Estructuras de datos, ficheros y errores
{
"viajes_validos": 1928,
"duracion_media": 16.84,
"top3_origen": [
"Alameda Principal",
"Estación María Zambrano",
"Plaza de la Merced"
],
"hora_punta": 18,
"dia_mas_viajes": "viernes"
}
| Estructura | Ejemplo | Características | Úsala para |
|---|---|---|---|
list | [24.1, 26.3, 27.8] | Ordenada · modificable · admite repetidos | Secuencias de elementos |
tuple | (36.71, -4.42) | Ordenada · inmutable | Registros fijos, coordenadas |
dict | {"id": 1, "nombre": "Soho"} | Pares clave → valor · claves únicas | Datos con nombre, JSON, buscar por clave |
set | {"Centro", "Este"} | Sin orden · sin repetidos | Quitar duplicados, comprobar pertenencia |
l.sort() cambia la lista. sorted(l) devuelve una nuevaciudades = ["Málaga", "Sevilla"] ciudades.append("Cádiz") # al final ciudades.insert(0, "Jaén") # en una posición ciudades.remove("Sevilla") # por valor ultima = ciudades.pop() # quita el último numeros = [5, 2, 9] sorted(numeros) # [2, 5, 9], nueva numeros.sort(reverse=True) # la modifica
a = [1, 2, 3] b = a # otro nombre, MISMA lista c = a.copy() # lista nueva b.append(4) print(a) # [1, 2, 3, 4] ¡a también! print(c) # [1, 2, 3]
Pasa con todo lo modificable: listas, diccionarios y conjuntos.
punto = (36.7178, -4.4254) lat, lon = punto a, b = b, a # intercambio primero, *resto = [10, 20, 30] for nombre, capacidad in estaciones: print(nombre, capacidad)
d["clave"] da KeyError si no existe. d.get("clave") devuelve Noneitems() recorre claves y valores a la vezestacion = {"nombre": "Muelle Uno", "capacidad": 20}
estacion["nombre"] # 'Muelle Uno'
estacion.get("telefono", "-") # '-'
estacion["barrio"] = "Centro" # añadir
for clave, valor in estacion.items():
print(clave, valor)
conteo = {}
for letra in "abracadabra":
conteo[letra] = conteo.get(letra, 0) + 1
set(["Centro", "Este", "Centro"]) # sin repetidos python & java # en las dos: Luis, Lucía python - java # solo en python python | java # en alguna "Ana" in python # casi instantáneo
Buscar en un conjunto es inmediato aunque tenga millones de elementos. En una lista, Python la recorre entera.
notebooks completa a tu carpeta de trabajoCorrectopares = [] for x in numeros: if x % 2 == 0: pares.append(x ** 2)
pares = [x ** 2 for x in numeros if x % 2 == 0]
{c: len(c) for c in ciudades}
{c[0] for c in ciudades}
Se lee casi como una frase: "x al cuadrado para cada x en números, si x es par".
sorted, min y max aceptan key: una función que dice por qué compararlambda es una función pequeña y sin nombre, en una línealambda e: e["capacidad"] equivale a una función que devuelve la capacidad de eestaciones = [
{"nombre": "Muelle Uno", "capacidad": 20},
{"nombre": "Alameda", "capacidad": 30},
]
sorted(estaciones,
key=lambda e: e["capacidad"],
reverse=True)
max(estaciones, key=lambda e: e["capacidad"])
sorted(palabras, key=str.lower)
pathlib.Path construye rutas que funcionan en Windows, macOS y Linuxwith: el fichero se cierra solo, aunque haya un errorencoding="utf-8""r" leer · "w" escribir (borra lo anterior) · "a" añadirfrom pathlib import Path ruta = Path("datos") / "viajes.csv" ruta.exists() Path("salida").mkdir(exist_ok=True) with open("salida/notas.txt", "w", encoding="utf-8") as f: f.write("Primera línea\n") with open("salida/notas.txt", encoding="utf-8") as f: for linea in f: print(linea.rstrip())
csv.DictReader: cada fila es un diccionario con los nombres de las columnasint() y float()newline="" para evitar líneas en blanco de más en Windowsid_viaje,fecha,hora_inicio,estacion_origen,... 1,2026-09-04,12:26,12,6,33.5,ocasional,21.8 2,2026-09-26,19:18,9,4,23.6,ocasional,26.1
import csv with open("datos/viajes.csv", encoding="utf-8", newline="") as f: viajes = list(csv.DictReader(f)) viajes[0]["duracion_min"] # '33.5' (str)
| Python | JSON |
|---|---|
dict | objeto {...} |
list | array [...] |
str · int · float | cadena · número |
True · None | true · null |
El formato estándar para intercambiar datos entre programas y en la web.
import json with open("datos/estaciones.json", encoding="utf-8") as f: datos = json.load(f) # JSON → Python with open("salida/resumen.json", "w", encoding="utf-8") as f: json.dump(resumen, f, # Python → JSON ensure_ascii=False, indent=2)
| Excepción | Ejemplo |
|---|---|
ValueError | float("N/D") |
TypeError | "3" + 4 |
KeyError | Clave que no existe |
FileNotFoundError | Archivo que no existe |
for texto in ["12.5", "N/D", ""]: try: valor = float(texto) except ValueError: print(f"{texto!r} no es un número") else: print("leído:", valor) # si no hubo error finally: pass # siempre
raise lanza una excepción cuando un dato no cumple las reglasExceptionexcept: sin tipo esconde también tus propios fallosclass DatoInvalido(Exception): pass def validar_duracion(minutos): if minutos <= 0: raise DatoInvalido(f"Duración no válida: {minutos}") return minutos try: validar_duracion(-4) except DatoInvalido as error: print("Descartado:", error)
max con key{id: nombre}a_float() con try/exceptdatos/viajes.csv y busca las filas raras: N/D, vacías, negativasfrom collections import Counter, defaultdict Counter(tipos).most_common(3) grupos = defaultdict(list) grupos[barrio].append(estacion)
from datetime import datetime, timedelta f = datetime.strptime("2026-09-18", "%Y-%m-%d") f.weekday() # 0 = lunes f + timedelta(days=7) f.strftime("%d/%m/%Y")
Y muchos más: math, random, statistics, os, sys, itertools… sin instalar nada.
.pyimportif __name__ == "__main__": se ejecuta solo al lanzar el archivo directamente, no al importarlodef minutos_a_texto(minutos): horas, resto = divmod(round(minutos), 60) return f"{horas} h {resto} min" if __name__ == "__main__": print(minutos_a_texto(90))
from utilidades import minutos_a_texto
viajes.csv y estaciones.jsonsalida/resumen.jsonGuía, chuleta y notebook en el repositorio del curso
Prueba la práctica con un CSV de datosabiertos.malaga.eu