Gestión de Variables en Python: Un Análisis Académico

Introducción

En el ámbito de la programación, las variables constituyen un pilar fundamental, actuando como contenedores simbólicos o etiquetas para valores almacenados en la memoria de un ordenador. Permiten a los desarrolladores nombrar y manipular datos de manera eficiente a lo largo de un programa, facilitando la reutilización y la lógica dinámica. Python, un lenguaje de programación ampliamente adoptado en diversos campos académicos y profesionales, aborda la gestión de variables con una filosofía distintiva que combina flexibilidad con un modelo de objetos robusto. Este informe explora en profundidad la naturaleza de las variables en Python, desde su definición y las convenciones de nomenclatura hasta los complejos mecanismos de gestión de memoria y las sutiles diferencias en los operadores de comparación, proporcionando una comprensión académica de su comportamiento y sus implicaciones.

1. Fundamentos de las Variables en Python

1.1. Definición y Asignación

En Python, la creación de una variable es un proceso directo que fusiona la declaración con la asignación. A diferencia de otros lenguajes que pueden requerir una declaración explícita del tipo de dato antes de la asignación, Python permite definir una variable simplemente escribiendo su nombre, seguido del operador de asignación (=), y finalmente el valor que se desea almacenar. Esta acción no solo crea la variable, sino que también le asigna el valor especificado de forma automática.Por ejemplo, nombre_producto = «Laptop Pro X» crea una variable nombre_producto y le asigna la cadena de texto «Laptop Pro X». De manera similar, cantidad_disponible = 150 define una variable numérica. Una vez asignado un valor, la variable puede ser reutilizada y su valor puede ser modificado mediante reasignación. Por ejemplo, si nombre_producto se reasigna a «Laptop Ultra Z», la variable ahora referencia un nuevo valor. Python también soporta la asignación múltiple en una sola línea, lo que es útil para inicializar varias variables simultáneamente, como en ancho, alto, profundidad = 1920, 1080, 720. Es imperativo que una variable sea asignada antes de su uso; de lo contrario, Python generará un NameError, indicando que el nombre no ha sido reconocido.¹


# Python

# Asignación de una sola variable
nombre_producto = "Laptop Pro X"
cantidad_disponible = 150
print(f"Producto inicial: {nombre_producto}, Cantidad: {cantidad_disponible}")

# Reasignación de una variable existente
nombre_producto = "Laptop Ultra Z" # 'nombre_producto' ahora referencia un nuevo valor
print(f"Producto reasignado: {nombre_producto}")

# Asignación múltiple en una sola línea (desempaquetado de tuplas)
ancho, alto, profundidad = 1920, 1080, 720
print(f"Dimensiones: Ancho={ancho}, Alto={alto}, Profundidad={profundidad}")

1.2. Reglas y Mejores Prácticas de Nomenclatura

La elección de nombres para las variables en Python sigue un conjunto de reglas sintácticas y mejores prácticas recomendadas para mejorar la legibilidad y la consistencia del código. Las reglas básicas de nomenclatura establecen que los nombres de las variables pueden contener letras (mayúsculas A-Z y minúsculas a-z), dígitos (0-9) y el carácter de guion bajo (_). Sin embargo, un nombre de variable no puede comenzar con un número; debe empezar con una letra o un guion bajo. Es crucial recordar que los nombres de las variables son sensibles a las mayúsculas y minúsculas, lo que significa que x1 y X1 son nombres distintos y pueden coexistir. Además, los nombres de las variables no deben contener espacios ni tabulaciones.³

Más allá de las reglas sintácticas, la guía de estilo oficial de Python, PEP 8, proporciona directrices para una nomenclatura clara y consistente.⁴ Se recomienda utilizar la convención «snake case» (palabras en minúscula separadas por guiones bajos) para los nombres de variables y funciones (ej.,mi_variable, calcular_suma).⁴ Se desaconseja el uso de nombres de una sola letra como l, O o I, ya que pueden confundirse fácilmente con los números 1 y 0 en algunas tipografías.⁴ La PEP 8 también enfatiza la importancia de usar nombres descriptivos que hagan evidente el propósito de la variable, en lugar de abreviaciones confusas o nombres genéricos como x o y.¹ Para booleanos, se sugiere el uso de prefijos como is_ o has_ (ej., is_active, has_permissions), y para constantes, se recomienda el uso de mayúsculas con guiones bajos (ej., MAX_SIZE, CONNECTION_TIMEOUT).⁴ Finalmente, aunque es posible usar palabras clave reservadas de Python como nombres de variables, esta práctica no es recomendable debido a la confusión que puede generar.³

1.3. Python: Un Lenguaje Dinámicamente Tipado y Fuertemente Tipado

Python exhibe una dualidad en su sistema de tipos, siendo simultáneamente un lenguaje dinámicamente tipado y fuertemente tipado.⁶ Comprender esta característica es fundamental para prever el comportamiento del código y sus implicaciones en el rendimiento.

Tipado Dinámico (Dynamic Typing)

El tipado dinámico significa que el tipo de dato de una variable no se declara explícitamente por el programador, sino que se infiere y se determina en tiempo de ejecución basándose en el valor que se le asigna.¹ Esta flexibilidad permite que una misma variable pueda referenciar valores de tipos diferentes de forma secuencial durante la ejecución del programa.¹ Por ejemplo, una variable que inicialmente contiene una cadena de texto puede ser reasignada para contener un número entero.¹

# Python

mi_variable = "Hola Mundo" # mi_variable es de tipo str
print(f"Tipo inicial: {type(mi_variable)}")

mi_variable = 12345 # mi_variable ahora es de tipo int
print(f"Tipo después de reasignación: {type(mi_variable)}")

Tipado Fuerte (Strong Typing)

