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+++ /dev/null
@@ -1,1093 +0,0 @@
-# Programación Orientada a Objetos
-
-La *programación orientada a objetos* u *object oriented programming* (OOP) es
-un paradigma de programación que envuelve python de pies a cabeza. A pesar de
-que python se define como un lenguaje de programación multiparadigma, la
-programación orientada a objetos es el paradigma principal de éste. A pesar de
-que varias de las características que tratamos en el apartado anterior se
-corresponden más con un lenguaje de programación funcional, en python **todo**
-(o casi todo) es una clase.
-
-Python usa una programación orientada a objetos basada en clases[^class], a
-diferencia de otros lenguajes como JavaScript, donde la orientación a objetos
-está basada en prototipos[^proto]. No es el objetivo de este documento el de
-contarte cuales son las diferencias entre ambas, pero es interesante que sepas
-de su existencia, ya que es una de las pocas diferencias que existen entre
-estos dos lenguajes de amplio uso en la actualidad.
-
-[^class]: <https://en.wikipedia.org/wiki/Class-based_programming>
-[^proto]: <https://en.wikipedia.org/wiki/Prototype-based_programming>
-
-## Programación basada en clases
-
-Tras haber hecho una afirmación tan categórica como que en python todo son
-clases, es nuestra obligación entrar a definir lo que son y qué implica la
-programación basada en clases.
-
-Los objetos, *objects*, son entidades que encapsulan un estado, un
-comportamiento y una identidad capaz de separarlos de otras entidades. Una
-clase, *class*, es la definición de estos objetos.
-
-Saliendo de la definición filosófica y trayéndola a un nivel de andar por casa,
-puedes aclararte sabiendo que las clases son la definición enciclopédica de
-algo, mientras que los objetos son el propio objeto, persona o animal descrito.
-
-Llevándolo al ejemplo de un perro, la clase es la definición de qué es un perro
-y los objetos son los distintos perros que te puedes encontrar en el mundo. La
-definición de perro indica qué características ha de tener un ente para ser un
-perro, como ser un animal, concretamente doméstico, qué anatomía debe tener,
-cómo debe comportarse, etc. Mientras que el propio perro es uno de los casos de
-esa definición.
-
-Cada perro tiene una **identidad propia** y es independiente de los otros,
-tiene un **comportamiento** concreto (corre, salta, ladra...) y tiene un
-**estado** (está despierto o dormido, tiene una edad determinada...).
-
-La diferencia entre una clase y un objeto tiene lógica si lo piensas desde la
-perspectiva de que python no tiene ni idea de lo que es un perro y tú tienes
-que explicárselo. Una vez lo haces, declarando tu clase, puedes crear
-diferentes perros y ponerlos a jugar. Lo bonito de programar es que tu programa
-es tu mundo y tú decides lo que es para ti (o para tu programa) un perro.
-
-A nivel práctico, los objetos son grupos de datos (el *estado*) y funciones (la
-*funcionalidad*). Estas funciones son capaces de alterar los datos del propio
-objeto y no de otro (se intuye el concepto de *identidad*). Analizándolo desde
-el conocimiento que ya tienes, es lógico pensar que un objeto es, por tanto,
-una combinación de valores y funciones accesible a modo de elemento único.
-Exactamente de eso se trata.
-
-Existe una terminología técnica, eso sí, para referirse a esos valores y a esas
-funciones. Normalmente los valores se conocen como *propiedades* del objeto y
-las funciones se conocen como *métodos*. Así que siempre que hagamos referencia
-a cualquiera de estas dos palabras clave debes recordar que hacen referencia a
-la programación orientada a objetos.
-
-### Fundamento teórico
-
-La programación basada en clases se basa en tres conceptos fundamentales que
-repasaremos aquí de forma rápida para razonar el interés de la programación
-orientada a objetos sobre otros paradigmas.
-
-La **encapsulación**[^encapsulation] trata de crear datos con sus métodos
-propios para alterarlos de modo que restrinjan el acceso directo al contenido
-de estos datos con el fin de asegurar una coherencia o robustez interna. Puedes
-entender esto como una forma de esconder información o como mi profesor de
-programación II en la universidad solía decir: «Las patatas se pelan en la
-cocina del restaurante, no en el comedor». La utilidad de la encapsulación es
-la de aislar secciones del programa para tener total control sobre su
-contenido gracias a tener total control de la vía de acceso a estos datos. A
-nivel práctico este concepto puede usarse para, por ejemplo, obligar a que un
-objeto sólo pueda ser alterado en incrementos controlados en lugar de poder
-pisarse con un valor arbitrario.
-
-La **herencia**[^inheritance] es un truco para reutilizar código de forma
-agresiva que, casualmente, sirve como una buena forma de razonar. Aporta la
-posibilidad de crear nuevas *clases* a partir de clases ya existentes.
-Volviendo a la simplificación anterior, si una clase es una definición
-enciclopédica de un concepto, como un perro, puede estar basada en otra
-descripción para evitar contar todo lo relacionado con ella. En el caso del
-perro, el perro es un animal. Animal podría ser otra clase definida previamente
-de la que el perro heredara y recibiera gran parte de su descripción genérica
-para sólo cubrir puntos que necesite especificar como el tamaño, la forma, el
-tipo de animal, el comportamiento concreto, etc. Existe la posibilidad de hacer
-herencias múltiples también ya que algunos conceptos pueden describirse en dos
-superclases distintas: un perro es un animal (vive, muere, se alimenta, se
-reproduce) y también es terrestre (camina sobre una superficie, etc). Ambos
-conceptos son independientes: los coches también son terrestres pero no son
-animales y los peces también son animales pero no terrestres.
-
-Y, finalmente, el **polimorfismo**[^polymorphism]. La propia etimología de la
-palabra define con bastante precisión el concepto, pero aplicarlo a la
-programación orientada a objetos no es tan evidente. Existen varios tipos de
-polimorfismo pero el más sencillo es entender el *subtyping*[^subtyping]. Una
-vez lo comprendas el resto será evidente. Si volvemos al ejemplo del perro,
-para ciertos comportamientos, nos da igual que tratemos de perros, de peces o
-de pájaros, todos son animales y todos los animales se comportan de la misma
-forma. Es decir, todas las subclases señaladas comparten el comportamiento de
-la superclase animal. Si esto es cierto, puede suponerse que en cualquier caso
-en el que se espere un objeto de la clase animal es seguro usar una subclase de
-ésta.
