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
break
La 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
for
debería iterar desde 0 hasta 9. - Sin embargo, cuando
i
es igual a 5, la sentenciabreak
se ejecuta y el bucle se termina. - La salida del programa será:
0 1 2 3 4
- Sentencia
continue
continue
La 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
for
itera desde 0 hasta 9. - Si
i
es un número par (i % 2 == 0
), la sentenciacontinue
se 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
pass
La 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
for
itera desde 0 hasta 9. - Si
i
es un número par (i % 2 == 0
), la sentenciapass
se ejecuta, pero no hace nada. - Si
i
es 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