’2’ and 4 4 >>> ’’ and 4 ’’ También disponemos de operadores sobre bits, que no debes confundir con los anteriores. El “y” binario se representa con &, el “o” con |, el o-exclusivo con ^: >>> 2 & 4 0 >>> 2 | 4 6 >>> 2 ^ 4 6 >>> 3 | 2 3 >>> 3 ^ 2 1 En cuanto a los tipos de los valores numéricos, Python puede trabajar con enteros, enteros largos (tienen una precisión ilimitada), flotantes y números complejos: Tipo Entero Entero largo Flotante Complejo Ejemplo 123 0x7b 0173 12345678901L 12.3 1+2j Observaciones En decimal En hexadecimal (123 decimal). En octal (123 decimal). Este valor no se puede representar con un entero. La j puede escribirse en minúscula o mayúscula. A partir de la versión 2.2 de Python, las operaciones con enteros que provoquen desbordamiento son automáticamente realizadas con enteros largos: >>> 2**30 1073741824 >>> 2**31 2147483648L Como en C, la asignación a variables se realiza mediante el operador =. >>> x=20 >>> dolar=0.98 >>> euro=x*dolar >>> euro 19.600000000000001 También como en C, se pueden realizar asignaciones múltiples: >>> x=y=z=0 asigna el valor cero a las tres variables. Pero, a diferencia de C, Python no considera las asignaciones como expresiones: >>> 2+(a=3) Traceback (most recent call last): File "<stdio>", line 1 2+(a=3) ^ SyntaxError: invalid syntax c Universitat Jaume I 2009-2010 II26 Procesadores de lenguaje 8 Además, pueden realizarse asignaciones concurrentes: >>> x,y=2,3 >>> x 2 >>> y 3 Es posible realizar asignaciones aumentadas con un operador binario: >>> a=2 >>> a+=3 >>> a 5 >>> a*=5 >>> a 25 Las posibilidades son: +=, -=, *=, /=, %=, **=, <<=, >>=, &=, ^=, |=. 3.2. El valor None Existe un valor especial en Python para representar aquellos casos en los que “no hay valor”; es el valor None. Este valor es el único de su tipo. Se interpreta como falso en las expresiones lógicas y es el devuelto por las funciones que no devuelven ningún valor explı́citamente. Cuando el resultado de una expresión es None, el intérprete no lo muestra: >>> None >>> 3.3. Cadenas Python también trabaja con cadenas. Para escribirlas, hay que proporcionar una secuencia de caracteres encerrada entre comillas simples o dobles. La elección del delimitador sólo afecta a cómo se escriben las comillas en la cadena: si el delimitador es una comilla doble, las comillas dobles se escribirán escapándolas con una barra invertida (\); análogamente, si el delimitador es una comilla sencilla, las comillas sencillas deberán ir escapadas: >>> "Quiero comprar un CD de Sinead O’Connor" "Quiero comprar un CD de Sinead O’Connor" >>> ’Quiero comprar un CD de Sinead O\’Connor’ "Quiero comprar un CD de Sinead O’Connor" Como te habrás imaginado, esto funciona porque la barra invertida es el carácter de escape en Python. Por eso, si queremos escribir una barra invertida, hay que escribirla dos veces (la orden print hace que Python escriba el resultado de la expresión correspondiente)4 : >>> print "a\\b" a\b En el cuadro 1 puedes ver las secuencias de escape que admite Python. Las secuencias de escape que no son reconocidas no se interpretan; la barra permanece: >>> print "a\p" a\p 4 Puedes estar preguntándote por qué incluimos aquı́ la orden print y no lo hemos hecho en los ejemplos anteriores. La razón es que el intérprete escribe una representación de la cadena que es a su vez una representación válida en Python para dicha cadena (la puedes utilizar como entrada al intérprete). Sin embargo, print escribe la propia cadena, si la entendemos como una secuencia de bytes. Si no acabas de ver la diferencia, prueba a teclear los ejemplos con y sin print. Introducción a Python 9 Cuadro 1: Secuencias de escape en las cadenas. Secuencia Significado \newline No se incluye en la cadena (sirve para escribir literales de cadena que ocupen más de una lı́nea). Barra invertida (backslash). Comilla simple. Comillas dobles. Campanilla (bell ) Retroceso (backspace). Nueva página. Nueva lı́nea. Retorno de carro. Tabulador horizontal. Tabulador vertical. Carácter ASCII con código octal ooo. Carácter ASCII con código hexadecimal hh. \\ \’ \" \a \b \f \n \r \t \v \ooo \xhh Si queremos evitar tener que escribir tantas barras, podemos utilizar las denominadas raw strings. Simplemente, precede la cadena por una r y no se interpretarán las secuencias de escape: >>> print ’a\na’ a a >>> print r’a\na’ a\na Ejercicio 1 Escribe una cadena que se imprima como ’\/". Es posible operar con cadenas: + es la concatenación, * la repetición y len devuelve la longitud de una cadena: >>> (’a’+"b")*3 ’ababab’ >>> len("ab") 2 Un operador muy utilizado con las cadenas, especialmente para formatear la salida del programa, es %. Como operando izquierdo recibe una cadena con indicaciones de formato similares a las de printf. El operando derecho es una expresión o una tupla. El resultado es la cadena resultante de sustituir las marcas de formato en el operando izquierdo por el valor o valores del operando derecho: >>> a= 10 >>> "El resultado es %d" % a ’El resultado es 10’ >>> "%d-%d" % (3,6) ’3-6’ >>> "%d en hexadecimal es %x" % (123,123) ’123 en hexadecimal es 7b’ >>> "(%f)" % 3.4 ’(3.400000)’ En el cuadro 2 puedes ver algunos de los caracteres de formato que se pueden emplear. c Universitat Jaume I 2009-2010 II26 Procesadores de lenguaje 10 Cuadro 2: Caracteres de formato para el operador % de cadenas. Carácter Significado d, o x, e, f, g, Entero en decimal. Entero en octal. Entero en hexadecimal. Número en coma flotante con exponente. Número en coma flotante sin exponente. Número en coma flotante con o sin exponente, según la precisión y la talla del exponente. Transforma el objeto en cadena usando str. s i X E F G También es posible aplicar determinados métodos sobre las cadenas5 . Por ejemplo, si queremos convertir la cadena a mayúsculas o minúsculas podemos hacer: >>> c="una cadena" >>> c.upper() ’UNA CADENA’ >>> c.lower() ’una cadena’ Algunos de los métodos aplicables a cadenas son: capitalize() devuelve una copia de la cadena con la primera letra en mayúscula. center(n) devuelve una copia de la cadena centrada y con longitud n. find(sub,[,desde[,hasta]]) devuelve la posición de la primera aparición de sub en la cadena; si se incluye desde, la búsqueda comienza en esa posición y termina en hasta, si se especifica. isalnum() devuelve cierto si la cadena es no vacı́a y sólo contiene letras y dı́gitos. isalpha() devuelve cierto si la cadena es no vacı́a y sólo contiene letras. isdigit() devuelve cierto si la cadena es no vacı́a y sólo contiene dı́gitos. islower() devuelve cierto si todas las letras de la cadena son minúsculas y hay al menos una minúscula. isspace() devuelve cierto si la cadena es no vacı́a y todos sus caracteres son espacios. isupper() devuelve cierto si todas las letras de la cadena son mayúsculas y hay al menos una mayúscula. lower() devuelve una copia de la cadena con las letras convertidas a minúsculas. lstrip() devuelve una copia de la cadena con los blancos iniciales omitidos. replace(v, n) devuelve una copia de la cadena donde se han sustituido todas las apariciones de la cadena v por n. rstrip() devuelve una copia de la cadena con los blancos finales omitidos. split([s]) devuelve una lista que contiene las palabras de la cadena. Si se incluye la cadena s, se utiliza como separador. 5 Más adelante hablaremos con más detalle de los objetos: de momento, considera los métodos como funciones con una “sintaxis peculiar”. Introducción a Python 11 strip() devuelve una copia de la cadena con los blancos iniciales y finales omitidos. upper() devuelve una copia de la cadena convertida a mayúsculas. 3.4. Subsecuencias Las cadenas son simplemente un tipo especial de secuencias (otro son las listas, que veremos luego). Todas las secuencias pueden ser “troceadas” utilizando la notación de slices: >>> c="cadena" >>> c[3] ’e’ >>> c[3:5] ’en’ >>> c[-1] ’a’ >>> c[2:-2] ’de’ Si entre los corchetes sólo hay un número positivo, se devuelve el elemento de la posición correspondiente (se cuenta desde cero). Cuando hay dos números, se devuelve la subsecuencia que comienza en el primero y llega hasta antes del último. Los números negativos se consideran posiciones desde el final de la secuencia. Una manera de ver cómo se elige el subintervalo es la siguiente. Imagina que las posiciones corresponden a marcas entre los caracteres: 0 1 2 3 4 5 6 c a d e n a -6 -5 -4 -3 -2 -1 Para saber qué se obtiene con c[i:j], basta con mirar entre las marcas correspondientes a i y j. Si se omite i, se asume que es cero; si se omite j, se asume que es la longitud de la cadena: >>> c="cadena" >>> c[:3] ’cad’ >>> c[3:] ’ena’ Una propiedad que es útil saber es que c[:i]+c[i:] es igual a c. Ejercicio 2 Asigna a una variable la cadena esto es un ejemplo, y haz que se escriba por pantalla la cadena un ejemplo es esto utilizando la notación de slices. 