Listas

Las listas permiten almacenar objetos mediante un orden definido y con posibilidad de duplicados. Las listas son estructuras de datos mutables, lo que significa que podemos añadir, eliminar o modificar sus elementos. 1

Creando listas

Una lista está compuesta por cero o más elementos. En Python debemos escribir estos elementos separados por comas y dentro de corchetes. Veamos algunos ejemplos de listas:

>>> empty_list = []

>>> languages = ['Python', 'Ruby', 'Javascript']

>>> fibonacci = [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13]

>>> data = ['Tenerife', {'cielo': 'limpio', 'temp': 24}, 3718, (28.2933947, -16.5226597)]

Nota

Una lista puede contener tipos de datos heterogéneos, lo que la hace una estructura de datos muy versátil.

Ejecución paso a paso a través de Python Tutor:

Conversión

Para convertir otros tipos de datos en una lista podemos usar la función list():

>>> # conversión desde una cadena de texto
>>> list('Python')
['P', 'y', 't', 'h', 'o', 'n']

Si nos fijamos en lo que ha pasado, al convertir la cadena de texto Python se ha creado una lista con 6 elementos, donde cada uno de ellos representa un caracter de la cadena. Podemos extender este comportamiento a cualquier otro tipo de datos que permita ser iterado (iterables).

Lista vacía

Existe una manera particular de usar list() y es no pasarle ningún argumento. En este caso estaremos queriendo convertir el «vacío» en una lista, con lo que obtendremos una lista vacía:

>>> list()
[]

Truco

Para crear una lista vacía, se suele recomendar el uso de [] frente a list(), no sólo por ser más pitónico sino por tener (en promedio) un mejor rendimiento en tiempos de ejecución.

Operaciones con listas

Obtener un elemento

Igual que en el caso de las cadenas de texto, podemos obtener un elemento de una lista a través del índice (lugar) que ocupa. Veamos un ejemplo:

>>> shopping = ['Agua', 'Huevos', 'Aceite']

>>> shopping[0]
'Agua'

>>> shopping[1]
'Huevos'

>>> shopping[2]
'Aceite'

>>> shopping[-1]  # acceso con índice negativo
'Aceite'

El índice que usemos para acceder a los elementos de una lista tiene que estar comprendido entre los límites de la misma. Si usamos un índice antes del comienzo o después del final obtendremos un error (excepción):

>>> shopping = ['Agua', 'Huevos', 'Aceite']

>>> shopping[3]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: list index out of range

>>> shopping[-5]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: list index out of range

Trocear una lista

El troceado de listas funciona de manera totalmente análoga al troceado de cadenas. Veamos algunos ejemplos:

>>> shopping = ['Agua', 'Huevos', 'Aceite', 'Sal', 'Limón']

>>> shopping[0:3]
['Agua', 'Huevos', 'Aceite']

>>> shopping[:3]
['Agua', 'Huevos', 'Aceite']

>>> shopping[2:4]
['Aceite', 'Sal']

>>> shopping[-1:-4:-1]
['Limón', 'Sal', 'Aceite']

>>> # Equivale a invertir la lista
>>> shopping[::-1]
['Limón', 'Sal', 'Aceite', 'Huevos', 'Agua']

En el troceado de listas, a diferencia de lo que ocurre al obtener elementos, no debemos preocuparnos por acceder a índices inválidos (fuera de rango) ya que Python los restringirá a los límites de la lista:

>>> shopping
['Agua', 'Huevos', 'Aceite', 'Sal', 'Limón']

>>> shopping[10:]
[]

>>> shopping[-100:2]
['Agua', 'Huevos']

>>> shopping[2:100]
['Aceite', 'Sal', 'Limón']

Importante

Ninguna de las operaciones anteriores modifican la lista original, simplemente devuelven una lista nueva.

