Capítulo 4: Funciones, Módulos y Paquetes
4.2 Alcance de las Variables
En programación, el alcance de una variable se refiere a la parte del código donde puede ser accedida o referida. En Python, hay dos tipos principales de alcances de variables: global y local. El alcance global es accesible desde cualquier parte del código, mientras que el alcance local está limitado a un bloque específico de código, como una función. Sin embargo, Python también tiene dos alcances adicionales: no local y incorporado.
El alcance no local es un alcance intermedio que permite que una variable sea accedida desde funciones anidadas. En otras palabras, una variable no local no es global, pero tampoco es exactamente local. Está en algún punto intermedio.
Por otro lado, el alcance incorporado es un alcance especial que contiene todas las funciones y módulos integrados. Cada programa de Python tiene acceso a este alcance de forma predeterminada.
Al comprender los diferentes tipos de alcances de variables en Python, puedes escribir un código más eficiente y escalable que sea más fácil de depurar y mantener.
4.2.1 Alcance Global
Como se mencionó anteriormente, una variable que se define dentro del cuerpo principal de un script de Python se considera una variable global, lo que indica que la variable puede ser accedida desde cualquier parte del código. Sin embargo, si deseas modificar una variable global dentro de una función, debes usar la palabra clave global.
Esto se puede hacer declarando la variable con la palabra clave global al principio de la función antes de realizar cualquier modificación en ella. La palabra clave global informa al intérprete de Python que la variable que se está modificando es la variable global y no una nueva variable local.
Es importante tener en cuenta que modificar variables globales dentro de una función puede conducir a resultados inesperados y debe usarse con precaución.
Ejemplo:
x = 10 # global variable
def my_func():
global x
x = 20 # modifies the global variable
my_func()
print(x) # Outputs: 204.2.2 Alcance Local
Al definir una variable dentro de una función, es importante tener en cuenta que tendrá un alcance local, lo que significa que solo se puede usar dentro de esa función específica. Esto es cierto para cualquier variable declarada dentro de una función, a menos que se declare explícitamente como global. También es importante tener en cuenta que este concepto de alcance local y global puede tener impactos significativos en la funcionalidad y organización de tu código.
Por ejemplo, al utilizar variables locales dentro de una función, puedes evitar conflictos de nombres con variables utilizadas en otras partes de tu programa. Sin embargo, también es importante asegurarse de que cualquier variable que necesites acceder fuera de una función se declare como global, de lo contrario, no serán accesibles fuera del alcance de la función.
Ejemplo:
def my_func():
y = 10 # local variable
print(y) # Outputs: 10
my_func()
print(y) # Raises a NameErrorEn el código anterior, y solo está definido dentro de my_func, por lo que intentar imprimir y fuera de la función genera un NameError.
4.2.3 Ámbito Nonlocal
Las variables nonlocal son un tipo de variable utilizada en funciones anidadas. Estas variables son diferentes de las variables locales, ya que su ámbito se encuentra en la función envolvente más cercana que no es global. En contraste, las variables locales tienen su ámbito limitado a la función en la que están definidas. En el caso de las variables nonlocal, si cambiamos su valor, los cambios aparecerán en el ámbito envolvente más cercano.
Esta característica es particularmente útil en casos en los que deseas acceder a variables de una función externa en una función interna. Las variables nonlocal te permiten hacer esto sin tener que pasar las variables como argumentos a la función interna. Además, las variables nonlocal se pueden utilizar para crear clausuras, que son funciones que recuerdan los valores de las variables nonlocal que estaban en ámbito cuando fueron definidas.
Ejemplo:
def outer_func():
x = 10 # enclosing function variable
def inner_func():
nonlocal x
x = 20 # modifies the variable in the nearest enclosing scope
inner_func()
print(x) # Outputs: 20
outer_func()4.2.4 Ámbito Incorporado
El ámbito incorporado contiene un conjunto de nombres que se cargan automáticamente en la memoria de Python cuando comienza a ejecutarse. Estos nombres incluyen funciones incorporadas como print(), len(), y type(), así como nombres de excepciones incorporadas.
Vale la pena señalar que uno debe tener cuidado al nombrar variables locales o globales, porque si tienen el mismo nombre que una función incorporada, Python utilizará cualquiera que esté en el ámbito más cercano. Esto significa que no se recomienda utilizar el mismo nombre para tus variables que el de las funciones incorporadas, ya que puede crear confusión y provocar errores.
Además, es importante tener en cuenta que el ámbito incorporado se puede modificar. Sin embargo, modificarlo puede ser peligroso, ya que puede afectar el comportamiento de las funciones incorporadas utilizadas en tu código y provocar resultados inesperados. Por lo tanto, se recomienda evitar modificar el ámbito incorporado a menos que estés absolutamente seguro de lo que estás haciendo.
Por último, vale la pena mencionar que el ámbito incorporado se puede acceder utilizando el módulo builtins. Este módulo contiene los nombres de todas las funciones incorporadas, excepciones y otros objetos. Puedes importar este módulo y acceder a los nombres usando la notación de punto, como builtins.print(), builtins.len(), y así sucesivamente.
Ejemplo:
print = "Hello, World!"
print(print) # Raises a TypeErrorEn este ejemplo, hemos sobrescrito la función print() incorporando una cadena de texto, lo que conduce a un error cuando intentamos usar print() como una función.
Entender el ámbito de las variables es crucial al tratar con funciones, especialmente cuando estás trabajando con programas más grandes y complejos. Malinterpretar el ámbito puede llevar a un comportamiento inesperado y a errores difíciles de encontrar, por lo que vale la pena tomarse el tiempo para entender realmente estos conceptos.