A pesar de su naturaleza dinámica, Python es también un lenguaje fuertemente tipado.⁶ Esto implica que, si bien los tipos de las variables son flexibles, no se ignoran. El tipo de una variable es crucial al realizar operaciones, y Python impone estrictas reglas de compatibilidad de tipos.⁶ Por ejemplo, Python permite la adición de un entero y un número de punto flotante (realizando una coerción de tipo implícita), pero intentar sumar un entero a una cadena de texto resultará en un TypeError, ya que estas operaciones son fundamentalmente incompatibles entre tipos dispares.⁶

Implicaciones del Tipado Dinámico en el Rendimiento

La flexibilidad inherente al tipado dinámico de Python conlleva una sobrecarga en el rendimiento. Dado que el intérprete no puede conocer los tipos de los objetos de antemano (es decir, antes del tiempo de ejecución), debe realizar una serie de verificaciones y pasos en cada operación.⁶ Por ejemplo, al sumar dos números (a + b), Python debe: 1) verificar los tipos de ambos operandos; 2) determinar si ambos tipos soportan la operación de suma (considerando la sobrecarga de operadores, donde los objetos pueden tener una definición personalizada para la adición); 3) extraer la función específica que realiza la operación; 4) recuperar los valores reales de los objetos; 5) ejecutar la operación; y 6) construir un nuevo objeto para el resultado.⁶

Estos pasos, que se repiten para cada operación, contribuyen a un costo de rendimiento en comparación con lenguajes de tipado estático, donde tales verificaciones pueden ser optimizadas durante la compilación.⁶ Esta situación ilustra una compensación fundamental en el diseño de lenguajes de programación: la facilidad y rapidez del desarrollo que ofrece el tipado dinámico se contrapone a una penalización de rendimiento intrínseca debido a la necesidad de verificaciones de tipo en tiempo de ejecución.

Tipado Estático para Optimización (Extensión)

Aunque Python es dinámicamente tipado por defecto, existen herramientas avanzadas, como Cython, que permiten a los desarrolladores introducir información de tipo estático en el código Python.⁶ Esto se puede lograr, por ejemplo, prefijando los argumentos formales de las funciones con sus tipos o declarando variables con la palabra clave cdef.⁶ Al utilizar Cython, el código Python puede traducirse a C, lo que posibilita optimizaciones en tiempo de compilación y una mejora significativa del rendimiento en secciones de código intensivas en cómputo.⁶ Esta aproximación práctica permite mitigar parte del costo de rendimiento asociado al tipado dinámico, demostrando una solución ingenieril a la inherente disyuntiva entre flexibilidad y eficiencia.

2. El Modelo de Objetos de Python y la Naturaleza de las Variables

2.1. Variables como Referencias a Objetos

Un concepto central para comprender la gestión de variables en Python es reconocer que las variables no «contienen» o «almacenan» valores directamente en el sentido tradicional. En cambio, funcionan como referencias o etiquetas que apuntan a objetos que residen en la memoria del ordenador.¹ Esta característica se deriva del principio fundamental de Python de que «todo es un objeto», lo que incluye incluso tipos de datos básicos como enteros, números de punto flotante y cadenas de texto.²

Cuando se ejecuta una sentencia de asignación como x = 4, Python primero crea un objeto entero con el valor 4 en una ubicación específica de la memoria.¹ Posteriormente, la variable x se vincula a la dirección de memoria de este objeto recién creado.³ Cualquier acceso subsiguiente a x recuperará el objeto almacenado en la ubicación de memoria referenciada.³ La función incorporada id() es una herramienta invaluable para observar este mecanismo, ya que devuelve un entero único que representa la identidad (generalmente la dirección de memoria) de un objeto.³ Esto permite la verificación empírica de si dos variables referencian el mismo objeto.

# Python

# 'a' referencia un objeto entero con valor 10
a = 10
print(f"ID del objeto referenciado por 'a': {id(a)}") # Salida: un ID de memoria

# 'b' ahora referencia el MISMO objeto que 'a'
b = a
print(f"ID del objeto referenciado por 'b': {id(b)}") # Salida: el mismo ID que 'a'

# 'a' se reasigna a un NUEVO objeto entero con valor 20
a = 20
print(f"ID del objeto referenciado por 'a' después de la reasignación: {id(a)}") # Salida: un ID diferente
print(f"ID del objeto referenciado por 'b' después de la reasignación de 'a': {id(b)}") # Salida: el ID original (10)

En el ejemplo anterior, se observa cómo a y b inicialmente comparten la misma identidad de objeto. Sin embargo, cuando a se reasigna a un nuevo valor (20), no se modifica el objeto original (10), sino que a pasa a referenciar un objeto completamente nuevo en una ubicación de memoria diferente. La variable b sigue referenciando el objeto original con el valor 10, lo que demuestra que las variables son etiquetas dinámicas para objetos.

2.2. Identidad, Tipo y Valor de los Objetos (id(), type())

Cada objeto dentro del modelo de datos de Python se caracteriza por tres propiedades intrínsecas:

Identidad (Identity): Es un identificador único e inmutable para el objeto, que permanece constante durante toda su vida útil.⁷ En la implementación CPython, esto generalmente corresponde a la dirección de memoria del objeto. Se puede recuperar utilizando la función
id().⁷
Tipo (Type): Define la clase de objeto que es (por ejemplo, entero, cadena, lista).² El tipo de un objeto determina las operaciones que soporta y sus valores permitidos. La función
type() devuelve el tipo del objeto, que también es generalmente inmutable después de la creación.²
Valor (Value): Representa los datos o el estado real contenido dentro del objeto.⁸ La capacidad del valor de un objeto para ser alterado
después de su creación es lo que define su mutabilidad.⁸

La identidad de un objeto (obtenida mediante id()) y su tipo (obtenida mediante type()) son propiedades inmutables una vez que el objeto ha sido creado.⁷ Esto tiene una implicación crucial para la forma en que se percibe el «cambio» de una variable en Python. Cuando el valor de una variable parece cambiar (por ejemplo, de x = 5 a x = 10), no es que el objeto original con el valor 5 haya mutado su identidad o tipo. En cambio, la variable x simplemente ha sido reasignada para referenciar un objeto diferente (el objeto con el valor 10) en una nueva ubicación de memoria.³ Esto refuerza el paradigma de que las variables son meras etiquetas o punteros. Significa que id(variable) cambiará tras una reasignación, pero id(objeto_referenciado_por_variable) y type(objeto_referenciado_por_variable) permanecen constantes para cualquier objeto dado. Esta es una distinción sutil pero fundamental para comprender con precisión el modelo de memoria de Python y evitar malinterpretaciones comunes sobre cómo se gestionan los datos.

