Collections e Comprehensions

TL;DR

Galho 2 da trilha Python: as estruturas de dados nativas (listas, tuplas, dicionários, sets), a sintaxe de comprehension, o módulo itertools e o módulo collections (Counter/defaultdict/deque/namedtuple). Fases Iniciado→Adepto; 8 notas. Assume o Galho 1 (Core) como pré-requisito.

Sobre este galho

Depois de dominar sintaxe e controle de fluxo, este galho cobre o que move dados de verdade em Python: as 4 collections nativas e suas armadilhas específicas, a sintaxe de comprehension que substitui boa parte dos loops explícitos, os módulos padrão itertools (iteração combinatória/lazy) e collections (estruturas especializadas). Fecha com um capstone comparativo de complexidade — a pergunta “por que essa estrutura e não outra” que separa código correto de código eficiente.

Audiência: mesma do Galho 1 — quem está aprendendo Python do zero ou vindo de outra linguagem. Comparações com List/Map/Set do Java e Array/Object/Map/Set do JS aparecem quando esclarecem.

Iteradores/geradores de verdade (o “como” por trás de comprehensions e generator expressions) são o Galho 4 — aqui é o uso prático.

Iniciado

1. 01 — Listas: criação, métodos e slicing avançado
2. 02 — Tuplas e desempacotamento
3. 03 — Dicionários
4. 04 — Sets

Adepto

5. 05 — Comprehensions (list, dict, set, generator)
6. 06 — itertools: os essenciais
7. 07 — O módulo collections
8. 08 — Escolhendo a estrutura certa — capstone do galho.

Todas as notas

TABLE fase, status FROM "03-Dominios/Tecnologia/Python/Collections e Comprehensions" WHERE type = "concept" SORT file.name ASC

Veja também

• Trilha Python (MOC central)
• Core — Galho 1 (pré-requisito)
• OO e Data Model — Galho 3 (próximo)
• Funcional e idiomas avançados — Galho 4 (iteradores/geradores de verdade)