3.5. Listas Las listas son secuencias de elementos de cualquier tipo separados por comas. Para escribirlas se utiliza una secuencia de expresiones separadas por comas entre corchetes: >>> s=[1,1+1,6/2] >>> s [1, 2, 3] Mediante la notación para subsecuencias, es posible acceder a elementos individuales de la lista o partes de ella: >>> s=[1,2,3] >>> s[1] 2 >>> s[1:-1] [2] c Universitat Jaume I 2009-2010 >>> >>> >>> [3, s[0]=s[2] s[2]=s[1]/2 s 2, 1] II26 Procesadores de lenguaje 12 Fı́jate en dos cosas importantes. No es lo mismo una lista de un elemento que el elemento solo6 . Además, podemos asignar nuevos valores a partes de la lista, tanto a elementos individuales como a subsecuencias: >>> >>> [3, >>> >>> a=[1,2,3,4,5] a[2:4] 4] a[2:4]=[3,4,5,6] a [1, >>> >>> [1, 2, 3, 4, 5, 6, 5] a[2:-1]=[] a 2, 5] Observa que no es necesario que las cadenas origen y destino de la asignación tengan la misma longitud; esto se puede emplear para borrar partes de la lista asignándoles la lista vacı́a (que se representa mediante []). Como las cadenas, las listas tienen las operaciones +, * y len(): >>> >>> [1, >>> s=[1,2] s*3 2, 1, 2, 1, 2] s+s [1, 2, 1, 2] >>> len(s) 2 Hemos dicho que los elementos de las listas pueden tener cualquier tipo; en particular, pueden ser listas: >>> s=[1,2] >>> a=[s,s+[3]] >>> a [[1, 2], [1, 2, 3]] >>> a[1][2]=[1,2,3] >>> a [[1, 2], [1, 2, [1, 2, 3]]] >>> a[1][0]=[[],[2,3]] >>> a [[1, 2], [[[], [2, 3]], 2, [1, 2, 3]]] Jugando un poco, podemos hacer que una lista se contenga a sı́ misma. Python trabaja cómodamente con este tipo de estructuras: >>> >>> >>> [1, a= [1,2] a[1]=a a [...]] >>> a[1] [1, [...]] >>> a[0] 1 >>> a[1][0] 1 Ejercicio 3 Convierte la lista a=[1,[2,[3,4]],5] en [1,[2,[3, 4],[6,7]], 5]. Las listas son objetos, ası́ que se pueden invocar métodos sobre ellas: >>> a=[1,4,3] >>> a.sort() >>> a [1, 3, 4] Algunos métodos útiles son: insert(i,x) inserta el elemento x en la posición i (después de la inserción, x ocupará la posición i). append(x) añade el elemento x al final de la lista (a.append(x)es equivalente a a.insert(len(a),x)). index(x) devuelve el ı́ndice del primer elemento de la lista igual a x. 6A diferencia de lo que sucede con las cadenas, ya que un carácter no es sino una cadena de longitud 1. Introducción a Python 13 remove(x) elimina el primer elemento de la lista igual a x. sort() ordena los elementos de la lista. reverse() invierte el orden de los elementos de la lista. count(x) cuenta el número de veces que x aparece en la lista. Para eliminar elementos de la lista dando su posición en lugar de su valor, se puede utilizar del: >>> >>> >>> [1, a=[1,2,3,4,5] del a[2] a 2, 4, 5] >>> del a[1:3] >>> a [1, 5] También se puede utilizar del para eliminar variables completas: >>> x=7 >>> x 7 >>> del x >>> x Traceback (most recent call last): File "<stdio>", line 1, in <module> NameError: name ’x’ is not defined Ten cuidado con lo siguiente: al asignar un objeto compuesto a una variable, no se hace una copia, simplemente se almacena una referencia. Esto puede llevar a resultados no deseados. Por ejemplo: >>> a=[1,2,3] >>> b=a >>> b[2]=1 >>> a [1, 2, 1] Esto también pasa al utilizar variables para crear objetos mayores: >>> b=[1,2] >>> c=[b,b] >>> c [[1, 2], [1, 2]] >>> b[0]=2 >>> c [[2, 2], [2, 2]] Sin embargo: >>> b=[1,2] >>> c=[b,b] >>> c [[1, 2], [1, 2]] >>> b=[3] >>> c [[1, 2], [1, 2]] Ejercicio 4 ¿Puedes explicar lo que pasa en el segundo caso? 3.6. Tuplas Las tuplas son secuencias inmutables de objetos, el que no puedan modificarse hace que se puedan tratar de una manera más eficiente. Como en el caso de las listas, estos objetos pueden ser c Universitat Jaume I 2009-2010 II26 Procesadores de lenguaje 14 de cualquier tipo, pero no pueden modificarse: >>> a=(1,2,3) >>> a[1:3] (2, 3) >>> a[1]=9 Traceback (most recent call last): File "<stdio>", line 1, in <module> TypeError: ’tuple’ object does not support item assignment Las tuplas se crean mediante una lista de elementos separados por comas y encerrados entre paréntesis. Esto crea el problema de cómo especificar tuplas de un solo elemento. Para ello basta con escribir el elemento seguido de una coma: >>> a=3, >>> a (3,) 3.7. Diccionarios Python permite utilizar diccionarios (también llamados vectores asociativos). Estos funcionan como vectores normales en los que los ı́ndices pueden ser cualquier tipo de objeto inmutable (números, cadenas y tuplas cuyos componentes sean inmutables). Esto es especialmente útil para aquellos casos en los que la información se indexa de forma natural mediante cadenas. El diccionario vacı́o se crea mediante {}. Para añadir elementos basta con hacer las correspondientes asignaciones. Después se puede recuperar cualquier elemento a partir de la clave: >>> >>> >>> >>> tel={} tel["luis"]=1234 tel["maria"]=3456 tel["pepe"]=2323 >>> print tel["maria"] 3456 >>> tel {’luis’: 1234, ’pepe’: 2323, ’maria’: 3456} Es un error intentar recuperar la información a partir de una clave que no esté en el diccionario. Para evitarlo, se puede utilizar el método has_key(), que devuelve True si la clave está y False en caso contrario. Además, puedes utilizar el método keys() para obtener la lista de claves del diccionario. >>> tel.has_key("pepe") True >>> tel.has_key("antonio") >>> tel.keys() False [’luis’, ’pepe’, ’maria’] Otra alternativa es utilizar get. Este método recibe dos parámetros: el primero es la clave que se va a buscar y el segundo el valor que se devolverá en caso de que no se encuentre. Si no se especifica el segundo parámetro, el valor devuelto al no encontrar la clave es None. >>> tel.get(’maria’, 0) 3456 >>> tel.get(’ines’, 0) 0 4. >>> tel.get(’maria’) 3456 >>> print tel.get(’ines’) None Entrada/salida Como ya has visto, al utilizar Python en modo interactivo, los resultados se muestran directamente por pantalla. Sin embargo, al utilizar Python para interpretar un fichero, es necesario indicarle explı́citamente que muestre el resultado. Para ello, disponemos de la orden print. Para Introducción a Python utilizarla, se escribe print seguido de aquello que queremos mostrar por pantalla. En caso de que sea más de una expresión, estas se separan mediante comas (que provocarán la aparición de los correspondientes espacios): >>> print 2+3, 4+5 5 9 Si no queremos que se añada un salto de lı́nea, basta con terminar la orden con una coma. Podemos emplear el operador % para formatear la salida de manera cómoda: >>> n=4 >>> m=0.5 >>> print "Resumen: %d datos, media %g." % (n, m) Resumen: 4 datos, media 0.5. Para crear un objeto de tipo fichero, se emplea open. Normalmente se emplea con dos argumentos: el nombre del fichero y el modo con que se abre (por ejemplo, "r" para leer y "w" para escribir). Una vez creado un objeto de tipo fichero (llamémosle f), se pueden emplear sobre él los siguientes métodos: f.read() lee todo el fichero y lo devuelve en forma de cadena. Si se especifica una talla, leerá como mucho ese número de bytes. Si se ha alcanzado el fin del fichero, devuelve la cadena vacı́a. f.readline() lee una lı́nea del fichero y la devuelve en forma de cadena, dejando un carácter fin de lı́nea al final, a menos que la última lı́nea del fichero no termine en nueva lı́nea. Si se ha alcanzado el fin del fichero, devuelve la cadena vacı́a. f.readlines() llama a f.readline() repetidamente y devuelve una lista que contiene todas las lı́neas del fichero. f.write(s) escribe la cadena s en el fichero. Devuelve None. f.close() cierra el fichero. Existen otros métodos para los ficheros como tell, seek, isatty o truncate. Consulta el manual (Python Library Reference, Built-in Types, File Objects) si necesitas usarlos. 5. Control de flujo Hasta ahora, el orden de ejecución de las sentencias era secuencial. En Python es posible especificar órdenes distintos mediante estructuras de control de flujo. 