4.2.5 Mejores Prácticas para el Ámbito de las Variables
Evitar Variables Globales
Si bien las variables globales se pueden usar en Python, a menudo es mejor evitarlas cuando sea posible. Esto se debe a que se pueden acceder desde cualquier lugar, lo que puede llevar a efectos secundarios no deseados si no tienes cuidado. Por ejemplo, cuando se modifica una variable global, esto puede afectar el comportamiento del programa de maneras inesperadas. En contraste, las variables locales solo se pueden acceder dentro de su ámbito, lo que hace que tu código sea más fácil de entender y depurar. En otras palabras, el uso de variables locales es una buena práctica que puede ayudarte a evitar errores y otros problemas en tu código.
Además, las variables globales también pueden hacer que tu código sea menos modular y más difícil de mantener. Esto se debe a que introducen una dependencia entre las diferentes partes de tu programa, lo que puede hacer que sea más difícil modificar o extender tu código en el futuro. Al usar variables locales en su lugar, puedes encapsular el estado de tu programa dentro de cada función o método, lo que facilita razonar sobre y modificar tu código.
Finalmente, el uso de variables globales también puede afectar el rendimiento de tu código, especialmente para programas grandes. Esto se debe a que las variables globales requieren más memoria y pueden ralentizar la ejecución de tu programa. En contraste, las variables locales suelen ser más eficientes y pueden ayudar a reducir la huella de memoria de tu código. Por lo tanto, al usar variables locales en lugar de globales, puedes mejorar el rendimiento de tu código y hacerlo más escalable.
Minimizar los Efectos Secundarios
Las funciones que modifican variables globales o no locales se dice que tienen "efectos secundarios". Si bien a veces son necesarios, pueden hacer que tu código sea más difícil de entender y depurar. En la medida de lo posible, las funciones deben ser autocontenidas, trabajando solo con sus entradas y devolviendo su salida sin afectar nada más.
Una forma de minimizar los efectos secundarios es mediante el uso de conceptos de programación funcional como la inmutabilidad. En una función inmutable, una vez que se recibe una entrada, nunca se cambia. En su lugar, la función crea una nueva salida basada en la entrada. Este enfoque garantiza que la entrada original permanezca sin cambios y elimina el riesgo de efectos secundarios no deseados.
Otra forma de minimizar los efectos secundarios es mediante el uso de principios de programación orientada a objetos (OOP). Con OOP, los datos y las funciones están contenidos dentro de objetos, y las interacciones entre objetos están cuidadosamente controladas. Este enfoque puede ayudar a garantizar que tu código permanezca organizado y sea fácil de entender, incluso a medida que se vuelve más complejo.
En última instancia, minimizar los efectos secundarios se trata de crear código que sea robusto, eficiente y fácil de mantener. Siguiendo las mejores prácticas como las mencionadas aquí, puedes asegurarte de que tu código no solo sea funcional, sino también fácil de trabajar y entender.
No Ocultar Funciones Incorporadas
Como mencioné anteriormente, es posible definir una variable local o global que tenga el mismo nombre que una función incorporada de Python. Sin embargo, esta es una mala práctica, porque hace que tu código sea más difícil de leer y puede provocar errores. Siempre elige nombres de variables que no estén ya ocupados por las funciones incorporadas de Python.
Esto puede salvarte de muchos dolores de cabeza en el futuro. Una forma de hacerlo es usar un prefijo que describa el propósito de la variable. Por ejemplo, si estás almacenando la edad de un usuario, podrías usar "edad" como el nombre de la variable, pero es mejor usar algo como "edad_usuario" para que sea más claro.
Además, también puedes usar nombres de variables más largos que describan la función de la variable, lo que puede ayudar a que tu código sea más legible. Por ejemplo, en lugar de usar "x" como nombre de variable, podrías usar "numero_total_de_elementos_en_la_lista" si eso es lo que la variable está contando. Puede parecer tedioso, pero tomarse el tiempo para elegir nombres de variables descriptivos hará que tu código sea más fácil de entender y mantener a largo plazo.
Usa Nombres Descriptivos para las Variables
Una de las mejores prácticas al programar es elegir nombres de variables que describan los datos que están almacenando. Al hacer esto, tu código se vuelve mucho más fácil de leer y entender, lo que te ahorrará tiempo a largo plazo. En lugar de usar nombres genéricos como 'x' o 'y', intenta elegir nombres descriptivos que reflejen con precisión para qué se usa la variable.
Por ejemplo, si estás usando una variable para almacenar la edad de un usuario, nómbrala 'edadUsuario' en lugar de simplemente 'edad'. Esto no solo hace que el código sea más fácil de entender para ti, sino también para cualquier otro desarrollador que pueda trabajar en el código en el futuro.
Así que la próxima vez que estés escribiendo código, tómate un momento para elegir nombres de variables descriptivos; ¡esto te facilitará la vida!
# Good
def calculate_average(nums):
return sum(nums) / len(nums)
# Bad
def a(n):
return sum(n) / len(n)Mantén las Funciones Pequeñas y Centradas
Una de las mejores prácticas para escribir buen código es asegurarse de que cada función realice una sola tarea. Esto ayuda a que el código sea más legible y más fácil de entender. Al mantener las funciones pequeñas y centradas, también se reduce la probabilidad de interacciones inesperadas entre variables.
Además, las funciones pequeñas son más fáciles de probar y depurar, lo que puede ahorrar mucho tiempo y esfuerzo a largo plazo. Es importante tener en cuenta que descomponer funciones más grandes en otras más pequeñas puede hacer que el código sea más modular y más fácil de mantener con el tiempo. Por lo tanto, siempre es una buena idea mantener las funciones pequeñas y centradas.
Entender y seguir estas mejores prácticas puede ayudarte a evitar errores comunes y hacer que tu código sea mucho más mantenible y robusto. El próximo tema cubrirá los módulos y paquetes de Python, que proporcionan herramientas para organizar tu código de manera que sea más fácil gestionar el ámbito de las variables y cumplir con estas mejores prácticas.
