En esta sección visualizaremos las diferentes estructuras de datos en Python para ayudar a comprender cómo se organizan y cómo se accede a los elementos.
Las listas son colecciones ordenadas y mutables de elementos:
Lista: mi_lista = [10, 20, 30, 40, 50] Índice 0 Valor: 10 Índice 1 Valor: 20 Índice 2 Valor: 30 Índice 3 Valor: 40 Índice 4 Valor: 50 Acceso a elementos mi_lista[0] = 10 mi_lista[2] = 30 mi_lista[1:3] = [20, 30] mi_lista[-1] = 50
Los diccionarios son colecciones no ordenadas de pares clave-valor:
Diccionario: mi_dict = {'nombre': 'Ana', 'edad': 25, 'ciudad': 'Madrid'} Par clave-valor 1 Clave: 'nombre' Valor: 'Ana' Par clave-valor 2 Clave: 'edad' Valor: 25 Par clave-valor 3 Clave: 'ciudad' Valor: 'Madrid' Acceso a elementos mi_dict['nombre'] = 'Ana' mi_dict['edad'] = 25 mi_dict.get('ciudad') = 'Madrid'
Las tuplas son colecciones ordenadas e inmutables de elementos:
Tupla: mi_tupla = (10, 'Hola', True, 3.14) Índice 0 Valor: 10 Índice 1 Valor: 'Hola' Índice 2 Valor: True Índice 3 Valor: 3.14 Inmutable Acceso a elementos mi_tupla[0] = 10 mi_tupla[1] = 'Hola' mi_tupla[0] = 20 # Error!
Los conjuntos son colecciones no ordenadas de elementos únicos:
Conjunto: mi_set = {10, 20, 30, 40} 10 20 30 40 Elementos únicos Operaciones comunes mi_set.add(50) mi_set.remove(10) 20 in mi_set # True mi_set.add(20) # No cambia
Este diagrama muestra una comparación de las principales características de las estructuras de datos en Python:
Estructuras de Datos en Python Lista Características:
Ordenada: Sí
Mutable: Sí
Indexable: Sí
Permite duplicados: Sí
Sintaxis: [ ]
Ejemplo: [1, 2, 3, 'hola']
Diccionario Características:
Ordenada: Sí (desde 3.7)
Mutable: Sí
Indexable: Por clave
Permite duplicados: No (claves)
Sintaxis: { : }
Ejemplo: {'a': 1, 'b': 2}
Tupla Características:
Ordenada: Sí
Mutable: No
Indexable: Sí
Permite duplicados: Sí
Sintaxis: ( )
Ejemplo: (1, 2, 3, 'hola')
Conjunto Características:
Ordenada: No
Mutable: Sí
Indexable: No
Permite duplicados: No
Sintaxis: { }
Ejemplo: {1, 2, 3, 'hola'}
Estos diagramas te ayudarán a visualizar cómo se organizan las diferentes estructuras de datos en Python y cómo interactuar con ellas.