Invertir una lista

Python nos ofrece, al menos, tres mecanismos para invertir los elementos de una lista:

Conservando la lista original:

Mediante troceado de listas con step negativo:

>>> shopping
['Agua', 'Huevos', 'Aceite', 'Sal', 'Limón']

>>> shopping[::-1]
['Limón', 'Sal', 'Aceite', 'Huevos', 'Agua']

Conservando la lista original:

Mediante la función reversed():

>>> shopping
['Agua', 'Huevos', 'Aceite', 'Sal', 'Limón']

>>> list(reversed(shopping))
['Limón', 'Sal', 'Aceite', 'Huevos', 'Agua']

Modificando la lista original:

Utilizando la función reverse() (nótese que es sin «d» al final):

>>> shopping
['Agua', 'Huevos', 'Aceite', 'Sal', 'Limón']

>>> shopping.reverse()

>>> shopping
['Limón', 'Sal', 'Aceite', 'Huevos', 'Agua']

Añadir al final de la lista

Una de las operaciones más utilizadas en listas es añadir elementos al final de las mismas. Para ello Python nos ofrece la función append(). Se trata de un método destructivo que modifica la lista original:

>>> shopping = ['Agua', 'Huevos', 'Aceite']

>>> shopping.append('Atún')

>>> shopping
['Agua', 'Huevos', 'Aceite', 'Atún']

Creando desde vacío

Una forma muy habitual de trabajar con listas es empezar con una vacía e ir añadiendo elementos poco a poco. Se podría hablar de un patrón creación.

Supongamos un ejemplo en el que queremos construir una lista con los números pares del 1 al 20:

>>> even_numbers = []

>>> for i in range(20):
...     if i % 2 == 0:
...         even_numbers.append(i)
...

>>> even_numbers
[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]

Ejecución paso a paso a través de Python Tutor:

Añadir en cualquier posición de una lista

Ya hemos visto cómo añadir elementos al final de una lista. Sin embargo, Python ofrece una función insert() que vendría a ser una generalización de la anterior, para incorporar elementos en cualquier posición. Simplemente debemos especificar el índice de inserción y el elemento en cuestión. También se trata de una función destructiva 2:

>>> shopping = ['Agua', 'Huevos', 'Aceite']

>>> shopping.insert(1, 'Jamón')

>>> shopping
['Agua', 'Jamón', 'Huevos', 'Aceite']

>>> shopping.insert(3, 'Queso')

>>> shopping
['Agua', 'Jamón', 'Huevos', 'Queso', 'Aceite']

Nota

El índice que especificamos en la función insert() lo podemos intepretar como la posición delante (a la izquierda) de la cual vamos a colocar el nuevo valor en la lista.

Al igual que ocurría con el troceado de listas, en este tipo de inserciones no obtendremos un error si especificamos índices fuera de los límites de la lista. Estos se ajustarán al principio o al final en función del valor que indiquemos:

>>> shopping = ['Agua', 'Huevos', 'Aceite']

>>> shopping.insert(100, 'Mermelada')

>>> shopping
['Agua', 'Huevos', 'Aceite', 'Mermelada']

>>> shopping.insert(-100, 'Arroz')

>>> shopping
['Arroz', 'Agua', 'Huevos', 'Aceite', 'Mermelada']

Consejo

Aunque es posible utilizar insert() para añadir elementos al final de una lista, siempre se recomienda usar append() por su mayor legibilidad:

>>> values = [1, 2, 3]
>>> values.append(4)
>>> values
[1, 2, 3, 4]

>>> values = [1, 2, 3]
>>> values.insert(len(values), 4)  # don't do it!
>>> values
[1, 2, 3, 4]

Repetir elementos

Al igual que con las cadenas de texto, el operador * nos permite repetir los elementos de una lista:

>>> shopping = ['Agua', 'Huevos', 'Aceite']

>>> shopping * 3
['Agua',
 'Huevos',
 'Aceite',
 'Agua',
 'Huevos',
 'Aceite',
 'Agua',
 'Huevos',
 'Aceite']

Combinar listas

Python nos ofrece dos aproximaciones para combinar listas:

Conservando la lista original:

Mediante el operador + o +=:

>>> shopping = ['Agua', 'Huevos', 'Aceite']
>>> fruitshop = ['Naranja', 'Manzana', 'Piña']

