5. Estructuras de datos
***********************

Este capítulo describe algunas cosas que ya has aprendido en más
detalle y agrega algunas cosas nuevas también.


5.1. Más sobre listas
=====================

El tipo de dato lista tiene algunos métodos más. Aquí están todos los
métodos de los objetos lista:

list.append(x)

   Agrega un ítem al final de la lista. Equivale a "a[len(a):] = [x]".

list.extend(iterable)

   Extiende la lista agregándole todos los ítems del iterable.
   Equivale a "a[len(a):] = iterable".

list.insert(i, x)

   Inserta un ítem en una posición dada. El primer argumento es el
   índice del ítem delante del cual se insertará, por lo tanto
   "a.insert(0, x)" inserta al principio de la lista y
   "a.insert(len(a), x)" equivale a "a.append(x)".

list.remove(x)

   Quita el primer ítem de la lista cuyo valor sea *x*. Lanza un
   "ValueError" si no existe tal ítem.

list.pop([i])

   Quita el ítem en la posición dada de la lista y lo retorna. Si no
   se especifica un índice, "a.pop()" quita y retorna el último
   elemento de la lista. (Los corchetes que encierran a *i* en la
   firma del método denotan que el parámetro es opcional, no que
   deberías escribir corchetes en esa posición. Verás esta notación
   con frecuencia en la Referencia de la Biblioteca de Python.)

list.clear()

   Elimina todos los elementos de la lista. Equivalente a "del a[:]".

list.index(x[, start[, end]])

   Retorna el índice basado en cero del primer elemento cuyo valor sea
   igual a *x*. Lanza una excepción "ValueError" si no existe tal
   elemento.

   Los argumentos opcionales *start* y *end* son interpretados como la
   notación de rebanadas y se usan para limitar la búsqueda a un
   segmento particular de la lista. El índice retornado se calcula de
   manera relativa al inicio de la secuencia completa en lugar de con
   respecto al argumento *start*.

list.count(x)

   Retorna el número de veces que *x* aparece en la lista.

list.sort(*, key=None, reverse=False)

   Ordena los elementos de la lista in situ (los argumentos pueden ser
   usados para personalizar el orden de la lista, ver "sorted()" para
   su explicación).

list.reverse()

   Invierte los elementos de la lista in situ.

list.copy()

   Retorna una copia superficial de la lista. Equivalente a "a[:]".

Un ejemplo que usa la mayoría de los métodos de la lista:

   >>> fruits = ['orange', 'apple', 'pear', 'banana', 'kiwi', 'apple', 'banana']
   >>> fruits.count('apple')
   2
   >>> fruits.count('tangerine')
   0
   >>> fruits.index('banana')
   3
   >>> fruits.index('banana', 4)  # Find next banana starting a position 4
   6
   >>> fruits.reverse()
   >>> fruits
   ['banana', 'apple', 'kiwi', 'banana', 'pear', 'apple', 'orange']
   >>> fruits.append('grape')
   >>> fruits
   ['banana', 'apple', 'kiwi', 'banana', 'pear', 'apple', 'orange', 'grape']
   >>> fruits.sort()
   >>> fruits
   ['apple', 'apple', 'banana', 'banana', 'grape', 'kiwi', 'orange', 'pear']
   >>> fruits.pop()
   'pear'

You might have noticed that methods like "insert", "remove" or "sort"
that only modify the list have no return value printed -- they return
the default "None". [1]  This is a design principle for all mutable
data structures in Python.

Otra cosa que puedes observar es que no todos los datos se pueden
ordenar o comparar. Por ejemplo, "[None, 'hello', 10]" no se puede
ordenar ya que los enteros no se pueden comparar con strings y *None*
no se puede comparar con los otros tipos. También hay algunos tipos
que no tienen una relación de orden definida. Por ejemplo, "3+4j <
5+7j" no es una comparación válida.