-
-Visto desde otra perspectiva, las subclases comparten comportamiento porque
-reutilizan las funciones de la clase principal o las redefinen (*herencia*),
-pero podemos asegurar que todas las subclases tienen un conjunto de funciones
-con la misma estructura, independientemente de lo que hagan, que aseguran que
-siempre van a ser compatibles. El nombre de esta cualidad viene a que un perro
-puede tomar la forma de un animal.
-
-Los otros tipos de polimorfismo explotan el mismo comportamiento de diferentes
-maneras, mientras que recuerdes que es posible programar de modo que el tipo de
-los datos que trates sea indiferente o pueda variar es suficiente. Otro ejemplo
-de esto son los operadores matemáticos, que son capaces de funcionar en
-cualquier tipo de número (integer, float, complex, etc.) de la misma manera, ya
-que todos son números, al fin y al cabo.
-
-Entender estos conceptos a nivel intuitivo, sin necesidad de entrar en los
-detalles específicos de cada uno, es interesante para cualquier programador y
-facilita de forma radical la comprensión de muchas de las decisiones de diseño
-tomadas en python y en proyectos relacionados aunque también, por supuesto, de
-otros lenguajes y herramientas.
-
-[^encapsulation]: https://en.wikipedia.org/wiki/Encapsulation_(computer_programming)
-[^inheritance]: https://en.wikipedia.org/wiki/Inheritance_(object-oriented_programming)
-[^polymorphism]: https://en.wikipedia.org/wiki/Polymorphism_(computer_science)
-[^subtyping]: https://en.wikipedia.org/wiki/Subtyping
-
-
-## Sintaxis
-
-En el siguiente ejemplo se muestra la sintaxis básica a la hora de crear una
-clase y después instanciar dos nuevos objetos `bobby` y `beltza`. Los puntos
-(`.`) se utilizan para indicar a quién pertenece el método o propiedad al que
-se hace referencia (*identidad*). De este modo, no ocurrirá lo mismo cuando el
-perro (`Dog`) `bobby` ladre (`bark`) que cuando lo haga el perro `beltza`.
-
-Los métodos describen la *funcionalidad* asociada a los perros en general, pero
-además, la función `bark` los describe en particular, haciendo que cada perro
-tome su nombre (`name`), una propiedad o dicho de otro modo, su *estado*.
-
-``` python
-class Dog:
-    type = "canine"
-    def __init__(self, name):
-        self.name = name
-    def bark(self):
-        print("Woof! My name is " + self.name)
-
-bobby  = Dog("Bobby")   # New Dog called Bobby
-beltza = Dog("Beltza")  # New Dog called Beltza
-
-bobby.name    # Bobby
-beltza.name   # Beltza
-
-bobby.type    # canine
-beltza.type   # canine
-
-bobby.bark()  # Prints "Woof! My name is Bobby"
-beltza.bark() # Prints "Woof! My name is Beltza"
-```
-
-### Creación de objetos
-
-El ejemplo muestra cómo crear nuevos *objetos* de la clase `Dog`. Las llamadas
-a `Dog("Bobby")` y `Dog("Beltza")` crean las diferentes instancias de la clase.
-
-Llamar a los nombres de clase como si de funciones se tratara crea una
-instancia de éstas. Los argumentos de entrada de la llamada se envían como
-argumentos de la función `__init__` declarada también en el propio ejemplo.
-Entiende de momento que los argumentos posicionales se introducen a partir de
-la segunda posición, dejando el argumento llamado `self` en el ejemplo para un
-concepto que más adelante entenderás.
-
-En el ejemplo, por tanto, se introduce el nombre (`name`) de cada `Dog` en su
-creación y la función `__init__` se encarga de asignárselo a la instancia
-recién creada mediante una metodología que se explica más adelante en este
-mismo capítulo. De momento no es necesario comentar en más profundidad estos
-detalles, con lo que sabes es suficiente para entender el funcionamiento
-general.
-
-Queda por aclarar, sin embargo, qué es la función `__init__` y por qué tiene un
-nombre tan extraño y qué es `type = canine`, que lo trataremos en próximos
-apartados de este capítulo.
-
-### Herencia
-
-Antes de entrar en los detalles propuestos en el apartado anterior, que tratan
-conceptos algo más avanzados, es interesante ver cómo definir clases mediante
-la herencia. Basta con introducir una lista de clases de las que heredar en la
-definición de la clase, entre paréntesis, como si de argumentos de entrada de
-una función se tratara, tal y como se muestra en la clase `Dog` del siguiente
-ejemplo ejecutado en la REPL:
-
-``` python
->>> class Animal:
-...     def live(self):
-...             print("I'm living")
-...
->>> class Terrestrial:
-...     def move(self):
-...             print("I'm moving on the surface")
-...
->>> class Dog(Animal, Terrestrial):
-...     def bark(self):
-...             print("woof!")
-...     def move(self):
-...             print("I'm walking on the surface")
-...
->>> bobby = Dog()
->>> bobby.bark()
-woof!
->>> bobby.live()
-"I'm living"
->>> bobby.move()
-"I'm walking on the surface"
-```
-
-El ejemplo muestra un claro uso de la herencia. La clase `Dog` hereda
-automáticamente las funciones asociadas a las superclases, pero es capaz de
-definir las propias e incluso redefinir algunas. Independientemente de la
-redefinición del método `move`, cualquier perro (`Dog`) va a ser capaz de
-moverse por la superficie, porque la superclase `Terrestrial` ya le da los
-métodos necesarios para hacerlo. Lo que ocurre es que cualquier subclase de
-`Terrestrial` tiene la ocasión moverse (`move`) a su manera: en el caso del
-perro, caminando.
-
-> NOTA: La herencia es interesante, pero tampoco debe caerse en la psicosis de
-> añadir demasiadas superclases. En ocasiones las superclases son necesarias,
-> sobre todo cuando aprovechar el polimorfismo facilita el trabajo, pero
-> usarlas de forma agresiva genera código extremadamente complejo sin razón.
-
-
-### Métodos de objeto o funciones de clase: `self`
-
-Los métodos reciben un parámetro de entrada llamado `self` que no se utiliza a
-la hora de llamarlos: al hacer `bobby.bark()` no se introduce ningún argumento
-de entrada a la función `bark`.
