O que é Python e para que serve?
O Python é uma linguagem de programação de uso geral utilizada em aplicações da web, desenvolvimento de software, ciência de dados e Machine Learning (ML).
Em geral, uma linguagem de programação é responsável por fazer a comunicação entre computadores e seres humanos e permite a criação de programas para controle físico e lógico de uma máquina, a partir de instruções, símbolos, palavras-chave, entre outros elementos.
Além disso, Python também pode ser usada para automação de tarefas, construção de sites e até mesmo testes de softwares.
Aliás, o software Python pode ser baixado gratuitamente e é considerado de fácil integração, além de ter um desenvolvimento ágil.
Qual é a função do Python?
Basicamente, uma função, em Python, é uma sequência de comandos que executa uma determinada tarefa que tem um nome.
A finalidade é definir um bloco de código reutilizável que pode ser executado várias vezes em um programa. É uma estrutura que agrupa partes do código e cria situações modulares para problemas complexos.
Essas funções cumprem objetivos definidos pelo usuário ou pela linguagem. Eles recebem como parâmetros dados de entrada chamados argumentos, indicados pelo usuário ou automaticamente, sendo processados e retornando dados de saída.
As funções do Python servem para:
- dividir o código em partes mais simples, a fim de depurar e programar mais facilmente;
- reutilizar o código, evitando assim repetições desnecessárias em um programa.
O que define um código Python?
Um código Python é definido por itens como sintaxe, indentação — que delimita blocos de código na linguagem —, tipos de dados, entre outros itens que indicamos a seguir.
Sintaxe
A sintaxe do Python é simples, próxima da linguagem utilizada pelas pessoas no dia a dia, sendo considerada uma linguagem de alto nível.
Indentação
Trata-se da utilização de espaços ou tabulações para definir blocos de código em Python. Essa técnica facilita a leitura e a compreensão do código, além de torná-lo mais legível e organizado.
Tipos de dados
O Python é composto pelos seguintes dados padrão:
Inteiro (int)
Tipo de dado usado para número que pode ser escrito sem um componente decimal, pode ser positivo ou negativo.
Ponto Flutuante ou Decimal (float)
Um dado usado para números decimais, ou seja, que podem ser representados por uma fração.
Complexo
Tipo de dado usado para representar números complexos, usados mais em cálculos geométricos e científicos.
String (str)
Tipo de dado que é um conjunto de caracteres utilizados para representar palavras, frases ou textos.
Boolean (bool)
Dado lógico que pode representar apenas dois valores: falso ou verdadeiro (False ou True). Podem ser considerados como 0 ou 1, conforme a lógica computacional.
Listas (list)
As listas em Python agrupam um conjunto de elementos variados, nelas podem estar contidos: inteiros, floats, strings e até outras listas e outros tipos.
Para definir uma lista, utilizamos colchetes para delimitar a lista e vírgulas para separar os elementos.
Tuplas (tuple)
As tuplas possuem semelhança com as listas, embora sua forma de definição seja diferente, pois utilizam parênteses ao invés de colchetes. Além disso, as tuplas são imutáveis.
Dicionários (dict)
Usados para agrupar elementos por meio de sua estrutura de chave e valor.
Variáveis
Em linhas gerais, uma variável é um nome que faz referência a um valor.
Uma variável funciona da mesma forma que em outras linguagens de programação. Ou seja, elas são utilizadas para armazenar informações e manipulá-las com mais facilidade enquanto se escreve o código desejado.
Para atribuir valor a uma variável, usa-se o comando de atribuição (sinal de igualdade “=”), com o nome à esquerda do sinal, e o valor que deseja se armazenar à direita dela. Sendo assim, uma nova variável é criada. Mais adiante, alguns exemplos de variáveis.
Vale ressaltar que não é preciso fazer uma declaração explícita das variáveis no momento que se declara uma variável no Python, pois isso é definido pelo valor que ela irá armazenar.
Operadores
Os operadores são usados na construção de expressões lógicas, aritméticas, associativas, atribuição de valores a variáveis e comparação entre eles.
Estruturas de controle
As estruturas servem para decidir quais blocos de código serão executados. Por exemplo:
Se estiver nublado:
Levarei guarda-chuva
Senão:
Não levarei
Funções
Basicamente, há dois tipos de funções em Python, a saber:
- Nativas: opções disponíveis já integradas em Python;
- Personalizadas: criadas pelo usuário. É preciso definir as funções que atendam às suas necessidades, no momento da utilização.
