Tema 15. Estructuras de datos y proceso de desarrollo

1. Listas

Una lista es una colección ordenada de elementos, guardada en una sola variable. Es la estructura de datos que más se usa y, con diferencia, la primera que hay que dominar.

medidas = [420, 515, 380, 610]

print(medidas[0])      # 420   el primero es el índice 0
print(medidas[3])      # 610
print(medidas[-1])     # 610   el último, contando desde el final
print(medidas[-2])     # 380
print(len(medidas))    # 4     número de elementos

# La media, ahora en una línea
medidas = [420, 515, 380, 610]
media = sum(medidas) / len(medidas)
print(f"Media: {media:.1f}")     # Media: 481.3

# Y la mediana, que resiste mejor un valor disparatado
ordenadas = sorted(medidas)
mitad = len(ordenadas) // 2
if len(ordenadas) % 2 == 1:
    mediana = ordenadas[mitad]
else:
    mediana = (ordenadas[mitad - 1] + ordenadas[mitad]) / 2
print(f"Mediana: {mediana:.1f}")   # Mediana: 467.5

2. Tuplas

Una tupla es como una lista pero inmutable: una vez creada, no se puede modificar. Se escribe con paréntesis en lugar de corchetes.

calibracion = (3000, 1200)        # (seco, saturado)
seco, saturado = calibracion      # desempaquetado en dos variables
print(seco, saturado)             # 3000 1200

# calibracion[0] = 2900           # TypeError: no se puede modificar

def leer_sensor():
    """Devuelve varias cosas a la vez: en realidad, una tupla."""
    return 2847, 22.5, True       # cuentas, temperatura, valido

cuentas, temperatura, valido = leer_sensor()

3. Diccionarios

Un diccionario guarda pares de clave y valor. En lugar de acceder por posición, se accede por un nombre, y eso cambia por completo la legibilidad de un programa de proyecto.

lectura = {
    "instante": "2027-07-14 08:15",
    "humedad_pct": 8.5,
    "temperatura_c": 22.5,
    "valvula": False,
    "bancal": 2,
}

print(lectura["humedad_pct"])        # 8.5
lectura["valvula"] = True            # modificar
lectura["duracion_s"] = 30           # añadir una clave nueva

print(lectura.keys())                # las claves
print(lectura.get("caudal", 0))      # 0 si la clave no existe: no falla

# Un diccionario también sirve como configuración del sistema
CONFIG = {
    "umbral_riego_pct": 30,
    "duracion_riego_s": 30,
    "hora_inicio": 7,
    "hora_fin": 10,
    "periodo_medida_s": 900,
}

if humedad < CONFIG["umbral_riego_pct"]:
    regar(CONFIG["duracion_riego_s"])

4. Cadenas como secuencias

Una cadena de texto es también una secuencia, y admite los índices y los troceados de una lista.

linea = "2027-07-14;08:15;2847;22.5"

print(linea[0])          # 2
print(linea[0:4])        # 2027     los cuatro primeros caracteres
print(len(linea))        # 26
print(linea.split(";"))  # ['2027-07-14', '08:15', '2847', '22.5']

campos = linea.split(";")
fecha = campos[0]
cuentas = int(campos[2])
temperatura = float(campos[3])

5. Elegir la estructura de datos

6. Series de medidas y ficheros CSV

Una lista vive en la memoria y desaparece al apagar. Para que las ocho mil lecturas del verano sobrevivan hay que escribirlas en un archivo, y el formato es el CSV: texto plano, una fila por línea y los campos separados por un carácter. Lo abre cualquier hoja de cálculo y lo lee cualquier lenguaje.

# Escribir el registro: en la placa y en el ordenador funciona igual
def registrar(instante, cuentas, humedad_pct, rego):
    """Añade una línea al archivo de registro."""
    with open("registro.csv", "a") as f:
        f.write(f"{instante};{cuentas};{humedad_pct:.1f};{int(rego)}\n")

registrar("2027-07-14 08:15", 2847, 8.5, True)

# Leer el registro y convertirlo en una lista de diccionarios
def cargar_registro(ruta="registro.csv"):
    lecturas = []
    with open(ruta, "r") as f:
        for linea in f:
            linea = linea.strip()
            if not linea or linea.startswith("#"):
                continue                      # salta vacías y comentarios
            campos = linea.split(";")
            if len(campos) != 4:
                continue                      # línea corrupta: la descarta
            lecturas.append({
                "instante": campos[0],
                "cuentas": int(campos[1]),
                "humedad_pct": float(campos[2]),
                "rego": campos[3] == "1",
            })
    return lecturas

datos = cargar_registro()
print(f"{len(datos)} lecturas cargadas")