2.3. Mutabilidad e Inmutabilidad de los Objetos

La mutabilidad es una propiedad inherente a los objetos en Python que determina si su estado interno o los datos que contienen pueden ser modificados después de su creación, sin alterar su identidad.⁷ Los objetos mutables permiten modificaciones en el mismo lugar de memoria (in-place), mientras que los objetos inmutables no pueden ser alterados una vez creados; cualquier operación que parezca modificarlos en realidad resulta en la creación de un nuevo objeto con el valor deseado.⁷ Es importante destacar que la mutabilidad es una propiedad intrínseca deltipo del objeto, no de la variable que lo referencia.⁷

Tipos Inmutables (Immutable Built-in Data Types)

Los objetos de tipos inmutables no pueden cambiar su valor una vez creados.⁷ Si se intenta «modificar» uno de estos objetos, en realidad se está creando un nuevo objeto y la variable pasa a referenciarlo.

Números (int, float, complex): Los objetos numéricos son inmutables; su valor nunca cambia una vez creados.² Reasignar una variable numérica implica que la variable ahora referencia un objeto numérico completamente nuevo.⁷ Por ejemplo, al hacer numero = 7 después de numero = 314, se crea un nuevo objeto 7 y numero lo referencia.⁷ Los números complejos se pueden crear con
complex(parte_real, parte_imaginaria) o usando la sintaxis 1j para números puramente imaginarios.²
Cadenas (str): Las cadenas son secuencias inmutables de caracteres Unicode.² Métodos como
upper() o replace() no modifican la cadena original, sino que devuelven una nueva cadena.⁷ Intentar modificar un carácter por índice (ej., mi_cadena = ‘X’) resultará en un TypeError.⁷
Tuplas (tuple): Las tuplas son secuencias inmutables que pueden almacenar cualquier tipo de objeto Python.⁷ Una vez creada, no se pueden añadir, eliminar o modificar sus elementos directamente.⁷ Sin embargo, si una tupla contiene referencias a objetos
mutables, esos objetos mutables sí pueden ser modificados, lo que puede llevar a comportamientos inesperados.⁷ Por ejemplo, si se tiene mi_tupla = (1, ), la operación mi_tupla.append(4) es válida y modifica la lista interna, pero mi_tupla = 5 generaría un TypeError. Esta situación representa una paradoja del «contenedor inmutable con contenidos mutables». La documentación de Python aclara que «el valor de un objeto contenedor inmutable que contiene una referencia a un objeto mutable puede cambiar cuando el valor de este último cambia; sin embargo, el contenedor sigue considerándose inmutable, porque la colección de objetos que contiene no puede ser cambiada».⁸ Esto subraya una distinción crucial: las referencias almacenadas dentro de la tupla son inmutables (no se puede cambiar a qué objeto apunta un índice dado de la tupla), pero los objetos en sí mismos a los que se hace referencia pueden ser mutables. Esto significa que, aunque la tupla como estructura es fija, el «valor» percibido de la tupla (en términos de su estado general) puede parecer cambiar si sus elementos mutables internos son alterados. Este es un error común y una fuente de errores sutiles para los programadores que no comprenden esta dualidad.⁷
Booleanos (bool): El tipo bool es una subclase de int y, por lo tanto, hereda su inmutabilidad.⁷
True y False son constantes predefinidas.⁷
Bytes (bytes): Objetos inmutables que representan secuencias de bytes.⁷
Frozensets (frozenset): Versiones inmutables de los conjuntos (set) regulares, que no admiten métodos de modificación in-place.⁷

Tipos Mutables (Mutable Built-in Data Types)

Los objetos de tipos mutables permiten que su estado interno o los datos que contienen sean modificados in-place después de su creación, sin cambiar la identidad del objeto.⁷

Listas (list): Las listas son secuencias mutables que permiten la modificación, adición o eliminación de elementos en su lugar, sin cambiar la identidad de la lista.⁷ Por ejemplo, si
numeros = , la operación numeros.append(5) modifica la lista directamente.⁷
Diccionarios (dict): Los diccionarios son tipos de mapeo mutables que almacenan pares clave-valor.⁷ Permiten cambiar el valor asociado a una clave existente, añadir nuevas entradas o eliminar pares clave-valor sin alterar la identidad del diccionario.⁷
Conjuntos (set): Los conjuntos son contenedores mutables y desordenados de objetos «hashables».⁷ Se pueden añadir o eliminar elementos utilizando métodos específicos.⁷
Bytearrays (bytearray): Una variante mutable del tipo bytes, que permite cambios in-place de sus elementos.⁷

La siguiente tabla resume los tipos de datos incorporados en Python según su mutabilidad:

Tabla 1: Resumen de Tipos de Datos Mutables e Inmutables en Python

Categoría de Tipo	Tipos Específicos de Python	Descripción de la Mutabilidad	Características Clave/Ejemplos
Inmutable	int, float, complex	No pueden cambiar su valor una vez creados.	Reasignación crea un nuevo objeto. numero = 5 luego numero = 10 crea un nuevo objeto 10.
	str	No se pueden modificar los caracteres individuales.	Métodos como .upper() devuelven una nueva cadena. mi_cadena = ‘X’ causa TypeError.
	tuple	No se pueden añadir, eliminar o reasignar elementos directos.	Puede contener objetos mutables, que sí pueden ser modificados. (1, ) la lista interna puede cambiar.
	bool	Subclase de int, hereda inmutabilidad.	True y False son constantes.
	bytes	Secuencia inmutable de bytes.	Similar a str para datos binarios.
	frozenset	Versión inmutable de set.	No permite métodos de modificación in-place como .add().
Mutable	list	Permite añadir, eliminar y modificar elementos in-place.	mi_lista.append(elemento), del mi_lista, mi_lista = nuevo_valor.
	dict	Permite añadir, eliminar y modificar pares clave-valor in-place.	mi_dict[clave] = valor, del mi_dict[clave].
	set	Permite añadir y eliminar elementos in-place.	mi_set.add(elemento), mi_set.remove(elemento).
	bytearray	Versión mutable de bytes.	Permite cambios in-place de bytes por índice.

