Curso-de-Python-1

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CURSO DE 
PYTHON
Vamos aprender a linguagem de 
programação Python que tem se 
destacado como uma das mais 
versáteis e recomendadas no 
mercado de programação.
Sumário
Sumário
❖ Módulo de Introdução
➢ Sobre o curso e o autor
➢ O que é o Python e para que serve?
➢ Conceitos Básicos e Configuração do 
ambiente de estudo
❖ Variáveis
➢ O que são variáveis e tipos de dados? 
(Constantes)
➢ Entradas de usuário e casting
➢ Operadores (cálculos e lógicos)
➢ String conceitos e manipulação
➢ Datas
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Curso de Python | Sumário
❖ Estruturas de decisões e iteração
➢ If, Else e Elif
➢ While Loops
➢ For Loops
➢ Iterators
❖ Funções
➢ O que são funções?
➢ O que são Funções Lambda?
➢ Escopos de variáveis
Sumário
❖ Estruturas de dados nativas
➢ List
➢ Set
➢ Tuples
➢ Dictionaries
❖ Orientação a objetos
➢ O que são classes e objetos?
➢ O que é herança?
➢ O que é polimorfismo?
➢ Tratamento de erros
❖ Pacotes e módulos
➢ O que são módulos?
➢ O que são pacotes?
➢ PIP
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Curso de Python | Sumário
❖ Manipulação de arquivos
➢ O que são arquivos?
➢ Como ler um arquivo?
➢ Como escrever e/ou criar um arquivo?
❖ Bancos de dados em Python
➢ O que é o SQLite3?
➢ Operações básicas
❖ Conclusão
➢ Para onde seguir agora?
Introdução1
Autor
Meu nome é Leonardo Holanda 
e sou programador há mais de 10 
anos. Tenho conhecimento de 
programação de baixo nível e de 
sistemas utilizando linguagens 
orientadas a objeto, como por 
exemplo o Python e Java.
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Curso de Python| Introdução
https://www.linkedin.com/in/leonardo-holanda-e-silva-5859722a/
https://www.instagram.com/leonardoholandaesilva/
https://www.facebook.com/leonardo.holandaesilva
mailto:nardoso@gmail.com
Sobre o curso
No nosso curso completo de Python, você terá a oportunidade de mergulhar fundo na linguagem de 
programação que está revolucionando a indústria de tecnologia. O curso foi projetado com o objetivo de 
proporcionar um entendimento abrangente da linguagem, abordando conceitos fundamentais e avançados, 
adequados tanto para iniciantes quanto para programadores experientes que desejam aprofundar seus 
conhecimentos em Python.
O curso começa com uma introdução detalhada à linguagem Python, seu ecossistema e as melhores 
práticas de codificação. Aqui, você aprenderá sobre a sintaxe básica do Python, operadores, tipos de dados, 
estruturas de controle de fluxo, como loops e condicionais, e a manipulação de strings.
Em seguida, entraremos em tópicos mais avançados, como a programação orientada a objetos em Python. 
Você aprenderá sobre classes, objetos, herança, polimorfismo, e como eles são aplicados no Python. Além 
disso, abordaremos a manipulação de exceções e a depuração de códigos para ajudar a melhorar a 
robustez e a qualidade de seus programas.
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Curso de Python | Introdução
Sobre o curso
Além disso, durante o curso, vamos fornecer uma série de exercícios práticos para que você possa aplicar 
os conceitos aprendidos em situações reais de programação. Esses exercícios também ajudarão você a 
construir um portfólio robusto de projetos em Python.
No final deste curso, você terá uma compreensão abrangente de Python e estará pronto para aplicar seus 
conhecimentos na prática, seja para fins de aprendizado, desenvolvimento profissional ou projetos pessoais. 
Estamos ansiosos para ajudá-lo nesta jornada de aprendizado!
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Curso de Python | Introdução
O que é o Python?
Python é uma linguagem de programação 
interpretada, de alto nível e de propósito 
geral. Ela foi criada por Guido van Rossum 
e lançada pela primeira vez em 1991.
Python possui uma filosofia de design que 
enfatiza a legibilidade do código, e uma 
sintaxe que permite os programadores 
expressarem conceitos em menos linhas de 
código do que seria possível em outras 
linguagens como C++ ou Java.
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O que é o Python?
Python é uma linguagem multiparadigma de tipagem dinâmica, sendo amplamente usada tanto para 
programação de scripts quanto para desenvolvimento de aplicações em larga escala.
Suporta vários paradigmas de programação, incluindo programação estruturada, orientada a objetos e 
funcional.
Python também apresenta um vasto ecossistema de bibliotecas e frameworks. Isso inclui suporte para web 
(como Django e Flask), ciência de dados (como Pandas e NumPy), automação, testes, scraping, entre 
outros. Além disso, a comunidade Python é muito ativa e fornece um grande volume de recursos para 
aprendizado e resolução de problemas.
A linguagem Python é amplamente usada em uma variedade de domínios, como desenvolvimento web, 
análise de dados, aprendizado de máquina, inteligência artificial, ciência de dados, computação científica e 
automação de processos.
Python também é uma das linguagens de programação mais populares e de crescimento mais rápido no 
mundo. Muitas universidades usam Python para cursos de introdução à programação devido à sua sintaxe 
simples e clara.
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Para que serve Python?
Desenvolvimento Web: Python oferece frameworks como Django e Flask que facilitam a construção de sites complexos e 
aplicativos da web. Eles oferecem funcionalidades para tudo, desde autenticação de usuários até gestão de banco de dados.
Análise de Dados: Python é uma escolha popular para análise de dados. Bibliotecas como Pandas facilitam a manipulação e 
análise de dados, enquanto Matplotlib e Seaborn são usados para visualização de dados.
Machine Learning e Inteligência Artificial: Com bibliotecas como TensorFlow, PyTorch e Scikit-Learn, Python se tornou a 
linguagem padrão para machine learning e inteligência artificial. Essas bibliotecas simplificam o treinamento e a implementação 
de modelos complexos.
Computação Científica: Python é usado em áreas como física, biologia e astronomia para processamento de dados e 
simulação. As bibliotecas NumPy e SciPy são fundamentais para a computação científica.
Automação e Scripting: Devido à sua simplicidade, Python é uma ótima linguagem para automação de tarefas e scripting. 
Scripts Python podem fazer de tudo, desde a leitura e escrita em arquivos até o envio de emails ou a raspagem de sites.
Desenvolvimento de Software e Testes: Python é usado para desenvolvimento de software de propósito geral e é 
particularmente popular para desenvolvimento de protótipos, pois permite uma rápida iteração. Além disso, ferramentas como 
PyTest facilitam a realização de testes unitários.
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Para que serve Python?
Computação em Nuvem e DevOps: Python é uma linguagem popular para infraestrutura como código, automação de DevOps 
e computação em nuvem. Ferramentas como Ansible, Terraform e bibliotecas para interagir com APIs de serviços de nuvem são 
comumente usadas.
Segurança Cibernética: Python é frequentemente usado por profissionais de segurança para análise de logs, detecção de 
intrusão, criação de exploits e mais.
Jogos e Gráficos: Python também é usado para o desenvolvimento de jogos, com bibliotecas como Pygame, e para a criação 
de gráficos e interfaces de usuário, com bibliotecas como Tkinter e PyQt.
Educação: Python é frequentemente a linguagem escolhida para a introdução à programação em muitas escolas e 
universidades, devido à sua simplicidade e à ampla gama de aplicações.
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Conceitos Básicos
IDE (Integrated Development Environment): Uma IDE é um ambiente de desenvolvimento integrado que facilita a escrita, a 
execução e a depuração de código.
Para Python, existem várias IDEs disponíveis, como PyCharm, Spyder, Jupyter Notebook, entre outras. As IDEs geralmente 
incluem recursos úteis, como realce de sintaxe, conclusão automática de código, depuração e muito mais.
Interpretador: Python é uma linguagem interpretada, o que significa que o código Pythoné executado linha por linha pelo 
interpretador Python.
Isso é diferente de linguagens compiladas, como C++ ou Java, onde o código é transformado em um executável antes de ser 
executado. O interpretador Python pode ser acessado digitando python ou python3 em um terminal.
Script: Um script é um arquivo contendo código Python que pode ser executado pelo interpretador Python. Esses arquivos têm 
a extensão .py. Os scripts Python podem ser executados em um terminal com o comando python nome_do_arquivo.py.
Ambiente Virtual: Os ambientes virtuais são uma ferramenta fundamental para o desenvolvimento em Python. Eles permitem 
que você crie um espaço isolado para cada projeto, onde você pode instalar diferentes versões de pacotes sem interferir em 
outros projetos.
Isso é útil para evitar conflitos entre versões de pacotes e garantir que seu projeto tenha exatamente as dependências de que 
precisa. Em Python, você pode criar ambientes virtuais usando ferramentas como venv ou conda.
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Conceitos Básicos
CPython: CPython é a implementação padrão do Python, escrita em C. Quando a maioria das pessoas fala sobre "Python", 
elas estão se referindo ao CPython. Isso ocorre porque CPython é a implementação que você obtém quando faz download de 
Python do site oficial.
Além do CPython, existem outras implementações de Python, como Jython (Python para Java), IronPython (Python para .NET) 
e PyPy (uma versão de Python otimizada para velocidade). No entanto, a maioria dos desenvolvedores usa CPython.
PIP (Pip Installs Packages): PIP é um gerenciador de pacotes para Python. Ele permite que os usuários instalem e gerenciem 
bibliotecas e dependências adicionais que não são distribuídas como parte da biblioteca padrão do Python.
Com o PIP, você pode instalar pacotes a partir do Python Package Index (PyPI) e de outras fontes.
Comandos como pip install nome_do_pacote ou pip uninstall nome_do_pacote são usados para instalar e desinstalar pacotes, 
respectivamente.
Você também pode listar pacotes instalados com pip list e procurar pacotes com pip search. É uma ferramenta essencial para 
qualquer desenvolvedor Python.
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Curso de Python | Introdução
O que é uma linguagem de programação?
Uma linguagem de programação é uma forma padronizada de comunicar instruções para um computador. É um conjunto de 
regras sintáticas e semânticas usadas para definir um programa de computador.
Elas permitem que os programadores desenvolvam software, desde aplicativos que são usados para completar tarefas diárias 
até sistemas complexos operando aeroportos, redes de telecomunicações ou bolsas de valores.
As linguagens de programação são classificadas em dois tipos principais: linguagens compiladas e linguagens 
interpretadas. A diferença entre as duas reside principalmente em como o código fonte é executado em um computador.
Linguagens Compiladas: Neste tipo de linguagem, o código fonte escrito pelo programador é traduzido diretamente para 
código de máquina (binário) pelo compilador antes de ser executado.
Essa tradução do código fonte para o código de máquina é realizada uma vez e o código resultante é um arquivo executável 
que pode ser executado sem a necessidade de qualquer software adicional.
As linguagens compiladas geralmente oferecem desempenho mais rápido, pois a etapa de compilação ocorre antes da 
execução. Exemplos de linguagens compiladas incluem C, C++, Go e Rust.
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O que é uma linguagem de programação?
Linguagens Interpretadas: Para as linguagens interpretadas, o código fonte não é diretamente traduzido para código de 
máquina. Em vez disso, um outro programa, chamado de interpretador, lê e executa o código fonte linha por linha, traduzindo 
cada instrução para código de máquina à medida que avança.
Isso permite uma maior flexibilidade, pois o código pode ser executado diretamente sem a etapa de compilação, mas também 
pode ser mais lento, já que a tradução ocorre em tempo real enquanto o programa está sendo executado. Exemplos de 
linguagens interpretadas incluem Python, Ruby e JavaScript.
Vale ressaltar que algumas linguagens, como Java e C#, usam uma abordagem híbrida. Elas são compiladas em um "código 
intermediário" (bytecode), que é então interpretado ou compilado em tempo de execução (JIT - Just in Time Compilation) por 
uma máquina virtual (Java Virtual Machine para Java, e Common Language Runtime para C#).
Por fim, a escolha entre uma linguagem compilada e interpretada geralmente depende das necessidades do projeto, da 
eficiência desejada e dos recursos disponíveis.
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Curso de Python | Introdução
Como funciona um programa de computador?
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Curso de Python | Introdução
Como funciona um programa de computador?
Um programa de computador escrito em Python funciona seguindo uma série de passos:
1 - Código Fonte: O primeiro passo é o código fonte. O código fonte é o conjunto de instruções que você escreve em Python. 
Ele geralmente é escrito em um editor de texto ou uma IDE (Integrated Development Environment) e salvo com uma extensão 
.py.
2 - Interpretação: Quando você executa seu programa, o interpretador Python entra em ação. Python é uma linguagem 
interpretada, o que significa que cada linha do seu código é lida, interpretada e executada em sequência pelo interpretador 
Python.
O interpretador compila o código fonte em um formato intermediário chamado bytecode, e então esse bytecode é diretamente 
interpretado para execução.
3 - Execução: A execução do programa ocorre linha por linha, de cima para baixo. Se o interpretador encontrar uma função ou 
uma classe, ele vai reconhecê-la e lembrar de sua definição para uso futuro, mas não executará o código dentro dela até que 
seja chamado.
Se o interpretador encontrar uma declaração que não seja parte de uma função ou classe (ou seja, código no escopo global), 
ele irá executá-la imediatamente.
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Como funciona um programa de computador?
4 - Erros: Se houver algum erro no seu código, como um erro de sintaxe ou um erro de tempo de execução, o interpretador 
Python irá parar a execução do programa e reportar o erro.
5 - Bibliotecas e Módulos: Os programas Python podem usar bibliotecas e módulos padrão ou de terceiros para realizar 
tarefas comuns. Essas bibliotecas e módulos são conjuntos de código que foram pré-compilados para bytecode, que o 
interpretador Python pode executar.
Quando você importa uma biblioteca ou um módulo, o interpretador Python busca o arquivo correspondente, compila-o em 
bytecode (se necessário) e executa qualquer código de nível superior.
6 - Finalização: Quando todas as instruções foram executadas (ou se o programa é interrompido por um erro), o programa 
Python termina. Qualquer recurso que tenha sido usado pelo programa, como arquivos abertos ou conexões de rede, é 
liberado.
Por convenção, caso um programa de Python, e a maioria das linguagens, termine sem ter ocorrido nenhum erro, então ele 
conclui retornando o código 0. Se houve algum problema, então o programa conclui com o código 1.
Esses passos ocorrem cada vez que você executa um programa Python. Python é conhecido por sua facilidade de uso e 
legibilidade, tornando-o uma escolha popular para programadores iniciantes e para a prototipagem rápida de software.
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Variáveis2
Como funcionam as diferentes 
memórias do computador?
Os computadores modernos têm diferentes tipos de memória para armazenar e acessar informações. Esses tipos de memória 
variam em velocidade, capacidade, e volatilidade (se os dados são mantidos quando a energia é desligada). Aqui está uma 
visão geral:
Memória de Acesso Aleatório (RAM): A RAM é a memória de trabalho do computador. Ela armazena temporariamente os 
dados que o computador está usando ativamente. A RAMé volátil, o que significa que os dados são perdidos quando o 
computador é desligado.
A RAM é muito mais rápida do que a maioria das outras formas de armazenamento, por isso é usada para armazenar os dados 
que o computador precisa acessar rapidamente.
Read-Only Memory (ROM): A ROM é uma memória não volátil que é usada principalmente para armazenar o firmware do 
computador, que é um software que está intimamente ligado ao hardware específico do computador e não precisa ser alterado 
frequentemente.
As informações na ROM não podem ser alteradas (ou são muito difíceis de alterar) e não são perdidas quando o computador é 
desligado.
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Curso de Python | Variáveis
Como funcionam as diferentes 
memórias do computador?
Memória Cache: A memória cache é uma pequena quantidade de memória de alta velocidade que é usada para armazenar 
temporariamente dados que são acessados com frequência.
Ela é geralmente embutida diretamente no processador (ou próximo a ele) e é mais rápida, mas muito menor do que a RAM. O 
objetivo da memória cache é reduzir o tempo que o processador leva para acessar a RAM.
Disco Rígido/Unidade de Estado Sólido (SSD): Estes são dispositivos de armazenamento não voláteis que armazenam uma 
grande quantidade de dados a longo prazo.
Eles são mais lentos para acessar do que a RAM ou a memória cache, mas podem armazenar muito mais dados e retêm esses 
dados mesmo quando a energia é desligada. O SSD é mais recente e mais rápido (mas mais caro) do que os discos rígidos 
tradicionais.
Memória Virtual: A memória virtual é um espaço de armazenamento em um disco rígido ou SSD que é usado para simular a 
RAM adicional quando a RAM física está cheia.
Quando o computador precisa de mais memória do que a disponível na RAM, ele move alguns dados da RAM para a memória 
virtual.Isso é muito mais lento do que usar a RAM, mas permite que o computador execute mais tarefas ao mesmo tempo do 
que seria possível apenas com a RAM.
Cada um desses tipos de memória desempenha um papel importante na operação de um computador, e eles trabalham juntos 
para proporcionar uma combinação eficaz de velocidade e capacidade de armazenamento.
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Curso de Python | Variáveis
O que são 
variáveis e tipos de 
dados?
Uma variável em Python é um nome que é 
usado para se referir a um valor ou a um 
conjunto de valores. Variáveis são usadas para 
armazenar informações que podem ser usadas 
ou modificadas posteriormente em seu 
programa.
Declarar uma variável em Python é simples. 
Você simplesmente escolhe um nome para a 
variável e atribui um valor a ela usando o 
operador de atribuição =. 
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Curso de Python| Variáveis
O que são variáveis?
Por exemplo, a seguinte linha de código cria uma variável chamada minha_variavel e atribui o valor 10 a ela:
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Curso de Python | Variáveis
Para alterar o valor de uma variável, você simplesmente atribui um novo valor a ela, assim:
Python é uma linguagem de tipagem dinâmica, o que significa que você pode mudar o tipo de uma 
variável durante a execução do programa. Por exemplo:
O que são variáveis?
Python não tem uma maneira de declarar uma variável como constante (um valor que não pode ser alterado). No entanto, a 
convenção é usar nomes de variáveis em maiúsculas para representar constantes, assim:
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Tipos de Dados
Inteiro (int): Este é um tipo de dados numérico que é usado para representar números inteiros. Não há um limite máximo ou 
mínimo para o valor que um int pode ter em Python.
Ponto Flutuante ou Decimal (float): Este é outro tipo de dados numéricos que é usado para representar números reais. float é 
usado para representar números que têm uma parte fracionária.
String (str): Este é um tipo de dados usado para representar texto. Strings em Python são imutáveis, o que significa que uma 
vez que uma string é criada, ela não pode ser alterada.
Boolean (bool): Este é um tipo de dados que pode ter um de dois valores possíveis, True ou False. Em Python, o bool é uma 
subclasse do int, onde True é equivalente a 1 e False é equivalente a 0.
None: Este é um tipo especial em Python que representa a ausência de valor ou um valor nulo. None não é o mesmo que 
False, 0, ou uma string vazia. None é um tipo de dados próprio (um único objeto do tipo NoneType), e só pode assumir um 
valor, None.
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Tipos de Dados
Aqui está um bloco de código que demonstra como declarar cada um desses tipos de dados em Python:
(Em cada caso, o type() função é usada para imprimir o tipo do valor que a variável se refere.)
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Entradas de usuário e casting
Em Python, você pode ler dados do teclado usando a função input(). Esta função pausa a execução do programa e espera que 
o usuário digite algum texto. Quando o usuário pressiona Enter, a função retorna o texto que foi digitado como uma string.
Aqui está um exemplo básico:
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Curso de Python | Variáveis
Neste exemplo, o programa exibe a mensagem "Por favor, digite algum texto: ", depois espera que o usuário digite algo. Depois 
que o usuário pressiona Enter, o programa imprime a mensagem "Você digitou: " seguida pelo texto que o usuário digitou.
Lembre-se que a função input() sempre retorna uma string. Se você quiser um número inteiro ou de ponto flutuante, você 
precisará converter a string para o tipo de número desejado. Por exemplo:
Entradas de usuário e casting
Neste exemplo, a chamada para int(meu_numero) converte a string que o usuário digitou em um número inteiro. Se o usuário 
digitar algo que não pode ser convertido em um número inteiro, Python gerará um erro.
Para números de ponto flutuante, você pode usar float(meu_numero) em vez de int(meu_numero).
Casting
Em Python, "casting" se refere à conversão de um tipo de dado em outro. Isso é útil em várias situações, especialmente quando 
você está trabalhando com entrada do usuário ou quando você precisa alterar o tipo de dado de uma variável para trabalhar 
com uma função ou método específico.
Aqui estão algumas das funções de casting mais comumente usadas em Python:
int(): Esta função é usada para converter um valor em um número inteiro. Ela pode converter strings que contêm dígitos 
numéricos (por exemplo, int("123") se torna 123), números de ponto flutuante (por exemplo, int(123.45) se torna 123, 
descartando a parte fracionária), e booleanos (por exemplo, int(True) se torna 1).
float(): Esta função é usada para converter um valor em um número de ponto flutuante. Ela pode converter strings que 
representam números (por exemplo, float("123.45") se torna 123.45), números inteiros (por exemplo, float(123) se torna 123.0), 
e booleanos (por exemplo, float(True) se torna 1.0).
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Entradas de usuário e casting
str(): Esta função é usada para converter um valor em uma string. Ela pode converter praticamente qualquer tipo de dado em 
Python, incluindo números inteiros (por exemplo, str(123) se torna "123"), números de ponto flutuante (por exemplo, str(123.45) 
se torna "123.45"), e booleanos (por exemplo, str(True) se torna "True").
bool(): Esta função é usada para converter um valor em um booleano. Em Python, quase qualquer valor pode ser convertido 
em um booleano. Por convenção, valores que são de alguma forma "vazios", como 0, None, "" (uma string vazia), [] (uma lista 
vazia), {} (um dicionário vazio), são convertidos em False. Todos os outros valores são convertidos em True.
Lembre-se de que nem todas as conversões são possíveis. Por exemplo, se você tentar converter uma string que não 
representa um número válido para um int ou float (como int("abc")), Python irá gerar um ValueError.
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Operadores Aritméticos
Em Python, os operadoresaritméticos são usados para realizar operações matemáticas comuns. Aqui está uma lista dos 
operadores aritméticos disponíveis:
Adição (+): Este operador é usado para adicionar dois números juntos. Por exemplo, 5 + 3 resulta em 8.
Subtração (-): Este operador é usado para subtrair o segundo número do primeiro. Por exemplo, 5 - 3 resulta em 2.
Multiplicação (*): Este operador é usado para multiplicar dois números juntos. Por exemplo, 5 * 3 resulta em 15.
Divisão (/): Este operador é usado para dividir o primeiro número pelo segundo. Ele retorna um número de ponto flutuante. Por 
exemplo, 5 / 2 resulta em 2.5.
Divisão Inteira (//): Este operador é similar ao operador de divisão, mas ele arredonda o resultado para o número inteiro mais 
próximo (em direção a menos infinito). Por exemplo, 5 // 2 resulta em 2.
Módulo (%): Este operador é usado para obter o resto de uma divisão. Por exemplo, 5 % 2 resulta em 1 porque 2 cabe duas 
vezes em 5, restando 1.
Exponenciação (**): Este operador é usado para elevar o primeiro número à potência do segundo. Por exemplo, 2 ** 3 resulta 
em 8.
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Operadores Aritméticos
Lembre-se que esses operadores também podem ser usados com o operador de atribuição para criar uma forma reduzida de 
realizar a operação e atribuir o resultado à variável. Por exemplo, x += 1 é equivalente a x = x + 1.
Isso é válido para todos os operadores acima (por exemplo, -= para subtração, *= para multiplicação, /= para divisão, //= para 
divisão inteira, %= para módulo, **= para exponenciação).
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Operadores Lógicos
Os operadores lógicos em Python são usados para combinar ou modificar valores booleanos. Aqui está uma lista dos 
operadores lógicos disponíveis:
E lógico (and): Este operador retorna True se ambos os operandos forem verdadeiros e False caso contrário. Por exemplo, 
True and False resulta em False.
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Operadores Lógicos
OU lógico (or): Este operador retorna True se pelo menos um dos operandos for verdadeiro e False caso contrário. Por 
exemplo, True or False resulta em True.
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NÃO lógico (not): Este operador inverte o valor booleano do operando. Por exemplo, not True resulta em False.
Strings em Python
Em Python, uma string é uma sequência imutável de caracteres. As strings são muito versáteis e são usadas para representar 
texto e dados que podem ser representados como texto. Em Python, as strings podem ser delimitadas por aspas simples ('...') 
ou aspas duplas ("...").
Python tem muitos métodos de string úteis para manipular e trabalhar com strings. Aqui estão sete das funções mais 
comumente usadas:
str.lower(): Este método retorna uma cópia da string original convertida para minúsculas. Por exemplo, 'Hello World'.lower() 
retorna 'hello world'.
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Curso de Python | Variáveis
Strings em Python
str.upper(): Este método retorna uma cópia da string original convertida para maiúsculas. Por exemplo, 'Hello World'.upper() 
retorna 'HELLO WORLD'.
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Curso de Python | Variáveis
str.split(sep=None): Este método divide a string no separador especificado e retorna uma lista de substrings. Se nenhum 
separador for especificado, qualquer espaço em branco será usado como separador. Por exemplo, 'Hello World'.split() retorna 
['Hello', 'World'].
Strings em Python
str.join(iterable): Este método junta todos os elementos do iterável (por exemplo, uma lista de strings) em uma única string com 
a string original usada como separador. Por exemplo, ' '.join(['Hello', 'World']) retorna 'Hello World'.
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Curso de Python | Variáveis
str.strip([chars]): Este método retorna uma cópia da string original com qualquer caractere especificado removido do início e 
do final da string. Se nenhum caractere for especificado, espaços em branco serão removidos. Por exemplo, ' Hello World 
'.strip() retorna 'Hello World'.
Strings em Python
str.replace(old, new[, count]): Este método retorna uma cópia da string original com todas as ocorrências da substring old 
substituídas pela substring new. Se count for fornecido, apenas as primeiras count ocorrências serão substituídas. Por exemplo, 
'Hello World'.replace('World', 'Python') retorna 'Hello Python'.
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Curso de Python | Variáveis
str.find(sub[, start[, end]]): Este método retorna o índice da primeira ocorrência da substring sub na string original, ou -1 se 
sub não for encontrado. start e end podem ser usados para especificar uma subseção da string original para procurar. Por 
exemplo, 'Hello World'.find('World') retorna 6.
Estes são apenas alguns dos muitos 
métodos disponíveis para strings em 
Python. Para uma lista completa, você 
pode consultar a documentação 
oficial do Python sobre strings.
https://docs.python.org/3/library/stdtypes.html#string-methods
https://docs.python.org/3/library/stdtypes.html#string-methods
Datas
Manipular datas no Python pode ser feito usando o módulo datetime integrado. Aqui estão algumas das operações básicas que 
você pode fazer:
Obtendo a data atual Criando uma data específica 
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Curso de Python | Variáveis
Datas
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Curso de Python | Variáveis
 Obtendo partes da data Adicionando ou subtraindo dias 
Datas
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Curso de Python | Variáveis
 Obtendo a hora atual Manipulando horários com horas, minutos e segundos 
Datas
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Curso de Python | Variáveis
 Convertendo uma string em data Convertendo uma data em string 
Estruturas de 
decisões e 
iteração
3
If, Else e Elif
if, else e elif são palavras-chave usadas em Python para controle de fluxo de execução, especificamente para condicionais. Eles 
permitem que seu programa tome decisões com base em certas condições.
if: A declaração if é usada para testar uma condição especificada. Se a condição for verdadeira, o bloco de código dentro da 
declaração if será executado.
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Curso de Python | Estruturas de decisões e iteração
If, Else e Elif
Neste exemplo, a condição é x > 0. Como x é 10 e 10 é maior que 0, a condição é verdadeira, então a mensagem "x é positivo" 
é impressa.
else: A declaração else é usada junto com if para especificar um bloco de código a ser executado se a condição na declaração 
if for falsa.
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Curso de Python | Estruturas de decisões e iteração
If, Else e Elif
Neste exemplo, a condição é x > 0. Como x é -10 e -10 não é maior que 0, a condição é falsa, então a mensagem "x não é 
positivo" é impressa.
elif: A declaração elif (uma contração de "else if") é usada para especificar uma nova condição a ser testada se a condição na 
declaração if for falsa.
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Curso de Python | Estruturas de decisões e iteração
Você pode ter quantas declarações elif quiser em uma única declaração if. A primeira condição verdadeira encontrada será 
executada. Se nenhuma condição for verdadeira, o bloco de código na declaração else será executado (se houver um).
Neste exemplo, a primeira 
condição é x > 0 e a 
segunda condição é x < 0. 
Como x é 0, ambas as 
condições são falsas, então 
a mensagem "x é zero" é 
impressa.
While Loops
A estrutura de controle while é usada em Python para repetir um bloco de código enquanto umacondição for verdadeira. A 
sintaxe básica de uma instrução while é:
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Curso de Python | Estruturas de decisões e iteração
Aqui está um exemplo simples de um loop while que imprime os números de 1 a 5:
While Loops
No exemplo acima, i += 1 é uma maneira concisa de escrever i = i + 1. É uma forma de incrementar a variável i em 1 a cada 
passagem pelo loop.
A palavra-chave break pode ser usada para sair de um loop antes que a condição se torne falsa. Aqui está um exemplo que usa 
break para sair do loop quando i é igual a 4:
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Curso de Python | Estruturas de decisões e iteração
While Loops
Nesse exemplo, os números de 1 a 3 são impressos, mas quando i é igual a 4, a declaração break é executada e o loop é 
interrompido.
A palavra-chave continue pode ser usada para pular para a próxima iteração do loop, ignorando o restante do código no loop 
para a iteração atual. Aqui está um exemplo que usa continue para pular a iteração quando i é igual a 3:
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Curso de Python | Estruturas de decisões e iteração
Nesse exemplo, os números 1, 2, 4 e 5 são impressos. Quando i é igual a 3, a declaração continue é executada e o restante do 
loop é ignorado para essa iteração. Observe que ainda precisamos incrementar i antes da declaração continue para evitar 
entrar em um loop infinito.
While Loops
A palavra-chave else pode ser usada após um loop while para especificar um bloco de código a ser executado quando a 
condição do loop se torna falsa.
Isso é um pouco diferente de como else é usado com if, porque o bloco de código else será executado se o loop terminar 
normalmente (ou seja, se a condição se tornar falsa), mas não se o loop for interrompido por uma declaração break. Aqui está 
um exemplo:
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Curso de Python | Estruturas de decisões e iteração
Neste exemplo, após imprimir os números de 1 a 5, a mensagem "Loop ended, i is now 6" é impressa.
For Loops
O laço for em Python é usado para iterar sobre uma sequência (como uma lista, tupla, dicionário, conjunto ou string) ou outro 
objeto iterável.
Aqui está a sintaxe básica de um laço for:
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Curso de Python | Estruturas de decisões e iteração
Aqui está um exemplo simples de um laço for que imprime todos os itens de uma lista:
For Loops
A palavra-chave break pode ser usada para sair de um loop for antes que todos os itens no iterável tenham sido processados. 
Aqui está um exemplo que usa break para sair do loop quando o item é "banana":
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Neste exemplo, apenas "apple" é impresso. Quando o item é "banana", a declaração break é executada e o loop é interrompido.
For Loops
A palavra-chave continue pode ser usada para pular para a próxima iteração do loop, ignorando o restante do código no loop 
para a iteração atual. Aqui está um exemplo que usa continue para pular a iteração quando o item é "banana":
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Curso de Python | Estruturas de decisões e iteração
Neste exemplo, "apple" e "cherry" são impressos. Quando o item é "banana", a declaração continue é executada e o restante do 
loop é ignorado para essa iteração.
A palavra-chave else pode ser usada após um loop for para especificar um bloco de código a ser executado quando todos os 
itens no iterável foram processados.
Isso é um pouco diferente de como else é usado com if, porque o bloco de código else será executado se o loop terminar 
normalmente (ou seja, se todos os itens foram processados), mas não se o loop for interrompido por uma declaração break. 
Aqui está um exemplo:
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Curso de Python | Estruturas de decisões e iteração
Neste exemplo, após imprimir todos os frutos, a mensagem "All fruits were processed" é impressa.
For Loops
Iterators
Iteradores em Python são objetos que podem ser iterados (ou percorridos), o que significa que você pode passar pelos 
elementos de um iterador um de cada vez.
Na verdade, por trás dos bastidores, qualquer estrutura que você possa usar em uma declaração for... in... em Python é um 
objeto iterável.
Muitos objetos internos do Python, como listas, tuplas, dicionários, conjuntos e strings, são iteráveis. Aqui está um exemplo de 
como você pode percorrer os elementos de uma lista (que é um iterável) usando um loop for:
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Curso de Python | Estruturas de decisões e iteração
Mas, o que realmente acontece por trás das cenas quando você usa um iterável em um loop for é que o Python 
automaticamente cria um iterador a partir do iterável e percorre esse iterador.
Iterators
Um iterador em Python deve implementar dois métodos especiais, __iter__() e __next__(), coletivamente conhecidos como o 
protocolo do iterador.
__iter__() : retorna o objeto iterador em si. Isso é usado em contextos que requerem um iterável, como loops for.
__next__() : retorna o próximo valor do iterador. Se não houver mais itens a serem retornados, ele deve levantar StopIteration.
Aqui está um exemplo de como você pode criar seu próprio iterador em Python:
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Curso de Python | Estruturas de decisões e iteração
Neste exemplo, CountDown é um iterador que começa de um número 
especificado e conta regressivamente até 1. Quando tentamos pegar o próximo 
número após 1, ele levanta StopIteration, indicando que todos os números foram 
percorridos.
Note que podemos usar o iterador CountDown em um loop for exatamente como 
faríamos com um iterável embutido, como uma lista ou uma tupla.
Isso porque, como mencionado acima, quando você usa um iterável em um loop 
for, o Python automaticamente cria um iterador a partir do iterável e percorre 
esse iterador.
Funções4
O que são funções?
Funções em Python são blocos de código reutilizáveis que realizam uma tarefa específica. Elas podem aceitar entradas na 
forma de parâmetros e também podem retornar um valor.
Definição de uma função: Uma função é definida usando a palavra-chave def, seguida pelo nome da função, parênteses (), e 
dois pontos :. O código da função é indentado sob a definição.
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Curso de Python | Funções
Chamando uma função: Uma função é chamada pelo nome, seguido por parênteses ().
O que são funções?
Função com parâmetros: Parâmetros são variáveis que são passadas para uma função quando ela é chamada. Eles são 
especificados entre os parênteses na definição da função.
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Curso de Python | Funções
Função com retorno: A palavra-chave return é usada para especificar o resultado que uma função deve retornar.
O que são funções?
Parâmetros padrão: É possível especificar valores padrão para os parâmetros, que serão usados caso nenhum valor seja 
fornecido ao chamar a função.
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Curso de Python | Funções
Neste último exemplo, name tem um valor padrão de "World". Se nenhuma argumento é fornecido ao chamar a função greet(), 
ela usa este valor padrão. Se um argumento é fornecido, ele substitui o valor padrão.
Escopo de variáveis
Em Python, o escopo de uma variável se refere ao local em um programa onde uma variável é reconhecida.
Há basicamente dois tipos principais de escopos para variáveis em Python:
● Escopo Global: Se uma variável é definida no corpo principal do arquivo Python, ela é dita ser uma variável global. 
Essas variáveis são visíveis em todo o código, dentro e fora de todas as funções.
● Escopo Local: Se uma variável é definida dentro de uma função, ela é dita ser uma variável local. Essas variáveis são 
visíveis apenas dentro da função em que são definidas.
Vamos a um exemplo de código que ilustra o conceito de escopo global e local:
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Curso de Python | Funções
Se você tentar acessar uma variável local fora de sua função, 
você receberá um NameError, porque a variável não é definida 
fora do escopo da função.
Escopo de variáveis
Finalmente, você pode usar apalavra-chave global dentro de uma função para indicar que você quer usar a variável global, em 
vez de criar uma nova variável local. Aqui está um exemplo:
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Curso de Python | Funções
O que são Funções Lambda?
Uma função lambda em Python é uma pequena função anônima, que é definida com a palavra-chave lambda. Funções lambda 
podem aceitar qualquer número de argumentos, mas podem ter apenas uma expressão.
Aqui está a sintaxe básica de uma função lambda:
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Curso de Python | Funções
E aqui está um exemplo de uma função lambda que soma dois números:
Neste exemplo, a função lambda aceita dois argumentos, x e y, e retorna a soma deles. A função lambda é atribuída à variável 
add, então podemos usá-la como se fosse uma função regular.
As funções lambda são particularmente úteis quando você precisa de uma pequena função por um curto período de tempo e 
você não quer passar pelo trabalho de definir uma função regular.
O que são Funções Lambda?
Por exemplo, elas são frequentemente usadas em funções como filter(), map(), e sorted(), que aceitam uma função como um 
argumento.
Aqui está um exemplo de uso de uma função lambda com a função sorted() para classificar uma lista de strings pelo tamanho:
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Curso de Python | Funções
Neste exemplo, lambda fruit: len(fruit) é uma função lambda que aceita uma string e retorna seu tamanho. A função sorted() 
usa essa função lambda para determinar a ordem da lista resultante.
Estruturas de 
dados nativas
5
List
Uma lista em Python é uma estrutura de dados que pode conter vários itens, de qualquer tipo, que são colocados entre 
colchetes e separados por vírgulas. Ela é uma das estruturas de dados mais usadas em Python.
Aqui está um exemplo de como criar uma lista em Python:
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Curso de Python | Estruturas de Dados Nativas
Você pode acessar os itens de uma lista referenciando o índice do item (os índices começam em 0):
Você pode percorrer os itens de uma lista usando um loop for:
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Curso de Python | Estruturas de Dados Nativas
Aqui estão algumas das operações mais comuns que você pode fazer com listas:
● Adicionar um item ao final da lista com append():
List
● Inserir um item em uma posição específica com insert():
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Curso de Python | Estruturas de Dados Nativas
● Remover um item especificado com remove():
● Remover um item em um índice especificado com pop(). Se nenhum índice for especificado, remove e retorna o último item da lista:
List
● Verificar se um item está na lista com a palavra-chave in:
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Curso de Python | Estruturas de Dados Nativas
● Obter o número de itens na lista com len():
● Ordenar os itens na lista com sort(). Isso altera a lista original:
List
● Inverter a ordem dos itens na lista com reverse(). Isso altera a lista original:
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Curso de Python | Estruturas de Dados Nativas
Lembre-se de que as listas são mutáveis, o que significa que você pode alterar seus itens após elas terem sido criadas.
List
Set
Um set em Python é uma coleção não ordenada de itens únicos. Ou seja, em um set, você não pode ter duplicatas. Cada 
elemento é único (não duplicado) e a ordem dos elementos não é garantida.
Para criar um set, você usa chaves {} ou a função set(). Aqui está um exemplo:
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Curso de Python | Estruturas de Dados Nativas
Se você tentar criar um set com elementos duplicados, o Python irá automaticamente remover os duplicados:
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Curso de Python | Estruturas de Dados Nativas
Você pode percorrer os itens de um set da mesma maneira que faria com uma lista, usando um loop for:
Set
Aqui estão algumas das operações mais comuns que você pode fazer com sets:
● Adicionar um item ao set com add():
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Curso de Python | Estruturas de Dados Nativas
● Remover um item do set com remove(). Se o item não existir, isso resultará em um erro:
Set
● Remover um item do set com discard(). Se o item não existir, isso não resultará em um erro:
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Curso de Python | Estruturas de Dados Nativas
● Verificar se um item está no set com a palavra-chave in:
● Obter o número de itens no set com len():
Set
● Remover todos os itens do set com clear():
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Curso de Python | Estruturas de Dados NativasSet
Os sets também suportam operações de conjunto, como união (|), interseção (&), diferença (-) e diferença simétrica (^).
Aqui estão alguns exemplos de como essas operações de conjuntos podem ser realizadas em Python.
União
A união de dois conjuntos é um novo conjunto que contém todos os elementos que estão em um ou em ambos os conjuntos. 
Isso pode ser feito com o operador | ou com o método union().
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Curso de Python | Estruturas de Dados NativasSet
Interseção
A interseção de dois conjuntos é um novo conjunto que contém 
todos os elementos que estão em ambos os conjuntos. Isso 
pode ser feito com o operador & ou com o método 
intersection().
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Curso de Python | Estruturas de Dados Nativas
Diferença
A diferença entre dois conjuntos é um novo conjunto que contém 
todos os elementos que estão no primeiro conjunto e não no 
segundo. Isso pode ser feito com o operador - ou com o método 
difference().
Set
Diferença Simétrica
A diferença simétrica entre dois conjuntos é um novo conjunto que contém todos os elementos que estão em um dos conjuntos, 
mas não em ambos. Isso pode ser feito com o operador ^ ou com o método symmetric_difference().
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Curso de Python | Estruturas de Dados Nativas
Estas operações podem ser extremamente úteis ao lidar com grandes conjuntos de dados, onde você precisa comparar conjuntos 
de elementos de maneira eficiente.
Set
Tuples
Em Python, um "tupla" é uma coleção ordenada e imutável de itens. Isso significa que, uma vez que uma tupla é criada, você não 
pode alterar seus valores. As tuplas são semelhantes às listas, mas, enquanto as listas usam colchetes [], as tuplas usam 
parênteses ().
Aqui está um exemplo de uma tupla em Python:
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Curso de Python | Estruturas de Dados Nativas
Como as tuplas são ordenadas, você pode acessar os itens de uma tupla referenciando o índice do item:
Tuples
Você pode percorrer os itens de uma tupla da mesma maneira que faria com uma lista, usando um loop for:
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Apesar de serem imutáveis, ainda existem algumas operações que você pode fazer com as tuplas:
● Verificar se um item está na tupla com a palavra-chave in:
Tuples
● Obter o número de itens na tupla com len():
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Curso de Python | Estruturas de Dados Nativas
● Contar o número de ocorrências de um item específico na tupla com count():
● Obter a primeira ocorrência de um item específico na tupla com index():
Note que, ao contrário das listas e dos sets, 
você não pode adicionar ou remover itens 
de uma tupla, porque elas são imutáveis. Se 
você precisar de uma coleção ordenada de 
itens que você pode alterar, você deve usar 
uma lista.
Se você precisa de uma coleção de itens 
únicos que você pode alterar, você deve 
usar um set. Use uma tupla quando você 
tiver uma coleção ordenada de itens que 
não precisa alterar.
Dictionaries
Um dicionário em Python é uma estrutura de dados que armazena pares de valor-chave. Eles são mutáveis, o que significa que 
você pode adicionar, remover ou alterar elementos após a criação do dicionário.
Os dicionários são úteis quando você deseja associar um conjunto de valores a chaves correspondentes. E sua velocidade de 
busca dos itens internos é muito superior à de busca de uma lista, principalmente quando há a necessidade de fazer uma dupla 
iteração.
Para criar um dicionário, você usa chaves {}e separe as chaves e os valores com dois pontos ‘:’. Aqui está um exemplo:
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Você pode acessar os valores de um dicionário referenciando suas chaves correspondentes:
Dictionaries
Você pode iterar por um dicionário usando um loop for. Aqui está como iterar pelas chaves:
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Curso de Python | Estruturas de Dados Nativas
E aqui está como iterar pelos valores:
Dictionaries
Para iterar por ambos, chaves e valores, você pode usar o método items():
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Curso de Python | Estruturas de Dados Nativas
Algumas das operações mais comuns que você pode fazer com dicionários incluem:
● Adicionar um item ao dicionário:
Dictionaries
● Remover um item do dicionário:
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Curso de Python | Estruturas de Dados Nativas
● Verificar se uma chave está no dicionário:
● Obter o número de itens no dicionário:
Dictionaries
● Remover todos os itens do dicionário:
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Curso de Python | Estruturas de Dados Nativas
Lembre-se de que as chaves em um dicionário devem ser únicas e imutáveis, o que significa que você pode usar tipos como strings 
e números, mas não listas ou outros dicionários.
Orientação a 
objetos
6
O que são classes e objetos?
Em Python, e em muitas outras linguagens de programação orientadas a objetos, uma classe é uma estrutura de dados que pode 
conter propriedades (variáveis) e métodos (funções). Uma classe é um modelo ou um plano que você pode usar para criar objetos 
(instâncias).
Classes
Para criar uma classe em Python, você usa a palavra-chave class, seguida pelo nome da classe:
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Curso de Python | Orientação a Objetos
Aqui, MyClass tem uma propriedade chamada x, que foi configurada para 5.
Objetos
Um objeto é uma instância de uma classe. Para criar um objeto, você chama o nome da classe seguido de parênteses:
Aqui, p1 é um objeto da classe MyClass, e 
podemos acessar a propriedade x da 
classe através do objeto.
Métodos
Métodos são funções que pertencem a uma classe. Você define métodos dentro de uma classe usando a mesma sintaxe que você 
usaria para definir uma função. Aqui está um exemplo de uma classe com um método:
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Curso de Python | Orientação a ObjetosO que são classes e objetos?
O que são classes e objetos?
O parâmetro self
O parâmetro self é uma referência ao objeto atual. É usado para acessar as variáveis que pertencem à classe.
O método __init__
O método __init__ é um método especial que é chamado automaticamente quando um objeto de uma classe é criado. É 
normalmente usado para inicializar as propriedades de um objeto:
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Curso de Python | Orientação a Objetos
O que são classes e objetos?
Modificadores de acesso
Em Python, todas as variáveis e métodos são públicos por padrão. No entanto, existem convenções que podem ser usadas para 
simular o comportamento de modificadores de acesso privados e protegidos:
● Private members: Em Python, se um membro da classe é precedido por dois sublinhados __, ele se torna privado. Isso 
significa que só pode ser acessado dentro da própria classe:
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Curso de Python | Orientação a Objetos
● Protected members: Se um membro da classe é precedido por um único sublinhado _, é uma convenção entre os 
programadores que ele deve ser tratado como um membro protegido (ou seja, não deve ser acessado diretamente).
No entanto, é importante notar que essas são apenas convenções e não impõem restrições estritas. Você ainda pode acessar 
membros "privados" e "protegidos" se realmente precisar.
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Curso de Python | Orientação a Objetos
Python favorece a filosofia "somos todos adultos aqui", o que significa que você deve ser responsável ao acessar e modificar 
membros de classes e objetos.
O que são classes e objetos?
O que é herança?
A herança é um recurso fundamental da programação orientada a objetos que permite criar uma nova classe que herda todas as 
propriedades e métodos de uma classe existente.
A classe existente é chamada de classe base, classe mãe ou superclasse, e a nova classe é chamada de classe derivada, classe 
filha ou subclasse.
Criando uma subclasse
Em Python, você cria uma subclasse colocando o nome da superclasse entre parênteses depois do nome da subclasse:
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Curso de Python | Orientação a Objetos
Aqui, Dog é uma subclasse de Animal e herda todas as suas propriedades e métodos. O método speak é sobrescrito na subclasse 
Dog.
Criando um objeto de uma subclasse
Você pode criar um objeto de uma subclasse da mesma maneira que criaria um objeto de qualquer outra classe:
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Curso de Python | Orientação a Objetos
A função super()
A função super() é usada para chamar métodos na superclasse que foram sobrescritos na subclasse:
O que é herança?
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Curso de Python | Orientação a Objetos
A função super()
A função super() é usada para chamar métodos na superclasse que foram sobrescritos na subclasse:
Aqui, a classe Dog tem um método __init__ que chama o 
método __init__ da superclasse para inicializar os atributos 
name e color, e então inicializa um novo atributo breed.
O que é herança?
O que é herança?
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Curso de Python | Orientação a Objetos
Herança Múltipla
Python também suporta herança múltipla, onde uma classe pode herdar de várias superclasses:
Aqui, MultiDerived herda de ambas 
as classes, Base1 e Base2.
Em resumo, a herança é uma maneira 
poderosa de reutilizar e organizar o 
código em Python e em outras 
linguagens de programação 
orientadas a objetos.
Sobrecarga de métodos
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Curso de Python | Orientação a Objetos
A sobrecarga de métodos é um recurso comum em muitas linguagens de programação orientadas a objetos que permite definir 
vários métodos com o mesmo nome, mas com diferentes números ou tipos de parâmetros.
Então, quando você chama esse método, a versão correta do método é escolhida com base nos parâmetros que você passa.
Por exemplo, em uma linguagem que suporta sobrecarga de métodos, você pode ter duas versões de um método add - uma que 
adiciona dois números e outra que concatena duas strings.
No entanto, é importante notar que Python não suporta sobrecarga de métodos da maneira tradicional. Se você definir dois 
métodos com o mesmo nome em uma classe Python, o segundo método sobrescreverá o primeiro:
No exemplo ao lado, o método add que aceita dois 
argumentos é substituído pelo método add que aceita três 
argumentos.
Sobrecarga de métodos
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Curso de Python | Orientação a Objetos
Soluções alternativas para sobrecarga de métodos
Embora o Python não suporte sobrecarga de métodos diretamente, existem várias soluções alternativas que você pode usar para 
obter um comportamento semelhante.
● Usando argumentos padrão. Você pode definir argumentos padrão em seu método para que ele possa ser chamado com 
diferentes números de parâmetros:
Sobrecarga de métodos
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Curso de Python | Orientação a Objetos
● Usando argumentos variáveis. Você pode aceitar um número arbitrário de argumentos em seu método 
usando o operador ‘*’:
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Curso de Python | Orientação a Objetos
● Usando o método __call__. Em Python, os objetos podem ser feitos "chamáveis" para se comportar 
como funções. Isso é feito usando o método especial __call__. Dependendo dos parâmetros passados, 
você pode determinar o que o método deve fazer:
Por favor, lembre-se de que estas 
são apenas soluções alternativas, e 
você deve usar aquela que melhor se 
adequa à sua situação.
Sobrecarga de métodos
O que é polimorfismo?
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Curso de Python | Orientação a Objetos
Polimorfismo é um princípio fundamental da 
programação orientada a objetos (OOP)que 
descreve a capacidade de um objeto de 
assumir muitas formas.
No contexto de Python e OOP, polimorfismo 
refere-se à forma como um objeto de classe 
pode compartilhar o mesmo nome de método, 
mas esses métodos podem fazer coisas 
diferentes com base no tipo de objeto que 
está chamando.
Exemplo 1: Métodos com o mesmo nome
Aqui está um exemplo simples de 
polimorfismo em Python, onde diferentes 
classes têm métodos com o mesmo nome.
Neste exemplo, tanto Dog quanto Cat têm um 
método chamado speak, mas o que o método 
faz depende se é um Dog ou Cat que está 
chamando.
O que é polimorfismo?
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Curso de Python | Orientação a Objetos
Exemplo 2: Herança e polimorfismo
O polimorfismo também é útil quando 
combinado com herança. Uma subclasse 
pode sobrescrever um método da superclasse 
para fazer algo diferente.
Neste exemplo, Dog e Cat são subclasses de 
Animal. Ambas as subclasses têm um método 
speak que sobrescreve o método speak da 
superclasse.
Tratamento de erros e exceções
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Curso de Python | Orientação a Objetos
Em Python, como em muitas outras linguagens de programação, um erro é um evento excepcional que acontece quando 
o interpretador Python encontra uma situação que ele não sabe como lidar. Esses erros podem ser classificados em dois 
tipos principais: Erros de Sintaxe (Syntax Errors) e Exceções.
Erros de Sintaxe (Syntax Errors): Também conhecidos como erros de análise, são talvez o tipo mais comum de 
reclamação que você recebe enquanto ainda está aprendendo Python. Eles surgem quando o interpretador Python está 
analisando o código e encontra algo que não consegue entender.
 Por exemplo: Isso resultará no seguinte erro de sintaxe:
Tratamento de erros e exceções
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Curso de Python | Orientação a Objetos
Exceções: Mesmo se a sua declaração ou expressão estiver sintaticamente correta, ela pode causar um erro quando é executada. 
Erros detectados durante a execução são chamados de exceções e não são incondicionalmente fatais.
Por exemplo: Isso resultará na seguinte exceção:
Existem muitos tipos de exceções, incluindo TypeError, NameError, ZeroDivisionError, ValueError, IndexError, KeyError 
etc. Muitas delas são autoexplicativas. Algumas podem ser manipuladas dentro do código usando blocos de tentativa/except 
(try/except) para prevenir que o programa pare completamente.
Tratamento de erros e exceções
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O try, except e finally são blocos de controle de exceção em Python que nos permitem lidar com erros (exceções) de maneira mais 
flexível. Eles funcionam da seguinte maneira:
try: Este é o bloco de código que será tentado (daí o nome "try"). Se ocorrer um erro neste bloco de código, a execução será passada 
para o bloco except.
except: Este bloco contém o código que será executado se ocorrer um erro no bloco try. Você pode especificar tipos específicos de 
erros para capturar e lidar, ou todos eles.
finally: Este é um bloco opcional que contém o código que será sempre executado, independentemente de ocorrer um erro no bloco 
try ou não. Isso é comumente usado para ações de limpeza, como fechar arquivos ou conexões de rede.
Aqui está um exemplo de como eles são usados:
Curso de Python | Orientação a Objetos
Tratamento de erros e exceções
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Aqui está um exemplo de como eles são usados:
O resultado será:
Curso de Python | Orientação a Objetos
Nesse código, tentamos dividir 1 
por 0, o que é impossível e 
causará uma ZeroDivisionError. 
Como isso está dentro de um 
bloco try, a exceção é capturada e 
o bloco except é executado. Em 
seguida, o bloco finally é 
executado.
Tratamento de erros e exceções
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Você pode usar vários blocos except para lidar com diferentes tipos de exceções. Além disso, existe a cláusula else, que é executada 
se o bloco try não lançar nenhuma exceção.
Lembre-se de que o tratamento de exceções é uma parte importante do design de um programa robusto e deve ser usado 
sabiamente para tratar as condições de erro de maneira adequada.
Aqui está um exemplo:
Curso de Python | Orientação a Objetos
Neste exemplo, o bloco try pede ao 
usuário para inserir um número inteiro. Se 
o usuário inserir algo que não seja um 
número inteiro, uma exceção ValueError.
Tratamento de erros e exceções
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Você pode criar um bloco except sem especificar o tipo de exceção, e ele vai capturar todas as exceções. Isso pode ser útil quando 
você quer escrever código que lida com todos os possíveis erros de maneira genérica.
Aqui está um exemplo:
No entanto, é importante notar que o uso de um except genérico sem especificar o tipo de exceção pode muitas vezes ser uma má 
prática, porque pode tornar mais difícil para você entender exatamente que tipo de erro ocorreu.
Curso de Python | Orientação a Objetos
Nesse caso, qualquer erro que ocorrer ao 
tentar executar o código dentro do bloco 
try vai fazer o programa imprimir "Ocorreu 
um erro!".
Tratamento de erros e exceções
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É geralmente melhor usar múltiplos blocos except para lidar especificamente com diferentes tipos de exceções. Você também pode 
capturar a exceção em uma variável para obter mais informações sobre ela:
Curso de Python | Orientação a Objetos
Neste exemplo, a exceção capturada é 
vinculada à variável ‘e’, e então podemos 
imprimir a string associada à exceção para 
obter mais detalhes sobre o que deu 
errado.
Pacotes e 
módulos
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O que são módulos?
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Curso de Python | Pacotes e Módulos
Um módulo em Python é simplesmente um arquivo que contém definições e instruções Python. O nome do módulo é o nome do 
arquivo sem a extensão .py.
Módulos são usados para organizar código Python relacionado em arquivos separados para fácil manutenção e reutilização de 
código. Além disso, eles permitem que você divida seu programa em vários arquivos para evitar que o código seja muito longo ou 
complexo.
Criando e Importando Módulos
Para criar um módulo, você simplesmente cria um novo arquivo .py e define funções, classes, variáveis ou qualquer outro código 
Python nele. Por exemplo, você poderia criar um módulo chamado mymodule.py:
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Curso de Python | Pacotes e Módulos
Depois de criar um módulo, você pode usar o comando import para importar o módulo em outro arquivo Python:
Módulos Builtin
Python vem com muitos módulos integrados que você pode usar em seus programas. Alguns dos mais usados incluem:
● math: Fornece funções matemáticas.
O que são módulos?
O que são módulos?
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● datetime: Fornece funções para manipular datas e horas.
● os: Fornece funções para interagir com o sistema operacional.
● sys: Fornece acesso a algumas variáveis e funções usadas ou mantidas pelo interpretador Python.
O que são módulos?
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● json: Fornece funções para trabalhar com dados JSON.
● random: Fornece funções para gerar números aleatórios.
Esses são apenas alguns exemplos dos 
muitos módulos integrados disponíveis em 
Python. Módulos são uma parte importante 
da programação Python, pois eles permitem 
que você reutilize o código e acesse 
funcionalidades adicionais que podem não 
estar disponíveis diretamente na linguagem 
Python.
O que são pacotes?
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Curso de Python | Pacotes e Módulos
Um pacote é basicamente uma maneira de organizar 
módulos Python relacionados em uma estrutura de diretórios.
Em termos simples, um pacote é um diretório que contém 
vários módulos Python (arquivos .py) e também um arquivo 
especial chamado __init__.py, que pode estar vazio mas 
indica que o diretório é um pacote Python. Isso permite que 
os módulos do pacote sejam importadoscomo um grupo em 
vez de individualmente.
Criando e Importando Pacotes
Por exemplo, suponha que você tenha os seguintes arquivos 
em um diretório chamado mypackage:
● mypackage/__init__.py (pode estar vazio)
● mypackage/mymodule1.py
● mypackage/mymodule2.py
Em mymodule1.py, você pode ter o seguinte 
código:
E em mymodule2.py, você pode ter isso:
O que são pacotes?
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● Agora, você pode importar e usar esses módulos em outro arquivo Python da seguinte maneira:
● Ou, você pode importar funções específicas diretamente:
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Pacotes com Vários Níveis
Pacotes também podem conter subpacotes, permitindo que você crie uma hierarquia de pacotes. Por exemplo, você 
poderia ter um subpacote subpackage dentro de mypackage:
● mypackage/__init__.py
● mypackage/mymodule1.py
● mypackage/mymodule2.py
● mypackage/subpackage/__init__.py
● mypackage/subpackage/mymodule3.py
Em seguida, você pode importar o mymodule3 assim:
O que são pacotes?
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Pacotes de Terceiros
Além dos módulos e pacotes padrão, Python também possui uma vasta gama de pacotes de terceiros que fornecem 
funcionalidades adicionais. Alguns exemplos incluem:
● numpy: Um pacote para computação científica com Python.
● pandas: Uma biblioteca de análise e manipulação de dados.
● requests: Uma biblioteca simples para fazer solicitações HTTP.
● Django: Um framework de alto nível para desenvolvimento web.
● Flask: Um microframework para desenvolvimento web.
● TensorFlow: Uma plataforma de machine learning de ponta a ponta.
Esses pacotes podem ser instalados usando o pip, o gerenciador de pacotes Python, e depois importados em seu programa 
da mesma maneira que os módulos e pacotes padrão.
O que são pacotes?
PIP
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Curso de Python | Pacotes e Módulos
PIP (Pip Installs Packages) é um gerenciador de pacotes para Python. Ele permite que você instale e gerencie pacotes de 
software escritos em Python que não estão incluídos na biblioteca padrão do Python.
Como funciona o PIP
O PIP conecta-se a um repositório online chamado Python Package Index (PyPI), onde busca e baixa os pacotes que você 
deseja instalar. Quando você executa um comando de instalação PIP, o PIP procura o pacote no PyPI, baixa-o e instala-o 
em sua máquina.
Como instalar pacotes com o PIP
Para instalar um pacote com o PIP, você usa o comando pip install, seguido pelo nome do pacote que deseja instalar. Por 
exemplo, se você quiser instalar o pacote requests (que é usado para fazer solicitações HTTP em Python), você usaria o 
seguinte comando:
Isso baixa e instala o pacote requests e todas as suas dependências.
PIP
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Como listar e remover pacotes com o PIP
Você pode usar o PIP para listar todos os pacotes que instalou com o seguinte comando:
E para remover um pacote, você usa o comando pip uninstall, seguido pelo nome do pacote:
Isso remove o pacote requests da sua máquina.
PIP
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Como listar e remover pacotes com o PIP
Você pode usar o PIP para listar todos os pacotes que instalou com o seguinte comando:
E para remover um pacote, você usa o comando pip uninstall, seguido pelo nome do pacote:
Isso remove o pacote requests da sua máquina.
PIP
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Arquivo de Requisitos
Um arquivo de requisitos é um arquivo de texto que contém uma lista de itens para serem instalados usando o pip install. 
Normalmente, este arquivo é chamado requirements.txt.
Aqui está um exemplo de um arquivo requirements.txt:
Você pode usar o comando pip install -r para instalar todos os pacotes listados em um arquivo de requisitos:
Em resumo, o PIP é uma ferramenta essencial para qualquer programador Python. Ele simplifica o processo de instalação e 
gerenciamento de pacotes de software Python, permitindo que você se concentre na escrita do código em vez de se preocupar com a 
instalação de dependências.
Manipulação 
de arquivos
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O que são arquivos?
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Curso de Python | Manipulação de arquivos
Um arquivo de computador é um recurso para registrar dados de forma discreta em um dispositivo de armazenamento de 
computador, como um disco rígido, SSD ou um dispositivo de armazenamento em rede.
Cada arquivo é uma sequência de bytes organizada em uma estrutura especificada pelo criador ou pelo programa que gerou o 
arquivo.
Essa sequência de bytes é interpretada de acordo com a estrutura do arquivo para representar informações como texto, imagens, 
áudio, vídeo, software ou uma mistura deles.
Um arquivo normalmente possui dois componentes principais: o conteúdo do arquivo e os metadados do arquivo.
Conteúdo do arquivo: Esta é a informação real ou os dados que o arquivo contém. Pode ser qualquer coisa, desde um 
documento de texto, uma imagem, um vídeo, até um programa de computador.
O conteúdo de um arquivo é organizado de acordo com um formato específico, dependendo do tipo de arquivo. Por exemplo, um 
arquivo .jpg contém uma imagem codificada no formato JPEG.
Metadados do arquivo: Estas são informações sobre o arquivo, mas não são parte do conteúdo do arquivo propriamente dito.
Os metadados podem incluir informações como o nome do arquivo, a data e a hora em que foi criado ou modificado pela última 
vez, seu tamanho e suas permissões de acesso.
O que são arquivos?
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Curso de Python | Manipulação de arquivos
Os arquivos são armazenados em sistemas de arquivos que organizam e gerenciam os arquivos em um dispositivo de 
armazenamento.
Em um sistema de arquivos, os arquivos são organizados em uma hierarquia de diretórios (também conhecidos como pastas), 
que são basicamente contêineres que podem conter arquivos e outros diretórios.
Para abrir um arquivo, um programa deve ser capaz de entender o formato do arquivo e interpretar corretamente seu conteúdo.
Por exemplo, um programa de processamento de texto, como o Microsoft Word ou o Google Docs, pode abrir arquivos de texto 
no formato .docx, enquanto um programa de edição de imagens, como o Adobe Photoshop ou o GIMP, pode abrir arquivos de 
imagem no formato .jpg ou .png.
