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11 de enero de 2016

Bioinformática en C (y perl6 async)

Hola, y feliz año!
tras la última entrada, y antes de que escriba algo más completo sobre perl6,
parece que la gestión de tareas asíncronas tiene mucho potencial...

Pero vamos a lo que vamos. Hoy quería compartir un documento sobre cómo programar en C con los compiladores actuales, porque algunos todavía seguimos usando sintaxis anticuada y esto es relevante en nuestro campo, dado que hay muchas aplicaciones bioinformáticas escritas en C, normalmente por cuestiones de eficiencia.



El documento en cuestión es: https://matt.sh/howto-c

y ofrece un montón de trucos y recomendaciones para modernizar y simplificar la escritura de código en C, con ejemplos sencillos como éste para vectores dinámicos:

 uintmax_t arrayLength = strtoumax(argv[1], NULL, 10);
    void *array[arrayLength];

 /* Hace innecesario liberar el puntero al final.
    Ojo: debe ser un tamaño razonable para el sistema donde se ejecute. */

Ha sido traducido al español aquí y comentado/criticado aquí y en menéame,
un saludo,
Bruno



13 de mayo de 2015

Curso de Python para biólogos - Lección 7. Lectura y escritura de archivos

Con Python podemos leer, crear y modificar archivos de texto. Por ejemplo podemos leer un fichero con miles/millones de secuencias de DNA y extraer información del mismo, lo cual sería muy complicado de forma manual. Se verá un ejemplo al final de la lección.

Trabajando con directorios

Antes de empezar a crear y leer archivos, vamos a consultar el directorio de trabajo por defecto de Python con el comando 'os.getcwd', crear un nuevo directorio para trabajar en esta lección con 'os.makedirs' y cambiar el directorio de trabajo por este nuevo directorio ('os.chdir'). Para realizar todo ello primero tenemos que importar el módulo 'import os' (Operating System) que nos proporcionará los métodos mencionados. Un módulo es una extensión de Python y se debe importar para poder trabajar con sus herramientas.

Creación de archivos

Una vez que estamos en el directorio de trabajo deseado, vamos a crear un archivo llamado 'example.txt', para ello usaremos la función 'open' con la opción 'w' que indica escritura (write). El nuevo archivo será un objeto guardado en la variable 'f' y con el método 'write' podremos insertar un texto en el mismo. No debemos olvidar cerrar siempre el archivo después de leer o modificar sus contenidos con el método 'close'. Si abrimos el archivo con nuestro explorador de archivos, veremos el texto que contiene.

Usando un bucle 'for' podemos insertar automáticamente múltiples líneas de texto:

Lectura de archivos

Para leer un archivo, primero debemos abrirlo con la función 'open' y la opción 'r' que indica lectura (read). El método 'read' leerá todo el archivo de una vez si no se especifica ningún argumento. Importante, después de leerlo debemos cerrarlo con la función close.

Una  forma más adecuada de leer un fichero puede ser línea a línea con un bucle 'for', cada línea será almacenada en la variable 'line' en cada iteración.

Existen varias formas alternativas de leer los ficheros, entre ellas los métodos 'read' y 'readline', ambos aceptan especificar el número de caracteres que serán leídos. En próximas lecturas, Python continuará en la posición que terminó la anterior.

Ejercicio. Contar el número de genes codificantes que tiene el genoma de Escherichia coli

Para ello, primero descargaremos el fichero del proteoma de E. coli del siguiente enlace. Después, copiaremos el fichero descargado a nuestro directorio de trabajo. Y por último escribiremos un código en Python que cuente el número de veces que aparece el símbolo '>' al comienzo de una línea, dicho símbolo indica el comienzo de una proteína.

Si hemos hecho todo bien, el número de genes debería ser '4140', o similar (las nuevas versiones del genoma pueden variar ligeramente dicho número). Podemos confirmarlo en la web de KEGG.

Próxima lección

 En la próxima lección se hará una introducción a las expresiones regulares.

Curso de Python para biólogos - Lección 6. Bucles 'for'

En la lección de hoy presentaremos los bucles 'for', muy similares a los 'while' explicados en la lección 4, pero con un código más sencillo.

