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Errores comunes con listas en Python (y cómo evitarlos)
Las listas son una de las estructuras más usadas en Python, pero también una fuente frecuente de errores, especialmente al modificar datos, recorrer listas y trabajar con referencias.
Esta página muestra errores reales, explica por qué ocurren y cómo evitarlos correctamente.
numeros = [1, 2, 3, 4]
for n in numeros:
if n % 2 == 0:
numeros.remove(n)
print(numeros)Salida:
[1, 3]⚠ El resultado puede ser incorrecto en otros casos.
Cómo evitarlo:
numeros = [n for n in numeros if n % 2 != 0]lista = [1, 2]
lista.append([3, 4])
print(lista)Salida:
[1, 2, [3, 4]]❌ Lista anidada no deseada.
Cómo evitarlo:
lista.extend([3, 4])lista = [1, 2]
lista.extend(3)Salida:
TypeError: 'int' object is not iterableCómo evitarlo:
lista.append(3)lista = [10, 20, 30]
print(lista[3])Salida:
IndexError: list index out of rangeCómo evitarlo:
if len(lista) > 3:
print(lista[3])lista = []
lista.pop()Salida:
IndexError: pop from empty listCómo evitarlo:
if lista:
lista.pop()numeros = [1, 2, 2, 3]
numeros.remove(2)
print(numeros)
```python
Salida:
```python
[1, 2, 3]❌ Solo elimina la primera coincidencia.
Cómo evitarlo:
numeros = [n for n in numeros if n != 2]a = [1, 2, 3]
b = a
b.append(4)
print(a)Salida:
[1, 2, 3, 4]❌ Ambas variables apuntan a la misma lista.
Cómo evitarlo:
b = a.copy()original = [1, 2, 3]
copia = original
copia.clear()
print(original)Salida:
[]Cómo evitarlo:
copia = original[:]resultado = []
for i in range(3):
resultado.append([])
resultado[i].append(i)
print(resultado)Salida:
[[0], [1], [2]]✔ Correcto, pero cuidado con este error común:
resultado = [[]] * 3
resultado[0].append(1)
print(resultado)Salida:
[[1], [1], [1]]❌ Referencias compartidas.
valores = [1, 2, 2, 3, 3]
print(valores)Salida:
[1, 2, 2, 3, 3]⚠ Duplicados no deseados.
Cómo evitarlo:
valores = list(set(valores))Reglas prácticas para evitar errores con listas
- No modifiques listas mientras las recorres
- Usa append() y extend() correctamente
- Copia listas cuando sea necesario
- Verifica índices antes de acceder
- Evita referencias compartidas sin intención
La mayoría de los errores con listas en Python no son complejos, pero sí frecuentes. Aplicar estas buenas prácticas hará tu código:
- Más seguro
- Más predecible
- Más fácil de mantener
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