5.1. Sangrado A diferencia de otros lenguajes, en Python no hay marcas explı́citas para señalar el comienzo y fin de un bloque de sentencias. Para ello se utiliza el sangrado (indentation). ¡Cuidado al copiar programas! La idea básica es que todas las sentencias que forman un bloque subordinado a una construcción tienen un sangrado más profundo que la primera lı́nea de la construcción a la que pertenecen. Antes de un bloque de sentencias que necesitan un nuevo nivel de sangrado, suele aparecer un carácter dos puntos. Ası́, las sentencias que se ejecutan cuando la condición de un if es cierta están “a la derecha” con respecto a ese if. El bloque termina cuando el sangrado es el mismo que el de la construcción o menor, o, en el intérprete interactivo, cuando hay una lı́nea en blanco (dentro de un fichero se pueden dejar lı́neas en blanco sin afectar al significado del programa). Para hacer el sangrado se pueden emplear indistintamente espacios en blanco o caracteres de tabulación en cualquier número (siempre que este número sea el mismo dentro de lı́neas que estén “al mismo nivel” de anidamiento). c Universitat Jaume I 2009-2010 15 II26 Procesadores de lenguaje 16 5.2. Ejecución condicional La estructura de control más simple es la construcción if. Como es habitual en otros lenguajes de programación, la sentencia if tiene asociada una condición y una serie de instrucciones que se ejecutarán en caso de cumplirse aquélla. Por ejemplo: >>> i=5 >>> if i>4: ... print "Mayor" ... Mayor Los tres puntos son el prompt secundario: recuerdan que estamos en un nuevo nivel de anidamiento. Como otros lenguajes, Python ofrece la posibilidad de completar el if con un else, pero además tiene la abreviatura elif que equivale a un else seguido de un if: >>> i=5 >>> if i>4: ... print "Mayor" ... elif i==4: ... print "Igual" ... else: ... print "Menor" ... Mayor La condición puede ser cualquier expresión. Para decidir si el resultado es cierto, se siguen las mismas reglas que comentamos en la sección 3.1 para los operadores lógicos: >>> if [1]: ... print "cierto" ... else: ... print "falso" ... cierto 5.3. >>> if []: ... print "cierto" ... else: ... print "falso" ... falso Instrucción vacı́a Python tiene la instrucción pass para aquellos casos en que la sintaxis requiera una instrucción, pero no queramos que se emplee. Por ejemplo: >>> >>> ... ... ... ... ... i=5 if i<3: print "Peque~ no" elif i<6: pass else: print "Grande" Introducción a Python 5.4. 17 Bucles Para realizar bucles, existe la construcción while con el significado habitual: >>> a,b=0,1 >>> while b<=8: ... print b, ... a,b= b,a+b ... 1 1 2 3 5 8 La condición del while sigue las mismas reglas que la del if: >>> l= range(8) >>> while l: ... print l[-1], ... del l[-1] ... 7 6 5 4 3 2 1 0 La construcción for permite iterar sobre los valores de una secuencia: >>> a=[’primero’,’segundo’,’tercero’] >>> for i in a: ... print i, ... primero segundo tercero >>> for i in "hola": ... print "(%s)" % i, ... (h) (o) (l) (a) Con frecuencia es interesante que una variable tome los valores desde el cero hasta un número dado. Para esto, se puede utilizar la función range que devuelve una lista que comienza en cero y termina en el número anterior al que se le pasa como parámetro: >>> range(4) [0, 1, 2, 3] Si se le pasan dos parámetros, a y b, la lista que se construye va desde a hasta b − 1. Si se le pasan tres parámetros, a, b y c, la lista va desde a hasta b (sin alcanzarla) en saltos de c (que puede ser negativo): >>> [3, >>> [3, >>> range(3,9) 4, 5, 6, 7, 8] range(3,9,5) 8] range(3,9,4) [3, >>> [] >>> [9, 7] range(3,9,-4) range(9,3,-4) 5] Combinando la función len con range se pueden hacer bucles sobre los ı́ndices de una secuencia: >>> a="-"*3+">" >>> for i in range(len(a)): ... print a[-i-1:] ... > -> --> ---> c Universitat Jaume I 2009-2010 II26 Procesadores de lenguaje 18 En ocasiones, queremos saber tanto el elemento como el ı́ndice sobre el que estamos iterando. Podemos hacerlo mediante enumerate: >>> a="hola" >>> for pos,c in enumerate(a): ... print pos,c ... 0 h 1 o 2 l 3 a Como en C, es posible salir de un bucle mediante break y pasar a la iteración siguiente con continue: >>> a=[1,2,4,0,3] >>> for i in a: ... if i==0: ... break ... print i, ... 1 2 4 >>> for i in a: ... if i== 0: ... continue ... print i, ... 1 2 4 3 Ejercicio 5 Escribe un programa que utilice un bucle para crear una lista con los números del 1 al 10 y luego la muestre por pantalla. Ejercicio 6 Escribe un programa que, a partir de una tupla cualquiera, obtenga una lista con todos los elementos de la tupla. Utiliza un bucle. Ejercicio 7 Escribe un programa que muestre por pantalla los números múltiplos de 7 entre el 1 y el 1000. Utiliza range(1001) en un bucle for con los if necesarios. Después haz lo mismo empleando un range con tres parámetros. 6. Funciones Python permite definir funciones con una sintaxis muy sencilla: tras la palabra reservada def se escribe el nombre de la función, el nombre de los parámetros entre paréntesis y dos puntos. Las lı́neas que se encuentran a continuación formarán el cuerpo de la función. Por ejemplo, si en el fichero fibonacci.py tenemos: #!/usr/bin/env python def fib(n): # Números de Fibonacci a,b=0,1 r=[] # r tendrá el resultado while b<n: r.append(b) a,b=b,a+b return r print fib(10) Introducción a Python 19 Al ejecutarlo obtenemos [1, 1, 2, 3, 5, 8]. En este ejemplo podemos ver varias cosas interesantes. En primer lugar, que los comentarios comienzan por el sı́mbolo # y terminan al finalizar la lı́nea. Por otro lado, vemos que se pueden utilizar variables dentro de la función. Estas variables son locales, a menos que se declaren explı́citamente como globales (con global). Por ejemplo, el siguiente programa escribe 4 3: a,b =2,3 def algo(): global a a,b=4,4 algo() print a,b Por otro lado, los parámetros se pasan por referencia a objeto. En la práctica, esto quiere decir que los parámetros de tipo elemental (numérico o cadena), se pasan por valor: >>> ... ... >>> >>> >>> def cambia(n): n= 3 a=9 cambia(a) print a 9 >>> a="hola" >>> cambia(a) >>> print a hola Sin embargo, si el parámetro tiene un tipo compuesto, se pasa por algo similar a referencia: >>> def cambia(n): ... n[1]=2 ... >>> a=[3,3,3] >>> cambia(a) >>> print a [3, 2, 3] Esto es equivalente a lo que pasa con la asignación de variables (recuerda lo que se comentó en la sección 3.5). Ejercicio 8 Reescribe el programa del ejercicio 7 utilizando una función a la que se le pase un número y devuelva True si es múltiplo de 7, o False si no lo es. 6.1. Un ejemplo Vamos a utilizar los conceptos anteriores para crear un árbol binario de búsqueda. Como ya sabes, un árbol binario de búsqueda es un árbol en el que todos los elementos situados en el subárbol izquierdo de un nodo son menores (en un cierto orden) que el situado en ese nodo y todos los del subárbol derecho son mayores (no permitiremos repeticiones). Como representación utilizaremos tuplas de tres elementos: el primer elemento será el subárbol izquierdo, el segundo la información del nodo y el tercero el subárbol derecho. Para el árbol vacı́o utilizaremos None. Crear un árbol es sencillo: def crea_arbol(): return None c Universitat Jaume I 2009-2010 II26 Procesadores de lenguaje 20 Para insertar un elemento, hacemos una búsqueda binaria: def inserta(A,c): if A==None: # Árbol vacı́o return (None,c,None) elif c<A[1]: # Almacenarlo a la izquierda return (inserta(A[0],c),A[1],A[2]) elif c>A[1]: # Almacenarlo a la derecha return (A[0],A[1],inserta(A[2],c)) else: return A Comprobar si un elemento pertenece al árbol es trivial: def pertenece(A,c): if A==None: return True elif c==A[1]: return False elif c<A[1]: return pertenece(A[0],c) else: return pertenece(A[2],c) Vamos a probarlo: A= A= A= A= A= crea_arbol() inserta(A,"diminuto") inserta(A,"peque~ no") inserta(A,"mediano") inserta(A,"grande") A= inserta(A,"diminuto") print A print pertenece(A,"ı́nfimo") print pertenece(A,"grande") escribe (None, ’diminuto’, (((None, ’grande’, None), ’mediano’, None), ’peque~ no’, None)) False True 6.2. Parámetros con valores por defecto Es posible escribir funciones con parámetros que tienen determinados valores cuando no se especifican en la llamada (valores por defecto). Para ello se escribe, tras el nombre del parámetro, el valor que tiene cuando no aparece en la llamada. Por ejemplo: def convierte(n,base=10): if n==0: return [0] elif n<0: n=-n neg=True else: neg=False r= [] while n>0: r.append(n % base) n=n/base if neg: r.append(’-’) r.reverse() return r La llamada convierte(123) devuelve [1,2,3] mientras que la llamada convierte(123,8) devuelve [1,7,3]. Introducción a Python 6.3. Algunas funciones predefinidas En esta sección veremos algunas de las funciones predefinidas en Python. abs(x) valor absoluto. chr(i) devuelve una cadena de un solo carácter: aquél cuyo código ASCII es i. cmp(x,y) compara x e y, devolviendo 0 si son iguales, un valor negativo si x < y y un valor positivo si x > y. eval(s) evalúa s interpretándola como una expresión Python. filter(f ,l) devuelve una lista formada por los elementos de la lista l que hacen que f devuelva cierto. float(x) convierte un número entero a coma flotante. hex(x) devuelve una cadena con la representación en hexadecimal del entero x. int(x) convierte un número o una cadena en entero. len(s) devuelve la longitud de la secuencia s. long(x) convierte un número