4.2 Alcance de las Variables
En programación, el alcance de una variable se refiere a la parte del código donde puede ser accedida o referida. En Python, hay dos tipos principales de alcances de variables: global y local. El alcance global es accesible desde cualquier parte del código, mientras que el alcance local está limitado a un bloque específico de código, como una función. Sin embargo, Python también tiene dos alcances adicionales: no local y incorporado.
El alcance no local es un alcance intermedio que permite que una variable sea accedida desde funciones anidadas. En otras palabras, una variable no local no es global, pero tampoco es exactamente local. Está en algún punto intermedio.
Por otro lado, el alcance incorporado es un alcance especial que contiene todas las funciones y módulos integrados. Cada programa de Python tiene acceso a este alcance de forma predeterminada.
Al comprender los diferentes tipos de alcances de variables en Python, puedes escribir un código más eficiente y escalable que sea más fácil de depurar y mantener.
4.2.1 Alcance Global
Como se mencionó anteriormente, una variable que se define dentro del cuerpo principal de un script de Python se considera una variable global, lo que indica que la variable puede ser accedida desde cualquier parte del código. Sin embargo, si deseas modificar una variable global dentro de una función, debes usar la palabra clave global.
Esto se puede hacer declarando la variable con la palabra clave global al principio de la función antes de realizar cualquier modificación en ella. La palabra clave global informa al intérprete de Python que la variable que se está modificando es la variable global y no una nueva variable local.
Es importante tener en cuenta que modificar variables globales dentro de una función puede conducir a resultados inesperados y debe usarse con precaución.
Ejemplo:
x = 10 # global variable
def my_func():
global x
x = 20 # modifies the global variable
my_func()
print(x) # Outputs: 204.2.2 Alcance Local
Al definir una variable dentro de una función, es importante tener en cuenta que tendrá un alcance local, lo que significa que solo se puede usar dentro de esa función específica. Esto es cierto para cualquier variable declarada dentro de una función, a menos que se declare explícitamente como global. También es importante tener en cuenta que este concepto de alcance local y global puede tener impactos significativos en la funcionalidad y organización de tu código.
Por ejemplo, al utilizar variables locales dentro de una función, puedes evitar conflictos de nombres con variables utilizadas en otras partes de tu programa. Sin embargo, también es importante asegurarse de que cualquier variable que necesites acceder fuera de una función se declare como global, de lo contrario, no serán accesibles fuera del alcance de la función.
Ejemplo:
def my_func():
y = 10 # local variable
print(y) # Outputs: 10
my_func()
print(y) # Raises a NameErrorEn el código anterior, y solo está definido dentro de my_func, por lo que intentar imprimir y fuera de la función genera un NameError.
4.2.3 Ámbito Nonlocal
Las variables nonlocal son un tipo de variable utilizada en funciones anidadas. Estas variables son diferentes de las variables locales, ya que su ámbito se encuentra en la función envolvente más cercana que no es global. En contraste, las variables locales tienen su ámbito limitado a la función en la que están definidas. En el caso de las variables nonlocal, si cambiamos su valor, los cambios aparecerán en el ámbito envolvente más cercano.
Esta característica es particularmente útil en casos en los que deseas acceder a variables de una función externa en una función interna. Las variables nonlocal te permiten hacer esto sin tener que pasar las variables como argumentos a la función interna. Además, las variables nonlocal se pueden utilizar para crear clausuras, que son funciones que recuerdan los valores de las variables nonlocal que estaban en ámbito cuando fueron definidas.
Ejemplo:
def outer_func():
x = 10 # enclosing function variable
def inner_func():
nonlocal x
x = 20 # modifies the variable in the nearest enclosing scope
inner_func()
print(x) # Outputs: 20
outer_func()4.2.4 Ámbito Incorporado
El ámbito incorporado contiene un conjunto de nombres que se cargan automáticamente en la memoria de Python cuando comienza a ejecutarse. Estos nombres incluyen funciones incorporadas como print(), len(), y type(), así como nombres de excepciones incorporadas.
Vale la pena señalar que uno debe tener cuidado al nombrar variables locales o globales, porque si tienen el mismo nombre que una función incorporada, Python utilizará cualquiera que esté en el ámbito más cercano. Esto significa que no se recomienda utilizar el mismo nombre para tus variables que el de las funciones incorporadas, ya que puede crear confusión y provocar errores.
Además, es importante tener en cuenta que el ámbito incorporado se puede modificar. Sin embargo, modificarlo puede ser peligroso, ya que puede afectar el comportamiento de las funciones incorporadas utilizadas en tu código y provocar resultados inesperados. Por lo tanto, se recomienda evitar modificar el ámbito incorporado a menos que estés absolutamente seguro de lo que estás haciendo.
Por último, vale la pena mencionar que el ámbito incorporado se puede acceder utilizando el módulo builtins. Este módulo contiene los nombres de todas las funciones incorporadas, excepciones y otros objetos. Puedes importar este módulo y acceder a los nombres usando la notación de punto, como builtins.print(), builtins.len(), y así sucesivamente.
Ejemplo:
print = "Hello, World!"
print(print) # Raises a TypeErrorEn este ejemplo, hemos sobrescrito la función print() incorporando una cadena de texto, lo que conduce a un error cuando intentamos usar print() como una función.
Entender el ámbito de las variables es crucial al tratar con funciones, especialmente cuando estás trabajando con programas más grandes y complejos. Malinterpretar el ámbito puede llevar a un comportamiento inesperado y a errores difíciles de encontrar, por lo que vale la pena tomarse el tiempo para entender realmente estos conceptos.
