Summary  
This chapter explains how to use comparison operators (==, !=, <, <=, >, >=), including chained comparisons and floating-point tolerance checks, to evaluate Boolean conditions and compare values (numbers or strings).

General domain of usage  
Control flow and decision making in code

> Nota
>
> Todos usamos la lógica booleana casi todos los días, pero de una forma que nos resulta normal. Por ejemplo, si dices **"Soy mayor que mi hermana "**, se puede representar como *mi edad* `>` *la edad de mi hermana*. O si dices, **"Las aficiones de mi madre y las mías son distintas "**, significa *mis aficiones* `!=` *las aficiones de mi madre*.

Este curso te ayudará a profundizar en los tipos de datos y a trabajar con ellos. Aquí aprenderás las operaciones básicas y todo lo relacionado a los números, los datos booleanos y las cadenas (strings). Este curso consiste en un montón de tareas prácticas con las que al final te convertirás en un programador hábil.

Los tipos de datos numéricos son fundamentales en Python y constituyen la base de muchas tareas computacionales. En esta sección, se abordan los aspectos esenciales del trabajo con enteros y números de punto flotante, la realización de operaciones matemáticas básicas y la comprensión de las aplicaciones prácticas de los datos numéricos. También se exploran conceptos clave como la inmutabilidad y se adquiere experiencia práctica con las funciones y herramientas integradas de Python para el manejo eficiente de números.

El objetivo principal de esta sección es clarificar los tipos de datos booleanos; se trata de un subtipo de los datos numéricos, pero uno más desafiante. Ya que siempre es mejor destacar en los temas más complicados, esta sección se convertirá en una parte valiosa de tu currículo.

Las strings de caracteres son una forma de implementar nuestras frases en Python, es decir, de dar instrucciones a los usuarios quiénes son el público objetivo de tu programa. De hecho, siempre es bueno ser capaz de trabajar con strings ya que deberán ser utilizadas en tu código. Pronto entenderás por qué.

Change values to the kind you need, clean text before comparing, and keep math strictly with numbers while formatting results for people to read. Mark missing data clearly and handle it on purpose, and treat human text differently from raw file or network content. The goals are fewer mistakes, reliable comparisons, consistent results, and clear, readable output.


Este capítulo consta de tareas prácticas que combinan todos los temas estudiados con un poco de teoría.

Declaraciones Lógicas

Solución

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