Día 11 — List comprehension: listas potentes en una línea

Las list comprehensions son una característica distintiva de Python que permite crear listas de forma compacta y legible, sustituyendo bucles for tradicionales de varias líneas por una sola expresión. Además de ser más cortas, suelen ejecutarse más rápido que el equivalente con bucle explícito.

La sintaxis básica es [expresión for elemento in iterable], y se puede añadir una condición opcional al final con if para filtrar qué elementos se incluyen en el resultado final.

Código de ejemplo:

# Forma tradicional
cuadrados = []
for n in range(1, 6):
    cuadrados.append(n ** 2)

# Con list comprehension
cuadrados = [n ** 2 for n in range(1, 6)]
print(cuadrados)    # [1, 4, 9, 16, 25]

# Con condición
pares = [n for n in range(20) if n % 2 == 0]
print(pares)    # [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]

Día 10 — Funciones: código reutilizable con def

Una función es un bloque de código con nombre propio que puedes ejecutar (o "llamar") tantas veces como necesites, evitando así repetir lógica a lo largo de tu programa. Se define con la palabra clave def, seguida del nombre, los parámetros entre paréntesis y dos puntos.

Los parámetros pueden tener valores por defecto, lo que los convierte en opcionales al llamar a la función. La palabra clave return es la que permite que la función "devuelva" un resultado para que pueda usarse en otra parte del programa; si no se especifica, la función devuelve None por defecto.

Código de ejemplo:

def saludar(nombre, edad=18):
    return f"Hola {nombre}, tienes {edad} años"

print(saludar("Ana", 25))    # Hola Ana, tienes 25 años
print(saludar("Luis"))       # Hola Luis, tienes 18 años (default)

def es_par(numero):
    return numero % 2 == 0

print(es_par(10))   # True

Día 9 — Diccionarios: datos organizados por clave y valor

Un diccionario almacena información en pares de clave y valor, permitiendo acceder a los datos por su nombre en lugar de por su posición numérica, como ocurre en las listas. Esto los hace ideales para representar objetos del mundo real, como una persona, un producto o una configuración.

Los diccionarios son además la estructura más cercana al formato JSON, que es el estándar utilizado en la inmensa mayoría de las APIs web actuales. Aprender a manejarlos bien en Python te facilitará enormemente el trabajo con APIs y bases de datos más adelante.

Código de ejemplo:

persona = {
    "nombre": "José",
    "edad": 35,
    "ciudad": "Sevilla"
}

print(persona["nombre"])       # José
persona["trabajo"] = "Dev"     # Añadir nueva clave

print(persona.keys())          # Todas las claves
print(persona.values())        # Todos los valores

for clave, valor in persona.items():
    print(f"{clave}: {valor}")