De principiante a experto: Domina las comprehensions de listas, diccionarios y sets en Python

He diseñado este tutorial para que los desarrolladores avancen desde el nivel básico hasta la experticia en el uso de comprehensions. A lo largo del artículo, exploraremos las comprehensions de listas, diccionarios y sets, incluyendo ejemplos prácticos, errores comunes y soluciones.

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1. Fundamentos: ¿Qué son las comprehensions y por qué usarlas?

Las comprehensions son una forma eficiente de crear estructuras de datos en Python, como listas, diccionarios y sets, a partir de otros datos. La sintaxis básica es la siguiente:

python

comprehension = [expression for variable in iterable]

Donde:

• expression es el valor que se asigna a cada elemento.
• variable es el nombre del iterador.
• iterable es la fuente de los elementos.

Ventajas de usar comprehensions:
✅ Más legibles que los bucles tradicionales.
✅ Más eficientes en términos de rendimiento.
✅ Ideales para procesar grandes volúmenes de datos.

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2. List comprehensions: desde básicas hasta anidadas

Las list comprehensions son una de las formas más comunes de utilizar comprehensions. Veamos algunos ejemplos:

Ejemplo básico

python

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared_numbers = [x**2 for x in numbers]
print(squared_numbers)  # Output: [1, 4, 9, 16, 25]

Con condición

python

fruits = ['apple', 'banana', 'cherry']
long_fruits = [fruit for fruit in fruits if len(fruit) > 5]
print(long_fruits)  # Output: ['banana', 'cherry']

Anidadas

python

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared_numbers = [[x**2 for x in numbers] for _ in range(3)]
print(squared_numbers)  # Output: [[1, 4, 9, 16, 25], [1, 4, 9, 16, 25], [1, 4, 9, 16, 25]]

Ejercicio práctico

Encuentra la raíz cuadrada de los números pares en la lista.

Solución:

python

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared_numbers = [x**0.5 for x in numbers if x % 2 == 0]
print(squared_numbers)  # Output: [1.4142135623730951, 2.0]

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3. Dictionary comprehensions con casos prácticos

Las dictionary comprehensions se utilizan para crear diccionarios de manera concisa.

Ejemplo básico

python

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared_dict = {x: x**2 for x in numbers}
print(squared_dict)  # Output: {1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25}

Con condición

python

students = [('John', 20), ('Jane', 21), ('Bob', 22)]
age_dict = {name: age for name, age in students if age >= 21}
print(age_dict)  # Output: {'Jane': 21, 'Bob': 22}

Ejercicio práctico

Crea un diccionario que relacione los nombres de los meses con su número correspondiente.

Solución:

python

months = ['January', 'February', 'March']
month_dict = {month: i for i, month in enumerate(months, start=1)}
print(month_dict)  # Output: {'January': 1, 'February': 2, 'March': 3}

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4. Set comprehensions y cuándo aplicarlas

Los sets son colecciones sin elementos duplicados. Las set comprehensions permiten crearlos de manera eficiente.

Ejemplo básico

python

numbers = [1, 2, 2, 3, 4]
unique_numbers = {x for x in numbers}
print(unique_numbers)  # Output: {1, 2, 3, 4}

Con condición

python

fruits = ['apple', 'banana', 'apple', 'cherry']
unique_fruits = {fruit for fruit in fruits if fruit != 'apple'}
print(unique_fruits)  # Output: {'banana', 'cherry'}

Ejercicio práctico

Encuentra los números que están entre 2 y 4 (inclusive).

Solución:

python

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
unique_numbers = {x for x in numbers if 2 <= x <= 4}
print(unique_numbers)  # Output: {2, 3, 4}

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5. Comparación de rendimiento vs loops tradicionales

Las comprehensions suelen ser más rápidas que los bucles tradicionales. Veamos un ejemplo:

python

import timeit

numbers = list(range(10000))

def comprehension(numbers):
    return [x**2 for x in numbers]

def loop(numbers):
    result = []
    for x in numbers:
        result.append(x**2)
    return result

comprehension_time = timeit.timeit(lambda: comprehension(numbers), number=1000)
loop_time = timeit.timeit(lambda: loop(numbers), number=1000)

print(f"Comprehension time: {comprehension_time:.6f} seconds")
print(f"Loop time: {loop_time:.6f} seconds")

# Output típico:
# Comprehension time: 1.342222 seconds
# Loop time: 2.541111 seconds

Ejercicio práctico

Calcula la suma total de los elementos en el resultado de elevar al cuadrado una lista de números.

Solución:

python

total_sum = sum(result)
print(total_sum)  # Output: 49001005000

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6. Patrones avanzados y técnicas pro

Técnicas avanzadas

• Usando zip y map para comprehensions más complejas.
• Funciones lambda dentro de comprehensions.
• Comprehensions anidadas para estructuras de datos profundas.

Ejercicio práctico

Dada una lista de tuplas, calcula la suma total de las dos columnas después de elevar cada número al cuadrado.

Solución:

python

numbers = [(1, 2), (3, 4), (5, 6)]
squared_numbers = [[x**2 for x in pair] for pair in numbers]
total_sum = sum(sum(pair) for pair in squared_numbers)
print(total_sum)  # Output: 91

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Resumen final (Cheat Sheet)

Tipo de Comprehension	Sintaxis Básica	Ejemplo
List Comprehension	[x for x in iterable]	[x*2 for x in range(5)] → [0, 2, 4, 6, 8]
Dict Comprehension	{k:v for k,v in iterable}	{x: x**2 for x in [1,2,3]} → {1:1, 2:4, 3:9}
Set Comprehension	{x for x in iterable}	{x%3 for x in [1,2,3,4]} → {0, 1, 2}

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Conclusión

Las comprehensions son una herramienta poderosa en Python que mejora la legibilidad y eficiencia del código. Con este conocimiento, estarás preparado para aplicarlas en tus proyectos y optimizar tu código.

¡Espero que este artículo te haya sido útil! Si tienes dudas, déjalas en los comentarios. 🚀