2.4. Aliasing de Variables y sus Implicaciones

El «aliasing» (o «alias de variables») es un fenómeno que ocurre cuando múltiples variables en el código referencian el mismo objeto en la memoria.⁷ Esto se produce comúnmente cuando una variable existente se asigna a una nueva, como en

nueva_lista = lista_original.³ En esencia, ambas variables se convierten en etiquetas para la misma ubicación de memoria o el mismo objeto subyacente.⁷

Implicaciones con Objetos Inmutables

Cuando se crean alias de variables que apuntan a objetos inmutables (como números, cadenas o tuplas), la reasignación de una de las variables a un nuevo valor no afecta a los otros alias.⁷ Esto se debe a que cualquier «modificación» de un objeto inmutable en realidad implica la creación de un objeto completamente nuevo, y la variable reasignada simplemente pasa a referenciar este nuevo objeto.⁷ El objeto original permanece inalterado en memoria, y los demás alias continúan apuntando a él.⁷

# Python

numero = 7
numero_suerte = numero
print(f"ID de numero: {id(numero)}, ID de numero_suerte: {id(numero_suerte)}") # IDs son iguales

numero = 42 # 'numero' ahora apunta a un NUEVO objeto 42
print(f"ID de numero (después): {id(numero)}, ID de numero_suerte (después): {id(numero_suerte)}") # IDs son diferentes
print(f"Valor de numero_suerte: {numero_suerte}") # numero_suerte sigue siendo 7

En este ejemplo, aunque numero se reasigna, numero_suerte conserva su valor original porque el objeto 7 no fue modificado; simplemente se creó un nuevo objeto 42 para numero.

Implicaciones con Objetos Mutables

Aquí es donde el aliasing se vuelve crítico y puede ser una fuente significativa de errores. Si múltiples variables son alias de un objeto mutable (como listas, diccionarios o conjuntos), cualquier modificación in-place (mutación) realizada a través de cualquiera de estas variables se reflejará instantáneamente en todas ellas, ya que todas apuntan al mismo objeto subyacente en memoria.⁷

# Python

frutas = ["manzana"]
otras_frutas = frutas
print(f"ID de frutas: {id(frutas)}, ID de otras_frutas: {id(otras_frutas)}") # IDs son iguales

frutas.append("banana") # Modificación in-place del objeto lista
print(f"frutas: {frutas}")           # Salida: ['manzana', 'banana']
print(f"otras_frutas: {otras_frutas}") # Salida: ['manzana', 'banana'] - ¡también se modificó!

En este caso, frutas y otras_frutas inicialmente referencian la misma lista. Cuando se utiliza frutas.append(«banana»), el objeto lista en sí mismo se modifica. Dado que otras_frutas también referencia el mismo objeto, los cambios son visibles a través de ambas variables.

Este comportamiento con objetos mutables puede ser una fuente importante de comportamiento inesperado y errores difíciles de depurar, lo que se conoce como «efectos secundarios silenciosos del aliasing mutable».⁷ Un desarrollador podría modificar una lista a través de una variable, sin ser consciente de que otra parte del programa (quizás una función diferente o una variable global) también está referenciando la misma lista y espera su estado original. Esto viola el principio de la menor sorpresa y dificulta la depuración, ya que la causa del cambio podría estar muy alejada de donde se observa el efecto.⁷ La fuente de investigación destaca explícitamente el «Aliasing Variables» y la «Mutación de Argumentos en Funciones» como errores comunes relacionados con la mutabilidad ⁷, lo que subraya la importancia fundamental de comprender el aliasing para escribir código robusto.

3. Alcance (Scope) y Visibilidad de las Variables: La Regla LEGB

El alcance (scope) define la región textual de un programa Python donde un nombre (como una variable o función) es directamente accesible.¹² «Directamente accesible» implica que una referencia no calificada a un nombre intentará encontrarlo dentro de ese espacio de nombres.¹³ Aunque los alcances se determinan estáticamente (por la estructura textual del código), se utilizan dinámicamente durante la ejecución.¹³ Las reglas de alcance son fundamentales para prevenir colisiones de nombres y gestionar la visibilidad de las variables, lo cual es crucial para la mantenibilidad y depuración de programas grandes, ya que limita dónde las variables pueden ser accedidas o modificadas.¹²

Python resuelve los nombres utilizando un mecanismo de búsqueda jerárquica conocido como la regla LEGB, un acrónimo de Local, Enclosing (Envolvente), Global y Built-in (Incorporado).¹² Cuando se utiliza un nombre, Python busca en estos alcances en un orden específico, desde el más interno al más externo, y devuelve la primera ocurrencia encontrada.¹² Si el nombre no se encuentra en ninguno de estos alcances, se genera un NameError.

3.1. Ámbito Local (L) – Local Scope

Este es el alcance más interno y corresponde al bloque de código o cuerpo de cualquier función de Python o expresión lambda.¹² Los nombres definidos dentro de este alcance son visibles y accesibles exclusivamente desde el código de esa función.¹² Es importante destacar que se crea un nuevo alcance local cada vez que se invoca una función, incluso si la misma función se llama varias veces o de forma recursiva. Cada llamada resulta en la creación de un nuevo y distinto alcance local.¹² Por defecto, las asignaciones a nombres siempre se realizan en el alcance más interno (local), a menos que se utilicen las declaraciones global o nonlocal.¹³

# Python

def mi_funcion():
    variable_local = "Soy una variable local"
    print(variable_local) # Accesible dentro de la función

mi_funcion()
# print(variable_local) # NameError: name 'variable_local' is not defined (fuera de alcance)

En este ejemplo, variable_local solo existe dentro de mi_funcion. Un intento de acceder a ella fuera de la función resultará en un error.