-
-Sin embargo, si no se añade el argumento de entrada a la definición del método
-`bark` y se llama a `bobby.bark()` pasa lo siguiente:
-
-``` python
->>> class Dog:
-...     def bark():
-...             pass
-...
->>> bobby = Dog()
->>> bobby.bark()
-Traceback (most recent call last):
-  File "<stdin>", line 1, in <module>
-TypeError: bark() takes 0 positional arguments but 1 was given
-```
-
-Python dice que `bark` espera `0` argumentos posicionales pero se le ha
-entregado `1`, que nosotros no hemos metido en la llamada, claro está. Así que
-ha debido de ser él.
-
-Efectivamente, python introduce un argumento de entrada en los métodos, el
-argumento de entrada que por convención se suele llamar `self`. Este parámetro
-es el propio `bobby` en este caso.
-
-> NOTA: Por convención se le denomina `self`. Tú le puedes llamar como te
-> apetezca pero, si pretendes que otros programadores te entiendan, mejor
-> `self`.
-
-Para explicar por qué ocurre esto es necesario diferenciar bien entre clase y
-objeto. Tal y como hemos hecho antes con las definiciones enciclopédicas
-(*clase*) y los conceptos del mundo real que encajan en la definición
-(*objeto*). Los objetos también se conocen como instancias, son piezas de
-información independiente que han sido creadas a partir de la definición que la
-clase aportaba.
-
-En python las clases tienen la posibilidad de tener funciones, que definen el
-comportamiento de la clase y no el de los objetos que se crean desde ellas.
-Ten en cuenta que las clases también deben procesarse y ocupan un espacio en la
-memoria, igual que te ocurre a ti, puedes conocer un concepto y su
-comportamiento y luego muchos casos que cumplan ese concepto y ambas cosas
-son independientes. Esta posibilidad aporta mucha flexibilidad y permite
-definir clases complejas.
-
-Ahora bien, para python las funciones de clase y los métodos (de los objetos,
-si no no se llamarían métodos), se implementan de la misma manera. Para la
-clase ambas cosas son lo mismo. Sin embargo, el comportamiento del operador
-punto (`.`), que dice a quién pertenece la función o método, es diferente si el
-valor de la izquierda es una clase o un objeto. Introduciendo en el segundo
-caso el propio objeto como primer parámetro de entrada, el `self` del que
-hablamos, para que la clase sepa qué objeto tiene que alterar. Este es el
-mecanismo de la *identidad* del que antes hablamos y no llegamos a definir en
-detalle. Cada objeto es único, y a través del `self` se accede a él.
-
-Es un truco interesante para no almacenar las funciones en cada uno de los
-objetos como método. En lugar de eso, se mantienen en la definición de la clase
-y cuando se llama al método, se busca de qué clase es el objeto y se llama a la
-función de la clase con el objeto como argumento de entrada.
-
-Dicho de otra forma, `bobby.bark()` es equivalente a `Dog.bark( bobby )`.
-
-Ilustrado en un ejemplo más agresivo, puedes comprobar que en función de a
-través de qué elemento se acceda a la función `bark` python la interpreta de
-forma distinta. A veces como función (*function*) y otras veces como método
-(*method*), en función de si se accede desde la clase o desde el objeto:
-
-``` python
->>> class Dog:
-...     def bark(self):
-...             pass
-...
->>> type ( Dog.bark)
-<class 'function'>
->>> type ( bobby.bark )
-<class 'method'>
-```
-
-> NOTA: También te habrás fijado, y si no lo has hecho es momento de hacerlo,
-> que los nombres de las clases empiezan por mayúscula en los ejemplos (`Dog`)
-> mientras que los objetos comienzan en minúscula (`bobby`). Se trata de otra
-> convención ampliamente utilizada para saber diferenciar entre uno y otro de
-> forma sencilla. Es evidente cuál es la clase y el objeto con los nombres que
-> hemos tratado en los ejemplos, pero en otros casos puede no serlo y con este
-> sencillo truco facilitas la lectura de tu código. Hay muchas ocasiones en las
-> que esta convención se ignora, así que cuidado.  
-> Prueba a hacer `type(int)` en la terminal.
-
-### Variables de clase
-
-En el primer ejemplo del capítulo hemos postergado la explicación de `type =
-canine` y ahora que ya manejas la mayor parte de la terminología y dominas la
-diferencia entre una clase y una instancia de ésta (un *objeto*) es momento de
-recogerla. A continuación se recupera la sección del ejemplo para facilitar la
-consulta, fíjate en la línea 2.
-
-``` {.python .numberLines}
-class Dog:
-    type = "canine"
-    def __init__(self, name):
-        self.name = name
-    def bark(self):
-        print("Woof! My name is " + self.name)
-```
-
-`type` es lo que se conoce como una *variable de clase* (*class variable*).
-
-> NOTA: En este documento se ha evitado de forma premeditada usar la palabra
-> *variable* para referirse a los valores y sus referencias con la intención de
-> marcar la diferencia entre ambos conceptos. En este apartado, sin embargo, a
-> pesar de que se siga tratando de una referencia, se usa el nombre *class
-> variable* porque es como se le llama en la documentación[^class_var] y así
-> será más fácil que lo encuentres si en algún momento necesitas buscar
-> información al respecto. De esto ya hemos discutido en el capítulo sobre
-> datos, donde decimos que *todo es una referencia*.
-
-[^class_var]: <https://docs.python.org/3/tutorial/classes.html#class-and-instance-variables>
-
-Previamente hemos hablado de que los objetos pueden tener propiedades
-asociadas, y cada objeto tendrá las suyas. Es decir, que cada instancia de la
-clase puede tener sus propias propiedades independientes. El caso que tratamos
-en este momento es el contrario, el `type` es un valor que comparten **todas**
-las instancias de `Dog`. Cualquier cambio en esos valores los verán todos los
-objetos de la clase, así que hay que ser cuidadoso.
-
-El acceso es idéntico al que ocurriría en un valor asociado al objeto, como en
-el caso `name` del ejemplo, pero en este caso observas que en su declaración en
-la clase no es necesario indicar `self`, ya no es necesario decir cuál es la
-instancia concreta a la que se le asigna el valor: se le asigna a todas.
-
-A parte de poder acceder a través de los objetos de la clase, es posible
-acceder directamente desde la clase a través de su nombre, como a la hora de
-acceder a las funciones de clase: `Dog.type` resultaría en `"canine"`.
