Uma list comprehension em Python cria uma lista nova a partir de qualquer iterável em uma única linha legível. Em vez de criar uma lista vazia, percorrê-la e chamar append, você descreve o resultado que quer.

Este guia vai do padrão básico aos filtros, aos laços aninhados e aos tempos que medimos nós mesmos. Se Python é novidade para você, comece pelo tutorial de Python para iniciantes (em inglês) e mantenha o ambiente organizado com o guia de ambientes virtuais (em inglês).

Sintaxe da list comprehension em Python

Leia da esquerda para a direita: a expressão diz como é cada item novo e a parte for diz de onde vêm os itens.

squares = [x * x for x in range(6)]
print(squares)          # [0, 1, 4, 9, 16, 25]

names = [" Hi ", "  QA "]
clean = [n.strip().lower() for n in names]
print(clean)            # ['hi', 'qa']

O mesmo resultado com um laço exige mais três linhas. Essa economia é o objetivo, desde que a linha continue fácil de ler.

Filtrar itens com uma condição

Adicione um if depois do laço para manter apenas os itens que passam na condição.

evens = [x for x in range(10) if x % 2 == 0]
print(evens)            # [0, 2, 4, 6, 8]

List comprehension em Python com if-else

Quando você quer um valor para cada item, coloque o if-else antes do for. É onde a maioria dos iniciantes erra, porque um else no final é um erro de sintaxe.

labels = ["even" if x % 2 == 0 else "odd" for x in range(4)]
print(labels)           # ['even', 'odd', 'even', 'odd']

Laços aninhados e achatamento

Várias cláusulas for são lidas na mesma ordem dos laços aninhados. Use-as para achatar uma lista de listas ou formar pares.

matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
flat = [n for row in matrix for n in row]
print(flat)             # [1, 2, 3, 4, 5, 6]

pairs = [(x, y) for x in range(1, 3) for y in "ab"]
print(pairs)            # [(1, 'a'), (1, 'b'), (2, 'a'), (2, 'b')]

Para transpor a matriz, aninhe uma compreensão dentro de outra: [[r[i] for r in matrix] for i in range(3)] resulta em [[1, 4], [2, 5], [3, 6]]. Dois níveis são o limite prático antes de a legibilidade cair.

Formas de dicionário, conjunto e gerador

Troque os delimitadores e a mesma ideia cria outros tipos.

lengths = {w: len(w) for w in ["pip", "venv", "uv"]}   # {'pip': 3, 'venv': 4, 'uv': 2}
unique  = {len(w) for w in ["pip", "venv", "uv", "git"]}  # {2, 3, 4}
total   = sum(x * x for x in range(1_000_000))           # generator, no list

Compare os próprios tipos no nosso guia sobre listas, tuplas, conjuntos e dicionários (em inglês).

Velocidade e memória: o que medimos

Cronometramos cada versão no Python 3.13.6 com 100.000 inteiros, usando o melhor de cinco execuções. Seus números serão diferentes, mas a ordem é estável.

A compreensão supera com clareza o laço com append, mas a diferença diminui quando quase todo o tempo vai para a condição. Na memória, uma lista de um milhão de inteiros dobrados ocupou cerca de 8,4 MB, enquanto o gerador equivalente tinha 200 bytes, porque produz os valores um de cada vez.

Quando não usar uma list comprehension

• Você só precisa de efeitos colaterais, como imprimir ou salvar. Use um laço comum; uma compreensão criaria uma lista inútil.
• A lógica tem vários passos. Se precisar de uma segunda variável ou de um try, escreva um laço ou uma função pequena.
• Os dados são enormes. Use uma expressão geradora para que o Python não guarde a lista inteira na memória.
• Ela precisa de mais de duas cláusulas for. Divida em passos nomeados para o próximo leitor.

Considerações finais

Use uma list comprehension em Python quando uma linha curta disser exatamente o que você quer, e um laço quando não disser. Comece pelo padrão básico, adicione um filtro e pratique a forma if-else até a ordem ficar natural.

Perguntas frequentes

Continue aprendendo (artigos em inglês)