o una cadena en entero largo. max(s) devuelve el máximo de la secuencia s. min(s) devuelve el mı́nimo de la secuencia s. oct(x) devuelve una cadena con la representación en octal del entero x. open(f [,m[,b]]) devuelve un objeto de tipo fichero ligado al fichero de nombre f (una cadena). El modo de apertura se indica mediante m, que puede ser: "r" para lectura (valor por defecto), "w" para escritura, "r+" para lectura y escritura y "a" para escritura al final del fichero. Si se incluye, b determina el tipo de buffer que se utilizará: 0, sin buffer ; 1, con buffer de lı́nea; y cualquier otro valor indica un buffer de (aproximadamente) ese tamaño. ord(c) devuelve el código ASCII del carácter c. pow(x,y) equivale a x**y. range([a,]b[,c]) devuelve la lista [a, a + c, a + 2c, ... ]. El valor por omisión de a es 0, el de c es 1. Si c es positivo, el último elemento de la lista es el mayor a + ci que es menor que b; si c es negativo, el último elemento de la lista es el menor a + ci que es mayor que b. Con dos argumentos, se supone que el omitido es c. repr(v) devuelve una cadena r (la representación de v) tal que eval(r) sea igual a v. str(v) devuelve una cadena r que representa a v de manera “legible” pero que puede no ser aceptable para eval. tuple(s) devuelve una tupla construida con los elementos de la secuencia s. type(v) devuelve el tipo de v. xrange([a,]b[,c]) tiene el mismo efecto que range al usarlo en un bucle, pero no crea una lista en memoria. c Universitat Jaume I 2009-2010 21 II26 Procesadores de lenguaje 22 7. Bibliotecas Una de las ventajas de Python es la gran cantidad de objetos y funciones que hay disponibles en forma de bibliotecas (o módulos). Para acceder a las funciones de una biblioteca, tenemos varias opciones: 1. Importar el módulo en cuestión y después acceder a la función mediante el nombre de la biblioteca. Ası́, para utilizar la función sin, que está en math, harı́amos: import math print math.sin(2.0) 2. Importar la función del módulo y utilizarla directamente: from math import sin print sin(2.0) 3. Importar todas las funciones del módulo y utilizarlas directamente: from math import * print sin(2.0) Es aconsejable hacer esto únicamente si sabemos que el módulo está preparado para ello, en otro caso, puede haber problemas. Si queremos importar varios módulos en una sola sentencia, podemos separarlos por comas: import sys, math, re Algunas de las bibliotecas que pueden ser útiles para la asignatura son: sys da acceso a variables del intérprete y a funciones que interactúan con él. types define nombres para los tipos de objetos del intérprete. string operaciones sobre cadenas. re expresiones regulares. math funciones matemáticas. tempfile creación de ficheros temporales. 7.1. La biblioteca sys exit(n) aborta la ejecución y devuelve el valor n a la shell. argv lista de los argumentos que se le pasan al programa. Ejemplo: el siguiente programa escribe los argumentos con los que se le llama: import sys for i in sys.argv: print i stdin, stdout, stderr objetos de tipo fichero que corresponden a la entrada estándar, salida estándar y salida de error. Sobre ellos pueden invocarse los métodos explicados en la sección 4. Introducción a Python 7.2. La biblioteca types Define nombres para los tipos que proporciona el intérprete. Por ejemplo: NoneType, para el tipo de None; IntType, para el tipo entero; LongType, para el tipo entero largo; FloatType, el tipo real; etc. La siguiente función recibe como parámetros una lista y un segundo parámetro. Si este parámetro es un entero, borra de la lista el elemento de la posición correspondiente; si no es entero, elimina el primer elemento igual a él: from types import * def delete(list, item): if type(item) is IntType: del list[item] else: list.remove(item) 7.3. La biblioteca string Esta biblioteca define diversas variables y funciones útiles para manipular cadenas. Muchas de sus funciones han sido sustituidas por métodos sobre las cadenas. Entre las variables tenemos: digits ’0123456789’. hexdigits ’0123456789abcdefABCDEF’. letters Letras minúsculas y mayúsculas. lowercase Letras minúsculas. octdigits ’01234567’. uppercase Letras mayúsculas. whitespace Blancos (espacio, tabuladores horizontal y vertical, retorno de carro, nueva lı́nea y nueva página) En cuanto a las funciones: atof(s) convierte la cadena s en un flotante. atoi(s,[b]) convierte la cadena s en un entero (en base b si se especifica). atol(s,[b]) convierte la cadena s en un entero largo (en base b si se especifica). lower(s) pasa s a minúsculas. join(l[,p]) devuelve la cadena que se obtiene al unir los elementos de la lista l separados por blancos o por p si se especifica. split(s[,p]) devuelve la lista que se obtiene al separar la cadena s por los blancos o por p si se especifica. strip(s) devuelve la cadena que se obtiene al eliminar de s sus blancos iniciales y finales. upper(s) pasa s a mayúsculas. Ejemplo: la siguiente función recibe como parámetros una cadena y un entero y devuelve la palabra indicada por el entero pasada a mayúsculas: def mayus(c,i): l=string.split(c) return string.upper(l[i]) c Universitat Jaume I 2009-2010 23 II26 Procesadores de lenguaje 24 7.4. La biblioteca re Esta biblioteca define las funciones adecuadas para trabajar con expresiones regulares. Un aviso: existen otras dos bibliotecas (regex y regsub) con la misma utilidad, sin embargo están siendo abandonadas (son “obsolescentes”). En el cuadro 3(a) puedes ver algunos de los elementos que se pueden emplear para escribir expresiones regulares. El carácter barra invertida tiene un significado especial dentro de las expresiones regulares. Si el carácter siguiente es uno de los de la tabla anterior, este pierde su significado y pasa a representarse a sı́ mismo (ası́ \+ representa el carácter + en lugar de una o más barras). En el cuadro 3(b) puedes ver el significado de algunas secuencias de escape. A la hora de escribir expresiones regulares hay que tener en cuenta lo que se comentó en la sección 3.3 acerca de los caracteres de escape. Ası́, para conseguir \d hay que escribir "\\d" y para conseguir una barra, hay que escribir ¡cuatro!. Por eso merece la pena utilizar raw strings. Entre las funciones que ofrece este módulo, tenemos: match(p,s) devuelve una instancia de MatchObject si cero o más caracteres del comienzo de s concuerdan con la expresión regular p. En caso contrario devuelve None. search(p,s) devuelve una instancia de MatchObject si cero o más caracteres de s (no necesariamente del principio) concuerdan con la expresión regular p. En caso contrario devuelve None. compile(p) devuelve una versión compilada de p. Esto es útil si se va a utilizar la misma expresión muchas veces. Sobre el objeto resultante es posible llamar a los métodos match y search con el mismo significado que antes. Por ejemplo: >>> >>> >>> ... ... ... ... sı́ >>> import re id=re.compile("[a-zA-Z][a-zA-Z0-9]*") if id.match("var23"): print "sı́" else: print "no" Los objetos de la clase MatchObject (los que se devuelven si las búsquedas tienen éxito) guardan los “grupos referenciables” que se han encontrado. Para recuperarlos se utiliza el siguiente método: group(n) devuelve el valor del n-ésimo grupo referenciable. >>> import re >>> x=re.compile("(\w+)@([a-zA-Z.]+)") >>> m=x.match("[email protected]") >>> print m.group(1) guido >>> print m.group(2) python.org Además de comprobar si un determinado texto aparece en la cadena, se pueden hacer sustituciones de texto y dividir la cadena mediante expresiones regulares utilizando las siguientes funciones: sub(p, r, s) sustituye en la cadena s las apariciones de la expresión regular p (que puede estar compilada) por la cadena r. split(p,s) tiene la misma función que string.split pero permite utilizar una expresión regular (que puede estar compilada) como separador. Introducción a Python 25 Cuadro 3: Algunos componentes de las expresiones regulares. (a) Operadores: Explicación Ejemplo ^ Cualquier carácter excepto el de nueva lı́nea. Comienzo de cadena. ^a.. $ Fin de cadena. a..