• 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: identificar el sistema operativo en Python

Truco

septiembre 30, 2022 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: < 1 minuto

Cuando en nuestro programa de Python se usan llamadas al sistema operativo, como ejecutar un comando de terminal, puede ser necesario saber sobre qué sistema operativo se está ejecutando el programa. Pudiendo de esta manera adaptar el código a cada uno de los casos. Para lo que se puede recurrir al módulo platform, un componente con el que se puede obtener el sistema operativo en Python y más información como la versión.

Obtener el sistema operativo en Python con platform

El módulo platform dispone de la función system() con la que se puede obtener una cadena de texto con el nombre del sistema operativo. Los posibles valores que se pueden obtener de esta función son: ‘Linux’, ‘Darwin’ (macOS), ‘Java’, ‘Windows’ o una cadena en blando si no se puede identificar el sistema operativo sobre el que se está trabajando. Así, para saber si el programa se está ejecutando en Windows solamente se tiene que ejecutar el siguiente código

import platform

platform.system() == 'Windows'

Obtener información adicional sobre el sistema

Además de la función system() existen otras con las que se puede obtener información adicional sobre el ordenador sobre el que se está trabajando. La función release() permite obtener la versión sobre la que se está trabajando. Por otro lado, la función machine() informa del tipo de procesador.

Shallow copy vs Deep copy en Python: la mutación inesperada
En Analytics Lane
Shallow copy vs Deep copy en Python: la mutación inesperada

Conclusiones

En esta entrada se ha visto cómo se puede identificar el sistema operativo en Python gracias a las funciones del módulo platform.

Imagen de Theodor Moise en Pixabay

¿Te ha parecido de utilidad el contenido?

¡Puntúalo entre una y cinco estrellas!

Puntuación promedio 0 / 5. Votos emitidos: 0

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

  • Shallow copy vs Deep copy en Python: la mutación inesperada
  • Cómo Proyectar Cuándo Alcanzarás la Independencia Financiera
  • Cómo Saber si una Diferencia Significativa es Importante
  • Curiosidad: “Wi-Fi” no significa “Wireless Fidelity”
  • Cómo Elegir el Test de Hipótesis Correcto para tus Datos
  • Qué significa realmente “calidad de datos”
  • Cómo Detectar Pseudo-IDs y Data Leakage en el Constructor de Scorecards
  • Tuplas vs Listas en Python: parecen lo mismo, pero no
  • == vs is en Python: la diferencia que causa bugs misteriosos

Publicidad

Publicado en: Python Etiquetado como: 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

Curiosidad: “Wi-Fi” no significa “Wireless Fidelity”

noviembre 12, 2026 Por Daniel Rodríguez

Shallow copy vs Deep copy en Python: la mutación inesperada

noviembre 10, 2026 Por Daniel Rodríguez

Cómo Saber si una Diferencia Significativa es Importante

noviembre 5, 2026 Por Daniel Rodríguez

Publicidad

Es tendencia

  • Seleccionar la opción para compactar la base de datos en Microsoft SQL Server Manager Studio Reducir el tamaño en SQL Server de una base de datos publicado el febrero 10, 2023 | en Herramientas
  • Codificación JSON Archivos JSON con Python: lectura y escritura publicado el julio 16, 2018 | en Python
  • Histograma generado para el conjunto de datos con la selección automática del número de bins Calcular el número óptimo de bins para un histograma publicado el febrero 25, 2022 | en Ciencia de datos
  • Gráficos de barras en Matplotlib publicado el julio 5, 2022 | en Python
  • Buscar en Excel con dos o más criterios publicado el septiembre 7, 2022 | en Herramientas

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 Curiosidad: La Paradoja de Simpson, o por qué no siempre debes fiarte de los promedios
  • Hatepi en Curiosidad: La Paradoja de Simpson, o por qué no siempre debes fiarte de los promedios
  • 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

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