>>> shopping + fruitshop
['Agua', 'Huevos', 'Aceite', 'Naranja', 'Manzana', 'Piña']

Modificando la lista original:

Mediante la función extend():

>>> shopping = ['Agua', 'Huevos', 'Aceite']
>>> fruitshop = ['Naranja', 'Manzana', 'Piña']

>>> shopping.extend(fruitshop)

>>> shopping
['Agua', 'Huevos', 'Aceite', 'Naranja', 'Manzana', 'Piña']

Hay que tener en cuenta que extend() funciona adecuadamente si pasamos una lista como argumento. En otro caso, quizás los resultados no sean los esperados. Veamos un ejemplo:

>>> shopping = ['Agua', 'Huevos', 'Aceite']

>>> shopping.extend('Limón')

>>> shopping
['Agua', 'Huevos', 'Aceite', 'L', 'i', 'm', 'ó', 'n']

El motivo es que extend() «recorre» (o itera) sobre cada uno de los elementos del objeto en cuestión. En el caso anterior, al ser una cadena de texto, está formada por caracteres. De ahí el resultado que obtenemos.

Se podría pensar en el uso de append() para combinar listas. La realidad es que no funciona exactamente como esperamos; la segunda lista se añadiría como una sublista de la principal:

>>> shopping = ['Agua', 'Huevos', 'Aceite']

>>> fruitshop = ['Naranja', 'Manzana', 'Piña']

>>> shopping.append(fruitshop)

>>> shopping
['Agua', 'Huevos', 'Aceite', ['Naranja', 'Manzana', 'Piña']]

Modificar una lista

Del mismo modo que se accede a un elemento utilizando su índice, también podemos modificarlo:

>>> shopping = ['Agua', 'Huevos', 'Aceite']

>>> shopping[0]
'Agua'

>>> shopping[0] = 'Jugo'

>>> shopping
['Jugo', 'Huevos', 'Aceite']

En el caso de acceder a un índice no válido de la lista, incluso para modificar, obtendremos un error:

>>> shopping[100] = 'Chocolate'
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: list assignment index out of range

Modificar con troceado

No sólo es posible modificar un elemento de cada vez, sino que podemos asignar valores a trozos de una lista:

>>> shopping = ['Agua', 'Huevos', 'Aceite', 'Sal', 'Limón']

>>> shopping[1:4]
['Huevos', 'Aceite', 'Sal']

>>> shopping[1:4] = ['Atún', 'Pasta']

>>> shopping
['Agua', 'Atún', 'Pasta', 'Limón']

Nota

La lista que asignamos no necesariamente debe tener la misma longitud que el trozo que sustituimos.

Borrar elementos

Python nos ofrece, al menos, cuatro formas para borrar elementos en una lista:

Por su índice:

Mediante la función del():

>>> shopping = ['Agua', 'Huevos', 'Aceite', 'Sal', 'Limón']

>>> del(shopping[3])

>>> shopping
['Agua', 'Huevos', 'Aceite', 'Limón']

Por su valor:

Mediante la función remove():

>>> shopping = ['Agua', 'Huevos', 'Aceite', 'Sal', 'Limón']

>>> shopping.remove('Sal')

>>> shopping
['Agua', 'Huevos', 'Aceite', 'Limón']

Advertencia

Si existen valores duplicados, la función remove() sólo borrará la primera ocurrencia.

Por su índice (con extracción):

Las dos funciones anteriores del() y remove() efectivamente borran el elemento indicado de la lista, pero no «devuelven» 3 nada. Sin embargo, Python nos ofrece la función pop() que además de borrar, nos «recupera» el elemento; algo así como una extracción. Lo podemos ver como una combinación de acceso + borrado:

>>> shopping = ['Agua', 'Huevos', 'Aceite', 'Sal', 'Limón']

>>> shopping.pop()
'Limón'

>>> shopping
['Agua', 'Huevos', 'Aceite', 'Sal']

>>> shopping.pop(2)
'Aceite'

>>> shopping
['Agua', 'Huevos', 'Sal']

Nota

Si usamos la función pop() sin pasarle ningún argumento, por defecto usará el índice -1, es decir, el último elemento de la lista. Pero también podemos indicarle el índice del elemento a extraer.

Por su rango:

Mediante troceado de listas:

>>> shopping = ['Agua', 'Huevos', 'Aceite', 'Sal', 'Limón']

>>> shopping[1:4] = []

>>> shopping
['Agua', 'Limón']

Borrado completo de la lista

Python nos ofrece, al menos, dos formas para borrar una lista por completo:

1. Utilizando la función clear():

   >>> shopping = ['Agua', 'Huevos', 'Aceite', 'Sal', 'Limón']
   
   >>> shopping.clear()  # Borrado in-situ
   
   >>> shopping
   []
   

2. «Reinicializando» la lista a vacío con []:

   >>> shopping = ['Agua', 'Huevos', 'Aceite', 'Sal', 'Limón']
   
   >>> shopping = []  # Nueva zona de memoria
   
   >>> shopping
   []
   

Nota

La diferencia entre ambos métodos tiene que ver con cuestiones internas de gestión de memoria y de rendimiento.

Encontrar un elemento

Si queremos descubrir el índice que corresponde a un determinado valor dentro la lista podemos usar la función index() para ello:

>>> shopping = ['Agua', 'Huevos', 'Aceite', 'Sal', 'Limón']

>>> shopping.index('Huevos')
1

Tener en cuenta que si el elemento que buscamos no está en la lista, obtendremos un error:

>>> shopping = ['Agua', 'Huevos', 'Aceite', 'Sal', 'Limón']

>>> shopping.index('Pollo')
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: 'Pollo' is not in list

Nota

Si buscamos un valor que existe más de una vez en una lista, la función index() sólo nos devolverá el índice de la primera ocurrencia.

Pertenencia de un elemento

Si queremos comprobar la existencia de un determinado elemento en una lista, podríamos buscar su índice, pero la forma pitónica de hacerlo es utilizar el operador in:

>>> shopping = ['Agua', 'Huevos', 'Aceite', 'Sal', 'Limón']

>>> 'Aceite' in shopping
True

>>> 'Pollo' in shopping
False

Nota

El operador in siempre devuelve un valor booleano, es decir, verdadero o falso.

Ejercicio

Determine si una cadena de texto dada es un isograma, es decir, no se repite ninguna letra.

Ejemplos válidos de isogramas:

• lumberjacks

• background

• downstream

• six-year-old

Solución: isogram.py

Número de ocurrencias

Para contar cuántas veces aparece un determinado valor dentro de una lista podemos usar la función count():

>>> sheldon_greeting = ['Penny', 'Penny', 'Penny']

>>> sheldon_greeting.count('Howard')
0

>>> sheldon_greeting.count('Penny')
3

Convertir lista a cadena de texto

Dada una lista, podemos convetirla a una cadena de texto, uniendo todos sus elementos mediante algún separador. Para ello hacemos uso de la función join() con la siguiente estructura:

Estructura de llamada a la función join()

>>> shopping = ['Agua', 'Huevos', 'Aceite', 'Sal', 'Limón']

>>> ','.join(shopping)
'Agua,Huevos,Aceite,Sal,Limón'

>>> ' '.join(shopping)
'Agua Huevos Aceite Sal Limón'

>>> '|'.join(shopping)
'Agua|Huevos|Aceite|Sal|Limón'

Hay que tener en cuenta que join() sólo funciona si todos sus elementos son cadenas de texto:

>>> ', '.join([1, 2, 3, 4, 5])
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: sequence item 0: expected str instance, int found

Truco

Esta función join() es realmente la opuesta a la de split() para dividir una cadena.