Bucles 'for':

Un bucle 'for', al igual que 'while', repite la ejecución de un bloque de código un número determinado de veces. Si invocamos el bucle 'for' con un nombre de variable más 'in' y una lista, el número de repeticiones vendrá determinado por el número de elementos de la lista, que serán pasados de uno en uno a la variable durante cada iteración. Veamos algunos ejemplos:

Con la función 'range' podemos especificar un listado de números que serán pasados a la variable especificada en el bucle. El primer parámetro de la función será el número inicial en el bucle, el segundo parámetro indicará el último número y el tercer parámetro proporcina el incremento a aplicar en cada iteración, por defecto el incremento es 1.

Como ya se ha comentado 'for' es una simplificación de 'while' cuando se trabaja con listas o números. El mismo código con 'while' es posible, pero será más largo y complejo.

Veamos como podemos usar 2 bucles 'for' anidados para recorrer los elementos de una matriz:

Sentencias de control de bucles: 'break', 'continue' y 'pass'

A veces nos interesará salir de un bucle (ya sea 'while' o 'for') antes de terminar todas las iteraciones, la forma de conseguirlo es mediante las sentencias de control 'break' y 'continue'. 'Break' terminará totalmente el bucle y continuará la ejecución del código del resto de programa. 'Continue' terminará la ejecución de una iteración y pasará directamente a la siguiente iteración del bucle, sin salir del bucle. 'Pass' no hace nada, es simplemente una sentencia que puede ser usada cuando no se requiere ejecutar ninguna acción pero es requerido escribir algo.

Bucles 'for' y diccionarios:

Los bucles 'for' también pueden ser útiles para procesar una a una las claves de un diccionario, sus valores o ambas cosas a la vez.


Ejercicios: 

Volvamos a los ejercicios propuestos en la lección anterior y resueltos con bucles 'while', veamos cómo pueden resolverse de una forma más sencilla mediante bucles 'for'.



Próxima lección

En la próxima lección se explicará como leer y escribir archivos con Python.



24 de abril de 2015

Diferentes formas de poblar una lista en R

Hola,

trabajando con Gene Ontologies (GOs) he empezado a hacer unas pruebas con una biblioteca de Bioconductor llamada topGO. Esta sirve para comprobar si los términos de GOs de un conjunto de genes son diferentes de los que encontramos en otro conjunto.

Por ejemplo, si tenemos los genes de un organismo y nos interesan los que en nuestro tratamiento aumentan su expresión, podemos comprobar si los términos GO asociados a estos últimos son diferentes de los que tenemos para el conjunto de todos los genes del organismo.

Pero uno de los pasos previos, antes de hacer tests estadísticos con topGO, es asociar nuestros genes a términos GO. En Bioconductor y otras bases de datos hay listas ya precalculadas que podemos utilizar. Sin embargo, por distintos motivos (por ejemplo, al trabajar con un organismo para el cual no está tan estudiada la anotación funcional), podemos querer cargar nuestras propias asociaciones para que topGO trabaje sobre ellas.

Ya que un gen puede tener asociado más de un término GO, los desarrolladores de topGO han decidido que la estructura de datos a utilizar sea una lista de vectores de caracteres (técnicamente una "named list of character vectors"). Dicho de otra forma, una lista de genes, con cada una de las entradas de la lista asociada a un vector de nombres de términos GO. Una opción, si queremos trabajar con nuestra propia anotación, es utilizar la función 'readMappings' de topGO, que crea esta estructura si le damos un formato de fichero adecuado:

"It consists of one line for each gene with the following syntax:
gene_ID/TAB/GO_ID1, GO_ID2, GO_ID3, ...."

La otra opción es que creemos nosotros mismos la lista de vectores a partir de los datos que queramos. A veces, cuesta menos transformar un fichero de datos a otro formato (y usar la función 'readMappings', por ejemplo), y otras es más conveniente mantener nuestro formato de fichero y manipularlo como estructura de datos, sin crear otro fichero. En este caso, es además una buena oportunidad para probar algunas estructuras de datos y sentencias de R, que es lo que haremos nosotros.

