Free CAD: Dibujo asistido por computador. Open Sourse

  FreeCAD

Es una aplicación libre de diseño asistido por computadora en tres dimensiones, ingeniería asistida por computadora, para la asistencia en ingeniería mecánica y el diseño de elementos mecánicos. Está basado en Open CASCADE y programado en los lenguajes C++ y Python. Es software CAD de código abierto que permite la simulación y modelado paramétrico, útil en el diseño mecánico. 

 

 

 

Libertad para construir lo que quieras

FreeCAD es un modelador 3D paramétrico de código abierto hecho principalmente para diseñar objetos de la vida real de cualquier tamaño. El modelado paramétrico le permite, modificar fácilmente su diseño volviendo atràs en el historial del modelo y cambiando sus parámetros. 

Crea 3D desde 2D y viceversa

FreeCAD te permite dibujar formas 2D con restricciones de geometría y usarlas como base para construir otros objetos. Contiene muchos componentes para ajustar las dimensiones o extraer detalles de diseño de modelos 3D para crear dibujos listos para producción de alta calidad.

For professional design needs...

FreeCAD is a powerful and evolving open-source parametric 3D modeler, well-suited for many professional and technical tasks. With the release of version 1.0, it marks a new milestone in stability and usability. FreeCAD puts you in control - no licensing fees, no vendor lock-in. It's not just cost-effective - it’s yours to adapt and build upon.

Diseñado para sus necesidades

FreeCAD está diseñado para adaptarse a una amplia gama de usos, incluyendo el diseño de productos, la ingeniería mecánica y la arquitectura. Tanto si eres uno o una aficionada, un programador, un usuario experimentado de CAD, un estudiante o profesor, te sentirás como en casa con FreeCAD. novedades.

Y muchas más características geniales

FreeCAD cuenta con todas las herramientas adecuadas para tus necesidades. Obtienes herramientas modernas de análisis de elementos finitos (FEA), CFD experimental, BIM, entornos de trabajo de geodatos y de mecanizado, un módulo de simulación de robot que te permite estudiar movimientos de robot y muchas más características. FreeCAD es realmente una navaja suiza de herramientas de ingeniería de uso general .

¿Quieres contribuir a FreeCAD?

FreeCAD es un proyecto real de código abierto y si desea ayudar a corregir errores, implementar nuevas características interesantes o trabajar en la documentación, te invitamos a unirte a nosotros y crear un software que beneficie a toda la comunidad .

 

Internet, Deep Web, Dark Web

 

¿Qué es la deep web y qué peligros tiene?

19 / 06 / 2025

Luego de la introducción de la internet pública en 1989, que tuvo un alto impacto en la sociedad debido a las novedades que esta traía en temas de comunicación.

Sin embargo, al mismo tiempo, también nacieron otras versiones del internet, las cuales se denominaron la deep web y la dark web.

Lo que nosotros conocemos normalmente como internet se llama la surface web y a esta cualquier persona está en la capacidad de acceder desde un navegador común. No obstante, la internet profunda, como también se le conoce, representa el 95 % de las páginas web de todo el mundo.

Como te darás cuenta, este tipo de internet implica mezclarse con diferentes actividades que no son permitidas en ninguna parte del mundo y son grupos de dudosa procedencia los que manejan estos sitios. No obstante, para acceder allí se debe tener cierto nivel de seguridad, para evitar descargar un malware o cualquier tipo de software malicioso que robe toda tu información (1).

Por lo tanto, es importante que cuentes con un sistema de seguridad informática que evite este tipo de riesgos. De hecho, puedes realizar una Maestría de Seguridad Informática, en la que aprenderás mucho sobre cómo mantener seguros tus dispositivos tecnológicos (smartphones, servidores, computadoras, etc.) y evitar que tu información sensible se vaya a filtrar o que nadie sea capaz de robártela. La Universidad Internacional de La Rioja – UNIR te ofrece este excelente posgrado para que mejores tu perfil profesional de la mano de docentes expertos en la materia.

