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- 01Preparar el entorno (lo que necesitas)
- 02Variables y print()
- 03Condicionales (sentencias if)
- 04Bucles (sentencias for)
- 05Tu primera función
- 06Trabajar con listas
- 07Trabajar con diccionarios (dict)
- 08Bucles (sentencias while)
- 09Trabajar con cadenas de texto
- 10Introducción a las clases (programación orientada a objetos)
- 11Gestión de errores (try...except)
- 12Comprensiones de lista
- 13Generadores y yield
- 14Fundamentos del manejo de archivos
- 15La sentencia match (el switch de Python)
- 16La expresión condicional (operador ternario)
- 17Herencia (extender una clase)
- 18Escribir comentarios
- 19Operadores lógicos (and, or, not)
- 20Constantes (valores que se acuerda no cambiar)
- 21Dividir y unir cadenas (split, join)
- 22Escribir código seguro frente a None
- 23Buscar en una lista (in y encontrar la primera coincidencia)
- 24Transformar una lista con map()
- 25Listas bidimensionales (datos en forma de tabla)
- 26Crear una clase de excepción propia
- 27Argumentos por defecto (valores iniciales de los parámetros)
- 28Trabajar con conjuntos (set)
- 29Comprobar con assert (tu primer paso hacia las pruebas)
- 30Funciones de orden superior (pasar una función como argumento)
- 31Pilas y colas (estructuras de datos básicas)
- 32Fundamentos de la conversión de tipos
- 33Introducción a las expresiones regulares
- 34El algoritmo de búsqueda binaria
- 35Construir un cifrado César (desplazar letras)
- 36Entender cómo funciona la ordenación de burbuja
- 37Construir y mostrar fechas (año, mes y día)
- 38Escribir varios casos de prueba juntos
- 39Acelerar cálculos con memoización (caché)
- 40Normalizar cadenas (strip, unificar mayúsculas)
- 41Copia superficial frente a copia profunda
- 42Fundamentos de Enum (tipos enumerados)
- 43Aplanar una lista
- 44Invertir una cadena y detectar palíndromos
- 45Emparejar dos listas (la operación zip)
- 46Redondear números (floor, ceil, round)
- 47Cadenas de varias líneas (comillas triples)
- 48Funciones que devuelven varios valores (tuplas)
- 49Calcular el MCD y el MCM (algoritmo de Euclides)
- 50Dar formato a números (rellenar dígitos, decimales)
- 51Lógica de limpieza con try/except/finally
- 52Escribir funciones que no dependen del tipo
- 53Fundamentos de la sentencia with (gestores de contexto)
- 54Generar números aleatorios
- 55Operadores a nivel de bits (AND, OR, XOR, desplazamientos)
- 56Variables de clase y fundamentos de @staticmethod
- 57Esperar un tiempo determinado (time.sleep)
- 58Cuidado con los errores de redondeo en coma flotante
- 59Fundamentos de las anotaciones de tipo
- 60FizzBuzz (el ejercicio clásico)
- 61Comprobar si un número es primo
- 62Operaciones con conjuntos (unión, intersección, diferencia)
- 63Convertir entre bases numéricas (binario, hexadecimal)
- 64Comprobar si los paréntesis están equilibrados (aplicación de pilas)
- 65Comprobar si dos palabras son anagramas
- 66Comprobar si un año es bisiesto
- 67Convertir temperaturas (Celsius a Fahrenheit)
- 68Descomposición en factores primos
- 69[Aplicado] Construye una herramienta de cuentas domésticas
Comprobar con assert (tu primer paso hacia las pruebas)
En esta lección verás cómo usar assert para comprobaciones rápidas, y así asimilar la mentalidad básica de las pruebas. Está pensada para quien busca «tutorial de assert en Python» o «cómo escribir pruebas en Python».
assert condición, mensaje lanza un error solo cuando la condición es False. Es la idea básica del código de pruebas: comprobar automáticamente si el resultado de una función coincide con lo esperado. Los proyectos reales suelen usar una herramienta específica como pytest, pero la idea de fondo es la misma que la de este assert.
El código de ejemplo usa assert para confirmar que add(2, 3) debería ser 5, y comprueba a propósito una expectativa incorrecta —que debería ser 6—, capturando el AssertionError resultante con try...except y mostrando su mensaje. Fíjate en la diferencia: cuando la condición se cumple no pasa nada; cuando no, se lanza un error.
Un error habitual al empezar es no saber que Python tiene un modo de optimización que desactiva por completo los assert, algo importante si dependes de ellos en producción. Como pueden omitirse en ese modo, las comprobaciones que sí o sí deben ejecutarse en producción a veces es más seguro escribirlas como un if normal más una excepción.
Adquirir la costumbre de comparar el resultado esperado con el real es clave para detectar fallos pronto. Acostumbrarte a una comprobación rápida con assert cada vez que escribes una función hace que las correcciones y refactorizaciones posteriores den mucho menos miedo.
💡 El motor de Python puede tardar unos segundos en cargarse la primera vez que ejecutas código.
