Examen final y siguientes pasos

Evalúa cuatro hábitos, no cuarenta y cinco temas de memoria

Si has llegado hasta aquí, no necesitas demostrar cada método de Python por separado. Busca estas cuatro capacidades:

• Representar: elegir strings, números, listas o diccionarios que encajen con el problema.
• Descomponer: dividir el trabajo en pasos y funciones pequeñas.
• Comprobar: probar casos normales y algún límite.
• Diagnosticar: cuando algo falla, localizar la causa sin cambiar todo a la vez.

Consultar cómo se escribe exactamente un método no invalida ninguna de esas habilidades. Programar no es competir contra la documentación.

Reto final: resume pedidos antes de escribir una sola línea

Imagina una pequeña tienda. Recibes una lista de pedidos y quieres obtener dos resultados: cuánto dinero suman los pedidos pagados y cuántos siguen pendientes.

pedidos = [
    {"importe": 20, "pagado": True},
    {"importe": 15, "pagado": False},
    {"importe": 12, "pagado": True},
]

Antes de programar, escribe mentalmente el plan:

1. Recorrer cada pedido.
2. Si está pagado, sumar su importe.
3. Si no está pagado, aumentar el contador de pendientes.
4. Devolver ambos resultados juntos.

Ese plan ya resuelve la parte más importante del problema. La sintaxis viene después.

Mira una solución y lee decisiones, no caracteres

def resumir_pedidos(pedidos):
    total_pagado = 0
    pendientes = 0

    for pedido in pedidos:
        if pedido["pagado"]:
            total_pagado += pedido["importe"]
        else:
            pendientes += 1

    return {"total_pagado": total_pagado, "pendientes": pendientes}

print(resumir_pedidos([
    {"importe": 20, "pagado": True},
    {"importe": 15, "pagado": False},
]))

Fíjate en las decisiones: dos acumuladores porque buscamos dos respuestas; un for porque procesamos todos los elementos; un if porque cada pedido pertenece a una de dos rutas; un diccionario de salida porque queremos devolver dos valores con nombre.

Evaluación en tres niveles de autonomía

Nivel 1 · leer y predecir

numeros = [2, 5, 8]
total = 0
for numero in numeros:
    if numero > 4:
        total += numero
print(total)

Nivel 2 · completar una solución parcial

32
1

La salida aparecerá aquí.

def resumir_pedidos(pedidos):
    total_pagado = 0
    pendientes = 0
    for pedido in pedidos:
        if pedido["pagado"]:
            total_pagado += pedido["importe"]
        else:
            pendientes += 1
    return total_pagado, pendientes

pedidos = [
    {"importe": 20, "pagado": True},
    {"importe": 15, "pagado": False},
    {"importe": 12, "pagado": True},
]
print(*resumir_pedidos(pedidos), sep="\n")

Nivel 3 · resuelve desde un briefing

Elige una. El editor incluye datos de prueba, pero no incluye la estructura de la solución.

['Lápiz', 'Regla']

La salida aparecerá aquí.

productos = [
    {"nombre": "Cuaderno", "stock": 3},
    {"nombre": "Lápiz", "stock": 0},
    {"nombre": "Regla", "stock": 0},
]

def sin_stock(productos):
    resultado = []
    for producto in productos:
        if producto["stock"] == 0:
            resultado.append(producto["nombre"])
    return resultado

print(sin_stock(productos))

Rúbrica: usa el bloqueo para elegir el repaso

Superar el examen no significa escribir de memoria. Significa poder explicar tu plan, producir una primera solución, probarla y corregirla con método.

Haz tres pruebas que te den confianza de verdad

Que el ejemplo anterior funcione no demuestra que la función esté bien en todos los casos. Prueba variaciones que cambien el camino del programa.

# 1. Ningún pedido
[]

# 2. Todos pagados
[{"importe": 5, "pagado": True}]

# 3. Todos pendientes
[{"importe": 5, "pagado": False}, {"importe": 7, "pagado": False}]

No necesitas memorizar una biblioteca de testing para pensar como alguien que prueba software. Pregúntate: “¿qué ruta de mi código todavía no he ejercitado?”.

Tu bloqueo indica dónde repasar; no borra lo que ya sabes

Repasar una lección concreta es progreso. Empezar todo el curso desde cero por inseguridad suele ser menos útil que localizar la pieza que falta.

Después del curso, elige un camino que produzca cosas reales

Tu siguiente etapa debería aumentar la autonomía, no simplemente acumular más teoría. Elige una dirección durante unas semanas y construye proyectos pequeños relacionados con ella.

• Automatización: archivos, carpetas, hojas de cálculo y tareas repetitivas.
• Datos: limpieza, análisis y visualización. Si quieres aprender a consultar y transformar información almacenada en bases de datos, continúa con el curso de SQL desde cero de AprenderSQL.es; después podrás combinar SQL con herramientas de Python como pandas.
• Web y APIs: HTTP, frameworks y pequeñas aplicaciones con una interfaz.
• Python general: scripts, paquetes, testing y proyectos propios cada vez menos guiados.