Diferencias entre 'array' y 'list' en Python

En el contexto de Python, los tipos de datos array y list a menudo pueden confundirse debido a su aparente similitud. Sin embargo, existe una gran diferencia entre ambos, que radica en el tipo de elementos que pueden albergar.

En el caso de un array, solo puede contener elementos del mismo tipo de dato. Por ejemplo, si inicias un array con números enteros, todos los elementos posteriores que se añadan deberán ser enteros también. Aquí tienes un ejemplo de un array en Python:

import array
a = array.array('i', [1,2,3,4])
print(a)

Por otro lado, una list en Python puede contener elementos de diferentes tipos de datos. Así, en una misma lista puedes tener enteros, strings, floats e incluso otras listas. Aquí tienes un ejemplo de una lista:

l = ['hola', 2, 2.5, [1,2,3]]
print(l)

En el ejemplo anterior, la lista l contiene un string, un entero, un float y otra lista. Esta flexibilidad es una de las razones por las que las listas son ampliamente utilizadas en Python.

Es importante mencionar que los arrays en Python no son tan utilizados como las listas, debido a su restricción de tipo de dato. En cambio, se utilizan más en casos específicos donde se requiere una eficiencia de memoria y rendimiento superior, como en operaciones matemáticas complejas y trabajo con grandes volúmenes de datos.

Como una nota adicional, existe un módulo en Python llamado NumPy, que provee un tipo de dato similar a los arrays, llamado numpy array. Los numpy array son muy populares en el campo del análisis de datos y machine learning, ya que proveen funcionalidades adicionales y permiten realizar operaciones matemáticas de forma eficiente.