  

¿Qué es la Deep Web o internet profunda?

En términos básicos, la internet profunda son todos aquellos contenidos en internet que no están indexados, ni se pueden buscar con los motores de búsqueda regulares como lo son Google, Bing, Yahoo, entre otros. Estos contenidos se refieren a redes, websites, bases de datos o sistemas de mensajería, que no permiten que sean buscados ni rastreados de manera regular.

La diferencia con la surface web es que la deep web cuenta con dos tipos de contenidos, el primero, que está enfocado en bases de datos, bibliotecas académicas, sitios web para activistas, bibliotecas de artículos especializados, documentos legales y toda esta información que se quiere mantener privada y no de acceso público. La segunda, que es la que fomenta el uso de páginas que promueven el consumo y venta de sustancias ilegales, la venta de artículos ilícitos, el desarrollo de negocios fuera de la ley y contenidos para diferentes tipos de delincuentes (1).

¿Cómo funciona la deep web?

Esta se puede considerar como una capa de protocolos que está sobre las redes de internet ya existentes; por lo tanto, no está separada, sino que su acceso es más limitado. De hecho, la manera como está construida es diferente a la que conocemos nosotros. En una URL regular deben anteponerse las siglas WWW (que significan World Wide Web), seguidas por el nombre de la página en cuestión y terminadas en .com normalmente. Sin embargo, la estructura que usa un sitio de la internet profunda puede ser una combinación de letras y números aleatorios, o un nombre en específico con una terminación .onion (2).

Debes tener en cuenta que el acceso a este tipo de sitios, sea de la índole que sea, requiere que accedas con un correo electrónico o desde una cuenta. Sin embargo, una de las recomendaciones que te dan es que no lo hagas desde una computadora personal y tampoco uses tus datos personales, puesto que puedes ser vulnerable a ataques cibernéticos desde la web profunda.

Por esta razón se hace imprescindible el conocer qué es la ciberseguridad, para entender y aplicar todos los sistemas necesarios para que puedas acceder a todo tipo de sitios de manera más segura y seas menos susceptible a ataques o filtraciones de tu información sensible o financiera.

¿La deep web es legal?

En la mayoría de los países no es ilegal acceder a la internet profunda; de igual manera, es importante que consultes la legislación del país desde el que ingresas para saber si está permitido. Sin embargo, debes tener cuidado de saber a qué tipo de sitios vas a acceder porque esto sí que te puede implicar acciones legales.

Un ejemplo de esto son los sitios web que comercializan pornografía infantil y las autoridades son las que rastrean a los usuarios de este tipo de lugares para aplicar la ley y encarcelar a quienes fomentan estas actividades. De la misma forma funciona para los sitios que venden armas, drogas, asesinatos o cualquier negocio ilícito.

 

Peligros de la deep web

Entendiendo lo que es la deep web y los peligros que implican que las autoridades te rastreen ingresando a sitios ilegales, se debe comprender que los riesgos de la deep web están enfocados también en temas de ciberseguridad. En un principio, es necesario que uses una dark net para que puedas acceder a la internet profunda o a la dark web. Uno de los más conocidos es TOR (The Onion Router) y I2P.

Estas redes se usan para que puedas ingresar de manera anónima a la deep web y evites peligros como:

• Descarga de virus que te robe tu información personal y sensible.
• Descarga de virus que te haga perder la información de tu computadora.
• Relacionarte con personas dentro de la internet profunda puede hacerte cómplice o hacer que hackeen tu computadora o cuentas personales de correo y financieras.
• Puedes caer en estafas (2).

Aunque consideres los peligros de la deep web y aún así estés interesado en ingresar, es necesario que hagas uso de herramientas que mitiguen los riesgos a los que estás expuesto. Si sabes lo que es el hacking ético, puedes hacer uso de este para que sepas si el sistema de seguridad que usas tiene algunas falencias; esto te puede ayudar a resolver cualquier tipo de falencia y de esta manera estar más protegido y evitar que puedan acceder a tu información o dañarte de alguna manera.

