# Tipos integrados

Esta sección describe los tipos de datos estándar que vienen incluidos en el intérprete.

Los principales tipos de datos son: numéricos, secuencias, mapas, clases, instancias y excepciones.

Algunas clases de tipo colección son mutables. Los métodos que añaden, retiran u ordenan sus miembros en su lugar, y a no ser que retornen un elemento concreto, nunca retornan la propia instancia contenedora, sino `None`.

Algunas operaciones son soportadas por varios tipos de objetos diferentes; por ejemplo, prácticamente todos los objetos pueden ser comparados por igualdad, evaluados para ser considerados como valores booleanos, o representarse en forma de cadena de caracteres (ya sea con la función `repr()` o con la función ligeramente diferente `str()`). Esta última es la usada implícitamente cuando un objeto se escribe con la función `print()`.

## Evaluar como valor verdadero/falso

Cualquier objeto puede ser evaluado como si fuera un valor verdadero o falso, para ser usado directamente en sentencias `if` o `while`, o como un operador en una operación booleana como las que veremos más adelante.

By default, an object is considered true unless its class defines either a `__bool__()` method that returns `False` or a `__len__()` method that returns zero, when called with the object. [1] Here are most of the built-in objects considered false:

- constants defined to be false: `None` and `False`

- cero en cualquiera de los diferentes tipos numéricos: `0`, `0.0`, `0j`, `Decimal(0)`, `Fraction(0, 1)`

- cualquier colección o secuencia vacía: `''`, `()`, `[]`, `{}`, `set()`, `range(0)`

Las operaciones y funciones integradas que tienen como resultado un booleano siempre retornan `0` o `False` para un valor falso, y `1` o `True` para un valor verdadero, a no ser que se indique otra cosa. (Hay una excepción importante: Las operaciones booleanas `or` y `and` siempre retornan uno de los dos operadores.)

## Operaciones booleanas — `and`, `or`, `not`

Estas son las operaciones booleanas, ordenadas de menor a mayor prioridad:

Operación | Resultado | Notas
--- | --- | ---
`x or y` | if x is true, then x, else y | (1)
`x and y` | si x es falso, entonces x, si no, y | (2)
`not x` | si x es falso, entonces `True`, si no, `False` | (3)

Notas:

1. Este operador usa lógica cortocircuitada, por lo que solo evalúa el segundo argumento si el primero es falso.

2. Este operador usa lógica cortocircuitada, por lo que solo evalúa el segundo argumento si el primero es verdadero.

3. El operador `not` tiene menos prioridad que los operadores no booleanos, así que `not a == b` se interpreta como `not (a == b)`, y `a == not b` es un error sintáctico.

## Comparaciones

Existen ocho operadores de comparación en Python. Todos comparten el mismo nivel de prioridad (que es mayor que el nivel de las operaciones booleanas). Las comparaciones pueden encadenarse de cualquier manera; por ejemplo, `x < y <= z` equivale a `x < y and y <= z`, excepto porque y solo se evalúa una vez (no obstante, en ambos casos z no se evalúa si no es verdad que `x < y`).

Esta tabla resume las operaciones de comparación:

Operación | Significado
--- | ---
`<` | estrictamente menor que
`<=` | menor o igual que
`>` | estrictamente mayor que
`>=` | mayor o igual que
`==` | igual que
`!=` | diferente que
`is` | igualdad a nivel de identidad (Son el mismo objeto)
`is not` | desigualdad a nivel de identidad (no son el mismo objeto)

Nunca se comparan iguales los objetos que son de tipos diferentes, con la excepción de los tipos numéricos. El operador `==` siempre está definido, pero en algunos tipos de objetos (como por ejemplo, las clases) es equivalente al operador `is`. Los operadores `<`, `<=`, `>` y `>=` solo están definidos cuando tienen sentido; por ejemplo, si uno de los operadores es un número complejo, la comparación lanzará una excepción de tipo `TypeError`.

Las instancias de una clase que no son idénticas normalmente se comparan como diferentes, a no ser que la clase defina el método `__eq__()`.

Las instancias de una clase no pueden ordenarse con respecto a otras instancias de la misma clase, ni con otro tipo de objetos, a no ser que la clase defina suficientes métodos `__lt__()`, `__le__()`, `__gt__()` y `__ge__()` (en general, `__lt__()` y `__eq__()` son suficientes, si solo necesitas los significados convencionales de los operadores de comparación).

El comportamiento de los operadores `is` e `is not` no se puede personalizar; además, se pueden aplicar a dos objetos cualquiera y nunca lanzar una excepción.

Two more operations with the same syntactic priority, `in` and `not in`, are supported by types that are iterable or implement the `__contains__()` method.

## Tipos numéricos — `int`, `float`, `complex`

Hay tres tipos numéricos distintos: integers, floating point numbers y complex numbers. Además, los booleanos son un subtipo de los enteros. Los enteros tiene precisión ilimitada. Los números en coma flotante se implementan normalmente usando el tipo double de C; hay más información sobre la precisión y la representación interna de los números en coma flotante usadas por la máquina sobre la que se ejecuta tu programa en `sys.float_info`. Los números complejos tienen una parte real y otra imaginaria, ambas representadas con números en coma flotante. Para extraer estas partes del número complejo z se usan los métodos `z.real` y `z.imag`. (La librería estándar incluye tipos numéricos adicionales: `fractions.Fraction` para números racionales y `decimal.Decimal` para números en coma flotante con precisión definida por el usuario.)

Los números se crean a partir de literales numéricos, o como resultado de una combinación de funciones integradas y operadores. Expresiones literales de números (incluyendo números expresados en hexadecimal, octal o binario) producen enteros. Si la expresión literal contiene un punto decimal o un signo de exponente, se genera un número en coma flotante. Si se añade como sufijo una `'j'` o una `'J'` a un literal numérico, se genera un número imaginario puro (un número complejo con la parte real a cero), que se puede sumar a un número entero o de coma flotante para obtener un número complejo con parte real e imaginaria.

Python soporta completamente una aritmética mixta: cuando un operador binario de tipo aritmético se encuentra con que los operandos son de tipos numéricos diferentes, el operando con el tipo de dato más «estrecho» o restrictivo se convierte o amplía hasta el nivel del otro operando, donde el número entero es más estrecho que el coma flotante, que es más estrecho que el número complejo. Las comparaciones entre números de diferentes tipos se comportan como si se compararan los valores exactos de estos. [2]

Las funciones constructoras `int()`, `float()` y `complex()` se pueden usar para generar números de cada tipo determinado.

Todos los tipos numéricos (menos los complejos) soportan las siguientes operaciones (para las prioridades de las operaciones, véase Prioridad de operador):

Operación | Resultado | Notas | Documentación completa
--- | --- | --- | ---
`x + y` | suma de x e y |  |
`x - y` | resta de x e y |  |
`x * y` | multiplicación de x por y |  |
`x / y` | división de x por y |  |
`x // y` | división entera de x por y | (1)(2) |
`x % y` | resto o residuo de `x / y` | (2) |
`-x` | valor de x, negado |  |
`+x` | valor de x, sin cambiar |  |
`abs(x)` | valor absoluto de la magnitud de x |  | `abs()`
`int(x)` | valor de x convertido a entero | (3)(6) | `int()`
`float(x)` | valor de x convertido a número de coma flotante | (4)(6) | `float()`
`complex(re, im)` | un número complejo, con parte real re y parte imaginaria im. El valor de im por defecto vale cero. | (6) | `complex()`
`c.conjugate()` | conjugado del número complejo c |  |
`divmod(x, y)` | el par de valores `(x // y, x % y)` | (2) | `divmod()`
`pow(x, y)` | x elevado a y | (5) | `pow()`
`x ** y` | x elevado a y | (5) |

Notas:

1. Also referred to as integer division. For operands of type `int`, the result has type `int`. For operands of type `float`, the result has type `float`. In general, the result is a whole integer, though the result’s type is not necessarily `int`. The result is always rounded towards minus infinity: `1//2` is `0`, `(-1)//2` is `-1`, `1//(-2)` is `-1`, and `(-1)//(-2)` is `0`.

2. No es apropiada para números complejos. Es preferible convertir a valores en coma flotante usando la función `abs()` si fuera apropiado.

3. Conversion from `float` to `int` truncates, discarding the fractional part. See functions `math.floor()` and `math.ceil()` for alternative conversions.

4. float también acepta las cadenas de caracteres «nan» e «inf», con un prefijo opcional «+» o «-», para los valores Not a Number (NaN) e infinito positivo o negativo.

5. Python define `pow(0, 0)` y `0 ** 0` para que valgan `1`, como es práctica habitual en los lenguajes de programación.

6. Los literales numéricos aceptables incluyen los dígitos desde el `0` hasta el `9`, así como cualquier carácter Unicode equivalente (puntos de código con la propiedad `Nd`).

   Véase https://www.unicode.org/Public/14.0.0/ucd/extracted/DerivedNumericType.txt para una lista completa de los puntos de código con la propiedad `Nd`.

Todas las clases derivadas de `numbers.Real` (`int` y `float`) también soportan las siguientes operaciones:

Operación | Resultado
--- | ---
`math.trunc(x)` | x truncado a `Integral`
`round(x[, n])` | El valor de x redondeado a n dígitos, redondeando la mitad al número par más cercano (redondeo del banquero). Si no se especifica valor para n, se asume 0.
`math.floor(x)` | el mayor número `Integral` que sea <= x
`math.ceil(x)` | el menor número `Integral` que sea >= x

Para más operaciones numéricas consulta los módulos `math` y `cmath`.

### Operaciones de bits en números enteros

Las operaciones a nivel de bit solo tienen sentido con números enteros. El resultado de una de estas operaciones se calcula como si se hubiera realizado en una representación en complemento a dos que tuviera un número infinito de bits de signo.

La prioridad de todas las operaciones de bits son menores que las operaciones numéricas, pero mayores que las comparaciones; la operación unaria `~` tiene la misma prioridad que las otras operaciones unarias numéricas (`+` y `-`).

Esta tabla lista las operaciones de bits, ordenadas de menor a mayor prioridad:

Operación | Resultado | Notas
--- | --- | ---
`x | y` | la operación or entre x e y | (4)
`x ^ y` | la operación exclusive or entre x e y | (4)
`x & y` | la operación and entre x e y | (4)
`x << n` | valor de x desplazado a la izquierda n bits | (1)(2)
`x >> n` | valor de x desplazado a la derecha n bits | (1)(3)
`~x` | invierte los bits de x |

Notas:

1. Los desplazamientos negativos son ilegales y lanzarán una excepción de tipo `ValueError`.

2. Un desplazamiento de n bits a la izquierda es equivalente a multiplicar por `pow(2, n)`.

3. Un desplazamiento de n bits a la derecha es equivalente a efectuar la división de parte entera (floor) por `pow(2, n)`.

4. Realizar estos cálculos con al menos un bit extra de signo en una representación finita de un número en complemento a dos (un ancho de bits de trabajo de `1 + max(x.bit_length(), y.bit_length())` o más) es suficiente para obtener el mismo resultado que si se hubiera realizado con un número infinito de bits de signo.

### Métodos adicionales de los enteros

El tipo int implementa la clase base abstracta `numbers.Integral`. Además, proporciona los siguientes métodos:

int.bit_length()

  Retorna el número de bits necesarios para representar un número entero, excluyendo el bit de signo y los ceros a la izquierda:

      >>> n = -37
      >>> bin(n)
      '-0b100101'
      >>> n.bit_length()
      6

  De forma más precisa, si `x` es distinto de cero, entonces `x.bit_length()` es el único número entero positivo `k` tal que `2**(k-1) <= abs(x) < 2**k`. De igual manera, cuando `abs(x)` es lo suficientemente pequeño para tener un logaritmo redondeado correctamente, entonces `k = 1 + int(log(abs(x), 2))`. Si `x` es cero, entonces `x.bit_length()` retorna `0`.

  Equivale a:

      def bit_length(self):
          s = bin(self)       # binary representation:  bin(-37) --> '-0b100101'
          s = s.lstrip('-0b') # remove leading zeros and minus sign
          return len(s)       # len('100101') --> 6

  Nuevo en la versión 3.1.

int.bit_count()

  Retorna el número de unos en la representación binaria del valor absoluto del entero. Esto también se conoce como el recuento de la población. Ejemplo:

      >>> n = 19
      >>> bin(n)
      '0b10011'
      >>> n.bit_count()
      3
      >>> (-n).bit_count()
      3

  Equivale a:

      def bit_count(self):
          return bin(self).count("1")

  Nuevo en la versión 3.10.

int.to_bytes(length=1, byteorder='big', *, signed=False)

  Retorna un arreglo de bytes que representan el número entero.

      >>> (1024).to_bytes(2, byteorder='big')
      b'\x04\x00'
      >>> (1024).to_bytes(10, byteorder='big')
      b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04\x00'
      >>> (-1024).to_bytes(10, byteorder='big', signed=True)
      b'\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xfc\x00'
      >>> x = 1000
      >>> x.to_bytes((x.bit_length() + 7) // 8, byteorder='little')
      b'\xe8\x03'

  El número entero se representa usando el número de bits indicados con length y el valor predeterminado es 1. Se lanzará la excepción `OverflowError` si no se puede representar el entero con ese número de bits.

  El argumento byteorder determina el orden de representación del número entero y el valor predeterminado es `"big"`. Si byteorder es `"big"`, el byte más significativo ocupa la primera posición del arreglo del byte. Si byteorder es `"little"`, el byte más significativo estará en la última posición.

  El parámetro signed determina si se usa el complemento a dos para representar los números enteros. Si signed es `False`, y se usa un valor entero negativo, se lanzará la excepción `OverflowError`. El valor por defecto para signed es `False`.

  The default values can be used to conveniently turn an integer into a single byte object:

      >>> (65).to_bytes()
      b'A'

  However, when using the default arguments, don’t try to convert a value greater than 255 or you’ll get an `OverflowError`.

  Equivale a:

      def to_bytes(n, length=1, byteorder='big', signed=False):
          if byteorder == 'little':
              order = range(length)
          elif byteorder == 'big':
              order = reversed(range(length))
          else:
              raise ValueError("byteorder must be either 'little' or 'big'")

          return bytes((n >> i*8) & 0xff for i in order)

  Nuevo en la versión 3.2.

  Distinto en la versión 3.11: Se agregaron valores de argumentos predeterminados para `length` y `byteorder`.

classmethod int.from_bytes(bytes, byteorder='big', *, signed=False)

  Retorna el número entero que se representa por el arreglo de bytes.

      >>> int.from_bytes(b'\x00\x10', byteorder='big')
      16
      >>> int.from_bytes(b'\x00\x10', byteorder='little')
      4096
      >>> int.from_bytes(b'\xfc\x00', byteorder='big', signed=True)
      -1024
      >>> int.from_bytes(b'\xfc\x00', byteorder='big', signed=False)
      64512
      >>> int.from_bytes([255, 0, 0], byteorder='big')
      16711680

  El argumento bytes debe ser o bien un objeto tipo binario o un iterable que produzca bytes.

  El argumento byteorder determina el orden de representación del número entero y el valor predeterminado es `"big"`. Si byteorder es `"big"`, el byte más significativo ocupa la primera posición en el arreglo del byte. Si byteorder es `"little"`, el byte más significativo estará en la última posición. Para solicitar el orden de bytes nativo del sistema host, usa `sys.byteorder` como valor de orden de bytes.

  El argumento signed indica si se representará el número entero usando complemento a dos.

  Equivale a:

      def from_bytes(bytes, byteorder='big', signed=False):
          if byteorder == 'little':
              little_ordered = list(bytes)
          elif byteorder == 'big':
              little_ordered = list(reversed(bytes))
          else:
              raise ValueError("byteorder must be either 'little' or 'big'")

          n = sum(b << i*8 for i, b in enumerate(little_ordered))
          if signed and little_ordered and (little_ordered[-1] & 0x80):
              n -= 1 << 8*len(little_ordered)

          return n

  Nuevo en la versión 3.2.

  Distinto en la versión 3.11: Se agregó valor de argumento predeterminado para `byteorder`.

int.as_integer_ratio()

  Retorna una pareja de números enteros cuya proporción es igual a la del numero entero original, y con un denominador positivo. En el caso de números enteros, la proporción siempre es el entero en el numerador y `1` en el denominador.

  Nuevo en la versión 3.8.

### Métodos adicionales de float

El tipo float implementa la clase base abstracta `numbers.Real`. Los números float tienen además los siguientes métodos.

float.as_integer_ratio()

  Retorna una pareja de números enteros cuya proporción es exactamente igual que la del valor en punto flotante original, con un denominador positivo. Si se llama con valores infinitos lanza una excepción de tipo `OverflowError` y si se llama con NaN (Not A Number) lanza una excepción de tipo `ValueError`.

float.is_integer()

  Retorna `True` si el valor en coma flotante es finita con valor integral, y `False` en caso contrario:

      >>> (-2.0).is_integer()
      True
      >>> (3.2).is_integer()
      False

Hay dos métodos que convierten desde y hacia cadenas de caracteres en hexadecimal. Como los valores en coma flotante en Python se almacenan internamente en binario, las conversiones desde o hacia cadenas decimales pueden implicar un pequeño error de redondeo. Pero con cadenas de caracteres en hexadecimal, las cadenas se corresponden y permiten representar de forma exacta los números en coma flotante. Esto puede ser útil, ya sea a la hora de depurar errores, o en procesos numéricos.

float.hex()

  Retorna la representación de un valor en coma flotante en forma de cadena de caracteres en hexadecimal. Para números finitos, la representación siempre empieza con el prefijo `0x`, y con una `p` justo antes del exponente.

classmethod float.fromhex(s)

  Método de clase que retorna el valor en coma flotante que se representa por la cadena de caracteres en hexadecimal s. La cadena de caracteres s puede tener espacios en blanco al principio o al final.

Nótese que `float.hex()` es un método de instancia, mientras que `float.fromhex()` es un método de clase.

Una cadena de caracteres en hexadecimal sigue este formato:

    [sign] ['0x'] integer ['.' fraction] ['p' exponent]

donde el componente opcional `sign` puede ser o bien `+` o `-`, las componentes `integer` y `fraction` son cadenas de caracteres que solo usan dígitos hexadecimales, y `exponent` es un número decimal, precedido con un signo opcional. No se distingue entre mayúsculas y minúsculas, y debe haber al menos un dígito hexadecimal tanto en la parte entera como en la fracción. Esta sintaxis es similar a la sintaxis especificada en la sección 6.4.4.2 del estándar C99, y es también la sintaxis usada en Java desde la versión 1.5. En particular, la salida de `float.hex()` se puede usar como una cadena de caracteres en hexadecimal en código C o Java, y las cadenas de caracteres hexadecimal producidas por el carácter de formato `%a` en C, o por el método Java, `Double.toHexString`, son aceptadas por `float.fromhex()`.

Nótese que el valor del exponente se expresa en decimal, no en hexadecimal, e indica la potencia de 2 por la que debemos multiplicar el coeficiente. Por ejemplo, la cadena de caracteres hexadecimal `0x3.a7p10` representa el número en coma flotante `(3 + 10./16 + 7./16**2) * 2.0**10`, o `3740.0`:

    >>> float.fromhex('0x3.a7p10')
    3740.0

Si aplicamos la operación inversa a `3740.0` retorna una cadena de caracteres hexadecimal diferente que, aun así, representa el mismo número:

    >>> float.hex(3740.0)
    '0x1.d380000000000p+11'

### Calculo del hash de tipos numéricos

For numbers `x` and `y`, possibly of different types, it’s a requirement that `hash(x) == hash(y)` whenever `x == y` (see the `__hash__()` method documentation for more details). For ease of implementation and efficiency across a variety of numeric types (including `int`, `float`, `decimal.Decimal` and `fractions.Fraction`) Python’s hash for numeric types is based on a single mathematical function that’s defined for any rational number, and hence applies to all instances of `int` and `fractions.Fraction`, and all finite instances of `float` and `decimal.Decimal`. Essentially, this function is given by reduction modulo `P` for a fixed prime `P`. The value of `P` is made available to Python as the `modulus` attribute of `sys.hash_info`.

Detalles de implementación de CPython: Actualmente, el número primo usado es `P = 2**31 - 1` para máquinas de 32 bits, y `P = 2**61 - 1` en máquinas de 64 bits.

Aquí están las reglas en detalle:

- Si `x = m / n` es un número racional no negativo y `n` no es divisible por `P`, se define `hash(x)` como `m * invmod(n, P) % P`, donde `invmod(n, P)` retorna la inversa de `n` módulo `P`.

- Si `x = m / n` es un número racional no negativo y `n` es divisible por `P` (pero no así `m`), entonces `n` no tiene módulo inverso de `P` y no se puede aplicar la regla anterior; en este caso, `hash(x)` retorna el valor constante definido en `sys.hash_info.inf`.

- Si `x = m / n` es un número racional negativo se define `hash(x)` como `-hash(-x)`. Si el resultado fuera `-1`, lo cambia por `-2`.

- Los valores concretos `sys.hash_info.inf` y `-sys.hash_info.inf` se usan como valores hash para infinito positivo o infinito negativo (respectivamente).

- Para un número complejo `z` (una instancia de la clase `complex`), el valor de hash se calcula combinando los valores de hash de la parte real e imaginaria, usando la fórmula `hash(z.real) + sys.hash_info.imag * hash(z.imag)`, módulo reducido `2**sys.hash_info.width`, de forma que el valor obtenido esté en rango `range(-2**(sys.hash_info.width - 1), 2**(sys.hash_info.width - 1))`. De nuevo, si el resultado fuera `-1`, se reemplaza por `-2`.

Para clarificar las reglas previas, aquí mostramos un ejemplo de código Python, equivalente al cálculo realizado en la función hash, para calcular el hash de un número racional de tipo `float` o `complex`:

    import sys, math

    def hash_fraction(m, n):
        """Compute the hash of a rational number m / n.

        Assumes m and n are integers, with n positive.
        Equivalent to hash(fractions.Fraction(m, n)).

        """
        P = sys.hash_info.modulus
        # Remove common factors of P.  (Unnecessary if m and n already coprime.)
        while m % P == n % P == 0:
            m, n = m // P, n // P

        if n % P == 0:
            hash_value = sys.hash_info.inf
        else:
            # Fermat's Little Theorem: pow(n, P-1, P) is 1, so
            # pow(n, P-2, P) gives the inverse of n modulo P.
            hash_value = (abs(m) % P) * pow(n, P - 2, P) % P
        if m < 0:
            hash_value = -hash_value
        if hash_value == -1:
            hash_value = -2
        return hash_value

    def hash_float(x):
        """Compute the hash of a float x."""

        if math.isnan(x):
            return object.__hash__(x)
        elif math.isinf(x):
            return sys.hash_info.inf if x > 0 else -sys.hash_info.inf
        else:
            return hash_fraction(*x.as_integer_ratio())

    def hash_complex(z):
        """Compute the hash of a complex number z."""

        hash_value = hash_float(z.real) + sys.hash_info.imag * hash_float(z.imag)
        # do a signed reduction modulo 2**sys.hash_info.width
        M = 2**(sys.hash_info.width - 1)
        hash_value = (hash_value & (M - 1)) - (hash_value & M)
        if hash_value == -1:
            hash_value = -2
        return hash_value

## Tipos de iteradores

Python soporta el concepto de iteradores sobre contenedores. Esto se implementa usando dos métodos diferentes: Estos son usados por las clases definidas por el usuario para soportar iteración. Las secuencias, que se describirán con mayor detalle, siempre soportan la iteración.

