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En un partido de fútbol, se generan más de 60 millones de datos, entre nombres, números, listas, equipos y un millón de ‘cosas’ más que componen nuestra comprensión de lo que está pasando a lo largo de los 90 minutos.

Es por ello que Python tiene muchas formas diferentes de clasificar la información que puede entender. Por ejemplo, usa números para contar, ‘cadenas’ para nombres e incluso tiene formas de agruparlas, como ocurriría en una liga, donde tenemos los nombres de los equipos, sus puntos, los goles…

Esta publicación introductoria echará un vistazo a estos primeros tipos de datos.

Tabla de contenido

Números

Trabajando con números en la forma más simple, podríamos utilizar Python casi que como una calculadora:

Sumar y restar

In [1]:

2+2

Out[1]:

4

In [2]:

2-1

Out[2]:

1

Multiplicar y dividir

In [1]:

10*1

Out[1]:

10

In [2]:

30/2

Out[2]:

15.0

Al usar / realiza una división entre ambos operandos, pero si ponemos // la realiza dando como resultado un numero entero

In [3]:

30//2

Out[3]:

15

In [4]:

21//2

Out[4]:

10

Si queremos obtener el resto de una división

In [5]:

14%5

Out[5]:

4

Potencia

In [1]:

3**3

Out[1]:

27

Variables

Puede que llegados a este punto digamos, vale una calculadora es útil, pero ¿Que más se puede hacer? Vamos a darle a los números un nombre y un valor real, para que sean más tangibles y se puedan usar en algún problema.

Por ejemplo, si quiero realizar un seguimiento de los tiros y goles de un jugador:

In [1]:

Messi_Goles  =  14

Messi_Tiros  =  60

¡Ahora podríamos calcular la tasa de conversión de Messi! Sería tan fácil como dividir los goles por los tiros realizados, de este modo puedo ver cuántos tiros le cuesta marcar un gol de media.

In [2]:

Messi_Conversion  =  Messi_Goles  / Messi_Tiros

Messi_Conversion

Out[2]:

0.23333333333333334

Cadenas

Ahora que le hemos dado a Python información sobre Messi, él quiere compartirla con todos, pero como terminamos de ver arriba, un numero por sí solo no nos dice nada. Sin embargo, si creamos una cadena de texto puede darnos más información y contexto sobre ello.

Pon entre comillas los textos (igual que hicimos con el ejemplo de Hola mundo) para crear una cadena:

In [1]:

«Messi es realmente un gran jugador, su tasa de conversión habla por sí sola.»

Out[1]:

‘Messi es realmente un gran jugador, su tasa de conversión habla por sí sola.’

Como podemos ver, no está aportando nada de valor Python, solamente ha puesto lo mismo que nosotros, así que ahora usaremos los comandos print() y str() para agregar evidencias a nuestro comentarista.

In [2]:

print ( «Su tasa de conversión de »  +  str ( Messi_Conversion )  +  » es sublime» )

Out[2]:

Su tasa de conversión de 0.23333333333333334 es sublime

Esto ya es un más específico, ¿no?

Echemos un vistazo a esos dos nuevos comandos:

print () – Python, imprimirá todo lo que hay entre paréntesis. Pudiendo dividir lo que imprime con el símbolo ‘+’.

str() – Ya que no se pueden imprimir números, consideramos este número como una cadena y lo imprimiremos.

Resumen de números, cadenas y variables en Python

En esta publicación introductoria, hemos visto que Python se puede usar como una calculadora en su forma más simple, y además hemos visto que podemos hacerlo un poco más útil con variables, incluso usando una variable para ayudar a nuestro comentarista a dar una mejor información, combinándola con una cadena, con un par de comandos como print() y str().

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