Como usar um loop for para iterar sobre uma lista do python

Resumo: neste tutorial, você aprenderá como usar o loop for do Python para iterar em uma lista.

Usando loop for do Python para iterar sobre uma lista

Para iterar em uma lista, você usa a instrução de loop for da seguinte forma:

for item in list:
    # process the item

Nessa sintaxe, a instrução de loop for atribui um elemento individual da list à variável item em cada iteração.

Dentro do corpo do loop, você pode manipular cada elemento da lista individualmente.

Por exemplo, o seguinte define uma lista de cidades e usa um loop for para iterar na lista:

cities = ['New York', 'Beijing', 'Cairo', 'Mumbai', 'Mexico']

for city in cities:
    print(city)

Saída:

New York
Beijing
Cairo
Mumbai
Mexico

Neste exemplo, o loop for atribui um elemento individual da lista cities à variável city e imprime city em cada iteração.

Às vezes, você pode querer acessar índices de elementos dentro do loop. Nesses casos, você pode usar a função enumerate().

A função enumerate() retorna uma tupla que contém o índice atual e o elemento da lista.

O exemplo a seguir define uma lista de cidades e usa um loop for com a função enumerate() para iterar na lista:

cities = ['New York', 'Beijing', 'Cairo', 'Mumbai', 'Mexico']

for item in enumerate(cities):
    print(item)

Saída:

(0, 'New York')
(1, 'Beijing')
(2, 'Cairo')
(3, 'Mumbai')
(4, 'Mexico')

Para acessar o índice, você pode descompactar a tupla dentro da instrução de loop for assim:

cities = ['New York', 'Beijing', 'Cairo', 'Mumbai', 'Mexico']

for index, city in enumerate(cities):
    print(f"{index}: {city}")

Saída:

0: New York
1: Beijing
2: Cairo
3: Mumbai
4: Mexico

A função enumerate() permite que você especifique o índice inicial cujo padrão é zero.

O exemplo a seguir usa a função enumerate() com o índice que começa em um:

cities = ['New York', 'Beijing', 'Cairo', 'Mumbai', 'Mexico']

for index, city in enumerate(cities,1):
    print(f"{index}: {city}")

Saída:

1: New York
2: Beijing
3: Cairo
4: Mumbai
5: Mexico