¿Cómo es el formato de datos que tenemos en el fichero inicial? Obviamente no es el formato requerido por topGO (pues usaríamos la función 'readMappings' sin más). Nosotros vamos a partir de una tabla con 2 columnas (separadas por tabulador): una para el identificador del gen, la otra para un identificador de término GO. De esta forma, los distintos términos GO de cada gen quedan realmente en varias líneas:

gene_1    GO:000001
gene_1    GO:000004
gene_2    GO:000003
...

Esto obviamente puede cambiar según el origen de los datos, con qué programa se hayan obtenido las anotaciones, etc.

No vamos a entrar en detalles aquí sobre cómo leer el fichero con R o en dar ejemplos concretos de los datos. Es muy fácil generarlos y no es el objetivo de esta entrada. Lo importante para entender el código es que vamos a trabajar con la salida de read.table, en la variable 'go_tab', que será de tipo data.frame. En 'go_tab', los campos de las dos columnas se llaman 'identifier' (la columna con genes) y 'GOterm' (la columna con términos GO).

Vamos a ver varias alternativas para transformar éste 'data.frame' en una lista de vectores. En primer lugar, probaremos creando directamente una lista que iremos poblando con un bucle 'for'. Éste código es muy legible e intuitivo y programadores de muchos lenguajes diferentes pueden entenderlo fácilmente con solo echarle un vistazo.

El código completo de éste fragmento:

 gene2GO = list()  
 for (i in seq(1:nrow(go_tab))) {  
  identifier = go_tab$identifier[i]  
  go_term = go_tab$GOterm[i]  
  if (identifier %in% names(gene2GO)){  
   gene2GO[[identifier]] = c(gene2GO[[identifier]], as.character(go_term))  
  } else {  
   gene2GO[[identifier]] = as.character(go_term)  
  }  
 }  

En éste ejemplo, por tanto, vamos a recorrer la tabla de datos (go_tab) importada del fichero, e iremos construyendo nuestra lista final (gene2GO) concatenando nuevos términos GO para cada gen:

 gene2GO[[identifier]] = c(gene2GO[[identifier]], as.character(go_term))  

Vemos aquí una de las peculiaridades de R en el manejo de listas, que es el uso de corchetes dobles '[['. Si hay dudas de por qué se usa aquí '[[' en lugar de '[', la explicación rápida es que en R para acceder a datos en una lista hay que usar '[['. Para ampliar esto, está detallado en http://adv-r.had.co.nz/Subsetting.html

Sin embargo, éste método es bastante lento en mi equipo (Dell Optiplex 9010) y con mis datos (unas 90.000 filas en el fichero de entrada). Pongamos, por referencia y para comparar con métodos que veremos a continuación, que éste ejemplo en el que usamos una lista y un bucle 'for' tarda 1' (54'' en promedio, realmente).

Parte de por qué es así puede tener que ver con el bucle 'for'. Más adelante veremos alguna alternativa al bucle. Sin embargo, también tiene que ver el rendimiento de la búsqueda de los elementos en la lista.

Una alternativa al operador '%in%' podría ser:

 if (exists(identifier, gene2GO)){  

Pero en principio esta opción es más lenta, en mi caso unos 2' (1'57'').

En ambos casos, la comprobación la hacemos para acceder después al gen en cuestión. Por tanto, se está buscando 2 veces el mismo elemento en la lista: una en la comprobación, otra al obtener el elemento. Una forma de evitar esto sería cogiendo directamente el objeto (1 sola búsqueda) y comprobando si existe o no (NULL):

 current = gene2GO[[identifier]]  
 if (is.null(current)){  

(Nota: ojo que ahora el if comprueba si NO existe, no si existe como en los ejemplos anteriores).

Vemos que con esta otra forma tenemos un tiempo promedio de unos 26''. Aproximadamente la mitad que con el uso de '%in%', como esperaríamos.

