Python: de la primera línea al proyecto · Lección 12 / 12

Tu organizador de pequeñas misiones

Llegó la hora de unir las piezas: datos, decisiones, bucles, funciones, archivos y pruebas. Tu programa elige misiones ficticias que caben en el tiempo disponible.

Vamos a descubrir juntos

1
La regla recorre la lista en orden. Omite misiones terminadas y acepta una pendiente si su duración cabe en el tiempo restante. Después resta esa duración. Una misión demasiado larga se omite; el bucle continúa.
2
Tico usa 10 minutos, Luma 20 y Nilo 15, pero Nilo ya está terminada. Con límite 30 caben Tico y Luma: total 30, sobra 0. Con 25 solo cabe Tico: total 10, sobran 15.
3
El ejemplo es el núcleo de la regla con datos preparados. El proyecto descargable añade validación, missions.json, informe y pruebas. Extrae todos los archivos, ejecuta organizer.py y después python -m unittest -v (python3 en macOS/Ubuntu).
4
El orden importa: con Luma antes de Tico y límite 25, se elige Luma. Esta regla no busca la mejor combinación posible. Revisa el orden, prueba y explica tu decisión; un programa útil debe declarar qué hace y qué no considera.
5
El editor de Rullst Academy guarda un archivo por envío; el ZIP contiene el proyecto inicial completo. Para publicar todos los archivos, extráelo y sigue PUBLISH.md. El programa no envía nada a internet. --save crea report.txt y rechaza sobrescribir un informe existente.
6
Esta ruta usa solo la biblioteca estándar. En futuros proyectos con paquetes externos, usa un entorno virtual por proyecto: separa instalaciones de paquetes, pero no vuelve seguro un código desconocido. Consulta la guía venv antes de instalar; no uses sudo pip ni publiques la carpeta .venv.

DE LA LECCIÓN A LA PRÁCTICA

Una guía para seguir a tu ritmo

Lee los pasos antes de usar la referencia de abajo. Los comandos se ejecutan en el terminal del sistema indicado; el registro ocurre en el sitio oficial. Los ejercicios de Rullst Academy son práctica y no verifican tu instalación ni cuenta externa.

def plan(tasks, budget):
    selected = []
    remaining = budget
    for task in tasks:
        if not task["done"] and task["minutes"] <= remaining:
            selected.append(task["title"])
            remaining -= task["minutes"]
    return selected, budget - remaining, remaining

tasks = [{"title": "Tico", "minutes": 10, "done": False},
         {"title": "Luma", "minutes": 20, "done": False},
         {"title": "Nilo", "minutes": 15, "done": True}]
print(plan(tasks, 30))

Enlaces oficiales y siguiente paso

Siguiente paso opcional: entornos virtuales

✦

TU MISIÓN

Ejecutar, modificar y probar un proyecto local; explicar su regla de selección y sus límites.

Ahora te toca

Taller de descubrimientos

Lee, predice, comprueba

Compara las dos versiones. Mostrar resultado revela una salida preparada: este panel no ejecuta Python. Después practica con el archivo de la actividad.

Mini experimento

Simulación didáctica: compara tarjetas y comprueba tus predicciones. El navegador no compila Rust ni inicia un servidor.

def plan(tasks, budget):
    selected = []
    remaining = budget
    for task in tasks:
        if not task["done"] and task["minutes"] <= remaining:
            selected.append(task["title"])
            remaining -= task["minutes"]
    return selected, budget - remaining, remaining

tasks = [{"title": "Tico", "minutes": 10, "done": False},
         {"title": "Luma", "minutes": 20, "done": False},
         {"title": "Nilo", "minutes": 15, "done": True}]
print(plan(tasks, 30))

Resultado de este escenario

01Total elegido con límite 3002Resto con límite 3003Total elegido con límite 25

Prepara tus respuestas y comprueba cuando estés listo.

Una pausa para entender

¿La regla siempre elige la combinación que usa más minutos?

Sí, cualquier bucle garantiza la mejor combinación.Sí, porque también incluye todas las misiones terminadas.No. Respeta el orden y el tiempo restante; no optimiza todas las combinaciones.

Necesito una pista

Compara salidas al invertir Tico y Luma con límite 25.

Cargando tu camino…

¿Cómo reconocer lo que aprendí?

Usa objetivos y desafío para reflexionar o conversar con alguien que pueda ayudar. Es autoevaluación orientada: no envía respuestas, no da XP ni verifica automáticamente autonomía.

En Fundamentos, modifica un ejemplo, predice, comprueba un caso normal y uno de error, y explica tus decisiones. Si necesitas ayuda, identifica qué practicar otra vez.

Tu desafío de transferencia

Descarga y ejecuta el proyecto. Cambia el límite a 25, prueba otro orden y añade una misión ficticia. Añade una prueba y registra predicción, salida, cambio y un límite del modelo. La reflexión escrita no recibe nota automática.

Guarda evidencia: predicción, intento, resultado, cambio propio y lo que aún no explicas. Busca feedback si es posible; si estudias solo, vuelve después sin copiar y compara intentos.

Inténtalo de nuevo en otro momento

Tras una pausa, explica la idea sin abrir la solución y prueba otro ejemplo. Compara con tu primer intento: ¿qué puedes hacer por tu cuenta y dónde necesitas una pista? Puedes escribir, hablar o dibujar; elige una forma de comprobar la misma idea. Registra la ayuda recibida, incluida IA, y vuelve al fragmento necesario. No hay plazo universal ni XP extra por este registro.

Las conclusiones y XP registran evaluaciones de Rullst Academy. Una ruta introductoria puede ayudar en la vida diaria y preparar estudios; sola no demuestra dominio completo ni preparación profesional. Nivel indica profundidad, no edad.

