Funciones de escritura

Última actualización: 2025-07-01 | Mejora esta página

Tiempo estimado: 25 minutos

Hoja de ruta

Preguntas

¿Cómo puedo crear mis propias funciones?

Objetivos

Explica e identifica la diferencia entre definición de función y llamada a función.
Escribe una función que tome un número pequeño y fijo de argumentos y produzca un único resultado.

Descomponer los programas en funciones para facilitar su comprensión.

Los seres humanos sólo pueden mantener unos pocos elementos en la memoria de trabajo a la vez.
Comprender ideas más grandes/más complicadas entendiendo y combinando piezas.
- Componentes de una máquina.
- Lemas para demostrar teoremas.
Las funciones tienen el mismo propósito en los programas.
- Encapsular la complejidad para que podamos tratarla como una única “cosa”.
También permite reutilizar.
- Escribir una vez, usar muchas veces.

Define una función usando `def` con un nombre, parámetros y un bloque de código.

Comienza la definición de una nueva función con def.
Seguido del nombre de la función.
- Debe obedecer las mismas reglas que los nombres de variables.
Entonces parámetros entre paréntesis.
- Paréntesis vacíos si la función no toma ninguna entrada.
- Lo discutiremos en detalle dentro de un momento.
Entonces dos puntos.
A continuación, un bloque de código con sangría.

PYTHON

def print_greeting():
    print('Hello!')
    print('The weather is nice today.')
    print('Right?')

Definir una función no la ejecuta.

Definir una función no la ejecuta.
- Como asignar un valor a una variable.
Debe llamar a la función para ejecutar el código que contiene.

PYTHON

print_greeting()

SALIDA

Hello!

Los argumentos de una llamada a función se corresponden con sus parámetros definidos.

Las funciones son más útiles cuando pueden operar sobre diferentes datos.
Especifica parámetros al definir una función.
- Se convierten en variables cuando se ejecuta la función.
- Se asignan los argumentos en la llamada (es decir, los valores pasados a la función).
- Si no nombras los argumentos cuando los usas en la llamada, los argumentos se emparejarán con los parámetros en el orden en que los parámetros están definidos en la función.

PYTHON

def print_date(year, month, day):
    joined = str(year) + '/' + str(month) + '/' + str(day)
    print(joined)

print_date(1871, 3, 19)

SALIDA

1871/3/19

O bien, podemos nombrar los argumentos cuando llamamos a la función, lo que nos permite especificarlos en cualquier orden y añade claridad al sitio de llamada; de lo contrario, mientras uno está leyendo el código podría olvidar si el segundo argumento es el mes o el día, por ejemplo.

PYTHON

print_date(month=3, day=19, year=1871)

SALIDA

1871/3/19

Vía Twitter: () contiene los ingredientes de la función mientras que el cuerpo contiene la receta.

Las funciones pueden devolver un resultado a su invocador usando `return`.

Utiliza return ... para devolver un valor al llamante.
Puede aparecer en cualquier parte de la función.
Pero las funciones son más fáciles de entender si aparece return:
- Al principio para tratar casos especiales.
- Al final, con un resultado final.

PYTHON

def average(values):
    if len(values) == 0:
        return None
    return sum(values) / len(values)

PYTHON

a = average([1, 3, 4])
print('average of actual values:', a)

SALIDA

average of actual values: 2.6666666666666665

PYTHON

print('average of empty list:', average([]))

SALIDA

average of empty list: None

Recuerda: toda función devuelve algo.
Una función que no explícitamente return un valor devuelve automáticamente None.

PYTHON

result = print_date(1871, 3, 19)
print('result of call is:', result)

SALIDA

1871/3/19
result of call is: None

Identificación de errores de sintaxis

Lee el siguiente código e intenta identificar cuáles son los errores sin ejecutarlo.
Ejecuta el código y lee el mensaje de error. ¿Es un SyntaxError o un IndentationError?
Corrige el error.
Repite los pasos 2 y 3 hasta que hayas corregido todos los errores.

PYTHON

def another_function
  print("Syntax errors are annoying.")
   print("But at least python tells us about them!")
  print("So they are usually not too hard to fix.")

Solución

PYTHON

def another_function():
  print("Syntax errors are annoying.")
  print("But at least Python tells us about them!")
  print("So they are usually not too hard to fix.")

Definición y uso

¿Qué imprime el siguiente programa?

