Saltar a contenido

📘 Clase 06: Diccionarios y Conjuntos (Sets)

  • :material-bookmark: Curso: Curso 1: Fundamentos Básicos de Python (CLASE 06)
  • :material-signal-cellular-outline: Nivel: Nivel 1 - Principiante
  • :material-lightbulb-on: Metáfora Central: «La Agenda Telefónica O(1) y el Filtro de Elementos Únicos»
  • :material-laptop: Wisrovi Studio (Local): 🚀 Abrir Reto • 👨‍🏫 Modo Tutor
  • :material-file-pdf-box: Manual PDF Oficial: Descargar clase-06-diccionarios.pdf

Open In Colab Abrir en Studio Local Ver en GitHub

1. 💡 Fundamentación Teórica y Modelo Mental

Estructuras basadas en tablas hash para acceso ultra-rápido $O(1)$: 1. Diccionarios (dict): Pares clave-valor ({key: value}). Métodos .get(), .keys(), .values(), .items(). 2. Conjuntos (set): Colecciones no duplicadas ({1, 2, 3}). Operaciones de unión |, intersección & y diferencia -.

🌟 Modelo Mental de la Sesión: «La Agenda Telefónica O(1) y el Filtro de Elementos Únicos»

En esta sesión anclamos el aprendizaje en la metáfora del mundo real para visualizar cómo fluyen las estructuras de datos y el flujo de ejecución en la memoria.

2. 🗺️ Arquitectura de Ejecución y Diagrama de Flujo

flowchart LR
    A["📝 Texto: 'python es genial python es potente'"] --> B["⚙️ split() en palabras"]
    B --> C["📦 Diccionario Hash O(1)"]
    C --> D["📊 {'python': 2, 'es': 2, 'genial': 1, 'potente': 1}"]
    style A fill:#1e293b,color:#ffffff,stroke:#3b82f6,stroke-width:2px
    style B fill:#0f766e,color:#ffffff,stroke:#2dd4bf,stroke-width:2px
    style C fill:#d97706,color:#ffffff,stroke:#fbbf24,stroke-width:2px
    style D fill:#059669,color:#ffffff,stroke:#34d399,stroke-width:2px

3. 💻 Código de Implementación Práctica

```python texto = "hola mundo hola python"

frecuencia = {} for p in texto.split(): frecuencia[p] = frecuencia.get(p, 0) + 1 print("Frecuencia de palabras:", frecuencia) ```

```python tags_a = {"python", "ai", "backend"}

tags_b = {"ai", "frontend", "docker"} print("Intersección:", tags_a & tags_b) print("Unión completa:", tags_a | tags_b) ```

4. 🛡️ Buenas Prácticas PEP 8: Antipatrones vs Código Pythonic

⚠️ Cuidado con los Antipatrones

```python data = {'a': 1}

val = data['b'] # ❌ KeyError ```

```python data = {'a': 1}

val = data.get('b', 0) # ✅ Seguro ```

5. 🏋️ Desafío Práctico de la Clase

🎯 Enunciado del Reto

Crea una función contar_frecuencia_palabras(texto: str) -> dict[str, int] que reciba un texto, lo divida en palabras (en minúsculas) y retorne un diccionario con el conteo de apariciones de cada palabra.

⚡ Resolución Híbrida en 1 Clic (Local + Web)

Si tienes ejecutando wisrovi ui en tu terminal local, puedes 🚀 Abrir este Reto directamente en tu Studio Local (127.0.0.1:8501) para escribir tu código con auto-formateo AST, inspeccionar variables en el Heap/Stack y evaluarlo con pruebas en tiempo real.

def contar_frecuencia_palabras(texto: str) -> dict[str, int]:
# ✍️ Divide con .lower().split() y cuenta con dict
frecuencias = {}
for palabra in texto.lower().split():
    frecuencias[palabra] = frecuencias.get(palabra, 0) + 1
return frecuencias
💡 Pista Socrática 1

💡 Pista 1: Convierte el texto a minúsculas con texto.lower() y sepáralo con .split().

💡 Pista Socrática 2

💡 Pista 2: Usa frecuencias.get(palabra, 0) + 1 para incrementar la cuenta de forma segura.

💡 Pista Socrática 3

💡 Pista 3: Retorna el diccionario final.

Para resolver este ejercicio en tu entorno: 1. Abre el archivo ejercicios/reto.py de esta clase en Visual Studio Code o utiliza wisrovi ui / wisrovi tutor. 2. Implementa tu solución cumpliendo los requisitos y contratos de tipado. 3. Valida tus resultados ejecutando las pruebas unitarias: 

pytest tests/curso_01/test_clase_06_diccionarios.py

6. 📚 Fuentes y Bibliografía Recomendada