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Python Estructuras de Datos: Listas, Tuplas, Conjuntos y Diccionarios

List

  • A List es una matriz dinámica en Python, que le permite almacenar múltiples valores diferentes, y los elementos se pueden cambiar después de la inicialización.
  • Para declarar un List, use corchetes [].

Ejemplo:

# Declare a List containing integers  
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]  
  
# Access and print elements in the List  
print(numbers[0])  # Output: 1  
print(numbers[2])  # Output: 3  
  
# Modify the value of an element in the List  
numbers[1] = 10  
print(numbers)  # Output: [1, 10, 3, 4, 5]

 

Tuple

  • A Tuple es una estructura de datos inmutable en Python, que a menudo se usa para proteger los datos de cambios después de la inicialización.
  • Para declarar un Tuple, use paréntesis ().

Ejemplo:

# Declare a Tuple containing information of a student  
student_info =('John', 25, 'Male', 'New York')  
  
# Access and print elements in the Tuple  
print(student_info[0])  # Output: John  
print(student_info[2])  # Output: Male

 

Set

  • A Set es una estructura de datos que no contiene elementos duplicados y no tiene orden.
  • Para declarar un Set, use llaves {} o la set() función.

Ejemplo:

# Declare a Set containing colors  
colors = {'red', 'green', 'blue', 'red', 'yellow'}  
  
# Print the Set to check duplicate elements are removed  
print(colors)  # Output: {'red', 'green', 'blue', 'yellow'}

 

Dictionary

  • A Dictionary es una estructura de datos desordenada que almacena información en pares clave-valor.
  • Para declarar un Dictionary, use llaves {} y separe cada par clave-valor con dos puntos :.

Ejemplo : 

# Declare a Dictionary containing information of a person  
person = {'name': 'John', 'age': 30, 'city': 'New York'}  
  
# Access and print values from the Dictionary  
print(person['name'])  # Output: John  
print(person['age'])   # Output: 30  
  
# Modify the value of a key in the Dictionary  
person['city'] = 'Los Angeles'  
print(person)  # Output: {'name': 'John', 'age': 30, 'city': 'Los Angeles'}

Estas estructuras de datos permiten que los programadores manipulen y procesen los datos de manera flexible Python, adecuados para varios escenarios y propósitos de programación.