Python: Containers e Comprehensions

Última atualização: 2026-09-22

Cobrimos listas, tuplas, dicionários e conjuntos individualmente. Agora vamos fazer uma comparação lado a lado — quais são as diferenças, e quando você deve usar cada um? Também dominaremos completamente as comprehensions, um dos recursos mais poderosos do Python.

Funções internas relacionadas：split() set() tuple dict list if

1. Quatro Containers Comparados

▶ Exemplo: Comparação de Seleção de Container (Dificuldade ⭐⭐)

Saída:

# Executed successfully

2. List Comprehensions Avançadas

A Lição 11 cobriu comprehensions básicas. Vamos nos aprofundar.

(1) Múltiplas Condições

numbers = range(1, 31)

# Divisível por 3 E por 5
filtered = [n for n in numbers if n % 3 == 0 and n % 5 == 0]
print(filtered)             # [15, 30]

# Divisível por 3 OU por 5
filtered = [n for n in numbers if n % 3 == 0 or n % 5 == 0]
print(filtered)             # [3, 5, 6, 9, 10, 12, 15, 18, 20, 21, 24, 25, 27, 30]

(2) Comprehensions com Laços Aninhados

# Gera pares de coordenadas — equivalente a laço for duplo
pairs = [(x, y) for x in range(3) for y in range(3)]
print(pairs)
# [(0, 0), (0, 1), (0, 2), (1, 0), (1, 1), (1, 2), (2, 0), (2, 1), (2, 2)]

# Aninhado com condição — encontra pares onde a soma é par
pairs = [(x, y) for x in range(3) for y in range(3) if (x + y) % 2 == 0]
print(pairs)
# [(0, 0), (0, 2), (1, 1), (2, 0), (2, 2)]

(3) if-else em Comprehensions

# if-else em comprehensions — observe a posição diferente
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]

# Apenas if (filtragem) — colocado depois
evens = [n for n in numbers if n % 2 == 0]

# if-else (transformação) — colocado antes
result = ["par" if n % 2 == 0 else "ímpar" for n in numbers]
print(result)   # ['ímpar', 'par', 'ímpar', 'par', 'ímpar', 'par']

▶ Exemplo: Pipeline de Transformação de Dados (Dificuldade ⭐⭐⭐)

Saída:

['Maçã', 'Banana', 'Cereja', 'Tâmara']

3. Dict Comprehensions

Dicionários também podem usar comprehensions. A sintaxe é similar à de listas, mas usa {} e especifica pares chave-valor:

# Dict comprehension básica
squares = {x: x ** 2 for x in range(5)}
print(squares)              # {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16}

# Com condição
even_squares = {x: x ** 2 for x in range(10) if x % 2 == 0}
print(even_squares)         # {0: 0, 2: 4, 4: 16, 6: 36, 8: 64}

# Inverter chaves e valores
original = {"a": 1, "b": 2, "c": 3}
reversed_dict = {value: key for key, value in original.items()}
print(reversed_dict)        # {1: 'a', 2: 'b', 3: 'c'}

(1) Prático: Mesclar Duas Listas em um Dict

# Mescla duas listas em um dicionário
names = ["Alice", "Bob", "Charlie"]
scores = [85, 92, 78]
result = {names[i]: scores[i] for i in range(len(names))}
print(result)               # {'Alice': 85, 'Bob': 92, 'Charlie': 78}

# Usando zip() é mais elegante
result = {name: score for name, score in zip(names, scores)}
print(result)               # {'Alice': 85, 'Bob': 92, 'Charlie': 78}

4. Set Comprehensions

Set comprehensions usam {} com apenas uma expressão (sem dois pontos) — a diferença de dict comprehensions é a presença ou ausência de dois pontos:

# Set comprehension — auto-deduplicação
numbers = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 5, 5]
unique_squares = {x ** 2 for x in numbers}
print(unique_squares)       # {1, 4, 9, 16, 25}

# Com condição
even_set = {x for x in range(20) if x % 2 == 0}
print(even_set)             # {0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18}

▶ Exemplo: Análise de Vocabulário (Dificuldade ⭐⭐⭐)

Saída:

Total de palavras: 18
Palavras únicas: 10
Todas as palavras únicas: ['é', 'amo', 'favorito', 'javascript', 'mas', 'meu', 'ótimo', 'pod eroso', 'python', 'também']

5. Casos de Uso Comuns

• Pipeline de limpeza de dados: List comprehension para filtrar valores vazios, remover espaços e transformar formato em uma linha.
• Inversão de mapeamento de dicionário: Dict comprehension para trocar chaves e valores para busca reversa.
• Contagem de deduplicação: Set comprehension para estatísticas rápidas de elementos únicos.
• Agrupamento condicional: Comprehensions com if-else para dividir dados em dois grupos (como "aprovado/reprovado").
• Geração de coordenadas: Comprehensions aninhadas para coordenadas de tabuleiro de xadrez, grades de pixels, etc.

Funções internas relacionadas：split() set() tuple dict list if

❓ Perguntas Frequentes

📖 Resumo

• Listas são ordenadas e mutáveis; tuplas são ordenadas e imutáveis; dicts são chave-valor com busca rápida; sets são para dedup e operações matemáticas
• List comprehension: [expressão for variable in iterável if condição]
• Dict comprehension: {chave: value for variable in iterável if condição}
• Set comprehension: {expressão for variable in iterável if condição}
• if após o laço é para filtragem; if-else antes do laço é para transformação
• Comprehensions aninhadas podem gerar dados 2D, mas mais de dois níveis pede laços regulares

📝 Exercícios

1. Básico (Dificuldade ⭐): Use uma list comprehension para gerar todos os números entre 10 e 50 que são divisíveis por 7 ou contêm o dígito 7. Dica: Use or para combinar duas condições.

2. Intermediário (Dificuldade ⭐⭐): Dadas duas listas keys = ["name", "age", "city"] e values = ["Alice", 25, "São Paulo"], use uma dict comprehension para mesclá-las em um dict. Dica: Use zip(keys, values) para pareá-las.

3. Desafio (Dificuldade ⭐⭐⭐): Escreva um "analisador de dados." Dada uma string contendo múltiplas sentenças, conte e exiba: total de palavras, número de palavras únicas e as 3 palavras mais frequentes. Dica: Use split() para tokenização, um dicionário para contagem, e sorted(dict.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:3] para o top 3.

Equipe Técnica Web-Tutorial

Uma plataforma de tutoriais mantida por diversos desenvolvedores. Cada tutorial é escrito e revisado por profissionais da área correspondente. Trabalhamos para manter nosso conteúdo preciso e confiável — se encontrar algum problema, avise-nos.

Sobre Nós