De vez en cuando se me da por hacer saries de posts en el blog. Sagas. Una de las últimas fue la saga sobre resoluciones a problemas del proyecto Euler. Lo que intentaba era resolverlos con alguna característica interesante de Python y luego explicarla. Luego de los primeros, los ejercisios se volvieron más matemáticos y encontraba menos cosas interesantes de Python que comentar, así que dejé de postear mis soluciones. Acabo de encontrar esta entre mis archivos y creo que tiene algo de originalidad como para merecer ser publicada:

¿Cuál es la suma de los dígitos del número 2^(1000)?

>>> 2**1000
107150860718626732094842504906000[algunos números fueron intencionalmente borrados]
>>> a = 2**1000
>>> sum((int(x) for x in list(str(a))))
1366

¿A alguien se le ocurre otra forma?

Ayer en las charlas relámpago de PyCon Argentina 2009 mostré cómo utilizar Comet desde Twisted. Tenía un slide disparador que no pude mostrar por que OpenOffice no se abrió y como las charlas relámpago duran 5 minutos, no podía darme el lujo de investigar que pasaba.

"No importa", dije, "de todas formas el slide tenía solo cuatro palabras". Y para hacer justicia sobre las Leyes de Murphy publico aquí ese slide:

El ejemplo que mostré en vivo puede bajarse del sitio web de Nevow/Athena.

Hoy se ha publicado la versión HTML y PDF del tutoril oficial de Python en español. La traducción la hemos realizado varios voluntarios del grupo de usuarios de Python de Argentina.

http://python.org.ar/pyar/Tutorial

Mientras estudié el tema para hacer un experimento, traduje el 80% de la documentación oficial. La dejo aquí más algunos condimentos personales.

Middleware

Es un sub framework que permite modificaciones al sistema de procesamiento de request/response de Django. Es un sistema de plugins liviano y de bajo nivel que permite alterar globalmente las entradas y salidas de Django.

Cada componente middleware es responsable de hacer alguna función específica.

Activar componentes middleware

Para hacerlo, añadirlo a la lista MIDDLEWARE_CLASSES en la configuración de Django (settings.py). En esta lista, cada componente se representa por un string: el camino completo al nombre de la clase. Por ejemplo:

MIDDLEWARE_CLASSES = (

'django.middleware.common.CommonMiddleware',

'django.contrib.sessions.middleware.SessionMiddleware',

'django.contrib.auth.middleware.AuthenticationMiddleware',

)

En el tratamiento de requests y la generación de responses, existen dos faces:

1) Fase Request (se llama a los métodos process_request() y process_view())

2) Fase Response (se llama a los métodos process_response() y process_exception())

En la primera, las clases son aplicadas desde la primera a la última, según el orden de la lista mencionada. En la segunda fase, se aplican en orden inverso; podemos pensarlo como una cebolla:

Una instalación de Django puede funcionar sin ningún middleware, pero esto no es recomendado.

Para escribir middleware propios

Cada componente es una clase Python, que no tiene que extender a ninguna clase en particular y debe definir uno o más de los siguientes métodos.

process_request(self, request)

request es un objeto HttpRequest. El método es llamada por cada request, antes de que Django decida que vista ejecutar.

Debe retornar None o un objeto HttpResponse. Si retorna None, Django seguirá procesando el request, ejecutando los otros middlewares y luego la vista apropiada. Si retorna un objeto HttpResponse, Django no hará nada más, solo retornar ese objeto.

process_view(self, request, view_func, view_args, view_kwargs)

request es un objeto HttpRequest. view_func es la función Python que Django está por usar. (Es el objeto function, no el nombre de la función en un string). view_args es un alista de argumentos posicionales que serán pasados a la vista. Y view_kwargs es un diccionario de argumentos de palagra clave que serán pasados a la vista. Ni view_args ni view_kwargs incluye al primer argumento de la vista (request).

process_view() es llamado antes de que Django ejecute la vista. Debe retornar None o un objeto HttpResponse. Si retorna None, Django seguirá procesando el request, ejecutando otros process_view() y luego la vista apropiada. Si retorna un objeto HttpResponse, Django no hará nada más, solo retornar ese objeto.

process_response(self, request, response)

request es un objeto HttpRequest. response es un objeto HttpResponse retornado por una vista de Django.

process_response() debe retornar un objeto HttpResponse. Puede altener el objeto response dado o puede crear uno nuevo.

A diferencia de proces_request() y process_view(), este siempre es ejecutado.

process_exception(self, request, exception)

request es un objeto HttpRequest. exception es un objeto Exception lanzado por la vista.

