TP8 - Trabajo Práctico 8

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Temas evaluados

Manejo de archivos y excepciones en Python, combinados con los temas que ya conocen: listas, diccionarios, tuplas, strings y bucles.

Todos los ejercicios requieren leer (y en algunos casos escribir) archivos de texto, y varios piden manejar explícitamente excepciones como FileNotFoundError o ValueError.

Cómo ejecutar los tests

Para verificar todos los ejercicios en el directorio actual:

python3 -m unittest discover

Para verificar un ejercicio en particular:

python3 -m unittest test_tp8_01_read_lines

O ejecutar directamente:

python3 test_tp8_01_read_lines.py

Estructura de los ejercicios

Cada ejercicio está en su propio archivo (exercise_01_*.py, exercise_02_*.py, …). Cada uno tiene su archivo de tests correspondiente (test_tp8_01_*.py, test_tp8_02_*.py, …).

Importante: los tests crean y eliminan archivos temporales. No hace falta que tengas archivos de datos preparados: los tests generan los archivos que necesitan antes de cada caso y los borran al terminar.

Pruebas manuales

En la carpeta data/ hay archivos de ejemplo para que puedas probar tus implementaciones a mano, ejecutando los ejercicios directamente (por ejemplo con un bloque if __name__ == "__main__":). Ver data/README.md para el detalle de qué archivo usa cada ejercicio.

Ejercicio 1 — read_lines

Archivo: exercise_01_read_lines.py Conceptos: lectura de archivos, listas, strings (strip), excepciones.

Consigna: Implementar read_lines(filename) que lea el archivo cuyo nombre se pasa y retorne una lista de strings, donde cada string es una línea del archivo sin el salto de línea final y sin espacios al inicio o al final.

Ejemplo: Si datos.txt contiene:

manzana
  banana
pera

Entonces:

read_lines('datos.txt')
# → ['manzana', 'banana', 'pera']

read_lines('no_existe.txt')
# → FileNotFoundError

Ejercicio 2 — count_words

Archivo: exercise_02_count_words.py Conceptos: lectura de archivos, diccionarios, strings (split, lower).

Consigna: Implementar count_words(filename) que lea el archivo y retorne un diccionario donde las claves son las palabras (en minúsculas) y los valores son la cantidad de veces que aparecen.

Ejemplo: Si texto.txt contiene:

Hola mundo hola
mundo python

Entonces:

count_words('texto.txt')
# → {'hola': 2, 'mundo': 2, 'python': 1}

Ejercicio 3 — read_sales y process_sales

Archivo: exercise_03_sales_by_product.py Conceptos: lectura de archivos, diccionarios de listas, strings (split), formateo de salida.

Contexto: Tenés un archivo donde cada venta tiene el formato producto:valor y las ventas están separadas por punto y coma ;, todo en una sola línea.

Ejemplo de archivo:

producto1:100;producto2:200;producto1:150;producto3:50;producto2:100;

Consigna (parte 1): Implementar read_sales(filename) que lea el archivo y retorne un diccionario donde la clave es el nombre del producto y el valor es una lista con todos los montos de ventas para ese producto (como float).

Ejemplo:

read_sales('ventas.txt')
# → {
#     'producto1': [100.0, 150.0],
#     'producto2': [200.0, 100.0],
#     'producto3': [50.0]
#   }

Consigna (parte 2): Implementar process_sales(data) que reciba el diccionario anterior y, en el orden natural del diccionario, imprima una línea por producto con el siguiente formato exacto:

producto: ventas totales $X.XX, promedio $Y.YY

Ejemplo: Para el diccionario del ejemplo anterior, imprime:

producto1: ventas totales $250.00, promedio $125.00
producto2: ventas totales $300.00, promedio $150.00
producto3: ventas totales $50.00, promedio $50.00

Ejercicio 4 — safe_average

Archivo: exercise_04_safe_average.py Conceptos: lectura de archivos, manejo de excepciones, conversión de tipos, bucles.

Consigna: Implementar safe_average(filename) que lea un archivo donde hay un número por línea y retorne el promedio de los números válidos.