5.1.1. Usando listas como pilas
-------------------------------

Los métodos de lista hacen que resulte muy fácil usar una lista como
una pila, donde el último elemento añadido es el primer elemento
retirado ("último en entrar, primero en salir"). Para agregar un
elemento a la cima de la pila, utiliza "append()". Para retirar un
elemento de la cima de la pila, utiliza "pop()" sin un índice
explícito. Por ejemplo:

   >>> stack = [3, 4, 5]
   >>> stack.append(6)
   >>> stack.append(7)
   >>> stack
   [3, 4, 5, 6, 7]
   >>> stack.pop()
   7
   >>> stack
   [3, 4, 5, 6]
   >>> stack.pop()
   6
   >>> stack.pop()
   5
   >>> stack
   [3, 4]


5.1.2. Usando listas como colas
-------------------------------

También es posible usar una lista como una cola, donde el primer
elemento añadido es el primer elemento retirado ("primero en entrar,
primero en salir"); sin embargo, las listas no son eficientes para
este propósito. Agregar y sacar del final de la lista es rápido, pero
insertar o sacar del comienzo de una lista es lento (porque todos los
otros elementos tienen que ser desplazados por uno).

Para implementar una cola, utiliza "collections.deque" el cual fue
diseñado para añadir y quitar de ambas puntas de forma rápida. Por
ejemplo:

   >>> from collections import deque
   >>> queue = deque(["Eric", "John", "Michael"])
   >>> queue.append("Terry")           # Terry arrives
   >>> queue.append("Graham")          # Graham arrives
   >>> queue.popleft()                 # The first to arrive now leaves
   'Eric'
   >>> queue.popleft()                 # The second to arrive now leaves
   'John'
   >>> queue                           # Remaining queue in order of arrival
   deque(['Michael', 'Terry', 'Graham'])


5.1.3. Comprensión de listas
----------------------------

Las comprensiones de listas ofrecen una manera concisa de crear
listas. Sus usos comunes son para hacer nuevas listas donde cada
elemento es el resultado de algunas operaciones aplicadas a cada
miembro de otra secuencia o iterable, o para crear un segmento de la
secuencia de esos elementos para satisfacer una condición determinada.

Por ejemplo, asumamos que queremos crear una lista de cuadrados, como:

   >>> squares = []
   >>> for x in range(10):
   ...     squares.append(x**2)
   ...
   >>> squares
   [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

Nota que esto crea (o sobreescribe) una variable llamada "x" que sigue
existiendo luego de que el bucle haya terminado. Podemos calcular la
lista de cuadrados sin ningún efecto secundario haciendo:

   squares = list(map(lambda x: x**2, range(10)))

o, un equivalente:

   squares = [x**2 for x in range(10)]

que es más conciso y legible.

Una lista de comprensión consiste de corchetes rodeando una expresión
seguida de la declaración "for" y luego cero o más declaraciones "for"
o "if".  El resultado será una nueva lista que sale de evaluar la
expresión en el contexto de los "for" o "if" que le siguen.  Por
ejemplo, esta lista de comprensión combina los elementos de dos listas
si no son iguales:

   >>> [(x, y) for x in [1,2,3] for y in [3,1,4] if x != y]
   [(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]

y es equivalente a:

   >>> combs = []
   >>> for x in [1,2,3]:
   ...     for y in [3,1,4]:
   ...         if x != y:
   ...             combs.append((x, y))
   ...
   >>> combs
   [(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]

Notá como el orden de los "for" y "if" es el mismo en ambos pedacitos
de código.

Si la expresión es una tupla (como el "(x, y)" en el ejemplo
anterior), debe estar entre paréntesis.

   >>> vec = [-4, -2, 0, 2, 4]
   >>> # create a new list with the values doubled
   >>> [x*2 for x in vec]
   [-8, -4, 0, 4, 8]
   >>> # filter the list to exclude negative numbers
   >>> [x for x in vec if x >= 0]
   [0, 2, 4]
   >>> # apply a function to all the elements
   >>> [abs(x) for x in vec]
   [4, 2, 0, 2, 4]
   >>> # call a method on each element
   >>> freshfruit = ['  banana', '  loganberry ', 'passion fruit  ']
   >>> [weapon.strip() for weapon in freshfruit]
   ['banana', 'loganberry', 'passion fruit']
   >>> # create a list of 2-tuples like (number, square)
   >>> [(x, x**2) for x in range(6)]
   [(0, 0), (1, 1), (2, 4), (3, 9), (4, 16), (5, 25)]
   >>> # the tuple must be parenthesized, otherwise an error is raised
   >>> [x, x**2 for x in range(6)]
     File "<stdin>", line 1
       [x, x**2 for x in range(6)]
        ^^^^^^^
   SyntaxError: did you forget parentheses around the comprehension target?
   >>> # flatten a list using a listcomp with two 'for'
   >>> vec = [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]
   >>> [num for elem in vec for num in elem]
   [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

Las comprensiones de listas pueden contener expresiones complejas y
funciones anidadas:

   >>> from math import pi
   >>> [str(round(pi, i)) for i in range(1, 6)]
   ['3.1', '3.14', '3.142', '3.1416', '3.14159']


5.1.4. Listas por comprensión anidadas
--------------------------------------

La expresión inicial de una comprensión de listas puede ser cualquier
expresión arbitraria, incluyendo otra comprensión de listas.

