Guias Python Guia da linguagem Python

Entenda os principais conceitos para iniciar seus estudos neste guia da linguagem Python.

Ana Paula de Andrade 3 de março de 2021

O que é Python

Criado por Guido Van Rossum em meados dos anos 90, o Python é uma linguagem de programação de alto nível, multiplataforma e open source, que ganhou destaque nos últimos anos por possuir uma ótima curva de aprendizagem, ser uma linguagem leve e ter se tornado uma das principais linguagens para o desenvolvimento de IA, Machine Learning e Big Data, áreas em grande crescimento nos últimos anos.

Python é uma linguagem de programação multiparadigma, ou seja, suporta diversos paradigmas de desenvolvimento, como, orientado a objetos, funcional, imperativo, entre outros. Desta forma, com o Python um mesmo programa pode ser feito utilizando diferentes paradigmas ou um único programa poderá ser desenvolvido utilizando mais de um paradigma.

Suas demais características, aplicações, vantagens e sintaxe podem ser vistas em nosso artigo “O que é Python”.

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Aprenda os principais conceitos do Python (uso de variáveis, estruturas condicionais e estruturas de decisão), como trabalhar com orientação à objetos (métodos, construtores, destrutores, classes, herança, polimorfismo e duck-typing), estruturas de dados (Listas, Filas, Pilhas, Árvores Binárias, Dicionários, Conjuntos, Tabelas de Espalhamento e Mapas), banco de dados relacionais (DB API e SQLAlchemy) e como criar aplicações desktop com o Kivy.
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Afinal, por que devo aprender Python?

O Python foi apontado pelo Stack Overflow como uma das principais linguagens de programação para o ano de 2019, principalmente por possuir uma grande demanda de trabalho, o que acarretou em diversas vagas de emprego em todo o mundo, e o manteve como uma ótima alternativa para o ano de 2020 e para este novo ano de 2021.

Dentre suas principais aplicações podemos citar Data Science, Machine Learning, Big Data, Desenvolvimento Web (Django e Flask) e muitas outras.

Tudo isso, sem dúvidas, a torna uma excelente escolha de linguagem como podemos ver em nosso artigo “Abordando os motivos para aprender Python“.

Como Instalar o Python e executar seu primeiro exemplo

Agora que já sabemos o que é o Python e suas principais características, estamos prontos para realizar a instalação e executar o nosso primeiro exemplo com a linguagem como podemos acompanhar em nosso artigo “Instalação do Python e nosso primeiro Olá Mundo

Principais IDEs para desenvolvimento

Para facilitar o desenvolvimento de programas com o Python, a melhor maneira é utilizando IDEs. São elas que proporcionam mecanismos que facilitam toda a escrita, testes e execução do nosso código.

IDE ou Integrated Development Environment (Ambiente de Desenvolvimento Integrado) é um software que auxilia no desenvolvimento de aplicações, muito utilizado por desenvolvedores, com o objetivo de facilitar diversos processos (ligados ao desenvolvimento), que combinam ferramentas comuns em uma única interface gráfica do usuário (GUI). Desta forma, como principais IDEs para desenvolvimento Python podemos citar:

Eclipse

O Eclipse é uma excelente IDE, muito utilizada no mercado. Seu uso facilita a criação de aplicações Python tanto para Desktop ou Web. O download do Eclipse poderá ser realizado em seu próprio site.

PyCharm

PyCharm conta com desenvolvimento multitecnologias, onde, além do Python, oferece suporte para CoffeeScript, TypeScript, Cython, JavaScript, SQL, HTML/CSS, linguagens de modelo, AngularJS, Node.js e muitas outras.

O download do PyCharm é feito em seu próprio site, onde é possível acompanhar todas as suas novidades, recursos, suporte e muito mais.

Jupyter Notebook

Criada em 2014, derivado do IPython, o Jupyter Notebook é baseada na estrutura servidor-cliente, que permite a manipulação de documentos. O Jupyter Notebook independe de linguagem e suporta diversos ambientes de execução, entre elas: Julia, R, Haskell, Ruby, e o próprio Python.

Para instalar o Jupyter Notebook basta acessar o seu site, onde você também encontrará toda a sua documentação, blog, novidades e muito mais.

Spyder

O Spyder é outra opção para desenvolvedores Python, muito utilizado principalmente por cientistas de dados, já que possui integração com as principais bibliotecas como NumPy, SciPy, Matplotlib e IPython.

O download do Spyder poderá ser feito em seu site, onde também é possível verificar seus plugins, componentes e muito mais.

Em nosso blog possuímos o artigo “Principais IDEs para desenvolvimento em Python” onde citamos as características de cada ferramenta, que poderá te auxiliar na escolha.

Conhecendo variáveis e constantes

O Python é uma das principais linguagens que possui tipagem dinâmica. A tipagem dinâmica é a característica que muitas linguagens de programação possuem por não exigirem que os tipos de dados sejam declarados, pois são capazes de realizar esta escolha dinamicamente. Desta forma, durante a execução do programa ou até mesmo durante a sua compilação, o tipo de uma variável poderá ser alterado.

Além disso, o Python possui como característica a tipagem forte, ou seja, a linguagem pode realizar conversões automaticamente entre todos os tipos suportados.

