Python tem sintaxe limpa e curva de aprendizado suave, o que a tornou a porta de entrada mais comum para quem começa a programar. Sua força real está no ecossistema: automação de tarefas repetitivas, análise de dados, web com Django e Flask, e praticamente todo o campo de ciência de dados e aprendizado de máquina. A documentação oficial está em docs.python.org.
Nesta aula, exploramos os diferentes tipos de argumentos em funções Python: posicionais, nomeados, valores padrão, *args, **kwargs e argumentos keyword-only. Compreender essas variações é essencial para criar funções flexíveis e legíveis.
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Nesta aula avançada sobre decorators em Python, exploramos o uso de functools.wraps para preservar metadados, decorators de classe, empilhamento de decorators e exemplos reais como logging, timing e autenticação. O conteúdo inclui explicações detalhadas, exemplos práticos de código e exercícios com respostas.
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Esta aula explica o conceito de funções lambda em Python, uma forma concisa de criar funções anônimas. Abordamos a sintaxe, quando utilizá-las e exemplos práticos com map, filter e sorted, além de suas limitações.
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Nesta aula, exploramos decorators em Python: o que são, como usar a sintaxe @, como criar decorators com argumentos e casos de uso práticos. A aula inclui exemplos detalhados, exercícios com respostas e referências para aprofundamento.
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Esta aula explica a diferença entre atributos de classe e de instância em Python, mostrando como declarar cada um, o comportamento de variáveis mutáveis compartilhadas e as armadilhas comuns. Inclui exemplos práticos e exercícios para fixação.
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Esta aula cobre type hints em Python, incluindo anotações de tipo, o módulo typing com List, Dict e Optional, os benefícios de usá-los e uma visão geral do mypy para verificação estática de tipos.
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Esta aula aborda o uso de properties em Python, incluindo a criação de getters, setters e atributos computados com o decorador @property. Serão apresentados exemplos práticos de validação de dados e boas práticas para encapsulamento.
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Nesta aula, exploramos os três tipos de métodos em Python: métodos de instância, métodos de classe (@classmethod) e métodos estáticos (@staticmethod). Aprendemos suas diferenças, quando usar cada um e como implementá-los com exemplos práticos.
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Esta aula explora os métodos mágicos (dunder) em Python, que permitem personalizar o comportamento de objetos para operações como representação, comparação, tamanho e sobrecarga de operadores. Serão abordados __str__, __repr__, __eq__, __hash__, __len__ e operadores aritméticos, com exemplos práticos e exercícios.
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Esta aula explica classes abstratas em Python usando o módulo ABC, cobrindo a definição de métodos abstratos, a criação de interfaces e uma visão geral dos protocolos (PEP 544). São apresentados exemplos práticos e boas práticas para design orientado a objetos.
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