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Tamaño de la lista Python: 8 Métodos diferentes para hallar la longitud de una lista en Python
Las listas de Python son una estructura de datos fundamental para almacenar y manipular colecciones de elementos. Su flexibilidad y facilidad de uso los hacen indispensables en una amplia gama de tareas de programación, desde el análisis de datos al desarrollo web. Dado su uso generalizado, un requisito común que surge es determinar el tamaño de una lista. Aunque la función len() es ampliamente conocida, la rica sintaxis de Python y su soporte de bibliotecas ofrecen otras múltiples formas de conseguirlo, cada una con sus propios matices y aplicaciones. Este artículo profundiza en ocho de estos métodos, proporcionando información sobre su funcionamiento y eficacia.
¿Por qué son importantes las listas en Python?
Las listas en Python son matrices dinámicas que pueden contener una mezcla de tipos de datos, ofreciendo una herramienta versátil para el almacenamiento y la manipulación de datos. Facilitan operaciones como la iteración, el troceado y las manipulaciones exhaustivas con métodos incorporados como append(), remove() y sort(), entre otros. Puedes leer más sobre la manipulación de listas en este tutorial.
Cómo definir una lista en Python
A efectos de este tutorial, utilizaremos una lista simple para demostrar cada método. Considera la lista my_list
, definida como sigue:
# Define a sample list to be used throughout the tutorial
my_list = ["I", "Love", "Learning", "Python"]
Esta lista, aunque sencilla, sirve como candidata perfecta para ilustrar diversas técnicas para determinar su longitud.
8 formas de averiguar el tamaño de la lista Python
1. Averiguar el tamaño de una lista mediante la función len()
Función
La función len()
es la más sencilla para conocer el tamaño de una lista. No sólo es conciso, sino también muy eficaz, lo que lo convierte en el método más utilizado en la mayoría de los casos.
# Use len() to find the size of the list
length = len(my_list)
print(length) # Output: 4
2. Averiguar el tamaño de una lista con un bucle For
Este método, denominado ingenuo, consiste en inicializar un contador e incrementarlo por cada elemento encontrado en un bucle for a través de la lista. Puedes aprender más sobre los bucles for y otros tipos de bucles en este tutorial.
# Naive method using a for loop to count the list's size
counter = 0
for item in my_list:
counter += 1
print(counter) # Output: 4
3. Averiguar el tamaño de una lista utilizando una lista Comprensión
Las comprensiones de listas en Python ofrecen una sintaxis compacta para realizar operaciones sobre una lista. Aquí la utilizamos junto a la función sum()
para contar los elementos.
# Using list comprehension to count the list's size
length = sum([1 for item in my_list])
print(length) # Output: 4
4. Averiguar el tamaño de una lista utilizando reduce()
La función reduce()
es un poco más avanzada pero muy potente. Aplica acumulativamente una función de dos argumentos a los elementos de una lista, de izquierda a derecha, para reducir la lista a un único valor. Para nuestro propósito, lo utilizaremos para contar el número de elementos de una lista.
Para que sea más fácil de entender, lo dividiremos en dos partes:
- Define una función simple: En primer lugar, definiremos una función sencilla que toma dos argumentos: el recuento actual (que llamaremos
count_so_far
) y un elemento individual de la lista (que llamaremos_
para indicar que en realidad no utilizaremos este elemento). - Utiliza
reduce()
: A continuación, utilizaremosreduce()
para aplicar esta función a cada elemento de la lista, contando los elementos a medida que avanza.
# Import the reduce function from the functools module
from functools import reduce
# Define a simple function to use with reduce
def update_count(count_so_far, _):
"""Increases the count by 1. The second parameter is not used."""
return count_so_far + 1
# Use reduce to count the items in the list
# We start counting from 0, which is why we have '0' at the end
list_length = reduce(update_count, my_list, 0)
# Print out the result
print(list_length) # Output will be 4
5. Averiguar el tamaño de una lista utilizando iter()
y next()
Entender cómo contar los elementos de una lista utilizando iter()
y next()
implica familiarizarse con los iteradores. Un iterador es un objeto de Python que nos permite recorrer uno a uno todos los elementos de una lista. La función iter()
convierte una lista en un iterador, y la función next()
pasa al siguiente elemento del iterador.
