Potente Python

Capítulo 2. Crear colecciones con comprensiones

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Una comprensión de lista es una forma declarativa de alto nivel de crear una lista. Su aspecto es el siguiente

>>> squares = [ n*n for n in range(6) ]
>>> print(squares)
[0, 1, 4, 9, 16, 25]

Esto equivale esencialmente a lo siguiente

>>> squares = []
>>> for n in range(6):
...     squares.append(n*n)
>>> print(squares)
[0, 1, 4, 9, 16, 25]

Observa que en el primer ejemplo, lo que escribes es declarar quétipo de lista quieres, mientras que en el segundo es especificar cómo crearla. Por eso decimos que es de alto nivel y declarativo: es como si dijeras qué tipo de lista quieres que se cree, y luego dejaras que Python decida cómo construirla.

Python te permite escribir otros tipos de comprensiones además de listas. Aquí tienes una comprensión de diccionario sencilla , por ejemplo:

>>> blocks = { n: "x" * n for n in range(5) }
>>> print(blocks)
{0: '', 1: 'x', 2: 'xx', 3: 'xxx', 4: 'xxxx'}

Esto equivale a lo siguiente

>>> blocks = dict()
>>> for n in range(5):
...     blocks[n] = "x" * n
>>> print(blocks)
{0: '', 1: 'x', 2: 'xx', 3: 'xxx', 4: 'xxxx'}

Las principales ventajas de las comprensiones son la legibilidad y la mantenibilidad. La mayoría de la gente las encuentra muy legibles; incluso los desarrolladores que se encuentran con una comprensión por primera vez suelen encontrar correcta su primera suposición sobre lo ...