Es necesario definir un método para que los objetos contenedores proporcionen compatibilidad iterable:

container.__iter__()

  Retorna un objeto iterator. Este objeto es requerido para soportar el protocolo de iteración que se describe a continuación. Si un contenedor soporta diferentes tipos de iteración, se pueden implementar métodos adicionales para estos iteradores. (Por ejemplo, un tipo de contenedor que puede soportar distintas formas de iteración podría ser una estructura de tipo árbol que proporcione a la vez un recorrido en profundidad o en anchura). Este método se corresponde al slot `tp_iter` de la estructura usada para los objetos Python en la API Python/C.

Los objetos iteradores en si necesitan definir los siguientes dos métodos, que forma juntos el iterator protocol:

iterator.__iter__()

  Retorna el propio objeto iterator. Este método es necesario para permitir tanto a los contenedores como a los iteradores usar la palabras clave `for` o `in`. Este método se corresponde con el slot `tp_iter` de la estructura usada para los objetos Python en la API Python/C.

iterator.__next__()

  Retorna el siguiente elemento del iterator. Si no hubiera más elementos, lanza la excepción `StopIteration`. Este método se corresponde con el slot `tp_iternext` de la estructura usada para los objetos Python en la API Python/C.

Python define varios objetos iteradores que permiten iterar sobre las secuencias, ya sean generales o específicas, diccionarios y otras estructuras de datos especializadas. Los tipos específicos no son tan importantes como la implementación del protocolo iterador.

Una vez que la ejecución del método `__next__()` lanza la excepción `StopIteration`, debe continuar haciéndolo en subsiguientes llamadas al método. Si una implementación no cumple esto, se considera rota.

### Tipos generador

Python’s generators provide a convenient way to implement the iterator protocol. If a container object’s `__iter__()` method is implemented as a generator, it will automatically return an iterator object (technically, a generator object) supplying the `__iter__()` and `__next__()` methods. More information about generators can be found in the documentation for the yield expression.

## Tipos secuencia — `list`, `tuple`, `range`

Hay tres tipos básicos de secuencia: listas, tuplas y objetos de tipo rango. Existen tipos de secuencia especiales usados para el procesado de datos binarios y cadenas de caracteres que se describirán en secciones específicas.

### Operaciones comunes de las secuencias

Las operaciones de la siguiente tabla están soportadas por la mayoría de los tipos secuencia, tanto mutables como inmutables. La clase ABC `collections.abc.Sequence` se incluye para facilitar la implementación correcta de estas operaciones en nuestros propios tipos de secuencias.

La tabla lista las operaciones ordenadas de menor a mayor prioridad. En la tabla, s y t representan secuencias del mismo tipo, n, i, j y k son números enteros y x es un objeto arbitrario que cumple con cualquier restricción de tipo o valor impuesta por s.

Las operaciones `in` y `not in` tienen la misma prioridad que los operadores de comparación. Las operaciones `+` (concatenación) y `*` (repetición) tienen la misma prioridad que sus equivalentes numéricos. [3]

Operación | Resultado | Notas
--- | --- | ---
`x in s` | `True` si un elemento de s es igual a x, `False` en caso contrario | (1)
`x not in s` | `False` si un elemento de s es igual a x, `True` en caso contrario | (1)
`s + t` | la concatenación de s y t | (6)(7)
`s * n` o `n * s` | equivale a concatenar s consigo mismo n veces | (2)(7)
`s[i]` | El elemento i-esimo de s, empezando a contar en 0 | (3)
`s[i:j]` | el segmento de s desde i hasta j | (3)(4)
`s[i:j:k]` | el segmento de s desde i hasta j, con paso j | (3)(5)
`len(s)` | longitud de s |
`min(s)` | el elemento más pequeño de s |
`max(s)` | el elemento más grande de s |
`s.index(x[, i[, j]])` | índice de la primera ocurrencia de x en s (en la posición i o superior, y antes de j) | (8)
`s.count(x)` | número total de ocurrencias de x en s |

También se pueden comparar secuencias del mismo tipo. En particular, las tuplas y las listas se comparan por orden lexicográfico, comparando los elementos en la misma posición. Esto significa que, para que se consideren iguales, todos los elementos correspondientes deben ser iguales entre si, y las dos secuencias deben ser del mismo tipo y de la misma longitud. (Para más detalles, véase Comparaciones en la referencia del lenguaje).

Los iteradores directos e inversos sobre secuencias mutables acceden a valores al usar un índice. Este índice continuará avanzando (o retrocediendo) incluso si la secuencia subyacente está mutada. El iterador termina solo cuando se encuentra un `IndexError` o un `StopIteration` (o cuando el índice cae por debajo de cero).

Notas:

1. Aunque las operaciones `in` y `not in` se usan generalmente para comprobar si un elemento está dentro de un contenedor, en algunas secuencias especializadas (como `str`, `bytes` y `bytearray`) también se pueden usar para comprobar si está incluida una secuencia:

       >>> "gg" in "eggs"
       True

2. Valores de n menores que `0` se consideran como `0` (que produce una secuencia vacía del mismo tipo que s). Nótese que los elementos de la secuencia s no se copian, sino que se referencian múltiples veces. Esto a menudo confunde a programadores noveles de Python; considérese:

       >>> lists = [[]] * 3
       >>> lists
       [[], [], []]
       >>> lists[0].append(3)
       >>> lists
       [[3], [3], [3]]

   Lo que ha pasado es que `[[]]` es una lista de un elemento, siendo este elemento una lista vacía, así que los tres elementos de `[[]] * 3` son referencias a la misma lista vacía. Modificar cualquiera de los elementos de `lists` modifica la lista inicial. Para crear una lista de listas independientes entre si, se puede hacer:

       >>> lists = [[] for i in range(3)]
       >>> lists[0].append(3)
       >>> lists[1].append(5)
       >>> lists[2].append(7)
       >>> lists
       [[3], [5], [7]]

   Se puede consultar una explicación más completa en esta entrada de la lista de preguntas más frecuentes ¿Cómo puedo crear una lista multidimensional?.

3. Si i o j es negativo, el índice es relativo al final de la secuencia s: Se realiza la sustitución `len(s) + i` o `len(s) + j`. Nótese que `-0` sigue siendo `0`.

4. El segmento de s desde i hasta j se define como la secuencia de elementos con índice k, de forma que `i <= k < j`. Si i o j es mayor que `len(s)` se usa `len(s)`. Si i se omite o es `None`, se usa `0`. Si j se omite o es `None`, se usa `len(s)`. Si i es mayor o igual a j, el segmento está vacío.

5. El segmento de s, desde i hasta j con paso k, se define como la secuencia de elementos con índice `x = i + n*k` tal que `0 <= n < (j-i)/k`. En otras palabras, los índices son `i`, `i+k`, `i+2*k`, `i+3*k` y así consecutivamente, hasta que se alcance el valor de j (pero sin incluir nunca j). Cuando k es positivo, i y j se limitan al valor de `len(s)`, si fueran mayores. Si k es negativo, i y j se reducen de `len(s) - 1`. Si i o j se omiten o su valor es `None`, se convierten es valores «finales» (donde el sentido de final depende del signo de k). Nótese que k no puede valer `0`. Si k vale `None`, se considera como `1`.

6. La concatenación de secuencias inmutables siempre produce un nuevo objeto. Esto significa que construir una secuencia usando la concatenación tiene un coste en ejecución cuadrático respecto al tamaño de la secuencia final. Para obtener un rendimiento lineal, se puede optar por una de las alternativas siguientes:

   - en vez de concatenar objetos de tipo `str`, se puede construir una lista y usar finalmente el método `str.join()`, o bien utilizar una instancia de la clase `io.StringIO` y recuperar el valor final completo

   - de forma similar, en vez de concatenar objetos de tipo `bytes` se puede usar el método `bytes.join()`, la clase `io.BytesIO`, o se puede realizar una modificación interna usando un objeto de la clase `bytearray`. Los objetos de tipo `bytearray` son mutables y tienen un mecanismo interno de gestión muy eficiente

   - en vez de concatenar tuplas (instancias de `tuple`), usar una lista (`list`) y expandirla

   - para otros tipos, investiga la documentación relevante de la clase

7. Algunos tipos de secuencia (como la clase `range`) solo soportan elementos que siguen un patrón específico, y por tanto no soportan la concatenación ni la repetición.

8. El método `index` lanza la excepción `ValueError` si x no se encuentra en s. No todas las implementaciones soportan los parámetros opcionales i y j. Estos parámetros permiten una búsqueda eficiente de partes de una secuencia. Usar estos parámetros es más o menos equivalente a usar `s[i:j].index(x)`, pero sin copiar ningún dato y con el valor de índice retornado como valor relativo al inicio de la secuencia, en vez de al inicio del segmento.

### Tipos de secuencia inmutables

La única operación que las secuencias inmutables implementan generalmente, y que no esta definida también en las secuencias mutables, es el soporte para el cálculo de la función predefinida `hash()`.

Este soporte permite usar secuencias inmutables, como por ejemplo las instancias de la clase `tuple`, como claves para diccionarios (`dict`), así como ser almacenadas en conjuntos (`set`) o conjuntos congelados (`frozenset`).

Intentar calcular el hash de una secuencia inmutable que contenga objetos mutables producirá una excepción de tipo `TypeError`.

### Tipos de secuencia mutables

Las operaciones de la siguiente tabla están definidas para todas los tipos de secuencia mutables. La clase ABC `collections.abc.MutableSequence` se incluye para facilitar la implementación correcta de un tipo de secuencia propio.

En la tabla, s es una instancia de una secuencia de tipo mutable, t es cualquier objeto iterable y x es un objeto arbitrario que cumple las restricciones de tipo y valor que vengan impuestas por s (como ejemplo, la clase `bytearray` solo acepta enteros que cumplan la condición `0 <= x <= 255`).

Operación | Resultado | Notas
--- | --- | ---
`s[i] = x` | el elemento i de s es reemplazado por x |
`s[i:j] = t` | el segmento de valores de s que van de i a j es reemplazada por el contenido del iterador t |
`del s[i:j]` | equivalente a `s[i:j] = []` |
`s[i:j:k] = t` | los elementos de `s[i:j:k]` son reemplazados por los elementos de t | (1)
`del s[i:j:k]` | borra los elementos de `s[i:j:k]` de la lista |
`s.append(x)` | añade x al final de la secuencia (equivale a `s[len(s):len(s)] = [x]`) |
`s.clear()` | elimina todos los elementos de s (equivale a `del s[:]`) | (5)
`s.copy()` | crea una copia superficial de s (equivale a `s[:]`) | (5)
`s.extend(t)` o `s += t` | extiende s con los contenidos de t (en la mayoría de los casos equivale a `s[len(s):len(s)] = t`) |
`s *= n` | actualiza s con su contenido repetido n veces | (6)
`s.insert(i, x)` | inserta x en s en la posición indicada por el índice i (equivale a `s[i:i] = [x]`) |
`s.pop()` o `s.pop(i)` | retorna el elemento en la posición indicada por i, y a la vez lo elimina de la secuencia s | (2)
`s.remove(x)` | elimina el primer elemento de s tal que `s[i]` sea igual a x | (3)
`s.reverse()` | invierte el orden de los elementos de s, a nivel interno | (4)

Notas:

1. La secuencia t debe tener la misma longitud que el segmento a la que reemplaza.

2. El parámetro opcional i tiene un valor por defecto de `-1`, así que si no se especifica se retorna el último valor y este se elimina de la secuencia.

3. El método `remove()` lanza la excepción `ValueError` cuando no se encuentra x en s.

4. El método `reverse()` modifica la secuencia internamente, por motivos de eficiencia espacial para secuencias muy grandes. Como recordatorio al usuario de que el método produce un efecto secundario, no se retorna la secuencia invertida.

5. Ambos métodos `clear()` y `copy()` se incluyen por consistencia con las interfaces de clases que no soportan operaciones de segmentación (como las clases `dict` y `set`). El método `copy()` no es parte de la clase ABC `collections.abc.MutableSequence`, pero la mayoría de las clases finales de tipo secuencia mutable lo incluyen.

   Nuevo en la versión 3.3: Los métodos `clear()` y `copy()`.

6. El valor de n es un entero, o un objeto que implemente el método `__index__()`. Los valores negativos, junto con el cero, producen una lista vacía. Los elementos de la secuencia no son copiados, sino que se referencian múltiples veces, tal y como se explicó para `s * n` en Operaciones comunes de las secuencias.

### Listas

Las listas son secuencia mutables, usadas normalmente para almacenar colecciones de elementos homogéneos (donde el grado de similitud de los mismos depende de la aplicación).

class list([iterable])

  Las listas se pueden construir de diferentes formas:

  - Usando un par de corchetes para definir una lista vacía: `[]`

  - Usando corchetes, separando los elementos incluidos con comas: `[a]`, `[a, b, c]`

  - Usando una lista intensiva o por comprensión: `[x for x in iterable]`

  - Usando el constructor de tipo: `list()` o `list(iterable)`

  La lista se construye con los mismos elementos y en el mismo orden que iterable, donde iterable puede ser una secuencia, un contenedor que soporta iteración, o un objeto iterador. Si iterable es de por si una lista, se construye y retorna una copia, como si se hubiera llamado a `iterable[:]`. Por ejemplo, `list('abc')` retorna `['a', 'b', 'c']` y `list( (1, 2, 3) )` retorna `[1, 2, 3]`. Si no se pasan parámetros, se construye una nueva lista vacía, `[]`.

  Muchas otras operaciones también producen listas, incluyendo la función incorporada `sorted()`.

  Las listas implementan todas las operaciones comunes y mutables propias de las secuencias. Además, las listas incorporan los siguientes métodos:

  sort(*, key=None, reverse=False)

    Este método ordena la lista in situ (se modifica internamente), usando únicamente comparaciones de tipo `<`. Las excepciones no son capturadas internamente: si alguna comparación falla, la operación entera de ordenación falla (y la lista probablemente haya quedado modificada parcialmente).

    El método `sort()` acepta dos parámetros, que solo pueden pasarse por nombre (keyword-only arguments):

    El parámetro key especifica una función de un argumento que se usa para obtener, para cada elemento de la lista, un valor concreto o clave (key) a usar en las operaciones de comparación (por ejemplo, `key=str.lower`). El elemento clave para cada elemento se calcula una única vez y se reutiliza para todo el proceso de ordenamiento. El valor por defecto, `None`, hace que la lista se ordene comparando directamente los elementos, sin obtener valores clave.

    La utilidad `functools.cmp_to_key()` se puede usar para convertir una función cmp del estilo de la versión 2.x a una función key.

    El valor de reverse es un valor booleano. Si se define como `True`, entonces los elementos de la lista se ordenan como si las operaciones de comparación se hubiesen invertido.

    Este método modifica la lista in situ, para ahorrar espacio cuando se ordena una secuencia muy grande. Para recordar a los usuarios que funciona de esta manera, no se retorna la secuencia ordenada (puedes usar `sorted()` para obtener de forma explicita una nueva secuencia ordenada).

    El método `sort()` es estable. Un algoritmo de ordenación es estable si garantiza que no se cambia el orden relativo que mantienen inicialmente los elementos que se consideran iguales — esto es útil para realizar ordenaciones en múltiples fases (por ejemplo, ordenar por departamento y después por salario).

    Para ver ejemplos de ordenación y un breve tutorial sobre el tema, véase HOW TO - Ordenar.

    Detalles de implementación de CPython: Mientras una lista está siendo ordenada, los efectos de intentar modificarla, o incluso examinarla, no están definidos. La implementación en C de Python hace que la lista parezca vacía durante la ordenación, y lanza una excepción del tipo `ValueError` si detecta un cambio en la lista durante el proceso de ordenación.

### Tuplas

Las tuplas son secuencias inmutables, usadas normalmente para almacenar colecciones de datos heterogéneos (como las duplas o tuplas de dos elementos producidas por la función incorporada `enumerate()`). También son usadas en aquellos casos donde se necesite una secuencia inmutable de datos homogéneos (como por ejemplo permitir el almacenamiento en un objeto de tipo `set` o `dict`).

class tuple([iterable])

  Las tuplas se pueden construir de diferentes maneras:

  - Usando un par de símbolos de paréntesis, para indicar una tupla vacía: `()`

  - Usando una coma al final, para crear una tupla de un único elemento: `a,` o `(a,)`

  - Separando los elementos por comas: `a, b, c` o `(a, b, c)`

  - Usando la función incorporada `tuple()`: `tuple()` o `tuple(iterable)`

  El constructor genera una tupla cuyos elementos son los mismos y están en el mismo orden que los elementos del iterable, donde iterable puede ser una secuencia, un contenedor que soporta iteración, o un objeto de tipo iterator. Si iterable es ya de por si una tupla, se retorna sin cambiar. Por ejemplo, `tuple('abc')` retorna `('a', 'b', 'c')` y `tuple( [1, 2, 3] )` retorna `(1, 2, 3)`. Si no se indica ningún parámetro, el constructor creará una nueva tupla vacía. `()`.

  Nótese que es la coma la que realmente construye la tupla, no los paréntesis. Los paréntesis son opcionales, excepto en el caso de la tupla vacía, o cuando se necesitan para evitar una ambigüedad sintáctica. Por ejemplo, `f(a, b, c)` es una llamada a una función con tres parámetros, pero `f((a, b, c))` es una llamada a una función con un único parámetro, en este caso una tupla de tres elementos.

  Las tuplas implementan todas las operaciones de secuencia comunes.

Para colecciones de datos heterogéneos donde el acceso por nombre resulta más claro que por índice, quizá crear una tupla con nombres (`collections.namedtuple()`) pueden ser más apropiado.

### Rangos

Los objetos de tipo `range` representan una secuencia inmutable de números y se usan habitualmente para ejecutar un bucle `for` un número determinado de veces.

class range(stop)
class range(start, stop[, step])

  Los parámetros usados por el constructor del rango deben ser números enteros (o bien objetos de tipo `int` o instancias de una clase que implemente el método especial `__index__()`). Si el parámetro step se omite, se asume el valor `1`. Si se omite el parámetro `start`, se toma como `0`. Si step es cero, se lanza una excepción de tipo `ValueError`.

  Para un valor positivo de step, el contenido del rango `r` viene determinado por la fórmula `r[i] = start + step*i` donde `i >= 0` y `r[i] < stop`.

  Para un valor negativo de step, el contenido del rango sigue estando determinado por la fórmula `r[i] = start + step*i`, pero las restricciones ahora son `i >= 0` y `r[i] > stop`.

  Un objeto de tipo rango se considera vacío si `r[0]` no cumple con las restricciones de valor. Los rangos soportan índices negativos, pero estos son interpretados como índices considerados desde el final de la secuencia determinada por los índices positivos.

  Los rangos que contengan valores mayores que `sys.maxsize` se permiten, pero algunas capacidades (como la función `len()`) pueden lanzar una excepción de tipo `OverflowError`.

  Ejemplos de rangos:

      >>> list(range(10))
      [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
      >>> list(range(1, 11))
      [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
      >>> list(range(0, 30, 5))
      [0, 5, 10, 15, 20, 25]
      >>> list(range(0, 10, 3))
      [0, 3, 6, 9]
      >>> list(range(0, -10, -1))
      [0, -1, -2, -3, -4, -5, -6, -7, -8, -9]
      >>> list(range(0))
      []
      >>> list(range(1, 0))
      []

  Los rangos implementan todas las operaciones comunes de las secuencias, excepto la concatenación y la repetición (esto es porque los objetos de tipo rango solamente pueden representar secuencias que siguen un patrón estricto, y tanto la repetición como la concatenación pueden romperlo).

  start

    El valor del parámetro start (`0` si no se utiliza el parámetro)

  stop

    El valor del parámetro stop

  step

    El valor del parámetro step (`1` si no se utiliza el parámetro)

La ventaja de usar un objeto de tipo `range` en vez de uno de tipo `list` o `tuple` es que con `range` siempre se usa una cantidad fija (y pequeña) de memoria, independientemente del rango que represente (ya que solamente necesita almacenar los valores para `start`, `stop` y `step`, y calcula los valores intermedios a medida que los va necesitando).

Los objetos rango implementan la clase ABC `collections.abc.Sequence`, y proporcionan capacidades como comprobación de inclusión, búsqueda de elementos por índice, operaciones de segmentación y soporte de índices negativos (véase Tipos secuencia — list, tuple, range):

    >>> r = range(0, 20, 2)
    >>> r
    range(0, 20, 2)
    >>> 11 in r
    False
    >>> 10 in r
    True
    >>> r.index(10)
    5
    >>> r[5]
    10
    >>> r[:5]
    range(0, 10, 2)
    >>> r[-1]
    18

La comparación entre rangos usando los operadores `==` y `!=` se realiza como con las secuencias. Esto es, dos rangos se consideran iguales si representan exactamente la misma secuencia de elementos. (Fíjate que, según esta definición, dos rangos pueden considerarse iguales aunque tengan diferentes valores para `start`, `stop` y `step`, por ejemplo `range(0) == range(2, 1, 3)` y `range(0, 3, 2) == range(0, 4, 2)`).

Distinto en la versión 3.2: Implementa la secuencia ABC. Soporta operaciones de segmentación e índices negativos. Comprueba si un entero de tipo `int` está incluido en un rango que se realiza en un tiempo constante, en lugar de iterar a través de todos los elementos.

Distinto en la versión 3.3: Define los operadores “==” y “!=” para comparar rangos en base a la secuencia de valores que definen (en vez de compararse en base a la identidad).

Added the `start`, `stop` and `step` attributes.

Ver también

- En linspace recipe se muestra como implementar una versión lazy o perezosa de rango adecuada para aplicaciones de coma flotante.

## Cadenas de caracteres — `str`

La información textual se representa en Python con objetos de tipo `str`, normalmente llamados cadenas de caracteres o simplemente strings. Las cadenas de caracteres son secuencias inmutables de puntos de código Unicode. Las cadenas se pueden definir de diferentes maneras:

- Comillas simples: `'permite incluir comillas "dobles"'`

- Comillas dobles: `"permite incluir comillas 'simples'"`

- Triples comillas: ya sea con comillas simples `'''Triples comillas simples'''` o dobles `"""Triples comillas dobles"""`

Las cadenas definidas con comillas tripes pueden incluir varias líneas - todos los espacios en blancos incluidos se incorporan a la cadena de forma literal.

Cadenas literales que forman parte de una expresión y que solo estén separados por espacios en blanco, se convertirán implícitamente a una única cadena. Esto es, `("spam " "eggs") == "spam eggs"`.

See Literales de cadenas y bytes for more about the various forms of string literal, including supported escape sequences, and the `r` («raw») prefix that disables most escape sequence processing.

Las cadenas de caracteres también se pueden crear usando el constructor `str`.

Como no hay un tipo separado para los «caracteres», indexar una cadena produce una cadena de longitud 1. Esto es, para una cadena de caracteres no vacía s, `s[0] == s[0:1]`.

Tampoco hay una versión mutable de las cadenas de caracteres, pero el método `str.join()` o la clase `io.StringIO` pueden usarse para construir de forma eficiente una cadena de caracteres a partir de fragmentos.

Distinto en la versión 3.3: Para facilitar la compatibilidad hacia atrás con la versión 2, el prefijo `u` se permite en las cadenas de caracteres. No tiene ningún efecto en la interpretación del literal y no se puede combinar con el prefijo `r`.

class str(object='')
class str(object=b'', encoding='utf-8', errors='strict')

  Retorna una representación en forma de cadena de caracteres de object. Si no se proporciona ningún valor, retorna una cadena vacía. Si se proporciona, el comportamiento de `str()` depende de los valores pasados en los parámetros encoding y errors, como veremos.