¿Cómo entrar a la deep web?

Para ingresar a la internet profunda, debes contar con un navegador seguro que te permita acceder de manera anónima y más segura. Uno de los más conocidos es TOR; no obstante, tienes otras opciones como I2P, Freenet o ZeroNet. Si has elegido la opción de TOR, solo debes entrar a la primera página a la que se te permite acceder y hacer clic en la opción conectar.

Una vez allí, se te redirigirá al buscador DuckDuckGo donde podrás hacer las búsquedas de tu interés en los sitios web terminados en .onion. Sin embargo, si vas ya con algo de conocimiento, puedes entrar con el dominio de la página web de tu interés. Una de las recomendaciones para que puedas explorar las opciones que tienes es ingresando a “The Hidden Wiki”, lugar que te mostrará un listado de los websites disponibles y sus descripciones para que sepas dónde estás ingresando en la internet profunda (3).

Referencias bibliográficas

1. Monroy González, L. A. (2020). ¿Qué es la Deep Web y qué información podemos encontrar? UNO Sapiens Boletín Científico de la Escuela Preparatoria No. 1. Publicación semestral, Vol. 3, No. 5, pp. 1-4. Tomado de: https://repository.uaeh.edu.mx/revistas/index.php/prepa1/issue/archive
2. Hurtado, L. A., Legarda López, N. C. (s.f.). Deep Web: El lado oscuro de la Internet. Universidad Mariana – Boletín Informativo CEI 7(2), pp. 113-116.
3. Lobo Romero, M. (2018). Un paseo por la deep web. Universitat Oberta de Catalunya. Tomado de: https://openaccess.uoc.edu/bitstream/10609/72626/7/mloboromTFM0118memoria.pdf

 

 

 

Python & ciberseguridad

 

5 aspectos clave que consolidan la relevancia de Python en el sector de la ciberseguridad

Revista Ciberseguridad

14 de agosto de 2024

Python, desarrollado por Guido van Rossum hace alrededor de 35 años, se ha convertido en una herramienta crucial para los profesionales que trabajan en áreas como el desarrollo de software, la ciencia de datos, la Inteligencia Artificial y, en particular, la ciberseguridad. Este lenguaje de programación de alto nivel y propósito general es conocido por su facilidad de uso, una comunidad de desarrolladores de más de 8.2 millones de personas y una amplia gama de herramientas y bibliotecas disponibles.

“La accesibilidad, versatilidad y capacidades de integración que ofrece Python lo han convertido en el lenguaje de referencia para muchos profesionales de la ciberseguridad, facilitando, por ejemplo, la automatización de tareas repetitivas y la creación de scripts personalizados. Además, su amplia comunidad de desarrolladores y la abundancia de recursos educativos permiten a los profesionales mantenerse actualizados con las últimas técnicas y herramientas”, señala Josep Albors, director de investigación y concienciación de ESET España. “No es de extrañar que estas fortalezas se hayan aprovechado para aplicaciones tan diversas como la exploración espacial, las recomendaciones de Netflix y el desarrollo de coches autónomos”.

  

Python, una de las claves para la eficiencia y versatilidad en ciberseguridad

Para explorar más de cerca los beneficios que hacen de Python una de las opciones preferidas en el sector, ESET, compañía líder en ciberseguridad, analiza los cinco aspectos clave que consolidan su relevancia profesional:

