En este tema, exploraremos las herramientas de control de flujo en Python, que nos permiten dirigir el flujo de ejecución de nuestro programa de manera más precisa y eficiente. Estas herramientas incluyen las sentencias break, continue y pass.
- Sentencia 
break 
breakLa sentencia break se utiliza para terminar un bucle prematuramente. Cuando se ejecuta break, el control del programa sale inmediatamente del bucle actual.
Ejemplo:
Explicación:
- Este bucle 
fordebería iterar desde 0 hasta 9. - Sin embargo, cuando 
ies igual a 5, la sentenciabreakse ejecuta y el bucle se termina. - La salida del programa será:
0 1 2 3 4 
- Sentencia 
continue 
continueLa sentencia continue se utiliza para omitir el resto del código dentro de un bucle para la iteración actual y pasar a la siguiente iteración del bucle.
Ejemplo:
Explicación:
- Este bucle 
foritera desde 0 hasta 9. - Si 
ies un número par (i % 2 == 0), la sentenciacontinuese ejecuta y el resto del código en el bucle se omite para esa iteración. - La salida del programa será:
1 3 5 7 9 
- Sentencia 
pass 
passLa sentencia pass es una operación nula; no hace nada cuando se ejecuta. Se utiliza como un marcador de posición en el código donde se requiere una declaración sintácticamente, pero no se necesita ninguna acción o código.
Ejemplo:
Explicación:
- Este bucle 
foritera desde 0 hasta 9. - Si 
ies un número par (i % 2 == 0), la sentenciapassse ejecuta, pero no hace nada. - Si 
ies un número impar, se imprimei. - La salida del programa será:
1 3 5 7 9 
Ejercicios Prácticos
Ejercicio 1: Uso de break
Escribe un programa que encuentre el primer número divisible por 7 en un rango de 1 a 100 y termine el bucle una vez que lo encuentre.
Ejercicio 2: Uso de continue
Escribe un programa que imprima todos los números del 1 al 20, excepto los múltiplos de 3.
Ejercicio 3: Uso de pass
Escribe un programa que itere sobre una lista de números y use pass para los números negativos, imprimiendo solo los números positivos.
numbers = [10, -5, 3, -1, 0, 7, -8, 2]
for number in numbers:
    if number < 0:
        pass
    else:
        print(number)Resumen
En esta sección, hemos aprendido sobre tres herramientas de control de flujo en Python: break, continue y pass. Estas herramientas nos permiten controlar el flujo de ejecución de nuestros programas de manera más precisa, ya sea terminando bucles prematuramente, omitiendo iteraciones específicas o utilizando marcadores de posición en nuestro código. Con estos conocimientos, estamos mejor equipados para escribir programas más eficientes y manejables.
En el próximo tema, exploraremos las comprensiones de listas, una característica poderosa y concisa de Python para crear listas.
Curso de Programación en Python
Módulo 1: Introducción a Python
- Introducción a Python
 - Configuración del Entorno de Desarrollo
 - Sintaxis de Python y Tipos de Datos Básicos
 - Variables y Constantes
 - Entrada y Salida Básica
 
Módulo 2: Estructuras de Control
- Sentencias Condicionales
 - Bucles: for y while
 - Herramientas de Control de Flujo
 - Comprensiones de Listas
 
Módulo 3: Funciones y Módulos
- Definición de Funciones
 - Argumentos de Función
 - Funciones Lambda
 - Módulos y Paquetes
 - Visión General de la Biblioteca Estándar
 
Módulo 4: Estructuras de Datos
Módulo 5: Programación Orientada a Objetos
Módulo 6: Manejo de Archivos
- Lectura y Escritura de Archivos
 - Trabajo con Archivos CSV
 - Manejo de Datos JSON
 - Operaciones de Archivos y Directorios
 
Módulo 7: Manejo de Errores y Excepciones
- Introducción a las Excepciones
 - Manejo de Excepciones
 - Lanzamiento de Excepciones
 - Excepciones Personalizadas
 
Módulo 8: Temas Avanzados
- Decoradores
 - Generadores
 - Administradores de Contexto
 - Concurrencia: Hilos y Procesos
 - Asyncio para Programación Asíncrona
 
Módulo 9: Pruebas y Depuración
- Introducción a las Pruebas
 - Pruebas Unitarias con unittest
 - Desarrollo Guiado por Pruebas
 - Técnicas de Depuración
 - Uso de pdb para Depuración
 
Módulo 10: Desarrollo Web con Python
- Introducción al Desarrollo Web
 - Fundamentos del Framework Flask
 - Construcción de APIs REST con Flask
 - Introducción a Django
 - Construcción de Aplicaciones Web con Django
 
Módulo 11: Ciencia de Datos con Python
- Introducción a la Ciencia de Datos
 - NumPy para Computación Numérica
 - Pandas para Manipulación de Datos
 - Matplotlib para Visualización de Datos
 - Introducción al Aprendizaje Automático con scikit-learn
 
