Python 0 – Aprendendo os Primeiros Passos com a Linguagem de Programação

Descubra como aprender os fundamentos essenciais da linguagem Python, desde variáveis e operações até funções, loops, classes e resolução de problemas. Este artigo oferece uma base sólida para avançar para módulos mais complexos e projetos de ciência de dados, machine learning e inteligência artificial.

Apresentação do autor e contexto

Patterson, um ex-consultor de inteligência artificial na IBM, compartilha suas experiências com Python e como a linguagem o ajudou em sua carreira. Com formação em Gestão de TI e mestrado em Ciência de Dados pela USP, ele atualmente trabalha como Product Owner na Ambev Tech, utilizando Python em projetos de inteligência artificial.

• Experiência como consultor de inteligência artificial na IBM
• Uso de Python para desenvolver soluções de IA, incluindo chatbots e identificador de assédio sexual
• Formação em Gestão de TI e mestrado em Ciência de Dados pela USP
• Trabalho atual como Product Owner na Ambev Tech, utilizando Python em projetos de inteligência artificial

Conteúdo do módulo Python 0

O módulo Python 0 apresenta uma visão geral da linguagem Python, seu uso no Google Colab, manipulação de variáveis, operadores aritméticos, funções nativas e construção de funções, além de loops, condicionais e resolução de cases.

• Visão geral da linguagem Python
• Utilização de Python no Google Colab
• Manipulação de variáveis
• Operadores aritméticos
• Funções nativas e construção de funções
• Loops, condicionais e resolução de cases

Fundamentos da linguagem Python

Python é uma linguagem poderosa e de alto nível, amplamente utilizada em áreas como ciência de dados, machine learning, automação e web. Suas vantagens incluem facilidade de aprendizado e leitura, grande comunidade e bibliotecas para diversas aplicações, além de ser multiplataforma.

• Python como linguagem poderosa e de alto nível
• Ampla utilização em ciência de dados, machine learning, automação e web
• Vantagens como facilidade de aprendizado e leitura, grande comunidade e bibliotecas variadas
• Multiplataforma – roda em Windows, Linux e Mac

Variáveis em Python

Variáveis em Python são utilizadas para armazenar valores usados no programa. Diferentemente de outras linguagens, não é necessário declarar o tipo da variável, já que Python é uma linguagem de tipagem dinâmica.

• Utilização de variáveis para armazenar valores
• Python como linguagem de tipagem dinâmica
• Ausência de necessidade de declarar o tipo da variável em Python

Operadores aritméticos em Python

Python suporta operadores aritméticos básicos, como adição, subtração, multiplicação, divisão, potência e módulo, além de operadores de atribuição como += e -=.

• Suporte a operadores aritméticos básicos
• Operadores de atribuição como += e -=

Funções em Python

Funções em Python são blocos de código reutilizáveis que realizam tarefas específicas. Elas podem ser funções nativas da linguagem ou construídas pelo usuário para atender necessidades específicas do programa.

• Funções como blocos de código reutilizáveis
• Funções nativas da linguagem
• Construção de funções customizadas pelo usuário

Funções nativas do Python

Python é uma linguagem de programação popular e poderosa que oferece uma variedade de funções nativas para facilitar o desenvolvimento de código. Algumas dessas funções incluem print(), len() e int(), que podem ser utilizadas de forma direta e eficiente. Ao utilizá-las, os desenvolvedores podem simplificar tarefas comuns e aumentar a produtividade. Além disso, Python permite a criação de funções personalizadas por meio do uso do comando def, possibilitando a reutilização de código e a organização de tarefas complexas.

• Python oferece diversas funções nativas, como print(), len() e int(), que simplificam tarefas comuns de programação
• A criação de funções personalizadas é possível por meio do comando def, permitindo a reutilização de código e a organização de tarefas complexas

Loops e condicionais em Python

Além das funções nativas, Python oferece estruturas de controle de fluxo, como loops e condicionais, que permitem a execução de ações com base em determinadas condições. O loop for é utilizado para percorrer sequências de valores, como listas e strings, enquanto o loop while executa um bloco de código repetidamente enquanto uma condição específica for verdadeira. Já as estruturas condicionais if, else e elif permitem a execução de blocos de código com base em condições específicas, oferecendo flexibilidade e controle sobre o fluxo do programa.

• Python oferece estruturas de controle de fluxo, como loops e condicionais, que permitem a execução de ações com base em condições específicas
• O loop for é utilizado para percorrer sequências de valores, enquanto o loop while executa um bloco de código repetidamente enquanto uma condição específica for verdadeira
• As estruturas condicionais if, else e elif oferecem flexibilidade e controle sobre o fluxo do programa, permitindo a execução de blocos de código com base em condições específicas

Classes em Python

Além das estruturas de controle de fluxo, Python suporta a criação de classes, que servem como modelos para a definição de dados e comportamentos de objetos. Por meio das classes, os desenvolvedores podem organizar e encapsular dados e funcionalidades relacionados, promovendo a reutilização e a manutenção do código. Ao criar uma classe em Python, é possível definir métodos especiais, como o método __init__, que é executado automaticamente quando um objeto é instanciado, permitindo a inicialização de atributos e a execução de tarefas específicas.

• As classes em Python servem como modelos para a definição de dados e comportamentos de objetos, promovendo a reutilização e a manutenção do código
• Ao criar uma classe em Python, é possível definir métodos especiais, como o método __init__, que permite a inicialização de atributos e a execução de tarefas específicas

Leitura e tratamento de erros em Python

Durante o desenvolvimento em Python, é comum deparar-se com erros que podem impactar o funcionamento do programa. No entanto, Python oferece mecanismos para lidar com esses erros, fornecendo informações detalhadas sobre o tipo e a origem do problema. Ao compreender e tratar os erros de forma adequada, os desenvolvedores podem aprimorar a robustez e a confiabilidade de seus programas, garantindo uma experiência mais consistente para os usuários finais.

• Python oferece mecanismos para lidar com erros, fornecendo informações detalhadas sobre o tipo e a origem do problema
• Ao compreender e tratar os erros de forma adequada, os desenvolvedores podem aprimorar a robustez e a confiabilidade de seus programas

Analisando notas de alunos

Neste case, temos o desafio de desenvolver um script Python para analisar as notas de um grupo de alunos. Utilizando conceitos aprendidos em Python, podemos calcular a maior nota, a menor nota, a média das notas e a situação de cada aluno. Para isso, podemos utilizar as funções nativas max() e min() para obter a maior e a menor nota, respectivamente. Além disso, podemos utilizar um loop para calcular a média das notas e verificar a situação de cada aluno.

• Utilização de funções nativas do Python, como max() e min() para encontrar a maior e a menor nota
• Aplicação de um loop para calcular a média das notas dos alunos
• Verificação da situação de cada aluno com base em suas notas

Contando palavras em texto

No segundo case, o desafio é desenvolver um script para contar quantas vezes cada palavra aparece em um texto. Para isso, podemos utilizar o método split() para dividir o texto em palavras e, em seguida, criar um dicionário para armazenar as contagens de cada palavra. A partir disso, é possível iterar a lista de palavras e contabilizar as ocorrências em um dicionário.

• Utilização do método split() para dividir o texto em palavras
• Criação de um dicionário para armazenar as contagens de cada palavra
• Iteração da lista de palavras para contabilizar as ocorrências em um dicionário

Conclusão

Ao concluir este módulo de Python 0, você estará preparado para desenvolver programas mais complexos e trabalhar em projetos de ciência de dados, machine learning e inteligência artificial. Este conhecimento oferece uma base sólida para seguir em módulos mais avançados.