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, exploramos o módulo functools da biblioteca padrão do Python, aprendendo a usar lru_cache para memoização, partial para fixar argumentos, reduce para redução de iteráveis e wraps para preservar metadados de funções decoradas. Ao final, você será capaz de aplicar essas ferramentas para escrever código mais eficiente e elegante.
LidoNesta aula, exploramos o GIL (Global Interpreter Lock) do Python, entendendo o que é, suas implicações para concorrência e desempenho, quando ele realmente importa e uma visão geral de como contorná-lo. O objetivo é fornecer uma base sólida para decisões de design em aplicações multithreaded.
LidoNesta aula, exploramos o módulo multiprocessing do Python, aprendendo quando utilizá-lo (tarefas CPU-bound), como criar e gerenciar processos com Process e Pool, como realizar comunicação entre processos e comparando com threading para escolher a abordagem correta.
LidoNesta aula, você aprenderá a usar asyncio na prática em Python, cobrindo tarefas assíncronas com create_task, agregação de corrotinas com gather, controle de tempo com timeouts e operações de I/O assíncrono. O conteúdo inclui exemplos práticos, boas práticas e exercícios com respostas.
LidoNesta aula, você aprenderá a importância de testar código em Python, as diferenças entre unittest e pytest, como escrever seu primeiro teste e a estrutura recomendada para organizar testes. O objetivo é capacitar você a criar testes simples e eficazes para seus projetos.
LidoNesta aula, você vai aprender a usar o pytest na prática, cobrindo asserções, fixtures, parametrização e organização de testes. Vamos explorar desde a sintaxe básica de asserções até boas práticas de estruturação de projetos, com exemplos prontos para aplicar no seu dia a dia.
LidoNesta aula, você aprenderá a usar o módulo concurrent.futures do Python para executar tarefas em paralelo com ThreadPoolExecutor e ProcessPoolExecutor, entender o conceito de Futures e aplicar padrões comuns de concorrência para melhorar o desempenho de seus programas.
LidoNesta aula, vamos explorar técnicas e ferramentas essenciais para depurar código Python, desde o uso do depurador interativo pdb até a função breakpoint() e boas práticas de logging. Você aprenderá a identificar e corrigir erros de forma eficiente, substituindo o uso indiscriminado de print por abordagens mais profissionais.
LidoEsta aula aborda ferramentas essenciais de linting e formatação para Python: flake8, ruff, black e isort. Você aprenderá a configurá-las, integrá-las ao seu editor e ao fluxo de desenvolvimento, garantindo código limpo, consistente e de alta qualidade.
LidoNesta aula, exploramos o conceito de type checking em Python, com foco na ferramenta mypy, tipos graduais, generics e os benefícios da verificação estática de tipos. Você aprenderá como adicionar anotações de tipo ao seu código, usar mypy para detectar erros antes da execução e aproveitar generics para criar código mais flexível e seguro.
Lido