Ejercicio

Consiga la siguiente transformación:

12/31/20 ➡️ 31-12-2020

Solución: fixdate.py

Ordenar una lista

Python proporciona, al menos, dos formas de ordenar los elementos de una lista:

Conservando lista original:

Mediante la función sorted() que devuelve una nueva lista ordenada:

>>> shopping = ['Agua', 'Huevos', 'Aceite', 'Sal', 'Limón']

>>> sorted(shopping)
['Aceite', 'Agua', 'Huevos', 'Limón', 'Sal']

Modificando la lista original:

Mediante la función sort():

>>> shopping = ['Agua', 'Huevos', 'Aceite', 'Sal', 'Limón']

>>> shopping.sort()

>>> shopping
['Aceite', 'Agua', 'Huevos', 'Limón', 'Sal']

Ambos métodos admiten un parámetro «booleano» reverse para indicar si queremos que la ordenación se haga en sentido inverso:

>>> shopping = ['Agua', 'Huevos', 'Aceite', 'Sal', 'Limón']

>>> sorted(shopping, reverse=True)
['Sal', 'Limón', 'Huevos', 'Agua', 'Aceite']

Longitud de una lista

Podemos conocer el número de elementos que tiene una lista con la función len():

>>> shopping = ['Agua', 'Huevos', 'Aceite', 'Sal', 'Limón']

>>> len(shopping)
5

Iterar sobre una lista

Al igual que hemos visto con las cadenas de texto, también podemos iterar sobre los elementos de una lista utilizando la sentencia for:

>>> shopping = ['Agua', 'Huevos', 'Aceite', 'Sal', 'Limón']

>>> for product in shopping:
...     print(product)
...
Agua
Huevos
Aceite
Sal
Limón

Nota

También es posible usar la sentencia break en este tipo de bucles para abortar su ejecución en algún momento que nos interese.

Iterar usando enumeración

Hay veces que no sólo nos interesa «visitar» cada uno de los elementos de una lista, sino que también queremos saber su índice dentro de la misma. Para ello Python nos ofrece la función enumerate():

>>> shopping = ['Agua', 'Huevos', 'Aceite', 'Sal', 'Limón']

>>> for i, product in enumerate(shopping):
...     print(i, product)
...
0 Agua
1 Huevos
2 Aceite
3 Sal
4 Limón

Ejecución paso a paso a través de Python Tutor:

Iterar sobre múltiples listas

Python ofrece la posibilidad de iterar sobre múltiples listas en paralelo utilizando la función zip():

>>> shopping = ['Agua', 'Aceite', 'Arroz']
>>> details = ['mineral natural', 'de oliva virgen', 'basmati']

>>> for product, detail in zip(shopping, details):
...     print(product, detail)
...
Agua mineral natural
Aceite de oliva virgen
Arroz basmati

Ejecución paso a paso a través de Python Tutor:

Nota

En el caso de que las listas no tengan la misma longitud, la función zip() realiza la combinación hasta que se agota la lista más corta.

Dado que zip() produce un iterador, si queremos obtener una lista explícita con la combinación en paralelo de las listas, debemos construir dicha lista de la siguiente manera:

>>> shopping = ['Agua', 'Aceite', 'Arroz']
>>> details = ['mineral natural', 'de oliva virgen', 'basmati']

>>> list(zip(shopping, details))
[('Agua', 'mineral natural'),
 ('Aceite', 'de oliva virgen'),
 ('Arroz', 'basmati')]

Ejercicio

Dados dos vectores (listas) de la misma dimensión, utilice la función zip() para calcular su producto escalar.

Ejemplo

• Entrada:

  v1 = [4, 3, 8, 1]
  v2 = [9, 2, 7, 3]
  

• Salida: 101

\(v1 \times v2 = [4 \cdot 9 + 3 \cdot 2 + 8 \cdot 7 + 1 \cdot 3] = 101\)

Solución: vect_prod.py

Cuidado con las copias

Nivel intermedio

Las listas son estructuras de datos mutables y esta característica nos obliga a tener cuidado cuando realizamos copias de listas, ya que la modificación de una de ellas puede afectar a la otra.