-
-> NOTA: Si en algún caso python viera que un objeto tiene propiedades y
-> variables de clase definidas con el mismo nombre, cosa que no debería ocurrir
-> a menudo, tendrán preferencia las propiedades.
-
-### Encapsulación explícita
-
-Es posible que te encuentres en alguna ocasión con métodos o propiedades,
-*campos* en general, cuyo nombre comience por `_` o por `__`. Se trata de casos
-en los que esas propiedades o métodos quieren ocultarse del exterior.
-
-El uso de `_` al inicio del nombre de un campo es una convención que avisa de
-que este campo no debe accederse desde el exterior de la clase y su objetivo es
-usarlo desde el interior de ésta.
-
-Esta convención se llevó al extremo en algún momento y se decidió crear un caso
-en el que esta convención inicial tuviera cierta funcionalidad añadida para las
-dobles barras bajas (`__`) que impidiera un acceso accidental a esos campos
-conocido como *name mangling*.
-
-#### Campos privados: *name mangling*
-
-El *name mangling* es un truco que hace python para asegurarse de que no se
-entra por accidente a las secciones que empiezan por `__`. Añade
-`_nombredeclase` al inicio de los campos, transformando su nombre final y
-dificultando el acceso por accidente.
-
-Ese acceso accidental no sólo es para que el programador no acceda, ya que, si
-se esfuerza la suficiente, va a poder hacerlo de igual modo, si no para que el
-propio python no acceda al campo que no corresponde. El hecho de añadir el
-nombre de la clase al campo crea una brecha en la herencia, haciendo que los
-campos no se hereden de la forma esperada.
-
-En una subclase en la que los campos de la clase madre han sido marcados con
-`__`, la herencia hace que estos campos se hereden con el nombre cambiado que
-contiene el nombre de la superclase. De este modo, es difícil para la subclase
-pisar estos campos ya que tendría que definirlos manualmente con el nombre
-cambiado. Crear nuevos campos con `__` no funcionaría, ya que, al haber
-cambiado de clase, el nombre generado será distinto.
-
-Este mecanismo es un truco para crear *campos privados*, concepto bastante
-común en otros lenguajes como Java o C++, que en python es inexistente.
-
-El concepto de los *campos privados* es interesante en la programación
-orientada a objetos. Pensando en la *encapsulación*, es lógico que a veces las
-clases definan métodos o propiedades que sólo los objetos creados a partir de
-ellas conozcan y que los objetos creados de clases heredadas no. Este es el
-método que python tiene para aportar esta funcionalidad.
-
-Es interesante añadir, por otro lado, que python es un lenguaje de programación
-muy dinámico por lo que la propia definición de las clases, y muchas cosas más,
-puede alterarse una vez creadas. Esto significa que el hecho de ocultar campos
-no es más que un acuerdo tácito entre programadores porque, si quisieran,
-podrían definir todo de nuevo. Trucos como este sirven para que el programador
-sea consciente de que está haciendo cosas que se supone que no debería hacer.
-Cuando programes en python, tómate esto como pistas que te indican cómo se
-supone que deberías estar usando las clases.
-
-### Acceso a la superclase
-
-A pesar de la herencia, no siempre se desea eliminar por completo la
-funcionalidad de un método o pisar una propiedad. A veces es interesante
-simplemente añadir funcionalidad sobre un método o recordar algún valor
-definido en la superclase.
-
-Python soporta la posibilidad de llamar a la superclase mediante la función
-`super`, que permite el acceso a cualquier campo definido en la superclase.
-
-``` python
-class Clase( SuperClase ):
-    def metodo(self, arg):
-        super().metodo(arg)     # Llama a la definición de
-                                # `metodo` de `SuperClase`
-```
-
-> NOTA: `super` busca la clase previa por preferencia, si usas herencias
-> múltiples y pisas los campos puede complicarse.
-
-
-## Interfaces estándar: Duck Typing
-
-Una de las razones principales para usar programación orientada a objetos es
-que, si se eligen los métodos con precisión, pueden crearse estructuras de
-datos que se comporten de similar forma pero que tengan cualidades diferentes.
-Independientemente de cómo estén definidas sus clases, si dos objetos disponen
-de los mismos métodos podrán ser sustituidos el uno por el otro en el programa
-y seguirá funcionando aunque su funcionalidad cambie.
-
-Dicho de otra forma, dos objetos (o dos cosas, en general) podrán ser
-intercambiados si disponen de la misma *interfaz*. *Interfaz*, de *inter*:
-entre; y *faz*: cara, viene a significar algo así como «superficie de contacto»
-y es la palabra que se usa principalmente para definir la frontera compartida
-entre dos componentes o, centrándonos en el caso que nos ocupa, su conexión
-funcional.
-
-Si recuerdas la *herencia* y la combinas con estos conceptos, puedes
-interpretar que además de una metodología para reutilizar código es una forma
-de crear nuevas definiciones que soporten la misma interfaz.
-
-En otros lenguajes de programación, Java, por ejemplo, existe el concepto
-*interfaz* que serían una especie pequeñas clases que definen qué funciones
-debe cumplir una clase para que cumpla la interfaz. A la hora de crear las
-clases se les puede indicar qué interfaces implementan y el lenguaje se encarga
-de asegurarse de que el programador ha hecho todo como debe.
-
-El dinamismo de python hace que esto sea mucho más flexible. Debido a que
-python no hace casi comprobaciones antes de ejecutarse, necesita un método para
-mucho más directo. Para python, *si anda como un pato, vuela como un pato y
-nada como un pato: es un pato*.
-
-Python usa lo que en la terminología del lenguaje se conoce como
-*protocolos*[^protocol] (*protocol*) para que los objetos creados por el
-programador puedan comportarse como los que el propio sistema aporta. Por
-ejemplo, que sea posible utilizarlos como iterable en un `for`, que el sistema
-pueda cerrarlos de forma automática, buscar en ellos usando el operador `in`,
-etc. Simplemente, el sistema define qué funciones se deben cumplir en cada uno
-de esos casos y cuando se encuentre con ellos intentará llamarlas
-automáticamente. Si el elemento no dispone de esas funciones lanzará una
-excepción como la que lanza cuando intentamos acceder a un método que no existe
-(que es básicamente lo que estamos haciendo en este caso).