Django llama a process_exception() cuando la vista lanza una excepción. process_exception() debe retornar None o un objeto HttpResponse. Si retorna un objeto HttpResponse, la respuesta es devuelta al navegador. De lo contrario, el sistema por defecto para manejo de excepciones entra en acción.

__init__

Por lo general estas clases no tienen estado; simplemente contienen a los anteriores métodos. Se puede usar el método init pero se debe tener en cuenta que Django inicializa estas clases sin argumentos y que el método init es llamado solo una vez, cuando el servidor web arranca.

Experimento

Con lo anterior en mente, me quedaron algunas dudas al respecto:

• si modifico los argumentos de view_func en process_view y retorno None, ¿estos son pasados modificados a la vista?
• si lo anterior es falso, puedo lograr el mismo efecto haciendo:

  def process_view(self,request, view_func, view_args, view_kwargs):
  
      # modificar request, view_args y view_kwargs
  
      return view_func(request, view_args, view_kwargs)

  ?
• ¿puedo definir process_response de tal forma que examine response?

El 4 y 5 de Septiembre se va a llevar a cabo en Capital Federal el evento PyCon Argentina 2009.

Organizado por la comunidad, con entrada libre y gratuita, se llevará a cabo en la Universidad de Belgrano. Habrá charlas plenarias, programadas y relámpago.

¿Querés conocer Python? ¿Venís oyendo sobre este lenguaje por mucho tiempo y todavía no te animaste a probarlo? Esta es tu oportunidad! Te esperamos!

Un año después del primer artículo, llega el segundo. ¿Por qué tardó tanto? Por lo general mis artículos técnicos surgen de algún problema que se me presenta y para el cual necesito investigar antes de poder solucionarlo. El artículo anterior cubría todo lo que necesité hacer con decoradores en Python hasta el mes pasado, cuando necesité decoradores con parámetros.

Si no leíste el artículo anterior, te recomiendo que lo hagas antes de seguir: Decoradores en Python (I).

Decoradores con Parámetros

Cuando quise escribir un decorador con un parámetro me encontré con errores que ni siquiera entendía. No solo que los estaba escribiendo mal, sino que también los estaba usando mal. Te voy a evitar el sufrimiento.

Un decorador con parámetro se aplica así (siendo deco un decorador y 1 el argumento utilizado):

@deco(1)

def funcion_a_decorar(a, b, c):

    pass

Creo que la raíz de mi confusión fue el azúcar sintáctica (si, el @). Así que vamos a sacarlo y ver cómo se usaría este decorador en una versión de Python más vieja:

def funcion_a_decorar(a, b, c):

    pass

funcion_a_decorar = deco(1)(funcion_a_decorar)

Esto luce más claro para mi: deco es llamado con un argumento y el resultado tiene que ser algún objeto que pueda ser llamado con una función como parámetro para... decorarla. ¿Se entiende la idea? Vamos a definir deco, va a recibir un parámetro y utilizarlo para crear un decorador como los del artículo anterior. Finalmente retorna este decorador interno.

Agreguemos semántica al ejemplo. Mi decorador con parámetro recibirá un número, este número se usará para indicar cuantas veces queremos ejecutar la función decorada.

def deco(i):

    def _deco(f):

        def inner(*args, **kwargs):

            for n in range(i):

                r = f(*args, **kwargs)

            return r

        return inner

    return _deco

Como una convención personal, uso para el nombre de la segunda función _{nombre de la primer funcion}. Notemos entonces que _deco es un decorador dinámico, dependiendo del parámetro i, la función inner se compilará de una forma o de otra. Apliquemos el decorador:

@deco(2)

def saluda(nombre):

    print "hola", nombre

>>> saluda("juanjo")

hola juanjo

hola juanjo

@deco(3)

def suma1():

    global n

    n += 1

>>> n = 0

>>> suma1()

>>> n

3

Cuando aplicamos deco, se ejecuta deco, se compila _deco, se aplica _deco a la función que definimos y se compila inner utilizando un valor dado para i. Cuando llamamos a nuestra función (saluda, o suma1, en los ejemplos) se ejecuta inner.

¡Espero que se haya entendido!

Si no...