1. Facilidad de uso y concisión: La accesibilidad de Python se debe a su simplicidad y ligereza. Dada su corta curva de aprendizaje, incluso los principiantes lo encuentran intuitivo y fácil de entender. Su sintaxis clara y su estructura de código concisa agilizan los procesos de desarrollo, permitiendo a los programadores centrarse en la resolución de problemas en lugar de luchar con las complejidades del lenguaje. Además, su fácil legibilidad facilita la colaboración entre los miembros del equipo y, en última instancia, mejora su productividad.
2. Versatilidad: Al ofrecer un conjunto de herramientas completo para una amplia gama de tareas, Python puede ser un lenguaje universal para los profesionales de la ciberseguridad. Ya sea realizando evaluaciones de vulnerabilidades, análisis forenses, analizando malware o automatizando el escaneo de redes y puertos, esta herramienta demuestra su valía en diversos dominios de ciberseguridad. No obstante, su adaptabilidad se extiende más allá, integrándose a la perfección con otros lenguajes de programación y tecnologías.
3. Adaptabilidad e integración: Python interactúa a la perfección con sistemas y tecnologías como bases de datos, servicios web y API, mejorando la interoperabilidad y la colaboración. Al aprovechar las extensas bibliotecas y marcos, los desarrolladores pueden acelerar los ciclos de desarrollo y mejorar la funcionalidad. Además, siendo independiente de la plataforma, Python puede ejecutarse en todos los sistemas operativos comunes (Windows, Mac y Linux) y es compatible con otros lenguajes populares como Java y C, permitiendo su integración en la infraestructura existente y evitando interrupciones en las operaciones comerciales.
4. Automatización de tareas: La automatización es la piedra angular de las prácticas eficientes de ciberseguridad, y Python sobresale en este ámbito. Sus sólidas capacidades de automatización permiten a los equipos de ciberseguridad optimizar las tareas repetitivas, como el análisis de vulnerabilidades, la detección de amenazas y la respuesta a incidentes. Al automatizar los procesos rutinarios, las organizaciones pueden mejorar la eficiencia operativa, minimizar los errores humanos y reforzar su postura de ciberseguridad general. La versatilidad de Python también permite la automatización de tareas administrativas, como el aprovisionamiento de usuarios y la gestión de la configuración del sistema.
5. Amplias bibliotecas y comunidad activa: El ecosistema de código abierto de Python proporciona una gran cantidad de recursos, con sus extensos módulos, paquetes, bibliotecas y marcos que satisfacen diversas necesidades de ciberseguridad y proporcionan soluciones listas para usar en desafíos habituales. Las bibliotecas de Python ayudan a empoderar a los equipos y organizaciones para abordar problemas de ciberseguridad complejos de manera efectiva, por ejemplo, a través de la inteligencia de amenazas o la orquestación. Además, la comunidad activa que gira en torno a esta herramienta garantiza el desarrollo y el soporte continuos, con desarrolladores de todo el mundo que contribuyen a su evolución y mejora.

“No obstante, también es importante señalar que el hecho de que cualquiera pueda contribuir al repositorio oficial de Python conocido como PyPI puede acarrear ciertos riesgos”, comenta Albors. “Aunque no es muy común, el malware que se hace pasar por proyectos legítimos no es algo desconocido. Una investigación reciente de ESET y otros dos casos de 2017 y 2023 lo demuestran claramente”.

 

 

 

 

Introduccion a la biblioteca de confiabilidad en Python

 

Introducción a la Biblioteca de fiabilidad en Python

Explorando la biblioteca de confiabilidad: una herramienta versátil para ingeniería de confiabilidad y más allá.

Maxlogic

14 de junio de 2023 

 

 

El reliability La biblioteca es un poderoso paquete Python fácil de usar desarrollado específicamente para ingeniería de confiabilidad. La ingeniería de fiabilidad es una subdisciplina de la ingeniería de sistemas que enfatiza la capacidad del equipo para funcionar sin falla. Tiene amplias aplicaciones en campos como la fabricación, las operaciones y la gestión de riesgos. 

 

En el corazón del reliability La biblioteca son varias distribuciones de probabilidad como Weibull, Exponencial, Normal, Lognormal, Gamma y otras, a menudo utilizadas en análisis de confiabilidad y análisis de datos de vida. Estas distribuciones proporcionan un medio matemático para modelar y analizar los tiempos de vida de los productos y sistemas.

