Roadmap Python Avançado

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1. Fundamentos Avançados de Python 
Antes de avançar para áreas mais específicas, garanta um domínio sólido da linguagem. 
O que estudar: 
• Compreensão profunda de iteradores, geradores e decorators 
• Manipulação eficiente de collections e itertools 
• Entendimento avançado de asyncio e programação assíncrona 
• Tipagem estática com mypy 
• Gerenciamento de memória e garbage collection 
• Design Patterns em Python 
Recursos: 
• Livro: Fluent Python - Luciano Ramalho 
• Curso: Python Core Advanced - Pluralsight 
• Documentação: Docs oficiais do Python 
 
2. Arquitetura e Boas Práticas 
Aqui, você se aprofunda em engenharia de software com Python. 
O que estudar: 
• SOLID e Clean Code em Python 
• Arquitetura hexagonal e Domain-Driven Design (DDD) 
• Testes avançados com pytest e mocks 
• Estruturas e padrões de projetos utilizados em software escalável 
• Design de APIs RESTful e GraphQL 
• ORM avançado (SQLAlchemy, Pydantic) 
Recursos: 
• Livro: Architecture Patterns with Python - Harry J.W. Percival, Bob Gregory 
• Curso: Software Architecture for Developers - Udemy 
• Blog: Real Python - Arquitetura e Boas Práticas 
 
3. Backend Avançado e Performance 
Melhore sua eficiência em desenvolvimento de APIs e aplicações de alto desempenho. 
O que estudar: 
https://docs.python.org/3/
https://realpython.com/
• FastAPI e otimização de APIs 
• WebSockets e comunicação assíncrona 
• Caching e otimização com Redis 
• Performance profiling (cProfile, line_profiler, memory_profiler) 
• Uso de Cython e compilação JIT (Numba) 
Recursos: 
• Livro: High Performance Python - Ian Ozsvald, Micha Gorelick 
• Curso: Scalability & Performance Optimization - Udemy 
• Vídeo: Talks da PyCon sobre performance 
 
4. Automação, Scripting e DevOps 
Torne-se um especialista na automação de tarefas e integração com infraestrutura. 
O que estudar: 
• Automação com fabric, invoke, pyexpect 
• Gerenciamento de servidores com Ansible + Python 
• CI/CD com GitHub Actions e Jenkins 
• Infraestrutura como código (Terraform, Docker, Kubernetes) 
Recursos: 
• Livro: Automate the Boring Stuff with Python - Al Sweigart 
• Curso: Infrastructure Automation with Python - Pluralsight 
• Vídeo: Python para DevOps 
 
5. Data Science, Machine Learning e Big Data 
Mesmo que não seja sua especialidade principal, conhecer essas áreas abre portas. 
O que estudar: 
• Manipulação avançada de dados com pandas 
• Visualização com matplotlib, seaborn e plotly 
• Modelos de Machine Learning com scikit-learn e TensorFlow 
• Processamento de Big Data com Spark e Dask 
Recursos: 
• Livro: Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow 
- Aurélien Géron 
https://www.youtube.com/c/PyCon
https://www.youtube.com/watch?v=8Ww2QBPrHnA
• Curso: Data Science com Python - DataCamp 
• Vídeo: FastAI Machine Learning Course 
 
6. Contribuição Open Source e Comunidade 
Participar de projetos Open Source e da comunidade Python ajudará no seu 
reconhecimento como especialista. 
O que fazer: 
• Contribuir para projetos Python no GitHub 
• Participar de meetups e conferências (PyCon, Python Brasil) 
• Escrever artigos técnicos e compartilhar conhecimento 
Recursos: 
• Plataformas: GitHub, Dev.to 
• Conferências: PyCon Talks 
• Comunidades: r/Python, Python Discord 
 
7. Python para Hardware e Aplicações Específicas 
Amplie suas possibilidades explorando aplicações inusitadas. 
O que estudar: 
• Desenvolvimento com MicroPython e Raspberry Pi 
• Aplicações em segurança cibernética (scapy, pwntools) 
• Desenvolvimento de jogos com Pygame 
• Construção de GUIs com PyQt e Tkinter 
Recursos: 
• Livro: Python Crash Course - Eric Matthes 
• Curso: MicroPython and IoT - Udemy 
• Projeto: Hacking com Python 
https://course.fast.ai/
https://github.com/trending/python
https://dev.to/
https://www.youtube.com/c/PyCon
https://www.reddit.com/r/python/
https://pythondiscord.com/