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Ingeniería de Software para Científicos de Datos
book

Ingeniería de Software para Científicos de Datos

by Catherine Nelson
September 2024
Intermediate to advanced
260 pages
6h 59m
Spanish
O'Reilly Media, Inc.
Content preview from Ingeniería de Software para Científicos de Datos

Capítulo 5. Errores, registro y depuración

Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com

En este capítulo, te presentaré algunas técnicas para hacer que tu código sea más robusto. La robustez es uno de los principios para escribir buen código que traté en el Capítulo 1. En primer lugar, hablaré de cómo gestionar los errores en tu código para que éste se comporte de forma predecible aunque algo vaya mal. A continuación, te mostraré cómo guardar información sobre lo que hace tu código registrándolo, lo que ayudará a otras personas a razonar sobre tu código y también te ayudará cuando se produzca un error inesperado. Por último, hablaré de la depuración, que es cómo localizar las fuentes de los problemas en tu código. Explicaré algunas estrategias y herramientas para una depuración eficaz.

Errores en Python

Un error se produce cuando tu código se detiene inesperadamente antes de que el programa haya completado todas las tareas que se supone que debe hacer. Si esto ocurre, lo que dependa de tu código también puede detenerse. A veces, esto es lo que quieres que ocurra, pero otras veces quieres que ocurra otra cosa para que tu código siga ejecutándose. Esto es lo que se conoce como gestionar el error. Tu código debe ser predecible para el conjunto de cosas que esperas que ocurran, y esto lo hace robusto.

En esta sección hablaré de cómo leer los mensajes de error de Python, cómo manejarlos y cómo plantear tus propios ...

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ISBN: 9781098186364