Módulos y biblioteca estándar de Python

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Comprenderá el funcionamiento de import, podrá utilizar los módulos clave de la biblioteca estándar de Python y podrá instalar y administrar paquetes externos con pip.

¿Qué es un módulo?

Un módulo es un único archivo que contiene código de Python (.py). Es un archivo que contiene funciones, clases y variables, y que puede ser importado y utilizado en otros archivos (import).

python

# math_utils.py
def add(a, b):
    return a + b

def multiply(a, b):
    return a * b

PI = 3.14159

python

# main.py
import math_utils

print(math_utils.add(3, 5))       # 8
print(math_utils.multiply(4, 7))  # 28
print(math_utils.PI)              # 3.14159

Al ejecutar import math_utils, Python busca y ejecuta el archivo math_utils.py en el mismo directorio, lo que permite utilizar sus funciones y variables mediante la sintaxis math_utils.nombre.

Diferentes formas de importar

python

# 1. Importar el módulo completo
import os
os.getcwd()  # Directorio actual

# 2. Importar solo una función concreta
from os.path import join, exists
join("/home", "user")  # '/home/user': puede usarse join en vez de os.path.join

# 3. Asignar un alias
import numpy as np
np.array([1, 2, 3])   # np.array en vez de numpy.array

# 4. Importar todo (no recomendado)
from os import *       # Riesgo de colisión de nombres; no permite rastrear su origen

from X import * es práctico, pero su origen es desconocido, por lo que no se recomienda para proyectos grandes. Siempre es mejor usar la importación explícita.

Biblioteca estándar: herramientas disponibles sin instalación

Al instalar Python, se instalan automáticamente cientos de módulos. Esta es la biblioteca estándar. Refleja la filosofía de Python de "incluye todo lo necesario".

os: interacción con el sistema operativo

python

import os

# Directorio actual
print(os.getcwd())  # /home/user/project

# Lista de archivos
files = os.listdir(".")
print(files)  # ['main.py', 'data', 'output']

# Crear un directorio
os.makedirs("output/reports", exist_ok=True)

# Variables de entorno
db_host = os.environ.get("DB_HOST", "localhost")

os.path — Manejo de rutas

python

import os.path

path = "/home/user/data/report.csv"

os.path.basename(path)   # 'report.csv'
os.path.dirname(path)    # '/home/user/data'
os.path.splitext(path)   # ('/home/user/data/report', '.csv')
os.path.exists(path)     # True or False
os.path.join("data", "output", "file.txt")  # 'data/output/file.txt'

json — Procesamiento de datos JSON

python

import json

# Objeto Python → cadena JSON
data = {"name": "Hoon", "scores": [90, 85, 95]}
json_str = json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)
print(json_str)

# Cadena JSON → objeto Python
parsed = json.loads(json_str)
print(parsed["name"])  # Hoon

# Guardar y leer un archivo
with open("data.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2)

with open("data.json", "r", encoding="utf-8") as f:
    loaded = json.load(f)

Para que los caracteres no ASCII se guarden sin modificaciones, como en el caso de español, debes incluir ensure_ascii=False.

datetime — Fecha y hora

python

from datetime import datetime, timedelta

# Hora actual
now = datetime.now()
print(now)  # 2026-07-03 14:30:00.123456

# Conversión de formato
print(now.strftime("%Y-%m-%d"))        # 2026-07-03
print(now.strftime("%Y/%m/%d %H:%M"))  # 2026/07/03 14:30

# Cadena → datetime
date = datetime.strptime("2026-07-03", "%Y-%m-%d")

# Cálculos con fechas
tomorrow = now + timedelta(days=1)
week_ago = now - timedelta(weeks=1)
diff = datetime(2026, 12, 31) - now
print(f"D-{diff.days}")  # D-181

collections — estructuras de datos avanzadas

python

from collections import Counter, defaultdict

# Counter: contar frecuencias
words = ["apple", "banana", "apple", "cherry", "banana", "apple"]
count = Counter(words)
print(count)                    # Counter({'apple': 3, 'banana': 2, 'cherry': 1})
print(count.most_common(2))     # [('apple', 3), ('banana', 2)]

