Declaración def nomFuncion():
llamar a la función => nomFuncion()
al igual que las variables no se inicializa el tipo si queremos que retorne solo ponemos el return y recuerda la sangria de espacio por que no se usan los corchetes

def funcion_suma(a, b): 
    return a + b 

suma = funcion_suma(3, 5)
print("La suma es", suma) 
# Salida: La suma es 8

nota cuando colocas un `` delante de un nombre de parámetro (como en `numeros`), esa función puede recibir cualquier cantidad de argumentos, y todos esos argumentos serán recogidos en una tupla dentro de la función. En el ejemplo, en la llamada `sumar(1, 2, 3)`, `numeros` se convierte en la tupla `(1, 2, 3)`.

def sumar(*numeros):
    return sum(numeros)

# Llamamos a la función con diferentes números de argumentos
print(sumar(1, 2, 3))          # Salida: 6
print(sumar(10, 20))           # Salida: 30
print(sumar(4, 5, 6, 7, 8))    # Salida: 30

nota si ponemos `pass` dentro del cuerpo de una función podemos dejarla vacía solo para declararla .

def ejemFuntion(self):

    pass

Funciones lambda

funciones para vagos
son funciones que no tienen nombre
Son útiles cuando necesitas una función simple y temporal que no será reutilizada en otro lugar.
lambda argumentos: expresión
- argumentos: una lista de parámetros (puede ser vacía).
- expresión: el cuerpo de la función, que solo puede tener una expresión (no declaraciones). El resultado de esta expresión es lo que la función devuelve.

# Definiendo una función lambda que suma 2 números
suma = lambda x, y: x + y 

# Usando la función 
resultado = suma(3, 5)
print(resultado)

1. Usando `lambda` con `map()`:

La función map(funcion, iterable) aplica una función a todos los elementos de una lista.

numeros = [1, 2, 3, 4, 5] 

# Usando lambda para elevar al cuadrado cada número 
cuadrados = list(map(lambda x: x**2, numeros)) 
print(cuadrados)

#resultado: [1, 4, 9, 16, 25]

2. Usando `lambda` con `filter()`:

La función filter() filtra elementos de una lista (o iterable) según una condición dada por una función.

numeros = [1, 2, 3, 4, 5, 6] 
# Usando lambda para filtrar números pares
pares = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numeros)) 
print(pares)

#resultado: [2, 4, 6]

3. Usando `lambda` con `sorted()`:

La función sorted() puede ordenar listas o colecciones. Puedes usar una función lambda para definir un criterio de ordenación.

# Lista de tuplas (nombre, edad) 
personas = [("Jordan", 28), ("Ana", 22), ("Luis", 31)]

# Usando lambda para ordenar por edad 
personas_ordenadas = sorted(personas, key=lambda x: x[1]) print(personas_ordenadas)

#resultado: [('Ana', 22), ('Jordan', 28), ('Luis', 31)]

Yield (generadores)

se utiliza en una función para convertirla en un generador.
Cuando una función contiene la palabra clave yield, en lugar de devolver un valor (return) y finalizar, yield permite que la función "pause" su estado y retorne un valor al mismo tiempo.
La función puede luego reanudar su ejecución desde donde se detuvo, lo que permite producir una secuencia de valores a lo largo del tiempo
conclusión: cada vez que llamas a la función generadora, esta te dará el siguiente valor en la secuencia, uno a la vez, en lugar de devolver todos los valores

def contador(limite):
    for i in range(limite):
        yield i  # Pausa aquí y devuelve el valor de i

# Usamos el generador
for numero in contador(5):
    print(numero)

#salida: 0 1 2 3 4

# tambien podemos imprimir numero por numero 

numCon=generaNumero(5)

print(next(numCon))
print(next(numCon))
print(next(numCon))
print(next(numCon))
print(next(numCon))

#salida:
0
1
2
3
4

un ejercicio hecho por mi que genera numeros primos

#generar primos con generador 

def esPrimo(num):
    primo = True

    for i in range(2,int(num**0.5)+1):
        if num% i ==0 : primo=False 
    return primo


def generadorPrimos(limite):


    for i in range(2,limite):
        if esPrimo(i) : yield i 

numeroPrimo=generadorPrimos(10)

print(next (numeroPrimo)) 
print(next (numeroPrimo)) 
print(next (numeroPrimo)) 
print(next (numeroPrimo))

next()

El next() en Python se utiliza para obtener el siguiente valor de un iterador o generador. Cada vez que llamas a next(), el generador o iterador produce el siguiente valor disponible, y si no hay más valores disponibles, lanza una excepción StopIteration.

yield from

nos permite simplificar el codigo en lugar de usar un for anidados para sacar los elementos que estan dentro de una lista de otra lista ejemplo: [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]

def devuelveLetras(*nombres):
    for elemento in nombres:
        yield from elemento

letras= devuelveLetras("Jordan","Andrea","Liam","Ranita")

print(next(letras))
print(next(letras))
print(next(letras))

resultado: 
J
o
r

Decorador (Falta informacion)

Un decorador es esencialmente una función que recibe otra función como parámetro, la modifica o extiende su comportamiento, y luego devuelve una nueva función. Es como un "envoltorio" para añadir funcionalidad adicional a una función ya existente

Ejemplo: Aquí, mi_decorador es un decorador que toma una función func, imprime algo antes y después de llamar a la función, y luego devuelve una nueva función.

def mi_decoradorCualquierNombre(func):
    def nueva_funcion():
        print("Antes de ejecutar la función")
        func()  # Llama a la función original
        print("Después de ejecutar la función")
    return nueva_funcion

Cómo usar un decorador: la sintaxis `@`

Para aplicar un decorador a una función, se usa la sintaxis especial @decorador justo antes de la definición de la función que quieres decorar.

@mi_decoradorCualquierNombre
def saludar():
    print("Hola, mundo!")


saludar()

#CONSOLA:
Antes de ejecutar la función 
Hola, mundo! 
Después de ejecutar la función

nota si ponemos pass dentro del cuerpo de una función podemos dejarla vacía solo para declararla .