4.2.5 Mejores Prácticas para el Ámbito de las Variables
Evitar Variables Globales
Si bien las variables globales se pueden usar en Python, a menudo es mejor evitarlas cuando sea posible. Esto se debe a que se pueden acceder desde cualquier lugar, lo que puede llevar a efectos secundarios no deseados si no tienes cuidado. Por ejemplo, cuando se modifica una variable global, esto puede afectar el comportamiento del programa de maneras inesperadas. En contraste, las variables locales solo se pueden acceder dentro de su ámbito, lo que hace que tu código sea más fácil de entender y depurar. En otras palabras, el uso de variables locales es una buena práctica que puede ayudarte a evitar errores y otros problemas en tu código.
Además, las variables globales también pueden hacer que tu código sea menos modular y más difícil de mantener. Esto se debe a que introducen una dependencia entre las diferentes partes de tu programa, lo que puede hacer que sea más difícil modificar o extender tu código en el futuro. Al usar variables locales en su lugar, puedes encapsular el estado de tu programa dentro de cada función o método, lo que facilita razonar sobre y modificar tu código.
Finalmente, el uso de variables globales también puede afectar el rendimiento de tu código, especialmente para programas grandes. Esto se debe a que las variables globales requieren más memoria y pueden ralentizar la ejecución de tu programa. En contraste, las variables locales suelen ser más eficientes y pueden ayudar a reducir la huella de memoria de tu código. Por lo tanto, al usar variables locales en lugar de globales, puedes mejorar el rendimiento de tu código y hacerlo más escalable.
Minimizar los Efectos Secundarios
Las funciones que modifican variables globales o no locales se dice que tienen "efectos secundarios". Si bien a veces son necesarios, pueden hacer que tu código sea más difícil de entender y depurar. En la medida de lo posible, las funciones deben ser autocontenidas, trabajando solo con sus entradas y devolviendo su salida sin afectar nada más.
Una forma de minimizar los efectos secundarios es mediante el uso de conceptos de programación funcional como la inmutabilidad. En una función inmutable, una vez que se recibe una entrada, nunca se cambia. En su lugar, la función crea una nueva salida basada en la entrada. Este enfoque garantiza que la entrada original permanezca sin cambios y elimina el riesgo de efectos secundarios no deseados.
Otra forma de minimizar los efectos secundarios es mediante el uso de principios de programación orientada a objetos (OOP). Con OOP, los datos y las funciones están contenidos dentro de objetos, y las interacciones entre objetos están cuidadosamente controladas. Este enfoque puede ayudar a garantizar que tu código permanezca organizado y sea fácil de entender, incluso a medida que se vuelve más complejo.
En última instancia, minimizar los efectos secundarios se trata de crear código que sea robusto, eficiente y fácil de mantener. Siguiendo las mejores prácticas como las mencionadas aquí, puedes asegurarte de que tu código no solo sea funcional, sino también fácil de trabajar y entender.
No Ocultar Funciones Incorporadas
Como mencioné anteriormente, es posible definir una variable local o global que tenga el mismo nombre que una función incorporada de Python. Sin embargo, esta es una mala práctica, porque hace que tu código sea más difícil de leer y puede provocar errores. Siempre elige nombres de variables que no estén ya ocupados por las funciones incorporadas de Python.
Esto puede salvarte de muchos dolores de cabeza en el futuro. Una forma de hacerlo es usar un prefijo que describa el propósito de la variable. Por ejemplo, si estás almacenando la edad de un usuario, podrías usar "edad" como el nombre de la variable, pero es mejor usar algo como "edad_usuario" para que sea más claro.
Además, también puedes usar nombres de variables más largos que describan la función de la variable, lo que puede ayudar a que tu código sea más legible. Por ejemplo, en lugar de usar "x" como nombre de variable, podrías usar "numero_total_de_elementos_en_la_lista" si eso es lo que la variable está contando. Puede parecer tedioso, pero tomarse el tiempo para elegir nombres de variables descriptivos hará que tu código sea más fácil de entender y mantener a largo plazo.
Usa Nombres Descriptivos para las Variables
Una de las mejores prácticas al programar es elegir nombres de variables que describan los datos que están almacenando. Al hacer esto, tu código se vuelve mucho más fácil de leer y entender, lo que te ahorrará tiempo a largo plazo. En lugar de usar nombres genéricos como 'x' o 'y', intenta elegir nombres descriptivos que reflejen con precisión para qué se usa la variable.
Por ejemplo, si estás usando una variable para almacenar la edad de un usuario, nómbrala 'edadUsuario' en lugar de simplemente 'edad'. Esto no solo hace que el código sea más fácil de entender para ti, sino también para cualquier otro desarrollador que pueda trabajar en el código en el futuro.
Así que la próxima vez que estés escribiendo código, tómate un momento para elegir nombres de variables descriptivos; ¡esto te facilitará la vida!
# Good
def calculate_average(nums):
return sum(nums) / len(nums)
# Bad
def a(n):
return sum(n) / len(n)Mantén las Funciones Pequeñas y Centradas
Una de las mejores prácticas para escribir buen código es asegurarse de que cada función realice una sola tarea. Esto ayuda a que el código sea más legible y más fácil de entender. Al mantener las funciones pequeñas y centradas, también se reduce la probabilidad de interacciones inesperadas entre variables.
Además, las funciones pequeñas son más fáciles de probar y depurar, lo que puede ahorrar mucho tiempo y esfuerzo a largo plazo. Es importante tener en cuenta que descomponer funciones más grandes en otras más pequeñas puede hacer que el código sea más modular y más fácil de mantener con el tiempo. Por lo tanto, siempre es una buena idea mantener las funciones pequeñas y centradas.
Entender y seguir estas mejores prácticas puede ayudarte a evitar errores comunes y hacer que tu código sea mucho más mantenible y robusto. El próximo tema cubrirá los módulos y paquetes de Python, que proporcionan herramientas para organizar tu código de manera que sea más fácil gestionar el ámbito de las variables y cumplir con estas mejores prácticas.
