Las list comprehensions son una de las características más poderosas y elegantes de Python. Si bien la sintaxis básica es sencilla, hay algunos patrones avanzados que pueden hacer tu código más eficiente y legible. Veamos 5 técnicas que todo desarrollador Python debería conocer.

1. Filtrado con Condicionales

La forma más básica pero potente de usar list comprehensions es con filtros condicionales:

# Tradicional
numeros_pares = []
for num in range(10):
    if num % 2 == 0:
        numeros_pares.append(num)

# Con list comprehension
numeros_pares = [num for num in range(10) if num % 2 == 0]
# Resultado: [0, 2, 4, 6, 8]

2. Múltiples Condiciones

Podemos combinar múltiples condiciones usando operadores lógicos:

# Números que son pares Y divisibles por 3
numeros = [num for num in range(30) if num % 2 == 0 and num % 3 == 0]
# Resultado: [0, 6, 12, 18, 24]

3. Comprehensions Anidadas

Las comprehensions pueden contener múltiples bucles:

matriz = [[i+j for j in range(3)] for i in range(0, 9, 3)]
# Resultado: [[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]

4. Transformaciones con Condicionales

Podemos usar el operador ternario para transformaciones condicionales:

numeros = [1, 2, 3, 4, 5]
transformados = ['par' if n % 2 == 0 else 'impar' for n in numeros]
# Resultado: ['impar', 'par', 'impar', 'par', 'impar']

5. Trabajando con Diccionarios

Las list comprehensions también son útiles para transformar diccionarios:

precios = {'manzana': 0.5, 'banana': 0.25, 'naranja': 0.75}
frutas_caras = {k: v for k, v in precios.items() if v > 0.3}
# Resultado: {'manzana': 0.5, 'naranja': 0.75}

Consideraciones de Rendimiento

Si bien las list comprehensions son elegantes, no siempre son la mejor opción:

Son excelentes para listas pequeñas y medianas
Para operaciones muy complejas, un bucle tradicional puede ser más legible
Para conjuntos de datos muy grandes, considera usar generadores en su lugar
Evita anidar más de dos niveles de comprehension

Conclusión

Las list comprehensions son una herramienta poderosa en Python que puede hacer tu código más conciso y elegante. Sin embargo, como con cualquier herramienta, es importante usarlas con criterio y considerar la legibilidad y el rendimiento.

Recursos Adicionales

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5 Técnicas de List Comprehension en Python Que Deberías Conocer