3.2. Ámbito Envolvente (E) – Enclosing Scope

Este alcance es específico y solo existe para funciones anidadas.¹² Si una función (la función interna) se define dentro de otra función (la función externa), el alcance de la función externa se convierte en el alcance envolvente para la función interna.¹² Los nombres definidos en el alcance envolvente son visibles tanto desde el código de la función interna como desde el de la función externa.¹² Por defecto, las variables en este alcance son de solo lectura desde la función interna. Para modificar una variable en el alcance envolvente desde la función interna, se debe utilizar explícitamente la declaración nonlocal.¹³

# Python

def funcion_externa():
    mensaje = "Mensaje del ámbito envolvente" # Variable en el ámbito envolvente
    def funcion_interna():
        nonlocal mensaje # Declara la intención de modificar la variable envolvente
        mensaje = "Mensaje modificado por la función interna"
        print(f"Dentro de funcion_interna: {mensaje}")
    funcion_interna()
    print(f"Dentro de funcion_externa: {mensaje}") # Muestra el valor modificado
funcion_externa()

Aquí, funcion_interna puede acceder y modificar mensaje de funcion_externa gracias a nonlocal.

3.3. Ámbito Global (G) – Global Scope

El alcance global es el nivel más alto en un programa, script o módulo de Python.¹² Contiene todos los nombres que se definen al nivel superior de un programa o módulo, es decir, fuera de cualquier función o clase.¹² Los nombres en este alcance son visibles y accesibles desde cualquier parte del código dentro de ese módulo.¹² La declaración global se utiliza para indicar que una variable reside en el alcance global y que cualquier asignación a ese nombre debe reasignar la variable global existente, en lugar de crear una nueva variable local.¹³ Sin la declaración global, una asignación a un nombre que ya existe globalmente creará una nueva variable local con el mismo nombre, ocultando (shadowing) la variable global original.¹³

# Python

variable_global = "Soy una variable global original" # Variable en el ámbito global
def modificar_global():
    global variable_global # Declara la intención de modificar la variable global
    variable_global = "La variable global ha sido modificada"
    print(f"Dentro de la función: {variable_global}")
modificar_global()
print(f"Fuera de la función: {variable_global}") # Muestra el valor modificado

Este ejemplo demuestra cómo global variable_global permite que la función modifique la variable definida fuera de ella. La ausencia de global resultaría en la creación de una variable local independiente dentro de la función, dejando la variable global inalterada. Este comportamiento, donde una asignación dentro de una función crea una nueva variable local que «oculta» a una variable con el mismo nombre en un alcance externo, es un error muy frecuente entre los programadores novatos.¹³ Podrían tener la intención de modificar una variable global o envolvente, pero inadvertidamente crean una nueva variable local, lo que lleva a que la variable externa conserve su valor original, causando un comportamiento inesperado en el programa. El uso explícito de las declaraciones global y nonlocal es la forma en que Python obliga a los desarrolladores a ser inequívocos sobre su intención de modificar variables fuera del alcance local inmediato, reduciendo así la ambigüedad y los posibles errores.

3.4. Ámbito Incorporado (B) – Built-in Scope

Este es el alcance más externo y se crea o carga automáticamente cada vez que se ejecuta un script de Python o se inicia una sesión interactiva.¹² Contiene nombres fundamentales que están «incorporados» en Python, como palabras clave (print, len, True, False), funciones incorporadas y tipos de excepciones.¹² Los nombres en este alcance están disponibles y son accesibles desde cualquier parte del código, sin necesidad de importación.¹² Un ejemplo común es el uso de la función print():

# Python

print("Hola mundo") # 'print' es una función incorporada

3.5. Modificación de Variables en Diferentes Ámbitos (global, nonlocal)

Como se ha detallado, las declaraciones global y nonlocal son herramientas esenciales en Python para controlar explícitamente cómo se modifican las variables en alcances que no son el local inmediato.¹³ La declaración global permite que una asignación dentro de una función modifique una variable en el alcance global del módulo.¹³ Por otro lado, nonlocal permite que una asignación dentro de una función anidada modifique una variable en el alcance envolvente (de la función externa).¹³ Sin estas declaraciones, cualquier asignación a un nombre dentro de una función creará una nueva variable local, incluso si ya existe un nombre idéntico en un alcance superior.¹³ El siguiente ejemplo integral, extraído de la documentación oficial, ilustra la interacción de estos alcances y declaraciones:

# Python

spam = "spam global inicial" # Variable global

def scope_test():
    spam = "spam de prueba (envolvente)" # Variable en el ámbito envolvente para funciones anidadas

    def do_local():
        spam = "spam local" # Crea una nueva variable local, no afecta a 'spam de prueba'

    def do_nonlocal():
        nonlocal spam # Modifica 'spam de prueba'
        spam = "spam no local"

    def do_global():
        global spam # Modifica 'spam global inicial'
        spam = "spam global"

    print("Antes de cualquier asignación:", spam)
    do_local()
    print("Después de asignación local:", spam)
    do_nonlocal()
    print("Después de asignación no local:", spam)
    do_global()
    print("Después de asignación global:", spam)

scope_test()
print("En el ámbito global:", spam)

La salida de este código es:

Antes de cualquier asignación: spam de prueba (envolvente)
Después de asignación local: spam de prueba (envolvente)
Después de asignación no local: spam no local
Después de asignación global: spam no local
En el ámbito global: spam global

Esta salida demuestra claramente que la asignación local dentro de do_local() no cambió la vinculación de spam de scope_test. La asignación nonlocal en do_nonlocal() alteró la vinculación de spam de scope_test, y la asignación global en do_global() cambió la vinculación de spam a nivel de módulo. También revela que no había una vinculación previa para spam antes de la asignación global en el ámbito global.