4.2 Alcance de las Variables
En programación, el alcance de una variable se refiere a la parte del código donde puede ser accedida o referida. En Python, hay dos tipos principales de alcances de variables: global y local. El alcance global es accesible desde cualquier parte del código, mientras que el alcance local está limitado a un bloque específico de código, como una función. Sin embargo, Python también tiene dos alcances adicionales: no local y incorporado.
El alcance no local es un alcance intermedio que permite que una variable sea accedida desde funciones anidadas. En otras palabras, una variable no local no es global, pero tampoco es exactamente local. Está en algún punto intermedio.
Por otro lado, el alcance incorporado es un alcance especial que contiene todas las funciones y módulos integrados. Cada programa de Python tiene acceso a este alcance de forma predeterminada.
Al comprender los diferentes tipos de alcances de variables en Python, puedes escribir un código más eficiente y escalable que sea más fácil de depurar y mantener.
4.2.1 Alcance Global
Como se mencionó anteriormente, una variable que se define dentro del cuerpo principal de un script de Python se considera una variable global, lo que indica que la variable puede ser accedida desde cualquier parte del código. Sin embargo, si deseas modificar una variable global dentro de una función, debes usar la palabra clave global.
Esto se puede hacer declarando la variable con la palabra clave global al principio de la función antes de realizar cualquier modificación en ella. La palabra clave global informa al intérprete de Python que la variable que se está modificando es la variable global y no una nueva variable local.
Es importante tener en cuenta que modificar variables globales dentro de una función puede conducir a resultados inesperados y debe usarse con precaución.
Ejemplo:
x = 10 # global variable
def my_func():
global x
x = 20 # modifies the global variable
my_func()
print(x) # Outputs: 204.2.2 Alcance Local
Al definir una variable dentro de una función, es importante tener en cuenta que tendrá un alcance local, lo que significa que solo se puede usar dentro de esa función específica. Esto es cierto para cualquier variable declarada dentro de una función, a menos que se declare explícitamente como global. También es importante tener en cuenta que este concepto de alcance local y global puede tener impactos significativos en la funcionalidad y organización de tu código.
Por ejemplo, al utilizar variables locales dentro de una función, puedes evitar conflictos de nombres con variables utilizadas en otras partes de tu programa. Sin embargo, también es importante asegurarse de que cualquier variable que necesites acceder fuera de una función se declare como global, de lo contrario, no serán accesibles fuera del alcance de la función.
Ejemplo:
def my_func():
y = 10 # local variable
print(y) # Outputs: 10
my_func()
print(y) # Raises a NameErrorEn el código anterior, y solo está definido dentro de my_func, por lo que intentar imprimir y fuera de la función genera un NameError.
4.2.3 Ámbito Nonlocal
Las variables nonlocal son un tipo de variable utilizada en funciones anidadas. Estas variables son diferentes de las variables locales, ya que su ámbito se encuentra en la función envolvente más cercana que no es global. En contraste, las variables locales tienen su ámbito limitado a la función en la que están definidas. En el caso de las variables nonlocal, si cambiamos su valor, los cambios aparecerán en el ámbito envolvente más cercano.
Esta característica es particularmente útil en casos en los que deseas acceder a variables de una función externa en una función interna. Las variables nonlocal te permiten hacer esto sin tener que pasar las variables como argumentos a la función interna. Además, las variables nonlocal se pueden utilizar para crear clausuras, que son funciones que recuerdan los valores de las variables nonlocal que estaban en ámbito cuando fueron definidas.
Ejemplo:
def outer_func():
x = 10 # enclosing function variable
def inner_func():
nonlocal x
x = 20 # modifies the variable in the nearest enclosing scope
inner_func()
print(x) # Outputs: 20
outer_func()4.2.4 Ámbito Incorporado
El ámbito incorporado contiene un conjunto de nombres que se cargan automáticamente en la memoria de Python cuando comienza a ejecutarse. Estos nombres incluyen funciones incorporadas como print(), len(), y type(), así como nombres de excepciones incorporadas.
Vale la pena señalar que uno debe tener cuidado al nombrar variables locales o globales, porque si tienen el mismo nombre que una función incorporada, Python utilizará cualquiera que esté en el ámbito más cercano. Esto significa que no se recomienda utilizar el mismo nombre para tus variables que el de las funciones incorporadas, ya que puede crear confusión y provocar errores.
Además, es importante tener en cuenta que el ámbito incorporado se puede modificar. Sin embargo, modificarlo puede ser peligroso, ya que puede afectar el comportamiento de las funciones incorporadas utilizadas en tu código y provocar resultados inesperados. Por lo tanto, se recomienda evitar modificar el ámbito incorporado a menos que estés absolutamente seguro de lo que estás haciendo.
Por último, vale la pena mencionar que el ámbito incorporado se puede acceder utilizando el módulo builtins. Este módulo contiene los nombres de todas las funciones incorporadas, excepciones y otros objetos. Puedes importar este módulo y acceder a los nombres usando la notación de punto, como builtins.print(), builtins.len(), y así sucesivamente.
Ejemplo:
print = "Hello, World!"
print(print) # Raises a TypeErrorEn este ejemplo, hemos sobrescrito la función print() incorporando una cadena de texto, lo que conduce a un error cuando intentamos usar print() como una función.
Entender el ámbito de las variables es crucial al tratar con funciones, especialmente cuando estás trabajando con programas más grandes y complejos. Malinterpretar el ámbito puede llevar a un comportamiento inesperado y a errores difíciles de encontrar, por lo que vale la pena tomarse el tiempo para entender realmente estos conceptos.
