Las listas de Python se redimensionan dinámicamente, pero la pre-asignación puede mejorar el rendimiento, especialmente con conjuntos de datos grandes. Este artículo explora técnicas de pre-asignación eficientes para listas y otras estructuras de datos secuenciales.
Tabla de Contenido
- Pre-asignación de Listas en Python
- Pre-asignación de Arreglos NumPy
- Pre-asignación con
array.array - Eligiendo la Estructura de Datos Correcta
Pre-asignación de Listas en Python
Si bien Python no admite directamente listas de tamaño predefinido como otros lenguajes, podemos crearlas eficientemente usando comprensiones de listas o el operador *.
Método 1: Comprensión de Listas
Ideal para crear listas de un tamaño específico llenas con un solo valor repetido:
size = 10
my_list = [0] * size # Lista de 10 ceros
print(my_list) # Salida: [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
my_list = [None] * size # Lista de 10 valores None
print(my_list) # Salida: [None, None, None, None, None, None, None, None, None, None]
Método 2: Usando list() con un Generador
Proporciona flexibilidad para inicializaciones más complejas donde cada elemento requiere un valor único:
size = 5
my_list = list(range(size)) # Crea [0, 1, 2, 3, 4]
print(my_list)
my_list = list(i**2 for i in range(size)) # Crea [0, 1, 4, 9, 16]
print(my_list)
Nota Importante: La pre-asignación optimiza principalmente la población inicial minimizando el redimensionamiento. Agregar elementos más allá del tamaño inicial aún provoca un redimensionamiento dinámico.
Pre-asignación de Arreglos NumPy
Los arreglos NumPy sobresalen en el cálculo numérico y los conjuntos de datos grandes. Permiten la especificación directa del tamaño y el tipo de datos:
import numpy as np
size = 10
my_array = np.zeros(size, dtype=int) # Arreglo de 10 ceros (enteros)
print(my_array)
my_array = np.empty(size, dtype=float) # Arreglo de 10 flotantes sin inicializar (¡usar con precaución!)
print(my_array)
my_array = np.arange(size) # Arreglo [0, 1, 2, ..., 9]
print(my_array)
NumPy ofrece varias funciones para crear arreglos con diferentes valores iniciales y tipos de datos, mejorando significativamente la eficiencia de las operaciones numéricas.
Pre-asignación con array.array
El módulo array.array proporciona almacenamiento compacto para datos homogéneos, requiriendo la especificación del tipo de datos:
import array
size = 5
my_array = array.array('i', [0] * size) # Arreglo de 5 enteros inicializados a 0
print(my_array)
'i' especifica el tipo entero con signo; consulte la documentación para otros códigos de tipo.
Eligiendo la Estructura de Datos Correcta
La mejor opción (lista, arreglo NumPy, array.array) depende de su aplicación y datos. Los arreglos NumPy generalmente se prefieren para el cálculo numérico debido a las ventajas de rendimiento. Para datos simples y homogéneos, array.array puede ser más eficiente que las listas. Las listas de Python siguen siendo versátiles para uso general con tipos de datos mixtos, a pesar de su redimensionamiento dinámico.