4. Más herramientas para control de flujo
*****************************************

Además de la sentencia "while" que acabamos de introducir, Python
soporta las sentencias de control de flujo que podemos encontrar en
otros lenguajes, con algunos cambios.


4.1. "if" Statements
====================

Tal vez el tipo más conocido de sentencia sea el "if". Por ejemplo:

   >>> x = int(input("Please enter an integer: "))
   Please enter an integer: 42
   >>> if x < 0:
   ...     x = 0
   ...     print('Negative changed to zero')
   ... elif x == 0:
   ...     print('Zero')
   ... elif x == 1:
   ...     print('Single')
   ... else:
   ...     print('More')
   ...
   More

There can be zero or more "elif" parts, and the "else" part is
optional.  The keyword '"elif"' is short for 'else if', and is useful
to avoid excessive indentation.  An  "if" ... "elif" ... "elif" ...
sequence is a substitute for the "switch" or "case" statements found
in other languages.


4.2. "for" Statements
=====================

The "for" statement in Python differs a bit from what you may be used
to in C or Pascal.  Rather than always iterating over an arithmetic
progression of numbers (like in Pascal), or giving the user the
ability to define both the iteration step and halting condition (as
C), Python's "for" statement iterates over the items of any sequence
(a list or a string), in the order that they appear in the sequence.
For example (no pun intended):

   >>> # Measure some strings:
   ... words = ['cat', 'window', 'defenestrate']
   >>> for w in words:
   ...     print(w, len(w))
   ...
   cat 3
   window 6
   defenestrate 12

Si necesitas modificar la secuencia sobre la que estás iterando
mientras estás adentro del ciclo (por ejemplo para borrar algunos
ítems), se recomienda que hagas primero una copia. Iterar sobre una
secuencia no hace implícitamente una copia. La notación de rebanada es
especialmente conveniente para esto:

   >>> for w in words[:]:  # Loop over a slice copy of the entire list.
   ...     if len(w) > 6:
   ...         words.insert(0, w)
   ...
   >>> words
   ['defenestrate', 'cat', 'window', 'defenestrate']

Con "for w in words:", el ejemplo intentaría crear una lista infinita,
insertando "defenestrate" una y otra vez.


4.3. La función "range()"
=========================

Si se necesita iterar sobre una secuencia de números, es apropiado
utilizar la función integrada "range()", la cual genera progresiones
aritméticas:

   >>> for i in range(5):
   ...     print(i)
   ...
   0
   1
   2
   3
   4

El valor final dado nunca es parte de la secuencia; "range(10)" genera
10 valores, los índices correspondientes para los ítems de una
secuencia de longitud 10. Es posible hacer que el rango empiece con
otro número, o especificar un incremento diferente (incluso negativo;
algunas veces se lo llama 'paso'):

   range(5, 10)
      5, 6, 7, 8, 9

   range(0, 10, 3)
      0, 3, 6, 9

   range(-10, -100, -30)
     -10, -40, -70

Para iterar sobre los índices de una secuencia, puedes combinar
"range()" y "len()" así:

   >>> a = ['Mary', 'had', 'a', 'little', 'lamb']
   >>> for i in range(len(a)):
   ...     print(i, a[i])
   ...
   0 Mary
   1 had
   2 a
   3 little
   4 lamb

En la mayoría de los casos, sin embargo, conviene usar la función
"enumerate()", mira Técnicas de iteración.

Algo extraño sucede si muestras un `    *range`*:

   >>> print(range(10))
   range(0, 10)

De muchas maneras el objeto devuelto por "range()" se comporta como si
fuera una lista, pero no lo es. Es un objeto que devuelve los ítems
sucesivos de la secuencia deseada cuando iteras sobre él, pero
realmente no construye la lista, ahorrando entonces espacio.

Decimos que tal objeto es *iterable*; esto es, que se lo puede usar en
funciones y construcciones que esperan algo de lo cual obtener ítems
sucesivos hasta que se termine. Hemos visto que la declaración "for"
es un iterador en ese sentido. La función "list()" es otra; crea
listas a partir de iterables:

   >>> list(range(5))
   [0, 1, 2, 3, 4]

Más tarde veremos más funciones que devuelven iterables y que toman
iterables como entrada.


4.4. "break" and "continue" Statements, and "else" Clauses on Loops
===================================================================

La sentencia "break", como en C, termina el bucle "for" o "while" más
anidado.