Aquí tienes un desglose paso a paso:
- Crea un Iterador: Empezamos convirtiendo nuestra lista en un iterador utilizando la función
iter()
. Esto nos permite recorrer la lista de uno en uno. - Contar utilizando un bucle: Establecemos un bucle que seguirá ejecutándose hasta que no haya más elementos en la lista. Dentro del bucle, utilizamos la función
next()
para pasar al siguiente elemento de la lista. Cada vez que pasamos con éxito al siguiente elemento, aumentamos nuestra cuenta en 1. - Manejar el final de la lista: Al final, llegaremos al final de la lista. Cuando eso ocurra,
next()
provocará un errorStopIteration
, indicando que no hay más elementos. Capturamos este error con un bloque try y except y dejamos de contar.
Aquí tienes el código simplificado con comentarios para ayudar a entender cada paso:
# Step 1: Turn the list into an iterator
list_iterator = iter(my_list)
# Initialize a counter to keep track of the number of items
count = 0
# Step 2: Loop through the list using the iterator
while True:
try:
# Use next() to get the next item from the iterator
next(list_iterator)
# If next() was successful, increase the count
count += 1
except StopIteration:
# Step 3: If we reach the end of the list, break out of the loop
break
# Print out the total count of items in the list
print(count) # Output will be 4
6. Averiguar el tamaño de una lista con enumerate()
La función enumerate()
de Python añade un contador a un iterable y lo devuelve en forma de objeto enumerar. Esta función se suele utilizar en bucles para obtener tanto el índice como el valor de cada elemento de la lista. Aunque enumerate()
no se utiliza normalmente para averiguar el tamaño de una lista, podemos utilizarlo para ilustrar lo flexible que puede ser Python.
# Step 1: Enumerate the list and convert it to a list of tuples (index, element)
enumerated_list = list(enumerate(my_list))
# Step 2: Extract the last tuple (which contains the last index and the last element)
last_tuple = enumerated_list[-1]
# Step 3: The size of the list is the last index plus 1 (because of zero-based indexing)
list_size = last_tuple[0] + 1
# Print out the size of the list
print(list_size) # Output will be 4
7. Averigua el tamaño de una lista con NumPy
NumPy es una potente biblioteca en Python muy utilizada en el campo de la informática científica. Proporciona soporte para matrices y arrays multidimensionales de gran tamaño, junto con una colección de funciones matemáticas para operar con estos arrays. Para quienes trabajan con datos numéricos, NumPy es una herramienta indispensable, ya que ofrece un almacenamiento y unas operaciones eficientes en grandes conjuntos de datos. Para averiguar el tamaño de una lista en Python utilizando NumPy, podemos utilizar el atributo .size
como se muestra a continuación.
# Import the NumPy library
import numpy as np
# Step 1: Convert the list into a NumPy array
my_array = np.array(my_list)
# Step 2: Use the 'size' attribute of the NumPy array to find its size
array_size = my_array.size
# Print out the size of the array (which is the same as the length of the list)
print(array_size) # Output will be 4
8. Averiguar el tamaño de una lista utilizando map()
y sum()
De forma similar a la comprensión de listas, este método utiliza map()
para aplicar una función que devuelve 1 por cada elemento, con sum()
, y luego agrega estos valores para contar los elementos. Este método requiere estar familiarizado con las funciones lambda de Python. Para ponerte al día, no dejes de consultar este tutorial sobre lambdas de Python.
