Validación de tipos de datos en Python: Técnicas y buenas prácticas

Buenas tardes, profesora y compañeros. La clase está mal grabada. En el minuto 11:06, mientras explica la aplicación usando Try, de pronto salta, no apareciendo las líneas que antes había escrito.

Mario Alexander Vargas Celis

La validación de tipos en métodos en Python es una práctica que se utiliza para asegurar que los argumentos de las funciones o métodos tienen los tipos esperados. Esto puede ayudar a prevenir errores en tiempo de ejecución y facilitar la comprensión del código. A continuación, se presentan varias maneras de implementar la validación de tipos en métodos: \### 1. Anotaciones de Tipo Desde Python 3.5, se pueden utilizar anotaciones de tipo para indicar qué tipos de datos se esperan como argumentos y qué tipo se devolverá. Sin embargo, estas anotaciones son solo sugerencias y no imponen la validación de tipos en tiempo de ejecución. Aún así, se pueden usar herramientas como `mypy` para comprobar las anotaciones de tipo. ```python def add(a: int, b: int) -> int: return a + b print(add(5, 10)) # Salida: 15 ``` \### 2. Validación Manual de Tipos Si deseas realizar la validación de tipos en tiempo de ejecución, puedes hacerlo utilizando `isinstance` dentro del método. ```python def add(a: int, b: int) -> int: if not isinstance(a, int) or not isinstance(b, int): raise TypeError("Los argumentos deben ser enteros.") return a + b try: print(add(5, 10)) # Salida: 15 print(add(5, '10')) # Esto generará un TypeError except TypeError as e: print(e) # Salida: Los argumentos deben ser enteros. ``` \### 3. Uso de Decoradores También puedes crear un decorador para manejar la validación de tipos en múltiples funciones o métodos, lo que hace que tu código sea más limpio y reutilizable. ```python def type\_check(\*arg\_types): def decorator(func): def wrapper(\*args): for a, t in zip(args, arg\_types): if not isinstance(a, t): raise TypeError(f"Argumento {a} no es de tipo {t.\_\_name\_\_}.") return func(\*args) return wrapper return decorator @type\_check(int, int) def add(a, b): return a + b try: print(add(5, 10)) # Salida: 15 print(add(5, '10')) # Esto generará un TypeError except TypeError as e: print(e) # Salida: Argumento 10 no es de tipo int. ``` \### 4. Librerías de Validación Existen librerías externas como `pydantic` y `attrs` que pueden ayudarte a manejar la validación de tipos y la creación de clases de forma más robusta y concisa. \#### Ejemplo con Pydantic ```python from pydantic import BaseModel class Item(BaseModel): name: str price: float item = Item(name="Libro", price=12.99) print(item) ``` \### Conclusión La validación de tipos es una práctica importante en Python para asegurar la calidad y la robustez del código. Puedes optar por usar anotaciones de tipo junto con herramientas de análisis estático, o bien implementar validaciones manuales o usar decoradores para garantizar que los métodos reciban los tipos de datos esperados.

Daniel Andres Rojas Paredes

La actividad de la clase anterior : podran ver que importo el modulo string como strModule, esto porque inicialmente lo tenia como str, y al correr mypy, me estaba dando errores, pues tenia el mismo nombre que el tipo de dato (yo no habia caido en la cuenta) ```python import random as rand import string as strModule from typing import Union """this program recives from a data base of employes and filter by salary""" name: str=''; def names_generator() -> str: global name #no es posible unificar estas dos linea de codigo name=' pendejas ' for i in range (5): name+=(rand.choice(strModule.ascii_uppercase)) return name #for the sake of the example the data base is not in a file and is not pass as a parameter database = [ { 'name':names_generator(), 'age':rand.randint(18,68), 'salary':rand.randint(5000,20000) } for _ in range(300) ] def loadData(data:Union[list,dict],treshold:int)->list: """it lods the data from the data base""" dataToFilter= data # nunca se toca la db original def salary_filter(treshhole)->list: """it filters the data using nonlocal""" nonlocal dataToFilter return [dic for dic in dataToFilter if dic['salary']>=treshhole] return salary_filter(1) print(loadData(database,12340)) ```