Sin embargo, ya hemos comentado antes que el uso de un bucle 'for' en R también puede tener algo que ver con la velocidad de nuestro código (por ejemplo ver: http://faculty.nps.edu/sebuttre/home/R/apply.html). En R se suele preferir utilizar funciones que van recorriendo las estructuras de datos y aplicando una función sobre cada elemento de la estructura. Es el caso de la familia de funciones 'apply' (ver por ejemplo https://nsaunders.wordpress.com/2010/08/20/a-brief-introduction-to-apply-in-r/). Veamos el equivalente al código anterior usando la función 'apply':

 gene2GO = list()  
 add_to_list <- function(go_tab){   
  identifier = go_tab[[1]]  
  go_term = go_tab[[2]]  
  current = gene2GO[[identifier]]  
  if (is.null(current)){  
   gene2GO[[identifier]] <<- as.character(go_term)  
  } else {  
   gene2GO[[identifier]] <<- c(gene2GO[[identifier]], as.character(go_term))  
  }  
 }  
 invisible(apply(go_tab, 1, add_to_list))  

Ahora está tardando unos 21'' en mi máquina. Una ligera mejora respecto al uso del bucle 'for', que podría tener impacto en conjuntos de datos muy grandes o cuando queremos correr muchos análisis.

Vemos varias peculiaridades en el código anterior. La función 'apply' va a recorrer nuestra lista y llamará a la función 'add_to_list' para cada elemento. Sin embargo, en nuestro caso no queremos simplemente transformar los elementos de la lista (por ejemplo, formateando el nombre del gen), si no que queremos poblar una estructura de datos diferente a partir de los valores de la lista recorrida. Por eso se utiliza el operador <<-:

"The operators are normally only used in functions, and cause a search to made through parent environments for an existing definition of the variable being assigned."

Otra posible opción sería utilizar un parámetro opcional en la función, pero no me queda claro que vaya a funcionar para escribir en él, ya que el parámetro (la lista de vectores que estamos creando) necesitaría pasarse por referencia, y me suena que en R no he pasado parámetros así anteriormente ¿Os suena? ¿Algún consejo sobre esto? ¿Alguna otra opción?

La otra peculiaridad es la función 'invisible'. Ya que las funciones en R devuelven un valor y 'apply' lo propaga para obtener la posible transformación de 'go_tab' en otra cosa, si no asignamos el resultado de 'apply' a una variable tendremos el resultado en nuestra salida. Para evitar esto, podemos asignar el resultado a una variable "dummy" o utilizar el método 'invisible', que a mi me ha parecido más adecuado y legible.

Otra diferencia, más básica, es cómo accedemos a nuestros datos originales. En el primer ejemplo, lo que hacíamos es acceder a los campos del 'data.frame' y, en un campo dado, obtener el dato correspondiente según el bucle for:

identifier = go_tab$identifier[i]

Con 'apply' en cambio estamos recibiendo cada una de las líneas del 'data.frame' como un 'vector', por lo que accedemos directamente a los datos en éste vector:

identifier = go_tab[[1]]

Por ahora hemos mejorado nuestro algoritmo cambiando la forma de comprobar la existencia de un elemento en la lista para luego obtenerlo, y pasando de un bucle 'for' a usar la función 'apply'. Pero aún podemos ir más allá. ¿Por qué utilizar una lista? Quizás podamos mejorar el rendimiento utilizando un entorno con un mapeado "hash" (https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/base/html/environment.html).

 gene2GO = new.env()  
 add_to_list <- function(go_tab){  
  identifier = go_tab[[1]]  
  go_term = go_tab[[2]]  
  current = gene2GO[[identifier]]  
  if (is.null(current)){  
   gene2GO[[identifier]] <<- as.character(go_term)  
  } else {  
   gene2GO[[identifier]] <<- c(gene2GO[[identifier]], as.character(go_term))  
  }  
 }  
 invisible(apply(go_tab, 1, add_to_list))  
 gene2GO = as.list(gene2GO)  

Aquí, en lugar de una lista creamos un entorno ('environment'), que por defecto utiliza una función "hash" para mapear su contenido. Por lo demás, como vemos, lo estamos manejando aquí de forma muy similar a la lista, aunque hemos añadido al final una conversión a formato de lista (en una sola línea pasamos de nuestro "hash" a una lista de vectores).

Éste código tarda unos 7'', incluída la conversión. Hay que tener en cuenta que el uso de un "hash" puede ser más o menos aconsejable según el volumen de datos con el que se trabaje. Desde luego, con nuestros datos, hemos mejorado bastante el rendimiento prestando atención a distintas alternativas que ofrece R y cuál sería la mejor combinación de las que hemos probado.

