DEV Community: Jerry W.

Sets en Python

Jerry W. — Thu, 03 Mar 2022 21:24:28 +0000

Los sets son una estructura de datos muy similares a las listas en cuanto a su forma, pero presentan ciertas características particulares:

Los sets son mutables, solo contienen elementos inmutables no ordenados y no indexeables.

Cada elemento del set es único, esto es que no se admiten duplicados, aun si durante la definición del set se agregan elementos repetidos pyhton solo guarda un elemento.

Los sets guardan los elementos en desorden y para declararlos se utilizan las llaves {}.

# set de enteros
my_set = {1, 3, 5}
print(my_set)

# set de diferentes tipos de datos
my_set = {1.0, "Hi", (1, 4, 7)}
print(my_set)

Modificaciones de un set

Los sets no pueden ser leídos como las listas o recorridos a través de slices, esto debido a que no tienen un criterio de orden. Sin embargo si podemos agregar o eliminar items de los sets utilizando métodos:

add(): nos permite agregar elementos al set, si se intenta agregar un elemento existente simplemente python los ignorara
update(): nos permite agregar múltiples elementos al set
remove(): permite eliminar un elemento del set, en el caso en que no se encuentre presente dicho elemento, Python elevará un error
discard(): permite eliminar un elemento del set, en el caso en que no se encuentre presente dicho elemento, Python dejará el set intacto, sin elevar ningún error.
pop(): borra aleatoriamente un elemento del set.
clear(): Limpia completamente el set, dejándolo vació.

#ejemplo de operaciones sobre sets 
my_set = {1, 2, 3} 
print(my_set) #Output {1, 2, 3} 

#añadiendo un elemento al set 
my_set.add(4) 
print(my_set) #Output {1, 2, 3, 4}

#añadiendo varios elementos al set, python ignorará elementos
#repetidos 
my_set.update([1, 5, 6]) 
print(my_set) #Output {1, 2, 3, 4, 5, 6}

# eliminado elementos del set 
my_set.discard(1) 
print(my_set) #Output {2, 3, 4, 5, 6}

# borrando un elemento aleatorio 
my_set.pop()
print(my_set) #Output el set menos un elemento aleatorio 

#limpiar el set 
my_set.clear()
print(my_set) # Output set()

Creación de sets a partir de otras estructuras de datos

Podemos utilizar estructuras de datos existentes para transformarlas a sets utilizando el método set:

#usando listas para crear sets
my_list = [1, 2, 3, 3, 4, 5]
my_set = set(my_list)
print(my_set)  #output {1, 2, 3, 4, 5}

#usando tuplas para crear sets 
my_tuple: ('hola', 'hola', 1, 2)
my_set2: set(my_tuple)
print(my_set2) #Output {'hola', 1}

Operaciones con Sets

Se pueden realizar operaciones con dos sets (set1 y set2), algunas de ellas son:

Unión

Todos los elementos del set1 y set2.

set1 = {3, 4, 5}
set2 = {5, 6, 7}

set3 = set1 | se2
print(set3)

# o utilizando el método unión
set3 = se1.union(set2)

{3, 4, 5, 6, 7}

Intersección

Todos los elementos que tienen en común el set1 y set2.

set1 = {3, 4, 5}
set2 = {5, 6, 7}

set3 = set1 & se2
print(set3)

# o utilizando el método intersection
set3 = set1.intersection(set2)

{5}

Diferencia

De los dos sets, se quitan todos los elementos que comparte del otro set.

set1 = {3, 4, 5}
set2 = {5, 6, 7}

set3 = set1 - se2
print(set3)

# o utilizando el método difference
set3 = set1.difference(set2)

set4 = set2.difference(set1)
print(set4)

{3, 4}
{6, 7}

Diferencia simétrica

Se quedan los elementos que NO se comparten entre ambos sets.

set1 = {3, 4, 5}
set2 = {5, 6, 7}

set3 = set1 ^ se2
print(set3)

# o utilizando el método difference
set3 = set1.symmetric_difference(set2)

{3, 4, 6, 7}

Closures y decorators en Python

Jerry W. — Wed, 02 Mar 2022 01:00:29 +0000

Funciones anidadas
Son funciones que están creadas dentro de otra función

Closure

Es una forma de acceder a variables de otros scopes a través de una nested function. Se retorna la nested function y esta recuerda el valor que imprime, aunque a la hora de ejecutarla no este dentro de su alcance.

Reglas para tener un closure

Debemos tener una nested function.
La nested function debe referenciar un valor de un scope superior.
La función que envuelve la nested debe retornarla también.

Ejemplo:

def make_division_by(n):
    """
    This closure returns a function that returns the division of an x number by n
    """
    def division(x):
        return x/n

    return division

division_by_3 = make_division_by(3)
print(division_by_3(18))

El resultado del closure, lo que se imprime de division_by_3(18) es:

6.0

Decorators

Es una función que recibe como parámetro otra función, le añade cosas, y retorna una función diferente.

def mayusculas(func):
    def envoltura(texto):
        return func(texto).upper()
    return envoltura

@mayusculas
def mensaje(nombre):
    return f'{nombre}, recibiste un mensaje'

print(mensaje('Cesar'))

Aquí la función mayusculas recibe a la función mensaje y en función envoltura (wrapper) la ejecuta agregandole algo má, en este caso aplicandole un upper al string texto y la retorna.
Al imprimir mensaje('Cesar') lo que obtenemos al final es

CESAR, RECIBISTE UN MENSAJE

Tipado estático en python

Jerry W. — Tue, 01 Mar 2022 02:02:37 +0000

La forma en que se cambiar de tipado dinámico a estático en Python es:

Declaración de variables

a: int = 5
b: str = 'Hola'
c: bool = True

Parámetros y retorno en funciones

def suma(a: int, b: int) -> int:
    return a+b

Para estructuras de datos a partir de Python 3.9

Vector = list[float]
ConnectionOptions = dict[str, str]
Address = tuple[str, int]
Server = tuple[address, ConnectionOptions]

def broadcast_message(
        message: str,
        servers: tuple[tuple[str, int], dict[str, str]]) -> None: