mirror of
https://github.com/adambard/learnxinyminutes-docs.git
synced 2024-12-27 09:15:50 +03:00
925164b40a
fix head description for correct layout view on the site main page https://learnxinyminutes.com
747 lines
24 KiB
Markdown
747 lines
24 KiB
Markdown
---
|
|
language: python3
|
|
contributors:
|
|
- ["Louie Dinh", "http://pythonpracticeprojects.com"]
|
|
- ["Steven Basart", "http://github.com/xksteven"]
|
|
- ["Andre Polykanine", "https://github.com/Oire"]
|
|
- ["Zachary Ferguson", "http://github.com/zfergus2"]
|
|
translators:
|
|
- ["Paulo Henrique Rodrigues Pinheiro", "http://www.sysincloud.it"]
|
|
lang: pt-br
|
|
filename: learnpython3-pt.py
|
|
---
|
|
|
|
Python foi criado por Guido Van Rossum nos anos 1990. Ele é atualmente uma
|
|
das mais populares linguagens em existência. Eu fiquei morrendo de amor
|
|
pelo Python por sua clareza sintática. É praticamente pseudocódigo executável.
|
|
|
|
Suas opiniões são grandemente apreciadas. Você pode encontrar-me em
|
|
[@louiedinh](http://twitter.com/louiedinh) ou louiedinh [em]
|
|
[serviço de e-mail do google].
|
|
|
|
Observação: Este artigo trata de Python 3 especificamente. Verifique
|
|
[aqui](http://learnxinyminutes.com/docs/pt-br/python-pt/) se você pretende
|
|
aprender o velho Python 2.7.
|
|
|
|
```python
|
|
|
|
# Comentários em uma única linha começam com uma cerquilha (também conhecido por sustenido).
|
|
|
|
""" Strings de várias linhas podem ser escritas
|
|
usando três ", e são comumente usadas
|
|
como comentários.
|
|
"""
|
|
|
|
####################################################
|
|
## 1. Tipos de dados primitivos e operadores
|
|
####################################################
|
|
|
|
# Você usa números normalmente
|
|
3 # => 3
|
|
|
|
# Matemática é como você espera que seja
|
|
1 + 1 # => 2
|
|
8 - 1 # => 7
|
|
10 * 2 # => 20
|
|
|
|
# Números inteiros por padrão, exceto na divisão, que retorna número
|
|
# de ponto flutuante (float).
|
|
35 / 5 # => 7.0
|
|
|
|
# O resultado da divisão inteira arredonda para baixo tanto para números
|
|
# positivos como para negativos.
|
|
5 // 3 # => 1
|
|
5.0 // 3.0 # => 1.0 # funciona em float também
|
|
-5 // 3 # => -2
|
|
-5.0 // 3.0 # => -2.0
|
|
|
|
# Quando você usa um float, o resultado é float.
|
|
3 * 2.0 # => 6.0
|
|
|
|
# operador módulo
|
|
7 % 3 # => 1
|
|
|
|
# Exponenciação (x**y, x elevado à potência y)
|
|
2**4 # => 16
|
|
|
|
# Determine a precedência usando parêntesis
|
|
(1 + 3) * 2 # => 8
|
|
|
|
# Valores lógicos são primitivos (Atenção à primeira letra maiúscula)
|
|
True
|
|
False
|
|
|
|
# negação lógica com not
|
|
not True # => False
|
|
not False # => True
|
|
|
|
# Operadores lógicos
|
|
# Observe que "and" e "or" são sensíveis a maiúsculas e minúsculas
|
|
True and False # => False
|
|
False or True # => True
|
|
|
|
# Observe a utilização de operadores lógicos com números inteiros
|
|
0 and 2 # => 0
|
|
-5 or 0 # => -5
|
|
0 == False # => True
|
|
2 == True # => False
|
|
1 == True # => True
|
|
|
|
# Igualdade é ==
|
|
1 == 1 # => True
|
|
2 == 1 # => False
|
|
|
|
# Diferença é !=
|
|
1 != 1 # => False
|
|
2 != 1 # => True
|
|
|
|
# Mais comparações
|
|
1 < 10 # => True
|
|
1 > 10 # => False
|
|
2 <= 2 # => True
|
|
2 >= 2 # => True
|
|
|
|
# Comparações podem ser agrupadas
|
|
1 < 2 < 3 # => True
|
|
2 < 3 < 2 # => False
|
|
|
|
# (operador 'is' e operador '==') is verifica se duas referenciam um
|
|
# mesmo objeto, mas == verifica se as variáveis apontam para o
|
|
# mesmo valor.
|
|
a = [1, 2, 3, 4] # Referência a uma nova lista, [1, 2, 3, 4]
|
|
b = a # b referencia o que está referenciado por a
|
|
b is a # => True, a e b referenciam o mesmo objeto
|
|
b == a # => True, objetos a e b tem o mesmo conteúdo
|
|
b = [1, 2, 3, 4] # Referência a uma nova lista, [1, 2, 3, 4]
|
|
b is a # => False, a e b não referenciam o mesmo objeto
|
|
b == a # => True, objetos a e b tem o mesmo conteúdo
|
|
|
|
# Strings são criadas com " ou '
|
|
"Isto é uma string."
|
|
'Isto também é uma string.'
|
|
|
|
# Strings também podem ser somadas! Mas tente não fazer isso.
|
|
"Olá " + "mundo!" # => "Olá mundo!"
|
|
# Strings podem ser somadas sem usar o '+'
|
|
"Olá " "mundo!" # => "Olá mundo!"
|
|
|
|
# Uma string pode ser manipulada como se fosse uma lista de caracteres
|
|
"Isso é uma string"[0] # => 'I'
|
|
|
|
# .format pode ser usado para formatar strings, dessa forma:
|
|
"{} podem ser {}".format("Strings", "interpoladas") # => "Strings podem ser interpoladas"
|
|
|
|
# Você pode repetir os argumentos para digitar menos.
|
|
"Seja ágil {0}, seja rápido {0}, salte sobre o {1} {0}".format("Jack", "castiçal")
|
|
# => "Seja ágil Jack, seja rápido Jack, salte sobre o castiçal Jack."
|
|
|
|
# Você pode usar palavras-chave se quiser contar.
|
|
"{nome} quer comer {comida}".format(nome="Beto", comida="lasanha") # => "Beto quer comer lasanha"
|
|
|
|
# Se você precisa executar seu código Python3 com um interpretador Python 2.5 ou acima, você pode usar a velha forma para formatação de texto:
|
|
"%s podem ser %s da forma %s" % ("Strings", "interpoladas", "antiga") # => "Strings podem ser interpoladas da forma antiga"
|
|
|
|
|
|
# None é um objeto
|
|
None # => None
|
|
|
|
# Não use o operador de igualdade "==" para comparar objetos com None
|
|
# Use "is" para isso. Ele checará pela identidade dos objetos.
|
|
"etc" is None # => False
|
|
None is None # => True
|
|
|
|
# None, 0, e strings/listas/dicionários vazios todos retornam False.
|
|
# Qualquer outra coisa retorna True
|
|
bool(0) # => False
|
|
bool("") # => False
|
|
bool([]) # => False
|
|
bool({}) # => False
|
|
|
|
|
|
####################################################
|
|
## 2. Variáveis e coleções
|
|
####################################################
|
|
|
|
# Python tem uma função print
|
|
print("Eu sou o Python. Prazer em conhecer!") # => Eu sou o Python. Prazer em conhecer!
|
|
|
|
# Por padrão a função print também imprime o caractere de nova linha ao final.
|
|
# Use o argumento opcional end para mudar o caractere final.
|
|
print("Olá, Mundo", end="!") # => Olá, Mundo!
|
|
|
|
# Forma simples para capturar dados de entrada via console
|
|
input_string_var = input("Digite alguma coisa: ") # Retorna o que foi digitado em uma string
|
|
# Observação: Em versões antigas do Python, o método input() era chamado raw_input()
|
|
|
|
# Não é necessário declarar variáveis antes de iniciá-las
|
|
# È uma convenção usar letras_minúsculas_com_sublinhados
|
|
alguma_variavel = 5
|
|
alguma_variavel # => 5
|
|
|
|
# Acessar uma variável que não tenha sido inicializada gera uma exceção.
|
|
# Veja Controle de Fluxo para aprender mais sobre tratamento de exceções.
|
|
alguma_variavel_nao_inicializada # Gera a exceção NameError
|
|
|
|
# Listas armazenam sequencias
|
|
li = []
|
|
# Você pode iniciar com uma lista com alguns valores
|
|
outra_li = [4, 5, 6]
|
|
|
|
# Adicionar conteúdo ao fim da lista com append
|
|
li.append(1) # li agora é [1]
|
|
li.append(2) # li agora é [1, 2]
|
|
li.append(4) # li agora é [1, 2, 4]
|
|
li.append(3) # li agora é [1, 2, 4, 3]
|
|
# Remover do final da lista com pop
|
|
li.pop() # => 3 e agora li é [1, 2, 4]
|
|
# Vamos colocá-lo lá novamente!
|
|
li.append(3) # li agora é [1, 2, 4, 3] novamente.
|
|
|
|
# Acessar uma lista da mesma forma que você faz com um array
|
|
li[0] # => 1
|
|
# Acessa o último elemento
|
|
li[-1] # => 3
|
|
|
|
# Acessando além dos limites gera um IndexError
|
|
li[4] # Gera o IndexError
|
|
|
|
# Você pode acessar vários elementos com a sintaxe de limites
|
|
# (É um limite fechado, aberto pra você que gosta de matemática.)
|
|
li[1:3] # => [2, 4]
|
|
# Omitindo o final
|
|
li[2:] # => [4, 3]
|
|
# Omitindo o início
|
|
li[:3] # => [1, 2, 4]
|
|
# Selecione cada segunda entrada
|
|
li[::2] # => [1, 4]
|
|
# Tenha uma cópia em ordem invertida da lista
|
|
li[::-1] # => [3, 4, 2, 1]
|
|
# Use qualquer combinação dessas para indicar limites complexos
|
|
# li[inicio:fim:passo]
|
|
|
|
# Faça uma cópia profunda de um nível usando limites
|
|
li2 = li[:] # => li2 = [1, 2, 4, 3] mas (li2 is li) resultará em False.
|
|
|
|
# Apague elementos específicos da lista com "del"
|
|
del li[2] # li agora é [1, 2, 3]
|
|
|
|
# Você pode somar listas
|
|
# Observação: valores em li e other_li não são modificados.
|
|
li + other_li # => [1, 2, 3, 4, 5, 6]
|
|
|
|
# Concatene listas com "extend()"
|
|
li.extend(other_li) # Agora li é [1, 2, 3, 4, 5, 6]
|
|
|
|
# Verifique se algo existe na lista com "in"
|
|
1 in li # => True
|
|
|
|
# Examine tamanho com "len()"
|
|
len(li) # => 6
|
|
|
|
|
|
# Tuplas são como l istas, mas imutáveis.
|
|
tup = (1, 2, 3)
|
|
tup[0] # => 1
|
|
tup[0] = 3 # Gera um TypeError
|
|
|
|
# Observe que uma tupla de tamanho um precisa ter uma vírgula depois do
|
|
# último elemento mas tuplas de outros tamanhos, mesmo vazias, não precisa,.
|
|
type((1)) # => <class 'int'>
|
|
type((1,)) # => <class 'tuple'>
|
|
type(()) # => <class 'tuple'>
|
|
|
|
# Você pode realizar com tuplas a maior parte das operações que faz com listas
|
|
len(tup) # => 3
|
|
tup + (4, 5, 6) # => (1, 2, 3, 4, 5, 6)
|
|
tup[:2] # => (1, 2)
|
|
2 in tup # => True
|
|
|
|
# Você pode desmembrar tuplas (ou listas) em variáveis.
|
|
a, b, c = (1, 2, 3) # a é 1, b é 2 e c é 3
|
|
# Por padrão, tuplas são criadas se você não coloca parêntesis.
|
|
d, e, f = 4, 5, 6
|
|
# Veja como é fácil permutar dois valores
|
|
e, d = d, e # d é 5, e é 4
|
|
|
|
# Dicionários armazenam mapeamentos
|
|
empty_dict = {}
|
|
# Aqui está um dicionário preenchido na definição da referência
|
|
filled_dict = {"um": 1, "dois": 2, "três": 3}
|
|
|
|
# Observe que chaves para dicionários devem ser tipos imutáveis. Isto é para
|
|
# assegurar que a chave pode ser convertida para uma valor hash constante para
|
|
# buscas rápidas.
|
|
# Tipos imutáveis incluem inteiros, flotas, strings e tuplas.
|
|
invalid_dict = {[1,2,3]: "123"} # => Gera um TypeError: unhashable type: 'list'
|
|
valid_dict = {(1,2,3):[1,2,3]} # Já os valores, podem ser de qualquer tipo.
|
|
|
|
# Acesse valores com []
|
|
filled_dict["um"] # => 1
|
|
|
|
# Acesse todas as chaves como um iterável com "keys()". É necessário encapsular
|
|
# a chamada com um list() para transformá-las em uma lista. Falaremos sobre isso
|
|
# mais adiante. Observe que a ordem de uma chave de dicionário não é garantida.
|
|
# Por isso, os resultados aqui apresentados podem não ser exatamente como os
|
|
# aqui apresentados.
|
|
list(filled_dict.keys()) # => ["três", "dois", "um"]
|
|
|
|
|
|
# Acesse todos os valores de um iterável com "values()". Novamente, é
|
|
# necessário encapsular ele com list() para não termos um iterável, e sim os
|
|
# valores. Observe que, como foi dito acima, a ordem dos elementos não é
|
|
# garantida.
|
|
list(filled_dict.values()) # => [3, 2, 1]
|
|
|
|
|
|
# Verifique a existência de chaves em um dicionário com "in"
|
|
"um" in filled_dict # => True
|
|
1 in filled_dict # => False
|
|
|
|
# Acessar uma chave inexistente gera um KeyError
|
|
filled_dict["quatro"] # KeyError
|
|
|
|
# Use o método "get()" para evitar um KeyError
|
|
filled_dict.get("um") # => 1
|
|
filled_dict.get("quatro") # => None
|
|
# O método get permite um parâmetro padrão para quando não existir a chave
|
|
filled_dict.get("um", 4) # => 1
|
|
filled_dict.get("quatro", 4) # => 4
|
|
|
|
# "setdefault()" insere em dicionário apenas se a dada chave não existir
|
|
filled_dict.setdefault("cinco", 5) # filled_dict["cinco"] tem valor 5
|
|
filled_dict.setdefault("cinco", 6) # filled_dict["cinco"] continua 5
|
|
|
|
# Inserindo em um dicionário
|
|
filled_dict.update({"quatro":4}) # => {"um": 1, "dois": 2, "três": 3, "quatro": 4}
|
|
#filled_dict["quatro"] = 4 #outra forma de inserir em um dicionário
|
|
|
|
# Remova chaves de um dicionário com del
|
|
del filled_dict["um"] # Remove a chave "um" de filled_dict
|
|
|
|
|
|
# Armazenamento em sets... bem, são conjuntos
|
|
empty_set = set()
|
|
# Inicializa um set com alguns valores. Sim, ele parece um dicionário. Desculpe.
|
|
some_set = {1, 1, 2, 2, 3, 4} # some_set agora é {1, 2, 3, 4}
|
|
|
|
# Da mesma forma que chaves em um dicionário, elementos de um set devem ser
|
|
# imutáveis.
|
|
invalid_set = {[1], 1} # => Gera um TypeError: unhashable type: 'list'
|
|
valid_set = {(1,), 1}
|
|
|
|
# Pode definir novas variáveis para um conjunto
|
|
filled_set = some_set
|
|
|
|
# Inclua mais um item no set
|
|
filled_set.add(5) # filled_set agora é {1, 2, 3, 4, 5}
|
|
|
|
# Faça interseção de conjuntos com &
|
|
other_set = {3, 4, 5, 6}
|
|
filled_set & other_set # => {3, 4, 5}
|
|
|
|
# Faça união de conjuntos com |
|
|
filled_set | other_set # => {1, 2, 3, 4, 5, 6}
|
|
|
|
# Faça a diferença entre conjuntos com -
|
|
{1, 2, 3, 4} - {2, 3, 5} # => {1, 4}
|
|
|
|
# Verifique a existência em um conjunto com in
|
|
2 in filled_set # => True
|
|
10 in filled_set # => False
|
|
|
|
|
|
|
|
####################################################
|
|
## 3. Controle de fluxo e iteráveis
|
|
####################################################
|
|
|
|
# Iniciemos um variável
|
|
some_var = 5
|
|
|
|
# Aqui está uma expressão if. Indentação é significante em python!
|
|
# imprime "somevar é menor que10"
|
|
if some_var > 10:
|
|
print("some_var é absolutamente maior que 10.")
|
|
elif some_var < 10: # Esta cláusula elif é opcional.
|
|
print("some_var é menor que 10.")
|
|
else: # Isto também é opcional.
|
|
print("some_var é, de fato, 10.")
|
|
|
|
|
|
"""
|
|
Laços for iteram sobre listas
|
|
imprime:
|
|
cachorro é um mamífero
|
|
gato é um mamífero
|
|
rato é um mamífero
|
|
"""
|
|
for animal in ["cachorro", "gato", "rato"]:
|
|
# Você pode usar format() para interpolar strings formatadas
|
|
print("{} é um mamífero".format(animal))
|
|
|
|
"""
|
|
"range(número)" retorna um iterável de números
|
|
de zero até o número escolhido
|
|
imprime:
|
|
0
|
|
1
|
|
2
|
|
3
|
|
"""
|
|
for i in range(4):
|
|
print(i)
|
|
|
|
"""
|
|
"range(menor, maior)" gera um iterável de números
|
|
começando pelo menor até o maior
|
|
imprime:
|
|
4
|
|
5
|
|
6
|
|
7
|
|
"""
|
|
for i in range(4, 8):
|
|
print(i)
|
|
|
|
"""
|
|
"range(menor, maior, passo)" retorna um iterável de números
|
|
começando pelo menor número até o maior númeno, pulando de
|
|
passo em passo. Se o passo não for indicado, o valor padrão é um.
|
|
imprime:
|
|
4
|
|
6
|
|
"""
|
|
for i in range(4, 8, 2):
|
|
print(i)
|
|
"""
|
|
|
|
Laços while executam até que a condição não seja mais válida.
|
|
imprime:
|
|
0
|
|
1
|
|
2
|
|
3
|
|
"""
|
|
x = 0
|
|
while x < 4:
|
|
print(x)
|
|
x += 1 # Maneira mais curta para for x = x + 1
|
|
|
|
# Lide com exceções com um bloco try/except
|
|
try:
|
|
# Use "raise" para gerar um erro
|
|
raise IndexError("Isto é um erro de índice")
|
|
except IndexError as e:
|
|
pass # Pass é um não-operador. Normalmente você usa algum código de recuperação aqui.
|
|
except (TypeError, NameError):
|
|
pass # Varias exceções podem ser gerenciadas, se necessário.
|
|
else: # Cláusula opcional para o bloco try/except. Deve estar após todos os blocos de exceção.
|
|
print("Tudo certo!") # Executa apenas se o código em try não gera exceção
|
|
finally: # Sempre é executado
|
|
print("Nós podemos fazer o código de limpeza aqui.")
|
|
|
|
# Ao invés de try/finally para limpeza você pode usar a cláusula with
|
|
with open("myfile.txt") as f:
|
|
for line in f:
|
|
print(line)
|
|
|
|
# Python provê uma abstração fundamental chamada Iterável.
|
|
# Um iterável é um objeto que pode ser tratado como uma sequência.
|
|
# O objeto retornou a função range, um iterável.
|
|
|
|
filled_dict = {"um": 1, "dois": 2, "três": 3}
|
|
our_iterable = filled_dict.keys()
|
|
print(our_iterable) # => range(1,10). Esse é um objeto que implementa nossa interface iterável.
|
|
|
|
# Nós podemos percorrê-la.
|
|
for i in our_iterable:
|
|
print(i) # Imprime um, dois, três
|
|
|
|
# Mas não podemos acessar os elementos pelo seu índice.
|
|
our_iterable[1] # Gera um TypeError
|
|
|
|
# Um iterável é um objeto que sabe como criar um iterador.
|
|
our_iterator = iter(our_iterable)
|
|
|
|
# Nosso iterador é um objeto que pode lembrar o estado enquanto nós o percorremos.
|
|
# Nós acessamos o próximo objeto com "next()".
|
|
next(our_iterator) # => "um"
|
|
|
|
# Ele mantém o estado enquanto nós o percorremos.
|
|
next(our_iterator) # => "dois"
|
|
next(our_iterator) # => "três"
|
|
|
|
# Após o iterador retornar todos os seus dados, ele gera a exceção StopIterator
|
|
next(our_iterator) # Gera StopIteration
|
|
|
|
# Você pode capturar todos os elementos de um iterador aplicando list() nele.
|
|
list(filled_dict.keys()) # => Retorna ["um", "dois", "três"]
|
|
|
|
|
|
####################################################
|
|
## 4. Funções
|
|
####################################################
|
|
|
|
# Use "def" para criar novas funções.
|
|
def add(x, y):
|
|
print("x é {} e y é {}".format(x, y))
|
|
return x + y # Retorne valores com a cláusula return
|
|
|
|
# Chamando funções com parâmetros
|
|
add(5, 6) # => imprime "x é 5 e y é 6" e retorna 11
|
|
|
|
# Outro meio de chamar funções é com argumentos nomeados
|
|
add(y=6, x=5) # Argumentos nomeados podem aparecer em qualquer ordem.
|
|
|
|
# Você pode definir funções que pegam um número variável de argumentos
|
|
# posicionais
|
|
def varargs(*args):
|
|
return args
|
|
|
|
varargs(1, 2, 3) # => (1, 2, 3)
|
|
|
|
# Você pode definir funções que pegam um número variável de argumentos nomeados
|
|
# também
|
|
def keyword_args(**kwargs):
|
|
return kwargs
|
|
|
|
# Vamos chamá-lo para ver o que acontece
|
|
keyword_args(peh="grande", lago="ness") # => {"peh": "grande", "lago": "ness"}
|
|
|
|
|
|
# Você pode fazer ambos simultaneamente, se você quiser
|
|
def all_the_args(*args, **kwargs):
|
|
print(args)
|
|
print(kwargs)
|
|
"""
|
|
all_the_args(1, 2, a=3, b=4) imprime:
|
|
(1, 2)
|
|
{"a": 3, "b": 4}
|
|
"""
|
|
|
|
# Quando chamar funções, você pode fazer o oposto de args/kwargs!
|
|
# Use * para expandir tuplas e use ** para expandir dicionários!
|
|
args = (1, 2, 3, 4)
|
|
kwargs = {"a": 3, "b": 4}
|
|
all_the_args(*args) # equivalente a foo(1, 2, 3, 4)
|
|
all_the_args(**kwargs) # equivalente a foo(a=3, b=4)
|
|
all_the_args(*args, **kwargs) # equivalente a foo(1, 2, 3, 4, a=3, b=4)
|
|
|
|
# Retornando múltiplos valores (com atribuição de tuplas)
|
|
def swap(x, y):
|
|
return y, x # Retorna múltiplos valores como uma tupla sem os parêntesis.
|
|
# (Observação: os parêntesis foram excluídos mas podem estar
|
|
# presentes)
|
|
|
|
x = 1
|
|
y = 2
|
|
x, y = swap(x, y) # => x = 2, y = 1
|
|
# (x, y) = swap(x,y) # Novamente, os parêntesis foram excluídos mas podem estar presentes.
|
|
|
|
# Escopo de função
|
|
x = 5
|
|
|
|
def setX(num):
|
|
# A variável local x não é a mesma variável global x
|
|
x = num # => 43
|
|
print (x) # => 43
|
|
|
|
def setGlobalX(num):
|
|
global x
|
|
print (x) # => 5
|
|
x = num # variável global x agora é 6
|
|
print (x) # => 6
|
|
|
|
setX(43)
|
|
setGlobalX(6)
|
|
|
|
|
|
# Python tem funções de primeira classe
|
|
def create_adder(x):
|
|
def adder(y):
|
|
return x + y
|
|
return adder
|
|
|
|
add_10 = create_adder(10)
|
|
add_10(3) # => 13
|
|
|
|
# Também existem as funções anônimas
|
|
(lambda x: x > 2)(3) # => True
|
|
(lambda x, y: x ** 2 + y ** 2)(2, 1) # => 5
|
|
|
|
# TODO - Fix for iterables
|
|
# Existem funções internas de alta ordem
|
|
map(add_10, [1, 2, 3]) # => [11, 12, 13]
|
|
map(max, [1, 2, 3], [4, 2, 1]) # => [4, 2, 3]
|
|
|
|
filter(lambda x: x > 5, [3, 4, 5, 6, 7]) # => [6, 7]
|
|
|
|
# Nós podemos usar compreensão de lista para interessantes mapas e filtros
|
|
# Compreensão de lista armazena a saída como uma lista que pode ser uma lista
|
|
# aninhada
|
|
[add_10(i) for i in [1, 2, 3]] # => [11, 12, 13]
|
|
[x for x in [3, 4, 5, 6, 7] if x > 5] # => [6, 7]
|
|
|
|
####################################################
|
|
## 5. Classes
|
|
####################################################
|
|
|
|
|
|
# Nós usamos o operador "class" para ter uma classe
|
|
class Human:
|
|
|
|
# Um atributo de classe. Ele é compartilhado por todas as instâncias dessa
|
|
# classe.
|
|
species = "H. sapiens"
|
|
|
|
# Construtor básico, é chamado quando esta classe é instanciada.
|
|
# Note que dois sublinhados no início e no final de uma identificados
|
|
# significa objetos ou atributos que são usados pelo python mas vivem em
|
|
# um namespace controlado pelo usuário. Métodos (ou objetos ou atributos)
|
|
# como: __init__, __str__, __repr__, etc. são chamados métodos mágicos (ou
|
|
# algumas vezes chamados métodos dunder - "double underscore")
|
|
# Você não deve usar nomes assim por sua vontade.
|
|
def __init__(self, name):
|
|
@ Atribui o argumento ao atributo da instância
|
|
self.name = name
|
|
|
|
# Um método de instância. Todos os métodos tem "self" como primeiro
|
|
# argumento
|
|
def say(self, msg):
|
|
return "{name}: {message}".format(name=self.name, message=msg)
|
|
|
|
# Um método de classe é compartilhado por todas as instâncias
|
|
# Eles são chamados com a classe requisitante como primeiro argumento
|
|
@classmethod
|
|
def get_species(cls):
|
|
return cls.species
|
|
|
|
# Um método estático é chamado sem uma referência a classe ou instância
|
|
@staticmethod
|
|
def grunt():
|
|
return "*grunt*"
|
|
|
|
|
|
# Instancie uma classe
|
|
i = Human(name="Ian")
|
|
print(i.say("oi")) # imprime "Ian: oi"
|
|
|
|
j = Human("Joel")
|
|
print(j.say("olá")) # imprime "Joel: olá"
|
|
|
|
# Chama nosso método de classe
|
|
i.get_species() # => "H. sapiens"
|
|
|
|
# Altera um atributo compartilhado
|
|
Human.species = "H. neanderthalensis"
|
|
i.get_species() # => "H. neanderthalensis"
|
|
j.get_species() # => "H. neanderthalensis"
|
|
|
|
# Chama o método estático
|
|
Human.grunt() # => "*grunt*"
