Roldán Blay, C. (2022). Detección y manejo de errores en Python. http://hdl.handle.net/10251/183837
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Title:
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Detección y manejo de errores en Python
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Author:
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Roldán Blay, Carlos
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UPV Unit:
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Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials
Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica
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Issued date:
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Abstract:
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En este vídeo se explica el manejo de los errores (detección y ejecución condicional) utilizando instrucciones de tipo try except en Python, lo que permitirá avisar al usuario de errores y evitará que los programas fallen ...[+]
En este vídeo se explica el manejo de los errores (detección y ejecución condicional) utilizando instrucciones de tipo try except en Python, lo que permitirá avisar al usuario de errores y evitará que los programas fallen súbitamente. Se trata de datos muy útiles para comprobar condiciones y para plantear estructuras de código condicional. En el vídeo se ejecutan ejemplos en el entorno de programación de Anaconda utilizando el IDE de Spyder. Los ejemplos explicados tratan de aclarar cualquier duda que pueda surgir al enfrentarse a estas acciones, especialmente con los comentarios añadidos durante la ejecución.
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Subjects:
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Python (Lenguaje de programación)
,
Python exceptions
,
Estructuras condicionales
,
Detección de errores
,
Handle
,
Spyder
,
Anaconda
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UNESCO code:
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3304 - Tecnología de los ordenadores (microelectrónica)
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Copyrigths:
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Reconocimiento - No comercial - Sin obra derivada (by-nc-nd)
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Type:
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Objeto de aprendizaje
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URL:
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https://polimedia.upv.es/visor/?id=9d1e8680-bdf6-11eb-bb4b-130103cd993f
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Learning Resource Type:
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Screencast
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Educational description:
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Para alcanzar los resultados da aprendizaje el vídeo debe visualizarse con actitud proactiva. Se recomienda repetir los ejemplos explicados en el vídeo o incluso alternarlos y combinarlos para afianzar el aprendizaje, ya que los inicios en Python suelen ser costosos y resulta complicado encontrar toda la información necesaria para programar en este lenguaje. El entorno elegido para el vídeo, llamado Anaconda, especialmente con el IDE de Spyder, facilita enormemente la obtención de la ayuda y las herramientas necesarias para programar en Python, por lo que, si se pueden repetir estos ejemplos en este mismo entorno, ello podrá resultar en una mayor comprensión de la programación en Python.
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Intended End User Role:
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Alumno
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Context:
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Primer ciclo
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Difficulty:
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Dificultad media
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Interactivity Level:
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Medio
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Semantic Density:
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Medio
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Typical Learning Time:
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30 minutos
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Educational language:
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Español
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Access rigths:
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PUBLICO
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