Listas e Tuplas

Listas e tuplas são as principais sequências ordenadas do Python. Listas se destacam quando você precisa de mutabilidade e métodos como sort; tuplas sinalizam registros fixos e permitem hashability quando o conteúdo permite.

Receita

nums = [3, 1, 4, 1, 5]
nums.sort()
unique_sorted = sorted(set(nums))
 
row = ("ada", 1842)
name, year = row
subset = nums[1:4:2]

Quando usar isso:

Construir coleções ordenadas com append/pop
Retornar resultados de múltiplos valores fixos de funções
Fatiar e desempacotar no processamento de dados
Manter sequências ordenadas com bisect

Exemplo de Trabalho

import bisect
from typing import NamedTuple
 
class Event(NamedTuple):
    ts: float
    kind: str
 
def top_k(items: list[int], k: int) -> list[int]:
    return sorted(items, reverse=True)[:k]
 
def insert_timestamped(events: list[Event], ts: float, kind: str) -> None:
    bisect.insort(events, Event(ts, kind))
 
def partition(pred, items: list[object]) -> tuple[list[object], list[object]]:
    yes, no = [], []
    for item in items:
        (yes if pred(item) else no).append(item)
    return yes, no
 
if __name__ == "__main__":
    timeline: list[Event] = []
    insert_timestamped(timeline, 1.0, "start")
    insert_timestamped(timeline, 0.5, "warmup")
    print(timeline)
    print(top_k([4, 1, 7, 3], 2))

O que isso demonstra:

NamedTuple dá imutabilidade de tupla com campos nomeados
bisect.insort mantém a ordem ordenada para inserções
sorted retorna nova lista sem mutar a original
O retorno de tupla agrupa duas listas relacionadas de partition

Mergulho Profundo

Como Funciona

Listas - Arrays dinâmicos; alocam em excesso para append amortizado O(1).
Tuplas - Tamanho fixo na criação; menor uso de memória que listas.
Fatiamento - start:stop:step cria cópia rasa de porção da sequência.
Ordenação - Timsort; estável; key= evita decoração manual.
bisect - Ponto de inserção de busca binária para listas ordenadas.

list vs tuple

Necessidade	Escolha
Mutar, adicionar, ordenar	`list`
Chave de dicionário / membro de conjunto	`tuple` (se hashable)
Pacote de retorno de função	`tuple` ou `NamedTuple`
Buffer numérico homogêneo	`array.array` ou numpy

Notas Python

# cópia vs visualização
a = [1, 2, 3]
b = a[:]       # cópia rasa
c = list(a)    # o mesmo
 
# desempacotamento de tupla com *
first, *middle, last = (1, 2, 3, 4)

Armadilhas

Cópia rasa de lista aninhada - Listas internas ainda compartilhadas. Correção: copy.deepcopy.
Ordenar tipos mistos - TypeError no Python 3. Correção: Normalizar para valores comparáveis ou usar key.
bisect em lista não ordenada - Posição de inserção incorreta silenciosamente. Correção: Manter invariante documentado ou ordenar primeiro.
+= cria nova tupla - t += (1,) rebinda; não muta a tupla (imutabilidade). Correção: Esperado - atribuir nova tupla.
Lista grande como membro de conjunto - Listas não são hashable. Correção: Converter para tupla ou usar dicionário com chave por id.

Alternativas

Alternativa	Usar Quando	Não Usar Quando
`deque`	Fila/pilha em ambas as extremidades	Precisa ordenar/acessar aleatoriamente por índice com frequência
`array.array`	Tipos numéricos C compactos	Tipos de objetos mistos
`numpy.ndarray`	Numéricos vetorizados	Listas de scripts pequenos
`dataclass`	Registros mutáveis com métodos	Precisa de registro hashable/imutável

FAQs

lista ou tupla para valores de retorno?

Tupla é convencional para retornos de formato fixo (valor, erro). Use NamedTuple quando os campos precisam de nomes.

sort vs sorted?

list.sort() muta no local retornando None. sorted(iterable) retorna nova lista - funciona em qualquer iterável.

Como funciona a indexação negativa?

-1 é o último elemento. O slice [:-1] exclui o último item.

Quando bisect vale a pena?

Inserções frequentes em uma lista majoritariamente ordenada onde a varredura linear prejudicaria - tamanhos modestos ainda funcionam bem com lista simples.

Tuplas podem conter listas?

Sim, mas então a tupla não é hashable. Não pode ser usada como chave de dicionário.

Qual a diferença entre list.extend e +?

extend muta no local. + cria nova lista - mais lento para sequências grandes.

Como remover enquanto itero?

Itere uma cópia ou construa nova lista - mutar durante a iteração pula elementos.

List comprehensions são sempre melhores?

Frequentemente para map/filter. Loop simples é mais claro para ramificações complexas ou efeitos colaterais.

O que é key= em sort?

Calcula a chave de ordenação uma vez por elemento: sorted(users, key=lambda u: u.name.lower()).

Como inverter no local?

items.reverse() ou items[::-1] para cópia.