Loop statements may have an "else" clause; it is executed when the
loop terminates through exhaustion of the list (with "for") or when
the condition becomes false (with "while"), but not when the loop is
terminated by a "break" statement.  This is exemplified by the
following loop, which searches for prime numbers:

   >>> for n in range(2, 10):
   ...     for x in range(2, n):
   ...         if n % x == 0:
   ...             print(n, 'equals', x, '*', n//x)
   ...             break
   ...     else:
   ...         # loop fell through without finding a factor
   ...         print(n, 'is a prime number')
   ...
   2 is a prime number
   3 is a prime number
   4 equals 2 * 2
   5 is a prime number
   6 equals 2 * 3
   7 is a prime number
   8 equals 2 * 4
   9 equals 3 * 3

(Sí, este es el código correcto. Fíjate bien: el "else" pertenece al
ciclo "for", no al "if".)

When used with a loop, the "else" clause has more in common with the
"else" clause of a "try" statement than it does that of "if"
statements: a "try" statement's "else" clause runs when no exception
occurs, and a loop's "else" clause runs when no "break" occurs. For
more on the "try" statement and exceptions, see Gestionando
Excepciones.

La declaración "continue", también tomada de C, continua con la
siguiente iteración del ciclo:

   >>> for num in range(2, 10):
   ...     if num % 2 == 0:
   ...         print("Found an even number", num)
   ...         continue
   ...     print("Found a number", num)
   Found an even number 2
   Found a number 3
   Found an even number 4
   Found a number 5
   Found an even number 6
   Found a number 7
   Found an even number 8
   Found a number 9


4.5. "pass" Statements
======================

La sentencia "pass" no hace nada. Se puede usar cuando una sentencia
es requerida por la sintaxis pero el programa no requiere ninguna
acción. Por ejemplo:

   >>> while True:
   ...     pass  # Busy-wait for keyboard interrupt (Ctrl+C)
   ...

Se usa normalmente para crear clases en su mínima expresión:

   >>> class MyEmptyClass:
   ...     pass
   ...

Another place "pass" can be used is as a place-holder for a function
or conditional body when you are working on new code, allowing you to
keep thinking at a more abstract level.  The "pass" is silently
ignored:

   >>> def initlog(*args):
   ...     pass   # Remember to implement this!
   ...


4.6. Definiendo funciones
=========================

Podemos crear una función que escriba la serie de Fibonacci hasta un
límite determinado:

   >>> def fib(n):    # write Fibonacci series up to n
   ...     """Print a Fibonacci series up to n."""
   ...     a, b = 0, 1
   ...     while a < n:
   ...         print(a, end=' ')
   ...         a, b = b, a+b
   ...     print()
   ...
   >>> # Now call the function we just defined:
   ... fib(2000)
   0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987 1597

La palabra reservada "def" se usa para definir funciones. Debe
seguirle el nombre de la función y la lista de parámetros formales
entre paréntesis. Las sentencias que forman el cuerpo de la función
empiezan en la línea siguiente, y deben estar con sangría.

La primera sentencia del cuerpo de la función puede ser opcionalmente
una cadena de texto literal; esta es la cadena de texto de
documentación de la función, o *docstring*. (Puedes encontrar más
acerca de docstrings en la sección Cadenas de texto de
documentación.). Existen herramientas que usan las "docstrings" para
producir documentación imprimible o disponible en línea, o para dejar
que los usuarios busquen interactivamente a través del código; es una
buena práctica incluir "docstrings" en el código que escribes, y
hacerlo un buen hábito.

La *ejecución* de una función introduce una nueva tabla de símbolos
usada para las variables locales de la función. Más precisamente,
todas las asignaciones de variables en la función almacenan el valor
en la tabla de símbolos local; así mismo la referencia a variables
primero mira la tabla de símbolos local, luego en la tabla de símbolos
local de las funciones externas, luego la tabla de símbolos global, y
finalmente la tabla de nombres predefinidos. Así, no se les puede
asignar directamente un valor a las variables globales dentro de una
función (a menos se las nombre en la sentencia "global"), aunque si
pueden ser referenciadas.

Los parámetros reales (argumentos) de una función se introducen en la
tabla de símbolos local de la función llamada cuando esta es
ejecutada; así, los argumentos son pasados por valor (dónde el valor
es siempre una referencia a un objeto, no el valor del objeto). [1]
Cuando una función llama a otra función, una nueva tabla de símbolos
local es creada para esa llamada.