Si en lo anterior no fui lo suficientemente claro (por favor quejate en un comentario), no todo está perdido. Te puedo entregar un decorador para decoradores que convierte a tu decorador en un decorador con parámetros. ¿Qué tal?

def decorador_con_parametros(d):

    def decorador(*args, **kwargs):

        def inner(func):

            return d(func, *args, **kwargs)

        return inner

    return decorador

Original usando lambda en http://pre.activestate.com/recipes/465427/

Se usa así:

@decorador_con_parametros

def deco(func, i):

    def inner(*args, **kwargs):

        for n in range(i):

           r = func(*args, **kwargs)

        return r

    return inner

@deco(2)

def saludar(nombre):

    print "chau", nombre

>>> saludar("juanjo")

chau juanjo

chau juanjo

Para la próxima

Para el próximo artículo voy a explorar utilizar clases decoradoras en lugar de funciones decoradoras. Si bien todavía no lo terminé de investigar, me parece un enfoque que permite escribir código más organizado. Veremos! update: aquí está.

El siguiente texto es una traducción del artículo The Problem with Integer Division de Guido van Rossum publicado en http://python-history.blogspot.com/.

El problema con la división entre enteros

La forma en que Python maneja la división entre enteros es un ejemplo de errores iniciales con enormes consecuencias. Como se mencionó anteriormente, cuando Python fue creado abandoné el enfoque con el que ABC abordaba los números. Por ejemplo, en ABC, cuando dividías dos enteros, el resultado era un número racional exacto que representaba el resultado. En Python, sin embargo, la división entre enteros trunca el resultado a un entero.

En mi experiencia, los números racionales no son tan buenos como los diseñadores de ABC esperaban. Una experiencia típica podría ser escribir un programa simple con alguna aplicación comercial (digamos, calcular tus impuestos) y encontrar que corre más lento de lo esperado. Luego de depurar se encuentra la causa: internamente el programa usa números racionales con miles de dígitos de precisión para representar valores que serán truncados a dos o tres dígitos al ser impresos. Esto podía ser fácilmente solucionado empezando una suma con un cero inexacto, pero esto era a menudo no intuitivo y difícil de depurar para los principiantes.

Entonces en Python utilicé el otro modelo numérico que me era familiar, C. C tiene enteros y números de punto flotante de varios tamaños. Entonces elegí representar los enteros de Python con longs de C (garantizando por lo menos 32 bits de precisión) y los números de punto flotante con doubles de C. Luego añadí un tipo entero con precisión arbitraria que llamé "long".

El mayor error fue que también tomé prestada una regla que tenía sentido en C pero no en un lenguaje de tan alto nivel. Para las operaciones aritméticas estándares, incluyendo la división, el resultado siempre sería del mismo tipo que los operandos. Para empeorar las cosas, inicialmente usé otra regla equivocada que prohibía usar aritmética mixta, con la idea de hacer que las implementaciones de los distintos tipos sean independientes entre sí. Entonces, en un principio no se podía sumar un int con un float, o incluso un int con un long. Luego de que Python se distribuyera públicamente, Time Peters rápidamente me convenció de que esto era realmente una mala idea e introdujo una aritmética mixta con las reglas de coerción típicas. Por ejemplo, mezclar un operando int y uno long convertiría el argumento de tipo int a long y retornaría un long como resultado y la mezcla con un float convertiría al argumento int o long en un float y retornaría un resultado float.

Desafortunadamente, el daño estaba hecho: la división entre enteros daba un resultado entero. Estarás pensando "¿por qué era esto tan malo?". ¿Estaba haciendo escándalo por nada? Históricamente, la propuesta para cambiar esto ha tenido algunas oposiciones duras por parte de quienes pensaban que aprender división entre enteros era una de los más útiles "ritos de iniciación" para todos los programadores. Así que déjenme explicarles las razones por la cual considero esto un error de diseño.

Cuando escribes una función para implementar un algoritmo numérico (por ejemplo, calcular las fases de la luna) esperas que los argumentos sean números de punto flotante. Sin embargo, ya que Python no tiene declaración de tipos, nada evita que la función sea llamada con argumentos enteros. En un lenguaje estáticamente tipado, como C, el compilador convertiría los argumentos a floats, pero Python no sabe nada de eso; el algoritmo corre con valores enteros hasta que las maravillas de la aritmética mixta produzca resultados intermedios que sean floats.

Para todo excepto para la división, los enteros se comportan de la misma forma que sus números de punto flotante correspondiente. Por ejemplo, 1+1 es igual a 2 de la misma forma que 1.0+1.0 es igual a 2.0, y así. Por lo tanto uno puede fácilmente confundirse y esperar que los algoritmos numéricos funcionen independientemente de si son ejecutados con argumentos enteros o de punto flotante. Sin embargo, cuando hay una división, y existe la posibilidad de que los dos operandos sean enteros, el resultado numérico es truncado silenciosamente, esencialmente introduciendo un gran error potencial en el cómputo. Aunque uno puede escribir código defensivo que convierta todos los argumentos a float apenas se introducen, esto es tedioso, y no mejora la legibilidad o mantenibilidad del código. Adicionalmente, evita que el algoritmo sea usado con números complejos (aunque eso sería en casos muy especiales).

