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Si hacemos un símil Python con un jugador de fútbol, es una pieza de la plantilla totalmente versátil, como un juvenil que sube al primer entrene del primer equipo, por sí mismo, para sorprendernos puede hacer casi cualquier cosa, desde cálculos simples hasta automatizar una cuenta de Twitter, pasando por ser el «cerebro» de un robot, como descubrimos al ponerlo como entrenador de un equipo de fútbol en un apartado anterior.

Sin embargo, podemos hacer que la mayoría de los trabajos que haremos en Python sean mucho más fáciles mediante el uso de módulos, algo así como conjuntos de complementos de Python. Estos módulos crean grupos de funciones que hacen que las tareas sean más rápidas de escribir y realizar. Sin ellos, tendríamos que escribir un código horriblemente largo una vez que superáramos las tareas simples.

Para usar un módulo, primero debe instalarlo en la máquina y luego importarlo a cualquier código/programa que lo vaya a usar. En este artículo te guiaremos a través de ambos pasos:

Instalación de módulos en Python

Si estás utilizando el programa Anaconda, para ejecutar Python con la interfaz Anaconda Navigator deberías tener disponibles la mayoría de los módulos que puedas estar buscando. Simplemente asegúrate de que esté marcado e instalado en la página del entorno.

Si en cambio estás utilizando otro tipo de instalación de Python, en general el terminal es similar a la aplicación “Símbolos del sistema”, simplemente abra el terminal y ejecuta ‘pip install [NOMBRE DEL MÓDULO]’.

Cualquier problema que pudieras tener en este punto estará bien documentado haciendo una rápida búsqueda en Google o en Stack Overflow, así que échales un vistazo a estos sitios si tienes cualquier problema.

Importación de módulos en Python

Una vez tenemos nuestro módulo instalado en la máquina, ya está listo para funcionar, solo necesitamos importarlo, vamos a hacerlo con un ejemplo.

Para este ejemplo, importaremos el módulo ‘matemáticas’, para darnos acceso al valor de pi. Veamos qué sucede primero si le pedimos el valor sin importar el módulo y luego con él importado:

In [1]:

math.pi()

—————————————————————————

NameError                                 Traceback (most recent call last)

<ipython-input-1-9493078a23d9> in <module>()

—-> 1 math.pi()

NameError: name ‘math’ is not defined

In [2]:

import math

print(math.pi)

3.141592653589793

Sin importar el módulo matemático, Python obviamente no tiene idea de qué es “math.pi” Una vez que lo importamos, lo ejecuta sin problema.

Con algunos módulos, notarás una convención para importarlos y darles diferentes nombres, muchas veces utilizado para acortar su nombre. Esto se hace con la palabra clave ‘as’ después de nuestra importación:

In [5]:

import pandas as pd

import numpy as np

np.arange(0,10,2)

Out[5]:

array([0, 2, 4, 6, 8])

Resumen de los módulos en python

El curso de Introducción a las Ciencias de la Computación de Harvard comienza con la discusión de que estamos ‘parados sobre los hombros de gigantes’, destacando el trabajo de los programadores que nos precedieron y que han creado lenguajes, módulos y herramientas que nos permiten ser más productivos. La comunidad de Python es un ejemplo perfecto de esto, con miles de módulos disponibles para nosotros que hacen que las tareas complejas sean un poco más manejables (por no decir que muchísimo más accesible y fácil).

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