Daniel Andres Rojas Paredes

hola. aca les dejo mi codigo implementando lo que se vio en la clase con el producto punto ```js from functools import reduce def dotProduct(vector1:list,vector2:list)->list: if len(vector1) != len(vector2): raise ValueError('Vectors must be of the same length') result:list=[0]*len(vector1) for index,number in enumerate(vector1): if not isinstance(vector1[index],int) or not isinstance(vector2[index],int): raise TypeError('No int values in list, just able to operate int values ') result[index]=vector1[index]*vector2[index] return reduce(lambda a,b: a+b, result) try: v=[1,2] u=[2,1] print(dotProduct(v,u)) except (TypeError,ValueError) as e: print(f'error:{e}') ```

FABIAN PEREZ

hace 11 días

```js def divide(a: int, b: int) -> float | str: # Validar que ambos parámetros sean enteros if not isinstance(a, int) or not isinstance(b, int): return 'Error: Both parameters must be integers' if b == 0: return "Error: The divisor can't be zero" return a / b # 🧪 Casos de prueba print(divide(10, '2')) # Error: Both parameters must be integers print(divide(10, 0)) # Error: The divisor can't be zero print(divide(10, 2)) # 5.0 ```

FABIAN PEREZ

hace 11 días

Me compliqué mucho entendiendo esta clase, cuando el código se pudo simplicar de la sig manera: ```js def divide(a: int, b: int) -> float | str: # Validar que ambos parámetros sean enteros if not isinstance(a, int) or not isinstance(b, int): return 'Error: Both parameters must be integers' if b == 0: return "Error: The divisor can't be zero" return a / b print(divide(10, '2')) # Error: Both parameters must be integers print(divide(10, 0)) # Error: The divisor can't be zero print(divide(10, 2)) # 5.0 ```

Jose Eduardo Ramos Lopez

hace 24 días

El error "no such file or directory" no está relacionado directamente con la función `divide`. Sin embargo, el problema principal es que estás intentando dividir un entero por una cadena (`'2'`), lo que genera un `TypeError`. Para evitar este error, asegúrate de validar que ambos parámetros sean enteros. Puedes usar `isinstance()` para verificar el tipo de datos antes de realizar la operación. Aquí tienes una versión corregida de tu función: ```python def divide(a: int, b: int) -> float: if not isinstance(a, int) or not isinstance(b, int): raise TypeError("Ambos parámetros deben ser enteros.") return a / b print(divide(10, 2)) # Esto funcionará ``` Asegúrate de ejecutar tu código en un entorno adecuado para que no aparezca el error de archivo.

Alexander Ramirez

hace un mes

Python es un lenguaje dinámicamente tipado, osea que no es extrictamente necesario la validación de datos como en otros lenguajes, no se queden trabados con estas clases!

José Fabián Beltrán Meza

El video quedo mal editado en la parte del try pero no se asusten. Unos minutos más adelante retoman nuevamente.

Marco Castillo B.

Excelente clase querida profesora

Cristian Mora

```python def divide (a:int, b:int) -> float: if not isinstance(a, int) and isinstance(b, int): raise TypeError('Los dos parametros deben ser números enteros.') if b == 0: raise ValueError('No se puede dividir por 0') return a/b try: print("¡ BIENVENIDO ! Vamos a divivir las manzanas para los niños") a = int(input("Ingresa el numero de manzanas (disponibles): ")) b = int(input("Ingresa el numero de niños: ")) print(f'A cada niño le tocan de a {divide(a, b)} manzana(s)') except (TypeError, ValueError) as e: print(f'Error: {e}') ```

Gabriel Ariza

*Aunque Python proporciona mensajes de error predeterminados, es recomendable utilizar* `raise `*con mensajes personalizados para indicar de manera clara y específica qué error ocurrió. Esto mejora la comunicación, la legibilidad y la claridad del código, facilitando su mantenimiento y depuración.*

Juan Camilo Suarez

¿Este tema está más relacionado a testing no? Yo, crearía que es mejor usar: `assert type(sales) == list, "sales should be a list"`