$ . Disyunción. Clausura de la expresión de su izquierda. Clausura positiva de la expresión de su izquierda. ? Opcionalidad de la expresión de la izquierda. {m,n} Entre m y n repeticiones de la expresión a su izquierda. [] Conjunto de caracteres. Los caracteres pueden enumerarse uno a uno o utilizar un guion (-) entre dos caracteres para expresar la idea de rango. Si quiere incluirse en el conjunto el carácter ], este ha de ser el primero de la enumeración, y lo mismo sucede con - (o se pueden utilizar las notaciones \] y \- en cualquier posición). Si el primer carácter es ^, se considera el complementario del conjunto de caracteres enumerados. () Cambia el orden de aplicación de las expresiones. Además, crea un “grupo referenciable”. | * + a|b a* a+ Cadena de tres caracteres que empieza por a y termina por b. Cadena que empieza por a, tiene tres caracteres y está al comienzo. Cadena que empieza por a, tiene tres caracteres y está al final. La letra a o la b. Cero o más aes. Una o más aes. a? Una o cero aes. a{3,5} Entre tres y cinco aes. a.b [ac2-5] Una a, una c, un 2, un 3, un 4 o un 5. (a|b)+ Una secuencia de una o más aes y bes. (b) Secuencias de escape: Secuencia Significado \\ \n Corresponde al propio carácter barra invertida. Representa al “grupo referenciable” con el número n. Por ejemplo: (.+)-\1 incluye a la cadena 11-11 pero no a 12-21. Cadena vacı́a al final de una palabra. Las palabras son secuencias de caracteres alfanuméricos que tienen “pegadas” dos cadenas vacı́as. Una cadena vacı́a pero que no está ni al principio ni al final de una palabra. Espacios en blanco, equivale a [ \t\n\r\f\v] El complementario del anterior. Dı́gitos, equivale a [0-9]. No dı́gitos, equivale a [^0-9]. Caracteres que pueden estar en una palabra, equivale a [a-zA-Z0-9_]. Complementario del anterior. \b \B \s \S \d \D \w \W c Universitat Jaume I 2009-2010 II26 Procesadores de lenguaje 26 7.5. La biblioteca math Define una serie de funciones matemáticas idénticas a las de la librerı́a estándar de C: acos(x), asin(x), atan(x), atan2(x, y), ceil(x), cos(x), cosh(x), exp(x), fabs(x), floor(x), fmod(x, y), frexp(x), hypot(x, y), ldexp(x, y), log(x), log10(x), modf(x), pow(x, y), sin(x), sinh(x), sqrt(x), tan(x), tanh(x). También define las constantes pi y e. 7.6. La biblioteca tempfile Define una función para facilitar la creación de ficheros temporales: mktemp() devuelve un nombre de fichero temporal único, garantizando que ningún otro fichero se llama ası́. También define la variable tempdir que tiene una cadena con la ruta del directorio en el que se crearán los ficheros. En un sistema UNIX, si tempdir vale None, se obtiene el valor del directorio de la variable de entorno TEMPDIR. 8. Escritura de módulos También es posible para el usuario escribir sus propias bibliotecas o módulos. Por ejemplo, podemos crear un fichero circulos.py que contenga lo siguiente: import math pi2=math.pi*2 def perimetro(radio): return pi2*radio def area(radio): return pi*radio*radio Ahora podemos utilizar tanto la nueva variable como las dos funciones en nuestros programas. Para eso debemos incluir la sentencia import circulos. Después accederemos a la variable y las funciones mediante circulos.pi2, circulos.perimetro y circulos.area. Al importar un módulo, Python lo “precompila”, dejando el resultado en un fichero con el mismo nombre que el módulo y extensión .pyc. Si este módulo ya existiera y tuviera una fecha de modificación posterior al .py, la precompilación no se habrı́a producido y el módulo se habrı́a cargado directamente. En muchas ocasiones es útil hacer que un módulo actúe como programa. Por ejemplo, durante el desarrollo de un módulo se puede incluir código para probarlo. Para facilitar esto, se puede utilizar la construcción if __name__=="__main__": e incluirse después el código de prueba. Puedes encontrar un ejemplo de esto en la sección 10.6. Introducción a Python 9. 27 Excepciones Cuando hay un error de ejecución, Python emite lo que se llama una excepción. Por ejemplo: >>> i=5 >>> while i>-2: ... print 100/i, ... i=i-1 ... 20 25 33 50 100 Traceback (most recent call last): File "<stdio>", line 2, in <module> ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero El mensaje indica que se ha producido una excepción y su tipo. Además indica en qué fichero se ha producido y da una traza de las llamadas. Esto es muy útil para depurar programas. Si queremos controlar las excepciones, podemos hacerlo mediante la construcción try-except. El significado de la construcción es el siguiente. Se ejecutan las sentencias asociadas a la parte try hasta que finalicen normalmente o se produzca alguna excepción. En el primer caso, la ejecución continúa en la sentencia siguiente al try-except. En caso de que se produzca una excepción, se interrumpe la ejecución. Si la excepción coincide con la que se indica en el except, la ejecución continúa en las sentencias asociadas a él. Por ejemplo: >>> l=[2,0,10,12,0.0,8] >>> for i in l: ... try: ... print i,1.0/i ... except ZeroDivisionError: ... print i,’no tiene inversa’ ... 2 0.5 0 0 no tiene inversa 10 0.1 12 0.0833333333333 0.0 0.0 no tiene inversa 8 0.125 Si no se asocia ninguna excepción al except, este las capturará todas, lo que no es aconsejable ya que puede enmascarar errores que no se tratan adecuadamente. Las excepciones también pueden tener un valor asociado en el que se den detalles adicionales. Para capturarlo, basta con poner una variable detrás del tipo de excepción: >>> try: ... a=1/0 ... except ZeroDivisionError,a: ... print a ... integer division or modulo by zero >>> try: ... a=1.0/0 ... except ZeroDivisionError,a: ... print a ... float division Los programas también pueden generar las excepciones explı́citamente mediante la orden raise. Se le pasan uno o dos argumentos. El primero es el tipo de excepción, el segundo indica los detalles: >>> raise ZeroDivisionError,"esta es voluntaria" Traceback (most recent call last): File "<stdio>", line 1, in <module> ZeroDivisionError: esta es voluntaria c Universitat Jaume I 2009-2010 II26 Procesadores de lenguaje 28 Para crear una excepción, basta con definir una variable que contenga una cadena. Es costumbre que la cadena sea igual al nombre de la variable: >>> miexc=’miexc’ >>> try: ... raise miexc, "funciona" ... except miexc, val: ... print val ... Traceback (most recent call last): File "<stdio>", line 2, in <module> TypeError: exceptions must be classes or instances, not str >>> raise miexc, "es la mı́a" Traceback (most recent call last): File "<stdio>", line 1, in <module> TypeError: exceptions must be classes or instances, not str Otra posibilidad, que es la recomendada, es crear una clase (veremos las clases en el siguiente punto) derivada de Exception: >>> class MiExcepcion (Exception): ... # El método __init__ sirve ... # como constructor: ... def __init__(self, mensaje): ... self.mensaje= mensaje ... 10. >>> try: ... raise MiExcepcion("Esto lo he lanzado yo") ... except MiExcepcion, excepcion: ... print excepcion.mensaje ... Esto lo he lanzado yo Clases y objetos Como se comentó en la introducción, Python es un lenguaje orientado a objetos. Además, la complicación sintáctica para esto es mı́nima. Haciendo una simplificación tal vez excesiva, podemos entender la clase como una especie de “registro” cuyas instancias además de los campos habituales (que contienen datos como enteros o listas) pueden tener campos que son funciones. Por ejemplo, podrı́amos tener un objeto del tipo vehı́culo. Este objeto tendrı́a un campo (pos) que serı́a su posición. Además tendrı́a dos métodos: mueve que cambia la posición añadiendo los kilómetros que se pasan como parámetros y posicion que devuelve la posicion actual. Un ejemplo de uso serı́a: >>> v= vehiculo() >>> print v.posicion() 0 >>> v.mueve(10) >>> v.mueve(14) >>> print v.posicion() 24 Lo primero que hacemos es crear una instancia de la clase vehı́culo. Después aplicamos los métodos sobre el vehı́culo para cambiar su posición. Podemos imaginarnos que al aplicar un método sobre un objeto, el método en cuestión “sabe” sobre qué objeto se está aplicando. Esto se hace pasando al método un parámetro adicional: el propio objeto. Para definir la clase anterior harı́amos lo siguiente: class vehiculo: def __init__(self): self.pos=0 def mueve(self,k): Introducción a Python self.pos=self.pos+k def posicion(self): return self.pos Podemos destacar lo siguiente: Para definir una clase, basta con poner su nombre tras la palabra reservada class y lo que sigue forma parte de la definición de la clase (hasta la primera lı́nea que tenga el mismo nivel de indentación que la lı́nea donde está class). Generalmente, la definición de la clase consiste en una serie de funciones que serán los métodos de la clase. Todos los métodos tienen self como primer parámetro. Este es el parámetro con el que se pasa el objeto. El nombre self es convencional, puede ser cualquier otro. Existe un método especial __init__. A este método se le llama cuando se crea un objeto de la clase. Los atributos (campos de datos) de la clase se crean como las variables de Python, mediante una asignación sin declaración previa. El método __init__ puede tener parámetros adicionales. En este caso, se pasan con el nombre de la clase. Por ejemplo, si quisiéramos dar una posición inicial para el vehı́culo harı́amos: def __init__(self,pos): self.pos=pos Y para crear un objeto en la posición 10, la llamada serı́a v=vehiculo(10). Si combinamos esto con los parámetros por defecto, podemos hacer que si no se especifica posición, el vehı́culo comience en 0 y, en caso contrario, donde se especifique: def __init__(self,pos=0): self.pos=pos 10.1. Métodos especiales Hemos visto que __init__ es un método que se invoca implı́citamente al crear un objeto. Existen otros métodos que también se invocan de forma implı́cita en determinadas circunstancias. Todos ellos tienen nombres rodeados por __. Vamos a estudiar algunos de ellos. Creación y destrucción de los objetos __init__(self[, args]) es el método que se llama al crear instancias de la clase. Los argumentos opcionales se pasan como parámetros al nombre de la clase. __del__(self) se llama al destruir un objeto. Representación de los objetos como cadenas __str__(self) se llama al utilizar sobre el objeto la función predefinida str, al aplicarle la orden print o con la marca de formato %s. Debe devolver como resultado una cadena. __repr__(self) se llama, por ejemplo, al utilizar sobre el objeto la función predefinida repr y, por tanto, se espera que devuelva una cadena que, de ser evaluada con eval, diera lugar a un objeto igual al de partida. c Universitat Jaume I 2009-2010 29 II26 Procesadores de lenguaje 30 Emulación de secuencias y diccionarios Con los siguientes métodos se pueden “simular” los objetos nativos del Python. __len__(self) debe devolver la longitud del objeto. Se llama al utilizar la función len sobre el objeto. __getitem__(self,k) se invoca sobre el objeto x al hacer x[k]. Permite utilizar el objeto como diccionario. __setitem__(self,k,v) se invoca sobre el objeto x al hacer x[k]=v. Permite utilizar el objeto como diccionario. __delitem__(self,k) se invoca sobre el objeto x al hacer del x[k]. __getslice__(self,i,j) se invoca al hacer x[i:j]. __setslice__(self,i,j,s) se invoca al hacer x[i:j]=s. __delslice__(self,i,j) se invoca al hacer del x[i:j]. Emulación de tipos numéricos Con los siguientes métodos se pueden emplear los operadores que normalmente se utilizan con números. __add__(self,r) se invoca con la expresión x+r. Existen funciones análogas para otros operadores: __sub__, __mul__, __div__, __mod__, __divmod__, __pow__, __lshift__, __rshift__, __and__, __or__, __xor__. __radd__(self,l) se invoca con la expresión l+x. De manera análoga, se pueden definir las operaciones de la lista anterior pero empezando por __r. __neg__(self) se invoca con -x. Para los operadores unarios +, abs y ~ tenemos __pos__, __abs__ e __invert__, respectivamente. 10.2. Atributos especiales Además de los métodos especiales, los objetos tienen algunos atributos especiales que nos permiten cierta “introspección”. Algunos de estos atributos son: __dict__ es un diccionario que contiene los atributos “normales” de la clase. __class__ contiene la clase a la que pertenece el objeto. De la clase te puede interesar el atributo __name__ que contiene el nombre de la clase. Ası́: >>> class Clase: ... def __init__(self, v): ... self.v= v ... >>> a= Clase(3) >>> a.__dict__ {’v’: 3} >>> a.__class__.__name__ ’Clase’ Introducción a Python 10.3. Clases derivadas Crear clases derivadas en Python es especialmente sencillo. Basta con poner, en la declaración de la clase derivada, el nombre de la clase base entre paréntesis. La clase derivada puede redefinir cualquier método de la clase base. En caso de que alguno de los métodos no se redefina, la invocación del método en una instancia de la clase derivada provoca una invocación del correspondiente método de la clase base: >>> class Base: ... def __init__(self, v): ... self.v= v ... print "Inicializo la base con un %d" % v ... def f1(self, n): ... return "f1 de la base recibe un %d" % n ... def f2(self, n): ... return "f2 de la base recibe un %d" % n ... >>> class Derivada(Base): ... def __init__(self, v): ... Base.__init__(self,v) ... print "Se ha inicializado la derivada con %d" % self.v ... def f2(self, n): ... return "f2 de la derivada recibe un %d" % n ... >>> a= Derivada(4) Inicializo la base con un 4 Se ha inicializado la derivada con 4 >>> a.f1(2) ’f1 de la base recibe un 2’ >>> a.f2(2) ’f2 de la derivada recibe un 2’ Fı́jate en lo que hemos hecho para llamar al constructor de la clase base, si se define un constructor para la clase derivada, no se llama al de la clase base. En este caso particular, habrı́a bastado con no definir ningún constructor para la derivada y todo habrı́a funcionado. 10.4. Ejemplo: una clase para árboles de búsqueda Vamos a crear una clase que nos permita almacenar árboles de búsqueda. Las clases nos permiten reflejar de manera natural la estructura recursiva del árbol. Un objeto de tipo árbol tendrá tres atributos: elto: el elemento en la raı́z del árbol. izdo, dcho: los subárboles izquierdo y derecho. Al constructor le pasaremos el elemento que se almacenará en la raı́z: class Arbol: def __init__(self, elto): self.elto= elto self.izdo= None self.dcho= None c Universitat Jaume I 2009-2010 31 II26 Procesadores de lenguaje 32 Para insertar un elemento, primero comprobamos si coincide con el de la raı́z. Si no está, lo insertamos en el subárbol izquierdo o derecho, según corresponda. Tenemos que tener cuidado para evitar problemas cuando el subárbol donde vamos a hacer la inserción no existe. def inserta(self, nuevo): if nuevo== self.elto: return self elif nuevo< self.elto: if self.izdo== None: self.izdo= Arbol(nuevo) else: self.izdo= self.izdo.inserta(nuevo) else: if self.dcho== None: self.dcho= Arbol(nuevo) else: self.dcho= self.dcho.inserta(nuevo) return self Hemos hecho que devuelva el árbol para permitir inserciones “en cadena” como Arbol(3).inserta(2).inserta(4). Finalmente, comprobar si un elemento está en el árbol es trivial: def esta(self, buscado): if buscado== self.elto: return True elif buscado< self.elto: if self.izdo== None: return False else: return self.izdo.esta(buscado) else: if self.dcho== None: return False else: return self.dcho.esta(buscado) Ejercicio 9 Define el método __str__ de modo que devuelva una representación apropiada del árbol. Ejercicio 10 También podemos implementar los árboles guardándonos un atributo que indique si está o no vacı́o. El constructor serı́a algo ası́ como: class Arbol: def __init__(self): self.vacio= True La inserción crearı́a el atributo elto y los atributos izdo y dcho. Implementa esta versión de la clase Arbol. Introducción a Python 10.5. Ejemplo: una clase para representar expresiones sencillas Vamos a definir una clase AST para representar expresiones numéricas con sumas y multiplicaciones. Necesitarás una estructura similar a esta para construir el árbol de sintaxis abstracta, por lo que es aconsejable que entiendas perfectamente este programa. De la clase AST derivamos las dos clases Operacion y Numero que formarán respectivamente los nodos y las hojas del árbol. #!/usr/bin/env python class AST: #-----------------------------------------------------------def __init__(self): pass def mostrar(self): pass # muestra la expresión utilizando paréntesis def numero_operaciones(self): pass # muestra el número de operaciones de la expresión def interpreta(self): pass # evalua la expresión class Numero(AST): #-----------------------------------------------------------# p.e. para crear una hoja con el dı́gito 7 harı́amos Numero(7) def __init__(self, valor): self.valor = valor def mostrar(self): return str(self.valor) def numero_operaciones(self): return 0 def interpreta(self): return self.valor class Operacion(AST): #----------------------------------------------------------# p.e. para crear un nodo con la expresión 5*3 harı́amos # Operacion(’*’,Numero(5),Numero(3)) def __init__(self, op, izda, dcha): self.op = op self.izda = izda self.dcha = dcha def mostrar(self): return ’(’ + self.izda.mostrar() + self.op + self.dcha.mostrar() + ’)’ def numero_operaciones(self): return 1 + self.izda.numero_operaciones() + self.dcha.numero_operaciones() def interpreta(self): if self.op=="+": return self.izda.interpreta() + self.dcha.interpreta() else: # si no, debe ser ’*’ return self.izda.interpreta() * self.dcha.interpreta() # Programa principal --------------------------------------------------------------# Introducimos el árbol de la expresión 4*5 + 3*2 num1=Numero(4) num2=Numero(5) num3=Numero(3) num4=Numero(2) arbol1=Operacion(’*’,num1,num2) # 4*5 arbol2=Operacion(’*’,num3,num4) # 3*2 arbol_final=Operacion(’+’,arbol1,arbol2) # arbol1+arbol2 # Accedemos al árbol de tres formas diferentes mediante funciones miembro c Universitat Jaume I 2009-2010 33 II26 Procesadores de lenguaje 34 print ’El árbol contiene la expresión:’, arbol_final.mostrar() print ’El árbol contiene en total %d operaciones’ % arbol_final.numero_operaciones() print ’La expresión se evalua como:’, arbol_final.interpreta() Al ejecutar el programa anterior, se construye un árbol con la expresión 4 ∗ 5 + 3 ∗ 2 y se obtiene la siguiente salida: El árbol contiene la expresión: ((4*5)+(3*2)) El árbol contiene en total 3 operaciones La expresión se evalua como: 26 Ejercicio 11 Amplı́a la clase Operacion para que incluya restas y divisiones. Difı́cil (pero no mucho): modifica el método mostrar para que no escriba paréntesis si no es necesario según las reglas de prioridad habituales. 