  Si no se especifica ni encoding ni errors, `str(object)` retorna `type(object).__str__(object)`, que es la representación «informal» o mas cómoda de usar, en forma de cadena de caracteres, del valor de object. Para una cadena de caracteres, es la cadena en sí. Si object no tiene un método `__str__()`, entonces `str()` usará como reemplazo el método `repr(object)`.

  Si se indica alguno de los dos parámetros encoding o errors, entonces object debe ser un objeto binario o similar (bytes-like object, es decir, una instancia de `bytes` o `bytearray`). En este caso, si object es de tipo `bytes` o `bytearray`, la llamada a `str(bytes, encoding, errors)` es equivalente a `bytes.decode(encoding, errors)`. Si no, el objeto de tipo bytes que esta subyacente en el objeto buffer se obtiene mediante una llamada a `bytes.decode()`. Véase Tipos de secuencias binarias — bytes, bytearray y memoryview y Protocolo búfer para más información sobre los objetos buffer.

  Si se pasa un objeto de tipo `bytes` a la función `str()` sin especificar o bien el parámetro encoding o bien el errors, se vuelve al caso normal donde se retorna la representación informal de la cadena de caracteres (véase también la `-b` de las opciones de línea de órdenes de Python). Por ejemplo:

      >>> str(b'Zoot!')
      "b'Zoot!'"

  Para más información sobre la clase `str` y sus métodos, consulta Cadenas de caracteres — str y la sección Métodos de las cadenas de caracteres a continuación. Para las opciones de formateo de cadenas, lee las secciones f-strings y Sintaxis de formateo de cadena. También puedes consultar la sección Servicios de procesamiento de texto.

### Métodos de las cadenas de caracteres

Todas las cadenas de caracteres implementan las operaciones comunes de las secuencias, junto con los métodos descritos a continuación.

Las cadenas soportan dos estilos de formateo, uno proporciona un grado muy completo de flexibilidad y personalización (véase `str.format()`, Sintaxis de formateo de cadena y Formato de cadena de caracteres personalizado) mientras que el otro se basa en la función C `printf`, que soporta un menor número de tipos y es ligeramente más complicada de usar, pero es a menudo más rápida para los casos que puede manejar (Formateo de cadenas al estilo *printf*).

La sección Servicios de procesamiento de texto de la librería estándar cubre una serie de módulos que proporcionan varias utilidades para trabajar con textos (incluyendo las expresiones regulares en el módulo `re`).

str.capitalize()

  Retorna una copia de la cadena con el primer carácter en mayúsculas y el resto en minúsculas.

  Distinto en la versión 3.8: El primer carácter se pasa ahora a título, más que a mayúsculas. Esto significa que caracteres como dígrafos solo tendrán la primera letra en mayúsculas, en vez de todo el carácter.

str.casefold()

  Retorna el texto de la cadena, normalizado a minúsculas. Los textos así normalizados pueden usarse para realizar búsquedas textuales independientes de mayúsculas y minúsculas.

  El texto normalizado a minúsculas es más agresivo que el texto en minúsculas normal, porque se intenta unificar todas las grafías distintas de la letras. Por ejemplo, en Alemán la letra minúscula `'ß'` equivale a `"ss"`. Como ya está en minúsculas, el método `lower()` no modifica `'ß'`, pero el método `casefold()` lo convertirá a `"ss"`.

  El algoritmo de normalización a minúsculas se describe en la sección 3.13 del estándar Unicode.

  Nuevo en la versión 3.3.

str.center(width[, fillchar])

  Retorna el texto de la cadena, centrado en una cadena de longitud width. El relleno a izquierda y derecha se realiza usando el carácter definido por el parámetro fillchar (por defecto se usa el carácter espacio ASCII). Si la cadena original tiene una longitud `len(s)` igual o superior a width, se retorna el texto sin modificar.

str.count(sub[, start[, end]])

  Retorna el número de ocurrencias no solapadas de la cadena sub en el rango [start, end]. Los parámetros opcionales start y end se interpretan como en una expresión de segmento.

  If sub is empty, returns the number of empty strings between characters which is the length of the string plus one.

str.encode(encoding='utf-8', errors='strict')

  Return the string encoded to `bytes`.

  encoding defaults to `'utf-8'`; see Codificaciones estándar for possible values.

  errors controls how encoding errors are handled. If `'strict'` (the default), a `UnicodeError` exception is raised. Other possible values are `'ignore'`, `'replace'`, `'xmlcharrefreplace'`, `'backslashreplace'` and any other name registered via `codecs.register_error()`. See Manejadores de errores for details.

  For performance reasons, the value of errors is not checked for validity unless an encoding error actually occurs, Modo de desarrollo de Python is enabled or a debug build is used.

  Distinto en la versión 3.1: Añadido soporte para poder usar parámetros por nombre.

  Distinto en la versión 3.9: The value of the errors argument is now checked in Modo de desarrollo de Python and in debug mode.

str.endswith(suffix[, start[, end]])

  Retorna `True` si la cadena termina con el suffix especificado y `False` en caso contrario. También podemos usar suffix para pasar una tupla de sufijos a buscar. Si especificamos el parámetro opcional start, la comprobación empieza en esa posición. Con el parámetro opcional stop, la comprobación termina en esa posición.

str.expandtabs(tabsize=8)

  Retorna una copia de la cadena, con todos los caracteres de tipo tabulador reemplazados por uno o más espacios, dependiendo de la columna actual y del tamaño definido para el tabulador. Las posiciones de tabulación ocurren cada tabsize caracteres (siendo el valor por defecto de tabsize 8, lo que produce las posiciones de tabulación 0, 8, 16,…). Para expandir la cadena, la columna actual se pone a cero y se va examinando el texto carácter a carácter. Si se encuentra un tabulador, (`\t`), se insertan uno o más espacios hasta que sea igual a la siguiente posición de tabulación (El carácter tabulador en sí es descartado). Si el carácter en un indicador de salto de línea (`\n`) o de retorno (`\r`), se copia y el valor de columna actual se vuelve a poner a cero. Cualquier otro carácter es copiado sin cambios y hace que el contador de columna se incremente en 1, sin tener en cuenta como se representa gráficamente el carácter.

      >>> '01\t012\t0123\t01234'.expandtabs()
      '01      012     0123    01234'
      >>> '01\t012\t0123\t01234'.expandtabs(4)
      '01  012 0123    01234'

str.find(sub[, start[, end]])

  Retorna el menor índice de la cadena s donde se puede encontrar la cadena sub, considerando solo el intervalo `s[start:end]`. Los parámetros opcionales start y end se interpretan como notación de segmento. Retorna `-1` si no se encuentra la cadena.

  Nota

  El método `find()` se debe usar solo si se necesita saber la posición de la cadena sub. Si solo se necesita comprobar si sub es una parte de s, es mejor usar el operador `in`:

      >>> 'Py' in 'Python'
      True

str.format(*args, **kwargs)

  Realiza una operación de formateo. La cadena de caracteres sobre la que se está ejecutando este método puede contener texto literal y también marcas de reemplazo de texto definidas mediante llaves `{}`. Cada sección a reemplazar contiene o bien un índice numérico que hace referencia a un parámetro por posición, o el nombre de un parámetro por nombre. Retorna una copia de la cadena donde se han sustituido las marcas de reemplazo por los valores correspondientes pasados como parámetros.

      >>> "The sum of 1 + 2 is {0}".format(1+2)
      'The sum of 1 + 2 is 3'

  Véase Sintaxis de formateo de cadena para una descripción de las distintas opciones de formateo que se pueden usar.

  Nota

  Cuando se formatea un número (`int`, `float`, `complex`, `decimal.Decimal` y clases derivadas) usando la `n` (por ejemplo, `'{:n}'.format(1234)`), la función ajusta temporalmente el valor de la variable de entorno local `LC_TYPE` a `LC_NUMERIC` para decodificar los campos `decimal_point` y `thousands_sep` de la función `localeconv()`, si usan caracteres que no son ASCII o si ocupan más de un byte, y el valor definido en `LC_NUMERIC` es diferente del definido en `LC_CTYPE`. Estos cambios temporales pueden afectar a otros threads.

  Distinto en la versión 3.7: Cuando se formatea un número usando la `n`, la función puede asignar de forma temporal la variable `LC_CTYPE` a `LC_NUMERIC` en algunos casos.

str.format_map(mapping)

  Similar a `str.format(**mapping)`, pero se usa `mapping` de forma directa y no se copia a un diccionario. Esto es útil si `mapping` es, por ejemplo, una instancia de una subclase de `dict`:

      >>> class Default(dict):
      ...     def __missing__(self, key):
      ...         return key
      ...
      >>> '{name} was born in {country}'.format_map(Default(name='Guido'))
      'Guido was born in country'

  Nuevo en la versión 3.2.

str.index(sub[, start[, end]])

  Como `find()`, pero lanza una excepción de tipo `ValueError` si no se encuentra la cadena a buscar.

str.isalnum()

  Retorna `True` si todos los caracteres de la cadena son alfanuméricos y hay, al menos, un carácter, en caso contrario, retorna `False`. Un carácter `c` se considera alfanumérico si alguna de las siguientes funciones retorna `True`: `c.isalpha()`, `c.isdecimal()`, `c.isdigit()` o `c.isnumeric()`.

str.isalpha()

  Retorna `True` si todos los caracteres de la cadena son alfabéticos y hay, al menos, un carácter, en caso contrario, retorna `False`. Los caracteres alfabéticos son aquellos definidos en la base de datos de Unicode como «Letter», es decir, aquellos cuya propiedad de categoría general es «Lm», «Lt», «Lu», «Ll» o «Lo». Nótese que esta definición de «Alfabético» es diferente de la que usa el estándar Unicode.

str.isascii()

  Retorna `True` si la cadena de caracteres está vacía, o si todos los caracteres de la cadena son ASCII, en caso contrario, retorna `False`. Los caracteres ASCII son aquellos cuyos puntos de código Unicode que están en el rango U+0000-U+007F.

  Nuevo en la versión 3.7.

str.isdecimal()

  Retorna `True` si todos los caracteres de la cadena son caracteres decimales y hay, al menos, un carácter, en caso contrario, retorna `False`. Los caracteres decimales son aquellos que se pueden usar para formar números en base 10, por ejemplo, U+0660, ARABIC-INDIC DIGIT ZERO. Formalmente, un carácter decimal es un carácter en la categoría general «Nd» de Unicode.

str.isdigit()

  Retorna `True` si todos los caracteres de la cadena son dígitos y hay, al menos, un carácter, en caso contrario, retorna `False`. Los dígitos incluyen los caracteres decimales y dígitos que requieren un tratamiento especial, como por ejemplo los usados para superíndices. Esto incluye dígitos que no pueden ser usados para formar números en base 10, como los números Kharosthi. Formalmente, un dígito es un carácter que tiene la propiedad `Numeric_Type` definida como `Digit` o `Decimal`.

str.isidentifier()

  Retorna `True` si la cadena de caracteres es un identificador válido de acuerdo a la especificación del lenguaje, véase Identificadores y palabras clave.

  Se puede usar la función `keyword.iskeyword()` para comprobar si la cadena `s` es un identificador reservado, como `def` o `class`.

  Ejemplo:

      >>> from keyword import iskeyword

      >>> 'hello'.isidentifier(), iskeyword('hello')
      (True, False)
      >>> 'def'.isidentifier(), iskeyword('def')
      (True, True)

str.islower()

  Retorna `True` si todos los caracteres de la cadena que tengan formas en mayúsculas y minúsculas [4] están en minúsculas y hay, al menos, un carácter de ese tipo, en caso contrario, retorna `False`.

str.isnumeric()

  Retorna `True` si todos los caracteres de la cadena son caracteres numéricos y hay, al menos, un carácter, en caso contrario, retorna `False`. Los caracteres numéricos incluyen los dígitos, y todos los caracteres Unicode que tienen definida la propiedad de valor numérico, por ejemplo U+2155, VULGAR FRACTION ONE FIFTH. Formalmente, los caracteres numéricos son aquellos que la propiedad `Numeric_Type` definida como `Digit`, `Decimal` o `Numeric`.

str.isprintable()

  Retorna `True` si todos los caracteres de la cadena son imprimibles o si la cadena está vacía, en caso contrario, retorna `False`. Los caracteres no imprimibles son aquellos definidos en la base de datos de Unicode como «Other» o «Separator», con la excepción del carácter ASCII espacio (0x20), que se considera imprimible. (Nótese que en este contexto, imprimible son aquellos caracteres que no necesitan ser escapados cuando se imprimen con la función `repr()`. No tiene relevancia en cadenas escritas a `sys.stdout` o `sys.stderr`.)

str.isspace()

  Retorna `True` si todos los caracteres de la cadena son espacios en blanco y hay, al menos, un carácter, en caso contrario, retorna `False`.

  Un carácter se considera espacio en blanco si, en la base de datos de Unicode (véase `unicodedata`), está clasificado en la categoría general `Zs` («Separador, espacio») o la clase bidireccional es `WS`, `B` o `S`.

str.istitle()

  Retorna `True` si las palabras en la cadena tiene forma de título y hay, al menos, un carácter, por ejemplo una mayúscula solo puede aparecer al principio o después de un carácter que no tenga formas alternativas mayúsculas-minúsculas, y las minúsculas solo después de carácter que si tiene formas alternativas mayúsculas-minúsculas. En caso contrario, retorna `False`.

str.isupper()

  Retorna `True` si todos los caracteres de la cadena que tengan formas en mayúsculas y minúsculas [4] están en mayúsculas y hay, al menos, un carácter de ese tipo, en caso contrario, retorna `False`.

      >>> 'BANANA'.isupper()
      True
      >>> 'banana'.isupper()
      False
      >>> 'baNana'.isupper()
      False
      >>> ' '.isupper()
      False

str.join(iterable)

  Retorna una cadena de caracteres formada por la concatenación de las cadenas en el iterable. Se lanza una excepción de tipo `TypeError` si alguno de los elementos en el iterable no es una cadena, incluyendo objetos de tipo `bytes`. Se usa como separador entre los elementos la cadena de caracteres pasada como parámetro.

str.ljust(width[, fillchar])

  Retorna el texto de la cadena, justificado a la izquierda en una cadena de longitud width. El carácter de relleno a usar viene definido por el parámetro fillchar (por defecto se usa el carácter espacio ASCII). Si la cadena original tiene una longitud `len(s)` igual o superior a width, se retorna el texto sin modificar.

str.lower()

  Retorna una copia de la cadena de caracteres con todas las letras en minúsculas [4].

  El algoritmo usado para la conversión a minúsculas está descrito en la sección 3.13 del estándar Unicode.

str.lstrip([chars])

  Retorna una copia de la cadena, eliminado determinados caracteres si se encuentren al principio. El parámetro chars especifica el conjunto de caracteres a eliminar. Si se omite o si se especifica `None`, se eliminan todos los espacios en blanco. No debe entenderse el valor de chars como un prefijo, sino que se elimina cualquier combinación de sus caracteres:

      >>> '   spacious   '.lstrip()
      'spacious   '
      >>> 'www.example.com'.lstrip('cmowz.')
      'example.com'

  Véase `str.removeprefix()` para un método que removerá una única cadena de prefijo en lugar de todas las ocurrencias dentro de un set de caracteres. Por ejemplo:

      >>> 'Arthur: three!'.lstrip('Arthur: ')
      'ee!'
      >>> 'Arthur: three!'.removeprefix('Arthur: ')
      'three!'

static str.maketrans(x[, y[, z]])

  Este método estático retorna una tabla de traducción apta para ser usada por el método `str.translate()`.

  Si solo se usa un parámetro, este debe ser un diccionario que mapea valores de punto Unicode (enteros) o caracteres (cadenas de longitud 1) a valores Unicode, cadenas (de cualquier longitud) o `None`. Las claves se convertirán a ordinales.

  Si se pasan dos parámetros, deben ser cadenas de la misma longitud, y en la tabla resultante, cada carácter en x se mapea al carácter en la misma posición en y. Si se añade un tercer parámetro, debe ser una cadena de caracteres, los cuales se mapearán a `None` en la tabla resultante.

str.partition(sep)

  Divide la cadena en la primera ocurrencia de sep, y retorna una tupla de tres elementos, que contiene la parte anterior al separador, el separador en sí y la parte posterior al separador. Si no se encuentra el separador, retorna una tupla de tres elementos, el primero contiene la cadena original y los dos siguientes son cadenas vacías.

str.removeprefix(prefix, /)

  Si la cadena de caracteres empieza con la cadena prefix, retorna `string[len(prefix):]`. De otra manera, retorna una copia de la cadena original:

      >>> 'TestHook'.removeprefix('Test')
      'Hook'
      >>> 'BaseTestCase'.removeprefix('Test')
      'BaseTestCase'

  Nuevo en la versión 3.9.

str.removesuffix(suffix, /)

  Si la cadena de caracteres termina con la cadena suffix y suffix no está vacío, retorna `string[:-len(suffix)]`. De otra manera, retorna una copia de la cadena original:

      >>> 'MiscTests'.removesuffix('Tests')
      'Misc'
      >>> 'TmpDirMixin'.removesuffix('Tests')
      'TmpDirMixin'

  Nuevo en la versión 3.9.

str.replace(old, new[, count])

  Retorna una copia de la cadena con todas las ocurrencias de la cadena old sustituidas por new. Si se utiliza el parámetro count, solo se cambian las primeras count ocurrencias.

str.rfind(sub[, start[, end]])

  Retorna el mayor índice dentro de la cadena s donde se puede encontrar la cadena sub, estando sub incluida en `s[start:end]`. Los parámetros opcionales start y end se interpretan igual que en las operaciones de segmentado. Retorna `-1` si no se encuentra sub.

str.rindex(sub[, start[, end]])

  Como el método `rfind()`, pero lanza la excepción `ValueError` si no se encuentra la cadena sub.

str.rjust(width[, fillchar])

  Retorna el texto de la cadena, justificado a la derecha en una cadena de longitud width. El carácter de relleno a usar viene definido por el parámetro fillchar (por defecto se usa el carácter espacio ASCII). Si width es menor o igual que `len(s)`, se retorna el texto sin modificar.

str.rpartition(sep)

  Divide la cadena en la última ocurrencia de sep, y retorna una tupla de tres elementos, conteniendo la parte anterior al separador, el separador en sí y la parte posterior al separador. Si no se encuentra el separador, retorna una tupla de tres elementos, los dos primeras son posiciones con cadenas vacías y en la tercera la cadena original.

str.rsplit(sep=None, maxsplit=-1)

  Retorna una lista con las palabras que componen la cadena de caracteres original, usando como separador el valor de sep. Si se utiliza el parámetro maxsplit, se realizan como máximo maxsplit divisiones, retornando los que están más a la derecha. Si no se especifica sep o se pasa con valor `None`, se usa como separador cualquier carácter de espacio en blanco. Si no contamos la diferencia de empezar las divisiones desde la derecha, el comportamiento de este método `rsplit()` es equivalente al de `split()`, que se describe con detalle más adelante.

str.rstrip([chars])

  Retorna una copia de la cadena, eliminado determinados caracteres si se encuentren al final. El parámetro chars especifica el conjunto de caracteres a eliminar. Si se omite o si se especifica `None`, se eliminan todos los espacios en blanco. No debe entenderse el valor de chars como un sufijo, sino que se elimina cualquier combinación de sus caracteres:

      >>> '   spacious   '.rstrip()
      '   spacious'
      >>> 'mississippi'.rstrip('ipz')
      'mississ'

  Véase `str.removesuffix()` para un método que removerá una única cadena de sufijo en lugar de todas las ocurrencias dentro de un set de caracteres. Por ejemplo:

      >>> 'Monty Python'.rstrip(' Python')
      'M'
      >>> 'Monty Python'.removesuffix(' Python')
      'Monty'

str.split(sep=None, maxsplit=-1)

  Retorna una lista con las palabras que componen la cadena de caracteres original, usando como separador el valor de sep. Si se utiliza el parámetro maxsplit, se realizan como máximo maxsplit divisiones (por tanto, la lista resultante tendrá `maxsplit+1` elementos). Si no se especifica maxsplit o se pasa con valor `-1`, entonces no hay límite al número de divisiones a realizar (se harán todas las que se puedan).

  Si se especifica sep, las repeticiones de caracteres delimitadores no se agrupan juntos, sino que se considera que están delimitando cadenas vacías (por ejemplo, `'1,,2'.split(',')` retorna `['1', '', '2']`). El parámetro sep puede contener más de un carácter (por ejemplo, `'1<>2<>3'.split('<>')` retorna `['1', '2', '3']`). Dividir una cadena vacía con un separador determinado retornará `['']`.

  Por ejemplo:

      >>> '1,2,3'.split(',')
      ['1', '2', '3']
      >>> '1,2,3'.split(',', maxsplit=1)
      ['1', '2,3']
      >>> '1,2,,3,'.split(',')
      ['1', '2', '', '3', '']

  Si no se especifica sep o es `None`, se usa un algoritmo de división diferente: secuencias consecutivas de caracteres de espacio en blanco se consideran como un único separador, y el resultado no contendrá cadenas vacías ni al principio ni al final de la lista, aunque la cadena original tuviera espacios en blanco al principio o al final. En consecuencia, dividir una cadena vacía o una cadena que solo contenga espacios en blanco usando `None` como separador siempre retornará una lista vacía `[]`.

  Por ejemplo:

      >>> '1 2 3'.split()
      ['1', '2', '3']
      >>> '1 2 3'.split(maxsplit=1)
      ['1', '2 3']
      >>> '   1   2   3   '.split()
      ['1', '2', '3']

str.splitlines(keepends=False)

  Retorna una lista con las líneas en la cadena, dividiendo por los saltos de línea. Los caracteres de salto de línea en sí no se incluyen a no ser que se especifique lo contrario pasando el valor `True` en al parámetro keepends.

  Este método considera como saltos de línea los siguientes caracteres. En concreto, estos son un superconjunto de los saltos de líneas universales.

  Representación | Descripción
  --- | ---
  `\n` | Salto de línea
  `\r` | Retorno de carro
  `\r\n` | Retorno de carro + salto de línea
  `\v` o `\x0b` | Tabulación de línea
  `\f` o `\x0c` | Avance de página
  `\x1c` | Separador de archivo
  `\x1d` | Separador de grupo
  `\x1e` | Separador de registro
  `\x85` | Siguiente línea (Código de control C1)
  `\u2028` | Separador de línea
  `\u2029` | Separador de párrafo

  Distinto en la versión 3.2: Se añadieron `\v` y `\f` a la lista de separadores.

