<jupyter_start><jupyter_text>**Introdución**Para manejar un código limpio en Python, podemos seguir las siguientes recomendaciones:1. Manejar siempre minuscula.2. Se puede añadir números3. Aparecera error si no están seguidos de la declaración de la variable con el número asignado, es decir. Ejemplo: ana1(correcto) ana 1 (incorrecto por el espacio = error)En python hay varios tipos de datos compuestos y estan disponibles por defecto en los interpretes.**¿De qué tipo?**1. Númericos2. Secuencias3. Mapeos4. Conjuntos usados para agrupar otros valores**Diferencia entre constantes y variables**En matemáticas llamamos constante a una magnitud que no cambia con el paso del tiempo.Ejemplo 1: Contabilidad: Gastos fijos, muebles de oficina.Ejemplo 2: 6Por otro lado, el concepto de variable, la podemos definir como la cantidad que es susceptible a tomar distintos valores numéricos.Ejemplo:<jupyter_code>x=30
print (x)<jupyter_output>30<jupyter_text>**Tipos de datos****Enteros**-Son los números que no tienen decimales-Pueden ser positivos y negativos<jupyter_code>a=int(3.44)
print (a)<jupyter_output>3<jupyter_text>El comando int es para hacer alusión a números enteros. A parte el comando float, permite valores decimales.<jupyter_code>b=float(0.23)
print (b)<jupyter_output>0.23<jupyter_text>**Tipo Cadena**Las cadenas son texto ecerrado entre comillas (Simples o dobles) y se pueden conformar de diferentes caracteres (númericos, alfabéticos, especiales /&%$). TENER EN CUENTA, LAS CADENAS ADMITEN OPERADORES COMO LA SUMA Y RESTA. (Variable String)<jupyter_code>Val2= "<NAME>"
print (Val2)
val1 = "Aleja"
print(val1)
n= "Aprender"
z= "Python"
nz= n+""+z
print (n,z)
#Tipo cadena lo cambio a string
q= "5"
p= "2"
b= int(p)
c= int(q)
print (b-c)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>**Tipo Booleanos**Este tipo de variable solo tendrá un valor Verdadero o Falso**Nota**Son valoresmuy usados en condicionales y bucles<jupyter_code>lola= False
print("El valor es verdadero:", lola, ",el cual es de tipo", type(lola))<jupyter_output>El valor es verdadero: False ,el cual es de tipo <class 'bool'><jupyter_text>Python cuenta con tipos de datos que admiten colecciones:1. Listas2. Tuplas3. Diccionarios**Tipo de conjuntos:**Son una colección de datos sin elementos que se repiten<jupyter_code>fru= "pera", "manzana", "naranja"
color = "morado", "blanco", "azul"
print (fru, color)<jupyter_output>('pera', 'manzana', 'naranja') ('morado', 'blanco', 'azul')<jupyter_text>**Tipo Listas**Son listas que almacenan vectores.Las listas siempre empiezan a nombrarse desde el elemento cero.Ejemplo de listas en Python<jupyter_code>ines= ['1','uva','lila','perro', 'celular', 'micro','botella', 'tetero','10']
print(ines)
fe= ines[0:3:2]
print(fe)<jupyter_output>['1', 'uva', 'lila', 'perro', 'celular', 'micro', 'botella', 'tetero', '10']
['1', 'lila']<jupyter_text>**Tipo tuplas**Es una lista que no se puede modificar después de la modificación de esta:Son de caracter de conjuntoTuplas anidadas: Agrupación (Tuplas).<jupyter_code>tupla= 23, 28, 'hello'
print (tupla)
#ANIDADO, es agrupado, como el siguiente:
OTRA= tupla, (1,2,3,4)
print (OTRA)<jupyter_output>(23, 28, 'hello')
((23, 28, 'hello'), (1, 2, 3, 4))<jupyter_text>**Tipo Diccionarios**Define los datos uno a uno, entre un campo (ID= IDENTIFICADOR, CLAVE) y un valor<jupyter_code>Datos_b= {
    "Nombres": "Diana",
    "Apellido": "Perea",
    "Cedula":"12345",
    "Est_Civil": "viuda",
    "Lugar_Naci": "Neiva",
    "Fecha de nacimiento": "24/12/1980",
}
print("ID del diccionario", Datos_b.keys())
print("ID del diccionario", Datos_b.values())
print("ID del diccionario", Datos_b.items())
print("Cedula", Datos_b['Cedula'])<jupyter_output>ID del diccionario dict_keys(['Nombres', 'Apellido', 'Cedula', 'Est_Civil', 'Lugar_Naci', 'Fecha de nacimiento'])
ID del diccionario dict_values(['Diana', 'Perea', '12345', 'viuda', 'Neiva', '24/12/1980'])
ID del diccionario dict_items([('Nombres', 'Diana'), ('Apellido', 'Perea'), ('Cedula', '12345'), ('Est_Civil', 'viuda'), ('Lugar_Naci', 'Neiva'), ('Fecha de nacimiento', '24/12/1980')])
Cedula 12345<jupyter_text>**Ejemplo práctico (caracteristicas de los carros)**<jupyter_code>Carros_0={}
Carros_0['tam']='grande'
Carros_0['color']= 'negro'
Carros_0['marca']= 'renault'
Carros_0['precio']= 60

Carros_1={}
Carros_1['tam']='pequeño'
Carros_1['color']= 'blanco'
Carros_1['marca']= 'renault'
Carros_1['precio']= 37
print (Carros_0)
print (Carros_1)

Compra0= Carros_0['precio']
Compra1= Carros_1['precio']
Compratotal= Compra0+Compra1

print ("La compra total fue de:", Compratotal)<jupyter_output>{'tam': 'grande', 'color': 'negro', 'marca': 'renault', 'precio': 60}
{'tam': 'pequeño', 'color': 'blanco', 'marca': 'renault', 'precio': 37}
La compra total fue de: 97
{'fraction_non_alphanumeric': 0.15001047559187095, 'fraction_numerical': 0.02870312172637754, 'mean_word_length': 7.132879045996593, 'pattern_counts': {'":': 6, '<': 34, '<?xml version=': 0, '>': 34, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '10', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '543219', 'license': 'MIT', 'n_tokens_mistral': 2015, 'n_tokens_neox': 1900, 'n_words': 515, 'path': 'Clase_2_MD.ipynb', 'repo_name': 'nacarrillor/MDigital', 'size': '4777'}