Nuevamente, todo esto es un problema porque Python no convierte argumentos automáticamente a algún tipo declarado. Pasar un argumento inválido, por ejemplo un string, es generalmente atrapado rápido por que muy pocas operaciones aceptan mezclar operados strings/números (siendo la excepción la multiplicación). Sin embargo, pasar un entero puede causar una respuesta cercana a la correcta, pero con error; difícil de depurar o incluso advertir (esto me pasó recientemente en un programa que dibuja un reloj analógico; las posiciones de las manecillas eran calculadas incorrectamente debido al truncamiento, pero el error era apenas detectable excepto en ciertas horas del día).

Arreglar la división entre enteros no fue una tarea fácil debido a los programas que dependían de este truncamiento. Se añadió al lenguaje un operador de división truncada (//) que provee la misma funcionalidad. Además, se introduzco un mecanismo ("from __future__ import division") para habilitar fácilmente la nueva semántica para la división entre enteros. Finalmente, se agregó una bandera para la línea de comando (-Qxxx) para cambiar el comportamiento y para asistir la conversión de programas. Afortunadamente, el comportamiento correcto se convirtió en el comportamiento por defecto en Python 3000.

Traducido por Juan José Conti.
Revisado por César Portela.
Si encontrás errores en esta traducción, por favor reportalos en un comentario y los corregiremos a la brevedad.
Todas las traducciones de esta serie pueden encontrarse en La historia de Python.

Enunciado 8

Encontrar el mayor producto de cinco dígitos consecutivos en este número de 100 dígitos:

73167176531330624919225119674426574742355349194934 96983520312774506326239578318016984801869478851843 85861560789112949495459501737958331952853208805511 12540698747158523863050715693290963295227443043557 66896648950445244523161731856403098711121722383113 62229893423380308135336276614282806444486645238749 30358907296290491560440772390713810515859307960866 70172427121883998797908792274921901699720888093776 65727333001053367881220235421809751254540594752243 52584907711670556013604839586446706324415722155397 53697817977846174064955149290862569321978468622482 83972241375657056057490261407972968652414535100474 82166370484403199890008895243450658541227588666881 16427171479924442928230863465674813919123162824586 17866458359124566529476545682848912883142607690042 24219022671055626321111109370544217506941658960408 07198403850962455444362981230987879927244284909188 84580156166097919133875499200524063689912560717606 05886116467109405077541002256983155200055935729725 71636269561882670428252483600823257530420752963450

Solución

>>> b = 7316717653133062491922511967442657474235534919493496983520312774506326239578318016984801869478851843858615607891129494954595017379583319528532088055111254069874715852386305071569329096329522744304355766896648950445244523161731856403098711121722383113622298934233803081353362766142828064444866452387493035890729629049156044077239071381051585930796086670172427121883998797908792274921901699720888093776657273330010533678812202354218097512545405947522435258490771167055601360483958644670632441572215539753697817977846174064955149290862569321978468622482839722413756570560574902614079729686524145351004748216637048440319989000889524345065854122758866688116427171479924442928230863465674813919123162824586178664583591245665294765456828489128831426076900422421902267105562632111110937054421750694165896040807198403850962455444362981230987879927244284909188845801561660979191338754992005240636899125607176060588611646710940507754100225698315520005593572972571636269561882670428252483600823257530420752963450

>>> s = str(b)

>>> s

'7316717653133062491922511967442657474235534919493496983520312774506326239578318016984801869478851843858615607891129494954595017379583319528532088055111254069874715852386305071569329096329522744304355766896648950445244523161731856403098711121722383113622298934233803081353362766142828064444866452387493035890729629049156044077239071381051585930796086670172427121883998797908792274921901699720888093776657273330010533678812202354218097512545405947522435258490771167055601360483958644670632441572215539753697817977846174064955149290862569321978468622482839722413756570560574902614079729686524145351004748216637048440319989000889524345065854122758866688116427171479924442928230863465674813919123162824586178664583591245665294765456828489128831426076900422421902267105562632111110937054421750694165896040807198403850962455444362981230987879927244284909188845801561660979191338754992005240636899125607176060588611646710940507754100225698315520005593572972571636269561882670428252483600823257530420752963450'

>>> l = list(s)

