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- 01Preparar el entorno (lo que necesitas)
- 02Variables y print()
- 03Condicionales (sentencias if)
- 04Bucles (sentencias for)
- 05Tu primera función
- 06Trabajar con listas
- 07Trabajar con diccionarios (dict)
- 08Bucles (sentencias while)
- 09Trabajar con cadenas de texto
- 10Introducción a las clases (programación orientada a objetos)
- 11Gestión de errores (try...except)
- 12Comprensiones de lista
- 13Generadores y yield
- 14Fundamentos del manejo de archivos
- 15La sentencia match (el switch de Python)
- 16La expresión condicional (operador ternario)
- 17Herencia (extender una clase)
- 18Escribir comentarios
- 19Operadores lógicos (and, or, not)
- 20Constantes (valores que se acuerda no cambiar)
- 21Dividir y unir cadenas (split, join)
- 22Escribir código seguro frente a None
- 23Buscar en una lista (in y encontrar la primera coincidencia)
- 24Transformar una lista con map()
- 25Listas bidimensionales (datos en forma de tabla)
- 26Crear una clase de excepción propia
- 27Argumentos por defecto (valores iniciales de los parámetros)
- 28Trabajar con conjuntos (set)
- 29Comprobar con assert (tu primer paso hacia las pruebas)
- 30Funciones de orden superior (pasar una función como argumento)
- 31Pilas y colas (estructuras de datos básicas)
- 32Fundamentos de la conversión de tipos
- 33Introducción a las expresiones regulares
- 34El algoritmo de búsqueda binaria
- 35Construir un cifrado César (desplazar letras)
- 36Entender cómo funciona la ordenación de burbuja
- 37Construir y mostrar fechas (año, mes y día)
- 38Escribir varios casos de prueba juntos
- 39Acelerar cálculos con memoización (caché)
- 40Normalizar cadenas (strip, unificar mayúsculas)
- 41Copia superficial frente a copia profunda
- 42Fundamentos de Enum (tipos enumerados)
- 43Aplanar una lista
- 44Invertir una cadena y detectar palíndromos
- 45Emparejar dos listas (la operación zip)
- 46Redondear números (floor, ceil, round)
- 47Cadenas de varias líneas (comillas triples)
- 48Funciones que devuelven varios valores (tuplas)
- 49Calcular el MCD y el MCM (algoritmo de Euclides)
- 50Dar formato a números (rellenar dígitos, decimales)
- 51Lógica de limpieza con try/except/finally
- 52Escribir funciones que no dependen del tipo
- 53Fundamentos de la sentencia with (gestores de contexto)
- 54Generar números aleatorios
- 55Operadores a nivel de bits (AND, OR, XOR, desplazamientos)
- 56Variables de clase y fundamentos de @staticmethod
- 57Esperar un tiempo determinado (time.sleep)
- 58Cuidado con los errores de redondeo en coma flotante
- 59Fundamentos de las anotaciones de tipo
- 60FizzBuzz (el ejercicio clásico)
- 61Comprobar si un número es primo
- 62Operaciones con conjuntos (unión, intersección, diferencia)
- 63Convertir entre bases numéricas (binario, hexadecimal)
- 64Comprobar si los paréntesis están equilibrados (aplicación de pilas)
- 65Comprobar si dos palabras son anagramas
- 66Comprobar si un año es bisiesto
- 67Convertir temperaturas (Celsius a Fahrenheit)
- 68Descomposición en factores primos
- 69[Aplicado] Construye una herramienta de cuentas domésticas
Comprensiones de lista
En esta lección verás las comprensiones de lista, una forma muy propia de Python de construir una lista en una sola línea sin escribir un bucle for. Está pensada para quien busca «tutorial de comprensión de listas en Python».
Una comprensión de lista es un modismo de Python que construye una lista sin un bucle for explícito, todo en una línea. Se escribe como [expresión for variable in lista if condición] y te permite recoger solo los elementos que cumplen una condición, o transformar cada elemento. Al principio puede costar un poco leerla, pero una vez te acostumbras expresa la misma intención de forma mucho más concisa que un for de varias líneas.
El código de ejemplo usa [n for n in nums if n % 2 == 0] para quedarse solo con los números pares, y [n ** 2 for n in nums] para construir una lista con cada elemento al cuadrado. Escribir la misma lógica con un for normal exigiría crear antes una lista vacía y llamar repetidamente a .append(); la comprensión lo expresa en una sola línea.
Un error habitual al empezar es meter demasiada lógica en una comprensión, con lo que resulta más difícil de leer en vez de más fácil. Si una comprensión se vuelve demasiado densa, se vuelve contraproducente: no dudes en volver a un for normal en cuanto empiecen a acumularse condiciones o anidamientos.
Las comprensiones de lista son uno de los modismos más característicos y queridos de Python, y aparecen constantemente en código real: preparar datos para un análisis, reorganizar la respuesta de una API… Manejarlas con soltura también te hará entender mucho más rápido el código Python de otras personas.
💡 El motor de Python puede tardar unos segundos en cargarse la primera vez que ejecutas código.