Considerá el siguiente ejemplo de una matriz de 3x4 implementada como
una lista de tres listas de largo 4:

   >>> matrix = [
   ...     [1, 2, 3, 4],
   ...     [5, 6, 7, 8],
   ...     [9, 10, 11, 12],
   ... ]

La siguiente comprensión de lista transpondrá las filas y columnas:

   >>> [[row[i] for row in matrix] for i in range(4)]
   [[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

Como vimos en la sección anterior, la lista de comprensión anidada se
evalúa en el contexto del "for" que lo sigue, por lo que este ejemplo
equivale a:

   >>> transposed = []
   >>> for i in range(4):
   ...     transposed.append([row[i] for row in matrix])
   ...
   >>> transposed
   [[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

el cual, a la vez, es lo mismo que:

   >>> transposed = []
   >>> for i in range(4):
   ...     # the following 3 lines implement the nested listcomp
   ...     transposed_row = []
   ...     for row in matrix:
   ...         transposed_row.append(row[i])
   ...     transposed.append(transposed_row)
   ...
   >>> transposed
   [[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

En el mundo real, deberías preferir funciones predefinidas a
declaraciones con flujo complejo.  La función "zip()" haría un buen
trabajo para este caso de uso:

   >>> list(zip(*matrix))
   [(1, 5, 9), (2, 6, 10), (3, 7, 11), (4, 8, 12)]

Ver Desempaquetando una lista de argumentos para detalles en el
asterisco de esta línea.


5.2. La instrucción "del"
=========================

Hay una manera de quitar un ítem de una lista dado su índice en lugar
de su valor: la instrucción "del".  Esta es diferente del método
"pop()", el cual retorna un valor.  La instrucción "del" también puede
usarse para quitar secciones de una lista o vaciar la lista completa
(lo que hacíamos antes asignando una lista vacía a la sección).  Por
ejemplo:

   >>> a = [-1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
   >>> del a[0]
   >>> a
   [1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
   >>> del a[2:4]
   >>> a
   [1, 66.25, 1234.5]
   >>> del a[:]
   >>> a
   []

"del" puede usarse también para eliminar variables:

   >>> del a

Hacer referencia al nombre "a" de aquí en más es un error (al menos
hasta que se le asigne otro valor).  Veremos otros usos para "del" más
adelante.


5.3. Tuplas y secuencias
========================

Vimos que las listas y cadenas tienen propiedades en común, como el
indizado y las operaciones de seccionado.  Estas son dos ejemplos de
datos de tipo *secuencia* (ver Tipos secuencia --- list, tuple,
range).  Como Python es un lenguaje en evolución, otros datos de tipo
secuencia pueden agregarse.  Existe otro dato de tipo secuencia
estándar: la *tupla*.

Una tupla consiste de un número de valores separados por comas, por
ejemplo:

   >>> t = 12345, 54321, 'hello!'
   >>> t[0]
   12345
   >>> t
   (12345, 54321, 'hello!')
   >>> # Tuples may be nested:
   ... u = t, (1, 2, 3, 4, 5)
   >>> u
   ((12345, 54321, 'hello!'), (1, 2, 3, 4, 5))
   >>> # Tuples are immutable:
   ... t[0] = 88888
   Traceback (most recent call last):
     File "<stdin>", line 1, in <module>
   TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
   >>> # but they can contain mutable objects:
   ... v = ([1, 2, 3], [3, 2, 1])
   >>> v
   ([1, 2, 3], [3, 2, 1])

Como puedes ver, en la salida las tuplas siempre se encierran entre
paréntesis, para que las tuplas anidadas puedan interpretarse
correctamente; pueden ingresarse con o sin paréntesis, aunque a menudo
los paréntesis son necesarios de todas formas (si la tupla es parte de
una expresión más grande).  No es posible asignar a los ítems
individuales de una tupla, pero sin embargo sí se puede crear tuplas
que contengan objetos mutables, como las listas.