-
-> TODO: En realidad no se llaman protocolos todos ellos. Se llama así sólo al
-> *iterator protocol*. En realidad se llaman: [Special Method
-> Names](https://docs.python.org/3/reference/datamodel.html#special-method-names)
-
-En general, python, con el fin de diferenciar claramente qué nombres elige el
-programador y cuales han sido seleccionados por el lenguaje, suele utilizar una
-convención para la nomenclatura: comienzan y terminan por: `__`
-
-A continuación se describen algunos de los protocolos más comunes, algunos ya
-han aparecido a lo largo de los ejemplos del documento, otros las verás por
-primera vez ahora. Existen muchos más, y todos están extremadamente bien
-documentados. Si en algún momento necesitas crear algunos nuevos, la
-documentación de python es una buena fuente donde empezar.
-
-Todos las protocolos se presentan con un nombre, en muchos casos inventado,
-terminado en *-able*. Python utiliza también este tipo de nombres, como el ya
-aparecido *llamable*, o *callable* en inglés, que se refiere a cualquier cosa
-que puede ser llamada. Representar los nombres de esta manera sirve para
-expresar el interés de los protocolos. Si en algún momento necesitas crear una
-clase que defina un objeto en el que se puede buscar necesitas que sea un
-*buscable*, es decir, que soporte el protocolo que define ese comportamiento.
-
-[^protocol]: **Protocolo**: 5. m. Inform. Conjunto de reglas que se establecen
-  en el proceso de comunicación entre dos sistemas. — RAE [Consultado
-  01-12-2019]: <https://dle.rae.es/protocolo>
-
-### *Representable*: `__repr__`
-
-Este protocolo sirve para otorgar a python una forma de representar estos
-objetos. Al ejecutar la función `print` o al exponer valores en la REPL
-(recuerda que la P significa print), python trata de visualizarlos.
-
-La el método `__repr__` se ejecuta justo antes de imprimirse el objeto, de
-forma automática. La función requiere que se devuelva un elemento de tipo
-string, que será el que después se visualice.
-
-En el ejemplo a continuación se comienza con la clase `Dog` vacía y se
-visualiza una de sus instancias. Posteriormente, se reasigna la función
-`__repr__` de `Dog` con una función que devuelve un string. Al volver a mostrar
-a `bobby` el resultado cambia.
-
-Como se ve en el ejemplo, es interesante tener una buena función de
-representación si lo que se pretende es entender el contenido de los objetos.
-
-> NOTA: Python ya aporta una forma estándar de representar los objetos, si la
-> función `__repr__` no se define simplemente se usará la forma estándar.
-
-``` python
->>> class Dog:
-...     pass
-...
->>> bobby = Dog()
->>> bobby
-<__main__.Dog object at 0x7fb7fba1b908>
-
->>> Dog.__repr__ = lambda self: "Dog called: " + self.name
->>> bobby.name = "Bobby"
->>> bobby
-Dog called: Bobby
->>>
-```
-
-### *Contable*: `__len__`
-
-En python se utiliza la función `len` para comprobar la longitud de cualquier
-elemento contable. Por ejemplo:
-
-``` python
->>> len( (1,2,3) )
-3
-```
-
-Las objetos que soporten esta función podrán contarse para conocer su longitud
-mediante la función `len`. Python llamará al método  `__len__` del objeto (que
-se espera que devuelva un número entero) y ésta será su longitud. Siguiendo con
-el ejemplo del protocolo anterior:
-
-``` python
->>> Dog.__len__ = lambda self: 12     # Siempre devuelve 12
->>> len(bobby)
-12
-```
-
-Este protocolo permite crear elementos contables, en lugar de los típicos
-diccionario, tupla y lista. Como por ejemplo los ya existentes `NamedTuple`,
-`OrderedDict` y otros. Los protocolos para el *buscable* e *iterable* también
-son muy interesantes para esta labor.
-
-### *Buscable*: `__contains__`
-
-El método `__contains__` debe devolver `True` o `False` y recibir un argumento
-de entrada. Con esto el objeto será capaz de comprobarse con sentencias que
-hagan uso del operador `in` (y `not in`). Las dos llamadas del ejemplo son
-equivalentes. La segunda es lo que python realiza internamente al encontrarse
-el operador `in` o el operador `not in`.
-
-``` python
->>> 1 in [1,2,3]
-True
->>> [1,2,3].__contains__(1)
-True
-```
-
-### *Iterable*: `__next__` e `__iter__`
-
-El protocolo iterable permite crear objetos con los que es posible iterar en
-bucles `for` y otras estructuras. Por ejemplo, los archivos de texto en python
-soportan este protocolo, por lo que pueden leerse línea a línea en un bucle
-`for`.
-
-Igual que en el caso del protocolo `__len__`, que servía para habilitar la
-llamada a la función `len`, `__iter__` y `__next__` sirven, respectivamente,
-para habilitar las llamadas a `iter` y `next`.
-
-La función `iter` sirve para convertir el elemento a *iterable*, que es una
-clase que soporte el funcionamiento de la función `next`. Y `next` sirve para
-pasar al siguiente elemento de un iterable. Ejemplificado:
-
-``` python
->>> l = [1,2,3]
->>> next(l)
-Traceback (most recent call last):
-  File "<stdin>", line 1, in <module>
-TypeError: 'list' object is not an iterator
->>> it = iter(l)
->>> it
-<list_iterator object at 0x7ff745723908>
->>>
->>> next(it)
-1
->>> next(it)
-2
->>> next(it)
-3
->>> next(it)
-Traceback (most recent call last):
-  File "<stdin>", line 1, in <module>
-StopIteration
-```
-
-La función `__next__` tiene un comportamiento muy sencillo. Si hay un próximo
-elemento, lo devuelve. Si no lo hay lanza la excepción `StopIteration`, para
-que la capa superior la capture.
-
-Fíjate que la lista por defecto no es un iterable y que se debe construir un
-elemento iterable desde ella con `iter` para poder hacer `next`. Esto se debe a
-que la función `iter` está pensada para restaurar la posición del cursor en el
-primer elemento y poder volver a iniciar la iteración.
-
-Sorprendentemente, este es el procedimiento de cualquier `for` en python. El
-`for` es una estructura creada sobre un `while` que construye iterables e
-itera sobre ellos automáticamente.
