6 abordagens diferentes para exibir listas em Python

Introdução

Em Python, imprimir listas não envolve apenas mostrar valores; é uma maneira de os programadores entenderem melhor seu código e garantirem que os dados estejam corretos. Vamos explorar diferentes formas de imprimir listas, com exemplos práticos e dicas para deixar as coisas mais claras. Vamos mergulhar no mundo das listas Python.

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Imprimir listas em Python

Impressão listas em Python abre uma gama de métodos e, neste artigo, exploraremos várias abordagens eficazes:

• Usando o loop for
• Converter uma lista em string para exibição
• Usando o parâmetro sep em print()
• Usando a função map()
• Usando indexação e fatiamento
• Usando compreensão de lista

Exibir uma lista em Python usando um loop For

Itere pela lista de 0 até seu comprimento e imprima cada elemento individualmente usando um loop for; esta é a maneira convencional de fazer isso.

Abaixo está um exemplo de exibição de uma lista em Python usando um loop for:

# Creating a list of fruits

fruits = ["apple", "banana", "orange", "grape", "kiwi"]

# Displaying each fruit using a for loop

print("List of Fruits:")

for fruit in fruits:

    print(fruit)

Neste exemplo, temos uma lista de frutas, e o loop for percorre cada item da lista, exibindo-os um por um.

Saída:

Complexidade de tempo (O(n)):

A complexidade de tempo é O(n) porque, em um loop for, cada elemento da lista é visitado uma vez, e o tempo necessário para executar o loop é diretamente proporcional ao número de elementos na lista de entrada.

Complexidade Espacial (O(1)):

A complexidade do espaço é O(1), pois o loop usa uma quantidade constante de memória, independentemente do tamanho da entrada; ele emprega apenas uma única variável (elemento) para representar cada item da lista e não cria estruturas de dados adicionais que crescem com a entrada.

Exibir uma lista convertendo-a em uma string

Ao lidar com uma lista de cordas, uma abordagem direta é usar a função join() para facilitar a concatenação. No entanto, quando a lista contém números inteiros, é necessário um processo de duas etapas: primeiro, converta-os em strings e depois utilize a função join() para criar uma string unificada para exibição.

Aqui está um exemplo:

# Example list of fruits

fruits = ["apple", "banana", "orange", "grape", "kiwi"]

# Convert the list to a string and display it

result_string = ', '.join(fruits)

print("List of Fruits: " + result_string)

Neste exemplo, o método join concatena os elementos da lista em um único corda, separados por vírgula e espaço. O resultado é então exibido como uma string formatada.

Saída:

Complexidade de tempo (O(n)):

A complexidade do tempo é O(n) porque, em um loop for, cada elemento da lista é processado uma vez e o tempo de execução é escalonado linearmente com o número de elementos na lista de entrada. À medida que a entrada aumenta, o tempo de execução do algoritmo aumenta proporcionalmente.

Complexidade Espacial (O(1)):

A complexidade do espaço é O(1) porque o algoritmo usa uma quantidade constante de memória, independentemente do tamanho da entrada. O loop requer apenas uma única variável (elemento) para representar cada item da lista e não cria estruturas de dados ou memória adicionais que dependem do tamanho da lista de entrada.

Exibir com o parâmetro sep em Print()

O parâmetro sep na função print() permite especificar um separador entre os itens que você está imprimindo. 

Usar o símbolo de asterisco (*) permite apresentar os elementos da lista em uma única linha com espaços. Para uma exibição com cada elemento em uma nova linha ou separados por vírgulas, utilize sep=”n” ou sep=”, ” respectivamente. 

Aqui está um exemplo usando uma lista de frutas:

# Example list of fruits

fruits = ["apple", "banana", "orange", "grape", "kiwi"]

# Displaying the list with a custom separator using the sep parameter

print("List of Fruits:", *fruits, sep=", ")

Neste exemplo, sep=”, ” especifica que uma vírgula e um espaço devem ser usados ​​como separador entre os itens da lista.

Saída:

Complexidade de tempo (O(n)):

A complexidade de tempo é O(n) porque, com um loop for, cada elemento da lista é processado individualmente. À medida que o número de elementos (n) cresce, o tempo de execução aumenta linearmente, refletindo uma relação direta entre o tamanho da entrada e o tempo de computação.