Classes e objetos
Basicamente, as classes podem ser definidas como modelos para a criação de objetos. Elas contêm atributos (variáveis) e métodos (funções) que definem o comportamento criado a partir da classe. A criação de uma classe significa que está se criando um tipo de dado personalizado e reutilizável no código.
Assim que definida a classe, é possível criar objetos a partir dela, chamados de instância da classe.
As classes são um meio de organização de dados e funcionalidades juntos. Criar uma nova classe cria um novo tipo de objeto, permitindo que novas “instâncias” desse tipo sejam produzidas.
Os objetos, por sua vez, têm individualidade e vários nomes (em diferentes escopos) e podem ser vinculados a um mesmo objeto.
Módulos e pacotes
Um módulo é um arquivo com instruções e definições Python. O nome do arquivo é o nome do módulo acrescido do sufixo .py. Também pode conter tanto instruções executáveis quanto definições de funções e classes.
Os pacotes são uma forma de estruturar o “espaço de nomes” dos módulos Python, usando “nomes de módulo com pontos”. Por exemplo: o nome do módulo A.B designa um submódulo chamado B, em um pacote chamado A.
Da mesma forma que o uso de módulos evita que os autores de módulos diferentes tenham que se preocupar com variáveis globais, o uso de nomes de módulos com pontos também evita que os autores de pacotes com muitos módulos preocupem-se com os módulos uns dos outros.
Bibliotecas
Python é uma linguagem que conta com várias bibliotecas (códigos prontos que operam funcionalidades específicas) e frameworks (conjunto de ferramentas e recursos que ajudam desenvolvedores a criar um projeto do zero) que facilitam uma construção robusta e eficiente para auxiliar no desenvolvimento de aplicações web e APIs no código.
Apresentamos a seguir algumas opções, centradas em desenvolvimento web e API. No entanto, é válido ressaltar que a biblioteca Python está em constante crescimento e existem, literalmente, milhares de bibliotecas Python em todo o mundo, o que faz impossível listar todas em um só texto. Outro ponto é que elas servem para outras funções, como inteligência artificial e ciência de dados.
Django
É um framework ou conjunto de bibliotecas completo e robusto que oferece vários recursos e funcionalidades especiais para o desenvolvimento web.
Requests
É uma biblioteca simples para a realização de requisições HTTP em Python. Facilita a comunicação com APIs e serviços web, quando informações precisam ser requisitadas ou enviadas para um site.
Flask
Assim como o Django, trata-se de um conjunto de bibliotecas. É leve e flexível, ideal para a construção de aplicações web simples e APIs. Permite mais liberdade e flexibilidade na hora de desenvolver uma aplicação.
FastAPI
Considerado ideal para o desenvolvimento de APIs web que utilizam tipagem estática em Python, traz uma experiência mais produtiva e segura no processo de desenvolvimento. Ademais, oferece suporte para a geração automática de documentação interativa e validação de dados.
Exemplos de códigos Python
A seguir, trazemos alguns exemplos de códigos Python que podem ajudá-lo durante o seu processo de aprendizado.
Antes de mais nada, o uso do símbolo < > significa que essa parte da sintaxe será substituída por determinado elemento a ser descrito a seguir. Isto é, <var> significa que isso será substituído por uma variável enquanto se escreve o código.
Lembrando, a variável é a base de qualquer tipo de programação, que é um nome ou lugar na memória para que se receba um valor.
Em Python, usa-se esta sintaxe para criar uma variável e lhe atribuir um valor:
<nome_da_variavel> = <valor>
Exemplo:
idade = 38
nome = ‘Bruna’
cor = “Azul”
notas = [67, 100, 87, 56]
Além da declaração de variáveis, temos a sintaxe básica, leitura e indentação.
Como já dissemos, a indentação utiliza espaços ou tabulações para definir blocos de código em Python, a fim de deixar o código mais legível. Mas não é somente para isso. Em Python, a indentação também indica blocos de código, por exemplo:
vida = 100
if vida > 0:
print(“Você está vivo”)
A seguir, algumas regras de indentação:
- use dois pontos : para indicar um bloco e pressione [Enter];
- todas as linhas em um bloco devem usar a mesma indentação, seja com espaços ou [tab];
- Python recomenda quatro espaços como indentação para tornar o código mais legível. Não misture espaço e [tab] ao mesmo tempo.
Python também permite que sejam feitos comentários, a fim de se ler os códigos de outros programadores. Eles começam com #, por exemplo:
# Este é um comentário
print(“Códigos comentados são muito mais fáceis de serem compreendidos”)
Outro formato que Python suporta são as docstrings, basicamente, comentários que podem se estender por mais linhas. Exemplo:
“””
Este é um comentário
que abrange várias
linhas do programa
“””
print(“Procure sempre comentar o seu código”)
As instruções em Python terminam geralmente com uma nova linha. Porém, é possível usar o caractere de comunicação de linha ( \ ), de modo a indicar que a mesma deve continuar. Um exemplo a seguir:
total = 3 + \
5 + \
7
print(total) # 15
O ponto e vírgula (;) permite várias instruções em uma única linha, pois nenhuma instrução inicia um novo bloco de código. Segue uma pequena mostra que ilustra esta ideia.
x, y = 9, 3; z = x * y; print(f'{x} x {y} = {z}’)
# 9 x 3 = 27
(exemplos de códigos retirados dos sites Free Code Camp e Python Iluminado)
Qual a diferença entre Python e outras linguagens?
O grande diferencial do Python é que ele está mais próximo da linguagem humana do que outras linguagens de programação. Mas não para por aí, como destacamos a seguir:
Sintaxe
A sintaxe da linguagem de programação Python é considerada mais legível quando comparada a outras linguagens, como C++ e Java.
Mais uma vez citamos a indentação para definir blocos de código, o que torna os programas mais organizados e fáceis de entender, já que outras linguagens utilizam chaves ou parênteses para delimitar blocos de código.
Velocidade
Por ser uma linguagem interpretada, os programas em Python são executados mais lentamente em relação a programas escritos em linguagens compiladas, como C++.
Porém, essa diferença de velocidade pode não ser perceptível em muitos casos. Ademais, existem diversas bibliotecas de otimização que podem melhorar a velocidade de execução do Python.
Tipagem
Python é uma linguagem dinâmica, ou seja, não necessita que suas variáveis sejam declaradas com um tipo específico, o que traz flexibilidade e facilidade de uso sobretudo para iniciantes, pois não é preciso se preocupar com a definição de tipos de variáveis antes de usá-las.
Por outro lado, linguagens como Java ou C++ são de tipagem estática, o que exige que as variáveis sejam declaradas com um tipo específico.
Ecossistema e comunidade
Python possui um ecossistema robusto de bibliotecas e frameworks que facilitam o desenvolvimento de diversas aplicações. A comunidade Python é ativa e desenvolve continuamente novas ferramentas, recursos e pacotes. Isso quer dizer que quem trabalhar com esta linguagem terá ampla variedade de recursos e suporte disponíveis.
Além disso, esta é uma linguagem de programação simples, versátil e com alta demanda no mercado de trabalho, revelando-se como uma escolha inteligente para iniciantes e/ou profissionais que desejam se inserir no mundo da programação.
Onde é aplicado Python?
Python é aplicado em diversas áreas como inteligência artificial, desenvolvimento web e de aplicativos e automação como explicamos a seguir.
Data science
Basicamente, é a prática de extrair informação e insights por meio de dados. O data science inclui o Machine Learning, visualização e análise de dados.
Machine Learning
Machine Learning (ML), tradução simples para linguagem de máquina, é uma aplicação da inteligência artificial (IA) e permite que computadores aprendam a se programar. Alguns exemplos deste ramo da IA incluem:
- sistemas recomendadores: alguns exemplos são quando YouTube e Netflix fazem recomendações ao usuário baseadas no histórico do mesmo;
- sistemas de reconhecimento de imagem: são aqueles que reconhecem se uma imagem é um cachorro ou gato, por exemplo.
O Python é considerado útil para ML, pois aquele é usado para fins científicos e numéricos, enquanto este é usado basicamente para computação numérica.
Inclusive, com a introdução do Tensorflow, plataforma de Machine Learning do Google, Python tornou-se a linguagem padrão para aplicações ML.
Outro ponto a se destacar é que a linguagem Python conta com um Scikit-learn, um pacote de ML que irá facilitar o aprendizado do Machine Learning.