-
-Este bucle `for`:
-
-``` python
-for el in secuencia:
-    # hace algo con `el`
-```
-
-Realmente se implementa de la siguiente manera:
-
-```  python
-# Construye un iterable desde la secuencia
-iter_obj = iter(secuencia)
-
-# Bucle infinito que se rompe cuando `next` lanza una
-# excepción de tipo `StopIteration`
-while True:
-    try:
-        el = next(iter_obj)
-        # hace algo con `el`
-    except StopIteration:
-        break
-```
-
-Así que, si necesitas una clase con capacidad para iterarse sobre ella, puedes
-crear un pequeño iterable que soporte el método `__next__` y devolver una
-instancia nueva de éste en el método `__iter__`.
-
-### *Creable*: `__init__`
-
-El método `__init__` es uno de los más usados e interesantes de esta lista, esa
-es la razón por la que ha aparecido en más de una ocasión durante este
-capítulo.
-
-El método `__init__` es a quién se llama al crear nuevas instancias de una
-clase y sirve para *ini*cializar las propiedades del recién creado objeto.
-
-Cuando se crean nuevos objetos, python construye su estructura en memoria,
-pidiéndole al sistema operativo el espacio necesario. Una vez la tiene, envía
-esa estructura vacía a la función `__init__` como primer argumento para que sea
-ésta la encargada de rellenarla.
-
-Como se ha visto en algún ejemplo previo, el método `__init__` (es un método,
-porque el objeto, aunque vacío, ya está creado) puede recibir argumentos de
-entrada adicionales, que serán los que la llamada al nombre de la clase reciba,
-a la hora de crear los nuevos objetos. Es muy habitual que el inicializador
-reciba argumentos de entrada, sobre todo argumentos con nombre, para que el
-programador que crea las instancias tenga la opción de inicializar los campos
-que le interesen.
-
-Volviendo a un ejemplo previo:
-
-``` python
-class Dog:
-    type = "canine"
-    def __init__(self, name):
-        self.name = name
-    def bark(self):
-        print("Woof! My name is " + self.name)
-
-bobby = Dog("Bobby")  # Aquí se llama a __init__
-```
-
-El nombre del perro, `"Bobby"` será recibido por `__init__` en el argumento
-`name` e insertado al `self` mediante `self.name = name`. De este modo, esa
-instancia de `Dog`, `bobby`, tomará el nombre `Bobby`.
-
-> NOTA: En muchas ocasiones, el método `__init__` inicializa a valores vacíos
-> todas las posibles propiedades del objeto con el fin de que quien lea el
-> código de la clase sea capaz de ver cuáles son los campos que se utilizan en
-> un primer vistazo. Es una buena práctica listar todos los campos posibles en
-> `__init__`, a pesar de que no se necesite inicializarlos aún, con el fin de
-> facilitar la lectura.
-
-> NOTA: Quien tenga experiencia con C++ puede equivocarse pensando que
-> `__init__` es un constructor. Tal y como se ha explicado anteriormente, al
-> método `__init__` ya llega un objeto construido. El objetivo de `__init__` es
-> inicializar. En python el constructor, que se encarga de crear las instancias
-> de la clase, es la función `__new__`.
-
-> NOTA: Si creas una clase a partir de la herencia y sobreescribes su método
-> `__init__` es posible que tengas que llamar al método `__init__` de la
-> superclase para inicializar los campos asociados a la superclase. Recuerda
-> que puedes acceder a la superclase usando `super`.
-
-### *Abrible* y *cerrable*: `__enter__` y `__exit__`
-
-Este protocolo permite que los objetos puedan ser abiertos y cerrados de forma
-segura y con una sintaxis eficiente. Aunque no se van a listar en profundidad,
-el objetivo de este punto es mostrar la sentencia `with` que se habilita
-gracias a estos protocolos y mostrar cómo facilitan la apertura y cierre.
-
-El PEP 343[^pep343] muestra en detalle la implementación de la sentencia
-`with`. Simplificándolo y resumiéndolo, `with` sirve para abrir elementos y
-cerrarlos de forma automática.
-
-> NOTA: Los PEP (*Python Enhancement Proposals*) son propuestas de mejora para
-> el lenguaje. Puedes consultar todos en la web de python. Son una fuente
-> interesante de información y conocimiento del lenguaje y de programación en
-> general.  
-> <https://www.python.org/dev/peps/>
-
-Pensando en, por ejemplo, la lectura de un archivo, se requieren varias etapas
-para tratar con él, por ejemplo:
-
-``` python
-f = open("file.txt")    # apertura del fichero
-f.read()                # lectura
-f.close()               # cierre
-```
-
-Este método es un poco arcaico y peligroso. Si durante la lectura del fichero
-ocurriera alguna excepción el fichero no se cerraría, ya que la excepción
-bloquearía la ejecución del programa. Para evitar estos problemas, lo lógico
-sería hacer una estructura `try-except` y añadir el cierre del fichero en un
-`finally`.
-
-La sentencia `with` se encarga básicamente de hacer eso y facilita la escritura
-de todo el proceso quedándose así:
-
-``` python
-with f as open("file.txt"): # apertura
-    f.read()                # en este cuerpo `f` está abierto
-
-# Al terminar el cuerpo, de forma normal o forzada,
-# `f` se cierra.
-```
-
-Ahora bien, para que el fichero pueda ser abierto y cerrado automáticamente,
-deberá tener implementados los métodos `__enter__` y `__exit__`. En el PEP 343
-se muestra la equivalencia entre la sentencia `with` y el uso de `__enter__`,
-`__close__` y el `try-except`.
-
-[^pep343]: Puedes leer el contenido completo del PEP en:  
-<https://www.python.org/dev/peps/pep-0343/>
-
-### *Callable*: `__call__`
-
-Queda pendiente desde el capítulo sobre funciones, responder a lo que es un
-*callable* o *llamable*. Una vez llegados a este punto, tiene una respuesta
-fácil: un *llamable* es un objeto que soporta el protocolo correspondiente,
-definido por el método `__call__`.
-
-Aunque pueda parecer sorprendente, las funciones en python también se llaman de
-este modo, así que realmente son objetos que se llaman porque soportan este
-protocolo. Es lógico, porque las funciones, recuerda el capítulo previo, pueden
-guardar valores, como el contexto en el que se crean (*closure*). Las funciones
-son meros *llamables* y como tales se comportan.
-
-Llevado más allá, los tipos básicos de python están definidos en clases
-también, lógicamente, pero pueden ser llamados para hacer conversiones tal y
-como vimos en el capítulo sobre datos. Simplemente, soportan el protocolo
-*llamable*.
