# Comentarios de una línea comienzan con una almohadilla (o signo gato)

""" Strings multilinea pueden escribirse
    usando tres "'s, y comunmente son usados
    como comentarios.
"""

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## 1. Tipos de datos primitivos y operadores.
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# Tienes números
3 #=> 3

# Matemática es lo que esperarías
1 + 1 #=> 2
8 - 1 #=> 7
10 * 2 #=> 20

# Excepto la división la cual por defecto retorna un número 'float' (número de coma flotante)
35 / 5  # => 7.0
# Sin embargo también tienes disponible división entera
34 // 5 # => 6

# Cuando usas un float, los resultados son floats
3 * 2.0 # => 6.0

# Refuerza la precedencia con paréntesis
(1 + 3) * 2  # => 8


# Valores 'boolean' (booleanos) son primitivos
True
False

# Niega con 'not'
not True  # => False
not False  # => True


# Igualdad es ==
1 == 1  # => True
2 == 1  # => False

# Desigualdad es !=
1 != 1  # => False
2 != 1  # => True

# Más comparaciones
1 < 10  # => True
1 > 10  # => False
2 <= 2  # => True
2 >= 2  # => True

# ¡Las comparaciones pueden ser concatenadas!
1 < 2 < 3  # => True
2 < 3 < 2  # => False

# Strings se crean con " o '
"Esto es un string."
'Esto también es un string'

# ¡Strings también pueden ser sumados!
"Hola " + "mundo!" #=> "Hola mundo!"

# Un string puede ser tratado como una lista de caracteres
"Esto es un string"[0] #=> 'E'

# .format puede ser usado para darle formato a los strings, así:
"{} pueden ser {}".format("strings", "interpolados")

# Puedes reutilizar los argumentos de formato si estos se repiten.
"{0} sé ligero, {0} sé rápido, {0} brinca sobre la {1}".format("Jack", "vela") #=> "Jack sé ligero, Jack sé rápido, Jack brinca sobre la vela"
# Puedes usar palabras claves si no quieres contar.
"{nombre} quiere comer {comida}".format(nombre="Bob", comida="lasaña") #=> "Bob quiere comer lasaña"
# También puedes interpolar cadenas usando variables en el contexto
nombre = 'Bob'
comida = 'Lasaña'
f'{nombre} quiere comer {comida}'  #=> "Bob quiere comer lasaña"

# None es un objeto
None  # => None

# No uses el símbolo de igualdad `==` para comparar objetos con None
# Usa `is` en su lugar
"etc" is None #=> False
None is None  #=> True

# None, 0, y strings/listas/diccionarios/conjuntos vacíos(as) todos se evalúan como False.
# Todos los otros valores son True
bool(0)  # => False
bool("")  # => False
bool([]) #=> False
bool({}) #=> False
bool(set()) #=> False


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## 2. Variables y Colecciones
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# Python tiene una función para imprimir
print("Soy Python. Encantado de conocerte")

# No hay necesidad de declarar las variables antes de asignarlas.
una_variable = 5    # La convención es usar guiones_bajos_con_minúsculas
una_variable #=> 5

# Acceder a variables no asignadas previamente es una excepción.
# Ve Control de Flujo para aprender más sobre el manejo de excepciones.
otra_variable  # Levanta un error de nombre

# Listas almacena secuencias
lista = []
# Puedes empezar con una lista prellenada
otra_lista = [4, 5, 6]

# Añadir cosas al final de una lista con 'append'
lista.append(1)    #lista ahora es [1]
lista.append(2)    #lista ahora es [1, 2]
lista.append(4)    #lista ahora es [1, 2, 4]
lista.append(3)    #lista ahora es [1, 2, 4, 3]
# Remueve del final de la lista con 'pop'
lista.pop()        #=> 3 y lista ahora es [1, 2, 4]
# Pongámoslo de vuelta
lista.append(3)    # Nuevamente lista ahora es [1, 2, 4, 3].