Veamos un ejemplo sencillo:

>>> original_list = [4, 3, 7, 1]

>>> copy_list = original_list

>>> original_list[0] = 15

>>> original_list
[15, 3, 7, 1]

>>> copy_list
[15, 3, 7, 1]

Ejecución paso a paso a través de Python Tutor:

Nota

A través de Python Tutor se puede ver claramente el motivo de por qué ocurre esto. Dado que las variables «apuntan» a la misma zona de memoria, al modificar una de ellas, el cambio también se ve reflejado en la otra.

Una posible solución a este problema es hacer una «copia dura». Para ello Python proporciona la función copy():

>>> original_list = [4, 3, 7, 1]

>>> copy_list = original_list.copy()

>>> original_list[0] = 15

>>> original_list
[15, 3, 7, 1]

>>> copy_list
[4, 3, 7, 1]

Ejecución paso a paso a través de Python Tutor:

Truco

En el caso de que estemos trabajando con listas que contienen elementos mutables, debemos hacer uso de la función deepcopy() dentro del módulo copy de la librería estándar.

Veracidad múltiple

Si bien podemos usar sentencias condicionales para comprobar la veracidad de determinadas expresiones, Python nos ofrece dos funciones «built-in» con las que podemos evaluar si se cumplen todas las condiciones all() o si se cumple alguna condición any(). Estas funciones trabajan sobre iterables, y el caso más evidente es una lista.

Supongamos un ejemplo en el que queremos comprobar si una determinada palabra cumple las siguientes condiciones:

• Su longitud total es mayor que 4.

• Empieza por «p».

• Contiene, al menos, una «y».

Veamos la versión clásica:

>>> word = 'python'

>>> if len(word) > 4 and word.startswith('p') and word.count('y') >= 1:
...     print('Cool word!')
... else:
...     print('No thanks')
...
Cool word!

Veamos la versión con veracidad múltiple usando all(), donde se comprueba que se cumplan todas las expresiones:

>>> word = 'python'

>>> enough_length = len(word) > 4            # True
>>> right_beginning = word.startswith('p')   # True
>>> min_ys = word.count('y') >= 1            # True

>>> is_cool_word = all([enough_length, right_beginning, min_ys])

>>> if is_cool_word:
...     print('Cool word!')
... else:
...     print('No thanks')
...
Cool word!

Veamos la versión con veracidad múltiple usando any(), donde se comprueba que se cumpla alguna expresión:

>>> word = 'yeah'

>>> enough_length = len(word) > 4            # False
>>> right_beginning = word.startswith('p')   # False
>>> min_ys = word.count('y') >= 1            # True

>>> is_fine_word = any([enough_length, right_beginning, min_ys])

>>> if is_fine_word:
...     print('Fine word!')
... else:
...     print('No thanks')
...
Fine word!

Consejo

Este enfoque puede ser interesante cuando se manejan muchas condiciones o bien cuando queremos separar las condiciones y agruparlas en una única lista.

Listas por comprensión

Nivel intermedio

Las listas por comprensión establecen una técnica para crear listas de forma más compacta basándose en el concepto matemático de conjuntos definidos por comprensión.

Estructura de una lista por comprensión

En primer lugar veamos un ejemplo en el que convertimos una cadena de texto con valores numéricos en una lista con los mismos valores pero convertidos a enteros. En su versión clásica haríamos algo tal que así:

>>> values = '32,45,11,87,20,48'

>>> int_values = []

>>> for value in values.split(','):
...     int_value = int(value)
...     int_values.append(int_value)
...

>>> int_values
[32, 45, 11, 87, 20, 48]

Ahora veamos el código utilizando una lista por comprensión:

>>> values = '32,45,11,87,20,48'

>>> int_values = [int(value) for value in values.split(',')]

>>> int_values
[32, 45, 11, 87, 20, 48]

Condiciones en comprensiones

También existe la posibilidad de incluir condiciones en las listas por comprensión.

Continuando con el ejemplo anterior, supongamos que sólo queremos crear la lista con aquellos valores que empiecen por el dígito 4:

>>> values = '32,45,11,87,20,48'

>>> int_values = [int(v) for v in values.split(',') if v.startswith('4')]

>>> int_values
[45, 48]

Anidamiento en comprensiones

Nivel avanzado

En la iteración que usamos dentro de la lista por comprensión es posible usar bucles anidados.

