Python tem sintaxe limpa e curva de aprendizado suave, o que a tornou a porta de entrada mais comum para quem começa a programar. Sua força real está no ecossistema: automação de tarefas repetitivas, análise de dados, web com Django e Flask, e praticamente todo o campo de ciência de dados e aprendizado de máquina. A documentação oficial está em docs.python.org.
Esta aula aborda o laço while em Python, incluindo condições de parada, uso de break e continue, a cláusula else em loops e como evitar loops infinitos. O conteúdo inclui exemplos práticos e exercícios com respostas.
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Esta aula aborda o pattern matching introduzido no Python 3.10 com a declaração match/case, explorando sua sintaxe, tipos de padrões, uso de guardas e casos de uso práticos. O conteúdo é voltado para alunos intermediários que desejam escrever código mais expressivo e conciso.
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Esta aula aborda dicionários em Python, desde a criação e acesso a valores até métodos úteis como get, items e keys, iteração e dict comprehensions. O conteúdo é prático e progressivo, ideal para alunos intermediários.
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Esta aula ensina as compreensões em Python, incluindo list, dict e set comprehensions, generator expressions, aninhamento e considerações de legibilidade. Você aprenderá a escrever código mais conciso e eficiente, com exemplos práticos e exercícios.
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Esta aula aborda o tratamento de exceções em Python, incluindo os blocos try/except/else/finally, os tipos de exceção, o uso de raise e boas práticas. O conteúdo é prático e progressivo, com exemplos de código e exercícios.
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Nesta aula, exploramos em profundidade os diferentes tipos de argumentos de funções em Python: posicionais, nomeados, valores padrão, *args, **kwargs e argumentos keyword-only. Você aprenderá como cada um funciona, quando utilizá-los e boas práticas para escrever funções flexíveis e claras.
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Esta aula explora decorators em Python, desde o conceito básico até casos de uso avançados. Você aprenderá a sintaxe com @, como criar decorators que aceitam argumentos e aplicações práticas como logging, timing e validação.
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Esta aula apresenta os type hints em Python, desde as anotações básicas de tipo até o uso do módulo typing com tipos como List, Dict e Optional. Explica por que adotar type hints no código e dá uma visão geral do mypy como ferramenta de verificação estática de tipos.
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Aprofundamento em decorators Python: functools.wraps, decorators de classe, empilhamento e exemplos reais como cache e logging.
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Esta aula aborda funções lambda em Python, explicando sua sintaxe, usos comuns e limitações. Você aprenderá como criar funções anônimas de uma linha e aplicá-las com map, filter e sorted, além de entender quando evitá-las.
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Esta aula aborda o uso de properties em Python, incluindo o decorador @property, getters e setters, validação de dados e atributos computados. Você aprenderá a controlar o acesso a atributos de forma elegante e a adicionar lógica de validação sem quebrar a interface pública da classe.
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Nesta aula, exploramos os três tipos de métodos em Python: métodos de instância, métodos de classe (@classmethod) e métodos estáticos (@staticmethod). Aprendemos suas diferenças, quando usar cada um e vimos exemplos práticos de implementação.
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Esta aula explica a diferença entre atributos de classe e de instância em Python, abordando como defini-los, acessá-los e as armadilhas com variáveis mutáveis compartilhadas. Inclui exemplos práticos e exercícios para fixação.
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Esta aula apresenta as dataclasses do Python, um recurso que simplifica a criação de classes para armazenar dados. Aborda a definição com o decorador @dataclass, configuração de campos e valores padrão, uso do parâmetro frozen para imutabilidade, e comparação com namedtuple e dict.
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Esta aula explora a herança múltipla em Python, incluindo o conceito de mixins e a ordem de resolução de métodos (MRO). São apresentados exemplos práticos, boas práticas e exercícios para fixação do conteúdo.
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