# Accede a una lista como lo harías con cualquier arreglo
lista[0] #=> 1
# Mira el último elemento
lista[-1] #=> 3

# Mirar fuera de los límites es un error 'IndexError'
lista[4] # Levanta la excepción IndexError

# Puedes mirar por rango con la sintáxis de trozo.
# (Es un rango cerrado/abierto para ustedes los matemáticos.)
lista[1:3] #=> [2, 4]
# Omite el inicio
lista[2:] #=> [4, 3]
# Omite el final
lista[:3] #=> [1, 2, 4]
# Selecciona cada dos elementos
lista[::2]   # =>[1, 4]
# Invierte la lista
lista[::-1]   # => [3, 4, 2, 1]
# Usa cualquier combinación de estos para crear trozos avanzados
# lista[inicio:final:pasos]

# Remueve elementos arbitrarios de una lista con 'del'
del lista[2] # lista ahora es [1, 2, 3]

# Puedes sumar listas
lista + otra_lista #=> [1, 2, 3, 4, 5, 6] - Nota: lista y otra_lista no se tocan

# Concatenar listas con 'extend'
lista.extend(otra_lista) # lista ahora es [1, 2, 3, 4, 5, 6]

# Verifica la existencia en una lista con 'in'
1 in lista #=> True

# Examina el largo de una lista con 'len'
len(lista) #=> 6


# Tuplas son como listas pero son inmutables.
tupla = (1, 2, 3)
tupla[0] #=> 1
tupla[0] = 3  # Levanta un error TypeError

# También puedes hacer todas esas cosas que haces con listas
len(tupla) #=> 3
tupla + (4, 5, 6) #=> (1, 2, 3, 4, 5, 6)
tupla[:2] #=> (1, 2)
2 in tupla #=> True

# Puedes desempacar tuplas (o listas) en variables
a, b, c = (1, 2, 3)     # a ahora es 1, b ahora es 2 y c ahora es 3
# Tuplas son creadas por defecto si omites los paréntesis
d, e, f = 4, 5, 6
# Ahora mira que fácil es intercambiar dos valores
e, d = d, e     # d ahora es 5 y e ahora es 4


# Diccionarios relacionan llaves y valores
dicc_vacio = {}
# Aquí está un diccionario prellenado
dicc_lleno = {"uno": 1, "dos": 2, "tres": 3}

# Busca valores con []
dicc_lleno["uno"] #=> 1

# Obtén todas las llaves como una lista con 'keys()'.
# Necesitamos envolver la llamada en 'list()' porque obtenemos un iterable. Hablaremos de eso luego.
list(dicc_lleno.keys()) #=> ["tres", "dos", "uno"]
# Nota - El orden de las llaves del diccionario no está garantizada.
# Tus resultados podrían no ser los mismos del ejemplo.

# Obtén todos los valores como una lista.
# Nuevamente necesitamos envolverlas en una lista para sacarlas del iterable.
list(dicc_lleno.values()) #=> [3, 2, 1]
# Nota - Lo mismo que con las llaves, no se garantiza el orden.

# Verifica la existencia de una llave en el diccionario con 'in'
"uno" in dicc_lleno #=> True
1 in dicc_lleno #=> False

# Buscar una llave inexistente deriva en KeyError
dicc_lleno["cuatro"] # KeyError

# Usa el método 'get' para evitar la excepción KeyError
dicc_lleno.get("uno") #=> 1
dicc_lleno.get("cuatro") #=> None
# El método 'get' soporta un argumento por defecto cuando el valor no existe.
dicc_lleno.get("uno", 4) #=> 1
dicc_lleno.get("cuatro", 4) #=> 4

# El método 'setdefault' inserta en un diccionario solo si la llave no está presente
dicc_lleno.setdefault("cinco", 5) #dicc_lleno["cinco"] es puesto con valor 5
dicc_lleno.setdefault("cinco", 6) #dicc_lleno["cinco"] todavía es 5


# Remueve llaves de un diccionario con 'del'
del dicc_lleno['uno'] # Remueve la llave 'uno' de dicc_lleno

# Sets (conjuntos) almacenan ... bueno, conjuntos
conjunto_vacio = set()
# Inicializar un conjunto con montón de valores. Yeah, se ve un poco como un diccionario. Lo siento.
un_conjunto = {1,2,2,3,4} # un_conjunto ahora es {1, 2, 3, 4}

# Añade más valores a un conjunto
conjunto_lleno.add(5) # conjunto_lleno ahora es {1, 2, 3, 4, 5}

# Haz intersección de conjuntos con &
otro_conjunto = {3, 4, 5, 6}
conjunto_lleno & otro_conjunto #=> {3, 4, 5}

# Haz unión de conjuntos con |
conjunto_lleno | otro_conjunto #=> {1, 2, 3, 4, 5, 6}

# Haz diferencia de conjuntos con -
{1,2,3,4} - {2,3,5} #=> {1, 4}

# Verifica la existencia en un conjunto con 'in'
2 in conjunto_lleno #=> True
10 in conjunto_lleno #=> False


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## 3. Control de Flujo
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# Creemos una variable para experimentar
some_var = 5

# Aquí está una declaración de un 'if'. ¡La indentación es significativa en Python!
# imprime "una_variable es menor que 10"
if una_variable > 10:
    print("una_variable es completamente mas grande que 10.")
elif una_variable < 10:    # Este condición 'elif' es opcional.
    print("una_variable es mas chica que 10.")
else:           # Esto también es opcional.
    print("una_variable es de hecho 10.")