  Por ejemplo:

      >>> 'ab c\n\nde fg\rkl\r\n'.splitlines()
      ['ab c', '', 'de fg', 'kl']
      >>> 'ab c\n\nde fg\rkl\r\n'.splitlines(keepends=True)
      ['ab c\n', '\n', 'de fg\r', 'kl\r\n']

  Al contrario que con `split()`, cuando se especifica una cadena con sep, el método retorna una lista vacía para la cadena vacía, y un salto de línea al final del texto no produce una línea extra:

      >>> "".splitlines()
      []
      >>> "One line\n".splitlines()
      ['One line']

  Por comparación, `split('\n')` entrega:

      >>> ''.split('\n')
      ['']
      >>> 'Two lines\n'.split('\n')
      ['Two lines', '']

str.startswith(prefix[, start[, end]])

  Retorna `True` si la cadena empieza por prefix, en caso contrario retorna `False`. El valor de prefix puede ser también una tupla de prefijos por los que buscar. Con el parámetro opcional start, la comprobación empieza en esa posición de la cadena. Con el parámetro opcional end, la comprobación se detiene en esa posición de la cadena.

str.strip([chars])

  Retorna una copia de la cadena con los caracteres indicados eliminados, tanto si están al principio como al final de la cadena. El parámetro opcional chars es una cadena que especifica el conjunto de caracteres a eliminar. Si se omite o se usa `None`, se eliminan los caracteres de espacio en blanco. No debe entenderse el valor de chars como un prefijo o sufijo, sino que se elimina cualquier combinación de sus caracteres:

      >>> '   spacious   '.strip()
      'spacious'
      >>> 'www.example.com'.strip('cmowz.')
      'example'

  Los caracteres indicados por chars se eliminan de los extremos al principio y al final de la cadena. Se elimina los caracteres del inicio hasta que se encuentra un carácter que no esté incluido en el conjunto definido por chars. Se procede de manera similar para los caracteres al final. Por ejemplo:

      >>> comment_string = '#....... Section 3.2.1 Issue #32 .......'
      >>> comment_string.strip('.#! ')
      'Section 3.2.1 Issue #32'

str.swapcase()

  Retorna una copia de la cadena con los caracteres en mayúsculas convertidos a minúsculas, y viceversa. Nótese que no es necesariamente cierto que `s.swapcase().swapcase() == s`.

str.title()

  Retorna una versión en forma de título de la cadena, con la primera letra de cada palabra en mayúsculas y el resto en minúsculas.

  Por ejemplo:

      >>> 'Hello world'.title()
      'Hello World'

  El algoritmo usa una definición sencilla e independiente del lenguaje, consistente en considerar una palabra como un grupo de letras consecutivas. Esta definición funciona en varios entornos, pero implica que, por ejemplo en inglés, los apóstrofos en las contracciones y en los posesivos constituyen una separación entre palabras, que puede que no sea el efecto deseado:

      >>> "they're bill's friends from the UK".title()
      "They'Re Bill'S Friends From The Uk"

  La función `string.capwords()` no tiene este problema, ya que solo divide palabras en espacios.

  Alternativamente, se puede solucionar parcialmente el problema de los apóstrofos usando expresiones regulares:

      >>> import re
      >>> def titlecase(s):
      ...     return re.sub(r"[A-Za-z]+('[A-Za-z]+)?",
      ...                   lambda mo: mo.group(0).capitalize(),
      ...                   s)
      ...
      >>> titlecase("they're bill's friends.")
      "They're Bill's Friends."

str.translate(table)

  Return a copy of the string in which each character has been mapped through the given translation table. The table must be an object that implements indexing via `__getitem__()`, typically a mapping or sequence. When indexed by a Unicode ordinal (an integer), the table object can do any of the following: return a Unicode ordinal or a string, to map the character to one or more other characters; return `None`, to delete the character from the return string; or raise a `LookupError` exception, to map the character to itself.

  Se puede usar `str.maketrans()` para crear un mapa de traducción carácter a carácter de diferentes formas.

  Véase también el módulo `codecs` para una aproximación más flexible al mapeo de caracteres.

str.upper()

  Retorna una copia de la cadena, con todos los caracteres con formas mayúsculas/minúsculas [4] pasados a mayúsculas. Nótese que `s.upper().isupper()` puede ser `False` si `s` contiene caracteres que no tengan las dos formas, o si la categoría Unicode del carácter o caracteres resultantes no es «Lu» (Letra, mayúsculas), sino, por ejemplo, «Lt» (Letra, Título).

  El algoritmo de paso a mayúsculas es el descrito en la sección 3.13 del estándar Unicode.

str.zfill(width)

  Retorna una copia de la cadena, rellena por la izquierda con dígitos `'0'` de ASCII necesarios para conseguir una cadena de longitud width. El carácter prefijo de signo (`'+'`/`'-'`) se gestiona insertando el relleno después del carácter de signo en vez de antes. Si width es menor o igual que `len(s)`, se retorna la cadena original.

  Por ejemplo:

      >>> "42".zfill(5)
      '00042'
      >>> "-42".zfill(5)
      '-0042'

### Formateo de cadenas al estilo `*printf*`

Nota

Las operaciones de formateo explicadas aquí tienen una serie de peculiaridades que conducen a ciertos errores comunes (como fallar al representar tuplas y diccionarios correctamente). Se pueden evitar estos errores usando las nuevas cadenas de caracteres con formato, el método `str.format()`, o plantillas de cadenas de caracteres. Cada una de estas alternativas proporcionan sus propios compromisos entre facilidad de uso, flexibilidad y capacidad de extensión.

Las cadenas de caracteres tienen una operación básica: El operador `%` (módulo). Esta operación se conoce también como formateo de cadenas y operador de interpolación. Dada la expresión `formato % valores` (donde formato es una cadena), las especificaciones de conversión indicadas en la cadena con el símbolo `%` son reemplazadas por cero o más elementos de valores. El efecto es similar a usar la función del lenguaje C `sprintf()`.

Si formato tiene un único marcador, valores puede ser un objeto sencillo, no una tupla. [5] En caso contrario, valores debe ser una tupla con exactamente el mismo número de elementos que marcadores usados en la cadena de formato, o un único objeto de tipo mapa (por ejemplo, un diccionario).

Un especificador de conversión consiste en dos o más caracteres y tiene los siguientes componentes, que deben aparecer en el siguiente orden:

1. El carácter `'%'`, que identifica el inicio del marcador.

2. Una clave de mapeo (opcional), consistente en una secuencia de caracteres entre paréntesis, como por ejemplo, `(somename)`.

3. Indicador de conversión (opcional), que afecta el resultado de ciertas conversiones de tipos.

4. Valor de ancho mínimo (opcional). Si se especifica un `'*'` (asterisco), el ancho real se lee del siguiente elemento de la tupla valores, y el objeto a convertir viene después del ancho mínimo, con un indicador de precisión opcional.

5. Precisión (opcional), en la forma `'.'` (punto) seguido de la precisión. Si se especifica un `'*'` (asterisco), el valor de precisión real se lee del siguiente elemento de la tupla valores, y el valor a convertir viene después de la precisión.

6. Modificador de longitud (opcional).

7. Tipo de conversión.

Cuando el operador derecho es un diccionario (o cualquier otro objeto de tipo mapa), los marcadores en la cadena deben incluir un valor de clave entre paréntesis, inmediatamente después del carácter `'%'`. El valor de la clave se usa para seleccionar el valor a formatear desde el mapa. Por ejemplo:

    >>> print('%(language)s has %(number)03d quote types.' %
    ...       {'language': "Python", "number": 2})
    Python has 002 quote types.

En este caso, no se puede usar el especificador `*` en la cadena de formato (dado que requiere una lista secuencial de parámetros).

Los indicadores de conversión son:

Flag | Significado
--- | ---
`'#'` | El valor a convertir usara la «forma alternativa» (que se definirá más adelante)
`'0'` | La conversión rellena con ceros por la izquierda para valores numéricos.
`'-'` | El valor convertido se ajusta a la izquierda (sobreescribe la conversión `'0'` si se especifican los dos)
`' '` | (Un espacio) Se debe añadir un espacio en blanco antes de un número positivo (o una cadena vacía) si se usa una conversión con signo.
`'+'` | Un carácter signo (`'+'` o `'-'`) precede a la conversión (sobreescribe el indicador de «espacio»)

Puede estar presente un modificador de longitud (`h`, `l` o `L`), pero se ignora y no es necesario para Python – por lo que, por ejemplo, la salida de `%ld` es idéntica a `%d`.

Los tipos de conversión son:

Conversión | Significado | Notas
--- | --- | ---
`'d'` | Entero decimal con signo. |
`'i'` | Entero decimal con signo. |
`'o'` | Valor octal con signo. | (1)
`'u'` | Obsoleto – es idéntico a `'d'`. | (6)
`'x'` | Hexadecimal con signo (en minúsculas). | (2)
`'X'` | Hexadecimal con signo (en mayúsculas). | (2)
`'e'` | Formato en coma flotante exponencial (en minúsculas). | (3)
`'E'` | Formato en coma flotante exponencial (en mayúsculas). | (3)
`'f'` | Formato en coma flotante decimal. | (3)
`'F'` | Formato en coma flotante decimal. | (3)
`'g'` | Formato en coma flotante. Usa formato exponencial con minúsculas si el exponente es menor que -4 o no es menor que la precisión, en caso contrario usa el formato decimal. | (4)
`'G'` | Formato en coma flotante. Usa formato exponencial con mayúsculas si el exponente es menor que -4 o no es menor que la precisión, en caso contrario usa el formato decimal. | (4)
`'c'` | Un único carácter (acepta números enteros o cadenas de caracteres de longitud 1). |
`'r'` | Cadena de caracteres (representará cualquier objeto usando la función `repr()`). | (5)
`'s'` | Cadena de caracteres (representará cualquier objeto usando la función `str()`). | (5)
`'a'` | Cadena de caracteres (representará cualquier objeto usando la función `ascii()`). | (5)
`'%'` | No se representa ningún argumento, obteniéndose en el resultado la cadena `'%'`. |

Notas:

1. La forma alternativa hace que se inserte antes del primer dígito un prefijo indicativo del formato octal (`'0o'`)

2. La forma alternativa hace que se inserte antes del primer dígito uno de los dos prefijos indicativos del formato hexadecimal `'0x'` o `'0X'` (que se use uno u otro depende de que indicador de formato se haya usado, `'x'` o `'X'`).

3. La forma alternativa hace que se incluya siempre el símbolo del punto o coma decimal, incluso si no hubiera dígitos después.

   La precisión determina el número de dígitos que vienen después del punto decimal, y por defecto es 6.

4. La forma alternativa hace que se incluya siempre el símbolo del punto o coma decimal, y los ceros a su derecha no se eliminan, como seria el caso en la forma normal.

   La precisión determina el número de dígitos significativos que vienen antes y después del punto decimal, y por defecto es 6.

5. Si la precisión es `N`, la salida se trunca a `N` caracteres.

6. Véase PEP 237.

Como en Python las cadenas de caracteres tiene una longitud explícita, la conversión de `%s` no requiere que la cadena termine con `'\0'`.

Distinto en la versión 3.1: Las conversiones `%f` para números con valores absolutos mayores que 1e50 ya no son reemplazadas por conversiones `%g`.

## Tipos de secuencias binarias — `bytes`, `bytearray` y `memoryview`

Los tipos básicos para trabajar con datos binarios son las clases `bytes` y `bytearray`. Ambas pueden ser usadas por la clase `memoryview`, que usa el protocolo buffer para acceder a la memoria de otros objetos binarios sin necesidad de hacer una copia.

El módulo `array` soporta un almacenamiento eficiente de tipos de datos básicos como enteros de 32 bits o números en formato de doble precisión en coma flotante IEEE754.

### Objetos de tipo Bytes

Los objetos bytes son secuencias inmutables de bytes. Como muchos de los protocolos binarios más usados se basan en la codificación ASCII para texto, los objetos bytes ofrecen varios métodos que solo son válidos cuando se trabaja con datos compatibles ASCII y son, en varios aspectos, muy cercanos a los cadenas de caracteres.

class bytes([source[, encoding[, errors]]])

  Para empezar, la sintaxis de los valores literales de bytes son prácticamente iguales que para las cadenas de caracteres, con la diferencia de que se añade el carácter `b` como prefijo:

  - Comillas sencillas: `b'Se siguen aceptando comillas "dobles" embebidas'`

  - Comillas dobles: `b"Se siguen aceptando comillas 'simples' embebidas"`

  - Comillas triples: `b'''3 comillas simples'''`, `b"""3 comillas dobles"""`

  Solo se admiten caracteres ASCII en representaciones literales de bytes (con independencia del tipo de codificación declarado). Cualquier valor por encima de 127 debe ser definido usando su secuencia de escape.

  Al igual que con las cadenas, los literales de bytes pueden usar el prefijo `r` para deshabilitar el procesado de las secuencias de escape. Véase Literales de cadenas y bytes para más información acerca de los diferentes formas de expresar bytes de forma literal, incluyendo el soporte de secuencias de escape.

  Aunque las secuencias de bytes y sus representaciones se basen en texto ASCII, los objetos bytes se comportan más como secuencias inmutables de números enteros, donde cada elemento de la secuencia está restringido a los valores de x tal que `0 <= x < 256` (si se intenta violar esta restricción se lanzará una excepción de tipo `ValueError`). Esto se ha hecho de forma intencionada para enfatizar que, aunque muchos formatos binarios incluyen elementos basados en caracteres ASCII y pueden ser manipulados mediante algunas técnicas de procesado de textos, este no es el caso general para los datos binarios (aplicar algoritmos pensados para proceso de textos a datos binarios que no se compatibles con ASCII normalmente corromperán dichos datos).

  Además de con literales, se pueden crear objetos de tipo byte de las siguientes maneras:

  - Un secuencia de una longitud especificada rellena con ceros: `bytes(10)`

  - A partir de un iterable de números enteros: `bytes(range(20))`

  - Copiando datos binarios ya existentes mediante el protocolo buffer: `bytes(obj)`

  Véase además la función incorporada bytes.

  Como dos dígitos hexadecimales se corresponden exactamente con un byte, suelen usase números hexadecimales para describir datos binarios. Por ello, los objetos de tipo byte disponen de un método adicional para leer datos en ese formato:

  classmethod fromhex(string)

    Este método de clase de `bytes` retorna un objeto binario, decodificado a partir de la cadena suministrada como parámetro. La cadena de caracteres debe consistir en dos dígitos hexadecimales por cada byte, ignorándose los caracteres ASCII de espacio en blanco, si los hubiera.

        >>> bytes.fromhex('2Ef0 F1f2  ')
        b'.\xf0\xf1\xf2'

    Distinto en la versión 3.7: El método `bytes.fromhex()` ignora ahora todos los caracteres ASCII de espacio en blanco, no solo el carácter espacio.

  Existe una función que realiza la operación inversa, es decir, transforma un objeto binario en una representación textual usando hexadecimal.

  hex([sep[, bytes_per_sep]])

    Retorna una cadena de caracteres que contiene dos dígitos hexadecimales por cada byte de la instancia.

        >>> b'\xf0\xf1\xf2'.hex()
        'f0f1f2'

    Si quieres que la cadena en hexadecimal sea más fácil de leer, se puede especificar un único carácter separador con el parámetro sep para que se añada a la salida. Por defecto, este separador se incluirá entre cada byte. Un segundo parámetro opcional, bytes_per_sep, controla los espacios. Valores positivos calculan la posición del separador desde la derecha, los negativos lo hacen desde la izquierda.

        >>> value = b'\xf0\xf1\xf2'
        >>> value.hex('-')
        'f0-f1-f2'
        >>> value.hex('_', 2)
        'f0_f1f2'
        >>> b'UUDDLRLRAB'.hex(' ', -4)
        '55554444 4c524c52 4142'

    Nuevo en la versión 3.5.

    Distinto en la versión 3.8: El método `bytes.hex()` ahora soporta los parámetros opcionales sep y bytes_per_sep, que permiten insertar separadores entre los bytes de la cadena de salida.

Como los objetos de tipo bytes son secuencias de números enteros (similares a tuplas), para un objeto binario b, `b[0]` retorna un entero, mientras que `b[0:1]` retorna un objeto de tipo bytes de longitud 1. (Mientras que las cadenas de caracteres siempre retornan una cadena de longitud 1, ya sea accediendo por índice o mediante una operación de segmentado).

La representación de los objetos tipo bytes usa el formato literal (`b'...'`) ya que es, por lo general, más útil que, digamos, `bytes([46, 46, 46])`. Siempre se puede convertir un objeto binario en una lista de enteros usando `list(b)`.

### Objetos de tipo Bytearray

Los objetos de tipo `bytearray` son versiones mutables de los objetos de tipo `bytes`.

class bytearray([source[, encoding[, errors]]])

  No existe una sintaxis específica para crear objetos de tipo bytearray, hay que crearlos siempre llamando a su constructor:

  - Creando una secuencia vacía: `bytearray()`

  - Creando una instancia de una longitud determinada, rellena con ceros: `bytearray(10)`

  - A partir de un iterable de números enteros: `bytearray(range(20))`

  - Copiando datos binarios ya existentes mediante el protocolo buffer: `bytearray(b'Hi!')`

  Como los objetos bytearray son mutables, soportan todas las operaciones aplicables a tipos mutables, además de las operaciones propias de los bytearrays descritas en Operaciones de bytes y bytearray.

  Véase también la función incorporada bytearray.

  Como dos dígitos hexadecimales se corresponden exactamente con un byte, suelen usase números hexadecimales para describir datos binarios. Por ello, los objetos de tipo bytearray disponen de un método de clase adicional para leer datos en ese formato:

  classmethod fromhex(string)

    Este método de clase de `bytearray` retorna un objeto bytearray, decodificado a partir de la cadena suministrada como parámetro. La cadena de caracteres debe consistir en dos dígitos hexadecimales por cada byte, ignorándose los caracteres ASCII de espacio en blanco, si los hubiera.

        >>> bytearray.fromhex('2Ef0 F1f2  ')
        bytearray(b'.\xf0\xf1\xf2')

    Distinto en la versión 3.7: El método `bytearray.fromhex()` ignora ahora todos los caracteres ASCII de espacio en blanco, no solo el carácter espacio.

  Existe una función que realiza la operación inversa, es decir, transforma un objeto bytearray en una representación textual usando hexadecimal.

  hex([sep[, bytes_per_sep]])

    Retorna una cadena de caracteres que contiene dos dígitos hexadecimales por cada byte de la instancia.

        >>> bytearray(b'\xf0\xf1\xf2').hex()
        'f0f1f2'

    Nuevo en la versión 3.5.

    Distinto en la versión 3.8: De forma similar a `bytes.hex()`, `bytearray.hex()` soporta ahora los parámetros opcionales sep y bytes_per_sep para insertar separadores entre los bytes en la cadena hexadecimal de salida.

Como los objetos de tipo bytearray son secuencias de números enteros (similares a listas), para un objeto bytearray b, `b[0]` retorna un entero, mientras que `b[0:1]` retorna un objeto de tipo bytearray de longitud 1. (Mientras que las cadenas de caracteres siempre retornan una cadena de longitud 1, ya sea accediendo por índice o mediante una operación de segmentado).

La representación de los objetos tipo bytearray usa el formato literal (`bytearray(b'...')`) ya que es, por lo general, más útil que, digamos, `bytearray([46, 46, 46])`. Siempre se puede convertir un objeto bytearray en una lista de enteros usando `list(b)`.

### Operaciones de bytes y bytearray

Ambos tipos, bytes y bytearray soportan las operaciones comunes de las secuencias. Los operadores no funcionan solo con operandos del mismo tipo, sino con cualquier objeto tipo binario. Gracias a esta flexibilidad, estos tipos pueden combinarse libremente en expresiones sin que se produzcan errores. Sin embargo, el tipo del valor resultante puede depender del orden de los operandos.

Nota

Los métodos de objetos de tipo bytes y bytesarray no aceptan cadenas de caracteres como parámetros, de la misma manera que los métodos de las cadenas tampoco aceptan bytes como parámetros. Por ejemplo, debes escribir:

    a = "abc"
    b = a.replace("a", "f")

y:

    a = b"abc"
    b = a.replace(b"a", b"f")

Algunas operaciones de bytes y bytearrays asumen el uso de formatos binarios compatibles ASCII, y por tanto deben ser evitadas cuando trabajamos con datos binarios arbitrarios. Estas restricciones se explican a continuación.

Nota

Usar estas operaciones basadas en ASCII para manipular datos binarios que no se almacenan en un formato basado en ASCII pueden producir corrupción de datos.

Los siguientes métodos de bytes y bytearrays pueden ser usados con datos en formatos binarios arbitrarios.

bytes.count(sub[, start[, end]])
bytearray.count(sub[, start[, end]])

  Retorna el número de secuencias no solapadas de la subsecuencia sub en el rango [start, end]. Los parámetros opcionales start y end se interpretan como en las operaciones de segmentado.

  La subsecuencia a buscar puede ser cualquier objeto tipo binario o un número entero entre 0 y 255.

  If sub is empty, returns the number of empty slices between characters which is the length of the bytes object plus one.

  Distinto en la versión 3.3: También acepta como subsecuencia un número entero entre 0 y 255.

bytes.removeprefix(prefix, /)
bytearray.removeprefix(prefix, /)

  Si los datos binarios comienzan con la cadena prefix, retorna `bytes[len(prefix):]`. De otra manera, retorna una copia de los datos binarios originales:

      >>> b'TestHook'.removeprefix(b'Test')
      b'Hook'
      >>> b'BaseTestCase'.removeprefix(b'Test')
      b'BaseTestCase'

  El argumento prefix puede ser cualquier objeto tipo binario.

  Nota

  La versión bytearray de este método no opera in situ - siempre produce un nuevo objeto, aún si no se hubiera realizado ningún cambio.

  Nuevo en la versión 3.9.

bytes.removesuffix(suffix, /)
bytearray.removesuffix(suffix, /)

  Si los datos binarios terminan con la cadena expresada en suffix y el argumento suffix no está vacío, retorna `bytes[:-len(suffix)]`. De otra manera, retorna una copia de los datos binarios originales:

      >>> b'MiscTests'.removesuffix(b'Tests')
      b'Misc'
      >>> b'TmpDirMixin'.removesuffix(b'Tests')
      b'TmpDirMixin'

  El argumento suffix puede ser cualquier objeto tipo binario.

  Nota

  La versión bytearray de este método no opera in situ - siempre produce un nuevo objeto, aún si no se hubiera realizado ningún cambio.

  Nuevo en la versión 3.9.

bytes.decode(encoding='utf-8', errors='strict')
bytearray.decode(encoding='utf-8', errors='strict')

  Return the bytes decoded to a `str`.

  encoding defaults to `'utf-8'`; see Codificaciones estándar for possible values.

  errors controls how decoding errors are handled. If `'strict'` (the default), a `UnicodeError` exception is raised. Other possible values are `'ignore'`, `'replace'`, and any other name registered via `codecs.register_error()`. See Manejadores de errores for details.

  For performance reasons, the value of errors is not checked for validity unless a decoding error actually occurs, Modo de desarrollo de Python is enabled or a debug build is used.

  Nota

  Passing the encoding argument to `str` allows decoding any bytes-like object directly, without needing to make a temporary `bytes` or `bytearray` object.

  Distinto en la versión 3.1: Añadido soporte para poder usar parámetros por nombre.

  Distinto en la versión 3.9: The value of the errors argument is now checked in Modo de desarrollo de Python and in debug mode.

bytes.endswith(suffix[, start[, end]])
bytearray.endswith(suffix[, start[, end]])

  Retorna `True` si los datos binarios acaban con el valor indicado por suffix, en caso contrario retorna `False`. El valor de suffix puede ser también una tupla de sufijos para buscar. Con el parámetro opcional start, la comparación empieza a partir de esa posición. Si se especifica el parámetro opcional end, la comparación termina en esa posición.

  El sufijo (o sufijos) a buscar puede ser cualquier objeto tipo binario.

bytes.find(sub[, start[, end]])
bytearray.find(sub[, start[, end]])

  Retorna el mínimo índice dentro de los datos donde se ha encontrado la subsecuencia sub, de forma que sub está contenida en el segmento `s[start:end]`. Los parámetros opcionales start y end se interpretan como en las operaciones de segmentado. Retorna `-1` si no se puede encontrar sub.

  La subsecuencia a buscar puede ser cualquier objeto tipo binario o un número entero entre 0 y 255.