A pesar de que las tuplas puedan parecerse a las listas,
frecuentemente se utilizan en distintas situaciones y para distintos
propósitos.  Las tuplas son *immutable* y normalmente contienen una
secuencia heterogénea de elementos que son accedidos al desempaquetar
(ver más adelante en esta sección) o indizar (o incluso acceder por
atributo en el caso de las "namedtuples").  Las listas son *mutable*,
y sus elementos son normalmente homogéneos y se acceden iterando a la
lista.

Un problema particular es la construcción de tuplas que contengan 0 o
1 ítem: la sintaxis presenta algunas peculiaridades para estos casos.
Las tuplas vacías se construyen mediante un par de paréntesis vacío;
una tupla con un ítem se construye poniendo una coma a continuación
del valor (no alcanza con encerrar un único valor entre paréntesis).
Feo, pero efectivo.  Por ejemplo:

   >>> empty = ()
   >>> singleton = 'hello',    # <-- note trailing comma
   >>> len(empty)
   0
   >>> len(singleton)
   1
   >>> singleton
   ('hello',)

La declaración "t = 12345, 54321, 'hola!'" es un ejemplo de
*empaquetado de tuplas*: los valores "12345", "54321" y "'hola!'" se
empaquetan juntos en una tupla. La operación inversa también es
posible:

   >>> x, y, z = t

Esto se llama, apropiadamente, *desempaquetado de secuencias*, y
funciona para cualquier secuencia en el lado derecho del igual.  El
desempaquetado de secuencias requiere que la cantidad de variables a
la izquierda del signo igual sea el tamaño de la secuencia.  Notá que
la asignación múltiple es en realidad sólo una combinación de
empaquetado de tuplas y desempaquetado de secuencias.


5.4. Conjuntos
==============

Python también incluye un tipo de dato para *conjuntos*.  Un conjunto
es una colección no ordenada y sin elementos repetidos.  Los usos
básicos de éstos incluyen verificación de pertenencia y eliminación de
entradas duplicadas. Los conjuntos también soportan operaciones
matemáticas como la unión, intersección, diferencia, y diferencia
simétrica.

Las llaves o la función "set()" pueden usarse para crear conjuntos.
Notá que  para crear un conjunto vacío tenés que usar "set()", no
"{}"; esto último crea un diccionario vacío, una estructura de datos
que discutiremos en la sección siguiente.

Una pequeña demostración:

   >>> basket = {'apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'}
   >>> print(basket)                      # show that duplicates have been removed
   {'orange', 'banana', 'pear', 'apple'}
   >>> 'orange' in basket                 # fast membership testing
   True
   >>> 'crabgrass' in basket
   False

   >>> # Demonstrate set operations on unique letters from two words
   ...
   >>> a = set('abracadabra')
   >>> b = set('alacazam')
   >>> a                                  # unique letters in a
   {'a', 'r', 'b', 'c', 'd'}
   >>> a - b                              # letters in a but not in b
   {'r', 'd', 'b'}
   >>> a | b                              # letters in a or b or both
   {'a', 'c', 'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}
   >>> a & b                              # letters in both a and b
   {'a', 'c'}
   >>> a ^ b                              # letters in a or b but not both
   {'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}

De forma similar a las comprensiones de listas, está también soportada
la comprensión de conjuntos:

   >>> a = {x for x in 'abracadabra' if x not in 'abc'}
   >>> a
   {'r', 'd'}


5.5. Diccionarios
=================

Otro tipo de dato útil incluido en Python es el *diccionario* (ver
Tipos Mapa --- dict).  Los diccionarios se encuentran a veces en otros
lenguajes como "memorias asociativas" o "arreglos asociativos".  A
diferencia de las secuencias, que se indexan mediante un rango
numérico, los diccionarios se indexan con *claves*, que pueden ser
cualquier tipo inmutable; las cadenas y números siempre pueden ser
claves.  Las tuplas pueden usarse como claves si solamente contienen
cadenas, números o tuplas; si una tupla contiene cualquier objeto
mutable directa o indirectamente, no puede usarse como clave. No podés
usar listas como claves, ya que las listas pueden modificarse usando
asignación por índice, asignación por sección, o métodos como
"append()" y "extend()".