La biblioteca ofrece un conjunto de herramientas, desde el ajuste de distribución hasta las pruebas de confiabilidad y las capacidades de trazado. Las características clave incluyen:

1. Distribuciones de probabilidad y ajustadores: la biblioteca incluye un rango de distribuciones de probabilidad, cada una con ajustadores correspondientes. Estos ajustadores estiman los parámetros que mejor se ajustan a los datos y proporcionan métodos para analizar y visualizar la distribución ajustada.

2. Análisis de supervivencia: funciones para el análisis de supervivencia, incluidas las estimaciones de Kaplan-Meier y las estimaciones de Nelson-Aalen.

3. Prueba de confiabilidad: funciones para el diseño de pruebas de confiabilidad, incluidos planes de prueba óptimos y pruebas de vida aceleradas.

4. Diagramas de confiabilidad: admite la generación de varios tipos de gráficos, como gráficos de probabilidad de probabilidad (PP), gráficos cuantil-cuantiles (QQ) y gráficos de funciones de supervivencia, que son críticos para comprender los datos y las distribuciones ajustadas.

El reliability La biblioteca no solo se limita a la ingeniería de confiabilidad, sino que también tiene aplicabilidad en áreas como el análisis de supervivencia, el control de calidad y el modelado de riesgos. Como tal, es una herramienta versátil tener en su kit de herramientas de análisis de datos.

Nota: La biblioteca se mantiene activamente, y las nuevas funcionalidades y mejoras se agregan regularmente.

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Para obtener información más detallada, consulte la documentación oficial del reliability biblioteca:

https://reliability.readthedocs.io/

 

Articulo MTBCF: tiempo medio entre fallas criticas

 

Comprender el tiempo medio entre fallas críticas (MTBCF)

Un parámetro crítico en ingeniería de confiabilidad, mide el tiempo operativo esperado transcurrido entre fallas críticas en un sistema o equipo.

Maxlogic

24 de junio de 2023 

 

El tiempo medio entre las fallas críticas (MTBCF), un parámetro crítico en la ingeniería de confiabilidad, mide el tiempo operativo esperado entre las fallas críticas en un sistema o equipo. Las fallas críticas son eventos que deshabilitan un sistema, lo que inhibe que entregue su función o servicio previsto. Comprender y evaluar MTBCF es esencial para mejorar la confiabilidad del sistema. Pero, ¿cómo acumulamos los datos necesarios para calcular esta métrica vital? Un enfoque eficiente y práctico es agregar un punto de datos a cada registro de orden de trabajo que identifique si fue una falla crítica. 

 

 

  

 

Fallas críticas y órdenes de trabajo

Las órdenes de trabajo se usan comúnmente para documentar y administrar tareas de mantenimiento. Por lo general, incluyen información como la descripción de la tarea, la fecha y la hora de la solicitud, el equipo involucrado, el personal asignado y el estado de finalización. Simplemente agregando un punto de datos en cada orden de trabajo que marca si la tarea de mantenimiento se activó por una falla crítica, se puede establecer un registro integral y sistemático de tales eventos.

Calcular MTBCF utilizando datos de orden de trabajo

Una vez que el sistema de orden de trabajo está configurado para registrar fallas críticas, calcular el MTBCF se vuelve directo al aplicar el método apropiado:

1. El tiempo de operación total se divide por el número de fallas críticas durante ese período. El tiempo de funcionamiento encapsula la duración cuando el sistema está activamente en servicio: operación normal, espera o tiempos de inactividad, excluyendo el tiempo de reparación o inactividad. El número de fallas críticas se deriva de los puntos de datos marcados en las órdenes de trabajo. Esta cifra resultante, típicamente expresada en horas, proporciona una expectativa estadística de los intervalos entre fallas críticas sucesivas.