Visualização de dados
Este é um meio popular, afinal grandes quantidades de dados são expostas de forma dinâmica. Neste sentido, Python é uma ferramenta eficaz, já que oferece diversas opções que facilitam a visualização de dados.
Algumas bibliotecas de visualização de dados de Python, como Seaborn e Matplotlib, tornam o processo de visualização mais fácil. Com algumas linhas de programação, é possível construir gráficos em barra, mapas de calor ou distribuição de dados.
Com a ajuda delas, é possível gerar gráficos de diversos tipos, além de painéis, há mais detalhes sobre o uso do Python para a visualização de dados aqui.
Desenvolvimento web
O desenvolvimento web é utilizado para criar websites e aplicativos web-based. Em um website, existem duas partes: Client-side, no qual o código roda no browser do computador do usuário, e Server-side, em que o código roda no servidor da web.
A Python é uma linguagem da Server-side, em que o código roda no servidor e é responsável por processar a lógica dos inputs dos usuários, interagindo com base de dados e outros servidores, etc.
Desenvolvedores Python podem usar frameworks da própria web para construir aplicações dinâmicas da web. Um dos motivos é que os frameworks reduzem bastante o tempo de desenvolvimento por meio da automação de tarefas da web comuns.
A linguagem conta com dois principais frameworks servers-side, os já citados Django e Flask. Além disso, Python conta com módulos nela mesma, na qual ajudam a lidar com JSON, sockets, http-requests, entre outros, a fim de tornar o processo de desenvolvimento web mais fácil.
Desenvolvimento de aplicativos
A linguagem Python é considerada ótima para protótipos, além de sua robustez, escalabilidade e velocidade e versatilidade, que a faz ser ótima para projetos de escala empresarial.
Python também vem com API de banco de dados, o que permite fácil conexão com bases de dados conhecidas como MySQL, Oracle, PostgreSQL, MS SQL Server, entre outras.
O “interfacing” do Python também permite que desenvolvedores tragam funcionalidades de outras linguagens (como C++ e Java) em uma aplicação do Python.
Além disso, conta com PyPi, uma enorme coleção de pacotes que podem ser usados para implementar rapidamente funcionalidades que se precisem para um projeto.
Automação de scripts
O scripting deve ser o caso em que o Python é mais utilizado. Scripting significa a criação de pequenos programas que executam determinadas tarefas. Python é a linguagem ideal para isso, pois ela foi feita para ser fácil e rápida de programar.
Um exemplo de script é um Web Scraping — script de analisar um website e extrair informações. Bibliotecas como o Selenium e o Beautiful Soup facilitam a análise de uma página da web e a obtenção de informações relevantes, que podem ser armazenadas em um arquivo CSV, que pode ser usado depois em um algoritmo de Machine Learning para fazer predições que você, programador, está à procura.
Finanças
Tecnologia de finanças (fintech) é uma tecnologia que automatiza e melhora a entrega do uso de serviços de finanças de portais de bancos online para aplicativos blockchain.
Módulos de Python como Pyalgotrade (algoritmo para troca), scipy (para computação científica) e Quantecom.py (para economia quantitativa) providenciam blocos de construção sólidos para o desenvolvimento de aplicações fintech.
Além disso, Python também é considerado ideal para aplicações fintech por conta do Machine Learning, das bibliotecas de Data Science e de suas capacidades. O ML pode ser instrumento para detectar fraudes automaticamente a partir do histórico de pagamento, por exemplo.
A linguagem Python também é aplicada em outras áreas, como as listadas a seguir:
- desenvolvimento de jogos;
- networking;
- energia;
- saúde;
- varejo.
No site oficial do Python, há mais campos de aplicações desta linguagem.
O que é possível fazer com a linguagem Python?
Como já explicamos acima, a linguagem Python possui múltiplas funções e utilidades. Ela facilita que desenvolvedores e programadores:
- façam análise de grandes volumes de dados;
- façam limpeza de dados;
- construam modelos preditivos por bibliotecas já citadas, como Scikit e Tensorflow;
- realizem aprendizado de máquina
- criem sites;
- desenvolvam jogos; e
- automatizem tarefas.
Por que o Python é tão usado?
A linguagem Python é uma das mais utilizadas por empresas, logo, é uma das mais relevantes nas organizações.
