Lista de comprensión en Python - con ejemplos
En Python, la comprensión de listas lo ayuda a crear nuevas listas a partir de iterables existentes, como listas, cadenas y tuplas.
Su sintaxis sucinta le permite crear nuevas listas en una sola línea de código. Y este tutorial le enseñará cómo puede hacerlo.
En los próximos minutos, aprenderá:
- Cómo crear una nueva lista usando
for
bucles, - La sintaxis para usar listas de comprensión en Python, y
- Cómo modificar listas de comprensión con
if
sentencia condicional.
Además, también codificará varios ejemplos que lo ayudarán a comprender mejor las listas de comprensión.
Vamos a sumergirnos.🌊
Cómo crear listas de Python usando bucles for
Supongamos que tiene una lista de números nums
. Y le gustaría crear otra lista que contenga el cubo de todos los números en nums
. Así es como lo hará usando un for
bucle en Python:
nums = [2,3,5,7]
num_cubes = []
for num in nums:
num_cubes.append(num**3)
print(num_cubes)
# Output
[8, 27, 125, 343]
En el código anterior, tenemos los siguientes pasos:
- Inicializar una lista vacía
num_cubes
. - Recorre el
nums
lista. - Accede a cada número
num
, y calcule su cubo usando el operador de exponenciación:num**3
. - Finalmente, agregue el valor al cubo a la lista
num_cubes
Nota: En Python, el operador de exponenciación
**
se utiliza con la sintaxis:num**pow
-el númeronum
es elevado al poderpow
.
Sin embargo, puede hacer esto más fácilmente usando la comprensión de listas en Python. Procedamos a aprender su sintaxis.
Sintaxis de comprensión de listas de Python
La sintaxis general para la comprensión de listas se muestra a continuación.
<new_list> = [<expression> for <item> in <iterable>]
Analicemos la sintaxis anterior.
- En Python, las listas están delimitadas por un par de corchetes
[]
—por lo tanto, debe incluir la declaración de comprensión de la lista dentro[]
. <item>
in<iterable>
significa que está recorriendo un iterable. Cualquier objeto de Python que pueda recorrer y acceder a elementos individuales, como listas, tuplas y cadenas, es iterable.<expression>
es la salida que le gustaría calcular para cada<item>
existentes<iterable>
.
Y esto suena simple, ¿sí?
En esencia, le gustaría do algo para todos artículos en el lista (o cualquier iterable) para obtener un lista nueva.
Usando esto, podemos simplificar la sintaxis, como se muestra en la imagen a continuación.

Ahora que ha aprendido la sintaxis, es hora de comenzar a codificar. Puedes usar El IDE de Python en línea de Geekflare para seguir con estos ejemplos. O puede ejecutarlos en su máquina local.
Ejemplos de comprensión de listas de Python
En la sección anterior, creó una nueva lista num_cubes
del nums
. Comencemos reescribiendo eso usando la comprensión de listas.
Uso de la comprensión de listas con números
Ahora usemos la sintaxis simplificada de la siguiente manera:
<do-this>
: Aquí, tienes que cubo cada unonum
. Así que reemplaza<do-this>
num**3
.<all-items>
: La variable de bucle esnum
: los números individuales de la lista.<this-list>
: La lista existente que tenemos esnums
.- Y
[num**3 for num in nums]
es la expresión final. ✅
Poniéndolo todo junto, tenemos el siguiente fragmento de código:
num_cubes = [num**3 for num in nums]
print(num_cubes)
# Output
[8, 27, 125, 343]
Felicitaciones, codificaste tu primera lista de comprensión.🎉
Continuando, trabajemos con cadenas de Python.
Uso de la comprensión de listas con cadenas
Supongamos que tiene la lista authors
—puedes reescribir la lista a continuación con tus autores favoritos.😄
authors = ["jane austen","george orwell","james clear","cal newport"]
Observe cómo los nombres de los autores están en minúsculas en la lista anterior. Ahora nos gustaría formatearlas en el título caso y almacenarlos en una nueva lista llamada author_list
.
Nota: En Python, el método de cadena título() acepta una cadena como argumento y devuelve una copia de la cadena formateada en el caso del título. Es decir, la primera letra de cada palabra está en mayúscula:
First-name Last-name
Así que esto es todo lo que necesitas hacer:
- bucle a través de la
authors
lista y para cadaauthor
en la lista, - llamar al
author.title()
para obtener una copia en mayúsculas y minúsculas de la cadena.
Y el código de Python para esto se muestra a continuación:
authors = ["jane austen","george orwell","james clear","cal newport"]
author_list = [author.title() for author in authors]
print(author_list)
# Output
['Jane Austen', 'George Orwell', 'James Clear', 'Cal Newport']
En el resultado anterior, observe cómo se formatearon los nombres de todos los autores en el caso del título, que es lo que queríamos.
Uso de la comprensión de listas con varias listas
Hasta ahora, ha aprendido a usar la comprensión de listas para crear nuevas listas a partir de una lista existente. Ahora aprendamos cómo crear una nueva lista a partir de varias listas.
Por ejemplo, considere este problema: tiene dos listas l_arr
y b_arr
que contiene las longitudes y anchuras de 4 rectángulos.
Y necesitas crear una nueva lista. area
que incluye el área de estos 4 rectángulos. Recordar, area = length * breadth
.
l_arr = [4,5,1,3]
b_arr = [2,1,7,9]
Necesitará elementos de ambas listas (l_arr
y b_arr
) para calcular el área. Y puedes hacerlo usando Python zip()
función.
Nota: En Python, el
zip()
La función toma uno o más iterables como argumentos con la sintaxiszip(*iterables)
. Luego devuelve un iterador de tuplas, donde la tuplai
contiene el elementoi
de cada uno de los iterables.
La siguiente imagen describe esto en detalle. Tienes 4 valores en l_arr
y b_arr
, por lo que el rango de índices es de 0 a 3. Como puede ver, la tupla 0
contiene l_arr[0]
y b_arr[0]
, tupla 1
contiene l_arr[1]
y b_arr[1]
, Y así sucesivamente.