2. El tiempo medio entre las órdenes de trabajo planteadas, que sirve como un proxy para las fallas críticas, se calcula para evaluar la confiabilidad del sistema. Es importante tener en cuenta que el contexto y la consistencia en la aplicación de esta métrica son cruciales. En los sistemas que operan de manera bastante consistente, el uso de órdenes de trabajo como proxy para los tiempos de falla puede ser un enfoque práctico y efectivo para estimar esta métrica. Proporciona una tendencia clara de frecuencia de falla, ofreciendo ideas valiosas para la planificación del mantenimiento y la mejora de la confiabilidad.

Beneficios de incorporar puntos de datos de falla crítica en órdenes de trabajo

1. Precisión de datos mejorado : los datos de falla crítica integrados en las órdenes de trabajo proporcionan un recuento más preciso de tales incidentes, lo que lleva a cálculos de MTBCF más confiables.

2. Planificación de mantenimiento : al realizar un seguimiento de la frecuencia y la naturaleza de las fallas críticas, los horarios de mantenimiento se pueden ajustar en consecuencia para evitar fallas inesperadas del sistema, lo que mejora el tiempo de actividad del sistema y la prestación de servicios.

3. Gestión de riesgos : un registro histórico de fallas críticas ayuda en la evaluación de riesgos, permitiendo mejores estrategias para mitigar las consecuencias de las posibles fallas.

4. Análisis de eficiencia : las ideas sobre la aparición de fallas críticas pueden conducir a decisiones más informadas sobre las actualizaciones del sistema, los reemplazos y la eficiencia general del sistema.

 

Desafíos y soluciones

Si bien la incorporación de puntos de datos de falla crítica en órdenes de trabajo proporciona numerosas ventajas, también presenta algunos desafíos. El personal debe estar adecuadamente capacitado para identificar y registrar correctamente fallas críticas. Los criterios estandarizados para lo que constituye una falla crítica debe establecerse claramente para garantizar informes consistentes.

Además, la calidad del análisis depende en gran medida de la calidad de los datos de falla recopilados. Este problema puede mitigarse revisando y limpiando de manera rutinaria los datos para identificar cualquier anomalía o inconsistencia.

Conclusión

El tiempo medio entre fallas críticas (MTBCF) proporciona información valiosa sobre la confiabilidad y el rendimiento de un sistema. Al incorporar un punto de datos de falla crítica en cada orden de trabajo, las organizaciones pueden rastrear de manera más precisa y eficiente estos eventos. A pesar de los posibles desafíos, con los sólidos procesos de capacitación y gestión de datos, este método puede mejorar significativamente la evaluación de la confiabilidad del sistema y la planificación estratégica de los horarios de mantenimiento.

 

Quiz de funciones en Universidad Catolica de Chile

1.

Pregunta 1.

¿Con qué palabra se especifica el valor que queremos que la función nos devuelva?

a) return

b) give

c) def

d) result

R! a) return

Correcto

Correcto. La variable que acompaña a return será la que sea retornada por la función.

2.

Pregunta 2

Dada la siguiente función,

>>def divis(a,b):

>>     c = a//b

 >>    d = b//a

 >>    resultado = c+d

 >>    return resultado 

 Cual es / son los parametros?

a) c,d

b) a,b,c,d,resultado

c) resultado

d) a, b 

R! d) 

Correcto

Correcto. a y b son los valores que recibe la función, por lo tanto son sus parámetros.

3.

Pregunta 3

¿Qué retorna la siguiente función, para x = 102, y para x=103?

>>#Pregunta 3. ¿Qué retorna la siguiente función, para x = 102, y para x=103?

>>def funcion_misteriosa(x):

>>  for i in range(2,x):

>>    if x%i==0:

>>      return False

>>  return True

>>funcion_misteriosa(102)

>>funcion_misteriosa(103) 

 a) 102 retorna False y 103 retorna True

b)  102 retorna True y 103 retorna True

c) 102 retorna False y 103 retorna False

d) 102 retorna True y 103 retorna False

R! a)

Correcto

Correcto. La función determina si un número es primo o no, por lo tanto x=102 retorna False (no es primo), x=103 retorna True (sí lo es).