PYTHON

def report(pressure):
    print('pressure is', pressure)

print('calling', report, 22.5)

Solución

SALIDA

calling <function report at 0x7fd128ff1bf8> 22.5

Una llamada a una función siempre necesita paréntesis, de lo contrario se obtiene la dirección de memoria del objeto de la función. Por lo tanto, si quisiéramos llamar a la función llamada informe, y darle el valor 22.5 para informar, podríamos tener nuestra llamada a la función de la siguiente manera

PYTHON

print("calling")
report(22.5)

SALIDA

calling
pressure is 22.5

Orden de operaciones

¿Qué falla en este ejemplo?

PYTHON

result = print_time(11, 37, 59)

def print_time(hour, minute, second):
   time_string = str(hour) + ':' + str(minute) + ':' + str(second)
   print(time_string)

Después de solucionar el problema anterior, explica por qué ejecutar este código de ejemplo:

PYTHON

result = print_time(11, 37, 59)
print('result of call is:', result)

da esta salida:

SALIDA

11:37:59
result of call is: None

¿Por qué el resultado de la llamada es None?

Solución

El problema con el ejemplo es que la función print_time() se define después de hacer la llamada a la función. Python no sabe cómo resolver el nombre print_time ya que no se ha definido todavía y lanzará un NameError por ejemplo, NameError: name 'print_time' is not defined
La primera línea de salida 11:37:59 es impresa por la primera línea de código, result = print_time(11, 37, 59) que vincula el valor devuelto por la invocación print_time a la variable result. La segunda línea es de la segunda llamada de impresión para imprimir el contenido de la variable result.
print_time() no devuelve explícitamente return un valor, por lo que devuelve automáticamente None.

Encapsulación

Rellena los espacios en blanco para crear una función que tome un único nombre de fichero como argumento, cargue los datos en el fichero nombrado por el argumento y devuelva el valor mínimo en esos datos.

PYTHON

import pandas as pd

def min_in_data(____):
    data = ____
    return ____

Solución

PYTHON

import pandas as pd

def min_in_data(filename):
    data = pd.read_csv(filename)
    return data.min()

Hallar el Primer

Rellena los espacios en blanco para crear una función que tome una lista de números como argumento y devuelva el primer valor negativo de la lista. ¿Qué hace la función si la lista está vacía? ¿Y si la lista no tiene números negativos?

PYTHON

def first_negative(values):
    for v in ____:
        if ____:
            return ____

Solución

PYTHON

def first_negative(values):
    for v in values:
        if v < 0:
            return v

Si a esta función se le pasa una lista vacía o una lista con todos los valores positivos, devuelve None:

PYTHON

my_list = []
print(first_negative(my_list))

SALIDA

None

Llamado por su nombre

Anteriormente vimos esta función:

PYTHON

def print_date(year, month, day):
    joined = str(year) + '/' + str(month) + '/' + str(day)
    print(joined)

Vimos que podemos llamar a la función usando nombres de argumentos, así:

PYTHON

print_date(day=1, month=2, year=2003)

¿Qué imprime print_date(day=1, month=2, year=2003)?
¿Cuándo has visto una llamada a una función como ésta?
¿Cuándo y por qué es útil llamar así a las funciones?

Solución

2003/2/1
Vimos ejemplos de uso de argumentos con nombre al trabajar con la librería pandas. Por ejemplo, cuando se lee un conjunto de datos usando data = pd.read_csv('data/gapminder_gdp_europe.csv', index_col='country'), el último argumento index_col es un argumento con nombre.
El uso de argumentos con nombre puede hacer que el código sea más legible, ya que uno puede ver en la llamada a la función qué nombre tienen los diferentes argumentos dentro de la función. También puede reducir las posibilidades de pasar argumentos en el orden incorrecto, ya que al utilizar argumentos con nombre el orden no importa.

Encapsulación de un bloque If/Print

El siguiente código se ejecutará en una impresora de etiquetas para huevos de gallina. Una balanza digital informará de la masa de un huevo de gallina (en gramos) al ordenador y éste imprimirá una etiqueta.

