Día 26 — Automatización real: combinando Pandas, JSON y fechas

Una de las aplicaciones más prácticas y demandadas de Python en el entorno profesional es la automatización de tareas administrativas repetitivas: generar informes, procesar facturas o consolidar datos de ventas. Este ejemplo combina varias herramientas vistas anteriormente en un caso de uso real y aplicable.

Automatizar este tipo de procesos no solo ahorra tiempo, sino que también elimina errores humanos derivados de la manipulación manual de datos en hojas de cálculo, especialmente cuando el volumen de información crece.

Código de ejemplo:

import pandas as pd
import json
from datetime import datetime

def analizar_ventas(archivo_csv):
    df = pd.read_csv(archivo_csv)
    return {
        "fecha": datetime.now().strftime("%d/%m/%Y"),
        "total": round(df["importe"].sum(), 2),
        "media": round(df["importe"].mean(), 2),
        "maximo": df["importe"].max()
    }

resultado = analizar_ventas("ventas.csv")
print(json.dumps(resultado, indent=2))

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🧪 Python Nivel 2 – Parte 14: Uso de Decoradores (Decorators) en Python

 

🎯 ¿Qué aprenderás?

✅ Qué son los decoradores y para qué sirven
✅ Cómo crear y aplicar decoradores
✅ Cómo usarlos para validar, medir tiempos o modificar comportamiento
✅ Decoradores anidados y con parámetros

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🧱 ¿Qué es un decorador?

Un decorador en Python es una función que recibe otra función como argumento y devuelve una nueva función con funcionalidades añadidas, sin modificar su estructura interna.

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🔧 Sintaxis básica

def mi_decorador(funcion_original):
    def nueva_funcion():
        print("Antes de ejecutar")
        funcion_original()
        print("Después de ejecutar")
    return nueva_funcion

@mi_decorador
def saludar():
    print("Hola!")

saludar()

🧠 Salida:

Antes de ejecutar  
Hola!  
Después de ejecutar

---

✅ ¿Para qué sirven los decoradores?

✔️ Validar parámetros
✔️ Medir tiempos de ejecución
✔️ Agregar logs o registros
✔️ Controlar permisos o acceso
✔️ Reutilizar código sin repetir lógica

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🕐 Ejemplo: medir tiempo de ejecución

import time

def medir_tiempo(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        inicio = time.time()
        resultado = func(*args, **kwargs)
        fin = time.time()
        print(f"Tiempo: {fin - inicio:.2f}s")
        return resultado
    return wrapper

@medir_tiempo
def procesar():
    time.sleep(2)
    print("Proceso terminado")

procesar()

---

🧩 Decorador con argumentos

def repetir(n):
    def decorador(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            for _ in range(n):
                func(*args, **kwargs)
        return wrapper
    return decorador

@repetir(3)
def hola():
    print("Hola!")

hola()

---

🧠 ¿Qué aprendiste hoy?

✔️ Qué son y cómo funcionan los decoradores
✔️ Cómo aplicarlos en funciones reales
✔️ Cómo pasar parámetros a los decoradores
✔️ A reutilizar lógica de forma limpia y elegante

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📂 Código de ejemplos en GitHub:
github.com/josecodetech

🎥 Video explicativo en YouTube:
https://youtu.be/oloxPaRSGpg