-
-``` python
->>> class Dog:
-...     def __call__(self):
-...         print("Dog called")
-...
->>> dog = Dog()
->>> dog()
-Dog called
-```
-
-Ten en cuenta que el método `__call__` puede recibir cualquier cantidad de
-argumentos como ya hemos visto en apartados anteriores, pero el primero será el
-propio objeto que está siendo llamado, el `self` que ya conocemos.
-
-Resumiendo, el método `__call__` describe cómo se comporta el objeto cuando se
-le aplican las paréntesis.
-
-### *Subscriptable*: `__getitem__`, `__setitem__` y `__delitem__`
-
-Tal y como el método anterior describía cómo se aplican las paréntesis a un
-objeto, el protocolo que se muestra en este apartado describe el comportamiento
-del objeto cuando se le aplican los corchetes. Recordando el capítulo sobre
-datos, los corchetes sirven para acceder a valores de las listas, tuplas,
-diccionarios y sets, que resultan ser también un tipo de objeto que describe
-este comportamiento mediante el protocolo que tenemos entre manos.
-
-Cuando python encuentra que se está tratando de acceder a un campo de un objeto
-mediante los corchetes llama automáticamente al método `__getitem__` y cuando
-se intenta asociar un campo a un valor llama al método `__setitem__` del
-objeto. Al pedir la eliminación de un campo del objeto con la sentencia `del`,
-se llama al método `__delitem__`.
-
-Aunque en otros protocolos aquí descritos hemos inventado un nombre para este
-documento, Python a este protocolo le denomina *subscriptable* así que cuando
-intentes acceder usando corchetes a un objeto que no soporta el protocolo, el
-error que saltará te utilizará la misma nomenclatura que nosotros.
-
-El siguiente ejemplo muestra el protocolo en funcionamiento en una clase sin
-funcionamiento alguno. Lo lógico y funcional sería utilizar estos dos métodos
-para facilitar el acceso a campos de estas clases o para crear clases que
-pudiesen sustituir a listas, tuplas, diccionarios o sets de forma sencilla.
-
-``` python
->>> class Dog:
-...     def __getitem__(self, k):
-...             print(k)
-...     def __setitem__(self, k, v):
-...             print(k, v)
-...
->>> bobby = Dog()
->>> bobby["field"]
-field
->>> bobby["field"] = 10
-field 10
-```
-
-Fíjate en que reciben diferente cantidad de argumentos de entrada cada uno de
-los métodos. El método `__setitem__` necesita indicar no sólo qué *item* desea
-alterarse, sino su también su valor.
-
-#### *Slice notation*
-
-Se trata de una forma avanzada de seleccionar las posiciones de un objeto, el
-nombre viene de *slice*, rebanada, y significa que puede coger secciones del
-objeto en lugar de valores únicos. Piénsalo como en una barra de pan cortada en
-rebanadas de la que quieres seleccionar qué rebanadas te interesan en bloque.
-
-No todos los objetos soportan *slicing*, pero los que lo hacen permiten acceder
-a grupos de valores en el orden en el que están indicando el inicio del grupo
-(inclusive), el final (no inclusive) y el salto de un elemento al siguiente.
-
-Además, los valores del *slice* pueden ser negativos. Añadir un número negativo
-al salto implica que el salto se hace hacia atrás. Añadirlo en cualquier de los
-otros dos valores, inicio o final de grupo, implica que se cuenta el elemento
-desde el final de la colección en dirección opuesta a la normal.
-
-La sintaxis de los *slice*s es la siguiente: `[inicio:fin:salto]`.
-Cada uno de los valores es opcional y si no se añaden se comportan de la
-siguiente manera:
-
-- Inicio: primer elemento
-- Fin: último elemento inclusive
-- Salto: un único elemento en orden de cabeza a cola
-
-> NOTA: El índice para representar el último elemento es -1, pero si se quiere
-> indicar como final, usar -1 descartará el último elemento porque el final no
-> es inclusivo. Para que sea inclusivo es necesario dejar el campo fin vacío.
-
-Dada una lista de los números naturales del 1 al 99, ambos incluidos, de
-nombre `l` se muestran unos casos de *slicing*.
-
-``` python
->>> l[-5:]
-[95, 96, 97, 98, 99]
->>> l[6:80:5]
-[6, 11, 16, 21, 26, 31, 36, 41, 46, 51, 56, 61, 66, 71, 76]
->>> l[60:0:-5]
-[60, 55, 50, 45, 40, 35, 30, 25, 20, 15, 10, 5]
-```
-
-La sintaxis de los *slice*s mostrada sólo tiene sentido a la hora de acceder a
-los campos de un objeto, si se trata de escribir suelta lanza un error de
-sintaxis. Para crear *slice*s de forma separada se construyen mediante la
-clase `slice` de la siguiente manera: `slice(inicio, fin, salto)`.
-
-En los métodos del protocolo *subscriptable* (`__getitem__`, `__setitem__` y
-`__delitem__`) a la hora de elegir un *slice* se recibe una instancia del tipo
-*slice* en lugar de una selección única como en el ejemplo previo:
-
-``` python
->>> class Dog:
-...     def __getitem__(self, item):
-...             print(item)
-...
->>> bobby = Dog()
->>> bobby[1:100]
-slice(1, 100, None)
->>> bobby[1:100:9]
-slice(1, 100, 9)
->>> bobby[1:100:-9]
-slice(1, 100, -9)
-```
-
-Por complicarlo todavía más, los campos del *slice* creado desde la clase
-`slice` pueden ser del tipo que se quiera. El formato de los `:` es únicamente
-*sintactic sugar* para crear *slices* de tipo integer o string.  Aunque después
-es responsabilidad del quien implemente el protocolo soportar el tipo de
-*slice* definido, es posible crear *slices* de lo que sea, incluso anidarlos.
-
-Como ejemplo de un caso que utiliza *slices* no integer, los tipos de datos
-como los que te puedes encontrar en la librería `pandas` soportan *slicing*
-basado en claves, como si de un diccionario se tratara.
-
-### Ejemplo de uso
-
-Para ejemplificar varios de estos protocolos, tomamos como ejemplo una pieza de
-código fuente que quien escribe este documento ha usado en alguna ocasión en su
-trabajo como desarrollador.