10.6. Ejemplo: una clase para representar conjuntos de enteros no negativos Vamos a definir una clase para representar conjuntos de enteros no negativos. Para ello trabajaremos internamente con un entero largo en el que cada bit indicará la presencia o ausencia del elemento. #!/usr/bin/env python from types import * from math import * class IntSet: def __init__(self): # inicialización self.c = 0L def __str__(self): # impresión del resultado c = self.c s = "{ " i = 0 while c != 0: j = 2**long(i) if c & j: s = s + str(i) + ’ ’ c = c - j i = i + 1 s = s + "}" return s # inserción de un entero o # de una lista de enteros def insert(self, n): if type(n) != ListType: self.c = self.c | 2**long(n) else: for i in n: self.c = self.c | 2**long(i) def __len__(self): c = self.c i = 0 n = 0 while c != 0: j = 2**long(i) if c & j: c = c - j n = n + 1 i = i + 1 return n def __getitem__(self, i): return (self.c & 2**long(i)) != 0 def __setitem__(self, i, v): s = 2**long(i) self.c = self.c | s if v == 0: self.c = self.c ^ s def __or__(self, right): # Unión R = IntSet() R.c = self.c | right.c return R def __and__(self, right): R = IntSet() R.c = self.c & right.c return R # Intersección def __sub__(self, right): # Diferencia R = IntSet() R.c = self.c ^ (self.c & right.c) return R if __name__ == "__main__": A = IntSet() A.insert(10) A.insert([2, 4, 32]) print "Conjunto A:", A print "Long: ", len(A) print "¿Está el 2?",A[2], "¿Y el 3?", A[3] A[3] = 1; A[2] = 0 print "¿Está el 2?",A[2], "¿Y el 3?", A[3] print "Conjunto A:", A B = IntSet() B.insert([3,7,9,32]) print "B es", B print "A unión B es ", A|B Introducción a Python print "A intersección B es", A&B print "A \\ B es ", A-B 11. 35 print ((A|B) - (A&B)) - A Un ejercicio adicional Este ejercicio consistirá, básicamente, en escribir un programa que permita obtener información sobre los usuarios de un sistema Unix a partir del contenido del fichero /etc/paswd. En realidad, lo que se pretende es escribir versiones cada vez más refinadas del programa siguiente: #!/usr/bin/env python import sys,string nomfp="/etc/passwd" fp=open(nomfp,"r") usuarios={} while True: linea=fp.readline() if not linea: break campos=string.split(linea,":") usuarios[campos[0]]=campos[4] fp.close() while True: sys.stdout.write("¿Usuario?: ") linea=sys.stdin.readline() if not linea: break login=string.strip(linea) if usuarios.has_key(login): print " "+usuarios[login] else: print " Usuario desconocido" print print "¡Hasta otra!" Una vez hayas entendido perfectamente cómo funciona el programa anterior, ve introduciéndole las siguientes modificaciones: 1. Haz que tu programa muestre más información sobre el usuario, no sólo el quinto campo de la correspondiente lı́nea del fichero de contraseñas (esto es, nombre del usuario y comentarios). Ten en cuenta, por ejemplo, que el tercer campo corresponde al uid y el cuarto, al gid. Define una clase DatosUsuario cuyos diferentes atributos correspondan a diferentes datos del usuario, de forma que el diccionario usuarios relacione el login de cada usuario con un objeto de la clase. Dota a la clase de un método de inicialización que permita asignar valores a los diferentes atributos del objeto en el momento de su creación. Considera la posibilidad de dotar también a la clase de un método __str__(). 2. Haz que la información que se muestre de cada usuario incluya también el número de usuarios en su grupo y una relación de los mismos. Puedes hacer que no se imprima el login de todos y cada uno de los miembros del grupo, sino sólo el de los diez primeros en orden alfabético. Parece razonable almacenar la información de los diferentes grupos en un diccionario grupos que se vaya construyendo al mismo tiempo que usuarios. c Universitat Jaume I 2009-2010 II26 Procesadores de lenguaje 36 3. Haz que, al pedirle la información de un usuario, el programa muestre el nombre del grupo, en vez de su gid, si este dato está presente en /etc/group. En este fichero, en el que los diferentes campos también están separados por el carácter dos puntos, el primero corresponde al nombre del grupo y el tercero, a su gid. Haz que se procese el fichero en una sola pasada para actualizar con él la información recogida en el diccionario grupos. 4. Haz que exista la posibilidad de especificar en la lı́nea de órdenes, al llamar al programa, unos ficheros de contraseñas y de grupos diferentes de los habituales. Suponiendo que el programa se llame infouser, la orden deberá tener el siguiente perfil: usage: infouser [fich_usuarios [fich_grupos]] 5. Introduce diferentes controles de error en el programa. Define una función error() que reciba como argumento una cadena que describe el error, la muestre por la salida de error estándar y finalice la ejecución del programa devolviendo al intérprete de órdenes (shell ) un status 1. Los diferentes errores que puedes controlar son: un número inadecuado de argumentos en la lı́nea de órdenes, problemas en la apertura de los ficheros y que sus lı́neas no sigan el formato esperado. Los dos últimos tipos de errores puedes intentar capturarlos con construcciones try-except. Trata los errores de apertura de ficheros de forma que, si estos afectan a ambos ficheros, se informe al usuario de ello antes de abortar la ejecución. 6. Haz que el uid también sea una forma válida de solicitar al programa la información de un usuario. Utiliza re.match() para discriminar si lo leı́do puede ser un uid (esto es, si es una secuencia de dı́gitos) o no, en cuyo caso será un posible login. Considera la utilidad de haber construido un tercer diccionario para relacionar cada uid con su correspondiente login. 7. Considera la posibilidad de mejorar el formato de la salida de tu programa utilizando las herramientas descritas al comienzo del capı́tulo 7 del Python Tutorial. A. Soluciones a algunos ejercicios A.1. Sobre tipos de datos Ejercicio 1: Veamos dos posibilidades distintas, según qué delimitador se utilice para la cadena: >>> print "’\\/\"" ’\/" >>> print ’\’\\/"’ ’\/" Ejercicio 2: Una posible solución serı́a esta: >>> a=’esto es un ejemplo’ >>> print a[8:]+a[4:8]+a[:4] un ejemplo es esto Ejercicio 3: La modificación de a podrı́a llevarse a cabo como sigue: >>> >>> >>> [1, a=[1,[2,[3,4]],5] a[1]=a[1]+[[6,7]] a [2, [3, 4], [6, 7]], 5] Introducción a Python Ejercicio 4: La asignación de la lista [3] a la variable b no modifica el objeto al que anteriormente hacı́a referencia esa variable (la lista [1,2]), que sigue tal cual, ligado ahora tan sólo a las referencias c[0] y c[1]. Esto es a diferencia de lo que sucedı́a en el primer caso, ya que la asignación b[0]=2 sı́ modificaba un objeto: el ligado a las referencias b, c[0] y c[1], que pasaba de ser la lista [1,2] a ser la lista [2,2]. Volviendo al segundo caso, obsérvese que las referencias c[0] y c[1] lo son al mismo objeto, de modo que la secuencia de órdenes al intérprete de Python podrı́a haber seguido ası́: >>> b=[1,2] >>> c=[b,b] >>> b=[3] >>> c [[1, 2], [1, 2]] >>> c[0].append(7) >>> c [[1, 2, 7], [1, 2, 7]] A.2. Sobre control de flujo Ejercicio 5: Utilizando un bucle while, el programa podrı́a ser el siguiente: #!/usr/bin/env python lista=[] i=1 while i<=10: lista.append(i) i=i+1 print lista Con un bucle for, la solución podrı́a ser esta: #!/usr/bin/env python lista=[] for i in range(10): lista.append(i+1) print lista Obsérvese que el siguiente programa, que no utiliza bucle alguno, es equivalente: #!/usr/bin/env python lista=range(1,11) print lista Ejercicio 6: Lo que se pide es, en realidad, un fragmento de programa. Supongamos que el nombre de la tupla dada es precisamente tupla. La construcción de la lista (que llamaremos lista) podrı́a realizarse como sigue: lista=[] for elemento in tupla: lista.append(elemento) Lo anterior es correcto porque for permite iterar sobre los elementos de cualquier secuencia (no sólo sobre listas, sino también sobre tuplas e incluso cadenas). De no haberlo tenido en cuenta, la siguiente hubiera sido una alternativa razonable: c Universitat Jaume I 2009-2010 37 II26 Procesadores de lenguaje 38 lista=[] for i in range(len(tupla)): lista.append(tupla[i]) Por último, podemos utilizar list para hacer lo mismo: lista= list(tupla) Ejercicio 7: El ejercicio pide un programa como el siguiente: #!