Llamar a funciones de Python
Invoque código de Python y lea los resultados.
Llamar a funciones de Python es una lección gratuita de Mojo Academy en CoddyKit. Esta es la lección 2 de 4. Puedes leer la lección completa abajo gratuitamente — luego la practicas en el navegador con un editor de código integrado y un tutor de IA 24/7. Forma parte de la ruta de aprendizaje de Mojo Academy, y tu progreso se sincroniza en la web y la app de CoddyKit. El curso de Mojo Academy incluye 4 lecciones en total.
Partes de esta lección aún no han sido traducidas y se muestran en inglés.
From Import to Action
Importing a module is just step one. The real payoff is calling its functions and getting results back into your Mojo program.
Call With Dots
Use the module handle and dot syntax to call a function, exactly like in Python: module name, dot, function, parentheses.
var root = math.sqrt(16)Pass Arguments Normally
Send arguments inside the parentheses just as you would in Python. Mojo forwards them across the bridge for you.
var biggest = builtins.max(3, 9, 5)Results Are PythonObjects
A Python call returns a PythonObject, a flexible wrapper that can hold any Python value the function produced.
var result = np.add(2, 3)Print It Directly
You can print a PythonObject straight away. Mojo asks Python for its text form, so output looks just like in Python.
print(np.array([1, 2, 3]))Chain Method Calls
Because results are Python objects, you can call methods on them too, chaining calls just like fluent Python code.
var text = greeting.upper()Keyword Arguments Work
Named arguments carry over the bridge as well, so you can call Python functions with keyword arguments by name.
var a = np.zeros(5, dtype=np.int32)Calls Can Raise
A Python function might throw, so calling it can raise in Mojo. Put such calls in a function marked with raises.
fn use() raises:
var r = math.sqrt(2)Access Attributes Too
You are not limited to functions. Read module attributes and constants the same way, with simple dot access.
var tau = math.tauFull Library Power
Calling Python functions means the entire API of a library is available, letting you orchestrate rich logic from Mojo.
Why It Matters
You can drive proven Python code from Mojo, mixing convenient libraries with your own fast Mojo logic in one program. 🚀
Quick Check
Recall what a Python function call gives back in Mojo.
Recap
You called Python functions with dot syntax, passed arguments, and received a PythonObject result you can print or reuse. 🎯
Preguntas frecuentes
¿La lección «Llamar a funciones de Python» es gratis?
Sí — el texto completo de «Llamar a funciones de Python» es gratis para leer aquí en la web. Para practicarla de forma interactiva (editor de código integrado y tutor de IA 24/7) y desbloquear el resto del curso de Mojo Academy, actualiza a CoddyKit PRO. El curso de Mojo Academy incluye 4 lecciones en total.
¿Qué aprenderé en «Llamar a funciones de Python»?
Invoque código de Python y lea los resultados. Practicas Mojo Academy con código real que ejecutas directamente en el navegador, y un tutor de IA 24/7 responde tus preguntas mientras trabajas en la lección.
¿Necesito experiencia previa para empezar Mojo Academy?
No se requiere experiencia previa. Mojo Academy en CoddyKit está estructurado para principiantes hasta estudiantes avanzados, así que puedes empezar aquí o desde el inicio y avanzar a tu ritmo. Esta es la lección 2 de 4.
¿Cuánto tiempo toma la lección «Llamar a funciones de Python»?
La mayoría de las lecciones de CoddyKit toman alrededor de 5–10 minutos. Cada una es compacta e interactiva, así que avanzas constantemente y retomas exactamente por donde dejaste en la web y la app.
¿Puedo escribir y ejecutar código en esta lección de Mojo Academy?
Sí. Cada lección de Mojo Academy incluye un editor de código integrado, así que escribes y ejecutas código real directamente en tu navegador y obtienes retroalimentación instantánea de IA — sin configuración local necesaria.
Todas las lecciones de este curso
- Importar un módulo de Python
- Llamar a funciones de Python
- Mover datos entre ambos entornos
- Cuándo usar la interoperabilidad con Python