Curso
Introducción a Python
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\"Python and large numbers.\" Imagen del autor con DALL·E
Cada lenguaje de programación tiene su propia forma de almacenar variables, y Python no es una excepción. De hecho, Python no siempre ha sido coherente a la hora de manejar un aspecto muy concreto de su lenguaje: el valor máximo de los enteros.
En este tutorial, veremos los valores máximos de los enteros en Python y exploraremos las diferencias entre Python 2 y Python 3. Aprenderás por qué importa conocer el valor máximo de un entero y cómo evitar errores frecuentes al trabajar con números grandes. En definitiva, entenderás cómo trabajar de forma eficaz con números muy grandes en Python para convertirte en un mejor programador de Python.
¿Cuál es el valor máximo de un entero en Python?
Para entender el valor máximo de los enteros en Python, primero tenemos que considerar la versión de Python que usamos, porque la respuesta cambia entre Python 2 y Python 3.
En Python 2, el valor máximo para el tipo entero también dependía de si usábamos un sistema de 32 o de 64 bits.
- En un sistema de 32 bits, el máximo era (231 - 1), equivalente a 2.147.483.647.
- En un sistema de 64 bits, el máximo era (263 - 1), equivalente a 9.223.372.036.854.775.807.
En cualquiera de los dos, si un número quedaba fuera de estos límites, el tipo de datos int se convertía automáticamente en long. El tipo long no tenía límite superior más allá de la memoria disponible en el sistema.
En Python 3, sin embargo, como el tipo int admite precisión arbitraria, Python no necesita convertir int a long al trabajar con números grandes. Igual que ocurría con long en Python 2, el tipo int en Python 3 solo está limitado por la memoria disponible. De hecho, como en la práctica no hay un límite superior para el tamaño de los enteros en Python 3, el tipo long ya no existe en Python 3.
| Versión de Python | Tipo de dato | Arquitectura del sistema | Valor máximo |
|---|---|---|---|
| Python 2 | int | 32 bits | (2^31 - 1) o 2.147.483.647 |
| Python 2 | int | 64 bits | (2^63 - 1) o 9.223.372.036.854.775.807 |
| Python 2 | long | 32 bits | Limitado solo por la memoria disponible |
| Python 2 | long | 64 bits | Limitado solo por la memoria disponible |
| Python 3 | int | 32 bits | Limitado solo por la memoria disponible |
| Python 3 | int | 64 bits | Limitado solo por la memoria disponible |
Valores máximos: Python 2 vs Python 3
Evolución de los tipos de datos int y long en Python
Python 2 se lanzó en el año 2000 y Python 3 en 2008. Python 3 sustituye a Python 2 y se desarrolló para resolver diversas limitaciones de Python 2, incluidas las relativas al manejo de enteros grandes.
¿Por qué en Python 2 los números enteros se representaban con int o long, donde int gestionaba tamaños fijos y long admitía enteros arbitrariamente grandes? Resulta que había un motivo: este doble sistema respondía a cuestiones de rendimiento y a la necesidad de mantener la compatibilidad con las implementaciones subyacentes en C.
Python 3 simplifica todo esto fusionando int y long en un único tipo int. Este nuevo int puede representar enteros grandes sin un límite predefinido, lo que aporta flexibilidad y elimina problemas como desbordamientos, truncamientos de datos y efectos de \"wrap-around\".
Python 3 lo consigue mediante aritmética de precisión arbitraria (bignum o enteros sin acotación). La aritmética de precisión arbitraria usa arreglos de dígitos de longitud variable para representar números, lo que permite una precisión limitada solo por la memoria disponible del sistema y no por un número fijo de bits. Así, los enteros pueden crecer todo lo necesario hasta alcanzar el límite de memoria, porque Python 3 asigna memoria dinámicamente cuando el tamaño del entero supera la capacidad estándar fija, ya sea en arquitecturas de 32 o 64 bits.
