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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
Copia superficial frente a copia profunda
En esta lección verás la diferencia entre copia superficial y copia profunda, para evitar fallos inesperados al duplicar listas y diccionarios. Está pensada para quien busca «copia superficial y profunda en Python» o «copy y deepcopy en Python».
Una copia superficial duplica solo el contenedor más externo, mientras que los objetos anidados de dentro siguen compartidos con el original. Una copia profunda lo duplica todo hasta el fondo, así que cambiar la copia nunca afecta al original. .copy() hace una copia superficial; copy.deepcopy() hace una copia profunda.
El código de ejemplo hace una copia superficial de un diccionario, original, en shallow con .copy(), y puedes ver que modificar la parte anidada (direccion["ciudad"]) cambia también el original. En cambio, modificar una copia profunda hecha con copy.deepcopy(original) no afecta en nada a los datos originales.
«Hice una copia, pero por alguna razón el original también cambió» es un fallo clásico de principiante que ocurre justamente porque no se entiende esta distinción. Esta diferencia importa sobre todo al trabajar con datos que tienen «contenedores dentro de contenedores», como listas o diccionarios anidados.
En el desarrollo real, elegir bien el tipo de copia importa, por ejemplo, cuando editas temporalmente lo introducido en un formulario pero quieres conservar los datos originales. Las aplicaciones que gestionan mucho estado necesitan especialmente entender esta distinción.
💡 El motor de Python puede tardar unos segundos en cargarse la primera vez que ejecutas código.