# defaultdict: diccionario con valor predeterminado
scores = defaultdict(list)
scores["math"].append(90)
scores["math"].append(85)
scores["english"].append(92)
print(dict(scores))  # {'math': [90, 85], 'english': [92]}

random — Generación de números aleatorios

python

import random

random.randint(1, 100)        # Entero entre 1 y 100
random.choice(["A", "B", "C"])  # Elige uno de la lista
random.shuffle([1, 2, 3, 4])   # Baraja la lista in situ
random.sample(range(100), 5)    # Elige cinco valores únicos entre 0 y 99

pip: instalación de paquetes externos

Las funciones que no están incluidas en la biblioteca estándar se instalan mediante paquetes externos.

bash

# Instalación
pip install requests
pip install pandas numpy matplotlib

# Instalar una versión concreta
pip install requests==2.31.0

# Actualización
pip install --upgrade requests

# Desinstalación
pip uninstall requests

# Lista de paquetes instalados
pip list

# Gestionar dependencias con requirements.txt
pip freeze > requirements.txt   # Registra los paquetes instalados actualmente
pip install -r requirements.txt  # Instala todos los paquetes registrados

requirements.txt es el archivo que registra los paquetes externos utilizados en el proyecto, lo que permite que otras personas (o servidores) reproduzcan el mismo entorno.

name == "main" — Distinción entre ejecución e importación

python

# greet.py
def hello(name):
    print(f"Hello, {name}!")

if __name__ == "__main__":
    # Solo se ejecuta al ejecutar directamente este archivo
    hello("World")

bash

$ python greet.py      # Muestra "Hello, World!"

python

# other.py
import greet           # hello("World") no se ejecuta
greet.hello("Python")  # Muestra "Hello, Python!"

Al ejecutar python greet.py directamente, __name__ se convierte en "__main__". Si se importa desde otro archivo mediante import greet, __name__ se convierte en "greet". Este patrón permite separar el "código de prueba para la ejecución directa" de la "funcionalidad cuando se utiliza como módulo".

Resumen clave

Concepto	Resumen
Módulo	Un archivo `.py` equivale a un módulo
`import`	Importa código de otro archivo
Biblioteca estándar	Conjunto de módulos listos para usar sin necesidad de instalación (como `os`, `json`, `datetime`, etc.)
`pip`	Herramienta para instalar y gestionar paquetes externos
`requirements.txt`	Registro de las dependencias del proyecto
`__name__`	Distinción entre ejecución directa e importación

Una de las ventajas de Python es su amplia biblioteca estándar y su extenso ecosistema de terceros (más de 500.000 paquetes en PyPI). Siguiendo el principio de "no reinventar la rueda", es recomendable consultar primero la biblioteca estándar y PyPI antes de implementar una solución directamente, lo que aumenta la productividad.

Patrón práctico: combinar varios módulos

En la práctica, rara vez se utiliza un solo módulo. Lo habitual es combinar varias bibliotecas estándar.

python

import os
import json
from datetime import datetime

def process_data_files(directory):
    results = []
    for filename in os.listdir(directory):
        if not filename.endswith(".json"):
            continue
        filepath = os.path.join(directory, filename)
        with open(filepath, "r", encoding="utf-8") as f:
            data = json.load(f)
        results.append({
            "file": filename,
            "records": len(data),
            "processed_at": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M")
        })
    return results

# output:
# [
#   {"file": "users.json", "records": 150, "processed_at": "2026-07-03 14:30"},
#   {"file": "orders.json", "records": 423, "processed_at": "2026-07-03 14:30"}
# ]

Explore el archivo con os, léalo con json y registre el tiempo con datetime: estos tres módulos se integran de forma fluida. Este patrón es fundamental para la creación de scripts.

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Módulos de Python y la biblioteca estándar.

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pip: instalación de paquetes externos

name == "main" — Distinción entre ejecución e importación

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Patrón práctico: combinar varios módulos

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