La definición de una función introduce el nombre de la función en la
tabla de símbolos actual. El valor del nombre de la función tiene un
tipo que es reconocido por el interprete como una función definida por
el usuario. Este valor puede ser asignado a otro nombre que luego
puede ser usado como una función. Esto sirve como un mecanismo general
para renombrar:

   >>> fib
   <function fib at 10042ed0>
   >>> f = fib
   >>> f(100)
   0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89

Viniendo de otros lenguajes, puedes objetar que "fib" no es una
función, sino un procedimiento, porque no devuelve un valor. De hecho,
técnicamente hablando, los procedimientos sin "return" sí retornan un
valor, aunque uno aburrido. Este valor se llama "None" (es un nombre
predefinido). El intérprete por lo general no escribe el valor "None"
si va a ser el único valor escrito. Si realmente se quiere, se puede
verlo usando la función "print()"

   >>> fib(0)
   >>> print(fib(0))
   None

Es simple escribir una función que retorne una lista con los números
de la serie de Fibonacci en lugar de imprimirlos:

   >>> def fib2(n):  # return Fibonacci series up to n
   ...     """Return a list containing the Fibonacci series up to n."""
   ...     result = []
   ...     a, b = 0, 1
   ...     while a < n:
   ...         result.append(a)    # see below
   ...         a, b = b, a+b
   ...     return result
   ...
   >>> f100 = fib2(100)    # call it
   >>> f100                # write the result
   [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89]

Este ejemplo, como es usual, demuestra algunas características más de
Python:

* The "return" statement returns with a value from a function.
  "return" without an expression argument returns "None". Falling off
  the end of a function also returns "None".

* La sentencia "result.append(a)" llama a un método del objeto lista
  "result". Un método es una función que 'pertenece' a un objeto y se
  nombra "obj.methodname", dónde "obj" es algún objeto (puede ser una
  expresión), y "methodname" es el nombre del método que está definido
  por el tipo del objeto. Distintos tipos definen distintos métodos.
  Métodos de diferentes tipos pueden tener el mismo nombre sin causar
  ambigüedad. (Es posible definir tipos de objetos propios, y métodos,
  usando clases, mira Clases). El método "append()" mostrado en el
  ejemplo está definido para objetos lista; añade un nuevo elemento al
  final de la lista. En este ejemplo es equivalente a "result = result
  + [a]", pero más eficiente.


4.7. Más sobre definición de funciones
======================================

También es posible definir funciones con un número variable de
argumentos. Hay tres formas que pueden ser combinadas.


4.7.1. Argumentos con valores por omisión
-----------------------------------------

La forma más útil es especificar un valor por omisión para uno o más
argumentos. Esto crea una función que puede ser llamada con menos
argumentos que los que permite. Por ejemplo:

   def ask_ok(prompt, retries=4, reminder='Please try again!'):
       while True:
           ok = input(prompt)
           if ok in ('y', 'ye', 'yes'):
               return True
           if ok in ('n', 'no', 'nop', 'nope'):
               return False
           retries = retries - 1
           if retries < 0:
               raise ValueError('invalid user response')
           print(reminder)

Esta función puede ser llamada de distintas maneras:

* pasando sólo el argumento obligatorio: "ask_ok('Do you really want
  to quit?')"

* pasando uno de los argumentos opcionales: "ask_ok('OK to overwrite
  the file?', 2)"

* o pasando todos los argumentos: "ask_ok('OK to overwrite the file?',
  2, 'Come on, only yes or no!')"

Este ejemplo también introduce la palabra reservada "in", la cual
prueba si una secuencia contiene o no un determinado valor.

Los valores por omisión son evaluados en el momento de la definición
de la función, en el ámbito de la definición, entonces:

   i = 5

   def f(arg=i):
       print(arg)

   i = 6
   f()

...imprimirá "`5".