Relacionados

Imutabilidade e Hashability - tuplas hashable
Dicionários - quando listas se tornam valores
heapq & Filas de Prioridade - ordenação por prioridade
Comprehensions & Generator Expressions - construindo listas

Versões do Stack: Esta página foi escrita para Python 3.14.0 (estável 3.14, manutenção 3.13), FastAPI 0.115+, Django 5.2, Flask 3.1, Pydantic 2, PyTorch 2.6+, pandas 2.2+, Polars 1.x, ruff 0.9+, e uv 0.6+.

Listas e Tuplas

Receita

nums = [3, 1, 4, 1, 5]
nums.sort()
unique_sorted = sorted(set(nums))
 
row = ("ada", 1842)
name, year = row
subset = nums[1:4:2]

Quando usar isso:

Construir coleções ordenadas com append/pop
Retornar resultados de múltiplos valores fixos de funções
Fatiar e desempacotar no processamento de dados
Manter sequências ordenadas com bisect

Exemplo de Trabalho

import bisect
from typing import NamedTuple
 
class Event(NamedTuple):
    ts: float
    kind: str
 
def top_k(items: list[int], k: int) -> list[int]:
    return sorted(items, reverse=True)[:k]
 
def insert_timestamped(events: list[Event], ts: float, kind: str) -> None:
    bisect.insort(events, Event(ts, kind))
 
def partition(pred, items: list[object]) -> tuple[list[object], list[object]]:
    yes, no = [], []
    for item in items:
        (yes if pred(item) else no).append(item)
    return yes, no
 
if __name__ == "__main__":
    timeline: list[Event] = []
    insert_timestamped(timeline, 1.0, "start")
    insert_timestamped(timeline, 0.5, "warmup")
    print(timeline)
    print(top_k([4, 1, 7, 3], 2))

O que isso demonstra:

NamedTuple dá imutabilidade de tupla com campos nomeados
bisect.insort mantém a ordem ordenada para inserções
sorted retorna nova lista sem mutar a original
O retorno de tupla agrupa duas listas relacionadas de partition

Mergulho Profundo

Como Funciona

Listas - Arrays dinâmicos; alocam em excesso para append amortizado O(1).
Tuplas - Tamanho fixo na criação; menor uso de memória que listas.
Fatiamento - start:stop:step cria cópia rasa de porção da sequência.
Ordenação - Timsort; estável; key= evita decoração manual.
bisect - Ponto de inserção de busca binária para listas ordenadas.

list vs tuple

Necessidade	Escolha
Mutar, adicionar, ordenar	`list`
Chave de dicionário / membro de conjunto	`tuple` (se hashable)
Pacote de retorno de função	`tuple` ou `NamedTuple`
Buffer numérico homogêneo	`array.array` ou numpy

Notas Python

# cópia vs visualização
a = [1, 2, 3]
b = a[:]       # cópia rasa
c = list(a)    # o mesmo
 
# desempacotamento de tupla com *
first, *middle, last = (1, 2, 3, 4)

Armadilhas

Cópia rasa de lista aninhada - Listas internas ainda compartilhadas. Correção: copy.deepcopy.
Ordenar tipos mistos - TypeError no Python 3. Correção: Normalizar para valores comparáveis ou usar key.
bisect em lista não ordenada - Posição de inserção incorreta silenciosamente. Correção: Manter invariante documentado ou ordenar primeiro.
+= cria nova tupla - t += (1,) rebinda; não muta a tupla (imutabilidade). Correção: Esperado - atribuir nova tupla.
Lista grande como membro de conjunto - Listas não são hashable. Correção: Converter para tupla ou usar dicionário com chave por id.

Alternativas

Alternativa	Usar Quando	Não Usar Quando
`deque`	Fila/pilha em ambas as extremidades	Precisa ordenar/acessar aleatoriamente por índice com frequência
`array.array`	Tipos numéricos C compactos	Tipos de objetos mistos
`numpy.ndarray`	Numéricos vetorizados	Listas de scripts pequenos
`dataclass`	Registros mutáveis com métodos	Precisa de registro hashable/imutável

FAQs

lista ou tupla para valores de retorno?

Tupla é convencional para retornos de formato fixo (valor, erro). Use NamedTuple quando os campos precisam de nomes.

sort vs sorted?

list.sort() muta no local retornando None. sorted(iterable) retorna nova lista - funciona em qualquer iterável.

Como funciona a indexação negativa?

-1 é o último elemento. O slice [:-1] exclui o último item.

Quando bisect vale a pena?

Inserções frequentes em uma lista majoritariamente ordenada onde a varredura linear prejudicaria - tamanhos modestos ainda funcionam bem com lista simples.

Tuplas podem conter listas?

Sim, mas então a tupla não é hashable. Não pode ser usada como chave de dicionário.

Qual a diferença entre list.extend e +?

extend muta no local. + cria nova lista - mais lento para sequências grandes.

Como remover enquanto itero?

Itere uma cópia ou construa nova lista - mutar durante a iteração pula elementos.

List comprehensions são sempre melhores?

Frequentemente para map/filter. Loop simples é mais claro para ramificações complexas ou efeitos colaterais.

O que é key= em sort?

Calcula a chave de ordenação uma vez por elemento: sorted(users, key=lambda u: u.name.lower()).

Como inverter no local?

items.reverse() ou items[::-1] para cópia.

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Imutabilidade e Hashability - tuplas hashable
Dicionários - quando listas se tornam valores
heapq & Filas de Prioridade - ordenação por prioridade
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