Llévatelo contigo

PYTHON · .py

Tu espacio de práctica Python

Aquí lees y predices salidas preparadas. Para ejecutar el código real, descarga el archivo, edítalo en el ordenador y usa Python. Rullst Academy evalúa las respuestas de la lección; no verifica la ejecución local.

Guardar y ejecutar

Extrae el ZIP de la actividad en su propia carpeta. Abre la terminal allí y usa el comando de tu sistema. Si descargas el archivo editado por separado, usa su nombre real en el comando. Guarda antes de volver a ejecutar.

Windows

python organizer.py

macOS / Ubuntu

python3 organizer.py

Mis archivos y GitHub

El editor conserva un borrador local y puede enviar un archivo .py a GitHub con tu confirmación. Descarga tu código editado para conservarlo. El ZIP es material inicial; en el proyecto final publica también datos y pruebas siguiendo PUBLISH.md.

A tu ritmo

Mis archivos y GitHub

Cada lección puede convertirse en un registro propio: código, notas o un plan de práctica. Guardar un archivo en GitHub es opcional y no cambia tus XP.

Manual del alumno

El editor y las descargas se abren cuando esta lección esté disponible para tu cuenta. Revisa el acceso indicado abajo o vuelve al mapa de la ruta.

Comprobando tu acceso a esta lección…

Tu camino, paso a paso

Descargar material de la actividad

Descarga el ejemplo de la lección y un cuaderno para tus notas. El ZIP incluye una guía para organizar actividades en uno o varios repositorios. Publicar es opcional; las cuentas habilitadas también pueden usar el botón de envío a GitHub.

Tu archivo de esta lección

Edita el ejemplo o registra lo aprendido. Este espacio no ejecuta código ni corrige respuestas. El borrador se guarda solo en este navegador, separado por cuenta; tú decides cuándo descargar o enviar a GitHub.

El ejemplo puede ser solo un fragmento o una guía. Cambiar la extensión no lo convierte en un programa completo. El ZIP de la actividad contiene material inicial; el botón de archivo editado descarga tu texto.

Mi código o mis notas

"""Organizador de pequeñas misiones"""
import json
from pathlib import Path
import sys

TEXT = {
  "budget_error": "El límite debe ser un entero de 0 a 480 minutos.",
  "exists": "report.txt ya existe y se conservó. Renómbralo para guardar la versión anterior antes de guardar otra.",
  "invalid": "Misiones inválidas: revisa campos y tipos en README.",
  "none": "ninguna",
  "read_error": "No se pudo terminar. Revisa missions.json, permisos y reglas de datos en README.",
  "remaining": "Tiempo restante",
  "saved": "Informe guardado en report.txt junto al programa.",
  "selected": "Misiones elegidas",
  "total": "Tiempo usado"
}

def validate(tasks):
    if not isinstance(tasks, list) or len(tasks) > 20:
        raise ValueError(TEXT['invalid'])
    for task in tasks:
        if not isinstance(task, dict):
            raise ValueError(TEXT['invalid'])
        if set(task) != {'title', 'minutes', 'done'}:
            raise ValueError(TEXT['invalid'])
        if not isinstance(task['title'], str) or not task['title'].strip() or len(task['title']) > 80:
            raise ValueError(TEXT['invalid'])
        if type(task['minutes']) is not int or not 1 <= task['minutes'] <= 180:
            raise ValueError(TEXT['invalid'])
        if type(task['done']) is not bool:
            raise ValueError(TEXT['invalid'])

def plan(tasks, budget):
    """Recorre en orden sin modificar los datos; no busca la combinación óptima."""
    validate(tasks)
    if type(budget) is not int or not 0 <= budget <= 480:
        raise ValueError(TEXT['budget_error'])
    selected = []
    remaining = budget
    for task in tasks:
        if not task['done'] and task['minutes'] <= remaining:
            selected.append(task['title'])
            remaining -= task['minutes']
    return {'selected': selected, 'total': budget - remaining, 'remaining': remaining}

def load_tasks(path):
    with path.open(encoding='utf-8') as file:
        tasks = json.load(file)
    validate(tasks)
    return tasks

def report(result):
    names = ', '.join(result['selected']) or TEXT['none']
    return (f"{TEXT['selected']}: {names}\n"
            f"{TEXT['total']}: {result['total']} min\n"
            f"{TEXT['remaining']}: {result['remaining']} min\n")

def save_report(path, text):
    """Crea un informe nuevo; nunca sustituye un archivo existente sin avisar."""
    with path.open('x', encoding='utf-8', newline='\n') as file:
        file.write(text)

def main():
    folder = Path(__file__).resolve().parent
    budget = 30
    try:
        tasks = load_tasks(folder / 'missions.json')
        text = report(plan(tasks, budget))
        print(text, end='')
        if '--save' in sys.argv[1:]:
            save_report(folder / 'report.txt', text)
            print(TEXT['saved'])
    except FileExistsError:
        print(TEXT['exists'])
        return 1
    except (OSError, ValueError) as error:
        print(TEXT['read_error'])
        print(type(error).__name__)
        return 1
    return 0

if __name__ == '__main__':
    raise SystemExit(main())

Formato del archivo

Tu texto se guardará en este navegador al editarlo. En un equipo compartido, borra los borradores al terminar.

El envío directo acepta hasta 8 KiB de texto en un archivo. Usa las descargas y la guía manual para proyectos con varios archivos.

Tu organizador de pequeñas misiones

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Una guía para seguir a tu ritmo

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Guardar y ejecutar

Mis archivos y GitHub

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