Protección de pagoDetalles
- Los cambios dentro del paquete son gratuitos.
- Si no responde en los 3 días siguientes a la entrega, el trabajo se acepta automáticamente.
El dinero queda reservado al pagar y solo se libera cuando usted acepta el trabajo.
Ejemplo de resultado
Revisión de código: script en Python para importar pedidos de una tienda online
Qué hace el código
- Lee
orders.csvexportado de la tienda. - Para cada línea de pedido, busca el producto por SKU en
stock.xlsxy resta la cantidad. - Guarda el stock actualizado y registra los totales en
import_log.txt.
La estructura es clara y las funciones tienen buenos nombres. Casi todos los problemas vienen de datos de entrada que no tienen la forma que el script espera.
Errores y puntos débiles
| # | Línea | Gravedad | Problema |
|---|---|---|---|
| 1 | 48 | Alta | El mismo CSV se puede importar dos veces; no se comprueban los ID de pedido ya procesados. Es la causa más probable del stock negativo. |
| 2 | 72 | Alta | int(row["qty"]) falla con valores vacíos o «2.0» de pedidos reembolsados. |
| 3 | 95 | Media | La búsqueda por SKU distingue mayúsculas: «gt-101» y «GT-101» se tratan como productos distintos. |
| 4 | 130 | Media | El archivo se abre sin encoding="utf-8", así que los nombres con tildes se rompen en Windows. |
| 5 | 201 | Baja | Un except: genérico oculta los errores reales y vuelve inútil el log. |
Fragmentos corregidos
Problema 1: omitir pedidos ya importados
processed = load_processed_ids("processed_orders.txt")
for row in reader:
if row["order_id"] in processed:
continue
# ... lógica existente ...
processed.add(row["order_id"])
save_processed_ids("processed_orders.txt", processed)
Por qué: cada pedido se aplica una sola vez, aunque vuelva a ejecutar el script con el mismo archivo.
Problema 2: leer la cantidad de forma segura
raw = (row.get("qty") or "").strip()
try:
qty = int(float(raw))
except ValueError:
log.warning("Pedido %s: cantidad no válida %r, omitido", row["order_id"], raw)
continue
Por qué: las líneas reembolsadas o parciales se omiten con una nota clara en lugar de detener toda la importación.
Problema 3: normalizar los SKU
sku = row["sku"].strip().upper()
Aplique el mismo .strip().upper() al construir el diccionario de stock.
Estilo y legibilidad
process()tiene 90 líneas; divídala enread_orders,apply_to_stockywrite_report.- Reemplace los números de columna «mágicos» (
row[7]) por los nombres de las cabeceras.
Pruebe cada corrección con una copia de sus archivos: leímos el código, pero no lo ejecutamos.
Cliente: dueña de una tienda de tés que escribió un script en Python de 310 líneas para importar los pedidos desde un CSV exportado a la planilla de stock Problema reportado: «A veces el stock queda en negativo y el script se cae con algunos archivos».
El cliente y todos los datos son ficticios.
Acerca de este servicio
El código Python de cursos y primeros proyectos suele funcionar, pero esconde hábitos que causan problemas más adelante: argumentos por defecto mutables, bloques except sin tipo, variables globales y una sola función larga que lo hace todo. Pegue su script o las celdas de su notebook y le explicamos con palabras sencillas qué hace cada parte, dónde falla o puede fallar y cómo se ve la misma idea en Python idiomático. Cada observación incluye su motivo, para que aprenda la regla y no solo la corrección.
Qué incluye
- Qué recibeUna revisión escrita en la página del pedido: qué hace su script, los problemas ordenados por importancia con explicaciones propias de Python y fragmentos corregidos al estilo PEP 8. Premium añade un plan de estudio con los temas de Python que conviene practicar a continuación.
- Traceback explicadoQué línea falló y por qué
- Reescrituras pythónicasComprensiones, f-strings, bloques with
- Trampas comunesValores por defecto mutables, except sin tipo, globales
- Funciones y nombresCómo dividir y nombrar el código
- Consejos de PEP 8Un formato legible que otros esperan
Cómo funciona
- 1BriefUsted pega el código y el error
- 2LecturaRevisamos el código línea por línea
- 3RevisiónUsted recibe explicaciones y fragmentos corregidos
Qué necesitamos de usted
Su código Python pegado como texto o en capturas de pantalla, la versión de Python, qué debe hacer el script y el traceback completo si falla.
Le preguntaremos:
- ¿Qué versión de Python y qué bibliotecas usa?
- ¿Es un script, un notebook o parte de un proyecto más grande?
- ¿Qué debe hacer el código y qué ocurre en su lugar?
- ¿Cuánto tiempo lleva aprendiendo Python?
Comparar paquetes
| Paquetes | BásicoScript de Python de hasta 100 líneas15 US$ | EstándarCódigo Python de hasta 400 líneas35 US$ | PremiumHasta 1.000 líneas con plan de estudio69 US$ |
|---|---|---|---|
| Plazo | 1 día | 2 días | 3 días |
| Cambios | 1 | 2 | 3 |
| Líneas de código | hasta 100 | hasta 400 | hasta 1.000 |
| Fragmentos corregidos | Sí | Sí | Sí |
| Plan de estudio | No | No | Sí |
| Hacer pedido Básico | Hacer pedido Estándar | Hacer pedido Premium |
Protección de pago
Usted paga al hacer el pedido, pero el dinero solo se libera por un trabajo aceptado.
- Precio fijoEl precio del paquete no cambia después del pago.
- El dinero queda reservadoAl pagar, el importe solo queda reservado. Pasa a Dleex cuando usted acepta el trabajo.
- Revisado antes de la entregaCada resultado pasa un control de calidad antes de llegar a usted, y lo ve en la página del pedido antes de aceptarlo.
- Cambios gratuitosSolicite cambios dentro de su brief tantas veces como permita el paquete.
- Aceptación a los 3 díasSi en los 3 días siguientes a la entrega no acepta el trabajo ni solicita cambios, se acepta automáticamente. Si escribe en el chat del pedido después de la entrega, el pedido queda en espera; cuando le respondamos, podremos reiniciar el plazo de 3 días y se lo indicaremos en el chat.
- Rehacer el trabajo o reembolso totalSi el resultado no se ajusta a su brief y los cambios no lo resolvieron, o el trabajo tarda más del doble de su plazo, escriba en el chat del pedido: rehacemos el trabajo o le reembolsamos el pago íntegro.
Preguntas y respuestas
¿Ejecutan mi código?
No. Lo leemos con atención y analizamos cómo se comporta, pero no lo ejecutamos, así que pruebe cada corrección sugerida en su propio proyecto.
¿Pueden revisar un notebook de Jupyter?
Sí. Pegue las celdas en orden, con sus salidas o mensajes de error, y las revisamos como un solo programa.
¿Resolverán la tarea de mi curso?
Revisamos su propio intento y le explicamos cómo corregirlo. No hacemos por usted pruebas evaluadas ni exámenes.