"""
For itera sobre iterables (listas, cadenas, diccionarios, tuplas, generadores...)
imprime:
    perro es un mamifero
    gato es un mamifero
    raton es un mamifero
"""
for animal in ["perro", "gato", "raton"]:
    print("{} es un mamifero".format(animal))

"""
`range(número)` retorna un generador de números
desde cero hasta el número dado
imprime:
    0
    1
    2
    3
"""
for i in range(4):
    print(i)

"""
While itera hasta que una condición no se cumple.
imprime:
    0
    1
    2
    3
"""
x = 0
while x < 4:
    print(x)
    x += 1  # versión corta de x = x + 1

# Maneja excepciones con un bloque try/except
try:
    # Usa raise para levantar un error
    raise IndexError("Este es un error de indice")
except IndexError as e:
    pass    # Pass no hace nada. Usualmente harias alguna recuperacion aqui.

# Python ofrece una abstracción fundamental llamada Iterable.
# Un iterable es un objeto que puede ser tratado como una sequencia.
# El objeto es retornado por la función 'range' es un iterable.

dicc_lleno = {"uno": 1, "dos": 2, "tres": 3}
nuestro_iterable = dicc_lleno.keys()
print(nuestro_iterable) #=> dict_keys(['uno', 'dos', 'tres']). Este es un objeto que implementa nuestra interfaz Iterable

Podemos recorrerla.
for i in nuestro_iterable:
    print(i)    # Imprime uno, dos, tres

# Aunque no podemos selecionar un elemento por su índice.
nuestro_iterable[1]  # Genera un TypeError

# Un iterable es un objeto que sabe como crear un iterador.
nuestro_iterator = iter(nuestro_iterable)

# Nuestro iterador es un objeto que puede recordar el estado mientras lo recorremos.
# Obtenemos el siguiente objeto llamando la función __next__.
nuestro_iterator.__next__()  #=> "uno"

# Mantiene el estado mientras llamamos __next__.
nuestro_iterator.__next__()  #=> "dos"
nuestro_iterator.__next__()  #=> "tres"

# Después que el iterador ha retornado todos sus datos, da una excepción StopIterator.
nuestro_iterator.__next__() # Genera StopIteration

# Puedes obtener todos los elementos de un iterador llamando a list() en el.
list(dicc_lleno.keys())  #=> Retorna ["uno", "dos", "tres"]



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## 4. Funciones
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# Usa 'def' para crear nuevas funciones
def add(x, y):
    print("x es {} y y es {}".format(x, y))
    return x + y    # Retorna valores con una la declaración return

# Llamando funciones con parámetros
add(5, 6) #=> imprime "x es 5 y y es 6" y retorna 11

# Otra forma de llamar funciones es con argumentos de palabras claves
add(y=6, x=5)   # Argumentos de palabra clave pueden ir en cualquier orden.


# Puedes definir funciones que tomen un número variable de argumentos
def varargs(*args):
    return args

varargs(1, 2, 3) #=> (1,2,3)


# Puedes definir funciones que toman un número variable de argumentos
# de palabras claves
def keyword_args(**kwargs):
    return kwargs

# Llamémosla para ver que sucede
keyword_args(pie="grande", lago="ness") #=> {"pie": "grande", "lago": "ness"}


# Puedes hacer ambas a la vez si quieres
def todos_los_argumentos(*args, **kwargs):
    print args
    print kwargs
"""
todos_los_argumentos(1, 2, a=3, b=4) imprime:
    (1, 2)
    {"a": 3, "b": 4}
"""

# ¡Cuando llames funciones, puedes hacer lo opuesto a varargs/kwargs!
# Usa * para expandir tuplas y usa ** para expandir argumentos de palabras claves.
args = (1, 2, 3, 4)
kwargs = {"a": 3, "b": 4}
todos_los_argumentos(*args) # es equivalente a foo(1, 2, 3, 4)
todos_los_argumentos(**kwargs) # es equivalente a foo(a=3, b=4)
todos_los_argumentos(*args, **kwargs) # es equivalente a foo(1, 2, 3, 4, a=3, b=4)

