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dc.contributor.author | Roldán Blay, Carlos | es_ES |
dc.date.accessioned | 2024-02-21T12:02:40Z | |
dc.date.available | 2024-02-21T12:02:40Z | |
dc.date.issued | 2024-02-21T12:02:40Z | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10251/202735 | |
dc.description.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 paso crucial en el desarrollo de aplicaciones robustas, ya que garantiza que los datos ingresados por el usuario cumplan con ciertos criterios antes de ser procesados. Este tutorial sirve de guía a través de ejemplos prácticos y ejercicios que muestran cómo utilizar la estructura "try-except" para detectar y gestionar errores de entrada de manera efectiva, así como cómo crear clases de error personalizadas para manejar situaciones específicas de manera más organizada y comprensible. | es_ES |
dc.description.uri | https://polimedia.upv.es/visor/?id=96e58be0-c4fd-11ee-8455-25027557fd23 | es_ES |
dc.language | Español | es_ES |
dc.rights | Reconocimiento - No comercial - Sin obra derivada (by-nc-nd) | es_ES |
dc.subject | Validación de código | es_ES |
dc.subject | Validación de datos | es_ES |
dc.subject | Python errors | es_ES |
dc.subject | Python code | es_ES |
dc.subject | Python exceptions | es_ES |
dc.subject | Desarrollo de aplicaciones | es_ES |
dc.subject | Python (Lenguaje de programación) | es_ES |
dc.subject | Tkinter | es_ES |
dc.subject | Spyder | es_ES |
dc.subject | Anaconda | es_ES |
dc.subject | Programación en Python | es_ES |
dc.title | Validación de datos de entrada en aplicaciones de Tkinter en Python | es_ES |
dc.type | Objeto de aprendizaje | es_ES |
dc.lom.learningResourceType | Screencast | es_ES |
dc.lom.interactivityLevel | Alto | es_ES |
dc.lom.semanticDensity | Alto | es_ES |
dc.lom.intendedEndUserRole | Alumno | es_ES |
dc.lom.context | Ciclo superior | es_ES |
dc.lom.difficulty | Dificultad media | es_ES |
dc.lom.typicalLearningTime | 01 horas 00 minutos | es_ES |
dc.lom.educationalDescription | 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. | es_ES |
dc.lom.educationalLanguage | Español | es_ES |
dc.upv.convocatoriaDocenciaRed | 2023-2024 | es_ES |
dc.upv.ambito | PUBLICO | es_ES |
dc.subject.unesco | 3304 - Tecnología de los ordenadores (microelectrónica) | es_ES |
dc.rights.accessRights | Abierto | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica | es_ES |
dc.description.bibliographicCitation | Roldán Blay, C. (2024). Validación de datos de entrada en aplicaciones de Tkinter en Python. http://hdl.handle.net/10251/202735 | es_ES |
dc.description.accrualMethod | DER | es_ES |
dc.relation.pasarela | DER\37635 | es_ES |