4.2.5 Mejores Prácticas para el Ámbito de las Variables
Evitar Variables Globales
Si bien las variables globales se pueden usar en Python, a menudo es mejor evitarlas cuando sea posible. Esto se debe a que se pueden acceder desde cualquier lugar, lo que puede llevar a efectos secundarios no deseados si no tienes cuidado. Por ejemplo, cuando se modifica una variable global, esto puede afectar el comportamiento del programa de maneras inesperadas. En contraste, las variables locales solo se pueden acceder dentro de su ámbito, lo que hace que tu código sea más fácil de entender y depurar. En otras palabras, el uso de variables locales es una buena práctica que puede ayudarte a evitar errores y otros problemas en tu código.
Además, las variables globales también pueden hacer que tu código sea menos modular y más difícil de mantener. Esto se debe a que introducen una dependencia entre las diferentes partes de tu programa, lo que puede hacer que sea más difícil modificar o extender tu código en el futuro. Al usar variables locales en su lugar, puedes encapsular el estado de tu programa dentro de cada función o método, lo que facilita razonar sobre y modificar tu código.
Finalmente, el uso de variables globales también puede afectar el rendimiento de tu código, especialmente para programas grandes. Esto se debe a que las variables globales requieren más memoria y pueden ralentizar la ejecución de tu programa. En contraste, las variables locales suelen ser más eficientes y pueden ayudar a reducir la huella de memoria de tu código. Por lo tanto, al usar variables locales en lugar de globales, puedes mejorar el rendimiento de tu código y hacerlo más escalable.
Minimizar los Efectos Secundarios
Las funciones que modifican variables globales o no locales se dice que tienen "efectos secundarios". Si bien a veces son necesarios, pueden hacer que tu código sea más difícil de entender y depurar. En la medida de lo posible, las funciones deben ser autocontenidas, trabajando solo con sus entradas y devolviendo su salida sin afectar nada más.
Una forma de minimizar los efectos secundarios es mediante el uso de conceptos de programación funcional como la inmutabilidad. En una función inmutable, una vez que se recibe una entrada, nunca se cambia. En su lugar, la función crea una nueva salida basada en la entrada. Este enfoque garantiza que la entrada original permanezca sin cambios y elimina el riesgo de efectos secundarios no deseados.
Otra forma de minimizar los efectos secundarios es mediante el uso de principios de programación orientada a objetos (OOP). Con OOP, los datos y las funciones están contenidos dentro de objetos, y las interacciones entre objetos están cuidadosamente controladas. Este enfoque puede ayudar a garantizar que tu código permanezca organizado y sea fácil de entender, incluso a medida que se vuelve más complejo.
En última instancia, minimizar los efectos secundarios se trata de crear código que sea robusto, eficiente y fácil de mantener. Siguiendo las mejores prácticas como las mencionadas aquí, puedes asegurarte de que tu código no solo sea funcional, sino también fácil de trabajar y entender.
No Ocultar Funciones Incorporadas
Como mencioné anteriormente, es posible definir una variable local o global que tenga el mismo nombre que una función incorporada de Python. Sin embargo, esta es una mala práctica, porque hace que tu código sea más difícil de leer y puede provocar errores. Siempre elige nombres de variables que no estén ya ocupados por las funciones incorporadas de Python.
Esto puede salvarte de muchos dolores de cabeza en el futuro. Una forma de hacerlo es usar un prefijo que describa el propósito de la variable. Por ejemplo, si estás almacenando la edad de un usuario, podrías usar "edad" como el nombre de la variable, pero es mejor usar algo como "edad_usuario" para que sea más claro.
Además, también puedes usar nombres de variables más largos que describan la función de la variable, lo que puede ayudar a que tu código sea más legible. Por ejemplo, en lugar de usar "x" como nombre de variable, podrías usar "numero_total_de_elementos_en_la_lista" si eso es lo que la variable está contando. Puede parecer tedioso, pero tomarse el tiempo para elegir nombres de variables descriptivos hará que tu código sea más fácil de entender y mantener a largo plazo.
Usa Nombres Descriptivos para las Variables
Una de las mejores prácticas al programar es elegir nombres de variables que describan los datos que están almacenando. Al hacer esto, tu código se vuelve mucho más fácil de leer y entender, lo que te ahorrará tiempo a largo plazo. En lugar de usar nombres genéricos como 'x' o 'y', intenta elegir nombres descriptivos que reflejen con precisión para qué se usa la variable.
Por ejemplo, si estás usando una variable para almacenar la edad de un usuario, nómbrala 'edadUsuario' en lugar de simplemente 'edad'. Esto no solo hace que el código sea más fácil de entender para ti, sino también para cualquier otro desarrollador que pueda trabajar en el código en el futuro.
Así que la próxima vez que estés escribiendo código, tómate un momento para elegir nombres de variables descriptivos; ¡esto te facilitará la vida!
# Good
def calculate_average(nums):
return sum(nums) / len(nums)
# Bad
def a(n):
return sum(n) / len(n)Mantén las Funciones Pequeñas y Centradas
Una de las mejores prácticas para escribir buen código es asegurarse de que cada función realice una sola tarea. Esto ayuda a que el código sea más legible y más fácil de entender. Al mantener las funciones pequeñas y centradas, también se reduce la probabilidad de interacciones inesperadas entre variables.
Además, las funciones pequeñas son más fáciles de probar y depurar, lo que puede ahorrar mucho tiempo y esfuerzo a largo plazo. Es importante tener en cuenta que descomponer funciones más grandes en otras más pequeñas puede hacer que el código sea más modular y más fácil de mantener con el tiempo. Por lo tanto, siempre es una buena idea mantener las funciones pequeñas y centradas.
Entender y seguir estas mejores prácticas puede ayudarte a evitar errores comunes y hacer que tu código sea mucho más mantenible y robusto. El próximo tema cubrirá los módulos y paquetes de Python, que proporcionan herramientas para organizar tu código de manera que sea más fácil gestionar el ámbito de las variables y cumplir con estas mejores prácticas.