  Nota

  El método `find()` se debe usar solo si se necesita saber la posición de sub. Si solo se necesita comprobar si sub es una parte de s, es mejor usar el operador `in`:

      >>> b'Py' in b'Python'
      True

  Distinto en la versión 3.3: También acepta como subsecuencia un número entero entre 0 y 255.

bytes.index(sub[, start[, end]])
bytearray.index(sub[, start[, end]])

  Como `find()`, pero lanza una excepción de tipo `ValueError` si no se encuentra la subsecuencia a buscar.

  La subsecuencia a buscar puede ser cualquier objeto tipo binario o un número entero entre 0 y 255.

  Distinto en la versión 3.3: También acepta como subsecuencia un número entero entre 0 y 255.

bytes.join(iterable)
bytearray.join(iterable)

  Retorna un objeto de tipo bytes o bytearray que es la concatenación de las secuencias binarias en iterable. Si alguno de los objetos de la secuencia no es un objeto tipo binario se lanza la excepción `TypeError`, incluso si son cadenas de caracteres (objetos `str`). El separador entre los distintos elementos es el contenido del objeto bytes o bytearray usando para invocar el método.

static bytes.maketrans(from, to)
static bytearray.maketrans(from, to)

  Este método estático retorna una tabla de traducción apta para ser usada por el método `bytes.translate()`, que mapea cada carácter en from en la misma posición en to; tanto from como to deben ser objetos tipo binario y deben tener la misma longitud.

  Nuevo en la versión 3.1.

bytes.partition(sep)
bytearray.partition(sep)

  Divide la secuencia en la primera ocurrencia de sep, y retorna una tupla de tres elementos que contiene la parte antes del separador, el separador en sí o una copia de tipo bytearray y la parte después del separador. Si no se encuentra el separador, retorna una tupla de tres elementos, con la primera posición ocupada por la secuencia original, y las dos posiciones siguientes rellenas con objetos bytes o bytearray vacíos.

  El separador a buscar puede ser cualquier objeto tipo binario.

bytes.replace(old, new[, count])
bytearray.replace(old, new[, count])

  Retorna una copia de la secuencia con todas las ocurrencias de old sustituidas por new. Si se utiliza el parámetro count, solo se cambian las primeras count ocurrencias.

  La subsecuencia a buscar y su reemplazo puede ser cualquier objeto tipo binario.

  Nota

  La versión bytearray de este método no opera in situ - siempre produce un nuevo objeto, aún si no se hubiera realizado ningún cambio.

bytes.rfind(sub[, start[, end]])
bytearray.rfind(sub[, start[, end]])

  Retorna el mayor índice dentro de la secuencia s donde se puede encontrar sub, estando sub incluida en `s[start:end]`. Los parámetros opcionales start y end se interpretan igual que en las operaciones de segmentado. Retorna `-1` si no se encuentra sub.

  La subsecuencia a buscar puede ser cualquier objeto tipo binario o un número entero entre 0 y 255.

  Distinto en la versión 3.3: También acepta como subsecuencia un número entero entre 0 y 255.

bytes.rindex(sub[, start[, end]])
bytearray.rindex(sub[, start[, end]])

  Como el método `rfind()`, pero lanza la excepción `ValueError` si no se encuentra sub.

  La subsecuencia a buscar puede ser cualquier objeto tipo binario o un número entero entre 0 y 255.

  Distinto en la versión 3.3: También acepta como subsecuencia un número entero entre 0 y 255.

bytes.rpartition(sep)
bytearray.rpartition(sep)

  Divide la secuencia en la primera ocurrencia de sep, y retorna una tupla de tres elementos que contiene la parte antes del separador, el separador en sí o una copia de tipo bytearray y la parte después del separador. Si no se encuentra el separador, retorna una tupla de tres elementos, con las dos primeras posiciones rellenas con objetos bytes o bytearray vacíos, y la tercera posición ocupada por la secuencia original.

  El separador a buscar puede ser cualquier objeto tipo binario.

bytes.startswith(prefix[, start[, end]])
bytearray.startswith(prefix[, start[, end]])

  Retorna `True` si los datos binarios empiezan con el valor indicado por prefix, en caso contrario retorna `False`. El valor de prefix puede ser también una tupla de prefijos para buscar. Con el parámetro opcional start, la comparación empieza a partir de esa posición. Si se especifica el parámetro opcional end, la comparación termina en esa posición.

  El prefijo (o prefijos) a buscar puede ser cualquier objeto tipo binario.

bytes.translate(table, /, delete=b'')
bytearray.translate(table, /, delete=b'')

  Retorna una copia del objeto bytes o bytearray donde todas las ocurrencias de bytes especificados en el parámetro delete han sido borrados, y el resto han sido mapeados a través de la tabla de traducción indicada, que debe ser un objeto de tipo bytes con una longitud de 256 elementos.

  Puedes usar el método `bytes.maketrans()` para crear la tabla de traducción.

  Se puede ajustar el parámetro table a `None` para conseguir una traducción que solo borra caracteres:

      >>> b'read this short text'.translate(None, b'aeiou')
      b'rd ths shrt txt'

  Distinto en la versión 3.6: El parámetro delete se puede ahora especificar por nombre.

Los siguientes métodos de los objetos bytes y bytearray presentan un comportamiento por defecto que asume el uso de formatos binarios compatibles con ASCII, pero aun así pueden ser usados con datos binarios arbitrarios usando los parámetros apropiados. Nótese que todos los métodos de bytearray en esta sección nunca operan in situ, sino que siempre retornan objetos nuevos.

bytes.center(width[, fillbyte])
bytearray.center(width[, fillbyte])

  Retorna una copia del objeto centrado en una secuencia de longitud width. El relleno se realiza usando el valor definido en el parámetro fillbyte (por defecto, el carácter espacio en ASCII). Para los objetos de tipo `bytes`, se retorna la secuencia original intacta si width es menor o igual que `len(s)`.

  Nota

  La versión bytearray de este método no opera in situ - siempre produce un nuevo objeto, aún si no se hubiera realizado ningún cambio.

bytes.ljust(width[, fillbyte])
bytearray.ljust(width[, fillbyte])

  Retorna una copia del objeto justificado por la izquierda en una secuencia de longitud width. El relleno se realiza usando el valor definido en el parámetro fillbyte (por defecto, el carácter espacio en ASCII). Para los objetos de tipo `bytes`, se retorna la secuencia original intacta si width es menor o igual que `len(s)`.

  Nota

  La versión bytearray de este método no opera in situ - siempre produce un nuevo objeto, aún si no se hubiera realizado ningún cambio.

bytes.lstrip([chars])
bytearray.lstrip([chars])

  Retorna una copia de la secuencia con los caracteres iniciales especificados eliminados. El parámetro chars es una secuencia binaria que especifica el conjunto bytes a ser eliminados; el nombre hace referencia a que este método se usa normalmente con secuencias de caracteres ASCII. Si no se indica o si se especifica `None`, el comportamiento por defecto será eliminar los caracteres de espacio ASCII. No debe entenderse el valor de chars como un prefijo, sino que se elimina cualquier combinación de sus caracteres:

      >>> b'   spacious   '.lstrip()
      b'spacious   '
      >>> b'www.example.com'.lstrip(b'cmowz.')
      b'example.com'

  La secuencia binaria que especifica el conjunto bytes a ser eliminados puede ser cualquier objeto de tipo binario. Véase `removeprefix()` para un método que removerá una única cadena de prefijo en lugar de todas las ocurrencias dentro de un set de caracteres. Por ejemplo:

      >>> b'Arthur: three!'.lstrip(b'Arthur: ')
      b'ee!'
      >>> b'Arthur: three!'.removeprefix(b'Arthur: ')
      b'three!'

  Nota

  La versión bytearray de este método no opera in situ - siempre produce un nuevo objeto, aún si no se hubiera realizado ningún cambio.

bytes.rjust(width[, fillbyte])
bytearray.rjust(width[, fillbyte])

  Retorna una copia del objeto justificado por la derecha en una secuencia de longitud width. El relleno se realiza usando el valor definido en el parámetro fillbyte (por defecto, el carácter espacio en ASCII). Para los objetos de tipo `bytes`, se retorna la secuencia original intacta si width es menor o igual que `len(s)`.

  Nota

  La versión bytearray de este método no opera in situ - siempre produce un nuevo objeto, aún si no se hubiera realizado ningún cambio.

bytes.rsplit(sep=None, maxsplit=-1)
bytearray.rsplit(sep=None, maxsplit=-1)

  Divide una secuencia binaria en subsecuencias del mismo tipo, usando como separador el valor de sep. Si se utiliza el parámetro maxsplit, se realizan como máximo maxsplit divisiones, retornando los que están más a la derecha. Si no se especifica sep o se pasa con valor `None`, se usa como separador el carácter espacio en ASCII. Si no contamos la diferencia de empezar las divisiones desde la derecha, el comportamiento de este método `rsplit()` es equivalente al de `split()`, que se describe con detalle más adelante.

bytes.rstrip([chars])
bytearray.rstrip([chars])

  Retorna una copia de la cadena, eliminado determinados bytes si se encuentren al final. El parámetro chars es una secuencia binaria que especifica el conjunto de bytes a eliminar; el nombre hace referencia a que este método se usa normalmente con secuencias de caracteres ASCII. Si se omite o si se especifica `None`, se eliminan los caracteres espacio en ASCII. No debe entenderse el valor de chars como un prefijo, sino que se elimina cualquier combinación de sus caracteres:

      >>> b'   spacious   '.rstrip()
      b'   spacious'
      >>> b'mississippi'.rstrip(b'ipz')
      b'mississ'

  La secuencia binaria que especifica el conjunto bytes a ser eliminados puede ser cualquier objeto de tipo binario. Véase `removesuffix()` para un método que removerá una única cadena de sufijo en lugar de todas las ocurrencias dentro de un set de caracteres. Por ejemplo:

      >>> b'Monty Python'.rstrip(b' Python')
      b'M'
      >>> b'Monty Python'.removesuffix(b' Python')
      b'Monty'

  Nota

  La versión bytearray de este método no opera in situ - siempre produce un nuevo objeto, aún si no se hubiera realizado ningún cambio.

bytes.split(sep=None, maxsplit=-1)
bytearray.split(sep=None, maxsplit=-1)

  Divide una secuencia binaria en subsecuencias del mismo tipo, usando como separador el valor de sep. Si se utiliza el parámetro maxsplit y es un número positivo, se realizan como máximo maxsplit divisiones (resultando en una secuencia de como mucho `maxsplit+1` elementos). Si no se especifica maxsplit o se pasa `'-1`, no hay límite al número de divisiones (se hacen todas las posibles divisiones).

  Si se especifica sep, las repeticiones de caracteres delimitadores no se agrupan juntos, sino que se considera que están delimitando cadenas vacías (por ejemplo, `b'1,,2'.split(b',')` retorna `[b'1', b'', b'2']`). El parámetro sep puede contener más de un carácter (por ejemplo, `b'1<>2<>3'.split(b'<>')` retorna `[b'1', b'2', b'3']`). Dividir una cadena vacía con un separador determinado retornará `[b'']` o `[bytearray(b'')]` dependiendo del tipo de objeto dividido. El parámetro sep puede ser cualquier objeto tipo binario.

  Por ejemplo:

      >>> b'1,2,3'.split(b',')
      [b'1', b'2', b'3']
      >>> b'1,2,3'.split(b',', maxsplit=1)
      [b'1', b'2,3']
      >>> b'1,2,,3,'.split(b',')
      [b'1', b'2', b'', b'3', b'']

  Si no se especifica sep o es `None`, se usa un algoritmo de división diferente: secuencias consecutivas de caracteres de espacio en ASCII se consideran como un único separador, y el resultado no contendrá cadenas vacías ni al principio ni al final de la lista, aunque la cadena original tuviera espacios en blanco al principio o al final. En consecuencia, dividir una secuencia vacía o que solo contenga espacios en blanco usando `None` como separador siempre retornará una lista vacía `[]`.

  Por ejemplo:

      >>> b'1 2 3'.split()
      [b'1', b'2', b'3']
      >>> b'1 2 3'.split(maxsplit=1)
      [b'1', b'2 3']
      >>> b'   1   2   3   '.split()
      [b'1', b'2', b'3']

bytes.strip([chars])
bytearray.strip([chars])

  Retorna una copia de la secuencia con los bytes indicados eliminados, tanto si están al principio como al final de la cadena. El parámetro opcional chars es una secuencia de bytes que especifica el conjunto de caracteres a eliminar; el nombre hace referencia a que este método se usa normalmente con secuencias de caracteres ASCII. Si se omite o se usa `None`, se eliminan los caracteres de espacio ASCII. No debe entenderse el valor de chars como un prefijo o sufijo, sino que se elimina cualquier combinación de sus valores:

      >>> b'   spacious   '.strip()
      b'spacious'
      >>> b'www.example.com'.strip(b'cmowz.')
      b'example'

  La secuencia binaria de bytes a eliminar debe ser un objeto tipo binario.

  Nota

  La versión bytearray de este método no opera in situ - siempre produce un nuevo objeto, aún si no se hubiera realizado ningún cambio.

Los siguientes métodos de los objetos bytes y bytearray asumen el uso de formatos binarios compatibles con ASCII, y no deben ser usados con datos binarios arbitrarios. Nótese que todos los métodos de bytearray en esta sección nunca operan in situ, sino que siempre retornan objetos nuevos.

bytes.capitalize()
bytearray.capitalize()

  Retorna una copia de la secuencia con cada byte interpretado como un carácter ASCII, y el primer byte en mayúsculas y el resto en minúsculas. Los valores que no sean ASCII no se ven modificados.

  Nota

  La versión bytearray de este método no opera in situ - siempre produce un nuevo objeto, aún si no se hubiera realizado ningún cambio.

bytes.expandtabs(tabsize=8)
bytearray.expandtabs(tabsize=8)

  Retorna una copia de la secuencia, con todos los caracteres ASCII tab reemplazados por uno o más espacios ASCII, dependiendo de la columna actual y del tamaño definido para el tabulador. Las posiciones de tabulación ocurren cada tabsize caracteres (siendo el valor por defecto de tabsize 8, lo que produce las posiciones de tabulación 0, 8, 16,…). Para expandir la secuencia, la columna actual se pone a cero y se va examinando byte a byte. Si se encuentra un tabulador, (`b'\t'`), se insertan uno o más espacios hasta que sea igual a la siguiente posición de tabulación. (El carácter tabulador en sí es descartado). Si el byte es un indicador de salto de línea (`b'\n'`) o de retorno (`b'\r'`), se copia y el valor de columna actual se vuelve a poner a cero. Cualquier otro carácter es copiado sin cambios y hace que el contador de columna se incremente en 1, sin tener en cuenta como se representa impreso el byte:

      >>> b'01\t012\t0123\t01234'.expandtabs()
      b'01      012     0123    01234'
      >>> b'01\t012\t0123\t01234'.expandtabs(4)
      b'01  012 0123    01234'

  Nota

  La versión bytearray de este método no opera in situ - siempre produce un nuevo objeto, aún si no se hubiera realizado ningún cambio.

bytes.isalnum()
bytearray.isalnum()

  Retorna `True` si todos los bytes de la secuencia son caracteres alfabéticos ASCII o caracteres decimales ASCII y la secuencia no está vacía, en cualquier otro caso retorna `False`. Los caracteres alfabéticos ASCII son los bytes incluidos en la secuencia `b'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'`. Los caracteres decimales ASCII son los bytes incluidos en la secuencia `b'0123456789'`.

  Por ejemplo:

      >>> b'ABCabc1'.isalnum()
      True
      >>> b'ABC abc1'.isalnum()
      False

bytes.isalpha()
bytearray.isalpha()

  Retorna `True` si todos los bytes de la secuencia son caracteres alfabéticos ASCII y la secuencia no está vacía, en cualquier otro caso retorna `False`. Los caracteres alfabéticos ASCII son los bytes incluidos en la secuencia `b'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'`.

  Por ejemplo:

      >>> b'ABCabc'.isalpha()
      True
      >>> b'ABCabc1'.isalpha()
      False

bytes.isascii()
bytearray.isascii()

  Retorna `True` si la secuencia está vacía o si todos los bytes de la secuencia son caracteres ASCII, en cualquier otro caso retorna `False`. Los caracteres ASCII son los bytes incluidos en el rango 0-0x7F.

  Nuevo en la versión 3.7.

bytes.isdigit()
bytearray.isdigit()

  Retorna `True` si todos los bytes de la secuencia son caracteres decimales ASCII y la secuencia no está vacía, en cualquier otro caso retorna `False`. Los caracteres decimales ASCII son los bytes incluidos en la secuencia `b'0123456789'`.

  Por ejemplo:

      >>> b'1234'.isdigit()
      True
      >>> b'1.23'.isdigit()
      False

bytes.islower()
bytearray.islower()

  Retorna `True` si hay al menos un carácter ASCII en minúsculas, y no hay ningún carácter ASCII en mayúsculas, en cualquier otro caso retorna `False`.

  Por ejemplo:

      >>> b'hello world'.islower()
      True
      >>> b'Hello world'.islower()
      False

  Los caracteres ASCII en minúsculas son los bytes incluidos en la secuencia `b'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'`. Los caracteres ASCII en mayúsculas son los bytes en la secuencia `b'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'`.

bytes.isspace()
bytearray.isspace()

  Retorna `True` si todos los bytes de la secuencia son caracteres ASCII de espacio en blanco y la secuencia no está vacía, en cualquier otro caso retorna `False`. Los caracteres de espacio en blanco ASCII son los bytes incluidos en la secuencia `b' \t\n\r\x0b\f'` (espacio, tabulador, nueva línea, retorno de carro, tabulador vertical y avance de página).

bytes.istitle()
bytearray.istitle()

  Retorna `True` si la secuencia ASCII está en forma de título, y la secuencia no está vacía, en cualquier otro caso retorna `False`. Véase el método `bytes.title()` para más detalles en la definición de «En forma de título».

  Por ejemplo:

      >>> b'Hello World'.istitle()
      True
      >>> b'Hello world'.istitle()
      False

bytes.isupper()
bytearray.isupper()

  Retorna `True` si hay al menos un carácter ASCII en mayúsculas, y no hay ningún carácter ASCII en minúsculas, en cualquier otro caso retorna `False`.

  Por ejemplo:

      >>> b'HELLO WORLD'.isupper()
      True
      >>> b'Hello world'.isupper()
      False

  Los caracteres ASCII en minúsculas son los bytes incluidos en la secuencia `b'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'`. Los caracteres ASCII en mayúsculas son los bytes en la secuencia `b'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'`.

bytes.lower()
bytearray.lower()

  Retorna una copia de la secuencia con todos los caracteres ASCII en mayúsculas sustituidos por su versión correspondiente en minúsculas.

  Por ejemplo:

      >>> b'Hello World'.lower()
      b'hello world'

  Los caracteres ASCII en minúsculas son los bytes incluidos en la secuencia `b'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'`. Los caracteres ASCII en mayúsculas son los bytes en la secuencia `b'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'`.

  Nota

  La versión bytearray de este método no opera in situ - siempre produce un nuevo objeto, aún si no se hubiera realizado ningún cambio.

bytes.splitlines(keepends=False)
bytearray.splitlines(keepends=False)

  Retorna una lista de las líneas en la secuencia binaria, usando como separadores los saltos de líneas universales. Los caracteres usados como separadores no se incluyen en la lista de resultados a no ser que se pase el parámetro keepends a `True`.

  Por ejemplo:

      >>> b'ab c\n\nde fg\rkl\r\n'.splitlines()
      [b'ab c', b'', b'de fg', b'kl']
      >>> b'ab c\n\nde fg\rkl\r\n'.splitlines(keepends=True)
      [b'ab c\n', b'\n', b'de fg\r', b'kl\r\n']

  Al contrario que el método `split()`, cuando se especifica una cadena delimitadora con el parámetro sep, este método retorna una lista vacía para la cadena vacía, y un carácter de salto de línea al final de la secuencia no resulta en una línea extra:

      >>> b"".split(b'\n'), b"Two lines\n".split(b'\n')
      ([b''], [b'Two lines', b''])
      >>> b"".splitlines(), b"One line\n".splitlines()
      ([], [b'One line'])

bytes.swapcase()
bytearray.swapcase()

  Retorna una copia de la secuencia con todos los caracteres ASCII en minúsculas sustituidos por su versión correspondiente en mayúsculas, y viceversa.

  Por ejemplo:

      >>> b'Hello World'.swapcase()
      b'hELLO wORLD'

  Los caracteres ASCII en minúsculas son los bytes incluidos en la secuencia `b'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'`. Los caracteres ASCII en mayúsculas son los bytes en la secuencia `b'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'`.

  Al contrario que la función `str.swapcase()`, en este caso siempre se cumple que `bin.swapcase().swapcase() == bin` para las versiones binarias. La conversión de mayúsculas a minúsculas son simétricas en ASCII, aunque esto no es el caso general para códigos de punto Unicode.

  Nota

  La versión bytearray de este método no opera in situ - siempre produce un nuevo objeto, aún si no se hubiera realizado ningún cambio.

bytes.title()
bytearray.title()

  Retorna una versión en forma de título de la secuencia binaria, con la primera letra de cada palabra en mayúsculas y el resto en minúsculas. Los valores de bytes sin mayúsculas y minúsculas se dejan sin modificar.

  Por ejemplo:

      >>> b'Hello world'.title()
      b'Hello World'

  Los caracteres ASCII en minúsculas son los bytes incluidos en la secuencia `b'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'`. Los caracteres ASCII en mayúsculas son los bytes en la secuencia `b'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'`. El resto de los caracteres no presentan diferencias entre mayúsculas y minúsculas.

  El algoritmo usa una definición sencilla e independiente del lenguaje, consistente en considerar una palabra como un grupo de letras consecutivas. Esta definición funciona en varios entornos, pero implica que, por ejemplo en inglés, los apóstrofos en las contracciones y en los posesivos constituyen una separación entre palabras, que puede que no sea el efecto deseado:

      >>> b"they're bill's friends from the UK".title()
      b"They'Re Bill'S Friends From The Uk"

  Se puede solucionar parcialmente el problema de los apóstrofos usando expresiones regulares:

      >>> import re
      >>> def titlecase(s):
      ...     return re.sub(rb"[A-Za-z]+('[A-Za-z]+)?",
      ...                   lambda mo: mo.group(0)[0:1].upper() +
      ...                              mo.group(0)[1:].lower(),
      ...                   s)
      ...
      >>> titlecase(b"they're bill's friends.")
      b"They're Bill's Friends."

  Nota

  La versión bytearray de este método no opera in situ - siempre produce un nuevo objeto, aún si no se hubiera realizado ningún cambio.

bytes.upper()
bytearray.upper()

  Retorna una copia de la secuencia con todos los caracteres ASCII en minúsculas sustituidos por su versión correspondiente en mayúsculas.

  Por ejemplo:

      >>> b'Hello World'.upper()
      b'HELLO WORLD'

  Los caracteres ASCII en minúsculas son los bytes incluidos en la secuencia `b'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'`. Los caracteres ASCII en mayúsculas son los bytes en la secuencia `b'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'`.

  Nota

  La versión bytearray de este método no opera in situ - siempre produce un nuevo objeto, aún si no se hubiera realizado ningún cambio.

bytes.zfill(width)
bytearray.zfill(width)

  Retorna una copia de la secuencia rellenada por la izquierda con los caracteres ASCII `b'0'` necesarios para conseguir una cadena de longitud width. El carácter prefijo de signo (`b'+'`/`b'-'`) se gestiona insertando el relleno después del carácter de signo en vez de antes. Para objetos `bytes`, se retorna la secuencia original si width es menor o igual que `len(s)`.