 

4.

Pregunta 4

Si queremos importar la función randint del módulo random, ¿cuál es/son formas correctas de hacerlo, y de luego utilizar la función?

a) 

>>import random

>>a = random.randint(1,10)

>>a

b)

>>from random import randint

>>a = randint(1,10)

>>a

c)

>>from random import randint

>>a = randint(1,10)

>>a

d)

>>from random import *

>>a = random.randint(1,10)

>>a

 R! las opciones a, b, y c son correctas

Correcto

Correcto. Esta es una manera correcta de importar una función y llamarla.

5.

Pregunta 5

¿Qué hace la siguiente función?

>>def funcion_misteriosa(x):

>>  c=0

>>  while x!=0:

>>    c+=1

>>    x = x//10

>>  return c

a) retorna el numero x dividido en 10

b) retorna un digito del numero x

c) retorna el numero de digitos del numero x

d) siempre retorna cero

R! c)

Correcto

Correcto. La función retorna el número de dígitos de x.

6.

Pregunta 6

¿Cuál/es de las siguientes es una definición de función que SÍ es válida?

a) def m_90(a,b,c,d,e,f):

b) def while(x,y):

c) def hola(chao):

d) def blablabla():

R! a, c, d 

 Correcto

Correcto. Una función puede recibir 6 parámetros (¡o más!)

Correcto

Correcto. Una función puede llamarse hola, y recibir un parámetro llamado chao.

Correcto

Correcto. Una función puede no recibir parámetros.

7.

Pregunta 7

¿Cuál código es correcto para una función que reciba un número N y entregue 1+2+3+4+...+N?

a) 

>>def suma(N):

>>  s=0

>>  for i in range(N-1):

>>    s+=i

>>  return s

 

b)

>>def suma(N):

>>  s=0

>>  for i in range(N):

>>    s+=i

>>  return s+N

 

c)

>>def suma(N):

>>  s=0

>>  for i in range(N-1):

>>    s+=i

>>  return s+N

 

d)

>>def suma(N):

>>  s=0

>>  for i in range(N):

>>    s+=i

>>  return s

 

 R! b)

Correcto

Correcto. Primero se suma 1+2+3+...+N-1, pero al final se le agrega N.

8.

Pregunta 8

Indica cuál es la línea de código incorrecta en la siguiente función.

>>def f(x,y):

>>  print("Funcion f")

>>  return x**2+y**2

>>  print("Final de la función")

 1) def f (x,y):

2) print("Funcion f")

3) return x**2+y**2

4) print("final de la funciòn")

R! linea 4.

Correcto

Correcto. Este código nunca se ejecutará porque está después de la instrucción return.

9.

Pregunta 9

Dada la siguiente función,

>>def funcion(x,y):

>>  return (x-8)*(y**2)

>>funcion(16,1)

a) 8

b) No imprime nada

R! b)

Correcto

Correcto. La función es llamada, pero no estamos haciendo nada con el resultado (ni imprimir, ni guardarlo)

 

10.

Pregunta 10

¿Cómo hacemos para importar la variable pi del módulo math, pero con el nombre valor_pi?

import math, pi as valor_pi

from math import pi as valor_pi

from math import pi is valor_pi

valor_pi is pi from math import *

Correcto

Correcto. De esta manera, se podrá utilizar la variable pi con el nombre valor_pi.

 

 

 

 

   

 

 

 

 

Articulo: Lenguaje Python lo que necesitas saber

 

Lenguaje de Python: lo que necesitas saber

Por Tom Taulli ,

Ex contribuyente. Escribo sobre tecnología y finanzas.

Navidad 24, 2020, 12:58 PM EDT Jund 24, 2020, 12:58 PM EDT 

Python es uno de los lenguajes informáticos más populares del mundo, con más de 8 millones de desarrolladores (esto es según una investigación de SlashData ). El creador de Python es Guido Van Rossum, informático y académico. A fines de la década de 1980, vio una oportunidad para crear un lenguaje mejor y también se dio cuenta de que el modelo de código abierto sería ideal para reforzar la innovación y la adopción (por cierto, el nombre del lenguaje provino de su comedia favorita, el Circus Flying Circus de Monty Python).