4. Gestión de Memoria y Recolección de Basura en Python

Python gestiona automáticamente la memoria, liberando a los programadores de la necesidad de la asignación y desasignación manual, a diferencia de lenguajes como C o C++.¹⁴ Este sistema se basa principalmente en dos estrategias complementarias: el conteo de referencias y un recolector de basura generacional.¹⁴

4.1. Conteo de Referencias como Mecanismo Principal

El conteo de referencias es la técnica fundamental de gestión de memoria de Python.¹⁴ Cada objeto en Python mantiene un contador interno que registra cuántas referencias (variables, elementos de listas, etc.) apuntan a él.¹⁴ Cuando el contador de referencias de un objeto llega a cero, significa que ya no hay ninguna referencia accesible que apunte a ese objeto. En este punto, Python lo desasigna automáticamente de la memoria de forma inmediata.¹⁴ Este método proporciona una limpieza inmediata para objetos de corta duración y variables locales, asegurando una liberación rápida de la memoria tan pronto como los objetos se vuelven inalcanzables.¹⁵

# Python

import sys

lista_ejemplo =
# El conteo de referencias es 2: una por 'lista_ejemplo' y otra por el argumento de 'sys.getrefcount()'
print(f"Conteo de referencias inicial: {sys.getrefcount(lista_ejemplo)}") # Salida: 2

otra_referencia = lista_ejemplo
# El conteo de referencias aumenta a 3: 'lista_ejemplo', 'otra_referencia' y 'sys.getrefcount()'
print(f"Conteo de referencias después de crear un alias: {sys.getrefcount(lista_ejemplo)}") # Salida: 3

del lista_ejemplo # Elimina la referencia 'lista_ejemplo'
# El conteo de referencias disminuye a 2 ('otra_referencia' y 'sys.getrefcount()')
print(f"Conteo de referencias después de eliminar 'lista_ejemplo': {sys.getrefcount(otra_referencia)}") # Salida: 2

del otra_referencia # Elimina la referencia 'otra_referencia'
# En este punto, el objeto lista  es desasignado de la memoria, ya que su conteo de referencias llega a 0.

4.2. El Problema de las Referencias Cíclicas

El conteo de referencias, por sí solo, es insuficiente para gestionar la memoria de manera efectiva cuando existen referencias cíclicas.¹⁴ Una referencia cíclica ocurre cuando dos o más objetos se referencian mutuamente en un ciclo, impidiendo que sus contadores de referencias lleguen a cero, incluso si no hay referencias externas que apunten al ciclo.¹⁴ En tales escenarios, la memoria ocupada por estos objetos no se libera, lo que conduce a fugas de memoria.¹⁴

# Python

import sys

objeto_a = []
objeto_b = []

objeto_a.append(objeto_b) # objeto_a referencia a objeto_b
objeto_b.append(objeto_a) # objeto_b referencia a objeto_a (se crea un ciclo)

# A pesar de que no hay referencias externas, sus conteos son > 0 debido a la referencia mutua
print(f"Conteo de referencias de objeto_a: {sys.getrefcount(objeto_a)}") # Salida: 3 (objeto_a, referencia de objeto_b, getrefcount())
print(f"Conteo de referencias de objeto_b: {sys.getrefcount(objeto_b)}") # Salida: 3 (objeto_b, referencia de objeto_a, getrefcount())

# del objeto_a # Si se descomenta, el conteo de referencias no llega a 0 para los objetos en el ciclo
# del objeto_b # Si se descomenta, el conteo de referencias no llega a 0 para los objetos en el ciclo

Aunque objeto_a y objeto_b ya no sean accesibles por nombre después de su eliminación, los objetos que referenciaban todavía tienen un conteo de referencias de 1 (debido al ciclo). El conteo de referencias por sí solo no puede reclamar esta memoria. Esta limitación del conteo de referencias, que es eficiente para la limpieza inmediata de objetos sin ciclos ¹⁵, hace necesario un mecanismo secundario y más sofisticado de recolección de basura para prevenir fugas de memoria en programas que utilizan estructuras de datos complejas e interconectadas.¹⁴ Sin este complemento, la huella de memoria de Python podría crecer sin control en muchas aplicaciones del mundo real. Esto resalta una elección de diseño en Python: priorizar la simplicidad (conteo de referencias) donde es efectivo, y añadir complejidad (GC generacional) solo donde es estrictamente indispensable.

4.3. El Recolector de Basura Generacional de Python

Para abordar el problema de las referencias cíclicas, Python implementa un Recolector de Basura (GC) Generacional (parte del módulo gc) que opera en conjunto con el conteo de referencias.¹⁴ Este GC está específicamente diseñado para detectar y limpiar objetos que forman parte de ciclos de referencia.¹⁴ Se ejecuta periódicamente para inspeccionar objetos en busca de estos ciclos.¹⁵

El GC organiza los objetos en tres generaciones distintas, basándose en su «edad» o cuántos ciclos de recolección han sobrevivido ¹⁴:

Generación 0: Contiene los objetos recién creados.
Generación 1: Incluye objetos que han sobrevivido un ciclo de recolección de basura.
Generación 2: Agrupa los objetos de larga vida que han sobrevivido múltiples ciclos de recolección.
Este enfoque generacional es una optimización de rendimiento: los objetos que han sobrevivido más tiempo tienen menos probabilidades de convertirse en basura, por lo que se verifican con menos frecuencia, reduciendo la sobrecarga del GC.14 El recolector de basura se activa automáticamente cuando el número de nuevas asignaciones de objetos excede el número de desasignaciones por un umbral predefinido.14

