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, você aprenderá a trabalhar com JSON em Python, utilizando os módulos json e suas principais funções como json.load e json.dumps. Exploraremos a serialização de objetos Python, incluindo objetos customizados, e como tratar erros comuns durante o parsing e a serialização de dados JSON.
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Esta aula aborda a manipulação de arquivos em Python, cobrindo a função open e seus modos, o uso do context manager with, as operações de leitura e escrita, e a importância do encoding. Ao final, você terá uma base sólida para lidar com arquivos de forma eficiente e segura.
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Esta aula ensina como manipular arquivos CSV em Python usando o módulo csv, cobrindo leitura, escrita, DictReader/DictWriter e cuidados importantes. Inclui exemplos práticos, boas práticas e exercícios com respostas.
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Esta aula explora a biblioteca pathlib do Python, focando na classe Path, operações comuns e boas práticas, além de comparar com os.path. Você aprenderá a manipular caminhos de arquivos de forma moderna, portátil e orientada a objetos.
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Nesta aula, você aprenderá sobre geradores em Python, uma ferramenta poderosa para criar sequências de dados de forma eficiente. Exploraremos o uso da palavra-chave yield, a criação de generator functions, a economia de memória que eles proporcionam e como construir pipelines de processamento de dados. Ao final, você terá exercícios práticos para consolidar o conhecimento.
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Nesta aula, exploramos os fundamentos da programação funcional em Python, incluindo funções de alta ordem como map, filter e reduce, o módulo functools, imutabilidade e funções puras. A aula oferece exemplos práticos, boas práticas e exercícios para consolidar o aprendizado.
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A aula 58 explora o módulo itertools do Python, apresentando funções como count, cycle, chain, combinations, permutations e groupby. Com exemplos práticos e exercícios, o aluno aprenderá a criar iteradores eficientes e a resolver problemas de programação de forma elegante.
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Esta aula explora geradores Python em nível avançado, cobrindo yield from, generator expressions, coroutines clássicas e casos de uso práticos, com exemplos detalhados e exercícios para fixação.
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Nesta aula, exploramos o módulo functools da biblioteca padrão do Python, aprendendo a usar lru_cache para memoização, partial para fixar argumentos, reduce para redução de iteráveis e wraps para preservar metadados de funções decoradas. Ao final, você será capaz de aplicar essas ferramentas para escrever código mais eficiente e elegante.
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Nesta aula, exploramos o GIL (Global Interpreter Lock) do Python, entendendo o que é, suas implicações para concorrência e desempenho, quando ele realmente importa e uma visão geral de como contorná-lo. O objetivo é fornecer uma base sólida para decisões de design em aplicações multithreaded.
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