>>> l

['7', '3', '1', '6', '7', '1', '7', '6', '5', '3', '1', '3', '3', '0', '6', '2', '4', '9', '1', '9', '2', '2', '5', '1', '1', '9', '6', '7', '4', '4', '2', '6', '5', '7', '4', '7', '4', '2', '3', '5', '5', '3', '4', '9', '1', '9', '4', '9', '3', '4', '9', '6', '9', '8', '3', '5', '2', '0', '3', '1', '2', '7', '7', '4', '5', '0', '6', '3', '2', '6', '2', '3', '9', '5', '7', '8', '3', '1', '8', '0', '1', '6', '9', '8', '4', '8', '0', '1', '8', '6', '9', '4', '7', '8', '8', '5', '1', '8', '4', '3', '8', '5', '8', '6', '1', '5', '6', '0', '7', '8', '9', '1', '1', '2', '9', '4', '9', '4', '9', '5', '4', '5', '9', '5', '0', '1', '7', '3', '7', '9', '5', '8', '3', '3', '1', '9', '5', '2', '8', '5', '3', '2', '0', '8', '8', '0', '5', '5', '1', '1', '1', '2', '5', '4', '0', '6', '9', '8', '7', '4', '7', '1', '5', '8', '5', '2', '3', '8', '6', '3', '0', '5', '0', '7', '1', '5', '6', '9', '3', '2', '9', '0', '9', '6', '3', '2', '9', '5', '2', '2', '7', '4', '4', '3', '0', '4', '3', '5', '5', '7', '6', '6', '8', '9', '6', '6', '4', '8', '9', '5', '0', '4', '4', '5', '2', '4', '4', '5', '2', '3', '1', '6', '1', '7', '3', '1', '8', '5', '6', '4', '0', '3', '0', '9', '8', '7', '1', '1', '1', '2', '1', '7', '2', '2', '3', '8', '3', '1', '1', '3', '6', '2', '2', '2', '9', '8', '9', '3', '4', '2', '3', '3', '8', '0', '3', '0', '8', '1', '3', '5', '3', '3', '6', '2', '7', '6', '6', '1', '4', '2', '8', '2', '8', '0', '6', '4', '4', '4', '4', '8', '6', '6', '4', '5', '2', '3', '8', '7', '4', '9', '3', '0', '3', '5', '8', '9', '0', '7', '2', '9', '6', '2', '9', '0', '4', '9', '1', '5', '6', '0', '4', '4', '0', '7', '7', '2', '3', '9', '0', '7', '1', '3', '8', '1', '0', '5', '1', '5', '8', '5', '9', '3', '0', '7', '9', '6', '0', '8', '6', '6', '7', '0', '1', '7', '2', '4', '2', '7', '1', '2', '1', '8', '8', '3', '9', '9', '8', '7', '9', '7', '9', '0', '8', '7', '9', '2', '2', '7', '4', '9', '2', '1', '9', '0', '1', '6', '9', '9', '7', '2', '0', '8', '8', '8', '0', '9', '3', '7', '7', '6', '6', '5', '7', '2', '7', '3', '3', '3', '0', '0', '1', '0', '5', '3', '3', '6', '7', '8', '8', '1', '2', '2', '0', '2', '3', '5', '4', '2', '1', '8', '0', '9', '7', '5', '1', '2', '5', '4', '5', '4', '0', '5', '9', '4', '7', '5', '2', '2', '4', '3', '5', '2', '5', '8', '4', '9', '0', '7', '7', '1', '1', '6', '7', '0', '5', '5', '6', '0', '1', '3', '6', '0', '4', '8', '3', '9', '5', '8', '6', '4', '4', '6', '7', '0', '6', '3', '2', '4', '4', '1', '5', '7', '2', '2', '1', '5', '5', '3', '9', '7', '5', '3', '6', '9', '7', '8', '1', '7', '9', '7', '7', '8', '4', '6', '1', '7', '4', '0', '6', '4', '9', '5', '5', '1', '4', '9', '2', '9', '0', '8', '6', '2', '5', '6', '9', '3', '2', '1', '9', '7', '8', '4', '6', '8', '6', '2', '2', '4', '8', '2', '8', '3', '9', '7', '2', '2', '4', '1', '3', '7', '5', '6', '5', '7', '0', '5', '6', '0', '5', '7', '4', '9', '0', '2', '6', '1', '4', '0', '7', '9', '7', '2', '9', '6', '8', '6', '5', '2', '4', '1', '4', '5', '3', '5', '1', '0', '0', '4', '7', '4', 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'0', '7', '1', '9', '8', '4', '0', '3', '8', '5', '0', '9', '6', '2', '4', '5', '5', '4', '4', '4', '3', '6', '2', '9', '8', '1', '2', '3', '0', '9', '8', '7', '8', '7', '9', '9', '2', '7', '2', '4', '4', '2', '8', '4', '9', '0', '9', '1', '8', '8', '8', '4', '5', '8', '0', '1', '5', '6', '1', '6', '6', '0', '9', '7', '9', '1', '9', '1', '3', '3', '8', '7', '5', '4', '9', '9', '2', '0', '0', '5', '2', '4', '0', '6', '3', '6', '8', '9', '9', '1', '2', '5', '6', '0', '7', '1', '7', '6', '0', '6', '0', '5', '8', '8', '6', '1', '1', '6', '4', '6', '7', '1', '0', '9', '4', '0', '5', '0', '7', '7', '5', '4', '1', '0', '0', '2', '2', '5', '6', '9', '8', '3', '1', '5', '5', '2', '0', '0', '0', '5', '5', '9', '3', '5', '7', '2', '9', '7', '2', '5', '7', '1', '6', '3', '6', '2', '6', '9', '5', '6', '1', '8', '8', '2', '6', '7', '0', '4', '2', '8', '2', '5', '2', '4', '8', '3', '6', '0', '0', '8', '2', '3', '2', '5', '7', '5', '3', '0', '4', '2', '0', '7', '5', '2', '9', '6', '3', '4', '5', '0']