# Python tiene funciones de primera clase
def crear_suma(x):
    def suma(y):
        return x + y
    return suma

sumar_10 = crear_suma(10)
sumar_10(3) #=> 13

# También hay funciones anónimas
(lambda x: x > 2)(3) #=> True

# Hay funciones integradas de orden superior
map(sumar_10, [1,2,3]) #=> [11, 12, 13]
filter(lambda x: x > 5, [3, 4, 5, 6, 7]) #=> [6, 7]

# Podemos usar listas por comprensión para mapeos y filtros agradables
[add_10(i) for i in [1, 2, 3]]  #=> [11, 12, 13]
[x for x in [3, 4, 5, 6, 7] if x > 5] #=> [6, 7]
# también hay diccionarios
{k:k**2 for k in range(3)} #=> {0: 0, 1: 1, 2: 4}
# y conjuntos por comprensión
{c for c in "la cadena"} #=> {'d', 'l', 'a', 'n', ' ', 'c', 'e'}

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## 5. Classes
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# Heredamos de object para obtener una clase.
class Humano(object):

    # Un atributo de clase es compartido por todas las instancias de esta clase
    especie = "H. sapiens"

    # Constructor basico
    def __init__(self, nombre):
        # Asigna el argumento al atributo nombre de la instancia
        self.nombre = nombre

    # Un metodo de instancia. Todos los metodos toman self como primer argumento
    def decir(self, msg):
       return "%s: %s" % (self.nombre, msg)

    # Un metodo de clase es compartido a través de todas las instancias
    # Son llamados con la clase como primer argumento
    @classmethod
    def get_especie(cls):
        return cls.especie

    # Un metodo estatico es llamado sin la clase o instancia como referencia
    @staticmethod
    def roncar():
        return "*roncar*"


# Instancia una clase
i = Humano(nombre="Ian")
print i.decir("hi")     # imprime "Ian: hi"

j = Humano("Joel")
print j.decir("hello")  #imprime "Joel: hello"

# Llama nuestro método de clase
i.get_especie() #=> "H. sapiens"

# Cambia los atributos compartidos
Humano.especie = "H. neanderthalensis"
i.get_especie() #=> "H. neanderthalensis"
j.get_especie() #=> "H. neanderthalensis"

# Llama al método estático
Humano.roncar() #=> "*roncar*"


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## 6. Módulos
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# Puedes importar módulos
import math
print(math.sqrt(16)) #=> 4.0

# Puedes obtener funciones específicas desde un módulo
from math import ceil, floor
print(ceil(3.7)) #=> 4.0
print(floor(3.7))#=> 3.0

# Puedes importar todas las funciones de un módulo
# Precaución: Esto no es recomendable
from math import *

# Puedes acortar los nombres de los módulos
import math as m
math.sqrt(16) == m.sqrt(16) #=> True

# Los módulos de Python son sólo archivos ordinarios de Python.
# Puedes escribir tus propios módulos e importarlos. El nombre del módulo
# es el mismo del nombre del archivo.

# Puedes encontrar que funciones y atributos definen un módulo.
import math
dir(math)


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## 7. Avanzado
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# Los generadores te ayudan a hacer un código perezoso (lazy)
def duplicar_numeros(iterable):
    for i in iterable:
        yield i + i

# Un generador crea valores sobre la marcha.
# En vez de generar y retornar todos los valores de una vez, crea uno en cada iteración.
# Esto significa que valores más grandes que 15 no serán procesados en 'duplicar_numeros'.
# Fíjate que 'range' es un generador. Crear una lista 1-900000000 tomaría mucho tiempo en crearse.
_rango = range(1, 900000000)
# Duplicará todos los números hasta que un resultado >= se encuentre.
for i in duplicar_numeros(_rango):
    print(i)
    if i >= 30:
        break


# Decoradores
# en este ejemplo 'pedir' envuelve a 'decir'
# Pedir llamará a 'decir'. Si decir_por_favor es True entonces cambiará el mensaje a retornar
from functools import wraps


def pedir(_decir):
    @wraps(_decir)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        mensaje, decir_por_favor = _decir(*args, **kwargs)
        if decir_por_favor:
            return "{} {}".format(mensaje, "¡Por favor! Soy pobre :(")
        return mensaje

    return wrapper


@pedir
def say(decir_por_favor=False):
    mensaje = "¿Puedes comprarme una cerveza?"
    return mensaje, decir_por_favor


print(decir())  # ¿Puedes comprarme una cerveza?
print(decir(decir_por_favor=True))  # ¿Puedes comprarme una cerveza? ¡Por favor! Soy pobre :()