Por lo tanto, puede recorrer zip(l_arr,b_arr)
como se muestra a continuación:
area = [l*b for l,b in zip(l_arr,b_arr)]
print(area)
# Output
[8,5,7,27]
En la siguiente sección, aprenderá cómo usar declaraciones condicionales dentro de una lista de comprensión.
Comprensión de listas de Python con sintaxis de condiciones
Empecemos construyendo sobre la sintaxis anterior para la comprensión de listas.
Esta es la sintaxis:
<new_list> = [<expression> for <item> in <iterable> if <condition>]
En lugar de calcular el <expression>
para todos los artículos, solo le gustaría hacerlo para aquellos artículos que satisfagan un específico <condition>
-donde, condition := True
. Y esto conduce a una sintaxis simplificada como se muestra:

▶ Con eso, pasemos a ejemplos de código.
Comprensión de listas de Python con ejemplos de condiciones
#1. Te dan la cuerda “Estoy aprendiendo Python en 2022”. Le gustaría obtener una lista de todos los dígitos en esta cadena. Entonces, ¿cómo lo haces?
En Python
<char>.isdigit()
actúa sobre un personaje<char>
y devolucionesTrue
si es un dígito (0-9); de lo contrario vuelveFalse
.
El fragmento de código a continuación muestra cómo puede recopilar la lista de todos los dígitos en la cadena str1
.
str1 = "I'm learning Python3 in 2022"
digits = [char for char in str1 if char.isdigit()]
print(digits)
# Output
['3', '2', '0', '2', '2']
En el código anterior:
- recorres la cuerda
str1
, - acceder a cada
char
para verificar si es un dígito usando elisdigit()
método, y - add
char
a la nueva listadigits
sólo si es un dígito.
Tomemos otro ejemplo.
#2. Tienes una lista de frutas.🍊 Y te gustaría crear una lista starts_with_b
que contiene todos los frutos de la fruits
lista que comienza con b
. Puede utilizar el startswith()
método para escribir la condición.
El
<str>.startswith('char')
devolucionesTrue
Si comienza con 'char'; de lo contrario vuelveFalse
.
fruits = ['blueberry','apple','banana','orange','cherry']
starts_with_b = [fruit for fruit in fruits if fruit.startswith('b')]
print(starts_with_b)
# Output
['blueberry', 'banana']
En la salida anterior, obtenemos 'blueberry'
y 'banana'
cuales son las dos frutas que empiezan con 'b'
existentes fruits
lista, como esperábamos.
Y eso concluye nuestra discusión sobre la comprensión de listas.
Para Concluir
Espero que este tutorial te haya ayudado a comprender la comprensión de listas en Python.
Resumamos:
- Puedes usar [ por en ] para crear una nueva lista utilizando la comprensión de listas.
- Además, puede utilizar la sintaxis [ por en Si ] con el
if
sentencia condicional.
Además, también ha codificado varios ejemplos. Como siguiente paso, puede intentar reescribir algunos de sus bucles de Python existentes para la creación de listas mediante la comprensión de listas. ¡Feliz codificación! Hasta el próximo tutorial.😄
Ahora puede ver cómo convertir una lista en un diccionario o aprender cómo manejar archivos en Python.