# Y ahora la conclusión que pedía la pregunta guía
riegos = [d for d in datos if d["rego"]]
CAUDAL_L_H = 4.0          # litros por hora del gotero, del catálogo
DURACION_H = 30 / 3600    # 30 s expresados en horas

agua_usada = len(riegos) * CAUDAL_L_H * DURACION_H
print(f"Riegos: {len(riegos)}")
print(f"Agua consumida: {agua_usada:.1f} L")

7. Representar los datos

Ocho mil números no son una conclusión. Una gráfica sí, y en Jupyter Notebook se obtiene en cuatro líneas con la biblioteca matplotlib.

import matplotlib.pyplot as plt

humedades = [d["humedad_pct"] for d in datos]
UMBRAL_PCT = CONFIG["umbral_riego_pct"]

plt.plot(humedades)
plt.xlabel("Número de lectura")
plt.ylabel("Humedad (%)")
plt.title("Humedad del bancal 2, julio de 2027")
plt.axhline(UMBRAL_PCT, linestyle="--", label="umbral de riego")
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

8. El proceso de desarrollo

El currículo enumera las fases: edición, compilación o interpretación, ejecución, pruebas y depuración. Y añade una que no está en la lista y ocurre siempre: volver a empezar.

9. Módulos y bibliotecas

Un módulo es un archivo con funciones reutilizables; una biblioteca, un conjunto de módulos. Python trae muchos incluidos —la biblioteca estándar— y se importan con import.

import statistics

humedades = [d["humedad_pct"] for d in datos]
print(f"Media:    {statistics.mean(humedades):.1f} %")
print(f"Mediana:  {statistics.median(humedades):.1f} %")
print(f"Desv. típica: {statistics.stdev(humedades):.1f} %")

10. Errores y depuración

Las tres herramientas de depuración, de peor a mejor

Depurar paso a paso con Thonny

# La batería de pruebas de la función del Tema 14, completa
assert media_valida([420, 515]) == 467.5             # normal
assert media_valida([]) is None                      # lista vacía
assert media_valida([420]) == 420                    # un solo elemento
assert media_valida([4095, 4095]) is None            # todas no válidas
assert media_valida([0, 4090]) == 2045               # los límites, incluidos
print("Las cinco pruebas pasan")

Comprueba lo que has aprendido

Este tema se demuestra con un registro real, una gráfica con conclusión y una sesión de depuración documentada.

Cierre del aprendizaje del lenguaje: con el Tema 16 el KR-1 saldrá a la red, y a partir del Bloque F Python ya no se explica, se usa.

Glosario del tema

Biblioteca

Conjunto de módulos con funciones reutilizables.

Clave

Nombre con el que se accede a un valor dentro de un diccionario.

Comprensión de lista

Expresión que construye una lista nueva recorriendo otra en una sola línea.

CSV

Formato de archivo de texto con una fila por línea y campos separados por un carácter.

Depuración

Proceso de localizar y corregir la causa de un comportamiento incorrecto.

Depurador

Herramienta que ejecuta un programa paso a paso mostrando el valor de las variables.

Diccionario

Estructura que guarda pares de clave y valor, con acceso por nombre.

Excepción

Error que se produce durante la ejecución e interrumpe el programa.

Índice

Posición de un elemento en una secuencia; el primero es el cero.

Inmutable

Que no se puede modificar después de creado, como una tupla o una cadena.

JSON

Formato de intercambio de datos en texto, equivalente a un diccionario; se usa en el Tema 16.

Lista

Colección ordenada y modificable de elementos.

Mediana

Valor central de una serie ordenada; más robusta que la media frente a valores disparatados.

Modularización

Organización del código en módulos reutilizables e independientes.

Módulo

Archivo con funciones que puede importarse desde otro programa.

Punto de interrupción

Línea en la que se pide al depurador que detenga la ejecución.

Traza de excepción

Informe que indica el tipo de error, la línea y la cadena de llamadas que llevó hasta él.

Troceado

Extracción de una parte de una secuencia indicando el índice inicial y el final.

Tupla

Colección ordenada e inmutable de elementos.

Fuentes y recursos fiables

• [1] Tutorial oficial de Python — Estructuras de datos (en español).
• [2] Tutorial oficial de Python — Entrada y salida, y lectura de archivos (en español).
• [3] Documentación del módulo statistics (en español).
• [4] Matplotlib — Guía de inicio rápido (en inglés).
• [5] Thonny. Depurador paso a paso con puntos de interrupción e inspección de variables.
• [6] Tutorial oficial de Python — Errores y excepciones (en español).
• [7] Decreto 64/2022, de 20 de julio (BOCM). Currículo de Tecnología e Ingeniería I, bloque E.