**Advertencia importante:** El valor por omisión es evaluado solo una
vez. Existe una diferencia cuando el valor por omisión es un objeto
mutable como una lista, diccionario, o instancia de la mayoría de las
clases. Por ejemplo, la siguiente función acumula los argumentos que
se le pasan en subsiguientes llamadas:

   def f(a, L=[]):
       L.append(a)
       return L

   print(f(1))
   print(f(2))
   print(f(3))

Imprimirá

   [1]
   [1, 2]
   [1, 2, 3]

Si no se quiere que el valor por omisión sea compartido entre
subsiguientes llamadas, se pueden escribir la función así:

   def f(a, L=None):
       if L is None:
           L = []
       L.append(a)
       return L


4.7.2. Palabras claves como argumentos
--------------------------------------

Las funciones también puede ser llamadas usando *argumentos de
palabras clave* (o argumentos nombrados) de la forma "kwarg=value".
Por ejemplo, la siguiente función:

   def parrot(voltage, state='a stiff', action='voom', type='Norwegian Blue'):
       print("-- This parrot wouldn't", action, end=' ')
       print("if you put", voltage, "volts through it.")
       print("-- Lovely plumage, the", type)
       print("-- It's", state, "!")

...acepta un argumento obligatorio ("voltage")) y tres argumentos
opcionales ("state", "action", y "type"). Esta función puede llamarse
de cualquiera de las siguientes maneras:

   parrot(1000)                                          # 1 positional argument
   parrot(voltage=1000)                                  # 1 keyword argument
   parrot(voltage=1000000, action='VOOOOOM')             # 2 keyword arguments
   parrot(action='VOOOOOM', voltage=1000000)             # 2 keyword arguments
   parrot('a million', 'bereft of life', 'jump')         # 3 positional arguments
   parrot('a thousand', state='pushing up the daisies')  # 1 positional, 1 keyword

...pero estas otras llamadas serían todas inválidas:

   parrot()                     # required argument missing
   parrot(voltage=5.0, 'dead')  # non-keyword argument after a keyword argument
   parrot(110, voltage=220)     # duplicate value for the same argument
   parrot(actor='John Cleese')  # unknown keyword argument

En una llamada a una función, los argumentos nombrados deben seguir a
los argumentos posicionales. Cada uno de los argumentos nombrados
pasados deben coincidir con un argumento aceptado por la función (por
ejemplo, "actor" no es un argumento válido para la función "parrot"),
y el orden de los mismos no es importante. Esto también se aplica a
los argumentos obligatorios (por ejemplo, "parrot(voltage=1000)"
también es válido). Ningún argumento puede recibir más de un valor al
mismo tiempo. Aquí hay un ejemplo que falla debido a esta restricción:

   >>> def function(a):
   ...     pass
   ...
   >>> function(0, a=0)
   Traceback (most recent call last):
     File "<stdin>", line 1, in <module>
   TypeError: function() got multiple values for keyword argument 'a'

Cuando un parámetro formal de la forma "**nombre" está presente al
final, recibe un diccionario (ver Mapping Types --- dict) conteniendo
todos los argumentos nombrados excepto aquellos correspondientes a un
parámetro formal. Esto puede ser combinado con un parámetro formal de
la forma "*nombre" (descrito en la siguiente sección) que recibe una
tupla conteniendo los argumentos posicionales además de la lista de
parámetros formales. ("*nombre" debe ocurrir antes de "**nombre"). Por
ejemplo, si definimos una función así:

   def cheeseshop(kind, *arguments, **keywords):
       print("-- Do you have any", kind, "?")
       print("-- I'm sorry, we're all out of", kind)
       for arg in arguments:
           print(arg)
       print("-" * 40)
       for kw in keywords:
           print(kw, ":", keywords[kw])

Puede ser llamada así:

   cheeseshop("Limburger", "It's very runny, sir.",
              "It's really very, VERY runny, sir.",
              shopkeeper="Michael Palin",
              client="John Cleese",
              sketch="Cheese Shop Sketch")

...y por supuesto imprimirá:

   -- Do you have any Limburger ?
   -- I'm sorry, we're all out of Limburger
   It's very runny, sir.
   It's really very, VERY runny, sir.
   ----------------------------------------
   shopkeeper : Michael Palin
   client : John Cleese
   sketch : Cheese Shop Sketch

Se debe notar que el orden en el cual los argumentos nombrados son
impresos está garantizado para coincidir con el orden en el cual
fueron provistos en la llamada a la función.


