Categoria: Python

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.

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Multiprocessing

Nesta aula, exploramos o módulo multiprocessing do Python, aprendendo quando utilizá-lo (tarefas CPU-bound), como criar e gerenciar processos com Process e Pool, como realizar comunicação entre processos e comparando com threading para escolher a abordagem correta.

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Threading

Esta aula explora o módulo threading do Python, ensinando como criar e gerenciar threads, quando usá-las (especialmente para tarefas I/O-bound), como usar locks para evitar condições de corrida e as limitações impostas pelo GIL (Global Interpreter Lock).

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asyncio na prática

Nesta aula, você aprenderá a usar asyncio na prática em Python, cobrindo tarefas assíncronas com create_task, agregação de corrotinas com gather, controle de tempo com timeouts e operações de I/O assíncrono. O conteúdo inclui exemplos práticos, boas práticas e exercícios com respostas.

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Introdução a testes

Nesta aula, você aprenderá a importância de testar código em Python, as diferenças entre unittest e pytest, como escrever seu primeiro teste e a estrutura recomendada para organizar testes. O objetivo é capacitar você a criar testes simples e eficazes para seus projetos.

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pytest na prática

Nesta aula, você vai aprender a usar o pytest na prática, cobrindo asserções, fixtures, parametrização e organização de testes. Vamos explorar desde a sintaxe básica de asserções até boas práticas de estruturação de projetos, com exemplos prontos para aplicar no seu dia a dia.

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concurrent.futures

Nesta aula, você aprenderá a usar o módulo concurrent.futures do Python para executar tarefas em paralelo com ThreadPoolExecutor e ProcessPoolExecutor, entender o conceito de Futures e aplicar padrões comuns de concorrência para melhorar o desempenho de seus programas.

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Mocks

Nesta aula, você aprenderá a usar mocks em Python para isolar testes de unidades, controlando dependências externas. Exploraremos o módulo unittest.mock, a função patch, e como aplicar mocks em cenários reais, além de boas práticas para escrever testes eficazes.

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Debugging

Nesta aula, vamos explorar técnicas e ferramentas essenciais para depurar código Python, desde o uso do depurador interativo pdb até a função breakpoint() e boas práticas de logging. Você aprenderá a identificar e corrigir erros de forma eficiente, substituindo o uso indiscriminado de print por abordagens mais profissionais.

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Linting e formatação

Esta aula aborda ferramentas essenciais de linting e formatação para Python: flake8, ruff, black e isort. Você aprenderá a configurá-las, integrá-las ao seu editor e ao fluxo de desenvolvimento, garantindo código limpo, consistente e de alta qualidade.

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Type checking

Nesta aula, exploramos o conceito de type checking em Python, com foco na ferramenta mypy, tipos graduais, generics e os benefícios da verificação estática de tipos. Você aprenderá como adicionar anotações de tipo ao seu código, usar mypy para detectar erros antes da execução e aproveitar generics para criar código mais flexível e seguro.

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