Ela é considerada ágil, prática e versátil, além de possuir uma sintaxe simples, ser multiplataforma e de código aberto. De acordo com a TIOBE, indicador de popularidade das linguagens de programação, Python ficou no topo da lista por dois anos consecutivos, em 2020 e 2021.
A seguir, detalhamos os motivos que fazem Python ser uma das linguagens mais utilizadas e populares do momento.
Facilidade de aprendizado
A linguagem Python é conhecida e elogiada por ser considerada de fácil aprendizado, por ter conceitos intuitivos que permitem que os novos programadores se familiarizem rapidamente com ela, e possam criar seus primeiros projetos sem a necessidade de muito treinamento prévio.
Versatilidade
Em comparação a outras linguagens, Python é considerada uma linguagem de muita versatilidade, já que ela permite que os desenvolvedores escolham a abordagem mais adequada aos projetos que trabalham.
Ademais, oferece uma gama ampla de bibliotecas e frameworks que tornam as tarefas mais fáceis de serem executadas. Para se ter uma ideia, são mais de 100 mil bibliotecas disponíveis na internet.
Lembrando que uma biblioteca é uma coleção de códigos prontos que os programadores podem usar para realizar algumas tarefas, sejam elas comuns ou repetitivas.
Open-source
Python é uma linguagem open-source, tradução para código aberto. Isso quer dizer que ela tem um código-fonte que está disponível gratuitamente na internet para qualquer pessoa estudar, modificar e distribuir.
Legibilidade
Python possui uma sintaxe clara, legível e expressiva, facilitando o entendimento do código e reduzindo a quantidade de código necessária para realizar tarefas, em comparação com outras linguagens.
Integração com outras linguagens
Outra característica do Python é a sua fácil integração com outras linguagens de programação. Alguns exemplos são o CPython, escrita em C e em Python, o Jython, escrito em Java e Python e o Iron Python, criado em Python e C# e integrado com a framework.NET.
Suporte a diversas plataformas
Python é uma ferramenta multiplataforma, ou seja, funciona em diversos sistemas operacionais — como Windows, Linux e macOS. Isso faz com que a portabilidade desses programas torne-se mais fácil. Ou seja, os desenvolvedores executam o mesmo código em diferentes sistemas operacionais.
Comunidade ativa
A comunidade de desenvolvedores Python é ativa em todo o mundo, sempre oferecendo suporte uns aos outros, o que auxilia em insights de programação, além da possibilidade de tirar dúvidas com facilidade.
Citamos a Stack Overflow enquanto comunidade de desenvolvedores, mas não para por aí. O site Python Brasil conta com uma lista de comunidades de desenvolvedores localizadas em diversas cidades brasileiras.
Flexibilidade
Python suporta diversos paradigmas de programação, como programação funcional ou orientada a objetos, permitindo que os desenvolvedores escolham o estilo que melhor se adapta ao projeto e preferências pessoais.
Como fazer um código em Python?
Para fazer um código em Python, é preciso, claro, instalar o programa em seu computador, além de ter editores para conseguir depurar o código desejado. A seguir, explicamos.
1. Instale o Python
Antes de mais nada, a instalação de Python pode ocorrer tanto em Windows como em Linux e em MacOS.
Windows
No caso do Windows, a instalação de Python em seu computador não é muito diferente em relação à instalação da maioria dos programas instalados nesse sistema operacional.
No entanto, no início do processo de instalação, deve-se selecionar a opção “Add Python 3.8 to PATH”. Com isso, o Windows saberá onde está localizado o interpretador do Python para que ele possa ser utilizado sem problemas.
Sendo assim, vamos ao passo a passo.
- Acesse a página oficial para fazer o download e baixar o Python em seu computador.
- 2. Vá até a pasta onde o arquivo baixado se encontra.
- Clique com o botão direito em cima do instalador.
- Logo após, clique em “Executar como administrador”.
- Selecione a opção “Add Python 3.8 to PATH” para que o comando Python fique disponível.
- Por fim, clique em “Install now” e siga o procedimento padrão para a instalação de programas no Windows.
Para verificar se a instalação foi concluída com sucesso, abra algum terminal do Windows (Prompt de Comando) ou Power Shell e digite o seguinte comando:
python –version
Se nenhum erro for exibido, significa que a instalação foi concluída com sucesso.