Alexis Dorado Muñoz

hace 3 meses

```js def divicion(a:int, b: int) -> float: #Validando que ambos parámetros sean enteros if not isinstance(a, int) or not isinstance(b, int): raise Exception(f"Los números deben ser enteror o flotantes. A: { a }, B: { b }") #Validando que no sea cero el divisor if b == 0: raise Exception("El divisor no puede ser cero 0") return a / b; try: resultado_uno = divicion(0, 5) print(resultado_uno) except Exception as e: print(f"Error { e }") try: resultado_uno = divicion(0, 0) print(resultado_uno) except Exception as e: print(f"Error { e }") try: resultado_uno = divicion(-21, 21) print(resultado_uno) except Exception as e: print(f"Error { e }") try: resultado_uno = divicion("-21", 1) print(resultado_uno) except Exception as e: print(f"Error { e }") ```def divicion(a:int, b: int) -> float: *#Validando que ambos parámetros sean enteros* if not isinstance(a, int) or not isinstance(b, int): raise Exception(f"Los números deben ser enteror o flotantes. A: { a }, B: { b }") *#Validando que no sea cero el divisor* if b == 0: raise Exception("El divisor no puede ser cero 0") return a / b; try: resultado\_uno = divicion(0, 5) print(resultado\_uno) except Exception as e: print(f"Error { e }") try: resultado\_uno = divicion(0, 0) print(resultado\_uno) except Exception as e: print(f"Error { e }") try: resultado\_uno = divicion(-21, 21) print(resultado\_uno) except Exception as e: print(f"Error { e }") try: resultado\_uno = divicion("-21", 1) print(resultado\_uno) except Exception as e: print(f"Error { e }")

Julio Reyes

hace 3 meses

Aprender Python con Github Copilot y ChatGPT es profundamente enriquecedor, lo recomiendo.

Brando Joel Sandoval

que hace el raise y el None? en python

Pedro Iván Juárez Cornejo

Para la division entre cero (0), el error que se debe de manejar es **ZeroDivisionError** y no ValueError. Ese seria el error correcto. Excelente clase!

Miguel Ahumada Centeno

Duda! para especificar el valor devuelto por la función divide, no debería ser Union\[float, None]? pues en caso de tener valores incorrectos la función regresa None

Brando Joel Sandoval

¿Por qué al poner print(f'Error: {e}') no imprimió Error sino 'ambos parámetros deben ser enteros'?

Alejandro Ernesto Gómez Soria

Un Ejemplo en codigo usando las Anotaciones de Tipo y las Validacion de tipos en metodos: ```python from typing import Union class Calculadora: def sumar(self, a: Union[int, float], b: Union[int, float]) -> Union[int, float]: if not isinstance(a, (int, float)) or not isinstance(b, (int, float)): raise TypeError("Los argumentos deben ser int o float") return a + b calc = Calculadora() resultado = calc.sumar(10, 5.5) print(resultado) ```from typing import Union class Calculadora: def sumar(self, a: Union\[int, float], b: Union\[int, float]) -> Union\[int, float]: if not isinstance(a, (int, float)) or not isinstance(b, (int, float)): raise TypeError("Los argumentos deben ser int o float") return a + b \# Uso del método calc = Calculadora() resultado = calc.sumar(10, 5.5) print(resultado) # Salida: 15.5

David López Fuentes

```js def divide(a: int, b: int) -> float: #Validar que los parametros sean enteros if not isinstance(a, int) or not isinstance(b, int): raise TypeError("Ambos parametros deben ser enteros") #Verificamos que el divisor no sea cero if b == 0: raise ValueError("El divisor no puede ser cero") return a/b #Ejemplo de uso try: res = divide(10, 2) print(res) except (ValueError, TypeError) as e: print(f"Error: {e}") ```def divide(a: int, b: int) -> float: *#Validar que los parametros sean enteros* *if* not isinstance(a, int) or not isinstance(b, int): *raise* TypeError("Ambos parametros deben ser enteros") *#Verificamos que el divisor no sea cero* *if* b == 0: *raise* ValueError("El divisor no puede ser cero") *return* a/b *#Ejemplo de usotry*: res = divide(10, 2) print(res)*except* (ValueError, TypeError) *as* e: print(f"Error: {e}")

Carlos Antonio Cruz López