Summary
This chapter covers string immutability and shows how to produce modified string values—using slicing, concatenation, string methods, or joining—since strings cannot be changed in place.

General domain of usage
Cleaning and normalizing user input

Adquiera una comprensión sólida de los tipos de datos fundamentales de Python y aprenda a utilizarlos de manera eficaz. Explore números, booleanos y cadenas mediante ejercicios prácticos y ejemplos aplicados. Desarrolle confianza en la realización de operaciones básicas y adquiera las habilidades fundamentales necesarias para escribir código Python limpio y eficiente.

Descubra los aspectos esenciales de los tipos de datos numéricos en Python y aprenda a trabajar con enteros y números de punto flotante. Domine las operaciones aritméticas básicas, explore el concepto de inmutabilidad y adquiera experiencia práctica utilizando las funciones y herramientas integradas de Python para manejar números de manera eficiente en escenarios reales.

Obtén una comprensión clara del tipo de dato booleano, un subtipo especializado de datos numéricos que representa valores de verdad. Aunque puede parecer desafiante al principio, dominar los booleanos es esencial para escribir programas lógicos y eficientes. Esta sección te ayudará a aplicar con confianza la lógica booleana en escenarios de programación del mundo real.

Las cadenas de texto permiten trabajar con texto en Python, desde mostrar mensajes hasta procesar la entrada del usuario. Se explorará cómo crear, modificar y manipular cadenas de manera efectiva. Comprender las cadenas es fundamental para escribir programas interactivos y comunicar información de manera clara a través del código.

Aprenda a manejar los tipos de datos de manera efectiva para garantizar la precisión y coherencia en sus programas. Convierta valores al tipo adecuado, limpie el texto antes de la comparación y separe las operaciones numéricas del formato de texto. También descubrirá cómo gestionar datos faltantes de forma deliberada y tratar el texto legible para humanos de manera diferente al dato sin procesar, logrando resultados fiables, coherentes y fáciles de leer.

Inmutabilidad de las Cadenas

Inmutabilidad de las Cadenas