A diferença entre um arquivo de texto e um arquivo binário está na forma como os dados são armazenados e interpretados. No 
entanto, é importante destacar que, no nível mais fundamental, todos os arquivos são compostos de dados binários. Vamos 
explorar essas diferenças:
Arquivo de Texto: Um arquivo de texto é composto por caracteres legíveis por humanos, como letras, números, espaços e 
símbolos de pontuação. Esses arquivos são codificados usando um conjunto de caracteres específico, como ASCII, UTF-8 ou 
ISO-8859-1. Cada caractere é representado por um valor numérico na codificação escolhida.
O que são arquivos?
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Curso de Python | Manipulação de arquivos
Ao ler um arquivo de texto, os programas interpretam esses valores numéricos como caracteres para exibição na tela. Os 
arquivos de texto podem ser abertos e lidos diretamente como sequências de caracteres compreensíveis.
Arquivo Binário: Um arquivo binário é uma representação direta dos dados em formato binário. Ele pode conter qualquer 
combinação de bits, incluindo sequências de 0s e 1s que não representam caracteres legíveis por humanos.
Os arquivos binários são frequentemente usados para armazenar informações complexas, como imagens, vídeos, áudio, 
executáveis de programas, entre outros.
Ao contrário dos arquivos de texto, os arquivos binários não são facilmente interpretados ou lidos diretamente como sequências 
de caracteres.
Embora exista essa distinção entre arquivos de texto e binários em termos de interpretação dos dados, é importante destacar 
que, na verdade, todos os arquivos são compostosde dados binários. Mesmo os arquivos de texto são armazenados como 
sequências de bits, com a codificação utilizada para representar os caracteres.
Como ler um arquivo?
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Curso de Python | Manipulação de arquivos
Para ler um arquivo de texto em Python, você pode usar a função open(), que retorna um objeto de arquivo. Depois disso, 
você pode chamar o método read() ou readlines() nesse objeto para ler o conteúdo do arquivo.
Aqui está um exemplo simples de como ler um arquivo de texto:
Como ler um arquivo?
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Curso de Python | Manipulação de arquivos
No código acima, 'meu_arquivo.txt' é o nome do arquivo que você quer abrir, e 'r' é o modo em que você quer abrir o 
arquivo. O modo 'r' significa que você quer abrir o arquivo para leitura.
O método read() lê todo o conteúdo do arquivo de uma só vez. Se o arquivo for muito grande, isso pode consumir muita 
memória. Uma alternativa é usar o método readlines(), que lê todas as linhas do arquivo e retorna uma lista de strings, 
onde cada string é uma linha do arquivo:
Como ler um arquivo?
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Curso de Python | Manipulação de arquivos
Uma prática recomendada ao trabalhar com arquivos é usar a declaração with para garantir que o arquivo seja fechado 
corretamente após o uso, mesmo que ocorra um erro durante a leitura do arquivo. Aqui está como você pode fazer isso:
Neste caso, o método close() é chamado automaticamente ao final do bloco with, então você não precisa chamar 
explicitamente file.close().
Como escrever e/ou criar um arquivo?
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Curso de Python | Manipulação de arquivos
Para escrever em um arquivo de texto em Python, você pode usar a função open() com o modo 'w' (escrever) ou 'a' 
(anexar).
O modo 'w' abre o arquivo para escrita e cria um novo arquivo se ele não existir, ou apaga o conteúdo do arquivo se ele já 
existir.
O modo 'a' abre o arquivo para escrita, mas em vez de apagar o conteúdo do arquivo existente, ele adiciona o novo 
conteúdo ao final do arquivo.
Aqui está um exemplo simples de como criar ou escrever em um arquivo de texto:
Como escrever e/ou criar um arquivo?
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Curso de Python | Manipulação de arquivos
No código acima, 'meu_arquivo.txt' é o nome do arquivo que você quer abrir, e 'w' é o modo em que você quer abrir o 
arquivo.
Se você quiser escrever várias linhas, você pode usar o método writelines():
Como escrever e/ou criar um arquivo?
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Curso de Python | Manipulação de arquivos
Para garantir que o arquivo seja fechado corretamente, é uma boa prática usar a declaração with, assim como na leitura de 
arquivos:
Neste caso, o método close() é chamado automaticamente ao final do bloco with, então você não precisa chamar 
explicitamente file.close().
Banco de 
dados em 
Python
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O que são Bancos de Dados?
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Curso de Python | Banco de dados em Python
Bancos de dados são coleções organizadas de dados, geralmente armazenados e acessados eletronicamente a partir de 
um sistema de computador.
Eles são concebidos para permitir a recuperação eficiente de informações específicas e são cruciais para a maioria das 
aplicações que manipulam grandes quantidades de dados.
No contexto da programação, os bancos de dados podem ser usados para armazenar tudo, desde listas de itens a 
informações pessoais de usuários, a grandes quantidades de dados científicos.
Eles são uma ferramenta essencial para aplicações que necessitam de persistência de dados, ou seja, a capacidade de 
armazenar e recuperar dados entre execuções do programa.
Os bancos de dados são gerenciados por um Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados (DBMS).
Existem muitos tipos diferentes de DBMS, mas os mais comuns são os bancos de dados relacionais, como MySQL, SQLite 
e PostgreSQL, e os bancos de dados NoSQL, como MongoDB e Apache Cassandra.
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Curso de Python | Banco de dados em Python
Os programadores interagem com bancos de dados usando uma linguagem de consulta de banco de dados, como SQL 
(Structured Query Language), que é usada para manipular e recuperar dados.
Muitas linguagens de programação também possuem bibliotecas ou frameworks que simplificam a interação com bancos de 
dados e proporcionam um nível mais alto de abstração.
Por exemplo, o ORM (Object-Relational Mapping) permite que os programadores interajam com bancos de dados em 
termos de objetos e classes em vez de tabelas e SQL.
Além disso, os bancos de dados são frequentemente usados em conjunto com servidores web para criar aplicações da web 
dinâmicas. A informação pode ser armazenada no banco de dados e então recuperada e exibida ao usuário sob demanda.
O que são Bancos de Dados?
Tipos de bancos de dados
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Curso de Python | Banco de dados em Python
Existem vários tipos de sistemas de gerenciamento de bancos de dados, cada um projetado para diferentes tipos de 
aplicativos e cenários de uso. Aqui estão alguns dos principais tipos de bancos de dados:
● Bancos de dados relacionais (RDBMS): Esses bancos de dados organizam os dados em tabelas, que são 
conectadas através de chaves primárias e estrangeiras. Os bancos de dados relacionais usam SQL (Structured 
Query Language) para manipular os dados. Exemplos incluem MySQL, PostgreSQL, Oracle Database e SQLite.
● Bancos de dados NoSQL: Este é um termo coletivo para bancos de dados que não aderem ao modelo relacional. 
Existem vários tipos de bancos de dados NoSQL, incluindo bancos de dados de documentos (MongoDB, CouchDB), 
bancos de dados de chave-valor (Redis, DynamoDB), bancos de dados de colunas (Cassandra, HBase) e bancos de 
dados de grafos (Neo4j, OrientDB).
● Bancos de dados orientados a objetos (OODBMS): Esses bancos de dados armazenam dados na forma de 
objetos, assim como são usados em programação orientada a objetos. Exemplos incluem db4o e ObjectDB.
● Bancos de dados de séries temporais (TSDB): Projetados para armazenar dados de séries temporais, como logs 
de eventos ou medidas de sensores ao longo do tempo. Exemplos incluem InfluxDB e OpenTSDB.
● Bancos de dados de grafos: Projetados para armazenar dados que são melhor representados como um grafo, 
onde os dados contêm muitas conexões entre eles. Exemplos incluem Neo4j e JanusGraph.
● Bancos de dados de armazém de dados (DW): Projetados para análise de negócios e relatórios. Eles costumam 
ter grandes quantidades de dados e são otimizados para leitura em vez de gravação. Exemplos incluem Google 
BigQuery, Amazon Redshift e Snowflake.
Tipos de bancos de dados
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Curso de Python | Banco de dados em Python
● Bancos de dados em memória (IMDB): Estes bancos de dados mantêm seus dados na memória principal do 
computador para obter tempos de resposta extremamente rápidos. Exemplos incluem Redis e MemSQL.
● Bancos de dados de novaSQL: Esses bancos de dados combinam elementos de bancos de dados SQL e NoSQL 
para permitir escalabilidade sem perder a consistência de transações. Exemplos incluem Google Spanner e 
CockroachDB.
Cada tipo de banco de dados tem suas próprias forças e fraquezas, e o tipo mais adequado para um determinado aplicativo 
dependerá das necessidades específicas desse aplicativo.
O que é o SQLite3?
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Curso de Python | Banco de dados em Python
SQLite é um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS) incorporado em uma biblioteca de 
programação.
Em contraste com muitos outros sistemas de banco de dados, o SQLite não é um serviço de sistema separado que é 
acessado por um cliente sobre a rede, mas sim um componente de biblioteca que é integrado diretamente na aplicação.
O SQLite armazena todo o banco de dados (definições, tabelas, índices e os dados em si) como um único arquivo padrão 
em um sistema de arquivos.
Ele implementa a maior parte do padrão SQL e possui muitos recursos adicionais, incluindo transações