Complexidade Espacial (O(1)):

A complexidade do espaço é O(1), pois o algoritmo utiliza uma quantidade consistente de memória, independente do tamanho da entrada. O loop emprega um conjunto fixo de variáveis ​​(como 'elemento') e evita a criação de estruturas de dados adicionais ou a alocação dinâmica de memória em relação ao tamanho da entrada.

Exibir uma lista em Python usando a função Map()

Use a função map() para garantir que cada item da lista seja uma string, especialmente quando a lista inclui elementos que não são string. Em seguida, mescle esses elementos transformados usando a função join para uma exibição unificada.

Aqui está um exemplo de exibição de uma lista de frutas em Python:

# Example list of fruits

fruits = ["apple", "banana", "orange", "grape", "kiwi"]

# Displaying the list of fruits

print("List of Fruits:", fruits)

Saída:

A função print() formata automaticamente a lista para exibição. Se quiser personalizar ainda mais a saída, você pode percorrer a lista e imprimir cada item individualmente ou usar o método join, conforme mostrado nos exemplos anteriores.

Exibir uma lista em Python usando indexação e fatiamento

Você pode exibir uma lista em Python usando indexação e fatiamento para acessar elementos específicos ou um subconjunto da lista. 

Aqui está um exemplo:

# Example list of fruits

fruits = ["apple", "banana", "orange", "grape", "kiwi"]

# Displaying the entire list

print("Complete List of Fruits:", fruits)

# Displaying specific elements using indexing

print("First Fruit:", fruits[0])

print("Third Fruit:", fruits[2])

# Displaying a subset using slicing

print("Subset of Fruits:", fruits[1:4])

Saída:

Neste exemplo, a indexação é usada para acessar elementos individuais (por exemplo, frutas[0] para o primeiro elemento) e o fatiamento é usado para exibir um subconjunto da lista (por exemplo, frutas[1:4] para elementos no índice 1, 2 e 3).

Complexidade de tempo (O(n)):

A complexidade do tempo é O(n) porque iterar uma lista usando indexação ou fatiamento envolve visitar cada elemento uma vez. À medida que o tamanho da lista (n) aumenta, o tempo necessário para acessar ou fatiar a lista aumenta linearmente.

Complexidade Espacial (O(1)):

A complexidade do espaço é O(1) para operações de indexação e fatiamento, pois elas usam uma quantidade constante de memória adicional, independentemente do tamanho da lista. A memória necessária para variáveis ​​de índice/fatia permanece constante, não sendo escalonada com o tamanho de entrada.

Exibir uma lista em Python usando compreensão de lista

A compreensão de lista é um recurso conciso em Python para criar listas aplicando uma expressão a cada item em um iterável existente. Ele fornece uma sintaxe compacta que combina as etapas de criação de uma nova lista e aplicação de uma transformação aos seus elementos.

Aqui está um exemplo de exibição de uma lista modificada de frutas usando compreensão de lista:

# Example list of fruits

fruits = ["apple", "banana", "orange", "grape", "kiwi"]

# Using list comprehension to create a new list with capitalized fruits

capitalized_fruits = [fruit.capitalize() for fruit in fruits]

# Displaying the new list

print("Capitalized Fruits:", capitalized_fruits)

Saída:

Neste exemplo, a compreensão de lista é utilizada para criar uma nova lista (frutas_maiúsculas). O resultado é uma lista de frutas com seus nomes em maiúscula.

Complexidade de tempo (O(n)):

A complexidade de tempo é O(n) para este exemplo porque ele itera através de cada elemento na lista original de frutas. O tempo de execução aumenta linearmente com o número de frutas, tornando-o proporcional ao tamanho da lista de entrada.

Complexidade Espacial (O(n)):

A complexidade do espaço é O(n), pois a compreensão da lista cria uma nova lista (frutas_maiúsculas) que cresce com o tamanho da lista de entrada (frutas). Cada elemento da lista original corresponde a um elemento da nova lista, contribuindo para uma relação linear entre o tamanho da entrada e a memória utilizada.

Conclusão

Em Python, dominar a arte de imprimir listas é crucial para a compreensão do código e visualização de dados. Este guia explorou seis maneiras eficazes de exibir listas, oferecendo exemplos práticos e dicas para maior clareza. Seja usando loops, conversão de strings, separadores personalizados, funções de mapa, indexação, fatiamento ou compreensão de listas, cada abordagem serve a um propósito específico, aprimorando suas habilidades de programação em Python.

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• Fonte: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/01/approaches-to-displaying-lists-in-python/