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.
Nesta aula, você aprenderá sobre encapsulamento em Python, incluindo convenções de nomenclatura com underscores, name mangling, propriedades e a filosofia da linguagem. O conteúdo inclui exemplos práticos, exercícios e referências para aprofundamento.
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Esta aula explora classes abstratas em Python usando o módulo abc, abordando a criação de métodos abstratos, a diferença entre classes abstratas e interfaces, e uma visão geral dos Protocolos (PEP 544). Você aprenderá a projetar hierarquias flexíveis e a impor contratos de implementação, com exemplos práticos e exercícios.
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Nesta aula, exploramos os métodos mágicos (dunder) em Python, que permitem personalizar o comportamento das classes. Aprendemos a implementar representações de objetos com __str__ e __repr__, comparar e hashear com __eq__ e __hash__, definir o tamanho com __len__ e sobrecarregar operadores aritméticos e de comparação.
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Nesta aula, você aprenderá a importância de ambientes virtuais no Python, como criar e ativar um ambiente com venv, e como gerenciar dependências usando requirements.txt. Ao final, será capaz de isolar projetos e reproduzir ambientes de forma consistente.
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Nesta aula, você aprenderá como estruturar um projeto Python de forma profissional, cobrindo desde o layout de pastas até o uso do pyproject.toml e o src layout. Também abordaremos boas práticas essenciais para manter seu código organizado, testável e fácil de manter.
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Esta aula explora a biblioteca padrão do Python, focando nos módulos essenciais os, sys, math, random e datetime. Você aprenderá a manipular arquivos e diretórios, acessar argumentos de linha de comando, realizar cálculos matemáticos, gerar números aleatórios e trabalhar com datas e horas, com exemplos práticos e exercícios.
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Nesta aula, você aprenderá a gerenciar pacotes Python com o pip, incluindo instalação, remoção, controle de versões, uso do pip freeze e navegação no PyPI. Vamos explorar comandos essenciais, boas práticas e exercícios práticos para consolidar o conhecimento.
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Nesta aula, você aprenderá sobre context managers em Python: o que são, como usar a declaração `with`, como implementar o protocolo com `__enter__` e `__exit__`, e como criar seus próprios context managers usando classes ou o módulo `contextlib`. Inclui exemplos práticos, boas práticas e exercícios para fixar o conteúdo.
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Esta aula explora o módulo csv do Python, abordando leitura e escrita de arquivos CSV, o uso de DictReader/DictWriter para manipulação com dicionários, e cuidados importantes como encoding, delimitadores e injeção de fórmulas.
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Nesta aula, você aprenderá a trabalhar com JSON em Python, desde os conceitos básicos de serialização e desserialização até o tratamento de objetos customizados e erros. Vamos explorar as funções json.load, json.dumps, e as melhores práticas para lidar com dados JSON em aplicações reais.
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Esta aula aborda técnicas avançadas de geradores em Python, incluindo o uso de yield from para delegação, generator expressions para criação concisa, uma visão geral das coroutines clássicas e casos de uso práticos. O conteúdo inclui exemplos detalhados, boas práticas e exercícios com respostas.
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Esta aula explora a biblioteca pathlib do Python, que oferece uma API orientada a objetos para manipular caminhos de arquivos. Você aprenderá sobre a classe Path, suas principais operações, comparações com os.path e boas práticas para escrever código mais limpo e portável.
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Nesta aula, você aprenderá sobre geradores em Python, uma ferramenta poderosa para criar sequências de dados de forma eficiente, economizando memória. Vamos explorar o uso da palavra-chave yield, a definição de generator functions, a economia de memória que eles proporcionam e como construir pipelines de processamento de dados com eles.
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Nesta aula, você aprenderá os fundamentos da programação funcional em Python, incluindo funções puras, imutabilidade e o uso de map, filter e reduce. Também exploraremos o módulo functools e suas ferramentas avançadas, com exemplos práticos e exercícios para consolidar o conhecimento.
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