👉 Estructuras de Datos en Python: Listas, Tuplas y Diccionarios

En el post anterior, aprendimos sobre funciones y módulos en Python, herramientas clave para escribir código limpio y reutilizable. Ahora es momento de explorar las estructuras de datos más utilizadas en Python:

✔️ Listas (list)
✔️ Tuplas (tuple)
✔️ Diccionarios (dict)

Estas estructuras nos permiten almacenar y manipular colecciones de datos de manera eficiente.

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1️⃣ Listas en Python

Las listas (list) son estructuras dinámicas que pueden almacenar cualquier tipo de dato y pueden modificarse.

🔹 Ejemplo de lista en Python:

frutas = ["Manzana", "Banana", "Cereza"]
print(frutas)  # Imprime toda la lista
print(frutas[0])  # Accede al primer elemento

📌 Salida esperada:

['Manzana', 'Banana', 'Cereza']
Manzana

✅ Listas son mutables, lo que significa que podemos agregar, modificar o eliminar elementos.

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🔹 Operaciones con listas

frutas.append("Naranja")  # Agregar un elemento
frutas.remove("Banana")  # Eliminar un elemento
print(len(frutas))  # Número de elementos en la lista

📌 Salida esperada:

3

📌 Métodos útiles para listas:
✔️ append(elemento) → Agrega un elemento al final
✔️ remove(elemento) → Elimina un elemento específico
✔️ len(lista) → Devuelve la cantidad de elementos

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2️⃣ Tuplas en Python

Las tuplas (tuple) son similares a las listas, pero inmutables (no se pueden modificar una vez creadas).

🔹 Ejemplo de tupla en Python:

colores = ("Rojo", "Verde", "Azul")
print(colores[1])  # Acceder al segundo elemento

📌 Salida esperada:

Verde

✅ Ventajas de las tuplas:
✔️ Son más rápidas que las listas
✔️ Se pueden usar como claves en diccionarios
✔️ Ayudan a proteger los datos de modificaciones accidentales

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3️⃣ Diccionarios en Python

Los diccionarios (dict) almacenan datos en pares clave-valor, lo que permite acceder a la información de manera eficiente.

🔹 Ejemplo de diccionario en Python:

persona = {"nombre": "José", "edad": 25, "ciudad": "Madrid"}
print(persona["nombre"])  # Accede al valor de la clave 'nombre'

📌 Salida esperada:

José

✅ Características de los diccionarios:
✔️ Son mutables (se pueden modificar)
✔️ Permiten acceder a los valores a través de claves
✔️ Son muy usados en estructuras de datos avanzadas

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🔹 Operaciones con diccionarios

persona["profesion"] = "Desarrollador"  # Agregar un nuevo par clave-valor
del persona["edad"]  # Eliminar un par clave-valor
print(persona.keys())  # Obtener todas las claves
print(persona.values())  # Obtener todos los valores

📌 Salida esperada:

dict_keys(['nombre', 'ciudad', 'profesion'])
dict_values(['José', 'Madrid', 'Desarrollador'])

📌 Métodos útiles para diccionarios:
✔️ keys() → Devuelve todas las claves
✔️ values() → Devuelve todos los valores
✔️ items() → Devuelve pares clave-valor

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4️⃣ Ejemplo Práctico: Uso de Listas y Diccionarios Juntos

Supongamos que queremos almacenar información sobre varios estudiantes.

estudiantes = [
    {"nombre": "Ana", "edad": 22, "carrera": "Ingeniería"},
    {"nombre": "Carlos", "edad": 24, "carrera": "Medicina"},
    {"nombre": "Sofía", "edad": 23, "carrera": "Arquitectura"},
]

for estudiante in estudiantes:
    print(estudiante["nombre"], "estudia", estudiante["carrera"])

📌 Salida esperada:

Ana estudia Ingeniería  
Carlos estudia Medicina  
Sofía estudia Arquitectura  

✅ Aquí estamos usando una lista de diccionarios, lo que nos permite manejar múltiples conjuntos de datos de manera eficiente.

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🚀 Conclusión

Hoy aprendimos a manejar listas, tuplas y diccionarios en Python, tres estructuras de datos fundamentales para cualquier programador.

✅ Listas → Colecciones dinámicas y mutables
✅ Tuplas → Colecciones inmutables y rápidas
✅ Diccionarios → Almacenan datos en pares clave-valor

En el próximo post, veremos programación orientada a objetos (POO) en Python y cómo definir clases y objetos. ¡No te lo pierdas!

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