  Por ejemplo:

      >>> b"42".zfill(5)
      b'00042'
      >>> b"-42".zfill(5)
      b'-0042'

  Nota

  La versión bytearray de este método no opera in situ - siempre produce un nuevo objeto, aún si no se hubiera realizado ningún cambio.

### Usando el formateo tipo `printf` con bytes

Nota

Las operaciones de formateo explicadas aquí tienen una serie de peculiaridades que conducen a ciertos errores comunes (como fallar al representar tuplas y diccionarios correctamente). Si el valor a representar es una tupla o un diccionario, hay que envolverlos en una tupla.

Los objetos binarios (`bytes`/`bytearray`) tienen una operación incorporada: el operador `%` (módulo). Esta operación se conoce también como operador de formateo o de interpolación. Dada la expresión `formato % valores` (donde formato es un objeto binario), las especificaciones de conversión indicadas en la cadena con el símbolo `%` son reemplazadas por cero o más elementos de valores. El efecto es similar a usar la función del lenguaje C `sprintf()`.

Si formato tiene un único marcador, valores puede ser un objeto sencillo, no una tupla. [5] En caso contrario, valores debe ser una tupla con exactamente el mismo número de elementos que marcadores usados en el objeto binario, o un único objeto de tipo mapa (por ejemplo, un diccionario).

Un especificador de conversión consiste en dos o más caracteres y tiene los siguientes componentes, que deben aparecer en el siguiente orden:

1. El carácter `'%'`, que identifica el inicio del marcador.

2. Una clave de mapeo (opcional), consistente en una secuencia de caracteres entre paréntesis, como por ejemplo, `(somename)`.

3. Indicador de conversión (opcional), que afecta el resultado de ciertas conversiones de tipos.

4. Valor de ancho mínimo (opcional). Si se especifica un `'*'` (asterisco), el ancho real se lee del siguiente elemento de la tupla valores, y el objeto a convertir viene después del ancho mínimo, con un indicador de precisión opcional.

5. Precisión (opcional), en la forma `'.'` (punto) seguido de la precisión. Si se especifica un `'*'` (asterisco), el valor de precisión real se lee del siguiente elemento de la tupla valores, y el valor a convertir viene después de la precisión.

6. Modificador de longitud (opcional).

7. Tipo de conversión.

Cuando el argumento derecho es un diccionario (o cualquier otro objeto de tipo mapa), los marcadores en el objeto binario deben incluir un valor de clave entre paréntesis, inmediatamente después del carácter `'%'`. El valor de la clave se usa para seleccionar el valor a formatear desde el mapa. Por ejemplo:

    >>> print(b'%(language)s has %(number)03d quote types.' %
    ...       {b'language': b"Python", b"number": 2})
    b'Python has 002 quote types.'

En este caso, no se puede usar el especificador `*` en la cadena de formato (dado que requiere una lista secuencial de parámetros).

Los indicadores de conversión son:

Flag | Significado
--- | ---
`'#'` | El valor a convertir usara la «forma alternativa» (que se definirá más adelante)
`'0'` | La conversión rellena con ceros por la izquierda para valores numéricos.
`'-'` | El valor convertido se ajusta a la izquierda (sobreescribe la conversión `'0'` si se especifican los dos)
`' '` | (Un espacio) Se debe añadir un espacio en blanco antes de un número positivo (o una cadena vacía) si se usa una conversión con signo.
`'+'` | Un carácter signo (`'+'` o `'-'`) precede a la conversión (sobreescribe el indicador de «espacio»)

Puede estar presente un modificador de longitud (`h`, `l` o `L`), pero se ignora y no es necesario para Python – por lo que, por ejemplo, la salida de `%ld` es idéntica a `%d`.

Los tipos de conversión son:

Conversión | Significado | Notas
--- | --- | ---
`'d'` | Entero decimal con signo. |
`'i'` | Entero decimal con signo. |
`'o'` | Valor octal con signo. | (1)
`'u'` | Obsoleto – es idéntico a `'d'`. | (8)
`'x'` | Hexadecimal con signo (en minúsculas). | (2)
`'X'` | Hexadecimal con signo (en mayúsculas). | (2)
`'e'` | Formato en coma flotante exponencial (en minúsculas). | (3)
`'E'` | Formato en coma flotante exponencial (en mayúsculas). | (3)
`'f'` | Formato en coma flotante decimal. | (3)
`'F'` | Formato en coma flotante decimal. | (3)
`'g'` | Formato en coma flotante. Usa formato exponencial con minúsculas si el exponente es menor que -4 o no es menor que la precisión, en caso contrario usa el formato decimal. | (4)
`'G'` | Formato en coma flotante. Usa formato exponencial con mayúsculas si el exponente es menor que -4 o no es menor que la precisión, en caso contrario usa el formato decimal. | (4)
`'c'` | Byte único (acepta números enteros o binarios de un único byte). |
`'b'` | Bytes (any object that follows the buffer protocol or has `__bytes__()`). | (5)
`'s'` | `'s'` es un alias de `'b'` y solo debe ser usado para bases de código Python2/3. | (6)
`'a'` | Bytes (convierte cualquier objeto Python usando `repr(obj).encode('ascii','backslashreplace')`). | (5)
`'r'` | `'r'` es un alias de `'a'` y solo debe ser usado para bases de código Python2/3. | (7)
`'%'` | No se representa ningún argumento, obteniéndose en el resultado la cadena `'%'`. |

Notas:

1. La forma alternativa hace que se inserte antes del primer dígito un prefijo indicativo del formato octal (`'0o'`)

2. La forma alternativa hace que se inserte antes del primer dígito uno de los dos prefijos indicativos del formato hexadecimal `'0x'` o `'0X'` (que se use uno u otro depende de que indicador de formato se haya usado, `'x'` o `'X'`).

3. La forma alternativa hace que se incluya siempre el símbolo del punto o coma decimal, incluso si no hubiera dígitos después.

   La precisión determina el número de dígitos que vienen después del punto decimal, y por defecto es 6.

4. La forma alternativa hace que se incluya siempre el símbolo del punto o coma decimal, y los ceros a su derecha no se eliminan, como seria el caso en la forma normal.

   La precisión determina el número de dígitos significativos que vienen antes y después del punto decimal, y por defecto es 6.

5. Si la precisión es `N`, la salida se trunca a `N` caracteres.

6. `b'%s'` está obsoleto, pero no se retirará durante la serie 3.x.

7. `b'%r'` está obsoleto, pero no se retirará durante la serie 3.x.

8. Véase PEP 237.

Nota

La versión bytearray de este método no opera in situ - siempre produce un nuevo objeto, aún si no se hubiera realizado ningún cambio.

Ver también

PEP 461 - Añadiendo % formatea a bytes y bytearray

Nuevo en la versión 3.5.

### Vistas de memoria

Los objetos de tipo `memoryview` permiten al código Python acceder a los datos internos de objetos que soporten el protocolo buffer sin necesidad de hacer copias.

class memoryview(object)

  Crea un `memoryview` que referencia object. La variable object debe soportar el protocolo buffer. Los objetos incorporados que soportan el protocolo buffer incluyen los `bytes` y `bytearray`.

  La clase `memoryview` usa el concepto de elemento, que es la unidad de memoria atómica gestionada por el objeto original object. Para muchos tipos de datos simples como `bytes` y `bytearray`, un elemento es un único byte, pero otros tipos, como la clase `array.array` pueden tener elementos más grandes.

  El resultado de `len(view)` es igual a la longitud de `tolist`. Si `view.ndim = 0`, la longitud es 1. Si `view.ndim = 1`, la longitud es igual al número de elementos en la vista. Para dimensiones superiores, la longitud es igual a la de la representación como lista anidada de la vista. El atributo `itemsize` contiene el número de bytes que ocupa un único elemento.

  Un objeto de tipo `memoryview` soporta operaciones de segmentado y acceso por índices a sus datos. Un segmentado unidimensional producirá una sub-vista:

      >>> v = memoryview(b'abcefg')
      >>> v[1]
      98
      >>> v[-1]
      103
      >>> v[1:4]
      <memory at 0x7f3ddc9f4350>
      >>> bytes(v[1:4])
      b'bce'

  Si `format` es uno de los especificadores de formato nativos del módulo `struct`, el indexado con un número entero o una tupla de números enteros también es posible, y retorna un único elemento con el tipo adecuado. Objetos memoryview unidimensionales pueden ser indexados con un entero o con una tupla de enteros. Los memoryview con múltiples dimensiones pueden ser indexados con tuplas de exactamente ndim enteros, donde ndim es el número de dimensiones. Vistas memoryviews con cero dimensiones pueden ser indexados con una tupla vacía.

  Aquí hay un ejemplo con un formato que no es un byte:

      >>> import array
      >>> a = array.array('l', [-11111111, 22222222, -33333333, 44444444])
      >>> m = memoryview(a)
      >>> m[0]
      -11111111
      >>> m[-1]
      44444444
      >>> m[::2].tolist()
      [-11111111, -33333333]

  Si el objeto usado para crear la vista es modificable, la vista memoryview soporta asignación unidimensional mediante segmentos. Sin embargo, no se permite el cambio de tamaño:

      >>> data = bytearray(b'abcefg')
      >>> v = memoryview(data)
      >>> v.readonly
      False
      >>> v[0] = ord(b'z')
      >>> data
      bytearray(b'zbcefg')
      >>> v[1:4] = b'123'
      >>> data
      bytearray(b'z123fg')
      >>> v[2:3] = b'spam'
      Traceback (most recent call last):
        File "<stdin>", line 1, in <module>
      ValueError: memoryview assignment: lvalue and rvalue have different structures
      >>> v[2:6] = b'spam'
      >>> data
      bytearray(b'z1spam')

  One-dimensional memoryviews of hashable (read-only) types with formats “B”, “b” or “c” are also hashable. The hash is defined as `hash(m) == hash(m.tobytes())`:

      >>> v = memoryview(b'abcefg')
      >>> hash(v) == hash(b'abcefg')
      True
      >>> hash(v[2:4]) == hash(b'ce')
      True
      >>> hash(v[::-2]) == hash(b'abcefg'[::-2])
      True

  Distinto en la versión 3.3: One-dimensional memoryviews can now be sliced. One-dimensional memoryviews with formats “B”, “b” or “c” are now hashable.

  Distinto en la versión 3.4: los objetos memoryview son registrados automáticamente con la clase `collections.abc.Sequence`

  Distinto en la versión 3.5: los objetos memoryviews se pueden ahora acceder usando como índices una tupla de números enteros.

  La clase `memoryview` tiene varios métodos:

  __eq__(exporter)

    Un objeto memoryview y un exportador PEP 3118 son iguales si sus formas son equivalentes y todos los valores correspondientes son iguales cuando los formatos respectivos de los operandos son interpretados usando la sintaxis de `struct`.

    Para el subconjunto de formatos de `struct` soportados actualmente por `tolist()`, `v` y `w` son iguales si `v.tolist() == w.tolist()`:

        >>> import array
        >>> a = array.array('I', [1, 2, 3, 4, 5])
        >>> b = array.array('d', [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0])
        >>> c = array.array('b', [5, 3, 1])
        >>> x = memoryview(a)
        >>> y = memoryview(b)
        >>> x == a == y == b
        True
        >>> x.tolist() == a.tolist() == y.tolist() == b.tolist()
        True
        >>> z = y[::-2]
        >>> z == c
        True
        >>> z.tolist() == c.tolist()
        True

    Si cualquiera de las cadenas de formato no es soportada por el módulo `struct`, entonces la comparación de los objetos siempre los considerará diferentes (incluso si las cadenas de formato y el contenido del buffer son idénticos):

        >>> from ctypes import BigEndianStructure, c_long
        >>> class BEPoint(BigEndianStructure):
        ...     _fields_ = [("x", c_long), ("y", c_long)]
        ...
        >>> point = BEPoint(100, 200)
        >>> a = memoryview(point)
        >>> b = memoryview(point)
        >>> a == point
        False
        >>> a == b
        False

    Nótese que, al igual que con los números en coma flotante, `v is w` no implica que `v == w` para objetos del tipo memoryview.

    Distinto en la versión 3.3: Versiones previas comparaban la memoria directamente, sin considerar ni el formato de los elementos ni la estructura lógica del arreglo.

  tobytes(order='C')

    Retorna los datos en el buffer en forma de cadena de bytes. Equivale a llamar al constructor de la clase `bytes` en el objeto memoryview:

        >>> m = memoryview(b"abc")
        >>> m.tobytes()
        b'abc'
        >>> bytes(m)
        b'abc'

    Para arreglos no contiguos el resultado es igual a la representación en forma de lista aplanada, con todos los elementos convertidos a bytes. El método `tobytes()` soporta todos los formatos de cadenas de caracteres, incluidos aquellos que no se encuentran en la sintaxis del módulo `struct`.

    Nuevo en la versión 3.8: El valor de order puede ser {“C”, “F”, “A”}. Cuando order es “C” o “F”, los datos en el arreglo original se convierten al orden de C o Fortran. Para vistas contiguas, “A” retorna una copia exacta de la memoria física. En particular, el orden en memoria de Fortran se mantiene inalterado. Para vistas no contiguas, los datos se convierten primero a C. Definir order=None es lo mismo que order=”C”.

  hex([sep[, bytes_per_sep]])

    Retorna una cadena de caracteres que contiene dos dígitos hexadecimales por cada byte en el buffer:

        >>> m = memoryview(b"abc")
        >>> m.hex()
        '616263'

    Nuevo en la versión 3.5.

    Distinto en la versión 3.8: De forma similar a `bytes.hex()`, `memoryview.hex()` soporta ahora los parámetros opcionales sep y bytes_per_sep para insertar separadores entre los bytes en la cadena hexadecimal de salida.

  tolist()

    Retorna los datos en el buffer como una lista de elementos.

        >>> memoryview(b'abc').tolist()
        [97, 98, 99]
        >>> import array
        >>> a = array.array('d', [1.1, 2.2, 3.3])
        >>> m = memoryview(a)
        >>> m.tolist()
        [1.1, 2.2, 3.3]

    Distinto en la versión 3.3: El método `tolist()` soporta ahora todos los formatos nativos de un solo carácter definidos en el módulo `struct`, así como las representaciones de múltiples dimensiones.

  toreadonly()

    Retorna una versión de solo lectura del objeto memoryview. El objeto original permanece inalterado:

        >>> m = memoryview(bytearray(b'abc'))
        >>> mm = m.toreadonly()
        >>> mm.tolist()
        [97, 98, 99]
        >>> mm[0] = 42
        Traceback (most recent call last):
          File "<stdin>", line 1, in <module>
        TypeError: cannot modify read-only memory
        >>> m[0] = 43
        >>> mm.tolist()
        [43, 98, 99]

    Nuevo en la versión 3.8.

  release()

    Libera el buffer subyacente expuesto por el objeto memoryview. Muchos objetos realizan operaciones especiales cuando una vista los está conteniendo (por ejemplo, un objeto `bytearray` temporalmente prohíbe el cambio de tamaño); la llamada a release() sirve para eliminar estas restricciones (así como para tratar con los recursos pendientes) lo más pronto posible.

    Después de que se ha llamado a este método, cualquier operación posterior sobre la vista lanzará una excepción de tipo `ValueError` (excepto por el propio método `release()`, que puede ser llamado las veces que se quiera):

        >>> m = memoryview(b'abc')
        >>> m.release()
        >>> m[0]
        Traceback (most recent call last):
          File "<stdin>", line 1, in <module>
        ValueError: operation forbidden on released memoryview object

    El protocolo de gestión de contexto puede ser usado para obtener un efecto similar, usando la sentencia `with`:

        >>> with memoryview(b'abc') as m:
        ...     m[0]
        ...
        97
        >>> m[0]
        Traceback (most recent call last):
          File "<stdin>", line 1, in <module>
        ValueError: operation forbidden on released memoryview object

    Nuevo en la versión 3.2.

  cast(format[, shape])

    Transforma el formato o el tamaño de un objeto memoryview. El parámetro shape por defecto vale `[byte_length//new_itemsize]`, lo que significa que el resultado será unidimensional. El valor de retorno es un nuevo objeto de tipo memoryview, pero el buffer en sí no se copia. Las transformaciones pueden ser 1D -> C-contiguo y C-contiguo -> 1D.

    The destination format is restricted to a single element native format in `struct` syntax. One of the formats must be a byte format (“B”, “b” or “c”). The byte length of the result must be the same as the original length. Note that all byte lengths may depend on the operating system.

    Transforma de `1D/long` a bytes `1D/unsigned`:

        >>> import array
        >>> a = array.array('l', [1,2,3])
        >>> x = memoryview(a)
        >>> x.format
        'l'
        >>> x.itemsize
        8
        >>> len(x)
        3
        >>> x.nbytes
        24
        >>> y = x.cast('B')
        >>> y.format
        'B'
        >>> y.itemsize
        1
        >>> len(y)
        24
        >>> y.nbytes
        24

    Transforma de `1D/unsigned` a bytes `1D/char`:

        >>> b = bytearray(b'zyz')
        >>> x = memoryview(b)
        >>> x[0] = b'a'
        Traceback (most recent call last):
          ...
        TypeError: memoryview: invalid type for format 'B'
        >>> y = x.cast('c')
        >>> y[0] = b'a'
        >>> b
        bytearray(b'ayz')

    Transforma de `1D/bytes` a `3D/ints` a caracteres `1D/signed`:

        >>> import struct
        >>> buf = struct.pack("i"*12, *list(range(12)))
        >>> x = memoryview(buf)
        >>> y = x.cast('i', shape=[2,2,3])
        >>> y.tolist()
        [[[0, 1, 2], [3, 4, 5]], [[6, 7, 8], [9, 10, 11]]]
        >>> y.format
        'i'
        >>> y.itemsize
        4
        >>> len(y)
        2
        >>> y.nbytes
        48
        >>> z = y.cast('b')
        >>> z.format
        'b'
        >>> z.itemsize
        1
        >>> len(z)
        48
        >>> z.nbytes
        48

    Transforma de long `1D/unsigned` a long `2D/unsigned`:

        >>> buf = struct.pack("L"*6, *list(range(6)))
        >>> x = memoryview(buf)
        >>> y = x.cast('L', shape=[2,3])
        >>> len(y)
        2
        >>> y.nbytes
        48
        >>> y.tolist()
        [[0, 1, 2], [3, 4, 5]]

    Nuevo en la versión 3.3.

    Distinto en la versión 3.5: El formato de origen ya no está restringido cuando se transforma a una vista de bytes.

  Hay disponibles varios atributos de solo lectura:

  obj

    El objeto subyacente del memoryview:

        >>> b  = bytearray(b'xyz')
        >>> m = memoryview(b)
        >>> m.obj is b
        True

    Nuevo en la versión 3.3.

  nbytes

    `nbytes == product(shape) * itemsize == len(m.tobytes())`. Este es el espacio, medido en bytes, que usará el arreglo en una representación continua. No tiene que ser necesariamente igual a `len(m)`:

        >>> import array
        >>> a = array.array('i', [1,2,3,4,5])
        >>> m = memoryview(a)
        >>> len(m)
        5
        >>> m.nbytes
        20
        >>> y = m[::2]
        >>> len(y)
        3
        >>> y.nbytes
        12
        >>> len(y.tobytes())
        12

    Arreglos de múltiples dimensiones:

        >>> import struct
        >>> buf = struct.pack("d"*12, *[1.5*x for x in range(12)])
        >>> x = memoryview(buf)
        >>> y = x.cast('d', shape=[3,4])
        >>> y.tolist()
        [[0.0, 1.5, 3.0, 4.5], [6.0, 7.5, 9.0, 10.5], [12.0, 13.5, 15.0, 16.5]]
        >>> len(y)
        3
        >>> y.nbytes
        96

    Nuevo en la versión 3.3.

  readonly

    Un booleano que indica si la memoria es de solo lectura.

  format

    Una cadena de caracteres que contiene el formato (en el estilo del módulo `struct`) para cada elemento de la vista. Un objeto memoryview se puede crear a partir de un exportador con textos de formato arbitrarios, pero algunos métodos (como, por ejemplo, `tolist()`) están restringidos a usar formatos de elementos nativos sencillos.

    Distinto en la versión 3.3: el formato `'B'` se gestiona ahora de acuerdo a la sintaxis descrita en el módulo `struct`. Esto significa que `memoryview(b'abc')[0] == b'abc'[0] == 97`.

  itemsize

    El tamaño en bytes de cada elemento del objeto memoryview:

        >>> import array, struct
        >>> m = memoryview(array.array('H', [32000, 32001, 32002]))
        >>> m.itemsize
        2
        >>> m[0]
        32000
        >>> struct.calcsize('H') == m.itemsize
        True

  ndim

    Un número entero que indica cuantas dimensiones de un arreglo multi-dimensional representa la memoria.

  shape

    Una tupla de números enteros, de longitud `ndim`, que indica la forma de la memoria en un arreglo de N dimensiones.

    Distinto en la versión 3.3: Una tupla vacía, en vez de `None`, cuando `ndim = 0`.

  strides

    Una tupla de números enteros, de longitud `ndim`, que indica el tamaño en bytes para acceder a cada dimensión del arreglo.

    Distinto en la versión 3.3: Una tupla vacía, en vez de `None`, cuando `ndim = 0`.

  suboffsets

    De uso interno para los arreglos estilo PIL. El valor es solo informativo.

  c_contiguous

    Un booleano que indica si la memoria es contiguous al estilo C.

    Nuevo en la versión 3.3.

  f_contiguous

    Un booleano que indica si la memoria es contiguous al estilo Fortran.

    Nuevo en la versión 3.3.

  contiguous

    Un booleano que indica si la memoria es contiguous.

    Nuevo en la versión 3.3.

## Conjuntos — `set`, `frozenset`

Un objeto de tipo set es una colección no ordenada de distintos objetos hashable. Los casos de uso habituales incluyen comprobar la pertenencia al conjunto de un elemento, eliminar duplicados de una secuencia y realizar operaciones matemáticas como la intersección, la unión, la diferencia o la diferencia simétrica. (Para otros tipos de contenedores véanse las clases incorporadas `dict`, `list`, y `tuple`, así como el módulo `collections`).

Como otras colecciones, los conjuntos soportan `x in set`, `len(set)` y `for x in set`. Como es una colección sin orden, los conjuntos no registran ni la posición ni el orden de inserción de los elementos. Por lo mismo, los conjuntos no soportan indexado, ni operaciones de segmentado, ni otras capacidades propias de las secuencias.

En la actualidad hay dos tipos de conjuntos incorporados: `set` y `frozenset`. La clase `set` es mutable, es decir, el contenido del conjunto puede ser modificado con métodos como `add()` y `remove()`. Como es mutable, no tiene un valor de hash y no pueden ser usados como claves de diccionarios ni como elementos de otros conjuntos. La clase `frozenset` es inmutable y hashable, es decir, que sus contenidos no pueden ser modificados después de creados. Puede ser usado, por tanto, como claves de diccionario o como elemento de otro conjunto.

Se pueden crear conjuntos no vacíos (sets, no frozensets) escribiendo una lista de elementos separados por comas, entre llaves, por ejemplo `{'jack', 'sjoerd'}`, además de con el constructor de la clase `set`.