4.2 Alcance de las Variables
En programación, el alcance de una variable se refiere a la parte del código donde puede ser accedida o referida. En Python, hay dos tipos principales de alcances de variables: global y local. El alcance global es accesible desde cualquier parte del código, mientras que el alcance local está limitado a un bloque específico de código, como una función. Sin embargo, Python también tiene dos alcances adicionales: no local y incorporado.
El alcance no local es un alcance intermedio que permite que una variable sea accedida desde funciones anidadas. En otras palabras, una variable no local no es global, pero tampoco es exactamente local. Está en algún punto intermedio.
Por otro lado, el alcance incorporado es un alcance especial que contiene todas las funciones y módulos integrados. Cada programa de Python tiene acceso a este alcance de forma predeterminada.
Al comprender los diferentes tipos de alcances de variables en Python, puedes escribir un código más eficiente y escalable que sea más fácil de depurar y mantener.
4.2.1 Alcance Global
Como se mencionó anteriormente, una variable que se define dentro del cuerpo principal de un script de Python se considera una variable global, lo que indica que la variable puede ser accedida desde cualquier parte del código. Sin embargo, si deseas modificar una variable global dentro de una función, debes usar la palabra clave global.
Esto se puede hacer declarando la variable con la palabra clave global al principio de la función antes de realizar cualquier modificación en ella. La palabra clave global informa al intérprete de Python que la variable que se está modificando es la variable global y no una nueva variable local.
Es importante tener en cuenta que modificar variables globales dentro de una función puede conducir a resultados inesperados y debe usarse con precaución.
Ejemplo:
x = 10 # global variable
def my_func():
global x
x = 20 # modifies the global variable
my_func()
print(x) # Outputs: 204.2.2 Alcance Local
Al definir una variable dentro de una función, es importante tener en cuenta que tendrá un alcance local, lo que significa que solo se puede usar dentro de esa función específica. Esto es cierto para cualquier variable declarada dentro de una función, a menos que se declare explícitamente como global. También es importante tener en cuenta que este concepto de alcance local y global puede tener impactos significativos en la funcionalidad y organización de tu código.
Por ejemplo, al utilizar variables locales dentro de una función, puedes evitar conflictos de nombres con variables utilizadas en otras partes de tu programa. Sin embargo, también es importante asegurarse de que cualquier variable que necesites acceder fuera de una función se declare como global, de lo contrario, no serán accesibles fuera del alcance de la función.
Ejemplo:
def my_func():
y = 10 # local variable
print(y) # Outputs: 10
my_func()
print(y) # Raises a NameErrorEn el código anterior, y solo está definido dentro de my_func, por lo que intentar imprimir y fuera de la función genera un NameError.
4.2.3 Ámbito Nonlocal
Las variables nonlocal son un tipo de variable utilizada en funciones anidadas. Estas variables son diferentes de las variables locales, ya que su ámbito se encuentra en la función envolvente más cercana que no es global. En contraste, las variables locales tienen su ámbito limitado a la función en la que están definidas. En el caso de las variables nonlocal, si cambiamos su valor, los cambios aparecerán en el ámbito envolvente más cercano.
Esta característica es particularmente útil en casos en los que deseas acceder a variables de una función externa en una función interna. Las variables nonlocal te permiten hacer esto sin tener que pasar las variables como argumentos a la función interna. Además, las variables nonlocal se pueden utilizar para crear clausuras, que son funciones que recuerdan los valores de las variables nonlocal que estaban en ámbito cuando fueron definidas.
Ejemplo:
def outer_func():
x = 10 # enclosing function variable
def inner_func():
nonlocal x
x = 20 # modifies the variable in the nearest enclosing scope
inner_func()
print(x) # Outputs: 20
outer_func()4.2.4 Ámbito Incorporado
El ámbito incorporado contiene un conjunto de nombres que se cargan automáticamente en la memoria de Python cuando comienza a ejecutarse. Estos nombres incluyen funciones incorporadas como print(), len(), y type(), así como nombres de excepciones incorporadas.
Vale la pena señalar que uno debe tener cuidado al nombrar variables locales o globales, porque si tienen el mismo nombre que una función incorporada, Python utilizará cualquiera que esté en el ámbito más cercano. Esto significa que no se recomienda utilizar el mismo nombre para tus variables que el de las funciones incorporadas, ya que puede crear confusión y provocar errores.
Además, es importante tener en cuenta que el ámbito incorporado se puede modificar. Sin embargo, modificarlo puede ser peligroso, ya que puede afectar el comportamiento de las funciones incorporadas utilizadas en tu código y provocar resultados inesperados. Por lo tanto, se recomienda evitar modificar el ámbito incorporado a menos que estés absolutamente seguro de lo que estás haciendo.
Por último, vale la pena mencionar que el ámbito incorporado se puede acceder utilizando el módulo builtins. Este módulo contiene los nombres de todas las funciones incorporadas, excepciones y otros objetos. Puedes importar este módulo y acceder a los nombres usando la notación de punto, como builtins.print(), builtins.len(), y así sucesivamente.
Ejemplo:
print = "Hello, World!"
print(print) # Raises a TypeErrorEn este ejemplo, hemos sobrescrito la función print() incorporando una cadena de texto, lo que conduce a un error cuando intentamos usar print() como una función.
Entender el ámbito de las variables es crucial al tratar con funciones, especialmente cuando estás trabajando con programas más grandes y complejos. Malinterpretar el ámbito puede llevar a un comportamiento inesperado y a errores difíciles de encontrar, por lo que vale la pena tomarse el tiempo para entender realmente estos conceptos.
