• Saltar al contenido principal
  • Skip to secondary menu
  • Saltar a la barra lateral principal
  • Saltar al pie de página
  • Inicio
  • Secciones
    • Ciencia de datos
    • Criptografía
    • Herramientas
    • Machine Learning
    • Noticias
    • Opinión
    • Productividad
    • Programación
      • JavaScript
      • Julia
      • Matlab
      • Python
      • R
  • Programación
    • JavaScript
    • Julia
    • Matlab
    • Python
    • R
  • Laboratorio
    • Estadística
      • Calculadora del Tamaño Muestral en Encuestas
      • Calculadora de estadísticos descriptivos
      • Test de normalidad
      • Calculadora de contrastes de hipotesis
      • Calculadora de tamano del efecto
      • Simulador de Regresión Lineal con Ruido
      • Visualizador de PCA
      • Visualizador de Series Temporales
      • Simulador de Regresión Logística
      • Simulador de K-Means
      • Simulador de DBSCAN
      • Detector de la Ley de Benford
      • Ajuste de Curvas
      • Calculadora de Matrices
    • Probabilidad
      • Calculadora de Probabilidad de Distribuciones
      • Calculadora de Probabilidades de Lotería
      • Simulador del Problema de Monty Hall
      • Simulador de la Estrategia Martingala
    • Finanzas
      • Calculadora de Préstamos e Hipotecas
      • Conversor TIN ↔ TAE
      • Calculadora DCA con ajuste por inflación
      • Calculadora XIRR con Flujos Irregulares
      • Simulador FIRE (Financial Independence, Retire Early)
    • Negocios
      • CLV
      • Scoring
    • Herramientas
      • Formateador / Minificador de JSON
      • Conversor CSV ↔ JSON
      • Comparador y Formateador de Texto y JSON
      • Formateador y Tester de Expresiones Regulares
      • Inspector de JWT
      • Generador y verificador de hashes
      • Codificador / Decodificador Base64 y URL
      • Conversor de bases numericas
      • Conversor de Timestamp Unix
      • Conversor de colores
      • Generador de UUIDs
    • Juegos
      • Tres en Raya
      • Nim con Q-Learning
    • Más
      • Método D’Hondt
      • Generador de Contraseñas Seguras
  • Noticias
  • Boletín
  • Contacto
  • Tienda
    • Libros
    • Equipamiento de oficina
    • Equipamiento en movilidad

Analytics Lane

Ciencia e ingeniería de datos aplicada

  • Ciencia de datos
  • Machine Learning
  • IA Generativa
  • Python
  • Pandas
  • NumPy
  • R
  • Excel

Truco: Reproducir sonidos en Python

Notificaciones, Truco

febrero 28, 2022 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 2 minutos

A la hora de finalizar tareas pesadas, por ejemplo, al finalizar una simulación, una buena práctica es notificar al usuario que esta ha terminado. Para lo que se pueden usar notificaciones, emitir una señal sonora o ambas a la vez. En el caso de que se desee reproducir un sonido en Python se puede recurrir a la librería playsound, con la que es posible reproducir el contenido de archivos como WAV, MP3 o M4a.

Instalación de playsound

El proceso de instalación de playsound se puede realizar como es habitual en Python con pip. PAra lo que simplemente se tiene que ejecutar el comando

pip install playsound

Una vez hecho esto ya se podrá importar esta librería en nuestros programas.

Reproducción de sonidos en Python

Tras la instalación de la librería, para reproducir un sonido solamente se tienen que importar la función playsound() cuando se quiera hacer esto. El único parámetro obligatorio que tiene la función es la ruta al archivo que se desee reproducir. Por lo que para reproducir el contenido de sound.mp3 solamente se tiene que escribir algo como

from playsound import playsound

playsound('sound.mp3')

En el que se asume que el archivo MP3 se encuentra en la misma ruta que el de Python, en caso contrario es necesario indicar la ruta absoluta o relativa al archivo de audio.

Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
En Analytics Lane
Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)

La función cuenta con un segundo parámetro opción mediante el cual se indica si la ejecución será síncrona. Por defecto el valor de este parámetro es verdadero, por lo que la ejecución del código se detendrá hasta que finalice la reproducción. Pero, en el caso de que no se desee esperar, solamente hay que pasar como segundo parámetro un valor False para que la ejecución del código sea asíncrona.

Publicidad


Conclusiones

En esta ocasión se ha visto como se puede usar la librería para reproducir sonidos en nuestros programas de Python. Algo que ya hemos hecho anteriormente en R.

Imagen de Theodor Moise en Pixabay

¿Te ha parecido de utilidad el contenido?