No Python os tipos suportados são:

  • Inteiro: Representado por toda e qualquer informação numérica que pertença ao conjunto de números inteiros relativos (números positivos, negativos ou o zero).
  • Float: Representado por números decimais, ou seja, números que possuem partes fracionadas.
  • String: É uma cadeia de caracteres que representam textos.
  • Booleano: Variáveis booleanas armazenam valores lógicos que podem ser verdadeiro ou falso.
  • Tipo complexo: armazenam dados com formato misto, ou seja, dados de diferentes tipos em uma mesma sentença.

Além disso, o Python possui características marcantes de regras de tipos e nomeação de variáveis, como podemos ver no artigo “Conhecendo variáveis e constantes no Python”.

Estruturas condicionais e estruturas de repetição em Python

Estruturas de condição são artifícios das linguagens de programação para determinar qual bloco de código será executado a partir de uma determinada condição. No Python, assim como em outras linguagens, podemos trabalhar com as seguintes estruturas de condição:

  • if: Visa verificar se determinada ação é verdadeira e executar o bloco de código contido em seu escopo;
  • if/else: Fará com que uma das ações sejam executadas, já que se a condição dentro do if não for verdadeira, será executado o código contido no else;
  • if/elif/else: Serve para verificar mais de uma condição no bloco de execução de um programa;
  • while: É uma estrutura de repetição que permite executar um determinado bloco de código enquanto uma condição for verdadeira;
  • for…in: O for executará um determinado bloco de código por um número definido de vezes. Esta estrutura é muito útil quando já sabemos a quantidade de vezes que precisamos executar determinado bloco de código.
  • for else e while else: O Python também permite adicionar o comando else depois de uma estrutura de repetição, seja ela um for ou um while. Este else serve para executar um determinado bloco de código imediatamente após a estrutura de repetição finalizar.

Aqui em nosso blog possuímos o artigo “Estruturas condicionais e de repetição no Python” onde exemplificamos cada uma das estruturas condicionais e de repetição para sua melhor visualização.

Orientação a objetos em Python

O paradigma de programação orientado a objetos é um dos principais paradigmas das linguagens de programação. Muito utilizado no mercado, entender como funciona e como implementar este paradigma é essencial para todo desenvolvedor de software.

No Python, este paradigma é amplamente utilizado e no artigo “Orientação a Objetos no Python” veremos como implementá-lo na linguagem.

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Aprenda nesta formação como desenvolver aplicações complexas utilizando o Django, principal framework para desenvolvimento web de todo o ecossistema Python. Para isso, você verá desde os conceitos mais básicos, até conceitos mais avançados.
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Principais Estruturas de Dados no Python

No Python, podemos utilizar diversos tipos de estruturas de dados. Estas estruturas resolvem um tipo de problema e podem ser úteis em diversas situações. As principais estruturas são as Listas, Sets, Dicionários e Tuplas.

  • Listas: Uma lista é a estrutura de dados mais básica do Python e armazena os dados em sequência, onde cada elemento possui sua posição na lista, denominada de índice;
  • Tupla: É uma estrutura bastante similar a uma lista, com apenas uma diferença: os elementos inseridos em uma tupla não podem ser alterados, diferente de uma lista onde podem ser alterados livremente;
  • Sets: São uma coleção de itens desordenada, parcialmente imutável e que não podem conter elementos duplicados. Por ser parcialmente imutável, os sets possuem permissão de adição e remoção de elementos;
  • Dicionários: São coleções de itens desordenados com uma diferença bem grande quando comparados às outras coleções (lists, sets, tuples, etc): um elemento dentro de um dicionário possui uma chave atrelada a ele, uma espécie de identificador.

Em nosso artigo “Principais estruturas de dados no Python” abordamos todos os conceitos listados acima e disponibilizamos exemplos para o melhor entendimento. Vale a pena a leitura.

Como instalar uma dependência com PIP e usar em seu projeto

O PIP é uma ferramenta para gerenciamento de pacotes de software escrito em Python. Todos os pacotes disponíveis para sua instalação podem ser encontrados no site do PIP.

Todo o processo de instalação de pacotes em projetos Python pode ser visto no artigo “Como instalar um pacote com PIP e utilizá-lo em seu projeto”.

Gerenciando pacotes em projetos Python com o PIP

Agora que já sabemos como instalar uma dependência com o PIP, precisamos entender como gerenciar várias dependências instaladas em nossa máquina.

Todo esse processo é visto em nosso artigo “Gerenciando pacotes em projetos Python com o PIP”.

Criando ambientes virtuais para projetos Python com o Virtualenv

É comum desenvolvermos mais de um projeto Python em nossa máquina e cada um desses projetos utilizem diferentes versões de um mesmo pacote.

Para manter as diferentes versões de um mesmo pacote instalados sem qualquer conflito em nossa máquina, precisamos criar ambientes virtuais para cada projeto e, assim, isolar os pacotes e suas versões. Para isso, utilizamos ambientes virtuais e todo processo de criação e gerenciamento podem ser vistos no artigo “Criando ambientes virtuais para projetos Python com o virtualenv”.

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    Ana Paula de Andrade

    Graduanda em Sistemas de Informação pelo Instituto Federal da Bahia. É responsável pelo atendimento ao cliente, gerenciamento de redes sociais e revisão de cursos, além da redação de artigos para o blog da TreinaWeb.

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