Veamos un ejemplo en el que generamos todas las combinaciones de una serie de valores:

>>> values = '32,45,11,87,20,48'
>>> svalues = values.split(',')

>>> combinations = [f'{v1}x{v2}' for v1 in svalues for v2 in svalues]

>>> combinations
['32x32',
 '32x45',
 '32x11',
 '32x87',
 '32x20',
 '32x48',
 '45x32',
 '45x45',
 ...
 '48x45',
 '48x11',
 '48x87',
 '48x20',
 '48x48']

Consejo

Las listas por comprensión son una herramienta muy potente y nos ayuda en muchas ocasiones, pero hay que tener cuidado de no generar expresiones excesivamente complejas. En estos casos es mejor una aproximación clásica.

Ejercicio

Utilizando listas por comprensión, cree una lista que contenga el resultado de aplicar la función \(f(x) = 3x + 2\) para \(x \in [0, 20)\).

Salida esperada: [2, 5, 8, 11, 14, 17, 20, 23, 26, 29, 32, 35, 38, 41, 44, 47, 50, 53, 56, 59]

Solución: comprehension.py

sys.argv

Cuando queramos ejecutar un programa Python desde línea de comandos, tendremos la posibilidad de acceder a los argumentos de dicho programa. Para ello se utiliza una lista que la encontramos dentro del módulo sys y que se denomina argv:

Acceso a parámetros en línea de comandos

Veamos un ejemplo de código en el que simulamos el paso de parámetros recogido en la figura anterior:

get-args.py

import sys

filename = sys.argv[0]
arg1 = sys.argv[1]
arg2 = float(sys.argv[2])
arg3 = int(sys.argv[3])
arg4 = sys.argv[4]

print(f'{arg1=}')
print(f'{arg2=}')
print(f'{arg3=}')
print(f'{arg4=}')

Si lo ejecutamos obtenemos lo siguiente:

$ python3 get-args.py hello 99.9 55 "a nice arg"

arg1='hello'
arg2=99.9
arg3=55
arg4='a nice arg'

Funciones matemáticas

Python nos ofrece, entre otras 4, estas tres funciones matemáticas básicas que se pueden aplicar sobre listas.

Suma de todos los valores:

Mediante la función sum():

>>> data = [5, 3, 2, 8, 9, 1]
>>> sum(data)
28

Mínimo de todos los valores:

Mediante la función min():

>>> data = [5, 3, 2, 8, 9, 1]
>>> min(data)
1

Máximo de todos los valores:

Mediante la función max():

>>> data = [5, 3, 2, 8, 9, 1]
>>> max(data)
9

Ejercicio

Lea desde línea de comandos una serie de números y obtenga la media de dichos valores (muestre el resultado con 2 decimales).

La llamada se haría de la siguiente manera:

$ python3 avg.py 32 56 21 99 12 17

Plantilla de código para el programa:

import sys

# En values tendremos una lista con los valores (como strings)
values = sys.argv[1:]

# Su código debajo de aquí

Ejemplo

• Entrada: 32 56 21 99 12 17

• Salida: 39.50

Solución: avg.py

Listas de listas

Nivel intermedio

Como ya hemos visto en varias ocasiones, las listas son estructuras de datos que pueden contener elementos heterogéneos. Estos elementos pueden ser a su vez listas.

A continuación planteamos un ejemplo del mundo deportivo. Un equipo de fútbol suele tener una disposición en el campo organizada en líneas de jugadores. En aquella alineación con la que España ganó la copa del mundo en 2010 había una disposición 4-3-3 con los siguientes jugadores:

Lista de listas (como equipo de fútbol)

Veamos una posible representación de este equipo de fútbol usando una lista compuesta de listas. Primero definimos cada una de las líneas:

>>> goalkeeper = 'Casillas'
>>> defenders = ['Capdevila', 'Piqué', 'Puyol', 'Ramos']
>>> midfielders = ['Xabi', 'Busquets', 'X. Alonso']
>>> forwards = ['Iniesta', 'Villa', 'Pedro']

