Aprenda os fundamentos da programação com Python em 10 metros

Instalando o Python:

Antes de começar a programar com Python, é necessário instalar a linguagem em seu computador. O Python pode ser baixado gratuitamente no site oficial (python.org) e está disponível para Windows, macOS e Linux. Siga as instruções de instalação adequadas ao seu sistema operacional.

Conceitos básicos de programação:

Antes de mergulhar no Python, é importante entender alguns conceitos básicos de programação. Isso inclui entender o que são variáveis, tipos de dados, estruturas de controle de fluxo (como loops e condicionais) e funções. Esses conceitos são fundamentais para qualquer linguagem de programação e serão a base para o aprendizado de Python.

Sintaxe do Python:

A sintaxe do Python é relativamente simples e legível, o que o torna uma ótima opção para iniciantes. Os comandos em Python são escritos em linhas separadas e não exigem o uso de ponto e vírgula no final de cada linha. Além disso, a indentação correta é fundamental para o correto funcionamento do código Python.

Tipos de dados e variáveis:

Python possui diversos tipos de dados, como números inteiros, números de ponto flutuante, strings, listas, tuplas, dicionários, entre outros. É importante entender como declarar e manipular variáveis em Python, bem como realizar operações básicas com os diferentes tipos de dados.

Estruturas de controle de fluxo:

As estruturas de controle de fluxo permitem que você controle o fluxo de execução do seu programa. Em Python, você pode utilizar condicionais (como if, elif e else) para executar diferentes blocos de código com base em determinadas condições. Além disso, loops (como for e while) permitem que você repita um bloco de código várias vezes.

Condicionais em Python:

As condicionais são uma das principais estruturas de controle do Python. Com elas, você pode executar diferentes blocos de código com base em condições específicas. Por exemplo, você pode utilizar o if para executar um bloco de código se uma determinada condição for verdadeira, ou utilizar o else para executar um bloco de código caso a condição seja falsa. Além disso, o elif permite testar condições adicionais.

Loops em Python:

Os loops são utilizados para repetir um bloco de código várias vezes. Em Python, existem duas principais estruturas de loop: o for e o while. O for é utilizado quando você sabe exatamente quantas vezes deseja repetir o código, enquanto o while é utilizado quando você deseja repetir o código enquanto uma determinada condição for verdadeira.

Listas e estruturas de dados:

As listas são uma estrutura de dados muito útil em Python. Elas permitem armazenar múltiplos valores em uma única variável, tornando mais fácil a manipulação e organização dos dados. Em Python, as listas são definidas utilizando colchetes e os elementos são separados por vírgulas.

Funções em Python:

As funções são blocos de código que podem ser reutilizados em diferentes partes do seu programa. Elas permitem que você divida o seu código em partes menores e mais organizadas, tornando-o mais fácil de entender e manter. Em Python, você pode criar suas próprias funções utilizando a palavra-chave def, seguida pelo nome da função e seus parâmetros.

Bibliotecas em Python:

Python possui uma enorme quantidade de bibliotecas, que são conjuntos de funções e ferramentas pré-definidas que podem ser utilizadas em seus programas. Algumas das bibliotecas mais populares do Python incluem o NumPy (para operações matemáticas), o Pandas (para manipulação de dados), o Matplotlib (para visualização de dados) e o TensorFlow (para aprendizado de máquina). Aprender a utilizar bibliotecas é essencial para expandir as funcionalidades dos seus programas.

Aprenda a criar funções e classes em Python em um espaço de apenas 10 metros

Criando funções:

As funções permitem que você agrupe um conjunto de instruções em um bloco de código reutilizável. Para criar uma função em Python, você utiliza a palavra-chave “def”, seguida pelo nome da função e seus parâmetros entre parênteses. Por exemplo, vamos criar uma função simples que recebe dois números e retorna a soma deles:

        
def soma(a, b):
    return a + b
        
    

Neste exemplo, criamos uma função chamada “soma” que recebe dois parâmetros “a” e “b”. A função retorna a soma dos dois números. Para utilizar essa função, basta chamá-la passando os valores desejados:

        
resultado = soma(2, 3)
print(resultado)  # Output: 5
        
    

Utilizando classes:

