Como ya hemos comentado anteriormente, Python se encuentra entre los lenguajes más populares para los programadores y los empleadores actualmente. ¡Nosotros te lo contamos en nuestro blog!
¿Qué proyectos puedo hacer con Python?
Hay que tener en cuenta, que, independientemente del nivel que tengamos antes de escoger un proyecto, debemos tener conocimientos al menos en:
- Declaración de variables.
- Obtención de información de entrada.
- Almacenamiento de información.
- Utilización de bucles.
- Cómo escribir funciones.
Par o impar
Primero, preguntamos un número entre 1 y 100, por ejemplo. Una vez el usuario nos proporciona el número, comprobamos si es par o impar y devolvemos el mensaje con el resultado.
Mad Lib
Para realizarlo, hay que pedir al usuario que introduzca varias sentencias: un nombre, un adjetivo, una acción… Una vez obtenidas las entradas, se reorganizan para construir su propia historia.
Podéis verlo aquí en YouTube, y aquí el código en Github.
Contador de palabras
Preguntaremos al usuario en qué piensa. Una vez introducida la respuesta, contaremos las palabras en la frase e imprimiremos el resultado.
Podéis obtener el código en Github aquí.
Información de la biografía
Para desarrollar este proyecto, preguntamos al usuario su información personal mediante varias preguntas. Mientras introduce la información, debemos revisar si es válida, y después, imprimiremos un resumen de la información ingresada.
Piedra, Papel, Tijeras (o Piedra, Papel, Tijeras, Lagarto, Spock, según se prefiera)
Se trata de un juego popular, y su versión más friki.
Podéis verlo aquí en un vídeo de YouTube.
Adivinar el número oculto
Preguntaremos al usuario un número entre 1 y 50. Si se introduce otro número, lo indicaremos con un error y pediremos otro número. Haremos lo mismo si no aciertan el número oculto, dándoles la opción de introducir un nuevo número, continuar, o dejar de jugar.
Podemos, además, vitaminar este juego introduciendo pistas como “el número es menor” o “el número es mayor”.
Podéis ver el enlace de YouTube aquí.
Calculadora de propinas
El objetivo de este desarrollo es averiguar qué cantidad de propina habría que dejar tras un servicio. Para ello, haremos dos preguntas: una será de cuánto es la factura, y la otra es cómo valoramos el servicio recibido. En base a lo satisfechos que hemos quedado, podemos estipular un porcentaje u otro de propina.
Framework de pruebas para Python
A continuación, os hablaremos de cuáles son los framework más utilizados para la gestión de las pruebas en Python. ¡Podéis utilizarlos para los proyectos que os hemos recomendado!
Robot Framework
Generalmente se utiliza para las pruebas de aceptación. También puede utilizarse en IronPython y en Jython. Se encuentra disponible en Windows, MacOS y Linux entre otras.
- Ventajas: creación de casos de pruebas legibles mediante la palabra clave; facilidad de uso en la sintaxis de los datos; utilización de elementos individuales en proyectos separados; gran número de API; uso de Selenium Grid (ejecución paralela de pruebas).
- Desventajas: la creación de informes HTML es complicada y no hay soporte para pruebas paralelas.
Pytest
Ayuda a automatizar pruebas de todo tipo, destacando especialmente las pruebas de software. Es fácil de aprender y usado por los equipos de control de calidad.
- Ventajas: soporta pruebas compactas; no requiere depuración; creación fácil de casos de prueba; es extensible mediante complementos; desarrollo fácil que minimiza errores.
- Desventajas: tiene mala compatibilidad a la hora de exportar proyectos.
PyUnit o UnitTest
Proporcionan métodos de afirmación, limpieza y configuración de las pruebas.
- Ventajas: no requiere instalar módulos adicionales; fácil de trabajar; realiza ejecuciones de prueba simples y flexibles; generación rápida de informes de prueba.
- Desventajas: confusión entre métodos; intenciones poco claras del código de prueba y código repetitivo.
Behave
Permite ejecutar pruebas de BDD. Similar a SpecFlow y Cucumber. Permite escribir casos de prueba de manera fácil y legible para humanos.
- Ventajas: coordinación sencilla entre equipos; ejecución de cualquier caso de prueba; promueve el razonamiento y pensamiento detallados; proporciona claridad en QA y la salida de desarrolladores.
- Desventajas: solo sirve para pruebas de caja negra (black box testing).
Lettuce
Herramienta de automatización basada en el comportamiento de los datos. Fácil de usar.
- Ventajas: lenguaje simple; permite crear más de un escenario; apoya la cooperación entre el desarrollo y el control de calidad; ejecuta casos de pruebas de caja negra.
- Desventajas: requiere coordinación entre evaluadores, desarrolladores y las partes interesadas.
Y tú, ¿has pensado en comenzar con Python? ¡Cuéntanoslo en los comentarios!
