3. Introducción a Python

Python es un lenguaje de programación ampliamente utilizado en ciencia, ingeniería y educación. Su sintaxis es clara, concisa y cercana al lenguaje matemático, lo que lo convierte en una excelente herramienta para explorar conceptos de cálculo de manera programada.

En esta sección, presentaremos los elementos esenciales del lenguaje que utilizaremos durante los laboratorios.

3.1 Variables y tipos numéricos

Una variable permite almacenar un valor para usarlo posteriormente. En Python, no es necesario especificar el tipo de la variable.

x = 5       # número entero (int)
y = 3.14    # número decimal (float)

Es posible realizar operaciones matemáticas básicas entre variables:

suma = x + y
producto = x * y
potencia = x ** 2

3.2 Comentarios

Los comentarios se escriben con el símbolo # y permiten anotar el código para documentar su propósito.

# Este es un comentario
z = x + y  # Esta línea suma x e y

3.3 Funciones

Una función es un bloque de código que recibe una entrada, realiza una operación y devuelve un resultado. Las funciones permiten reutilizar código, organizar ideas y estructurar soluciones de forma clara.

En Python, una función se define utilizando la palabra clave def:

def saludar():
    print("Hola")

Para llamar una función, escribimos el nombre que le designamos seguido de dos paréntesis:

saludar()
# Hola

Las funciones también pueden recibir parámetros y retornar un valor con return:

def cuadrado(x):
    return x ** 2

En nuestro contexto, usaremos funciones para definir expresiones matemáticas como:

def f(x):
    return x**2 + 3

Luego se puede llamar la función con distintos valores de entrada:

f(2)    # devuelve 7
f(0.5)  # devuelve 3.25

3.4 Listas (muy breve)

Una lista es una colección de elementos ordenados:

valores = [1, 2, 3, 4]

Los elementos de una lista pueden ser accedidos por su posición (empezando desde 0):

print(valores[0])  # imprime 1
print(valores[2])  # imprime 3

También podemos modificar un valor existente:

valores[1] = 10
print(valores)  # [1, 10, 3, 4]

Operaciones comunes con listas

Agregar elementos

valores.append(5)     # Agrega un nuevo valor al final

Recorrer una lista

for x in valores:
    print(x)

Obtener la longitud de una lista

n = len(valores)

Sublistas (slicing)

sublista = valores[1:3]  # elementos en las posiciones 1 y 2

Importancia práctica

Las listas permiten trabajar con múltiples datos, como una tabla de valores de una función. Más adelante, usaremos arrays (estructuras similares) que permiten realizar operaciones matemáticas directamente sobre todos los elementos a la vez.

Por ejemplo:

# Lista de valores
x = [0, 1, 2, 3]
 
# Calcular sus cuadrados (forma básica)
cuadrados = []
for xi in x:
    cuadrados.append(xi ** 2)
 
print(cuadrados)  # [0, 1, 4, 9]

Aunque más adelante numpy nos permitirá hacer este tipo de operaciones de forma más simple y eficiente, comprender las listas es fundamental para entender cómo se estructura y manipula la información en Python.

3.4 Condicionales if

En programación, una estructura condicional permite ejecutar instrucciones únicamente si se cumple una condición lógica.

La sintaxis básica es:

if condición:
    # instrucciones si la condición es verdadera

Por ejemplo, si queremos saber si un número es positivo:

x = 5
 
if x > 0:
    print("x es positivo")

También podemos agregar una alternativa con else:

x = -2
 
if x > 0:
    print("x es positivo")
else:
    print("x no es positivo")

Y si deseamos cubrir múltiples casos, usamos elif (abreviatura de “else if”):

x = 0
 
if x > 0:
    print("x es positivo")
elif x == 0:
    print("x es cero")
else:
    print("x es negativo")

3.5 Ciclos

Ciclo for

Un ciclo permite repetir instrucciones varias veces. El ciclo for se usa para recorrer los elementos de una secuencia (como una lista).

Ejemplo: imprimir los números del 1 al 10.

for n in range(1, 11):
    print(x)

Ciclo while

El ciclo while repite instrucciones mientras se cumpla una condición.

Ejemplo: contar desde 0 hasta 4.

x = 0
 
while x < 5:
    print(x)
    x = x + 1

Es importante asegurarse de que la condición eventualmente se vuelva falsa, para que el ciclo termine.

Estos mecanismos permiten automatizar tareas que implican repeticiones o decisiones. En la siguiente sección veremos cómo muchas de estas tareas pueden realizarse de forma más eficiente usando NumPy.

3.6 Manejo de errores

Es común cometer errores al escribir código. Cuando ocurre un error, Python muestra un mensaje que indica el tipo de error y la línea en la que ocurrió.

Ejemplo:

x = 2
y = x +      # Error de sintaxis (SyntaxError)

Los errores son parte natural del proceso de programación. Aprender a interpretarlos es una habilidad valiosa que desarrollaremos a lo largo del curso.