Errores frecuentes de entrada/salida

Introducción

La entrada y salida (I/O) son fundamentales en cualquier programa, ya que permiten interactuar con los datos del usuario y otros sistemas. En Python, estas operaciones se realizan utilizando funciones como input() para obtener entrada del usuario y print() para mostrar salidas. Sin embargo, estos procesos están llenos de trampas e innumerables errores pueden surgir si no se manejan correctamente.

Explicación principal con ejemplos

En este artículo, exploraremos algunos de los errores más comunes que puedes encontrar al trabajar con la entrada y salida en Python. Consideremos un ejemplo simple:

edad = input("Por favor, ingresa tu edad: ")
print(f"Tu edad es {edad}")

Este código solicita al usuario que ingrese su edad e imprime el dato ingresado. Sin embargo, esta implementación tiene varios problemas.

Errores típicos / trampas

1. Ingresar un valor incorrecto

Si el usuario ingresa una cadena de texto en lugar de un número entero o flotante, el programa se detendrá con un error ValueError cuando trate de convertir la entrada a un tipo numérico.

Ejemplo:

edad = int(input("Por favor, ingresa tu edad: "))
print(f"Tu edad es {edad}")

Si el usuario ingresa "catorce" en lugar del número 14, obtendrás:

ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'catorce'

2. Entrada vacía

Si el usuario simplemente presiona Enter sin ingresar nada, input() devolverá una cadena vacía, lo que puede causar problemas si se intenta convertir a un tipo numérico o compararlo.

Ejemplo:

edad = input("Por favor, ingresa tu edad: ")
if int(edad) < 18:
    print("Menor de edad")
else:
    print("Mayor de edad")

Si el usuario simplemente presiona Enter sin ingresar nada, obtendrás:

ValueError: invalid literal for int() with base 10: ''

3. Entrada numérica con formato no estándar

Los números en Python pueden tener formatos diferentes (por ejemplo, 1,256 o 1256). Si no se maneja el formato adecuado, puede causar errores.

Ejemplo:

edad = input("Por favor, ingresa tu edad: ")
edad = int(edad.replace(',', ''))
print(f"Tu edad es {edad}")

Si el usuario ingresa 1,256 en lugar de 1256, obtendrás:

ValueError: invalid literal for int() with base 10: '1,256'

Checklist accionable

Para evitar estos errores y mejorar la robustez del código, sigue estos pasos:

1. Validar la entrada: Verifica que el usuario haya ingresado algo antes de intentar convertirlo a un tipo numérico.

   edad = input("Por favor, ingresa tu edad: ")
   if edad.strip() == "":
       print("No se ingresó ninguna edad")
       exit()

1. Convertir a un tipo numérico: Convierte la entrada en el tipo adecuado, pero maneja errores de conversión.

   try:
       edad = int(edad)
   except ValueError:
       print("Por favor, ingresa una edad válida (número entero).")
       exit()

1. Manejar formatos numéricos: Si se espera un formato específico, utiliza funciones de reemplazo o formateo para convertir la entrada al formato correcto.

   edad = input("Por favor, ingresa tu edad: ")
   edad = int(edad.replace(',', ''))

1. Usar input() con float() si se espera un número decimal: Convierte directamente a float y maneja errores de conversión.

   edad = input("Por favor, ingresa tu edad: ")
   try:
       edad = float(edad)
   except ValueError:
       print("Por favor, ingresa una edad válida (número con decimal).")
       exit()

1. Usar input() sin procesamiento adicional si se espera una cadena: En caso de que no se requiera ningún proceso adicional en la entrada, es seguro omitir el procesamiento.

   nombre = input("Por favor, ingresa tu nombre: ")
   print(f"Tu nombre es {nombre}")

Cierre con "Siguientes pasos"

Siguientes pasos

• Aprende a manejar excepciones: Familiarízate con el manejo de excepciones en Python para poder tratar diferentes tipos de errores.
• Optimiza tu código: Aplica estos mejores prácticos en otros bloques de código donde uses la entrada y salida, mejorando la robustez del mismo.
• Prueba tu código: Prueba tus scripts con entradas mal formateadas o vacías para asegurarte de que manejan correctamente los errores.

Siguiendo estas recomendaciones, podrás crear programas más resistentes y fiables en Python.