>>> i = [int(x) for x in l]

>>> i

[7, 3, 1, 6, 7, 1, 7, 6, 5, 3, 1, 3, 3, 0, 6, 2, 4, 9, 1, 9, 2, 2, 5, 1, 1, 9, 6, 7, 4, 4, 2, 6, 5, 7, 4, 7, 4, 2, 3, 5, 5, 3, 4, 9, 1, 9, 4, 9, 3, 4, 9, 6, 9, 8, 3, 5, 2, 0, 3, 1, 2, 7, 7, 4, 5, 0, 6, 3, 2, 6, 2, 3, 9, 5, 7, 8, 3, 1, 8, 0, 1, 6, 9, 8, 4, 8, 0, 1, 8, 6, 9, 4, 7, 8, 8, 5, 1, 8, 4, 3, 8, 5, 8, 6, 1, 5, 6, 0, 7, 8, 9, 1, 1, 2, 9, 4, 9, 4, 9, 5, 4, 5, 9, 5, 0, 1, 7, 3, 7, 9, 5, 8, 3, 3, 1, 9, 5, 2, 8, 5, 3, 2, 0, 8, 8, 0, 5, 5, 1, 1, 1, 2, 5, 4, 0, 6, 9, 8, 7, 4, 7, 1, 5, 8, 5, 2, 3, 8, 6, 3, 0, 5, 0, 7, 1, 5, 6, 9, 3, 2, 9, 0, 9, 6, 3, 2, 9, 5, 2, 2, 7, 4, 4, 3, 0, 4, 3, 5, 5, 7, 6, 6, 8, 9, 6, 6, 4, 8, 9, 5, 0, 4, 4, 5, 2, 4, 4, 5, 2, 3, 1, 6, 1, 7, 3, 1, 8, 5, 6, 4, 0, 3, 0, 9, 8, 7, 1, 1, 1, 2, 1, 7, 2, 2, 3, 8, 3, 1, 1, 3, 6, 2, 2, 2, 9, 8, 9, 3, 4, 2, 3, 3, 8, 0, 3, 0, 8, 1, 3, 5, 3, 3, 6, 2, 7, 6, 6, 1, 4, 2, 8, 2, 8, 0, 6, 4, 4, 4, 4, 8, 6, 6, 4, 5, 2, 3, 8, 7, 4, 9, 3, 0, 3, 5, 8, 9, 0, 7, 2, 9, 6, 2, 9, 0, 4, 9, 1, 5, 6, 0, 4, 4, 0, 7, 7, 2, 3, 9, 0, 7, 1, 3, 8, 1, 0, 5, 1, 5, 8, 5, 9, 3, 0, 7, 9, 6, 0, 8, 6, 6, 7, 0, 1, 7, 2, 4, 2, 7, 1, 2, 1, 8, 8, 3, 9, 9, 8, 7, 9, 7, 9, 0, 8, 7, 9, 2, 2, 7, 4, 9, 2, 1, 9, 0, 1, 6, 9, 9, 7, 2, 0, 8, 8, 8, 0, 9, 3, 7, 7, 6, 6, 5, 7, 2, 7, 3, 3, 3, 0, 0, 1, 0, 5, 3, 3, 6, 7, 8, 8, 1, 2, 2, 0, 2, 3, 5, 4, 2, 1, 8, 0, 9, 7, 5, 1, 2, 5, 4, 5, 4, 0, 5, 9, 4, 7, 5, 2, 2, 4, 3, 5, 2, 5, 8, 4, 9, 0, 7, 7, 1, 1, 6, 7, 0, 5, 5, 6, 0, 1, 3, 6, 0, 4, 8, 3, 9, 5, 8, 6, 4, 4, 6, 7, 0, 6, 3, 2, 4, 4, 1, 5, 7, 2, 2, 1, 5, 5, 3, 9, 7, 5, 3, 6, 9, 7, 8, 1, 7, 9, 7, 