"Python es un lenguaje de programación de alto nivel, fácil para principiantes y usuarios avanzados para comenzar", dijo Jory Schwach, CEO deAndium.com . "Es indulgente en su uso, lo que permite a los codificadores omitir el aprendizaje de los matices que son necesarios en otros idiomas más estructurados como Java. Python fue diseñado para ser obstinados sobre cómo se debe crear el software, por lo que a menudo hay una forma apropiada de escribir una pieza de código, dejando a los desarrolladores con menos decisiones de diseño para deliberar".

Una forma de comenzar con el idioma es usar una plataforma como Anaconda , que maneja las configuraciones e instala varios módulos de terceros. Pero hay editores basados en la nube, como Repl (también tengo mi propio curso sobre Python, que se centra en los fundamentos ).

"Python se ha convertido en el lenguaje más popular de elección para el aprendizaje de la programación en la escuela y la universidad", dijo Ben Finkel, quien es un entrenador de CBT Nuggets . "Esto es cierto no solo en los departamentos de informática, sino también en otras áreas, ya que la programación se ha vuelto más frecuente. Las estadísticas, la economía, la física, incluso los campos tradicionalmente no técnicos, como la sociología, han comenzado a introducir programación y análisis de datos en su plan de estudios".

Sin duda, un catalizador importante para el crecimiento del lenguaje ha sido la IA (inteligencia artificial) y ML (aprendizaje automático), que depende del manejo de grandes cantidades de datos y el uso de algoritmos sofisticados.

"Debido a que Python es fácil de usar y rápido para iterar, fue recogido desde el principio por los académicos que investigaron en el campo ML/AI", dijo Mark Story, quien es un desarrollador principal de Sentry . "Como resultado, se crearon muchas bibliotecas para construir flujos de trabajo en Python, incluidos proyectos como TensorFlow y OpenAI".

Aunque Python ha demostrado ser efectivo para una miríada de otras áreas, como construir sitios web y crear scripts para DevOps. Sin embargo, es con AI/ML donde el lenguaje realmente ha brillado.

"Bibliotecas de análisis como Numpy, Pandas, SciPy y varios otros han creado una forma eficiente de construir y probar modelos de datos para su uso en análisis", dijo Matt Ratliff, quien es un mentor senior de ciencias de datos en NextUp Solutions . "En años anteriores, los científicos de datos se limitaron al uso de plataformas patentadas y C, y algoritmos de aprendizaje automático de construcción personalizada. Pero con las bibliotecas de Python, las soluciones de datos se pueden construir mucho más rápido y con más confiabilidad. Scikit-Learn, por ejemplo, tiene algoritmos incorporados para la clasificación, la regresión, la clúster y el soporte y el soporte para la reducción de los libros de datos de Jupyter. Código de Python para mostrar cálculos y visualizaciones, que luego se pueden compartir entre colegas y profesionales de la industria ". 

De acuerdo, Python ciertamente no es perfecto. Ningún idioma es.

"Debido a su naturaleza interpretada, Python no tiene el rendimiento de tiempo de ejecución más eficiente", dijo Story. "Un programa de Python consumirá más memoria que un programa similar construido en un lenguaje compilado como lo haría C ++. Python no es adecuada para el desarrollo de aplicaciones móviles o de escritorio".

Pero a pesar de todo esto, hay muchos más profesionales que contras, y Python probablemente continúe creciendo.

"Python es una excelente opción para que la mayoría de las personas aprendan los conceptos básicos del código, de la misma manera que todos aprenden a leer y escribir", dijo Tom Hatch, quien es el CTO de Saltstack . "Pero la verdadera belleza de Python es que también es un lenguaje que puede escalar a proyectos de software grandes y complejos".