Y ahora las juntamos en una única lista:

>>> team = [goalkeeper, defenders, midfielders, forwards]

>>> team
['Casillas',
 ['Capdevila', 'Piqué', 'Puyol', 'Ramos'],
 ['Xabi', 'Busquets', 'X. Alonso'],
 ['Iniesta', 'Villa', 'Pedro']]

Podemos comprobar el acceso a distintos elementos:

>>> team[0]  # portero
'Casillas'

>>> team[1][0]  # lateral izquierdo
'Capdevila'

>>> team[2]  # centrocampistas
['Xabi', 'Busquets', 'X. Alonso']

>>> team[3][1]  # delantero centro
'Villa'

Ejercicio

Escriba un programa que permita multiplicar únicamente matrices de 2 filas por 2 columnas. Veamos un ejemplo concreto:

A = [[6, 4], [8, 9]]
B = [[3, 2], [1, 7]]

El producto \(\mathbb{P} = A \times B\) se calcula siguiendo la multiplicación de matrices tal y como se indica a continuación:

\[\begin{split}\mathbb{P} = \begin{pmatrix} 6_{[00]} & 4_{[01]}\\ 8_{[10]} & 9_{[11]} \end{pmatrix} \times \begin{pmatrix} 3_{[00]} & 2_{[01]}\\ 1_{[10]} & 7_{[11]} \end{pmatrix} =\\ \begin{pmatrix} 6 \cdot 3 + 4 \cdot 1 & 6 \cdot 2 + 4 \cdot 7\\ 8 \cdot 3 + 9 \cdot 1 & 8 \cdot 2 + 9 \cdot 7 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 22 & 40\\ 33 & 79 \end{pmatrix}\end{split}\]

Solución: matrix2x2.py

· Solución generalizada para matrices de cualquier dimensión: matrix.py

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EJERCICIOS DE REPASO

1. Escriba un programa en Python que acepte una lista de valores numéricos y obtenga su valor máximo sin utilizar la función «built-in» max() (solución).

   Entrada: [6, 3, 9, 2, 10, 31, 15, 7]

   Salida: 2

2. Escriba un programa en Python que acepte una lista y elimine sus elementos duplicados (solución).

   Entrada: [“this”, “is”, “a”, “real”, “real”, “real”, “story”]

   Salida: [“this”, “is”, “a”, “real”, “story”]

3. Escriba un programa en Python que acepte una lista – que puede contener sublistas (sólo en 1 nivel de anidamiento) – y genere otra lista «aplanada» (solución).

   Entrada: [0, 10, [20, 30], 40, 50, [60, 70, 80], [90, 100, 110, 120]]

   Salida: [0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 110, 120]

4. Escriba un programa en Python que acepte una lista y genere otra lista eliminando los elementos duplicados consecutivos (solución).

   Entrada: [0, 0, 1, 2, 3, 4, 4, 5, 6, 6, 6, 7, 8, 9, 4, 4]

   Salida: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 4]

5. Escriba un programa en Python que acepte una lista de listas representando una matriz numérica y compute la suma de los elementos de la diagonal principal (solución).

   Entrada: [[4, 6, 1], [2, 9, 3], [1, 7, 7]]

   Salida: 20

AMPLIAR CONOCIMIENTOS

• Linked Lists in Python: An Introduction

• Python Command Line Arguments

• Sorting Data With Python

• When to Use a List Comprehension in Python

• Using the Python zip() Function for Parallel Iteration

• Lists and Tuples in Python

• How to Use sorted() and sort() in Python

• Using List Comprehensions Effectively

1

Foto original de portada por Mike Arney en Unsplash.

2

Cuando hablamos de que una función/método es «destructiva/o» significa que modifica la lista (objeto) original, no que la destruye.

3

Más adelante veremos el comportamiento de las funciones. Devolver o retornar un valor es el resultado de aplicar una función.

4

Existen multitud de paquetes científicos en Python para trabajar con listas o vectores numéricos. Una de las más famosas es la librería Numpy.