Es mejor pensar en un diccionario como un conjunto de pares
*clave:valor* con el requerimiento de que  las claves sean únicas
(dentro de un diccionario). Un par de llaves crean un diccionario
vacío: "{}".  Colocar una lista de pares clave:valor separada por
comas dentro de las llaves agrega, de inicio, pares  clave:valor al
diccionario; esta es, también, la forma en que los diccionarios se
muestran en la salida.

Las operaciones principales sobre un diccionario son guardar un valor
con una clave y extraer ese valor dada la clave.  También es posible
borrar un par clave:valor con "del".  Si usás una clave que ya está en
uso para guardar un valor, el valor que estaba asociado con esa clave
se pierde.  Es un error extraer un valor usando una clave no
existente.

Ejecutando "list(d)" en un diccionario retornará una lista con todas
las claves usadas en el diccionario, en el orden de inserción (si
deseas que esté ordenada simplemente usa "sorted(d)" en su lugar).
Para comprobar si una clave está en el diccionario usa la palabra
clave "in".

Un pequeño ejemplo de uso de un diccionario:

   >>> tel = {'jack': 4098, 'sape': 4139}
   >>> tel['guido'] = 4127
   >>> tel
   {'jack': 4098, 'sape': 4139, 'guido': 4127}
   >>> tel['jack']
   4098
   >>> del tel['sape']
   >>> tel['irv'] = 4127
   >>> tel
   {'jack': 4098, 'guido': 4127, 'irv': 4127}
   >>> list(tel)
   ['jack', 'guido', 'irv']
   >>> sorted(tel)
   ['guido', 'irv', 'jack']
   >>> 'guido' in tel
   True
   >>> 'jack' not in tel
   False

El constructor "dict()" crea un diccionario directamente desde
secuencias de pares clave-valor:

   >>> dict([('sape', 4139), ('guido', 4127), ('jack', 4098)])
   {'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098}

Además, las comprensiones de diccionarios se pueden usar para crear
diccionarios desde expresiones arbitrarias de clave y valor:

   >>> {x: x**2 for x in (2, 4, 6)}
   {2: 4, 4: 16, 6: 36}

Cuando las claves son cadenas simples, a veces resulta más fácil
especificar los pares usando argumentos por palabra clave:

   >>> dict(sape=4139, guido=4127, jack=4098)
   {'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098}


5.6. Técnicas de iteración
==========================

Cuando iteramos sobre diccionarios, se pueden obtener al mismo tiempo
la clave y su valor correspondiente usando el método "items()".

   >>> knights = {'gallahad': 'the pure', 'robin': 'the brave'}
   >>> for k, v in knights.items():
   ...     print(k, v)
   ...
   gallahad the pure
   robin the brave

Cuando se itera sobre una secuencia, se puede obtener el índice de
posición junto a su valor correspondiente usando la función
"enumerate()".

   >>> for i, v in enumerate(['tic', 'tac', 'toe']):
   ...     print(i, v)
   ...
   0 tic
   1 tac
   2 toe

Para iterar sobre dos o más secuencias al mismo tiempo, los valores
pueden emparejarse con la función "zip()".

   >>> questions = ['name', 'quest', 'favorite color']
   >>> answers = ['lancelot', 'the holy grail', 'blue']
   >>> for q, a in zip(questions, answers):
   ...     print('What is your {0}?  It is {1}.'.format(q, a))
   ...
   What is your name?  It is lancelot.
   What is your quest?  It is the holy grail.
   What is your favorite color?  It is blue.

Para iterar sobre una secuencia en orden inverso, se especifica
primero la secuencia al derecho y luego se llama a la función
"reversed()".

   >>> for i in reversed(range(1, 10, 2)):
   ...     print(i)
   ...
   9
   7
   5
   3
   1

Para iterar sobre una secuencia ordenada, se utiliza la función
"sorted()" la cual retorna una nueva lista ordenada dejando a la
original intacta.

   >>> basket = ['apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana']
   >>> for i in sorted(basket):
   ...     print(i)
   ...
   apple
   apple
   banana
   orange
   orange
   pear

El uso de "set()" en una secuencia elimina los elementos duplicados.
El uso de "sorted()" en combinación con "set()" sobre una secuencia es
una forma idiomática de recorrer elementos únicos de la secuencia en
orden ordenado.