4.2.5 Mejores Prácticas para el Ámbito de las Variables
Evitar Variables Globales
Si bien las variables globales se pueden usar en Python, a menudo es mejor evitarlas cuando sea posible. Esto se debe a que se pueden acceder desde cualquier lugar, lo que puede llevar a efectos secundarios no deseados si no tienes cuidado. Por ejemplo, cuando se modifica una variable global, esto puede afectar el comportamiento del programa de maneras inesperadas. En contraste, las variables locales solo se pueden acceder dentro de su ámbito, lo que hace que tu código sea más fácil de entender y depurar. En otras palabras, el uso de variables locales es una buena práctica que puede ayudarte a evitar errores y otros problemas en tu código.
Además, las variables globales también pueden hacer que tu código sea menos modular y más difícil de mantener. Esto se debe a que introducen una dependencia entre las diferentes partes de tu programa, lo que puede hacer que sea más difícil modificar o extender tu código en el futuro. Al usar variables locales en su lugar, puedes encapsular el estado de tu programa dentro de cada función o método, lo que facilita razonar sobre y modificar tu código.
Finalmente, el uso de variables globales también puede afectar el rendimiento de tu código, especialmente para programas grandes. Esto se debe a que las variables globales requieren más memoria y pueden ralentizar la ejecución de tu programa. En contraste, las variables locales suelen ser más eficientes y pueden ayudar a reducir la huella de memoria de tu código. Por lo tanto, al usar variables locales en lugar de globales, puedes mejorar el rendimiento de tu código y hacerlo más escalable.
Minimizar los Efectos Secundarios
Las funciones que modifican variables globales o no locales se dice que tienen "efectos secundarios". Si bien a veces son necesarios, pueden hacer que tu código sea más difícil de entender y depurar. En la medida de lo posible, las funciones deben ser autocontenidas, trabajando solo con sus entradas y devolviendo su salida sin afectar nada más.
Una forma de minimizar los efectos secundarios es mediante el uso de conceptos de programación funcional como la inmutabilidad. En una función inmutable, una vez que se recibe una entrada, nunca se cambia. En su lugar, la función crea una nueva salida basada en la entrada. Este enfoque garantiza que la entrada original permanezca sin cambios y elimina el riesgo de efectos secundarios no deseados.
Otra forma de minimizar los efectos secundarios es mediante el uso de principios de programación orientada a objetos (OOP). Con OOP, los datos y las funciones están contenidos dentro de objetos, y las interacciones entre objetos están cuidadosamente controladas. Este enfoque puede ayudar a garantizar que tu código permanezca organizado y sea fácil de entender, incluso a medida que se vuelve más complejo.
En última instancia, minimizar los efectos secundarios se trata de crear código que sea robusto, eficiente y fácil de mantener. Siguiendo las mejores prácticas como las mencionadas aquí, puedes asegurarte de que tu código no solo sea funcional, sino también fácil de trabajar y entender.
No Ocultar Funciones Incorporadas
Como mencioné anteriormente, es posible definir una variable local o global que tenga el mismo nombre que una función incorporada de Python. Sin embargo, esta es una mala práctica, porque hace que tu código sea más difícil de leer y puede provocar errores. Siempre elige nombres de variables que no estén ya ocupados por las funciones incorporadas de Python.
Esto puede salvarte de muchos dolores de cabeza en el futuro. Una forma de hacerlo es usar un prefijo que describa el propósito de la variable. Por ejemplo, si estás almacenando la edad de un usuario, podrías usar "edad" como el nombre de la variable, pero es mejor usar algo como "edad_usuario" para que sea más claro.
Además, también puedes usar nombres de variables más largos que describan la función de la variable, lo que puede ayudar a que tu código sea más legible. Por ejemplo, en lugar de usar "x" como nombre de variable, podrías usar "numero_total_de_elementos_en_la_lista" si eso es lo que la variable está contando. Puede parecer tedioso, pero tomarse el tiempo para elegir nombres de variables descriptivos hará que tu código sea más fácil de entender y mantener a largo plazo.
Usa Nombres Descriptivos para las Variables
Una de las mejores prácticas al programar es elegir nombres de variables que describan los datos que están almacenando. Al hacer esto, tu código se vuelve mucho más fácil de leer y entender, lo que te ahorrará tiempo a largo plazo. En lugar de usar nombres genéricos como 'x' o 'y', intenta elegir nombres descriptivos que reflejen con precisión para qué se usa la variable.
Por ejemplo, si estás usando una variable para almacenar la edad de un usuario, nómbrala 'edadUsuario' en lugar de simplemente 'edad'. Esto no solo hace que el código sea más fácil de entender para ti, sino también para cualquier otro desarrollador que pueda trabajar en el código en el futuro.
Así que la próxima vez que estés escribiendo código, tómate un momento para elegir nombres de variables descriptivos; ¡esto te facilitará la vida!
# Good
def calculate_average(nums):
return sum(nums) / len(nums)
# Bad
def a(n):
return sum(n) / len(n)Mantén las Funciones Pequeñas y Centradas
Una de las mejores prácticas para escribir buen código es asegurarse de que cada función realice una sola tarea. Esto ayuda a que el código sea más legible y más fácil de entender. Al mantener las funciones pequeñas y centradas, también se reduce la probabilidad de interacciones inesperadas entre variables.
Además, las funciones pequeñas son más fáciles de probar y depurar, lo que puede ahorrar mucho tiempo y esfuerzo a largo plazo. Es importante tener en cuenta que descomponer funciones más grandes en otras más pequeñas puede hacer que el código sea más modular y más fácil de mantener con el tiempo. Por lo tanto, siempre es una buena idea mantener las funciones pequeñas y centradas.
Entender y seguir estas mejores prácticas puede ayudarte a evitar errores comunes y hacer que tu código sea mucho más mantenible y robusto. El próximo tema cubrirá los módulos y paquetes de Python, que proporcionan herramientas para organizar tu código de manera que sea más fácil gestionar el ámbito de las variables y cumplir con estas mejores prácticas.