Consulta Data Types for Data Science in Python para una visión completa de otros tipos de datos, incluido cómo float se usa para los decimales.
Por qué importa conocer el entero máximo en Python
Entender el máximo entero que admite tu versión de Python es clave para valorar el uso de memoria y el rendimiento. Intentar usar enteros fuera de los límites puede causar errores de desbordamiento, truncamientos o resultados inesperados como el wraparound. Si no se detecta a tiempo, en un contexto de programación puede provocar varios problemas:
- Errores (bugs): Los desbordamientos de enteros pueden introducir fallos y hacer que el programa se comporte de forma no prevista.
- Falta de eficiencia: Las operaciones que superan los límites del entero pueden causar demoras innecesarias e ineficiencias.
- Falta de fiabilidad: Los sistemas que alcanzan a menudo los límites de enteros pueden resultar poco fiables, especialmente en entornos que requieren estabilidad.
- Pérdida de precisión: Superar el valor máximo de un entero puede conllevar pérdida de precisión en los cálculos y resultados inexactos.
Trabajar con números grandes en Python
En esta sección, veremos de cerca cómo averiguar el tamaño máximo de un entero en tu entorno de Python.
Cómo encontrar los valores máximos de enteros en tu entorno de Python
Para obtener el valor máximo de int en Python 2, puedes usar esta línea:
sys.maxintDevuelve el mayor entero que el intérprete puede manejar. Supongamos que usamos un sistema de 32 bits. La salida sería:
2147483647En Python 3, el valor máximo de int no está acotado. Podemos usar la siguiente línea para ver el mayor entero que puede emplearse como índice en nuestro sistema. Suele calcularse como (2**(tamaño en bits de tu equipo)) - 1.
sys.maxsizeErrores frecuentes y cómo evitarlos
Al trabajar con enteros muy grandes o muy pequeños, puedes encontrarte con problemas como desbordamientos en Python 2 y en otros lenguajes. Sin embargo, gracias al tipado dinámico de Python 3, estos problemas son cosa del pasado.
Eso no significa que puedas usar números arbitrariamente grandes sin consecuencias. Los números enormes consumen más memoria y, en general, ralentizan el programa. Es importante conocer las limitaciones de memoria de tu dispositivo, incluso cuando no tienes límites fijos para los enteros.
Consejos y buenas prácticas para manejar enteros grandes
Quienes trabajan con datos a menudo tratan con conjuntos numéricos muy grandes, por lo que conviene pensar bien cómo se representan los enteros. Ten en cuenta estas buenas prácticas cuando trabajes con números grandes:
Conoce el rango de tus datos: Es clave para optimizar almacenamiento y cómputo.
Elige bien los tipos de datos: Si trabajas en Python 2, decide si usar
intolongsegún el tamaño y la precisión que necesitas.Optimiza el uso de memoria en otros puntos: Los enteros grandes consumen mucha memoria. Reduce copias innecesarias de datos, por ejemplo.
Minimiza conversiones innecesarias: Ayuda a mantener la coherencia en la representación de datos.
Vigila posibles desbordamientos: Al realizar operaciones aritméticas con enteros grandes, implementa comprobaciones de seguridad, especialmente en Python 2.
Perfila tu código para identificar cuellos de botella y optimiza las secciones críticas para ganar eficiencia. Mejorará el rendimiento global.
Si quieres aprender técnicas clave de programación funcional, echa un vistazo a nuestro curso Writing Efficient Python Code.
Conclusión
El enfoque de Python 3 para los enteros abre un mundo de posibilidades para el cómputo numérico y el análisis de datos. Si entiendes el entero máximo en tu sistema y aplicas buenas prácticas al trabajar con números grandes, podrás exprimir al máximo tu código.
Aprende más sobre cómo Python almacena los tipos de datos en el curso Introduction to Python for Data Science de DataCamp. También puedes profundizar en los fundamentos de Python en este itinerario. Y te animo a consultar el tutorial de estructuras de datos de DataCamp para más información.