4.7.3. Listas de argumentos arbitrarios
---------------------------------------

Finalmente, la opción menos frecuentemente usada es especificar que
una función puede ser llamada con un número arbitrario de argumentos.
Estos argumentos serán organizados en una tupla (mira Tuplas y
secuencias). Antes del número variable de argumentos, cero o más
argumentos normales pueden estar presentes.:

   def write_multiple_items(file, separator, *args):
       file.write(separator.join(args))

Normalmente estos argumentos de cantidad variables son los últimos en
la lista de parámetros formales, porque toman todo el remanente de
argumentos que se pasan a la función. Cualquier parámetro que suceda
luego del "*args" será 'sólo nombrado', o sea que sólo se pueden usar
como argumentos nombrados y no como posicionales.:

   >>> def concat(*args, sep="/"):
   ...     return sep.join(args)
   ...
   >>> concat("earth", "mars", "venus")
   'earth/mars/venus'
   >>> concat("earth", "mars", "venus", sep=".")
   'earth.mars.venus'


4.7.4. Desempaquetando una lista de argumentos
----------------------------------------------

The reverse situation occurs when the arguments are already in a list
or tuple but need to be unpacked for a function call requiring
separate positional arguments.  For instance, the built-in "range()"
function expects separate *start* and *stop* arguments.  If they are
not available separately, write the function call with the
"*"-operator to unpack the arguments out of a list or tuple:

   >>> list(range(3, 6))            # normal call with separate arguments
   [3, 4, 5]
   >>> args = [3, 6]
   >>> list(range(*args))            # call with arguments unpacked from a list
   [3, 4, 5]

In the same fashion, dictionaries can deliver keyword arguments with
the "**"-operator:

   >>> def parrot(voltage, state='a stiff', action='voom'):
   ...     print("-- This parrot wouldn't", action, end=' ')
   ...     print("if you put", voltage, "volts through it.", end=' ')
   ...     print("E's", state, "!")
   ...
   >>> d = {"voltage": "four million", "state": "bleedin' demised", "action": "VOOM"}
   >>> parrot(**d)
   -- This parrot wouldn't VOOM if you put four million volts through it. E's bleedin' demised !


4.7.5. Expresiones lambda
-------------------------

Pequeñas funciones anónimas pueden ser creadas con la palabra
reservada "lambda". Esta función retorna la suma de sus dos
argumentos: "lambda a, b: a+b" Las funciones Lambda pueden ser usadas
en cualquier lugar donde sea requerido un objeto de tipo función.
Están sintácticamente restringidas a una sola expresión.
Semánticamente, son solo azúcar sintáctica para definiciones normales
de funciones. Al igual que las funciones anidadas, las funciones
lambda pueden hacer referencia a variables desde el ámbito que la
contiene:

   >>> def make_incrementor(n):
   ...     return lambda x: x + n
   ...
   >>> f = make_incrementor(42)
   >>> f(0)
   42
   >>> f(1)
   43

El ejemplo anterior muestra el uso de una expresión lambda para
retornar una función. Otro uso es para pasar pequeñas funciones como
argumentos

   >>> pairs = [(1, 'one'), (2, 'two'), (3, 'three'), (4, 'four')]
   >>> pairs.sort(key=lambda pair: pair[1])
   >>> pairs
   [(4, 'four'), (1, 'one'), (3, 'three'), (2, 'two')]


4.7.6. Cadenas de texto de documentación
----------------------------------------

Acá hay algunas convenciones sobre el contenido y formato de las
cadenas de texto de documentación.

La primera línea debe ser siempre un resumen corto y conciso del
propósito del objeto. Para ser breve, no se debe mencionar
explícitamente el nombre o tipo del objeto, ya que estos están
disponibles de otros modos (excepto si el nombre es un verbo que
describe el funcionamiento de la función). Esta línea debe empezar con
una letra mayúscula y terminar con un punto.

Si hay más líneas en la cadena de texto de documentación, la segunda
línea debe estar en blanco, separando visualmente el resumen del resto
de la descripción. Las líneas siguientes deben ser uno o más párrafos
describiendo las convenciones para llamar al objeto, efectos
secundarios, etc.

El analizador de Python no quita el sangrado de las cadenas de texto
literales multi-líneas, entonces las herramientas que procesan
documentación tienen que quitarlo si así lo desean. Esto se hace
mediante la siguiente convención. La primera línea que no está en
blanco *siguiente* a la primer línea de la cadena determina la
cantidad de sangría para toda la cadena de documentación. (No podemos
usar la primer línea ya que generalmente es adyacente a las comillas
de apertura de la cadena y el sangrado no se nota en la cadena de
texto). Los espacios en blanco "equivalentes" a este sangrado son
luego quitados del comienzo de cada línea en la cadena. No deberían
haber líneas con una sangría menor, pero si las hay todos los espacios
en blanco del comienzo deben ser quitados. La equivalencia de espacios
en blanco debe ser verificada luego de la expansión de tabuladores (a
8 espacios, normalmente).