/usr/bin/env python for i in range(1,1001): if i%7==0: print i Obviamente, el if podrı́a evitarse recorriendo la lista de múltiplos de 7 que genera range(7,1001,7), o bien recorriendo range(1,1000/7+1) e imprimiendo 7*i. A.3. Sobre funciones Ejercicio 8: El ejercicio pide un programa como el siguiente: #!/usr/bin/env python def multiplo7(n): if n%7==0: return True else: return False for i in range(1,1001): if multiplo7(i)==1: print i Además, sabiendo que en Python las operaciones de comparación devuelven un resultado False para representar el valor lógico falso y un resultado True para el valor verdadero, la función podrı́a reescribirse simplemente como sigue: def multiplo7(n): return n%7==0 También sucede que las condiciones de las construcciones if y while no es necesario que sean comparaciones, sino que pueden ser objetos cualesquiera: el lenguaje les asocia un valor lógico concreto siguiendo las reglas que vimos en la sección 3.1, lo que nos permitirı́a sustituir la comparación multiplo7(i)==True por, simplemente, multiplo7(i). B. Preguntas frecuentes 1: Escribo un programa Python en un fichero, escribo el nombre del fichero en el intérprete de órdenes (shell) y el programa no se ejecuta. ¿Por qué? Hay tres errores que se cometen con cierta frecuencia y que conviene evitar. Comprueba lo siguiente: El fichero tiene una primera lı́nea que indica correctamente a la shell que es Python quien ha de ejecutar el programa. Una lı́nea como #!/usr/bin/env python Introducción a Python deberı́a servir en cualquier instalación razonable de Unix. El fichero tiene los permisos de ejecución adecuados (si no es ası́, utiliza chmod). El directorio donde se encuentra el fichero está en tu PATH. Puedes utilizar echo $PATH para comprobarlo. Si, por ejemplo, necesitas modificar el PATH para que incluya al directorio actual, haz lo siguiente: export PATH=.:$PATH Si te preocupa el problema de seguridad que representa poner . en el PATH, puedes ejecutar el programa añadiendo ./ delante del nombre. 2: ¿Por qué Python da un error cuando intento añadir un elemento a una lista y ordenar la lista resultante con lista.append(elemento).sort()? Simplemente, porque append() no devuelve como resultado la lista con el elemento añadido, sino que sólo modifica la propia lista añadiéndole un nuevo elemento. Lo mismo sucede con sort(), que no devuelve como resultado la lista ordenada, sino que ordena la propia lista. Es importante que distingas lo que una operación devuelve como resultado y los efectos secundarios (side effects) de la operación. Ası́, tras a=[3,5], b=a.append(4) harı́a que el valor de a fuera [3,5,4] y el de b fuera None, mientras que b=a+[4] no modificarı́a el valor de a (seguirı́a siendo [3,5]), pero el de b serı́a [3,5,4]. Esto último es ası́ porque lista+[elemento] sı́ devuelve como resultado una nueva lista, pero no tiene efectos secundarios sobre la lista original. Volviendo a la pregunta original, el error se produce porque lista.append(elemento), al no devolver resultado alguno, lo que hace es devolver un objeto None, sobre el cual es incorrecto intentar aplicar un método sort(). 3: En Python, ¿existe alguna diferencia entre las cadenas delimitadas por comillas simples y las delimitadas por comillas dobles? En principio, tanto las comillas simples como las dobles son dos métodos alternativos para delimitar literales de cadena (esto es, aquellos lexemas que nos permiten representar en un lenguaje de programación, Python en el caso que nos ocupa, el valor de una cadena). Ası́, por ejemplo, ’hola’ y "hola" son notaciones alternativas y equivalentes para la cadena formada por los cuatro caracteres siguientes: hache, o, ele y a. Cualquier cadena puede representarse en Python utilizando como delimitadores comillas simples, y lo mismo puede decirse de las dobles. No obstante, existe una pequeña diferencia entre unas y otras. Sabemos que a veces, para representar la presencia de un carácter en una cadena, es necesario utilizar en el literal de cadena más de un carácter (lo que se conoce como una secuencia de escape). Ası́, el salto de lı́nea se representa mediante una barra invertida y el carácter ene (\n), la comilla simple se representa como \’ y para la doble se utiliza \". Ahora bien, cuando se utilizan comillas simples como delimitadores, las dobles pueden representarse a sı́ mismas en los literales de cadena, y viceversa, de modo que los cuatro literales siguientes representan todos ellos a la cadena formada por una comilla simple y otra doble: ’\’\"’ ’\’"’ "\’\"" "’\"" c Universitat Jaume I 2009-2010 39 II26 Procesadores de lenguaje 40 4: Escribo un programa Python en el que se comparan dos cadenas, una leı́da mediante readline() y la otra representada mediante un literal, y el programa siempre las considera distintas (aunque aparentemente sean iguales). ¿Por qué? Las cadenas que devuelve readline() son lı́neas enteras, incluyendo el carácter de salto de lı́nea (salvo que este no esté presente en el fichero leı́do por haberse alcanzado antes el fin del fichero). Ası́, si por ejemplo el programa está leyendo una respuesta de la entrada estándar con resp=sys.stdin.readline(), el usuario teclea ene, o y enter y el programa evalúa la comparación resp==’no’, el resultado será de falsedad (0), porque la cadena resp tendrá, además de la ene y la o de ’no’, un tercer carácter: el de salto de lı́nea. En una primera aproximación, se podrı́a solucionar este problema siguiendo una cualquiera de las dos estrategias siguientes: Escribir la comparación como resp==’no\n’, incluyendo el carácter de salto de lı́nea también en la cadena representada mediante literal. Eliminar el salto de lı́nea de la cadena leı́da, por ejemplo con resp=resp[:-1]. Las soluciones anteriores, aparte de no ser muy elegantes, pueden dar lugar a resultados indeseados si el usuario, tras la ene y la o, introduce inmediatamente el fin del fichero. Una solución más general, que no adolece de estos problemas, serı́a utilizar rstrip() como se ejemplifica a continuación: resp=resp.rstrip() De este modo, se eliminarı́an de la cadena leı́da tanto un eventual carácter final de salto de lı́nea como todos los posibles blancos iniciales y finales que el usuario hubiera podido introducir inadvertidamente. 5: Muy bien, pero ¿cómo puede una lı́nea devuelta por readline no tener fin de lı́nea? Si el fichero se termina antes de que aparezca un fin de lı́nea, la última lı́nea leı́da no tendrá fin de lı́nea. Si la pregunta es ¿cómo puede un fichero no tener un fin de lı́nea en cada lı́nea?, hay varias posibilidades. Puedes crear fácilmente con emacs un fichero ası́ (vi no sirve para esto; siempre añade finales de lı́nea). Otra posibilidad es hacer algo parecido a lo siguiente: >>> >>> >>> >>> >>> >>> f= open("aaa","w") f.write("hola\nhola") f.close() f= open("aaa","r") l= f.readline() l ’hola\n’ >>> l= f.readline() >>> l ’hola’ >>> 6: En Python, ¿cómo puedo saber si una cadena pertenece al lenguaje definido por una expresión regular? Para trabajar con expresiones regulares, Python ofrece el módulo re, con dos funciones, match() y search(), útiles para nuestros propósitos. No obstante, hay que tener en cuenta lo siguiente: re.match(er,c) comprueba si algún prefijo de la cadena c casa con la expresión regular er (análogamente sucede con erc.match(c) si erc es una expresión regular compilada con erc=re.compile(er)). re.search(er,c) (o bien erc.search(c) si erc es una versión compilada de er) comprueba si alguna subcadena de c casa con er. Introducción a Python Para saber si precisamente la cadena c (no alguno de sus prefijos o de sus subcadenas) casa con er, lo que puede hacerse es incorporar en la expresión regular los puntos de anclaje inicial (^) y final ($), que sólo casan con el inicio y el fin de la cadena, respectivamente (y luego utilizar indistintamente match() o search()). Por ejemplo, lo siguiente deberı́a funcionar: if re.match(’^’+er+’$’,c): print ’OK’ 7: En Python, ¿qué diferencia hay entre las asignaciones a[2] = [6,7] y a[2:3] = [6,7]? En el primer caso se sustituye el elemento en la posición dos por la lista asignada. La lista continúa teniendo cuatro elementos pero ahora uno de ellos es una lista: >>> >>> >>> [0, a=[0,1,2,3] a[2] = [6,7] a 1, [6, 7], 3] En el segundo caso se sustituye el elemento en la posición dos por los elementos de la lista asignada. Para este ejemplo concreto, la lista pasa a tener un elemento más: >>> >>> >>> [0, a=[0,1,2,3] a[2:3] = [6,7] a 1, 6, 7, 3] c Universitat Jaume I 2009-2010 41