Y ya tendríamos nuestra lista creada. Nuestra intención era utilizar esta lista para informar a topGO de qué términos de GOs se relacionan con nuestros genes ¿recordáis? Le pasaremos esta lista a topGO como parámetro 'gene2GO' en la función en la creamos el primer objeto necesario con éste paquete, e indicaremos que la función de anotación es del tipo "annFun.gene2GO". Para eso, y terminar así la preparación de los datos, tendríamos que importar las listas de genes a comparar, o una sola lista con todos pero con algún criterio que permita diferenciar un subconjunto de otro. Crearíamos entonces el objeto con:

 GOdata <- new("topGOdata", description="whatever", ontology = "BP", allGenes = background, geneSel = test,   
          annot = annFUN.gene2GO, gene2GO = gene2GO, nodeSize = 10)  

Donde:
'background' es nuestro conjunto de genes de referencia.
'test' es el grupo de genes que estamos interesados en comparar con la referencia.
'gene2GO' la lista que hemos generado.

Seguiríamos entonces con las siguientes fases de topGO: los test de enriquecimiento y el análisis de los resultados. Si te ha entrado el gusanillo de probar, topGO está perfectamente documentado:

http://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/topGO/inst/doc/topGO.pdf

Un saludo!


23 de marzo de 2015

Curso de Python para biólogos - Lección 5. Funciones y ejercicios prácticos

Hoy descansaremos un poco y sólo explicaremos un nuevo concepto teórico, pero muy importante, las funciones en Python. Tras ello se propondrán varios ejercicios para aplicar los conocimientos adquiridos en las lecciones previas (1, 2, 3 y 4).

Funciones en Python

Una función es un bloque de código que toma ciertos datos o variables como argumentos y devuelve otros datos o variables como resultado. Aunque no nos hayamos dado cuenta, ya hemos usado funciones anteriormente: print(), input(), int(), str(), len(), type(), min(), max()...dichas funciones vienen por defecto con Python y alguien las ha escrito previamente para que nosotros las podamos usar. La importancia fundamental de las funciones es que nos permiten escribir un código una sola vez y utilizarlo todas las veces que sea necesario sin volver a escribirlo, lo cual nos ahorra tiempo y simplifica los programas.

Las funciones se especifican con 'def' seguido del nombre de la función y entre paréntesis tantas variables como argumentos utiliza, estas variables guardarán los argumentos que demos al llamar a la función. No hay que olvidar los dos puntos al final de esta primera línea y escribir el bloque de código de la función tabulado (4 espacios). Al final de la función el resultado de la misma se devuelve con el comando 'return'. Para ejecutar o llamar una función simplemente hay que escribir su nombre y entre paréntesis sus argumentos. El resultado/s de las funciones los podemos guardar en variables o usarlos directamente.

Veamos en el primer ejemplo cómo escribir una función que realiza la suma de dos números y la devuelve como resultado. En el segundo ejemplo, la función recibe un nombre y devuelve una frase dando la bienvenida.

Ejercicio 1: Calcular el factorial de un número

El factorial de un número se define como el producto de todos los números enteros positivos desde 1. El ejercicio propuesto consiste en escribir una función que lo calcule usando un bucle 'while' que vaya restando (o sumando) número a número y guardando el resultado de la multiplicación por el anterior. No vale mirar en Google y usar funciones ya escritas.

Ejercicio 2: Contar el número de nucleótidos en una secuencia de DNA

Ahora escribiremos una función que cuente el número de pares de bases de una secuencia de DNA tomada como argumento de la función. Creo que este problema será más sencillo que el anterior, el código de la función puede ocupar tan sólo una línea, pero sugiero utilizar el bucle 'while' para leer letra a letra y aprender más.