-
-Se trata de un iterable que es capaz de iterar en un sistema de ficheros
-estructurado en carpetas *año-mes-día* con la estructura `AAAA/MM/DD`. Este
-código se creó para analizar datos que se almacenaban de forma diaria en
-carpetas con esta estructura. Diariamente se insertaban fichero a fichero por
-un proceso previo y después se realizaban análisis semanales y mensuales de los
-datos. Esta clase permitía buscar por las carpetas de forma sencilla y obtener
-rápidamente un conjunto de carpetas que procesar.
-
-El ejemplo hace uso del módulo `datetime`, un módulo de la librería estándar
-que sirve para procesar fechas y horas. Por ahora, puedes ver la forma de
-importarlo como una receta y en el siguiente capítulo la entenderás a fondo. El
-funcionamiento del módulo es sencillo y puedes usar la ayuda para comprobar las
-funciones que no conozcas.
-
-Te animo a que analices el comportamiento del ejemplo, viendo en detalle cómo
-se comporta. Como referencia, fuera de la estructura de la clase, en las
-últimas líneas, tienes disponible un bucle que puedes probar a ejecutar para
-ver cómo se comporta.
-
-``` {.python .numberLines}
-from datetime import timedelta
-from datetime import date
-
-class dateFileSystemIterator:
-
-    """
-    Iterate over YYYY/MM/DD filesystems or similar.
-    """
-    def __init__( self, start = date.today(), end = date.today(),
-                  days_step = 1, separator = '/'):
-        self.start = start
-        self.current = start
-        self.end = end
-        self.separator = separator
-        self.step = timedelta( days = days_step )
-
-    def __iter__( self ):
-        self.current = self.start
-        return self
-
-    def __next__( self ):
-        if self.current >= self.end:
-            raise StopIteration
-        else:
-            self.current += self.step
-            datestring = self.current - self.step
-            datestring = datestring.strftime( "%Y" \
-                                + self.separator \
-                                + "%m"+self.separator \
-                                +"%d")
-            return datestring
-
-    def __repr__( self ):
-        out = self.current - self.step
-        tostring = lambda x: x.strftime("%Y" \
-                        + self.separator \
-                        + "%m" \
-                        + self.separator + "%d")
-        return "<dateFileSystemIterator: <Current: " \
-                + tostring(self.current) + ">" \
-                + ",<Start: " + tostring(self.start)  + ">" \
-                + ",<End: " + tostring(self.end)  + ">" \
-                + ",<Step: " + str(self.step) +  ">"
-
-
-it = dateFileSystemIterator(start = date.today() - timedelta(days=30))
-print(it)
-for i in it:
-    print(i)
-```
-
-####  Ejercicio libre: `yield` y los generadores
-
-La parte de la iteración del ejemplo previo puede realizarse forma más breve
-mediante el uso de la sentencia `yield`. Aunque no la trataremos, `yield`
-habilita muchos conceptos interesantes, entre ellos los *generadores*.
-
-A continuación tienes un ejemplo de cómo resolver el problema anterior mediante
-el uso de esta sentencia. Te propongo como ejercicio que investigues cómo
-funciona buscando información sobre los *generadores* (*generator*) y la
-propia sentencia `yield`.
-
-``` python
-from datetime import datetime, timedelta
-
-def iterate_dates( date_start, date_end=datetime.today(),
-                    separator='/', step=timedelta(days=1)):
-    date = date_start
-    while date < date_end:
-        yield date.strftime('%Y'+separator+'%m'+separator+'%d')
-        date += step
-```
-
-`yield` tiene mucha relación con las *corrutinas* (*coroutine*) que, aunque no
-se tratarán en este documento, son un concepto muy interesante que te animo a
-investigar. Si lo haces, verás que los generadores son un caso simple de una
-corrutina.
-
-## Lo que has aprendido
-
-Este capítulo también ha sido intenso como el anterior, pero te prometo que no
-volverá a pasar. El interés principal de este capítulo es el de hacerte conocer
-la programación orientada a objetos y enseñarte que en python lo inunda todo.
-Todo son objetos.
-
-Para entenderlo has comenzado aprendiendo lo que es la programación orientada a
-objetos, concretamente la orientada a clases, donde has visto por primera vez
-los conceptos de identidad propia, comportamiento y estado.
-
-Desde ahí has saltado al fundamento teórico de la programación orientada a
-objetos y has visitado la encapsulación, la herencia y el polimorfismo para
-luego, una vez comprendidos, comenzar a definir clases en python.
-
-Esto te ha llevado a necesitar conocer qué es el argumento que suele llamarse
-`self`, una excusa perfecta para definir qué son las variables y funciones de
-clase y en qué se diferencian de las propiedades y métodos.
-
-Como la encapsulación no se había tratado en detalle aún, lo próximo que has
-hecho ha sido zambullirte en los campos privados viendo cómo python los crea
-mediante un truco llamado *name mangling* y su impacto en la herencia.
-
-Aunque en este punto conocías el comportamiento general de la herencia hacia
-abajo, necesitabas conocerlo hacia arriba. Por eso, ha tocado visitar la
-función `super` en este punto, función que te permite acceder a la superclase
-de la clase en la que te encuentras. En lugar de contártela en detalle, se te
-ha dado una pincelada sobre ella para que tú investigues cuando lo veas
-necesario, pero que sepas por dónde empezar.
-
-Para describir más en detalle lo calado que está python de programación
-orientada a objetos necesitabas un ejemplo mucho más agresivo: los protocolos.
-A través de ellos has visto cómo python recoge las funcionalidades estándar y
-te permite crear objetos que las cumplan. Además, te ha servido para ver que
-**todo** en python es un objeto (hasta las clases lo son[^objects]) y para ver
-formas elegantes de resolver problemas comunes, como los iteradores, `with` y
-otros.
-
-También, te recuerdo que, aunque sea de forma colateral y sin prestarle
-demasiada atención, se te ha sugerido que cuando programamos no lo hacemos
-únicamente para nosotros mismos y que la facilidad de lectura del código y la
-preparación de éste para que otros lo usen es primordial. Los próximos
-capítulos tratan en parte de ésto: de hacer uso del patrimonio tecnológico de
-la humanidad, y de ser parte de él.
-
-[^objects]: Puedes preguntárselo a python:  
-    ``` python
-    >>> class C: pass
-    ...
-
-    >>> isinstance(C, object)
-    True
-    ```