El constructor para ambas clases se usa de la misma forma:

class set([iterable])
class frozenset([iterable])

  Retorna un nuevo set o frozenset, tomando los elementos a partir de iterable. Los elementos de un conjunto tienen que tener la propiedad de ser hashable. Para representar conjuntos anidados, o conjuntos de conjuntos, los conjuntos interiores tienen que ser instancias de `frozenset`. Si no se especifica el parámetro iterable, se retorna un conjunto vacío.

  Los conjuntos (sets) se pueden construir de diferentes formas:

  - Usando una lista de elementos separados por coma entre corchetes: `{'jack', 'sjoerd'}`

  - Usando un set comprehention: `{c for c in 'abracadabra' if c not in 'abc'}`

  - Usando un constructor de tipo: `set()`, `set('foobar')`, `set(['a', 'b', 'foo'])`

  Las instancias de `set` y `frozenset` proporcionan las siguientes operaciones:

  len(s)

    Retorna el número de elementos en el conjunto s (cardinalidad de s).

  x in s

    Comprueba que el elemento x está incluido en s.

  x not in s

    Comprueba que el elemento x no está incluido en s.

  isdisjoint(other)

    Retorna `True` si el conjunto no tienen ningún elemento en común con other. Dos conjuntos son disjuntos si y solo si su intersección es el conjunto vacío.

  issubset(other)
  set <= other

    Comprueba si cada elemento del conjunto también se encuentra en other.

  set < other

    Comprueba si el conjunto es un subconjunto propio de other, es decir, `set <= other and set != other`.

  issuperset(other)
  set >= other

    Comprueba que cada elemento de other está incluido en el conjunto.

  set > other

    Comprueba si el conjunto es un superconjunto propio de other, es decir, `set >= other and set != other`.

  union(*others)
  set | other | ...

    Retorna un conjunto nuevo que contiene todos los elementos del conjunto y de others.

  intersection(*others)
  set & other & ...

    Retorna un conjunto nuevo que contiene todos los elementos que están a la vez en conjunto y en others.

  difference(*others)
  set - other - ...

    Retorna un conjunto nuevo que contiene todos los elementos del conjunto y que no están incluidos en others.

  symmetric_difference(other)
  set ^ other

    Retorna un conjunto nuevo que contiene elementos que están incluidos en el conjunto o en others, pero no en los dos a la vez.

  copy()

    Retorna una copia superficial del conjunto.

  Hay que señalar que las versiones de las operaciones que son métodos (no los operadores) como `union()`, `intersection()`, `difference()`, `symmetric_difference()`, `issubset()`, y `issuperset()` aceptan cualquier iterable como parámetro. Por el contrario, los operadores requieren que los argumentos sean siempre conjuntos. Esto evita ciertas construcciones propensas a errores como `set('abc') & 'cbs'`, favoreciendo el uso de formas más legibles como `set('abc').intersection('cbs')`.

  Ambas clases `set` y `frozenset` soportan comparaciones entre sí. Dos conjuntos son iguales si y solo si cada elemento de cada conjunto está incluido en el otro (cada uno de ellos es subconjunto del otro). Un conjunto es menor que otro si y solo si el primero es un subconjunto propio del segundo (es un subconjunto, pero no son iguales). Un conjunto es mayor que otro si y solo si el primero es un superconjunto propio del segundo (es un superconjunto, pero no son iguales).

  Las instancias de `set` se comparan con las instancias de `frozenset` en base a sus elementos. Por ejemplo `set('abc') == frozenset('abc')` retorna `True` y lo mismo hace `set('abc') in set([frozenset('abc')])`.

  Las comparaciones de subconjunto e igualdad no son tan generales que permitan una función de ordenación total. Por ejemplo, dos conjuntos cualesquiera que no estén vacíos y que sean disjuntos no son iguales y tampoco son subconjuntos uno del otro, así que todas estas operaciones retornan `False`: `a<b`, `a==b` o `a>b`.

  Como los conjuntos solo definen un orden parcial (relaciones de conjuntos), la salida del método `list.sort()` no está definida para listas de conjuntos.

  Los elementos de un conjunto, al igual que las claves de un diccionario, deben ser hashable.

  Las operaciones binarias que mezclan instancias de `set` y `frozenset` retornan el tipo del primer operando. Por ejemplo: `frozenset('ab') | set('bc')` retornará una instancia de `frozenset`.

  La siguiente tabla muestra las operaciones disponibles para la clase `set` que no son aplicables a los conjuntos inmutables `frozenset`:

  update(*others)
  set |= other | ...

    Actualiza el conjunto, añadiendo los elementos que se encuentren en others.

  intersection_update(*others)
  set &= other & ...

    Actualiza el conjunto, manteniendo solo los elementos que se encuentren en si mismo y en others.

  difference_update(*others)
  set -= other | ...

    Actualiza el conjunto, eliminado los elementos que se encuentren en others.

  symmetric_difference_update(other)
  set ^= other

    Actualiza el conjunto, manteniendo solo los elementos que se encuentren en el conjunto o en others, pero no en los dos a la vez.

  add(elem)

    Añade al conjunto el elemento elem.

  remove(elem)

    Elimina del conjunto el elemento elem. Lanza la excepción `KeyError` si elem no estaba incluido en el conjunto.

  discard(elem)

    Elimina del conjunto el elemento elem, si estuviera incluido.

  pop()

    Elimina y retorna un elemento cualquiera del conjunto. Lanza la excepción `KeyError` si el conjunto está vacío.

  clear()

    Elimina todos los elementos del conjunto.

  Hay que señalar que los métodos (no los operadores) `update()`, `intersection_update()`, `difference_update()`, y `symmetric_difference_update()` aceptan cualquier iterable como parámetro.

  Note, the elem argument to the `__contains__()`, `remove()`, and `discard()` methods may be a set. To support searching for an equivalent frozenset, a temporary one is created from elem.

## Tipos mapa — `dict`

Un objeto de tipo mapping relaciona valores (que deben ser hashable) con objetos de cualquier tipo. Los mapas son objetos mutables. En este momento solo hay un tipo estándar de mapa, los dictionary. (Para otros tipos contenedores, véanse las clases incorporadas `list`, `set`, y `tuple`, así como el módulo `collections`).

A dictionary’s keys are almost arbitrary values. Values that are not hashable, that is, values containing lists, dictionaries or other mutable types (that are compared by value rather than by object identity) may not be used as keys. Values that compare equal (such as `1`, `1.0`, and `True`) can be used interchangeably to index the same dictionary entry.

class dict(**kwargs)
class dict(mapping, **kwargs)
class dict(iterable, **kwargs)

  Retorna un diccionario creado a partir de un parámetro opcional por posición, y por una serie de parámetros por nombre, también opcionales.

  Los diccionarios se pueden construir de diferentes formas:

  - Usando una lista separada por comas de pares `key: value` entre llaves: `{'jack': 4098, 'sjoerd': 4127}` o `{4098: 'jack', 4127: 'sjoerd'}`

  - Usando una comprensión de diccionario: `{}`, `{x: x ** 2 for x in range(10)}`

  - Usando un constructor de tipo: `dict()`, `dict([('foo', 100), ('bar', 200)])`, `dict(foo=100, bar=200)`

  Si no se especifica el parámetro por posición, se crea un diccionario vacío. Si se pasa un parámetro por posición y es un objeto de tipo mapa, se crea el diccionario a partir de las parejas clave-valor definidos en el mapa. Si no fuera un mapa, se espera que el parámetro sea un objeto iterable. Cada elemento del iterable debe ser una dupla (una tupla de dos elementos); el primer componente de la dupla se usará como clave y el segundo como valor a almacenar en el nuevo diccionario. Si una clave aparece más de una vez, el último valor será el que se almacene en el diccionario resultante.

  Si se usan parámetros por nombre, los nombres de los parámetros y los valores asociados se añaden al diccionario creado a partir del parámetro por posición. Si un valor de clave ya estaba presente, el valor pasado con el parámetro por nombre reemplazará el valor del parámetro por posición.

  A modo de ejemplo, los siguientes ejemplos retornan todos el mismo diccionario `{"one": 1, "two": 2, "three": 3}`:

      >>> a = dict(one=1, two=2, three=3)
      >>> b = {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}
      >>> c = dict(zip(['one', 'two', 'three'], [1, 2, 3]))
      >>> d = dict([('two', 2), ('one', 1), ('three', 3)])
      >>> e = dict({'three': 3, 'one': 1, 'two': 2})
      >>> f = dict({'one': 1, 'three': 3}, two=2)
      >>> a == b == c == d == e == f
      True

  Si queremos definir claves con parámetros por nombre, como en el primer ejemplo, entonces los valores de clave solo puede ser cadenas de texto conteniendo identificadores de Python válidos. En los otros casos, se puede usar cualquier valor como clave.

  Estas son las operaciones soportados por los diccionarios (y que, por tanto, deberían ser soportados por los tipos de mapa personalizados):

  list(d)

    Retorna una lista de todas las claves usadas en el diccionario d.

  len(d)

    Retorna el número de elementos almacenados en el diccionario d.

  d[key]

    Retorna el elemento dentro de d almacenado bajo la clave key. Lanza una excepción de tipo `KeyError` si la clave key no se encuentra en el diccionario d.

    Si una subclase de un diccionario define el método `__missing__()` y key no está presente, la operación `d[key]` llama a este método pasando como parámetro el valor de key. La operación `d[key]` o bien retorna un valor o lanza la excepción que sea retornada por la llamada a `__missing__(key)`. Ninguna otra operación o método llama a `__missing__()`. Si el método `__missing__()` no está definido, se lanza `KeyError`. Si se define `__missing__()`, debe ser de forma obligatoria un método, no puede ser una variable de instancia:

        >>> class Counter(dict):
        ...     def __missing__(self, key):
        ...         return 0
        >>> c = Counter()
        >>> c['red']
        0
        >>> c['red'] += 1
        >>> c['red']
        1

    El ejemplo anterior muestra parte de la implementación de la clase `collections.Counter`. Otro ejemplo de uso del método `__missing__` se puede encontrar en la clase `collections.defaultdict`.

  d[key] = value

    Asigna el valor value a `d[key]`.

  del d[key]

    Elimina `d[key]` de d. Lanza una excepción `KeyError` si key no está en el mapa.

  key in d

    Retorna `True` si d tiene una entrada en la clave key, `False` en caso contrario.

  key not in d

    Equivale a `not key in d`.

  iter(d)

    Retorna un iterador que recorre todas las claves de un diccionario. Es una forma abreviada de `iter(d.keys())`.

  clear()

    Elimina todos los elementos del diccionario.

  copy()

    Retorna una copia superficial del diccionario.

  classmethod fromkeys(iterable[, value])

    Crea un nuevo diccionario con las claves obtenidos a partir del iterable y con valor value.

    El método `fromkeys()` es un método de clase que retorna un diccionario nuevo. El valor de value por defecto es `None`. Todos los valores harán referencia a una única instancia, por lo que en general no tiene sentido que value sea un objeto mutable, como una lista vacía. Para poder obtener valores diferentes, se puede usar mejor un diccionario por comprensión.

  get(key[, default])

    Retorna el elemento dentro de d almacenado bajo la clave key, si key está en el diccionario; si no, retorna default. El valor de default por defecto es `None`, por lo que esta función nunca lanza la excepción `KeyError`.

  items()

    Retorna una nueva vista de los elementos del diccionario (pares `(key, value)`). Véase la documentación de los objetos vistas.

  keys()

    Retorna una nueva vista de las claves del diccionario. Véase la documentación de las vistas.

  pop(key[, default])

    Si key está en el diccionario, lo elimina del diccionario y retorna su valor; si no está, retorna default. Si no se especifica valor para default y la key no se encuentra en el diccionario, se lanza la excepción `KeyError`.

  popitem()

    Elimina y retorna una pareja `(key, value)` del diccionario. Las parejas se retornan en el orden LIFO.

    El método `popitem()` es útil para recorrer y a la vez vaciar un diccionario, un proceso usado a menudo en algoritmos de conjuntos. Si el diccionario está vacío, llamar a `popitem()` lanza la excepción `KeyError`.

    Distinto en la versión 3.7: El orden LIFO ahora está garantizado. En versiones anteriores, el método `popitem()` retorna una pareja clave/valor arbitraria.

  reversed(d)

    Retorna un iterador que recorre las claves en orden inverso. Es una forma abreviada de `reversed(d.keys())`.

    Nuevo en la versión 3.8.

  setdefault(key[, default])

    Si key está incluida en el diccionario, retorna el valor almacenado. Si no, inserta con la clave key el valor definido en default y retorna default. El valor por defecto de default es `None`.

  update([other])

    Actualiza el diccionario con las parejas clave/valor obtenidas de other, escribiendo encima de las claves existentes. Retorna `None`.

    El método `update()` acepta tanto un diccionario como un iterable que retorna parejas de claves/valor (ya sea como tuplas o como otros iterables de longitud 2). Si se especifican parámetros por nombre, el diccionario se actualiza con esas combinaciones de clave/valor: `d.update(red=1, blue=2)`.

  values()

    Retorna una nueva vista de los valores del diccionario. Véase la documentación sobre objetos vistas.

    Una comparación de igualdad entre una vista `dict.values()` y otra siempre retornará `False`. Esto también pasa cuando se compara `dict.values()` consigo mismo:

        >>> d = {'a': 1}
        >>> d.values() == d.values()
        False

  d | other

    Crea un nuevo diccionario con las claves y valores fusionados de d y other, por lo cual ambos deben ser diccionarios. Los valores de other tienen prioridad cuando d y other tienen claves compartidas.

    Nuevo en la versión 3.9.

  d |= other

    Actualiza el diccionario d con las claves y valores de other, el cual podría ser ya sea un a mapping o un iterable de pares clave/valor. Los valores de other tienen prioridad cuando d y other tienen claves compartidas.

    Nuevo en la versión 3.9.

  Los diccionarios se consideran iguales si y solo si tienen el mismo conjunto de parejas `(key, value)` (independiente de su orden). Los intentos de comparar usando los operadores “<”, “<=”, “>=”, “>” lanzan una excepción de tipo `TypeError`.

  Los diccionarios mantienen de forma interna el orden de inserción. Actualizar una clave no modifica ese orden. Las claves que vuelven a ser insertadas después de haber sido borradas se añaden al final.:

      >>> d = {"one": 1, "two": 2, "three": 3, "four": 4}
      >>> d
      {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3, 'four': 4}
      >>> list(d)
      ['one', 'two', 'three', 'four']
      >>> list(d.values())
      [1, 2, 3, 4]
      >>> d["one"] = 42
      >>> d
      {'one': 42, 'two': 2, 'three': 3, 'four': 4}
      >>> del d["two"]
      >>> d["two"] = None
      >>> d
      {'one': 42, 'three': 3, 'four': 4, 'two': None}

  Distinto en la versión 3.7: Se garantiza que el orden del diccionario es el de inserción. Este comportamiento era un detalle de implementación en CPython desde la versión 3.6.

  Tanto los diccionarios como las vistas basadas en diccionarios son reversibles:

      >>> d = {"one": 1, "two": 2, "three": 3, "four": 4}
      >>> d
      {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3, 'four': 4}
      >>> list(reversed(d))
      ['four', 'three', 'two', 'one']
      >>> list(reversed(d.values()))
      [4, 3, 2, 1]
      >>> list(reversed(d.items()))
      [('four', 4), ('three', 3), ('two', 2), ('one', 1)]

  Distinto en la versión 3.8: Los diccionarios son ahora reversibles.

Ver también

Se puede usar un objeto de tipo `types.MappingProxyType` para crear una vista de solo lectura de un objeto `dict`.

### Objetos tipos vista de diccionario

Los objetos retornados por los métodos `dict.keys()`, `dict.values()` y `dict.items()` son objetos tipo vista o view. Estos objetos proporcionan una vista dinámica del contenido del diccionario, lo que significa que si el diccionario cambia, las vistas reflejan estos cambios.

Las vistas de un diccionario pueden ser iteradas para retornar sus datos respectivos, y soportan operaciones de comprobación de pertenencia:

len(dictview)

  Retorna el número de entradas en un diccionario.

iter(dictview)

  Retorna un iterador sobre las claves, valores o elementos (representados en forma de tuplas `(key, value)`) de un diccionario.

  Las claves y los valores se iteran en orden de inserción. Esto permite la creación de parejas `(value, key)` usando la función `zip()`: `pairs = zip(d.values(), d.keys())`. Otra forma de crear la misma lista es `pairs = [(v, k) for (k, v) in d.items()]`.

  Iterar sobre un diccionario a la vez que se borran o añaden entradas puede lanzar una excepción de tipo `RuntimeError`, o puede provocar que no se iteren sobre todas las entradas.

  Distinto en la versión 3.7: Se garantiza que el orden de los diccionarios es el de inserción.

x in dictview

  Retorna `True` si x está incluido en las claves, los valores o los elementos del diccionario (en el último caso, x debe ser una tupla `(key, value)`).

reversed(dictview)

  Retorna un iterador inverso sobre las claves, los valores o los elementos del diccionario. El orden de la vista será el inverso del orden de inserción.

  Distinto en la versión 3.8: Las vistas de un diccionario no son reversibles.

dictview.mapping

  Retorna un `types.MappingProxyType` que envuelve el diccionario original al que se refiere la vista.

  Nuevo en la versión 3.10.

Keys views are set-like since their entries are unique and hashable. If all values are hashable, so that `(key, value)` pairs are unique and hashable, then the items view is also set-like. (Values views are not treated as set-like since the entries are generally not unique.) For set-like views, all of the operations defined for the abstract base class `collections.abc.Set` are available (for example, `==`, `<`, or `^`).

Un ejemplo de uso de una vista de diccionario:

    >>> dishes = {'eggs': 2, 'sausage': 1, 'bacon': 1, 'spam': 500}
    >>> keys = dishes.keys()
    >>> values = dishes.values()

    >>> # iteration
    >>> n = 0
    >>> for val in values:
    ...     n += val
    >>> print(n)
    504

    >>> # keys and values are iterated over in the same order (insertion order)
    >>> list(keys)
    ['eggs', 'sausage', 'bacon', 'spam']
    >>> list(values)
    [2, 1, 1, 500]

    >>> # view objects are dynamic and reflect dict changes
    >>> del dishes['eggs']
    >>> del dishes['sausage']
    >>> list(keys)
    ['bacon', 'spam']

    >>> # set operations
    >>> keys & {'eggs', 'bacon', 'salad'}
    {'bacon'}
    >>> keys ^ {'sausage', 'juice'} == {'juice', 'sausage', 'bacon', 'spam'}
    True
    >>> keys | ['juice', 'juice', 'juice'] == {'bacon', 'spam', 'juice'}
    True

    >>> # get back a read-only proxy for the original dictionary
    >>> values.mapping
    mappingproxy({'bacon': 1, 'spam': 500})
    >>> values.mapping['spam']
    500

## Tipos gestores de contexto

La expresión `with` de Python soporta el concepto de un contexto en tiempo de ejecución definido mediante un gestor de contexto. Para implementar esto, se permite al usuario crear clases para definir estos contextos definiendo dos métodos, uno a ejecutar antes de entrar del bloque de código y otro a ejecutar justo después de salir del mismo:

contextmanager.__enter__()

  Entra en el contexto en tiempo de ejecución, y retorna o bien este objeto u otro relacionado con el contexto. El valor retornado por este método se vincula al identificador que viene tras la palabra clave `as` usada en la sentencia `with` que define el contexto.

  Un ejemplo de gestor de contexto que se retorna a si mismo es un objeto de tipo file object. Los objetos de tipo `File` se retornan a si mismo en la llamada a `__enter__()`, lo que permite que `open()` sea usado como gestores de contexto en una sentencia `with`.

  Un ejemplo de gestor de contexto que retorna otro objeto relacionado en el que define la función `decimal.localcontext()`. Este gestor define el contexto de uso en operaciones decimales a partir de una copia del contexto original, y retorna esa copia. De esta manera se puede cambiar el contexto decimal dentro del cuerpo del `with` sin afectar al código fuera de `with`.

contextmanager.__exit__(exc_type, exc_val, exc_tb)

  Sale del contexto y retorna un indicador booleano que indica si se debe ignorar cualquier posible excepción que hubiera ocurrido dentro del mismo. Si se produce una excepción mientras se ejecutan las sentencias definidas en el cuerpo de la sentencia `with`, los parámetros de esta función contienen el tipo y valor de la excepción, así como la información relativa a la traza de ejecución. Si no se produce ninguna excepción, los tres parámetros valen `None`.

  Si este método retorna un valor `True`, la sentencia `with` ignora la excepción y el flujo del programa continua con la primera sentencia inmediatamente después de la sentencia `with`. En caso contrario la excepción producida continua propagándose después de que este método termine de ejecutarse. Cualquier excepción que pudieran producirse dentro de este método reemplaza a la excepción que se hubiera producido en el cuerpo del `with`.

  The exception passed in should never be reraised explicitly - instead, this method should return a false value to indicate that the method completed successfully and does not want to suppress the raised exception. This allows context management code to easily detect whether or not an `__exit__()` method has actually failed.

Python define varios gestores de contexto para facilitar la sincronía entre hilos, asegurarse del cierre de ficheros y otros objetos similares y para modificar de forma simple el contexto para las expresiones aritméticas con decimales. Los tipos específicos no se tratan especialmente fuera de su implementación del protocolo de administración de contexto. Véase el módulo `contextlib` para algunos ejemplos.

Los generator de Python y el decorador definidos en la clase `contextlib.contextmanager` permiten implementar de forma sencilla estos protocolos. Si una función generadora se decora con la clase `contextlib.contextmanager`, retornará un gestor de contexto que incluye los métodos necesarios `__enter__()` y `__exit__()`, en vez del iterador que se produciría si no se decora la función generadora.

Nótese que no hay una ranura específica para ninguno de estos métodos en la estructura usada para los objetos Python en el nivel de la API de Python/C. Objetos que quieran definir estos métodos deben implementarlos como métodos normales de Python. Comparado con la complejidad de definir un contexto en tiempo de ejecución, lo complejidad de una búsqueda simple en un diccionario es mínima.

## Tipos de anotaciones de type — alias genérico, Union

Los tipos principales integrados para anotaciones de tipo son alias genérico y Union.

### Tipo Alias Genérico

Los objetos `GenericAlias` generalmente se crean para suscribir a una clase. Se utilizan con mayor frecuencia con clases contenedoras, como `list` o `dict`. Por ejemplo, `list[int]` es un objeto `GenericAlias` que se creó para suscribir la clase `list` con el argumento `int`. Los objetos `GenericAlias` están pensados principalmente para usar con anotaciones de tipo.

Nota

Generalmente solo es posible suscribir a una clase si ésta implementa el método especial `__class_getitem__()`.

El objeto `GenericAlias` actúa como proxy para tipo genérico, implementando parameterized generics.

Para una clase contenedora, el argumento (o los argumentos) proporcionado(s) a una suscripción de la clase puede indicar el tipo (o tipos) de los elementos que contiene un objeto. Por ejemplo, se puede usar `set[bytes]` en anotaciones de tipo para significar un `set` en el que todos los elementos son del tipo `bytes`.

Para una clase que define el método `__class_getitem__()` pero no es un contenedor, el argumento (o los argumentos) proporcionado(s) a una suscripción de la clase a menudo indicarán el tipo (o los tipos) de retorno de uno o más métodos definidos en un objeto. Por ejemplo, las `expresiones regulares` se pueden usar tanto para el tipo de datos `str` y el tipo de datos `bytes`:

- Si `x = re.search('foo', 'foo')`, `x` será un objeto re.Match donde los valores de retorno de `x.group(0)` y `x[0]` serán de tipo `str`. Podemos representar este tipo de objeto en anotaciones de type con el `GenericAlias` de `re.Match[str]`.