Ejemplo: Si numeros.txt contiene:

10
20
no_es_un_numero
30

Entonces:

safe_average('numeros.txt')   # → 20.0

safe_average('no_existe.txt') # → FileNotFoundError

# Archivo con solo "hola\nmundo\n"
safe_average('no_numeros.txt') # → ValueError("no valid numbers")

Ejercicio 5 — csv_to_dict

Archivo: exercise_05_csv_to_dict.py Conceptos: lectura de archivos, listas de diccionarios, strings (split, strip).

Consigna: Implementar csv_to_dict(filename) que lea un archivo CSV con el header name,age,city y retorne una lista de diccionarios, uno por fila, con las claves tomadas del header.

Ejemplo: Si people.csv contiene:

name,age,city
Alice,30,Buenos Aires
Bob,25,Rosario

Entonces:

csv_to_dict('people.csv')
# → [
#     {'name': 'Alice', 'age': 30, 'city': 'Buenos Aires'},
#     {'name': 'Bob', 'age': 25, 'city': 'Rosario'}
#   ]

Nota: No se permite usar el módulo csv de Python. Usen split(',').

Ejercicio 6 — grades_stats

Archivo: exercise_06_grades_stats.py Conceptos: lectura de archivos, diccionarios, tuplas, listas, bucles.

Consigna: Implementar grades_stats(filename) que lea un archivo donde cada línea tiene el formato estudiante:nota1,nota2,... y retorne un diccionario donde la clave es el nombre del estudiante y el valor es una tupla (promedio, maximo, minimo) con tres floats.

Ejemplo: Si notas.txt contiene:

Ana:8,9,7
Beto:5,5,10
Cami:10

Entonces:

grades_stats('notas.txt')
# → {
#     'Ana': (8.0, 9.0, 7.0),
#     'Beto': (6.666666666666667, 10.0, 5.0),
#     'Cami': (10.0, 10.0, 10.0)
#   }

Ejercicio 7 — write_inventory

Archivo: exercise_07_write_inventory.py Conceptos: escritura de archivos, diccionarios, ordenamiento.

Consigna: Implementar write_inventory(filename, inventory) que reciba un diccionario item → cantidad y escriba en el archivo una línea por item, ordenadas alfabéticamente por nombre de item, con el formato item:cantidad.

Ejemplo:

write_inventory('stock.txt', {'wood': 10, 'coal': 3, 'iron': 7})

El archivo stock.txt debe contener:

coal:3
iron:7
wood:10

Ejercicio 8 — find_longest_word

Archivo: exercise_08_find_longest_word.py Conceptos: lectura de archivos, strings, bucles, excepciones.

Consigna: Implementar find_longest_word(filename) que lea el archivo, lo divida en palabras (separadas por espacios o saltos de línea) y retorne la palabra más larga.

Ejemplo: Si texto.txt contiene:

el gato corre rapido
por el jardin

Entonces:

find_longest_word('texto.txt')  # → 'rapido'

Ejercicio 9 — merge_files

Archivo: exercise_09_merge_files.py Conceptos: lectura y escritura de archivos, manejo de excepciones.

Consigna: Implementar merge_files(file1, file2, output) que lea el contenido de file1 y file2, los concatene (primero el de file1, luego el de file2) y escriba el resultado en el archivo output.

Ejemplo: Si a.txt contiene hola\n y b.txt contiene mundo\n, entonces:

merge_files('a.txt', 'b.txt', 'out.txt')
# out.txt ahora contiene:
# hola
# mundo

Ejercicio 10 — parse_log

Archivo: exercise_10_log_parser.py Conceptos: lectura de archivos, diccionarios de listas, strings (split), manejo de excepciones.

Consigna: Implementar parse_log(filename) que lea un archivo de log donde cada línea tiene el formato NIVEL: mensaje (por ejemplo INFO: servidor iniciado) y retorne un diccionario donde la clave es el nivel y el valor es una lista con todos los mensajes de ese nivel, en el orden en que aparecen.

Ejemplo: Si server.log contiene:

INFO: servidor iniciado
ERROR: no se puede conectar
INFO: reintentando
WARN: lento

Entonces:

parse_log('server.log')
# → {
#     'INFO': ['servidor iniciado', 'reintentando'],
#     'ERROR': ['no se puede conectar'],
#     'WARN': ['lento']
#   }

Si alguna línea es esto no es un log (sin :), debe lanzar ValueError("invalid log line").