4.4. Interacción con el Módulo gc

El módulo gc de Python proporciona una interfaz para interactuar con el recolector de basura, aunque su funcionamiento es mayormente automático.¹⁴ La función gc.collect() permite forzar una ejecución manual del recolector de basura.¹⁴ Esto puede ser útil en escenarios específicos, como después de liberar grandes estructuras de datos que se sabe que contienen ciclos, para reclamar memoria de forma inmediata en lugar de esperar la recolección automática.¹⁴ Las funciones gc.enable() y gc.disable() permiten controlar si el recolector de basura automático está activo.¹⁴ Además, gc.get_threshold() permite inspeccionar los umbrales actuales para las diferentes generaciones, y gc.set_threshold() permite ajustarlos, influyendo en la frecuencia de las recolecciones.¹⁴

# Python

import gc

def crear_ciclo(id_val):
    x = {}
    x[id_val + 1] = x # Crea una referencia cíclica
    return x

# Realiza una recolección inicial (normalmente 0 objetos recolectados)
print(f"Objetos recolectados (inicial): {gc.collect()}") # Salida: 0

# Crea 5 objetos con referencias cíclicas, pero sin referencias externas que los mantengan vivos
for i in range(5):
    _ = crear_ciclo(i) # La variable '_' indica que no se mantiene una referencia externa

# Fuerza la recolección de basura para limpiar los ciclos creados
print(f"Objetos recolectados después de crear ciclos: {gc.collect()}") # Salida: 5 (los 5 ciclos creados)

Este ejemplo demuestra cómo gc.collect() puede ser utilizado para limpiar explícitamente los ciclos de referencia que el conteo de referencias por sí solo no podría gestionar. Aunque el GC de Python es automático, puede ser invocado manualmente y sus parámetros (umbrales) pueden ser configurados.¹⁴ Esto implica que en aplicaciones con requisitos estrictos de rendimiento o memoria (por ejemplo, servidores de larga duración, sistemas de procesamiento de datos en tiempo real), comprender y utilizar juiciosamente el módulo gc (como invocar gc.collect() en puntos específicos o ajustar los umbrales) puede ser una estrategia de optimización avanzada. Esto puede ayudar a mitigar picos de uso de memoria, reducir la latencia de las pausas del GC o asegurar la liberación oportuna de recursos. Esto trasciende la gestión básica de la memoria, indicando que los sistemas automáticos no siempre son óptimos para todos los casos de uso y que un control más granular puede ser necesario en contextos académicos y de ingeniería de software avanzada.

5. Operadores de Comparación: is vs. ==

Python proporciona dos operadores distintos para comparar objetos, cada uno con una semántica fundamentalmente diferente: is para la comparación de identidad y == para la comparación de valor.⁹ Comprender estas diferencias es crucial para escribir código Python correcto, predecible y robusto.

5.1. Comparación por Valor (==): Semántica y Personalización

El operador == se utiliza para verificar la igualdad de valor.⁹ Determina si dos objetos tienen el mismo contenido o los mismos datos, independientemente de si son o no el mismo objeto en memoria.⁹ La pregunta que subyace a

a == b es: «¿Estos dos objetos representan el mismo valor?».¹⁶ Para clases personalizadas, el comportamiento del operador == puede ser modificado y definido por el programador implementando el método mágico __eq__().⁹ Si este método no se define en una clase o en sus superclases, el comportamiento por defecto de == se basa en la comparación de identidad de objetos (similar a is).¹⁶ Se utiliza ampliamente para comparar números, cadenas de texto, listas, diccionarios, conjuntos y la mayoría de los objetos personalizados, donde la equivalencia de contenido es el criterio de comparación deseado.¹⁶

# Python

lista_a = []
lista_b = []
lista_c = lista_a # 'lista_c' es un alias de 'lista_a'

print(f"lista_a == lista_b: {lista_a == lista_b}") # Salida: True (los valores son iguales, aunque son objetos distintos)
print(f"lista_a == lista_c: {lista_a == lista_c}") # Salida: True (los valores son iguales, y son el mismo objeto)

5.2. Comparación por Identidad (is): Uso y Casos Especiales (e.g., None)

El operador is se emplea para verificar la igualdad de referencia o identidad de objeto.⁹ Su función es determinar si dos variables apuntan exactamente al

mismo objeto en la memoria.⁹ La pregunta que subyace a

a is b es: «¿Estas dos variables están referenciando el mismo objeto en memoria?».¹⁶ La verificación

x is y es conceptualmente equivalente a id(x) == id(y).¹⁶ La función

id() devuelve un entero que está garantizado como único entre los objetos que existen simultáneamente.¹⁶

El uso principal de is es para comparar objetos con «singletons» (objetos que solo deben existir una vez en memoria), como None, True, False, NotImplemented y Ellipsis.⁹ La guía de estilo oficial de Python, PEP 8, recomienda explícitamente el uso de

is o is not para las comparaciones con None.⁹

# Python

lista_a = []
lista_b = []
lista_c = lista_a # 'lista_c' es un alias de 'lista_a'

print(f"lista_a is lista_b: {lista_a is lista_b}") # Salida: False (son objetos distintos en memoria)
print(f"lista_a is lista_c: {lista_a is lista_c}") # Salida: True (son el mismo objeto en memoria)

# Comparación con None (uso recomendado)
mi_variable = None
if mi_variable is None:
    print("mi_variable es None")

5.3. Distinciones Clave y Consideraciones

La distinción fundamental entre == e is radica en que == compara los valores de los objetos, mientras que is compara sus identidades (direcciones de memoria).⁹ Si x is y es True, entonces x == y generalmente también será True, ya que objetos idénticos deberían ser considerados iguales por defecto, a menos que se haya personalizado el método __eq__.¹⁶

Un aspecto importante a considerar es el comportamiento de Python con enteros pequeños y cadenas cortas. La implementación de referencia de Python (CPython) almacena en caché objetos enteros pequeños (típicamente en el rango de -5 a 256) y algunas cadenas cortas como instancias singleton por razones de rendimiento.⁹ Esto puede llevar a que is devuelva True para valores que, si bien son iguales, podrían esperarse que fueran objetos distintos (ej., 200 is 200 podría ser True, pero 500 is 500 podría ser False).¹⁶ Sin embargo, este comportamiento de caché es un detalle de implementación y no está garantizado por la especificación del lenguaje. Por lo tanto, se desaconseja encarecidamente el uso de is para comparar enteros o cadenas para la igualdad de valor, ya que puede conducir a errores sutiles y difíciles de encontrar.⁹

