Comprensiones de Python

Las Comprensiones de Listas son un tipo especial de sintaxis que nos permite crear listas a partir de otras listas, y son increíblemente útiles cuando se trabaja con números y con uno o dos niveles de bucles for anidados.

Lea Comprensiones de Python: Una introducción paso a paso para una introducción más profunda.

Comprensión de listas

Así es como creamos una nueva lista a partir de una colección existente con un Bucle For:

# Enfoque tradicional: crear lista usando un bucle for
names = ['Charles', 'Susan', 'Patrick', 'George']

new_list = []
for n in names:
    new_list.append(n)

new_list

['Charles', 'Susan', 'Patrick', 'George']

Y así es como hacemos lo mismo con una Comprensión de Listas:

# Comprensión de listas: forma concisa de crear una nueva lista
# Sintaxis: [expresión for elemento in iterable]
names = ['Charles', 'Susan', 'Patrick', 'George']

new_list = [n for n in names]  # Crear lista con todos los nombres
new_list

['Charles', 'Susan', 'Patrick', 'George']

Podemos hacer lo mismo con números:

# Comprensión de lista anidada: crear tuplas a partir de dos rangos
# Equivalente a bucles for anidados
n = [(a, b) for a in range(1, 3) for b in range(1, 3)]
n

[(1, 1), (1, 2), (2, 1), (2, 2)]

Añadir condicionales

Si queremos que new_list contenga solo los nombres que comienzan con C, con un bucle for, lo haríamos así:

# Enfoque tradicional: filtrar con condición if
names = ['Charles', 'Susan', 'Patrick', 'George', 'Carol']

new_list = []
for n in names:
    if n.startswith('C'):  # Filtrar nombres que comienzan con 'C'
        new_list.append(n)

print(new_list)

['Charles', 'Carol']

En una Comprensión de Listas, añadimos la sentencia if al final:

# Comprensión de listas con condición: filtrar elementos
# Sintaxis: [expresión for elemento in iterable if condición]
new_list = [n for n in names if n.startswith('C')]
print(new_list)

['Charles', 'Carol']

Para usar una sentencia if-else en una Comprensión de Listas:

# Comprensión de listas con if-else: expresión condicional
# Sintaxis: [expresión_si_verdadero if condición else expresión_si_falso for elemento in iterable]
nums = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
new_list = [num*2 if num % 2 == 0 else num for num in nums]  # Duplicar números pares
print(new_list)

[1, 4, 3, 8, 5, 12]

Comprensión de conjuntos

# Comprensión de conjuntos: crear un conjunto usando sintaxis de comprensión
# Sintaxis: {expresión for elemento in iterable}
b = {"abc", "def"}
{s.upper() for s in b}  # Convertir todas las cadenas a mayúsculas

{"ABC", "DEF"}

Comprensión de diccionarios

# Comprensión de diccionarios: intercambiar claves y valores
# Sintaxis: {expresión_clave: expresión_valor for elemento in iterable}
c = {'name': 'Pooka', 'age': 5}
{v: k for k, v in c.items()}  # Invertir pares clave-valor

{'Pooka': 'name', 5: 'age'}

Se puede generar una comprensión de listas a partir de un diccionario:

# Comprensión de listas a partir de un diccionario: crear cadenas formateadas
c = {'name': 'Pooka', 'age': 5}
["{}:{}".format(k.upper(), v) for k, v in c.items()]  # Formatear como "CLAVE:valor"

['NAME:Pooka', 'AGE:5']

Enlaces relevantes

• Comprensiones de Python: Una introducción paso a paso
• Listas y Tuplas de Python
• Conjuntos de Python
• Diccionarios de Python
• Conjuntos de Python: Qué, Por qué y Cómo
• Publicación del Blog sobre Tipos de Datos de Python