Estructuras de datos en Python. Uso, manejo y ventajas. Listas, tablas y diccionarios
Las estructuras de datos en Python se pueden entender como un tipo de dato compuesto, debido a que en una misma variable podemos almacenar una estructura completa con información. Dichas estructuras, pueden tener diferentes características y funcionalidades. De hecho, existen múltiples tipos de estructuras de datos en Python
Las estructuras de datos más comunes en Python son las listas, las tablas y los diccionarios. Aunque tienen otro nombre, en otros lenguajes, son los arreglos o vectores, las matrices y los arreglos indexados, respectivamente. Son en esencia lo mismo, aunque como es habitual en Python, con varias facilidades y funcionalidades ya incluidas.
En esta serie de contenidos vamos entonces a explorar cada una de esas estructuras de datos en Python (listas, tablas y diccionarios), en ese mismo orden.
Las estructuras de datos han sido creadas para solucionar una gran variedad de problemáticas que no podrían ser resueltas con lo que conocemos hasta ahora, pues permiten agrupar fácilmente un conjunto de datos (normalmente relacionados) para operar fácilmente con ellos. Cosas como ordenar, agregar, eliminar, mostrar, recorrer, entre otras operaciones, son posibles y fáciles en Python.
Sin la existencia de las estructuras de datos sería imposible o bastante complicado, por ejemplo, conocer y manejar todos los números de identificación, nombres y direcciones de todos los usuarios de un sistema (que normalmente serían muchísimos) pero ahora con las estructuras de datos es muy simple definir una serie de posiciones para cada valor que deseamos guardar y accediendo a ellos por medio de una única variable. No tendría sentido, tener que crear 500 variables para almacenar los nombres de 500 usuarios (por ejemplo).
Vamos entonces a comenzar con la sección de listas (arreglos o vectores) para comprender mejor de lo que estoy hablando. No olvides dejarme tus comentarios en la sección de comentarios.
La última actualización de este artículo fue hace 4 años
