Semana 2 · Día 3 — Limpia y divide texto en Python

Entregable de hoy

• la versión limpia del comentario;
• la versión normalizada en minúsculas;
• la lista de palabras;
• la longitud del texto y su primer carácter.

Qué vas a fijar hoy

Recursos

• Learn Python - Full Course for Beginners [Tutorial] — reproduce el capítulo Working With Strings, que comienza en 27:03. La ficha pública del video confirma el capítulo, la duración y los subtítulos en español. 3
• 3. An Informal Introduction to Python — consulta la sección Text para repasar cadenas, índices, slicing, concatenación e inmutabilidad. 1
• Built-in Types — Python 3.14.6 documentation — úsala para comprobar qué devuelve cada método de str. 2

Sesión de 60 minutos

00:00–10:00 · 10 min de repaso

1. Abre el archivo del Día 2 y ejecútalo una vez. Comprueba que tus variables todavía imprimen valores y tipos.
2. Escribe en una nota, sin consultar la solución, qué esperas que ocurra con " Hola ".strip(), "Hola".lower() y "hola mundo".split().
3. Elige un comentario breve relacionado con tu proyecto. Debe tener espacios al inicio o al final y al menos tres palabras, por ejemplo: " El modelo resume comentarios de usuarios. ".

10:00–30:00 · 20 min de curso o video

• strip() conserva una cadena nueva sin el espacio exterior;
• lower() cambia las letras a minúsculas, pero no convierte el resultado en una lista;
• split() sí cambia la forma del dato: devuelve varias palabras dentro de una lista.

30:00–55:00 · 25 min de práctica

comentario = "   El modelo resume comentarios de usuarios.   "

limpio = comentario.strip()
normalizado = limpio.lower()
palabras = normalizado.split()
primer_caracter = normalizado[0]
fragmento = normalizado[:35]

print("Original entre marcas: |" + comentario + "|")
print("Limpio entre marcas: |" + limpio + "|")
print("Normalizado:", normalizado)
print("Palabras:", palabras)
print("Primer carácter:", primer_caracter)
print("Primer fragmento:", fragmento)
print("Cantidad de caracteres:", len(normalizado))
print("Cantidad de palabras:", len(palabras))

1. Ejecuta el archivo y observa que los espacios exteriores desaparecen en limpio.
2. Comprueba que normalizado está en minúsculas y que palabras aparece con corchetes porque es una lista.
3. Cambia el comentario por uno propio. Conserva al menos una palabra después de strip() para que normalizado[0] tenga un carácter que mostrar.
4. Cambia el corte de fragmento de [:35] a [:20] y ejecuta otra vez. El inicio se conserva, pero el texto termina antes.
5. Guarda el archivo, ciérralo, vuelve a abrirlo y ejecútalo sin editar nada.

55:00–60:00 · 5 min de notas

1. strip() devuelve: qué quitó de tu comentario.
2. lower() devuelve: qué cambió y qué dejó igual.
3. split() devuelve: por qué su resultado es una lista.
4. Mi prueba: qué valor obtuviste para len(palabras) y qué frase usaste.

Hecho cuando…

• Conservas S2D3_texto_python.py o S2D3_texto_python.ipynb con el nombre indicado.
• El programa muestra el comentario original entre marcas y una versión sin espacios exteriores.
• La salida distingue la cadena normalizada de la lista palabras.
• Cambiaste el comentario por uno propio y ejecutaste de nuevo.
• Probaste un slicing más corto y observaste el cambio en fragmento.
• La salida muestra el primer carácter, la cantidad de caracteres y la cantidad de palabras.
• Reabriste el archivo, lo ejecutaste una última vez y guardaste las notas.