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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
Introducción a las expresiones regulares
En esta lección verás lo básico de las expresiones regulares con el módulo re de Python, para validar y extraer cadenas con un formato concreto, como direcciones de correo o números de teléfono. Está pensada para quien busca «expresiones regulares en Python».
Una expresión regular es una forma especial de describir la «forma» de una cadena. Puedes indicar un patrón —por ejemplo, «tres dígitos, un guion y cuatro dígitos»— y comprobar si una cadena encaja, o extraer la parte que coincide. Se usa el módulo re: re.search() busca una coincidencia en cualquier punto de la cadena y re.match() comprueba si coincide justo al principio.
El código de ejemplo usa el patrón de número de teléfono r"\d{3}-\d{4}-\d{4}" junto a re.search() para extraer solo el teléfono de una frase. El prefijo r del patrón significa «cadena en bruto»: una convención de Python que permite escribir tal cual expresiones regulares llenas de barras invertidas.
Al principio puede parecer un muro de símbolos crípticos, pero es una herramienta realmente potente y práctica: validar el formato de un correo o sacar justo la información que necesitas de un bloque de texto. Y una vez aprendes la sintaxis de los patrones, hay una ventaja añadida: prácticamente la misma sintaxis funciona en casi todos los demás lenguajes.
En el desarrollo real las expresiones regulares se usan muchísimo: validar lo que se escribe en un formulario, extraer información de archivos de registro, hacer sustituciones masivas de texto… A medida que te familiarizas con la sintaxis, descubrirás que puedes resolver procesamientos de texto sorprendentemente complejos con muy poco código.
💡 El motor de Python puede tardar unos segundos en cargarse la primera vez que ejecutas código.