   >>> basket = ['apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana']
   >>> for f in sorted(set(basket)):
   ...     print(f)
   ...
   apple
   banana
   orange
   pear

A veces uno intenta cambiar una lista mientras la está iterando; sin
embargo, a menudo es más simple y seguro crear una nueva lista:

   >>> import math
   >>> raw_data = [56.2, float('NaN'), 51.7, 55.3, 52.5, float('NaN'), 47.8]
   >>> filtered_data = []
   >>> for value in raw_data:
   ...     if not math.isnan(value):
   ...         filtered_data.append(value)
   ...
   >>> filtered_data
   [56.2, 51.7, 55.3, 52.5, 47.8]


5.7. Más acerca de condiciones
==============================

Las condiciones usadas en las instrucciones "while" e "if" pueden
contener cualquier operador, no sólo comparaciones.

The comparison operators "in" and "not in" are membership tests that
determine whether a value is in (or not in) a container.  The
operators "is" and "is not" compare whether two objects are really the
same object.  All comparison operators have the same priority, which
is lower than that of all numerical operators.

Las comparaciones pueden encadenarse.  Por ejemplo, "a < b == c"
verifica si "a" es menor que "b" y además si "b" es igual a "c".

Las comparaciones pueden combinarse mediante los operadores booleanos
"and" y "or", y el resultado de una comparación (o de cualquier otra
expresión booleana) puede negarse con "not".  Estos tienen prioridades
menores que los operadores de comparación; entre ellos "not" tiene la
mayor prioridad y "or" la menor, o sea que "A and not B or C" equivale
a "(A and (not B)) or C".  Como siempre, los paréntesis pueden usarse
para expresar la composición deseada.

Los operadores booleanos "and" y "or" son los llamados operadores
*cortocircuito*: sus argumentos se evalúan de izquierda a derecha, y
la evaluación se detiene en el momento en que se determina su
resultado.  Por ejemplo, si "A" y "C" son verdaderas pero "B" es
falsa, en "A and B and C" no se evalúa la expresión "C".  Cuando se
usa como un valor general y no como un booleano, el valor retornado de
un operador cortocircuito es el último argumento evaluado.

Es posible asignar el resultado de una comparación u otra expresión
booleana a una variable.  Por ejemplo,

   >>> string1, string2, string3 = '', 'Trondheim', 'Hammer Dance'
   >>> non_null = string1 or string2 or string3
   >>> non_null
   'Trondheim'

Nota que en Python, a diferencia de C, asignaciones dentro de
expresiones deben realizarse explícitamente con walrus operator ":=".
Esto soluciona algunos problemas comunes encontrados en C: escribiendo
"=" en una expresión cuando se intentaba escribir "==".


5.8. Comparando secuencias y otros tipos
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Las secuencias pueden compararse con otros objetos del mismo tipo de
secuencia. La comparación usa orden *lexicográfico*: primero se
comparan los dos primeros ítems, si son diferentes esto ya determina
el resultado de la comparación; si son iguales, se comparan los
siguientes dos ítems, y así sucesivamente hasta llegar al final de
alguna de las secuencias. Si dos ítems a comparar son ambos secuencias
del mismo tipo, la comparación lexicográfica es recursiva.  Si todos
los ítems de dos secuencias resultan iguales, se considera que las
secuencias son iguales. Si una secuencia es la parte inicial de la
otra, la secuencia más corta es la más pequeña. El orden lexicográfico
de los strings utiliza el punto de código Unicode para ordenar
caracteres individuales. Algunos ejemplos de comparación entre
secuencias del mismo tipo:

   (1, 2, 3)              < (1, 2, 4)
   [1, 2, 3]              < [1, 2, 4]
   'ABC' < 'C' < 'Pascal' < 'Python'
   (1, 2, 3, 4)           < (1, 2, 4)
   (1, 2)                 < (1, 2, -1)
   (1, 2, 3)             == (1.0, 2.0, 3.0)
   (1, 2, ('aa', 'ab'))   < (1, 2, ('abc', 'a'), 4)

Observá que comparar objetos de diferentes tipos con "<" o ">" es
legal siempre y cuando los objetas tenga los métodos de comparación
apropiados.  Por ejemplo, los tipos de números mezclados son
comparados de acuerdo a su valor numérico, o sea 0 es igual a 0.0,
etc.  Si no es el caso, en lugar de proveer un ordenamiento
arbitrario, el intérprete lanzará una excepción "TypeError".

-[ Notas al pie ]-

[1] Otros lenguajes podrían retornar un objeto mutado, que permite
    encadenamiento de métodos como
    "d->insert("a")->remove("b")->sort();".