|
|
|
|
|
|
####################################################
|
|
## 6. Módulos
|
|
####################################################
|
|
|
|
# Você pode importar módulos
|
|
import math
|
|
print(math.sqrt(16)) # => 4
|
|
|
|
# Você pode importar apenas funções específicas de um módulo
|
|
from math import ceil, floor
|
|
print(ceil(3.7)) # => 4.0
|
|
print(floor(3.7)) # => 3.0
|
|
|
|
# Você pode importar todas as funções de um módulo para o namespace atual
|
|
# Atenção: isso não é recomendado
|
|
from math import *
|
|
|
|
# Você pode encurtar o nome dos módulos
|
|
import math as m
|
|
math.sqrt(16) == m.sqrt(16) # => True
|
|
|
|
# Módulos python são apenas arquivos python comuns. Você
|
|
# pode escrever os seus, e importá-los. O nome do
|
|
# módulo é o mesmo nome do arquivo.
|
|
|
|
# Você pode procurar que atributos e funções definem um módulo.
|
|
import math
|
|
dir(math)
|
|
|
|
|
|
####################################################
|
|
## 7. Avançado
|
|
####################################################
|
|
|
|
# Geradores podem ajudar você a escrever código "preguiçoso"
|
|
def double_numbers(iterable):
|
|
for i in iterable:
|
|
yield i + i
|
|
|
|
# Um gerador cria valores conforme necessário.
|
|
# Ao invés de gerar e retornar todos os valores de uma só vez ele cria um em
|
|
# cada interação. Isto significa que valores maiores que 15 não serão
|
|
# processados em double_numbers.
|
|
# Nós usamos um sublinhado ao final do nome das variáveis quando queremos usar
|
|
# um nome que normalmente colide com uma palavra reservada do python.
|
|
range_ = range(1, 900000000)
|
|
# Multiplica por 2 todos os números até encontrar um resultado >= 30
|
|
for i in double_numbers(range_):
|
|
print(i)
|
|
if i >= 30:
|
|
break
|
|
|
|
|
|
# Decoradores
|
|
# Neste exemplo beg encapsula say
|
|
# beg irá chamar say. Se say_please é verdade então ele irá mudar a mensagem
|
|
# retornada
|
|
from functools import wraps
|
|
|
|
|
|
def beg(target_function):
|
|
@wraps(target_function)
|
|
def wrapper(*args, **kwargs):
|
|
msg, say_please = target_function(*args, **kwargs)
|
|
if say_please:
|
|
return "{} {}".format(msg, "Por favor! Eu sou pobre :(")
|
|
return msg
|
|
|
|
return wrapper
|
|
|
|
|
|
@beg
|
|
def say(say_please=False):
|
|
msg = "Você me paga uma cerveja?"
|
|
return msg, say_please
|
|
|
|
|
|
print(say()) # Você me paga uma cerveja?
|
|
print(say(say_please=True)) # Você me paga uma cerveja? Por favor! Eu sou pobre :(
|
|
```
|
|
|
|
## Pronto para mais?
|
|
|
|
### Free Online
|
|
|
|
* [Automate the Boring Stuff with Python](https://automatetheboringstuff.com)
|
|
* [Learn Python The Hard Way](http://learnpythonthehardway.org/book/)
|
|
* [Dive Into Python](http://www.diveintopython.net/)
|
|
* [Ideas for Python Projects](http://pythonpracticeprojects.com)
|
|
* [The Official Docs](http://docs.python.org/3/)
|
|
* [Hitchhiker's Guide to Python](http://docs.python-guide.org/en/latest/)
|
|
* [A Crash Course in Python for Scientists](http://nbviewer.ipython.org/5920182)
|
|
* [Python Course](http://www.python-course.eu/index.php)
|
|
* [First Steps With Python](https://realpython.com/learn/python-first-steps/)
|
|
* [A curated list of awesome Python frameworks, libraries and software](https://github.com/vinta/awesome-python)
|
|
* [30 Python Language Features and Tricks You May Not Know About](http://sahandsaba.com/thirty-python-language-features-and-tricks-you-may-not-know.html)
|
|
* [Official Style Guide for Python](https://www.python.org/dev/peps/pep-0008/)
|
|
|
|
### Dead Tree
|
|
|
|
* [Programming Python](http://www.amazon.com/gp/product/0596158106/ref=as_li_qf_sp_asin_tl?ie=UTF8&camp=1789&creative=9325&creativeASIN=0596158106&linkCode=as2&tag=homebits04-20)
|
|
* [Dive Into Python](http://www.amazon.com/gp/product/1441413022/ref=as_li_tf_tl?ie=UTF8&camp=1789&creative=9325&creativeASIN=1441413022&linkCode=as2&tag=homebits04-20)
|
|
* [Python Essential Reference](http://www.amazon.com/gp/product/0672329786/ref=as_li_tf_tl?ie=UTF8&camp=1789&creative=9325&creativeASIN=0672329786&linkCode=as2&tag=homebits04-20)
|