Ejercicio 3: Encontrar un codón de inicio de la traducción en una secuencia de DNA

El ejercicio consiste en encontrar el codón de inicio de la traducción, osea la palabra 'ATG', en una secuencia de DNA. La función puede ser muy sencilla utilizando expresiones regulares, pero como no las hemos estudiado todavía, propongo reutilizar el código del Ejercicio 2 que debería leer letra a letra la secuencia e ir extrayendo palabras de 3 letras en cada iteración del bucle. Comprobar si la palabra es 'ATG' con una sentencia condicional, si lo es retornar la posición como resultado de la función, y si no seguir hasta terminar de leer toda la secuencia.

Ejercicio 4: Calculando una secuencia consenso

El último ejercicio de hoy consiste en escribir una función que tome como argumentos 3 secuencias de DNA (preferiblemente de la misma longitud, para evitar problemas y errores, si no calcular el consenso hasta la longitud de la secuencia más corta) y devuelva una única secuencia que contenga en cada posición el nucleótido más frecuente o en su defecto la letra 'N'. Este ejercicio es el más complejo y requiere utilizar bucles 'while', sentencias condicionales...


Buena suerte y nos vemos en la próxima lección.

19 de marzo de 2015

Curso de Python para biólogos - Lección 4. Entrada de datos y bucles while

En esta nueva lección aprenderemos a pedir datos al usuario desde nuestro programa y a realizar nuestros primeros bucles. Como veremos, un bucle consiste en repetir un bloque de código varias veces sin tener que volver a escribirlo.

Entrada de datos desde la línea de comandos

A veces necesitaremos introducir datos en nuestro programa de forma interactiva, lo que significa que preguntaremos o pediremos al usuario cierta información (por ej. linux siempre nos pregunta antes de instalar un nuevo programa y debemos responder 'yes' o 'no'). En Python se utiliza la función 'input', dicha función devuelve el texto introducido por el usuario antes de pulsar Enter. El texto tendrá formato de cadena (string), por lo que no podrá ser utilizado directamente en caso de ser un número, habrá que convertir la cadena en número.

Conversión entre diferentes formatos de datos

Muchas funciones y métodos de Python sólo aceptan un tipo de datos, por ejemplo 'print' requiere cadenas o las operaciones aritméticas requieren números. Los tipos de datos que conocemos son: números, cadenas, listas y diccionarios. Simplificando, en Python existen 2 clases de números, los enteros (int) y los decimales (float). Por ello es importante conocer cómo convertir una cadena (devuleta por la función 'input' por ejemplo) en un número antes de realizar operaciones aritméticas, o convertir un número en una cadena antes de imprimirlo.
Si intentamos elevar al cuadrado un número introducido mediante 'input' nos dará error, porque antes deberemos convertir la cadena devuelta por 'input' en un tipo de número (int o float).
Si el texto devuelto por 'input' contiene decimales, al intentar convertirlo en número entero nos devolverá un error. La solución es convertirlo a decimal primero. Pero cuidado, operar con números enteros es diferente que con números decimales, y los resultados pueden variar mucho.

Validación de datos con 'try' y 'except':

Como hemos visto en los ejemplos anteriores, muchas veces tenemos errores al intentar operar con los diferentes tipos de datos. Una forma de evitar problemas es detectar los errores con la sentencia 'try:' y evitar que se ejecute el código que origina el error para ejecutar un código alternativo especificado por 'except:'. Se podría traducir cómo: "en caso de error... hacer lo siguiente...".
 Notar cómo siempre hay diferentes maneras de hacer lo mismo...
Pero 'try' y 'except' no son milagrosos, no permiten por ejemplo corregir errores en la sintaxis de nuestro código, como puede ser olvidarnos un paréntesis o unas comillas.

Bucles 'while':

Por fin vamos a adentrarnos en el fascinante mundo de los bucles. Un bucle es un bloque de código que es ejecutado varias veces, pero sólo hay que escribirlo una vez :)

La particularidad de un bucle 'while' es que es ejecutado indefinidamente (bucle infinito) mientras la condición que le sigue es cierta (True). Como en el caso de las sentencias condicionales con 'if', el código a ejecutar mientras se cumpla la condición debe ser tabulado 4 espacios para ser reconocido por Python. Veamos unos ejemplos.
Empecemos a aplicar los conocimientos adquiridos y veamos cómo usar sentencias condicionales (if...elif...else...) dentro de un bucle, la tabulación será muy importante...

