Conviene haber comprendido Funciones, parámetros y alcance.
CONTENIDO ORIGINAL
Avanza en orden. Cada lección está redactada para Palta es Cool, utiliza ejemplos propios y termina con una actividad cuya respuesta puedes desplegar.
ANTES DE EMPEZAR
Ubícate antes de avanzar
Al terminar deberías poder relacionar Módulos e importación con Paquetes y resolver un caso nuevo.
Reserva entre 35 y 55 minutos para lectura, ejemplos, tres comprobaciones y cierre.
04 / PREPARA EL LABORATORIO
Instala Python 3 y utiliza IDLE o un editor como VS Code. Desde NumPy y Pandas trabaja dentro de un entorno virtual.
Abrir la guía de herramientas →Diagnóstico rápido: ¿cómo se relacionan Módulos e importación y Paquetes? ＋
No necesitas acertar todavía. Escribe una hipótesis de dos líneas y compárala con tu respuesta al finalizar; si puedes corregirla y justificar el cambio, hubo aprendizaje.
Aprende el tema paso a paso
Organizarás código reutilizable y dependencias para que un proyecto funcione de la misma manera fuera de tu computador.
Al terminar podrás
- Un módulo es un archivo Python que expone nombres reutilizables
- Separar archivos ayuda cuando cada módulo tiene una responsabilidad
- Un entorno virtual separa paquetes por proyecto
01
Reutilizar código
Un módulo es un archivo Python que expone nombres reutilizables
import carga un módulo y permite acceder a sus funciones o variables mediante un espacio de nombres. Importar el módulo completo conserva el contexto; from selecciona nombres concretos. Los alias ayudan cuando son convencionales y no ocultan significado.
La biblioteca estándar incluye math, random, csv, json y pathlib.
modulo.nombre muestra de dónde proviene una función.
Evita import * porque vuelve ambiguo el origen de los nombres.
¿Qué ventaja tiene escribir math.sqrt frente a importar sqrt directamente?
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Hace visible el espacio de nombres y reduce choques con otra función llamada sqrt. La importación selectiva puede ser válida cuando el contexto sigue siendo claro.
02
Crear módulos propios
Separar archivos ayuda cuando cada módulo tiene una responsabilidad
Un archivo utilidades.py puede definir funciones que otro script importa. El bloque if __name__ == "__main__" permite ejecutar una demostración solo cuando el archivo se abre directamente y no al importarlo.
Agrupa funciones relacionadas, no archivos arbitrariamente pequeños.
Evita ejecutar tareas costosas o destructivas durante la importación.
Documenta la interfaz que otros módulos pueden usar.
¿Qué evita el bloque if __name__ == "__main__"?
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Evita que el código de demostración se ejecute automáticamente al importar el módulo. Las definiciones quedan disponibles sin producir ese efecto lateral.
03
Aislar dependencias
Un entorno virtual separa paquetes por proyecto
pip instala paquetes en el intérprete activo. Un entorno virtual crea un espacio aislado para que dos proyectos usen dependencias distintas. Registrar versiones y un archivo de requisitos mejora la reproducibilidad.
Activa el entorno antes de instalar o ejecutar.
python -m pip vincula pip con el intérprete visible.
No subas la carpeta .venv; registra las dependencias necesarias.
¿Por qué “funciona en mi equipo” no basta como evidencia?
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Porque otro equipo puede tener versiones o paquetes diferentes. Un entorno reproducible registra el intérprete, las dependencias y los pasos necesarios para reconstruirlo.
Tu recorrido en tres ideas
- Un módulo es un archivo Python que expone nombres reutilizables
- Separar archivos ayuda cuando cada módulo tiene una responsabilidad
- Un entorno virtual separa paquetes por proyecto
CIERRE DE LA SECCIÓN
Comprueba que puedes usarlo
Antes de continuar, revisa estos tropiezos frecuentes y resuelve un caso sin copiar los ejemplos.
Usar import * y perder de vista de dónde proviene cada nombre.
Instalar paquetes globalmente y no poder reconstruir el entorno del proyecto.
Ahora hazlo sin guía
Separa funciones de conversión en un módulo propio, úsalas desde un programa principal y documenta cómo recrear el entorno.
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Una respuesta sólida:
- Los imports son explícitos y no producen efectos inesperados.
- El proyecto funciona desde un entorno virtual nuevo.
- Las dependencias y el comando de ejecución quedan registrados.