Este es un ejemplo de un "docstring" multi-línea:

   >>> def my_function():
   ...     """Do nothing, but document it.
   ...
   ...     No, really, it doesn't do anything.
   ...     """
   ...     pass
   ...
   >>> print(my_function.__doc__)
   Do nothing, but document it.

       No, really, it doesn't do anything.


4.7.7. Anotación de funciones
-----------------------------

Las anotaciones de funciones son información completamente opcional
sobre los tipos usadas en funciones definidas por el usuario (ver PEP
484 para más información).

Annotations are stored in the "__annotations__" attribute of the
function as a dictionary and have no effect on any other part of the
function.  Parameter annotations are defined by a colon after the
parameter name, followed by an expression evaluating to the value of
the annotation.  Return annotations are defined by a literal "->",
followed by an expression, between the parameter list and the colon
denoting the end of the "def" statement.  The following example has a
positional argument, a keyword argument, and the return value
annotated:

   >>> def f(ham: str, eggs: str = 'eggs') -> str:
   ...     print("Annotations:", f.__annotations__)
   ...     print("Arguments:", ham, eggs)
   ...     return ham + ' and ' + eggs
   ...
   >>> f('spam')
   Annotations: {'ham': <class 'str'>, 'return': <class 'str'>, 'eggs': <class 'str'>}
   Arguments: spam eggs
   'spam and eggs'


4.8. Intermezzo: Estilo de codificación
=======================================

Ahora que estás a punto de escribir piezas de Python más largas y
complejas, es un buen momento para hablar sobre *estilo de
codificación*. La mayoría de los lenguajes pueden ser escritos (o
mejor dicho, *formateados*) con diferentes estilos; algunos son mas
fáciles de leer que otros. Hacer que tu código sea más fácil de leer
por otros es siempre una buena idea, y adoptar un buen estilo de
codificación ayuda tremendamente a lograrlo.

Para Python, **PEP 8**  se erigió como la guía de estilo a la que más
proyectos adhirieron; promueve un estilo de codificación fácil de leer
y visualmente agradable. Todos los desarrolladores Python deben leerlo
en algún momento; aquí están extraídos los puntos más importantes:

* Usar sangrías de 4 espacios, no tabuladores.

  4 espacios son un buen compromiso entre una sangría pequeña (permite
  mayor nivel de sangrado)y una sangría grande (más fácil de leer).
  Los tabuladores introducen confusión y es mejor dejarlos de lado.

* Recortar las líneas para que no superen los 79 caracteres.

  Esto ayuda a los usuarios con pantallas pequeñas y hace posible
  tener varios archivos de código abiertos, uno al lado del otro, en
  pantallas grandes.

* Usar líneas en blanco para separar funciones y clases, y bloques
  grandes de código dentro de funciones.

* Cuando sea posible, poner comentarios en una sola línea.

* Usar "docstrings".

* Usar espacios alrededor de operadores y luego de las comas, pero no
  directamente dentro de paréntesis: "a = f(1, 2) + g(3, 4)".

* Nombrar las clases y funciones consistentemente; la convención es
  usar "NotacionCamello" para clases y "minusculas_con_guiones_bajos"
  para funciones y métodos. Siempre usa self como el nombre para el
  primer argumento en los métodos (mira Un primer vistazo a las clases
  para más información sobre clases y métodos).

* No uses codificaciones estrafalarias si esperas usar el código en
  entornos internacionales. El default de Python, UTF-8, o incluso
  ASCII plano funcionan bien en la mayoría de los casos.

* De la misma manera, no uses caracteres no-ASCII en los
  identificadores si hay incluso una pequeñísima chance de que gente
  que hable otro idioma tenga que leer o mantener el código.

-[ Notas al pie ]-

[1] En realidad, *llamadas por referencia de objeto* sería una mejor
    descripción, ya que si se pasa un objeto mutable, quien realiza la
    llamada verá cualquier cambio que se realice sobre el mismo (por
    ejemplo ítems insertados en una lista).