PYTHON

import random
for i in range(10):

    # simulando la masa de un huevo de gallina
    # la masa (aleatoria) será de  70 +/- 20 gramos
    mass = 70 + 20.0 * (2.0 * random.random() - 1.0)

    print(mass)

    # la maquinaria de los huevos de gallina imprime una etiqueta
    if mass >= 85:
        print("jumbo")
    elif mass >= 70:
        print("large")
    elif mass < 70 and mass >= 55:
        print("medium")
    else:
        print("small")

El bloque if que clasifica los huevos podría ser útil en otras situaciones, así que para evitar repetirlo, podríamos plegarlo en una función, get_egg_label(). Revisando el programa para usar la función tendríamos esto:

PYTHON

# versíón revisada
import random
for i in range(10):

    # simulando la masa de un huevo de gallina
    # la masa (aleatoria) será de  70 +/- 20 gramos
    mass = 70 + 20.0 * (2.0 * random.random() - 1.0)

    print(mass, get_egg_label(mass))

Cree una definición de función para get_egg_label() que funcione con el programa revisado anteriormente. Tenga en cuenta que el valor de retorno de la función get_egg_label() será importante. La salida de ejemplo del programa anterior sería 71.23 large.
Un huevo sucio puede tener una masa superior a 90 gramos, y un huevo estropeado o roto probablemente tendrá una masa inferior a 50 gramos. Modifique su función get_egg_label() para tener en cuenta estas condiciones de error. Un ejemplo de salida podría ser 25 too light, probably spoiled.

Solución

PYTHON

def get_egg_label(mass):
   # la maquinaria de los huevos de gallina imprime una etiqueta
    egg_label = "Unlabelled"
    if mass >= 90:
        egg_label = "warning: egg might be dirty"
    elif mass >= 85:
        egg_label = "jumbo"
    elif mass >= 70:
        egg_label = "large"
    elif mass < 70 and mass >= 55:
        egg_label = "medium"
    elif mass < 50:
        egg_label = "too light, probably spoiled"
    else:
        egg_label = "small"
    return egg_label

Análisis encapsulado de datos

Supongamos que se ha ejecutado el siguiente código:

PYTHON

import pandas as pd

data_asia = pd.read_csv('data/gapminder_gdp_asia.csv', index_col=0)
japan = data_asia.loc['Japan']

Complete los enunciados siguientes para obtener el PIB medio de Japón en los años indicados para la década de 1980.

PYTHON

year = 1983
gdp_decade = 'gdpPercap_' + str(year // ____)
avg = (japan.loc[gdp_decade + ___] + japan.loc[gdp_decade + ___]) / 2

Abstrae el código anterior en una única función.

PYTHON

def avg_gdp_in_decade(country, continent, year):
    data_countries = pd.read_csv('data/gapminder_gdp_'+___+'.csv',delimiter=',',index_col=0)
    ____
    ____
    ____
    return avg

¿Cómo generalizaría esta función si no supiera de antemano qué años concretos aparecen como columnas en los datos? Por ejemplo, ¿qué pasaría si también tuviéramos datos de los años que terminan en 1 y 9 para cada década? (Sugerencia: utilice las columnas para filtrar las que corresponden a la década, en lugar de enumerarlas en el código)

Solución

El PIB medio de Japón a lo largo de los años reportados para la década de 1980 se calcula con:

PYTHON

year = 1983
gdp_decade = 'gdpPercap_' + str(year // 10)
avg = (japan.loc[gdp_decade + '2'] + japan.loc[gdp_decade + '7']) / 2

Que se codifica como una función es:

PYTHON

def avg_gdp_in_decade(country, continent, year):
    data_countries = pd.read_csv('data/gapminder_gdp_' + continent + '.csv', index_col=0)
    c = data_countries.loc[country]
    gdp_decade = 'gdpPercap_' + str(year // 10)
    avg = (c.loc[gdp_decade + '2'] + c.loc[gdp_decade + '7'])/2
    return avg

Para obtener la media de los años relevantes, necesitamos hacer un bucle sobre ellos:

PYTHON

def avg_gdp_in_decade(country, continent, year):
    data_countries = pd.read_csv('data/gapminder_gdp_' + continent + '.csv', index_col=0)
    c = data_countries.loc[country]
    gdp_decade = 'gdpPercap_' + str(year // 10)
    total = 0.0
    num_years = 0
    for yr_header in c.index: # c's index contains reported years
        if yr_header.startswith(gdp_decade):
            total = total + c.loc[yr_header]
            num_years = num_years + 1
    return total/num_years

La función se puede llamar ahora por:

PYTHON

avg_gdp_in_decade('Japan','asia',1983)

SALIDA

20880.023800000003

Simulación de un sistema dinámico

En matemáticas, un sistema dinámico es un sistema en el que una función describe la dependencia temporal de un punto en un espacio geométrico. Un ejemplo canónico de sistema dinámico es el mapa logístico, un modelo de crecimiento que calcula una nueva densidad de población (entre 0 y 1) a partir de la densidad actual. En el modelo, el tiempo toma valores discretos 0, 1, 2, …