- Si `y = re.search(b'bar', b'bar')`, (nótese que `b` es para `bytes`), `y` también será una instancia de `re.Match`, pero los valores de retorno de `y.group(0)` y `y[0]` serán de tipo `bytes`. En anotaciones de type, representaríamos esta variedad de objetos re.Match con `re.Match[bytes]`.

Los objetos `GenericAlias` son instancias de la clase `types.GenericAlias`, que también se puede usar para crear directamente objetos `GenericAlias`.

T[X, Y, ...]

  Crea un `GenericAlias` que representa un tipo `T` parametrizado por tipos X, Y y más dependiendo de la `T` usada. Por ejemplo, una función espera un `list` que contenga elementos `float`:

      def average(values: list[float]) -> float:
          return sum(values) / len(values)

  Otro ejemplo para el mapping de objetos, usando un `dict`, el cual es un tipo genérico que espera dos parámetros de tipo que representan el tipo de la clave y el tipo del valor. En este ejemplo, la función espera un `dict` con claves de tipo `str` y valores de tipo `int`:

      def send_post_request(url: str, body: dict[str, int]) -> None:
          ...

Las funciones integradas `isinstance()` y `issubclass()` no aceptan tipos `GenericAlias` como segundo argumento:

    >>> isinstance([1, 2], list[str])
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    TypeError: isinstance() argument 2 cannot be a parameterized generic

Python en tiempo de ejecución no hace cumplir las anotaciones de tipo. Esto se extiende para tipos genéricos y sus parámetros. Cuando se crea un objeto contenedor desde un `GenericAlias`, los elementos del contenedor no se verifican con su tipo. Por ejemplo, el siguiente código no es recomendado en lo absoluto, pero correrá sin errores:

    >>> t = list[str]
    >>> t([1, 2, 3])
    [1, 2, 3]

Además, los genéricos parametrizados borran parámetros de type durante la creación de objetos:

    >>> t = list[str]
    >>> type(t)
    <class 'types.GenericAlias'>

    >>> l = t()
    >>> type(l)
    <class 'list'>

Llamando a `repr()` o `str()` en un genérico se muestra el tipo parametrizado:

    >>> repr(list[int])
    'list[int]'

    >>> str(list[int])
    'list[int]'

El método `__getitem__()` de contenedores genéricos lanzarán una excepción para rechazar los errores como `dict[str][str]`:

    >>> dict[str][str]
    Traceback (most recent call last):
      ...
    TypeError: dict[str] is not a generic class

Sin embargo, estas expresiones son válidas cuando se usan variables de type. El índice debe tener tantos elementos como los elementos de variable de type en los `__args__` del objeto `GenericAlias`:

    >>> from typing import TypeVar
    >>> Y = TypeVar('Y')
    >>> dict[str, Y][int]
    dict[str, int]

#### Clases genéricas estándar

Las siguientes clases de la biblioteca estándar soportan genéricos parametrizados. Esta lista no es exhaustiva.

- `tuple`

- `list`

- `dict`

- `set`

- `frozenset`

- `type`

- `collections.deque`

- `collections.defaultdict`

- `collections.OrderedDict`

- `collections.Counter`

- `collections.ChainMap`

- `collections.abc.Awaitable`

- `collections.abc.Coroutine`

- `collections.abc.AsyncIterable`

- `collections.abc.AsyncIterator`

- `collections.abc.AsyncGenerator`

- `collections.abc.Iterable`

- `collections.abc.Iterator`

- `collections.abc.Generator`

- `collections.abc.Reversible`

- `collections.abc.Container`

- `collections.abc.Collection`

- `collections.abc.Callable`

- `collections.abc.Set`

- `collections.abc.MutableSet`

- `collections.abc.Mapping`

- `collections.abc.MutableMapping`

- `collections.abc.Sequence`

- `collections.abc.MutableSequence`

- `collections.abc.ByteString`

- `collections.abc.MappingView`

- `collections.abc.KeysView`

- `collections.abc.ItemsView`

- `collections.abc.ValuesView`

- `contextlib.AbstractContextManager`

- `contextlib.AbstractAsyncContextManager`

- `dataclasses.Field`

- `functools.cached_property`

- `functools.partialmethod`

- `os.PathLike`

- `queue.LifoQueue`

- `queue.Queue`

- `queue.PriorityQueue`

- `queue.SimpleQueue`

- re.Pattern

- re.Match

- `shelve.BsdDbShelf`

- `shelve.DbfilenameShelf`

- `shelve.Shelf`

- `types.MappingProxyType`

- `weakref.WeakKeyDictionary`

- `weakref.WeakMethod`

- `weakref.WeakSet`

- `weakref.WeakValueDictionary`

#### Atributos especiales de los objetos `GenericAlias`

Todos los genéricos parametrizados implementan atributos especiales de solo lectura.

genericalias.__origin__

  Este atributo apunta a la clase genérica no parametrizada:

      >>> list[int].__origin__
      <class 'list'>

genericalias.__args__

  Este atributo es una clase `tuple` (posiblemente de longitud 1) de tipos genéricos pasados al método original `__class_getitem__()` de la clase genérica:

      >>> dict[str, list[int]].__args__
      (<class 'str'>, list[int])

genericalias.__parameters__

  Este atributo es una tupla (posiblemente vacía) computada perezosamente con las variables de tipo únicas encontradas en `__args__`:

      >>> from typing import TypeVar

      >>> T = TypeVar('T')
      >>> list[T].__parameters__
      (~T,)

  Nota

  Un objeto `GenericAlias` con `typing.ParamSpec` parámetros puede no tener los `__parameters__` correctos después de la sustitución porque `typing.ParamSpec` está destinado principalmente a la verificación de tipos estáticos.

genericalias.__unpacked__

  Un booleano que es verdadero si el alias ha sido desempaquetado usando el operador `*` (véase `TypeVarTuple`).

  Nuevo en la versión 3.11.

Ver también

PEP 484 - Type Hints

  Presentación del marco de trabajo de Python para anotaciones de tipo.

PEP 585 - Sugerencias de tipo genéricas en colecciones estándar

  Introducción a la capacidad de parametrizar de forma nativa clases de la biblioteca estándar, siempre que implementen el método de clase especial `__class_getitem__()`.

Genéricos, tipos genéricos definidos por el usuario y `typing.Generic`

  Documentación sobre cómo implementar clases genéricas que se pueden parametrizar en tiempo de ejecución y que los validadores estático de tipos pueden entender.

Nuevo en la versión 3.9.

### Tipo de conversión

Un objeto de conversión contiene el valor de la operación `|` (bit a bit o) en varios objetos de tipo. Estos tipos están destinados principalmente a anotaciones de tipo. La expresión de tipo de conversión permite una sintaxis de sugerencia de tipo más limpia en comparación con `typing.Union`.

X | Y | ...

  Define un objeto de conversión que contiene tipos X, Y, etc. `X | Y` significa X o Y. Es equivalente a `typing.Union[X, Y]`. Por ejemplo, la siguiente función espera un argumento de tipo `int` or `float`:

      def square(number: int | float) -> int | float:
          return number ** 2

  Nota

  The `|` operand cannot be used at runtime to define unions where one or more members is a forward reference. For example, `int | "Foo"`, where `"Foo"` is a reference to a class not yet defined, will fail at runtime. For unions which include forward references, present the whole expression as a string, e.g. `"int | Foo"`.

union_object == other

  Los objetos de conversión se pueden probar para determinar su igualdad con otros objetos de conversión. Detalles:

  - Las conversiones de conversión se aplanan:

        (int | str) | float == int | str | float

  - Se eliminan los tipos redundantes:

        int | str | int == int | str

  - Al comparar conversiones, se ignora el orden:

        int | str == str | int

  - Es compatible con `typing.Union`:

        int | str == typing.Union[int, str]

  - Los tipos opcionales se pueden escribir como una unión con `None`:

        str | None == typing.Optional[str]

isinstance(obj, union_object)

issubclass(obj, union_object)

  Las llamadas a `isinstance()` y `issubclass()` también son compatibles con un objeto de conversión:

      >>> isinstance("", int | str)
      True

  However, parameterized generics in union objects cannot be checked:

      >>> isinstance(1, int | list[int])  # short-circuit evaluation
      True
      >>> isinstance([1], int | list[int])
      Traceback (most recent call last):
        ...
      TypeError: isinstance() argument 2 cannot be a parameterized generic

El tipo expuesto por el usuario para el objeto de conversión puede ser accedido desde `types.UnionType` y usado por chequeos `isinstance()`. Un objeto no puede ser instancia por el tipo:

    >>> import types
    >>> isinstance(int | str, types.UnionType)
    True
    >>> types.UnionType()
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    TypeError: cannot create 'types.UnionType' instances

Nota

The `__or__()` method for type objects was added to support the syntax `X | Y`. If a metaclass implements `__or__()`, the Union may override it:

    >>> class M(type):
    ...     def __or__(self, other):
    ...         return "Hello"
    ...
    >>> class C(metaclass=M):
    ...     pass
    ...
    >>> C | int
    'Hello'
    >>> int | C
    int | C

Ver también

PEP 604 — PEP propone la sintaxis `X | Y` y tipo Conversión.

Nuevo en la versión 3.10.

## Otros tipos predefinidos

El intérprete soporta otros tipos de objetos variados. La mayoría de ellos solo implementan una o dos operaciones.

### Módulos

La única operación especial que implementan los módulos es el acceso como atributos: `m.name`, donde m es un módulo y name accede a un nombre definido en la tabla de símbolos del módulo m. También se puede asignar valores a los atributos de un módulo (nótese que la sentencia `import` no es, estrictamente hablando, una operación del objeto de tipo módulo; la sentencia `import foo` no requiere la existencia de un módulo llamado foo, sino una definición (externa) de un módulo foo en alguna parte).

Un atributo especial de cada módulo es `__dict__`. Es un diccionario que contiene la tabla de símbolos del módulo. Cambiar el diccionario cambiará por tanto el contenido de la tabla de símbolos, pero no es posible realizar una asignación directa al atributo `__dict__` (se puede realizar una asignación como `m.__dict__['a'] = 1`, que define el valor de `m.a` como `1`, pero no se puede hacer `m.__dict__ = {}`). No se recomienda manipular los contenidos del atributo `__dict__` directamente.

Los módulos incluidos en el intérprete se escriben así: `<module 'sys' (built-in)>`. Si se cargan desde un archivo, se escriben como `<module 'os' from '/usr/local/lib/pythonX.Y/os.pyc'>`.

### Clases e instancias de clase

Véase Objetos, valores y tipos y Definiciones de clase para más información.

### Funciones

Los objetos de tipo función se crean mediante definiciones de función. La única operación posible con un objeto de tipo función es llamarla: `func(argument-list)`.

Hay dos tipos de funciones: Las funciones básicas o predefinidas y las funciones definidas por el usuario. Las dos soportan la misma operación (ser llamadas), pero la implementación es diferente, de ahí que se consideren de distintos tipo.

Véase Definiciones de funciones para más información.

### Métodos

Methods are functions that are called using the attribute notation. There are two flavors: built-in methods (such as `append()` on lists) and class instance method. Built-in methods are described with the types that support them.

If you access a method (a function defined in a class namespace) through an instance, you get a special object: a bound method (also called instance method) object. When called, it will add the `self` argument to the argument list. Bound methods have two special read-only attributes: `m.__self__` is the object on which the method operates, and `m.__func__` is the function implementing the method. Calling `m(arg-1, arg-2, ..., arg-n)` is completely equivalent to calling `m.__func__(m.__self__, arg-1, arg-2, ..., arg-n)`.

Like function objects, bound method objects support getting arbitrary attributes. However, since method attributes are actually stored on the underlying function object (`method.__func__`), setting method attributes on bound methods is disallowed. Attempting to set an attribute on a method results in an `AttributeError` being raised. In order to set a method attribute, you need to explicitly set it on the underlying function object:

    >>> class C:
    ...     def method(self):
    ...         pass
    ...
    >>> c = C()
    >>> c.method.whoami = 'my name is method'  # can't set on the method
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    AttributeError: 'method' object has no attribute 'whoami'
    >>> c.method.__func__.whoami = 'my name is method'
    >>> c.method.whoami
    'my name is method'

See Métodos de instancia for more information.

### Objetos código

Code objects are used by the implementation to represent «pseudo-compiled» executable Python code such as a function body. They differ from function objects because they don’t contain a reference to their global execution environment. Code objects are returned by the built-in `compile()` function and can be extracted from function objects through their `__code__` attribute. See also the `code` module.

Accessing `__code__` raises an auditing event `object.__getattr__` with arguments `obj` and `"__code__"`.

Un objeto de tipo código puede ser evaluado o ejecutando pasándolo como parámetros a las funciones incorporadas `exec()` o `eval()` (que también aceptan código Python en forma de cadena de caracteres).

Véase Jerarquía de tipos estándar para más información.

### Objetos Tipo

Los objetos de tipo Tipo (Type) representan a los distintos tipos de datos. El tipo de un objeto particular puede ser consultado usando la función incorporada `type()`. Los objetos Tipo no tienen ninguna operación especial. El módulo `types` define nombres para todos los tipos básicos definidos en la biblioteca estándar.

Los tipos se escriben de la siguiente forma: `<class 'int'>`.

### El objeto nulo (Null)

Todas las funciones que no definen de forma explícita un valor de retorno retornan este objeto. Los objetos nulos no soportan ninguna operación especial. Solo existe un único objeto nulo, llamado `None` (un nombre predefinido o básico). La expresión `type(None)()` produce el mismo objeto `None`, esto se conoce como Singleton.

Se escribe `None`.

### El objeto puntos suspensivos (Ellipsis)

Este objeto es usado a menudo en operaciones de segmentado (véase Segmentos). No soporta ninguna operación especial. Solo existe un único objeto de puntos suspensivos, llamado `Ellipsis` (un nombre predefinido o básico). La expresión `type(Ellipsis)()` produce el mismo objeto `Ellipsis`, esto se conoce como Singleton.

Se puede escribir como `Ellipsis` o `...`.

### El objeto NotImplemented

This object is returned from comparisons and binary operations when they are asked to operate on types they don’t support. See Comparaciones for more information. There is exactly one `NotImplemented` object. `type(NotImplemented)()` produces the singleton instance.

It is written as `NotImplemented`.

### Valores booleanos

Los valores booleanos o lógicos son los dos objetos constantes `False` y `True`. Se usan para representar valores de verdad (aunque otros valores pueden ser considerados también como verdaderos o falsos). En contextos numéricos (por ejemplo, cuando se usan como argumentos de una operación aritmética) se comportan como los números enteros 0 y 1, respectivamente. Se puede usar la función incorporada `bool()` para convertir valores de cualquiera tipo a Booleanos, si dicho valor puede ser interpretado como valores verdaderos/falsos (véase la sección Evaluar como valor verdadero/falso anterior).

Se escriben `False` y `True`, respectivamente.

### Objetos internos

See Jerarquía de tipos estándar for this information. It describes stack frame objects, traceback objects, and slice objects.

## Atributos especiales

La implementación añade unos cuantos atributos de solo lectura a varios tipos de objetos, cuando resulta relevante. Algunos de estos atributos son reportados por la función incorporada `dir()`.

object.__dict__

  Un diccionario u otro tipo de mapa usado para almacenar los atributos de un objeto (si son modificables).

instance.__class__

  La clase a la que pertenece una instancia.

class.__bases__

  La tupla de clases base de las que deriva una clase.

definition.__name__

  El nombre de la clase, función, método, descriptor o instancia generadora.

definition.__qualname__

  El nombre calificado (qualified name) de la clase, función, método, descriptor o instancia generadora.

  Nuevo en la versión 3.3.

class.__mro__

  Este atributo es una tupla de las clases que serán consideradas cuando se busque en las clases base para resolver un método.

class.mro()

  Este método puede ser reescrito por una metaclase para personalizar el orden de resolución de métodos para sus instancias. Es llamado en la creación de la clase, y el resultado se almacena en el atributo `__mro__`.

class.__subclasses__()

  Cada clase mantiene una lista de referencias débiles a sus subclases inmediatamente anteriores. Este método retorna una lista de todas las referencias que todavía estén vivas. La lista está en orden de definición. Por ejemplo:

      >>> int.__subclasses__()
      [<class 'bool'>, <enum 'IntEnum'>, <flag 'IntFlag'>, <class 're._constants._NamedIntConstant'>]

## Limitación de longitud de conversión de cadena de tipo entero

CPython tiene un límite global para conversiones entre `int` y `str` para mitigar los ataques de denegación de servicio. Este límite solo se aplica a decimales u otras bases numéricas que no sean potencias de dos. Las conversiones hexadecimales, octales y binarias son ilimitadas. Se puede configurar el límite.

The `int` type in CPython is an arbitrary length number stored in binary form (commonly known as a «bignum»). There exists no algorithm that can convert a string to a binary integer or a binary integer to a string in linear time, unless the base is a power of 2. Even the best known algorithms for base 10 have sub-quadratic complexity. Converting a large value such as `int('1' * 500_000)` can take over a second on a fast CPU.

Limitar el tamaño de la conversión ofrece una forma práctica para evitar CVE-2020-10735.

El límite se aplica al número de caracteres de dígitos en la cadena de entrada o salida cuando estaría involucrado un algoritmo de conversión no lineal. Los guiones bajos y el signo no se cuentan para el límite.

Cuando una operación excede el límite, se lanza una excepción `ValueError`:

    >>> import sys
    >>> sys.set_int_max_str_digits(4300)  # Illustrative, this is the default.
    >>> _ = int('2' * 5432)
    Traceback (most recent call last):
    ...
    ValueError: Exceeds the limit (4300 digits) for integer string conversion: value has 5432 digits; use sys.set_int_max_str_digits() to increase the limit
    >>> i = int('2' * 4300)
    >>> len(str(i))
    4300
    >>> i_squared = i*i
    >>> len(str(i_squared))
    Traceback (most recent call last):
    ...
    ValueError: Exceeds the limit (4300 digits) for integer string conversion; use sys.set_int_max_str_digits() to increase the limit
    >>> len(hex(i_squared))
    7144
    >>> assert int(hex(i_squared), base=16) == i*i  # Hexadecimal is unlimited.

El límite predeterminado es de 4300 dígitos como se indica en `sys.int_info.default_max_str_digits`. El límite más bajo que se puede configurar es de 640 dígitos como se indica en `sys.int_info.str_digits_check_threshold`.

Verificación:

    >>> import sys
    >>> assert sys.int_info.default_max_str_digits == 4300, sys.int_info
    >>> assert sys.int_info.str_digits_check_threshold == 640, sys.int_info
    >>> msg = int('578966293710682886880994035146873798396722250538762761564'
    ...           '9252925514383915483333812743580549779436104706260696366600'
    ...           '571186405732').to_bytes(53, 'big')
    ...

Nuevo en la versión 3.11.

### APIs afectadas

La limitación solo se aplica a conversiones potencialmente lentas entre `int` y `str` o `bytes`:

- `int(string)` con base predeterminada a 10.

- `int(string, base)` para todas las bases que no sean una potencia de 2.

- `str(integer)`.

- `repr(integer)`.

- cualquier otra conversión de cadena a base 10, por ejemplo, `f"{integer}"`, `"{}".format(integer)` o `b"%d" % integer`.

Las limitaciones no se aplican a funciones con un algoritmo lineal:

- `int(string, base)` con base 2, 4, 8, 16 o 32.

- `int.from_bytes()` y `int.to_bytes()`.

- `hex()`, `oct()`, `bin()`.

- Especificación de formato Mini-Lenguaje para números hexadecimales, octales y binarios.

- `str` a `float`.

- `str` a `decimal.Decimal`.

### Configuración del límite

Antes de que se inicie Python, puedes usar una variable de entorno o un indicador de línea de comandos del intérprete para configurar el límite:

- `PYTHONINTMAXSTRDIGITS`, por ejemplo, `PYTHONINTMAXSTRDIGITS=640 python3` para configurar el límite a 640 o `PYTHONINTMAXSTRDIGITS=0 python3` para desactivar la limitación.

- `-X int_max_str_digits`, por ejemplo, `python3 -X int_max_str_digits=640`

- `sys.flags.int_max_str_digits` contains the value of `PYTHONINTMAXSTRDIGITS` or `-X int_max_str_digits`. If both the env var and the `-X` option are set, the `-X` option takes precedence. A value of -1 indicates that both were unset, thus a value of `sys.int_info.default_max_str_digits` was used during initialization.

Desde el código, puedes inspeccionar el límite actual y configurar uno nuevo al usar estas APIs de `sys`:

- `sys.get_int_max_str_digits()` y `sys.set_int_max_str_digits()` son un getter y un setter para el límite de todo el intérprete. Los subintérpretes tienen su propio límite.

Information about the default and minimum can be found in `sys.int_info`:

- `sys.int_info.default_max_str_digits` es el límite predeterminado compilado.

- `sys.int_info.str_digits_check_threshold` es el valor más bajo aceptado para el límite (aparte de 0, que lo desactiva).

Nuevo en la versión 3.11.

Prudencia

Configurar un límite bajo puede generar problemas. Si bien es raro, existe un código que contiene constantes enteras en decimal en su origen que excede el umbral mínimo. Una consecuencia de configurar el límite es que el código fuente de Python que contiene literales enteros decimales más grandes que el límite encontrará un error durante el análisis, generalmente en el momento de inicio o en el momento de importación o incluso en el momento de instalación - en cualquier momento y actualizado, `.pyc` no existe ya para el código. Una solución para la fuente que contiene constantes tan grandes es convertirlas a la forma hexadecimal `0x` ya que no tiene límite.

Prueba tu aplicación minuciosamente si utilizas un límite bajo. Asegúrate de que tus pruebas se ejecuten con el límite configurado temprano a través del entorno o del indicador para que se aplique durante el inicio e incluso durante cualquier paso de instalación que pueda invocar a Python para precompilar las fuentes `.py` a los archivos `.pyc`.

### Configuración recomendada

Se espera que el valor predeterminado `sys.int_info.default_max_str_digits` sea razonable para la mayoría de las aplicaciones. Si tu aplicación requiere un límite diferente, configúralo desde el punto de entrada principal utilizando el código independiente de la versión de Python, ya que estas APIs se agregaron en versiones de parches de seguridad en versiones anteriores a la 3.11.

Por ejemplo:

    >>> import sys
    >>> if hasattr(sys, "set_int_max_str_digits"):
    ...     upper_bound = 68000
    ...     lower_bound = 4004
    ...     current_limit = sys.get_int_max_str_digits()
    ...     if current_limit == 0 or current_limit > upper_bound:
    ...         sys.set_int_max_str_digits(upper_bound)
    ...     elif current_limit < lower_bound:
    ...         sys.set_int_max_str_digits(lower_bound)

Si necesitas deshabilitarlo por completo, configúralo en `0`.

Notas al pie

[1]

Se puede consultar información adicional sobre estos métodos especiales en el manual de referencia de Python (Personalización básica).

[2]

En consecuencia, la lista `[1, 2]` se considera igual que `[1.0, 2.0]`, y de forma similar para las tuplas.

[3]

Deben haberlo hecho, ya que el analizador no puede decir el tipo de operandos.

[4] (1,2,3,4)

Los caracteres con versiones mayúsculas/minúsculas son aquellos cuya categoría general corresponde con «Lu» (Letra, Mayúscula), «Ll» (Letra, minúscula) o «Lt» (Letra, titlecase).

[5] (1,2)

Para formatear solo una tupla se debe, por tanto, usar una tupla conteniendo un único elemento, que sería la tupla a ser formateada.