Neste artigo, veremos como verificar o comprimento de uma lista em algumas das etapas fáceis e analisar qual é o melhor.
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O que é Lista Python?
A lista é uma coleção de arrays em Python que é capaz de armazenar vários tipos de dados nela. Ele pode armazenar um inteiro, float, string, boolean ou até mesmo uma lista dentro de uma lista.
int_list = [1, 2, 3, 4, 5] print(int_list) # output -> [1, 2, 3, 4, 5] float_list = [1.1, 2.2, 3.3, 4.4, 5.5] print(float_list) # output -> [1.1, 2.2, 3.3, 4.4, 5.5] string_list = ['Geekflare', 'Cloudflare', 'Amazon'] print(string_list) # output -> ['Geekflare', 'Cloudflare', 'Amazon'] boolean_list = [True, False] print(boolean_list) # output -> [True, False] nested_list = [[1, 2], [1.1, 2.2], ['Geekflare', 'Cloudflare'], [True, False]] print(nested_list) # [[1, 2], [1.1, 2.2], ['Geekflare', 'Cloudflare'], [True, False]] different_datatype_list = [1, 1.1, 'Geekflare', True, [1, 1.1, 'Geekflare', True]] print(different_datatype_list) # output -> [1, 1.1, 'Geekflare', True, [1, 1.1, 'Geekflare', True]]
As listas Python podem ser criadas usando um colchete ou uma função construtora de lista.
square_bracket_list = [1, 1.1, 'Geekflare', True, [1, 1.1, 'Geekflare', True]] print(square_bracket_list) # output -> [1, 1.1, 'Geekflare', True, [1, 1.1, 'Geekflare', True]] constructor_list = list((1, 1.1, 'etechpt.com', True, [1, 1.1, 'Geekflare', True])) print(constructor_list) # output -> [1, 1.1, 'Geekflare', True, [1, 1.1, 'Geekflare', True]]
A lista de colchetes acima é uma lista criada usando colchetes ([]), constructor_list é uma lista criada usando o construtor de lista. Ambos produzem apenas a mesma saída de lista.
A lista pode ser alterada, permitir duplicatas nela e ser acessível usando um índice.
Métodos para encontrar o comprimento da lista
- len() função embutida
- método length_hint do operador
- função personalizada e contador
Método 1: função embutida len()
O len() é uma função embutida em python usada para encontrar o comprimento da lista e também para outros iteráveis como Set, Tuples, Dictionary.
Fragmento de Exemplo
languages = ['Python', 'Java', 'C++', 'PHP', 'nodeJS']
languages_length = len(languages)
print('Length of the Language List is: ',languages_length)
Resultado
Length of the Language List is: 5
Espero que você tenha o Python instalado, caso contrário, você pode usar um compilador Python online para praticar o código.
Método 2: método length_hint do operador
length_hint é usado para retornar um comprimento de um objeto iterável (como List, Set, Tuples, Dictionary). Ele está disponível dentro do módulo do operador python. Não disponível como outros operadores embutidos.
Fragmento de Exemplo
import operator
languages = ['Python', 'Java', 'C++', 'PHP', 'nodeJS']
languages_length = operator.length_hint(languages)
print('Length of the Language List using Operator is: ',languages_length)
Resultado
Length of the Language List using Operator is: 5
Método 3: Função e contador personalizados
Neste método para encontrar o comprimento da Lista, usaremos o método tradicional usando loop for e contador.
Para isso, vamos escrever uma função em python. que recebe uma lista ou outro iterável como argumento e retorna o comprimento de um iterável.
Fragmento de função personalizada
def iterable_count(iterable):
length = 0
for item in iterable:
length+=1
return length
Fragmento de Exemplo
def iterable_count(iterable):
length = 0
for item in iterable:
length+=1
return length
languages = ['Python', 'Java', 'C++', 'PHP', 'nodeJS']
languages_length = iterable_count(languages)
print('Length of the Language List using Custom function is: ',languages_length)
Resultado
Length of the Language List using Custom function is: 5
Analisando esses 3 métodos
Análise de desempenho para uma lista grande
import timeit # for benchmarking & profiling
import operator
def iterable_count(iterable):
length = 0
for item in iterable:
length+=1
return length
integer_list = list(range(1, 9999999))
#length check using len()
start_time = timeit.default_timer()
len_length = len(integer_list)
print(timeit.default_timer() - start_time, 'Length of the Integer List using len() is: ',len_length)
#length check using operator.length_hint
start_time = timeit.default_timer()
len_length = operator.length_hint(integer_list)
print(timeit.default_timer() - start_time, 'Length of the Integer List using length_hint is: ',len_length)
start_time = timeit.default_timer()
iterable_count_length = iterable_count(integer_list)
print(timeit.default_timer() - start_time, 'Length of the Integer List using Custom function is: ',iterable_count_length)
Resultado
3.957189619541168e-06 Length of the Integer List using len() is: 9999998 3.0621886253356934e-06 Length of the Integer List using length_hint is: 9999998 0.4059128537774086 Length of the Integer List using Custom function is: 9999998
Como podemos ver, length_hint é mais rápido (3.0621886253356934e-06) quando os dados estão em milhões. É porque as dicas de comprimento são usadas pelo tempo de execução do CPython. Onde é chamado de wrapper python.
Análise de desempenho para uma pequena lista
import timeit # for benchmarking & profiling
import operator
def iterable_count(iterable):
length = 0
for item in iterable:
length+=1
return length
integer_list = list(range(1, 100))
#length check using len()
start_time = timeit.default_timer()
len_length = len(integer_list)
print(timeit.default_timer() - start_time, 'Length of the Integer List using len() is: ',len_length)
#length check using operator.length_hint
start_time = timeit.default_timer()
len_length = operator.length_hint(integer_list)
print(timeit.default_timer() - start_time, 'Length of the Integer List using length_hint is: ',len_length)
start_time = timeit.default_timer()
iterable_count_length = iterable_count(integer_list)
print(timeit.default_timer() - start_time, 'Length of the Integer List using Custom function is: ',iterable_count_length)
Resultado
7.813796401023865e-07 Length of the Integer List using len() is: 99 1.1278316378593445e-06 Length of the Integer List using length_hint is: 99 3.462657332420349e-06 Length of the Integer List using Custom function is: 99
Como podemos ver, len() é mais rápido (7.813796401023865e-07) quando os dados estão em milhares ou menos.
Em ambos os casos, nossa função personalizada com contador leva mais tempo do que os dois métodos.
Conclusão
Neste artigo, entendemos diferentes maneiras de verificar o tamanho da lista e como eles verificam rapidamente o tamanho da lista.