Definir una función llamada logistic_map que toma dos entradas: x, que representa la población actual (en el momento t), y un parámetro r = 1. Esta función debe devolver un valor que representa el estado del sistema (población) en el momento t + 1, utilizando la función de mapeo:

f(t+1) = r * f(t) * [1 - f(t)]

Utilizando un bucle for o while, itere la función logistic_map definida en la parte 1, partiendo de una población inicial de 0.5, durante un periodo de tiempo t_final = 10. Almacena los resultados intermedios en una lista, de forma que al finalizar el bucle hayas acumulado una secuencia de valores que representen el estado del mapa logístico en los tiempos t = [0,1,...,t_final] (11 valores en total). Imprima esta lista para ver la evolución de la población.
Encapsule la lógica de su bucle en una función llamada iterate que toma la población inicial como primera entrada, el parámetro t_final como segunda entrada y el parámetro r como tercera entrada. La función debe devolver la lista de valores que representan el estado del mapa logístico en los tiempos t = [0,1,...,t_final]. Ejecute esta función para los periodos t_final = 100 y 1000 e imprima algunos de los valores. ¿La población tiende hacia un estado estacionario?

Solución

PYTHON

def logistic_map(x, r):
    return r * x * (1 - x)

PYTHON

initial_population = 0.5
t_final = 10
r = 1.0
population = [initial_population]

for t in range(t_final):
    population.append( logistic_map(population[t], r) )

PYTHON

def iterate(initial_population, t_final, r):
    population = [initial_population]
    for t in range(t_final):
        population.append( logistic_map(population[t], r) )
    return population

for period in (10, 100, 1000):
    population = iterate(0.5, period, 1)
    print(population[-1])

SALIDA

0.06945089389714401
0.009395779870614648
0.0009913908614406382

La población parece acercarse a cero.

Uso de funciones con condicionales en Pandas

Las funciones a menudo contienen condicionales. He aquí un breve ejemplo que indicará en qué cuartil se encuentra el argumento basándose en los valores codificados a mano para los puntos de corte de los cuartiles.

PYTHON

def calculate_life_quartile(exp):
    if exp < 58.41:
        # This observation is in the first quartile
        return 1
    elif exp >= 58.41 and exp < 67.05:
        # This observation is in the second quartile
       return 2
    elif exp >= 67.05 and exp < 71.70:
        # This observation is in the third quartile
       return 3
    elif exp >= 71.70:
        # This observation is in the fourth quartile
       return 4
    else:
        # This observation has bad data
       return None

calculate_life_quartile(62.5)

SALIDA

Esa función se usaría típicamente dentro de un bucle for, pero Pandas tiene una forma diferente y más eficiente de hacer lo mismo, y es aplicando una función a un marco de datos o a una porción de un marco de datos. He aquí un ejemplo, utilizando la definición anterior.

PYTHON

data = pd.read_csv('data/gapminder_all.csv')
data['life_qrtl'] = data['lifeExp_1952'].apply(calculate_life_quartile)

Hay muchas cosas en esa segunda línea, así que vayamos por partes. En el lado derecho de la = empezamos con data['lifeExp'], que es la columna en el marco de datos llamado data etiquetado lifExp. Utilizamos el apply() para hacer lo que dice, aplicar el calculate_life_quartile al valor de esta columna para cada fila en el marco de datos.

Puntos Clave

Descomponer los programas en funciones para facilitar su comprensión.
Define una función usando def con un nombre, parámetros y un bloque de código.
Definir una función no la ejecuta.
Los argumentos de una llamada a una función coinciden con sus parámetros definidos.
Las funciones pueden devolver un resultado a su invocador utilizando return.

Funciones de escritura

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Preguntas

Objetivos

Descomponer los programas en funciones para facilitar su comprensión.

Define una función usando def con un nombre, parámetros y un bloque de código.

PYTHON

Definir una función no la ejecuta.

PYTHON

SALIDA

Los argumentos de una llamada a función se corresponden con sus parámetros definidos.

PYTHON

SALIDA

PYTHON

SALIDA

Las funciones pueden devolver un resultado a su invocador usando return.

PYTHON

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Identificación de errores de sintaxis

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Definición y uso

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Hallar el Primer

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Llamado por su nombre

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Encapsulación de un bloque If/Print

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Análisis encapsulado de datos

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Simulación de un sistema dinámico

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Uso de funciones con condicionales en Pandas

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Puntos Clave

Define una función usando `def` con un nombre, parámetros y un bloque de código.

Las funciones pueden devolver un resultado a su invocador usando `return`.