Python

¿Por qué recibo ‘NameError: name X is not defined’ en Python? Aprende cómo solucionarlo

El error “NameError: name X is not defined” es uno de los más comunes en Python, especialmente entre quienes están comenzando a programar. Ocurre cuando intentas usar una variable, función u otro identificador que no ha sido definido previamente en el código.

En esta entrada, explicaremos qué significa este error, por qué ocurre y cómo solucionarlo paso a paso. Además, veremos ejemplos prácticos y buenas prácticas para evitarlo en el futuro.

¿Qué significa 'NameError: name X is not defined’?

En Python, el error 'NameError: name X is not defined' aparece cuando intentas utilizar un nombre (ya sea una variable, función o módulo) que el intérprete no reconoce porque no ha sido definido previamente en el ámbito actual del código. Esto es, no se ha definido o importado previamente para que el intérprete de Python la conozca.

Por ejemplo, si intentas imprimir una variable que no existe, obtendrás un NameError:

print(variable_inexistente)

Lo que producirá una salida del error en la consola como la que se muestra a continuación:

NameError: name 'variable_inexistente' is not defined

En este caso, la variable variable_inexistente no ha sido declarada antes de su uso, lo que provoca el error.

Causas comunes del error ‘NameError’

Este error se produce cuando intentamos acceder a un nombre que no existe en el contexto actual del código. Algunas de las causas más comunes incluyen:

Variable no definida

Intentar usar una variable que nunca ha sido declarada o que está fuera del alcance actual del código.

if True:
    x = 10

print(y)  # Error: 'y' no está definida

En este caso, la variable y nunca fue declarada antes de su uso, lo que genera el error.

Error tipográfico

A veces, el error se debe a un simple fallo al escribir el nombre de la variable o función.

mi_variable = 42

print(mi-varaible)  # Error tipográfico

Aquí se ha escrito mi-varaible en lugar de mi_variable, lo que causa el NameError.

Orden incorrecto en el código

Si intentas usar una variable antes de definirla, obtendrás este error.

print(valor)

valor = 100

En este caso, la variable valor se usa antes de ser declarada, lo que genera el error.

Falta de importaciones

Cuando se trabaja con módulos, es posible olvidar importar un módulo antes de usarlo.

math.sqrt(16)  # Error: el módulo 'math' no ha sido importado

Para corregirlo, asegúrate de importar el módulo antes de usarlo:

import math

print(math.sqrt(16))  # Correcto

Alcance incorrecto de variables

Si intentas acceder a una variable fuera de su ámbito de definición, también obtendrás este error.

def funcion_local():
    variable_local = 10

print(variable_local)  # Error: la variable no existe fuera de la función

La variable variable_local solo existe dentro de la función funcion_local(), por lo que intentar acceder a ella fuera de la función genera un NameError.

Cómo solucionar el error ‘NameError’

Para evitar este problema, sigue estas buenas prácticas al escribir tu código:

Define las variables antes de usarlas

Asegúrate siempre de que las variables estén definidas antes de utilizarlas.

mensaje = "Hola, mundo"

print(mensaje)  # Correcto

Revisa errores tipográficos

Verifica que los nombres de variables y funciones estén escritos correctamente.

edad_usuario = 25

print(edad_usuario)  # Correcto

Declara las variables en el orden correcto

Siempre define las variables antes de usarlas en el código.

valor = 100

print(valor)  # Correcto

Importa los módulos necesarios

Antes de utilizar funciones o clases de un módulo, asegúrate de importarlo correctamente.

import math

print(math.sqrt(25))  # Correcto

Usa variables dentro de su alcance

Si necesitas acceder a una variable definida dentro de una función, devuélvela como parte de su resultado.

def obtener_valor():
    variable_local = 10
    return variable_local

print(obtener_valor())  # Correcto

Conclusiones

El error “NameError: name X is not defined” puede parecer frustrante al principio, pero con un poco de atención y siguiendo las buenas prácticas mencionadas en esta entrada, podrás evitarlo fácilmente.

Nota: La imagen de este artículo fue generada utilizando un modelo de inteligencia artificial.

¿Te ha parecido de utilidad el contenido?

Daniel Rodríguez

Share
Published by
Daniel Rodríguez

Recent Posts

La Paradoja del Cumpleaños, o por qué no es tan raro compartir fecha de nacimiento

Imagínate en una sala con un grupo de personas, por ejemplo, en una oficina, un…

1 día ago

Programador de tareas de Windows: Guía definitiva para automatizar tu trabajo (BAT, PowerShell y Python)

En el trabajo diario con ordenadores, es común encontrarse con tareas repetitivas: realizar copias de…

3 días ago

Curiosidad: ¿Por qué usamos p < 0.05? Un umbral que cambió la historia de la ciencia

En casi cualquier análisis estadístico —ya sea en medicina, psicología, economía o ciencia de datos—…

1 semana ago

¿Está concentrado el MSCI World? Un análisis con Gini, Lorenz y leyes de potencia

El MSCI World Index suele presentarse como “la ventana al mundo” para quienes invierten en…

1 semana ago

Curiosidad: La maldición de la dimensionalidad, o por qué añadir más datos puede empeorar tu modelo

En el mundo del análisis de datos solemos escuchar una idea poderosa: cuantos más datos,…

2 semanas ago

Error npm ERR! code EACCES al instalar paquetes en Node.js: Cómo solucionarlo paso a paso

¿Te has encontrado con este error al intentar instalar paquetes con npm? npm ERR! code…

2 semanas ago

This website uses cookies.