Una excepción notable donde is es True pero == es False es con float(‘nan’) (Not a Number): nan is nan es True, pero nan == nan es False.¹⁶ En términos de rendimiento,

is es generalmente más rápido que == porque solo compara referencias, mientras que == puede implicar una verificación recursiva de los miembros para objetos complejos.⁹ No obstante, este beneficio de rendimiento no debe prevalecer sobre la corrección semántica; se debe priorizar el uso de == para la comparación de valores.⁹

Conclusiones

La gestión de variables en Python es un concepto multifacético que va más allá de la simple asignación de valores. Este análisis académico ha desglosado los elementos fundamentales que rigen el comportamiento de las variables, desde su naturaleza como referencias a objetos hasta los intrincados mecanismos de gestión de memoria y las distinciones cruciales en los operadores de comparación.

Se ha establecido que las variables en Python son etiquetas que apuntan a objetos en memoria, un principio que es la base para comprender la mutabilidad e inmutabilidad. La distinción entre objetos mutables (como listas y diccionarios) e inmutables (como números y cadenas) es vital, ya que afecta directamente cómo las operaciones modifican los datos y cómo se comportan los alias de variables. El fenómeno del aliasing, particularmente con objetos mutables, subraya la importancia de ser consciente de los efectos secundarios que pueden surgir al compartir referencias a un mismo objeto.

La regla LEGB (Local, Envolvente, Global, Incorporado) proporciona un marco claro para entender la visibilidad y el alcance de las variables, y las declaraciones global y nonlocal son herramientas esenciales para controlar explícitamente las modificaciones de variables en diferentes ámbitos, mitigando errores comunes de ocultamiento.

En cuanto a la gestión de memoria, Python combina un eficiente sistema de conteo de referencias para la desasignación inmediata de objetos inalcanzables con un recolector de basura generacional para abordar el desafío de las referencias cíclicas. Esta estrategia dual asegura una gestión de memoria robusta, aunque la interacción manual con el módulo gc puede ser una técnica avanzada para optimizaciones en aplicaciones con requisitos de rendimiento críticos.

Finalmente, la comprensión de la diferencia entre los operadores is (identidad) y == (valor) es indispensable para la precisión del código. Si bien is es ideal para comparar singletons como None, == es el operador preferido para la mayoría de las comparaciones de contenido, evitando las complejidades de los detalles de implementación de la caché de objetos.

En síntesis, una comprensión profunda de estos principios de gestión de variables es indispensable para cualquier programador de Python que aspire a escribir código eficiente, robusto y libre de errores sutiles. Estos conceptos no solo son de interés académico, sino que tienen implicaciones directas en la arquitectura y el rendimiento de sistemas de software complejos.

Obras citadas

Understanding Variables in Python: Declaration, Assignment, and …, fecha de acceso: julio 4, 2025, https://www.thefinanalytics.com/post/understanding-variables-in-python-declaration-assignment-and-naming-conventions
Introduction-to-Python/Variables and Assignment.ipynb at master …, fecha de acceso: julio 4, 2025, https://github.com/coolernato/Introduction-to-Python/blob/master/Variables%20and%20Assignment.ipynb
Python Variables – Overview, Names and Scope, How They Work, fecha de acceso: julio 4, 2025, https://corporatefinanceinstitute.com/resources/data-science/python-variables/
How to Write Beautiful Python Code With PEP 8 – Real Python, fecha de acceso: julio 4, 2025, https://realpython.com/python-pep8/
Mastering PEP 8: Python Code Style Guide Essentials – llego.dev, fecha de acceso: julio 4, 2025, https://llego.dev/posts/writing-clean-pep-8-compliant-code-better-collaboration/
Using static typing – FutureLearn, fecha de acceso: julio 4, 2025, https://www.futurelearn.com/info/courses/python-in-hpc/0/steps/65121
Python’s Mutable vs Immutable Types: What’s the Difference? – Real …, fecha de acceso: julio 4, 2025, https://realpython.com/python-mutable-vs-immutable-types/
3. Data model — Python 3.13.5 documentation, fecha de acceso: julio 4, 2025, https://docs.python.org/3/reference/datamodel.html
Python != Is Not is not: Comparing Objects in Python – Real Python, fecha de acceso: julio 4, 2025, https://realpython.com/python-is-identity-vs-equality/
Data Types — Python 3.13.5 documentation, fecha de acceso: julio 4, 2025, https://docs.python.org/3/library/datatypes.html
Mutability and aliasing, can anyone explain it to me like I’m 5 years old? – Reddit, fecha de acceso: julio 4, 2025, https://www.reddit.com/r/learnpython/comments/11p6wwv/mutability_and_aliasing_can_anyone_explain_it_to/
Python Scope & the LEGB Rule: Resolving Names in Your Code …, fecha de acceso: julio 4, 2025, https://realpython.com/python-scope-legb-rule/
9. Classes — Python 3.13.5 documentation, fecha de acceso: julio 4, 2025, https://docs.python.org/3/tutorial/classes.html
Garbage Collection in Python – GeeksforGeeks, fecha de acceso: julio 4, 2025, https://www.geeksforgeeks.org/python/garbage-collection-python/
Python Garbage Collector (Visualization Explain) | by Pham Hoang …, fecha de acceso: julio 4, 2025, https://medium.com/@phamduchoang.eee/python-garbage-collector-visualization-explain-64b4fa3e15f4
python – Is there a difference between «==» and «is»? – Stack Overflow, fecha de acceso: julio 4, 2025, https://stackoverflow.com/questions/132988/is-there-a-difference-between-and-is