Ejercicio1. Programa para adivinar un número:

Para terminar la lección haremos dos ejercicios muy interesantes. El primero será escribir un código que genera un número aleatorio entre 1 y 100, y nos preguntará sucesivante por el número hasta que lo adivinemos. Las primeras líneas (from random import randint y number=randint(1,100)) son necesarias para generar el número aleatorio guardado en la variable 'number' pero serán explicadas en próximas lecciones.
Pero, qué pasa si nos equivocamos y no escribimos un número? El programa devolverá un error a no ser que nos preparemos para ello:

Ejercicio2. Cantar una canción

En el último ejercicio de hoy, crearemos un código que nos pida escribir una canción línea a línea y después la mostrará en pantalla 2 veces, imprimiendo línea por línea con un bucle 'while'.
  
Próxima lección: bucles 'for' 




9 de marzo de 2015

Curso de Python para biólogos - Lección 3. Data comparison and conditional statements

Comenzamos la semana con una nueva lección de Python, todavía no quedan un par de lecciones de conceptos básicos antes de empezar a hacer algún pequeño programa para resolver problemas biológicos. En la presente lección explicaremos cómo se pueden comparar datos y condicionar la ejecución del código de acuerdo a dichas comparaciones.



Expresiones booleanas

Una expresión booleana es una comparación entre 2 valores o variables que devuelve un resultado de cierto (true) si ambos valores son iguales o ambas variables contienen el mismo valor y falso (false) si son diferentes. True y false son los dos únicos valores de otro tipo de datos llamado booleano (pero no queremos explicar más tipos de datos, con los ya vistos es suficiente: números, cadenas, listas y diccionarios).

Operadores de comparación y lógicos

Se denominan operadores de comparación a las expresiones mostradas en la imagen (==, !=, <, >, <= y >=), permiten realizar comparaciones de dos valores o variables con 2 únicos posibles resultados: true o false.
Los comparadores lógicos son 'and', 'or' and 'not' y permiten combinar diferences comparaciones. En la tabla se muestran los posibles resultados. 'and' da como resultado true si todas las comparaciones son ciertas y false si una de ellas es falsa. 'or' devuelve true si al menos una de las comparaciones es cierta y false si todas son falsas. 'not' cambia el resultado de una comparación de true a false o al contrario.
 Veamos unos ejemplos:

Sentencias condicionales

Una sentencia condicional decide si se ejecuta o no el código indentado que le sigue a continuación, si la comparación es cierta el código se ejecuta, si es falsa no sucede nada. Las sentencias condicionales se escriben con el operador 'if' seguido de una comparación y termina con dos puntos ':'. En las siguientes líneas se escribe el código indentado con espacios o tabulador (recomendado 4 espacios). El código indentado sólo se ejecutará si la comparación da como resultado true.
Las sentencias condicionales se pueden hacer más completas añadiendo condiciones con el operador 'elif'. Si la primera condición (con 'if') no se cumple, se pasará a comprobar si se cumple la segunda (con 'elif') y así sucesivamente hasta que se agoten las condiciones. Si todas las comparaciones con 'if' y 'elif' son falsas, entonces se ejecutará el código especificado por el operador 'else'.
Para usar las sentencias condicionales con listas, o con valores de diccionarios (recordar dict.values() devuelve una lista de los valores asociados a las claves y dict.keys() devuelve una lista de todas las claves) existe la expresión if in :. Dicha expresión permite buscar un valor en una lista y si lo encuentra ejecuta el código indentado. Es una expresión muy útil que usaremos en futuras lecciones.

Condicionales anidados

Para terminar por hoy veremos une ejemplo donde hay una combinación de comparaciones y operadores lógicos muy larga y que hace confuso el código (lo que también propicia errores al escribirlo, por ejemplo si nos dejamos un paréntesis). El mismo código se puede escribir introduciendo unas sentencias condicionales dentro de otras, el código es más largo, pero también más claro y conciso. Cada sentencia condicional que se escribe debe ser indentada, si escribimos una sentencia condicional dentro de otra deberemos indentar el doble de espacios.

Próxima lección

En la próxima lección veremos como pedir al usuario que introduzca datos y cómo realizar bucles 'while'.