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Validación de datos de entrada en aplicaciones de Tkinter en Python

RiuNet: Institutional repository of the Polithecnic University of Valencia

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Validación de datos de entrada en aplicaciones de Tkinter en Python

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Roldán Blay, C. (2024). Validación de datos de entrada en aplicaciones de Tkinter en Python. http://hdl.handle.net/10251/202735

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/202735

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Title: Validación de datos de entrada en aplicaciones de Tkinter en Python
Author: Roldán Blay, Carlos
UPV Unit: 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
Issued date:
Abstract:
En este tutorial, nos adentraremos en el importante concepto de la validación de datos de entrada del usuario utilizando la estructura de control "try-except" y las clases de error en Python. La validación de datos es un ...[+]
Subjects: Validación de código , Validación de datos , Python errors , Python code , Python exceptions , Desarrollo de aplicaciones , Python (Lenguaje de programación) , Tkinter , Spyder , Anaconda , Programación en Python
UNESCO code: 3304 - Tecnología de los ordenadores (microelectrónica)
Copyrigths: Reconocimiento - No comercial - Sin obra derivada (by-nc-nd)
Type: Objeto de aprendizaje
URL: https://polimedia.upv.es/visor/?id=96e58be0-c4fd-11ee-8455-25027557fd23
Learning Resource Type: Screencast
Educational description: Para aprovechar al máximo este tutorial, es fundamental abordarlo con una mentalidad proactiva y de aprendizaje activo. A medida que se exploran los conceptos de validación de datos y las estrategias para tratar errores, resulta oportuno a aplicar estos conocimientos a otros proyectos y desafíos. Practicar con ejemplos y situaciones reales ayuda a dominar la habilidad de validar datos de entrada de manera confiable y a escribir un código más resistente a errores. Además, se aprende a utilizar clases de error personalizadas para organizar y gestionar de manera eficiente los diferentes tipos de errores que puedan surgir en las aplicaciones, lo que permite desarrollar aplicaciones más sólidas y profesionales en Python.
Intended End User Role: Alumno
Context: Ciclo superior
Difficulty: Dificultad media
Interactivity Level: Alto
Semantic Density: Alto
Typical Learning Time: 01 horas 00 minutos
Educational language: Español
Access rigths: PUBLICO

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