# Using map() and sum() to count the list's size
length = sum(map(lambda x: 1, my_list))
print(length) # Output: 4
Comparación del Rendimiento de Diferentes Métodos de Tamaño de Lista en Python
Una cosa es conocer los ocho métodos para hallar el tamaño de las listas, y otra cosa es utilizar el mejor método. Para comparar el rendimiento de los ocho métodos analizados, utilizaremos el módulo timeit
de Python, que proporciona una forma sencilla de cronometrar pequeños fragmentos de código Python. Esto nos dará una idea clara de cómo se comporta cada método en términos de velocidad de ejecución. Ten en cuenta que los tiempos de ejecución pueden variar en función de tu máquina o de dónde ejecutes tu código.
Preparación del experimento
Para ponérnoslo fácil, definimos nuestra lista y las funciones de cada método. No pasa nada si no estás familiarizado con las funciones; lo único que hacemos aquí es sistematizar los distintos métodos para que sea más fácil compararlos.
import timeit
from functools import reduce
import numpy as np
# Define the list
my_list = ["I", "Love", "Learning", "Python"] * 100 # Increased size for better statistical signifcance
# Method 1: Using len()
def method_len():
return len(my_list)
# Method 2: Looping through the list
def method_loop():
counter = 0
for _ in my_list:
counter += 1
return counter
# Method 3: Using a list comprehension
def method_list_comprehension():
return sum([1 for _ in my_list])
# Method 4: Using reduce()
def method_reduce():
return reduce(lambda acc, _: acc + 1, my_list, 0)
# Method 5: Using iter() and next()
def method_iter_next():
iterator = iter(my_list)
counter = 0
while True:
try:
next(iterator)
counter += 1
except StopIteration:
break
return counter
# Method 6: Using enumerate()
def method_enumerate():
return max(enumerate(my_list, 1))[0]
# Method 7: Using numpy
def method_numpy():
np_array = np.array(my_list)
return np_array.size
# Method 8: Using map() and sum()
def method_map_sum():
return sum(map(lambda _: 1, my_list))
Temporización de cada método
A continuación, utilizaremos timeit.timeit()
para temporizar cada función según el orden especificado:
# List to hold method names and their execution times
timing_results = []
methods = [method_len, method_loop, method_list_comprehension, method_reduce,
method_iter_next, method_enumerate, method_numpy, method_map_sum]
# Time each method
for method in methods:
# Execute the operation 100000 times for better statistical significance
time_taken = timeit.timeit(method, number=100000)
timing_results.append((method.__name__, time_taken))
# Sort results by time taken for better readability
timing_results.sort(key=lambda x: x[1])
# Print the timing results
for method_name, time_taken in timing_results:
print(f"{method_name}: {time_taken:.5f} seconds")
Al ejecutar esto en DataLab, obtenemos los siguientes resultados:
Método |
Tiempo empleado |
El método |
0,03410 segundos |
El método de comprensión de listas |
1,50325 segundos |
El método del bucle for |
1,93764 segundos |
El método |
2,26446 segundos |
El método |
2,41315 segundos |
El método |
3,08434 segundos |
El método |
4,41239 segundos |
El método numpy |
10,61716 segundos |
Conclusión
En conclusión, esta exploración de varios métodos para hallar el tamaño de una lista en Python no sólo ha mostrado la versatilidad y potencia de Python como lenguaje de programación, sino que también ha puesto de relieve la importancia de comprender la eficacia y aplicabilidad de los distintos enfoques.
Para los principiantes, es fundamental empezar con los métodos más sencillos y eficientes, como utilizar la función len() incorporada, que está optimizada para el rendimiento y la legibilidad. Para saber más sobre cómo trabajar con listas, consulta los siguientes recursos:

Adel es educador de Ciencia de Datos, conferenciante y Evangelista en DataCamp, donde ha publicado varios cursos y formación en directo sobre análisis de datos, aprendizaje automático e ingeniería de datos. Le apasiona difundir las habilidades y la alfabetización en materia de datos en las organizaciones y en la intersección entre tecnología y sociedad. Tiene un máster en Ciencia de Datos y Análisis Empresarial. En su tiempo libre, puedes encontrarle pasando el rato con su gato Louis.
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