7, 8, 4, 6, 1, 7, 4, 0, 6, 4, 9, 5, 5, 1, 4, 9, 2, 9, 0, 8, 6, 2, 5, 6, 9, 3, 2, 1, 9, 7, 8, 4, 6, 8, 6, 2, 2, 4, 8, 2, 8, 3, 9, 7, 2, 2, 4, 1, 3, 7, 5, 6, 5, 7, 0, 5, 6, 0, 5, 7, 4, 9, 0, 2, 6, 1, 4, 0, 7, 9, 7, 2, 9, 6, 8, 6, 5, 2, 4, 1, 4, 5, 3, 5, 1, 0, 0, 4, 7, 4, 8, 2, 1, 6, 6, 3, 7, 0, 4, 8, 4, 4, 0, 3, 1, 9, 9, 8, 9, 0, 0, 0, 8, 8, 9, 5, 2, 4, 3, 4, 5, 0, 6, 5, 8, 5, 4, 1, 2, 2, 7, 5, 8, 8, 6, 6, 6, 8, 8, 1, 1, 6, 4, 2, 7, 1, 7, 1, 4, 7, 9, 9, 2, 4, 4, 4, 2, 9, 2, 8, 2, 3, 0, 8, 6, 3, 4, 6, 5, 6, 7, 4, 8, 1, 3, 9, 1, 9, 1, 2, 3, 1, 6, 2, 8, 2, 4, 5, 8, 6, 1, 7, 8, 6, 6, 4, 5, 8, 3, 5, 9, 1, 2, 4, 5, 6, 6, 5, 2, 9, 4, 7, 6, 5, 4, 5, 6, 8, 2, 8, 4, 8, 9, 1, 2, 8, 8, 3, 1, 4, 2, 6, 0, 7, 6, 9, 0, 0, 4, 2, 2, 4, 2, 1, 9, 0, 2, 2, 6, 7, 1, 0, 5, 5, 6, 2, 6, 3, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 9, 3, 7, 0, 5, 4, 4, 2, 1, 7, 5, 0, 6, 9, 4, 1, 6, 5, 8, 9, 6, 0, 4, 0, 8, 0, 7, 1, 9, 8, 4, 0, 3, 8, 5, 0, 9, 6, 2, 4, 5, 5, 4, 4, 4, 3, 6, 2, 9, 8, 1, 2, 3, 0, 9, 8, 7, 8, 7, 9, 9, 2, 7, 2, 4, 4, 2, 8, 4, 9, 0, 9, 1, 8, 8, 8, 4, 5, 8, 0, 1, 5, 6, 1, 6, 6, 0, 9, 7, 9, 1, 9, 1, 3, 3, 8, 7, 5, 4, 9, 9, 2, 0, 0, 5, 2, 4, 0, 6, 3, 6, 8, 9, 9, 1, 2, 5, 6, 0, 7, 1, 7, 6, 0, 6, 0, 5, 8, 8, 6, 1, 1, 6, 4, 6, 7, 1, 0, 9, 4, 0, 5, 0, 7, 7, 5, 4, 1, 0, 0, 2, 2, 5, 6, 9, 8, 3, 1, 5, 5, 2, 0, 0, 0, 5, 5, 9, 3, 5, 7, 2, 9, 7, 2, 5, 7, 1, 6, 3, 6, 2, 6, 9, 5, 6, 1, 8, 8, 2, 6, 7, 0, 4, 2, 8, 2, 5, 2, 4, 8, 3, 6, 0, 0, 8, 2, 3, 2, 5, 7, 5, 3, 0, 4, 2, 0, 7, 5, 2, 9, 6, 3, 4, 5, 0]

>>> def mult(lista):

...     return reduce(mul, lista, 1)

...