As classes são utilizadas para criar objetos que possuem características e comportamentos específicos. Em Python, você pode criar uma classe utilizando a palavra-chave “class”, seguida pelo nome da classe e um bloco de código indentado. Por exemplo, vamos criar uma classe chamada “Pessoa” que possui um atributo “nome” e um método “dizer_oi”:

        
class Pessoa:
    def __init__(self, nome):
        self.nome = nome

    def dizer_oi(self):
        print("Oi, meu nome é", self.nome)
        
    

Neste exemplo, criamos uma classe chamada “Pessoa” que possui um método especial chamado “__init__” (método construtor) que recebe o parâmetro “nome” e atribui o valor a um atributo da classe. Também criamos o método “dizer_oi” que imprime uma mensagem de saudação utilizando o nome da pessoa. Para criar um objeto dessa classe, basta instanciá-la e chamar seus métodos:

        
pessoa = Pessoa("João")
pessoa.dizer_oi()  # Output: Oi, meu nome é João
        
    

Reutilizando funções e classes:

A vantagem de criar funções e classes é poder reutilizá-las em diferentes partes do seu programa. Isso torna o seu código mais organizado, legível e fácil de manter. Por exemplo, imagine que você precisa realizar a soma de dois números em diferentes partes do seu programa. Em vez de repetir o código da soma em cada lugar, basta chamar a função “soma” que criamos anteriormente.

        
resultado1 = soma(2, 3)
resultado2 = soma(5, 7)
print(resultado1)  # Output: 5
print(resultado2)  # Output: 12
        
    

Da mesma forma, se você precisa criar várias instâncias de uma classe com características semelhantes, basta instanciar a classe quantas vezes forem necessárias.

        
pessoa1 = Pessoa("Maria")
pessoa2 = Pessoa("Pedro")
pessoa1.dizer_oi()  # Output: Oi, meu nome é Maria
pessoa2.dizer_oi()  # Output: Oi, meu nome é Pedro
        
    

Explore as bibliotecas mais populares do Python em uma rápida jornada de 10 metros

NumPy:

O NumPy é uma biblioteca fundamental para computação científica em Python. Ele fornece suporte para arrays multidimensionais e funções matemáticas de alto desempenho. Com o NumPy, é possível realizar operações matemáticas complexas de forma eficiente. Por exemplo, vamos criar um array utilizando o NumPy e calcular a média dos elementos:

        
import numpy as np

array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
media = np.mean(array)
print(media)  # Output: 3.0
        
    

Pandas:

O Pandas é uma biblioteca poderosa para análise de dados em Python. Ele oferece estruturas de dados flexíveis e eficientes, como o DataFrame, que permite manipular e analisar dados de forma simples e intuitiva. Por exemplo, vamos carregar um arquivo CSV utilizando o Pandas e exibir as primeiras linhas do DataFrame:

        
import pandas as pd

dataframe = pd.read_csv("dados.csv")
print(dataframe.head())
        
    

Matplotlib:

O Matplotlib é uma biblioteca de visualização de dados em Python. Com ele, é possível criar gráficos e visualizações de forma simples e personalizada. Por exemplo, vamos plotar um gráfico de barras utilizando o Matplotlib:

        
import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 20, 15, 25, 30]

plt.bar(x, y)
plt.show()
        
    

TensorFlow:

O TensorFlow é uma biblioteca de aprendizado de máquina em Python. Ele permite criar e treinar modelos de aprendizado de máquina, como redes neurais, de forma eficiente. Com o TensorFlow, é possível resolver problemas complexos de processamento de dados e reconhecimento de padrões. Por exemplo, vamos criar um modelo simples de rede neural utilizando o TensorFlow:

        
import tensorflow as tf

modelo = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(10, input_shape=(784,), activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

modelo.compile(optimizer='adam',
             loss='sparse_categorical_crossentropy',
             metrics=['accuracy'])

modelo.fit(x_treino, y_treino, epochs=10)
        
    

Essas são apenas algumas das bibliotecas mais populares do Python, mas existem muitas outras disponíveis para diferentes áreas e necessidades. Aprender a utilizar bibliotecas é essencial para expandir as funcionalidades dos seus programas e torná-los mais eficientes. Explore cada uma delas, pratique e descubra como elas podem ajudar você em seus projetos. Boa jornada!

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