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Validación de datos de entrada en aplicaciones de Tkinter en Python

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de 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

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Metadatos del ítem

Título: Validación de datos de entrada en aplicaciones de Tkinter en Python
Autor: Roldán Blay, Carlos
Entidad UPV: 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
Fecha difusión:
Resumen:
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 ...[+]
Palabras clave: 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
Código UNESCO: 3304 - Tecnología de los ordenadores (microelectrónica)
Derechos de uso: Reconocimiento - No comercial - Sin obra derivada (by-nc-nd)
Tipo: Objeto de aprendizaje
URL: https://polimedia.upv.es/visor/?id=96e58be0-c4fd-11ee-8455-25027557fd23
Tipo de recurso educativo: Screencast
Descripción acerca del uso: 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.
Destinatario: Alumno
Contexto: Ciclo superior
Dificultad: Dificultad media
Nivel de interactividad: Alto
Densidad semántica: Alto
Tiempo típico: 01 horas 00 minutos
Idioma del destinatario: Español
Permiso de acceso: PUBLICO

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