>>> mult([])

1

>>> mult([1,2,3])

6

>>> for x in range(1001-5):

...     m = mult(i[x:x+5])

...     if m > maxmult:

...             maxmult = m

...

>>> maxmult

40824

Cómo las excepciones llegaron a ser clases

Pronto supe que quería que Python utilice excepciones para el manejo de errores. Sin embargo, una parte crítica para que las excepciones funcionen es lograr algún tipo de esquema para identificar distintos tipos de excepciones. En los lenguajes modernos (incluyendo el moderno Python :-), las excepciones son definidas en términos de clases definidas por los usuarios. Sin embargo, en los comienzos de Python, elegí identificar las excepciones por strings. Esto fue desafortunado, pero tenía dos razones para tomar esta aproximación. Primero, aprendí sobre las excepciones en Modula-3, donde las mismas son señales únicas. Segundo, introduje las excepciones antes de introducir las clases definidas por los usuarios.

En teoría, supongo que podría haber creado un nuevo tipo de objeto a medida para ser utilizado en excepciones, pero como todo tipo de objeto a medida requiere un considerable esfuerzo de codificación en C, decidí reutilizar un tipo a medida existente. Y, ya que las excepciones están relacionadas con mensajes de error, pareció natural usar strings para representar excepciones.

Lamentablemente elegí una semántica donde diferentes objetos string podían representar diferentes excepciones, aún cuando tenían el mismo valor (es decir, contenían la misma secuencia de caracteres). Elegí esta semántica porque quería que las excepciones definidas en distintos módulos sean independientes, incluso si sucedía que tenían el mismo valor. La idea era que las excepciones siempre debían ser referenciadas por su nombre, lo que implicaría identidad del objeto, nunca por su valor, lo que requeriría string iguales.

Este enfoque fue influenciado por las excepciones de Modula-3, donde cada declaración de excepción crea una única “señal de excepción” que no puede ser confundida con cualquier otra. Creo que también quería optimizar el testeo de excepciones usando punteros de comparación en vez de valores de strings en un equivocado intento de optimización prematura del tiempo de ejecución (un caso inusual – ¡yo generalmente optimizaba mi propio tiempo de codificación!). La principal razón, sin embargo, es que me preocupaban los conflictos de nombres entre excepciones no relacionadas definidas en diferentes módulos. Intenté usar patrones para adherirme estrictamente a la convención de definir una excepción como una constante global en algunos módulos, y, entonces, usarla por nombre en todo, lanzamiento o captura (esto fue mucho tiempo antes de que ciertos string literales fueran automáticamente “internos”).

¡Ay de mí!, en la práctica las cosas nunca resultan como se espera. Pronto los usuarios de Python descubrieron que dentro del mismo módulo, el compilador byte code unificaba los strings literales (es decir, creaba un sólo objeto compartido para todas las ocurrencias de strings literales con el mismo valor). Así, por accidente, los usuarios encontraron que las excepciones podían ser capturadas especificando el nombre de la excepción o el string literal conteniendo el mensaje de error. Bien, al menos esto parecía trabajar la mayor parte del tiempo. En realidad, esto sólo trabajó para el código definido en el mismo módulo. Si uno intentaba capturar excepciones usando el mensaje de error de la excepción en un módulo diferente, el código se rompía misteriosamente. Es innecesario decir que este es el tipo de cosas que causa una gran confusión.

En 1997, con Python 1.5, introduje clases para excepciones dentro del lenguaje. Aunque este ha sido el enfoque recomendado desde entonces, las excepciones de strings todavía eran soportadas para el uso en determinadas aplicaciones heredadas hasta Python 2.5. Estas fueron eliminadas en Pyton 2.6.

Traducido por César Portela.

Revisado por Juan José Conti.

Si encontrás errores en esta traducción, por favor reportalos en un comentario y los corregiremos a la brevedad.

Todas las traducciones de esta serie pueden encontrarse en La historia de Python.

Enunciado 7

Listando los primeros seis números primos: 2, 3, 5, 7, 11,y 13, podemos ver que el 6° primo es el 13.

¿Cuál es el 10001° primo?

Solución

La solución fue obtenida en el intérprete interactivo de Python 2.5.2:

>>> from math import sqrt

>>> def primo(n):

...     for i in xrange(2,int(sqrt(n))+1):

...         if n % i == 0:

...             return False

...     return True

>>> a = 2

>>> i = 1

>>> while i < 10002:

...     if primo(a):

...             i +=1

...     a += 1

...

>>> i

10002

>>> a

104744

>>> a-1

104743