¡Puntúalo entre una y cinco estrellas!

Puntuación promedio 3 / 5. Votos emitidos: 4

Ya que has encontrado útil este contenido...

¡Síguenos en redes sociales!

¡Siento que este contenido no te haya sido útil!

¡Déjame mejorar este contenido!

Dime, ¿cómo puedo mejorar este contenido?

Publicaciones relacionadas

  • Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
  • Lanzamos el video de ScoreFlow: crea scorecards de crédito de forma ágil y sin IT
  • Data Leakage en Credit Scoring: El Error que Invalida tu Modelo
  • La liga internacional, o cuando Harvard y Johns Hopkins suman peras con manzanas – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 6)
  • Los indicadores que se autocumplen, o cuando medir es modificar – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 7)
  • Customer Lifetime Value: la fórmula clásica que todo analista debería dominar
  • Segmentación RFM: cómo clasificar tu cartera de clientes antes de calcular el CLV
  • PSI: Cómo Saber Cuándo tu Modelo de Credit Scoring se ha Degradado
  • Champion vs Challenger: Cómo los Bancos Validan Modelos Nuevos antes de Ponerlos en Producción

Publicado en: Python Etiquetado como: Notificaciones, Truco

Interacciones con los lectores

Deja una respuesta Cancelar la respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

I accept the Terms and Conditions and the Privacy Policy

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.

Barra lateral principal

Suscríbete a nuestro boletín

Suscríbete al boletín semanal para estar al día de todas las publicaciones.

Política de Privacidad

Analytics Lane en redes sociales

  • Amazon
  • Bluesky
  • Facebook
  • GitHub
  • Instagram
  • Mastodon
  • Pinterest
  • RSS
  • Telegram
  • Tumblr
  • Twitter
  • YouTube

Publicidad

Entradas recientes

Champion vs Challenger: Cómo los Bancos Validan Modelos Nuevos antes de Ponerlos en Producción

agosto 4, 2026 Por Daniel Rodríguez

Cómo Comparar Dos Hipotecas con Todos los Gastos Incluidos

julio 30, 2026 Por Daniel Rodríguez

Segmentación RFM: cómo clasificar tu cartera de clientes antes de calcular el CLV

julio 28, 2026 Por Daniel Rodríguez

Publicidad

Es tendencia

  • Champion vs Challenger: Cómo los Bancos Validan Modelos Nuevos antes de Ponerlos en Producción publicado el agosto 4, 2026 | en Ciencia de datos
  • Creación de gráficos de barras y gráficos de columnas con Seaborn publicado el julio 18, 2023 | en Python
  • Importar datos desde Google Spreadsheets en Python con Pandas publicado el septiembre 21, 2020 | en Python
  • Introducción a igraph en R: Análisis de Redes desde Cero publicado el marzo 12, 2025 | en R
  • Codificación JSON Archivos JSON con Python: lectura y escritura publicado el julio 16, 2018 | en Python

Publicidad

Lo mejor valorado

4.9 (24)

Seleccionar filas y columnas en Pandas con iloc y loc

4.6 (16)

Archivos JSON con Python: lectura y escritura

4.4 (14)

Ordenación de diccionarios en Python mediante clave o valor

4.7 (13)

Operaciones de filtrado de DataFrame con Pandas en base a los valores de las columnas

4.1 (11)

Aplicar el método D’Hondt en Excel

Comentarios recientes

  • Daniel Rodríguez en Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
  • Juan en Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
  • bif en JSON en bases de datos: cuándo es buena idea y cuándo no
  • bif en Cómo desinstalar Oracle Database 19c en Windows
  • M. Pilar en Cómo eliminar las noticias en Windows 11 y recuperar tu concentración

Publicidad


Footer

Analytics Lane

  • Acerca de Analytics Lane
  • Boletín de noticias
  • Contacto
  • Libros
  • Lo más popular
  • Noticias
  • Tienda
  • Tiendas afiliadas

Secciones

  • Ciencia de datos
  • Criptografía
  • Herramientas
  • Machine Learning
  • Opinión
  • Productividad
  • Programación
  • Reseñas

Sobre de Analytics Lane

En Analytics Lane tratamos de explicar los principales conceptos de la ciencia e ingeniería de datos con un enfoque práctico. Los principales temas tratados son ciencia de datos, ingeniería de datos, inteligencia artificial, machine learning, deep learning y criptografía. Además, también se habla de los principales lenguajes de programación y herramientas utilizadas por los científicos e ingenieros de datos.

Copyright © 2018-2026 Analytics Lane ·Términos y condiciones ·Política de Cookies ·Política de Privacidad ·Herramientas de privacidad ·Contacto