Linux
Por padrão, Python já vem instalado de forma padrão em sistemas baseados em Debian (como o Ubuntu e o Mint), mas dependendo da versão de seu sistema, você terá uma versão diferente do Python, que não seja a versão mais recente.
- Sendo assim, execute este comando para verificar se o Python está instalado em sua máquina e qual versão:
python3 –version
- Ao executar o comando acima, será retornada a versão do Python 3 instalada em sua máquina. Se retornar algum erro, isso quer dizer que o interpretador do Python ainda não está instalado.
- Caso necessite realizar a instalação, execute o seguinte comando para que seja baixada a versão mais recente do Python 3 nos repositórios:
sudo apt install python 3
Vale salientar que no Linux, é preciso fazer a instalação separadamente do pip (gerenciador de pacotes para projetos Python), pois a ferramenta não é instalada em conjunto, ao contrário do que ocorre com Windows e Linux.
Para realizar a instalação do pip execute o comando abaixo:
sudo apt install python3-pip
Caso você esteja em um sistema derivado do Debian como o Ubuntu, será necessário instalar os binários da biblioteca venv, caso queira utilizar ambientes virtuais em seu ambiente de desenvolvimento.
sudo apt install python3-venv
MacOS
O processo de instalação do Python em MacOS segue um caminho parecido ao do Windows. Para verificar se a instalação foi bem-sucedida, execute o comando já citado:
python3 –version
Se não ocorrer nenhum erro, significa que o Python foi instalado com sucesso.
2. Escolha um editor de código
Para executar o seu programa Python, é desejável ter um editor de código, chamado de IDE (Integrated Development Environment, Ambiente de Desenvolvimento Integrado em tradução livre).
Um IDE é um programa de computador usado para escrever códigos de programação e oferece aos desenvolvedores ferramentas necessárias para escrever, editar, testar e depurar código em um só lugar.
Mesmo o seu uso não sendo obrigatório para escrever códigos, programar fora delas é menos produtivo e eficiente.
Escrito isso, seguem algumas recomendações de IDEs indicadas para desenvolvedores Python:
- VS Code;
- PyCharm;
- Jupyter Notebook e JupyterLab;
- Spyder; e
- Mu.
3. Crie um novo arquivo
Abra o seu IDE e crie um novo arquivo e o nomeie – é recomendável usar uma extensão .py para indicar que é um arquivo Python.
4. Escreva seu código
Com as configurações anteriores concluídas, comece a escrever seu código em Python.
Você pode começar com um dos exemplos mais clichês, o famoso “Olá, Mundo!”. Sendo assim, digite:
print(“Olá, Mundo!”)
Esse código só irá imprimir a frase “Olá, Mundo!” no console.
5. Execute o código
Salve o arquivo e execute-o. Assim, você verá a saída “Olá, mundo” impressa no console.
Quanto tempo leva para aprender a programar em Python?
Se você for um iniciante, estima-se que leve de dois a seis meses para aprender os requisitos básicos dessa linguagem, sobretudo se for o seu primeiro contato com a ferramenta.
No entanto, o tempo de aprendizagem pode variar conforme os seus objetivos — quem quiser aprender Python para automatizar uma tarefa no trabalho vai demorar menos tempo para conseguir o feito, se comparado com quem quer saber a linguagem para trabalhar na área de análise de dados, por exemplo.
O que preciso para aprender Python?
Para um aprendizado mais assertivo em Python, recomenda-se seguir alguns passos que destacamos a seguir:
1. Escolha uma área de concentração
Como destacamos durante este texto, Python pode ser usada em diversas áreas do conhecimento. Por isso, a escolha de uma em específico pode ajudar a tornar o seu aprendizado mais específico.
Algumas dicas neste sentido são ter seus objetivos profissionais em mente, entender qual é o seu nível de conhecimento em Python (se você for um iniciante, Python pode ser excelente como linguagem de programação para se aprender primeiro; se já for um programador experiente, a linguagem pode ser útil por conta de suas bibliotecas e estruturas avançadas).
2. Comece pelos conceitos básicos de Python
O Python enfatiza a legibilidade de código e permite que você expresse conceitos em menos linhas de código. É importante entender conceitos básicos, como variáveis, tipos de dados e operadores. Além disso, é recomendável instalar Python em seu computador e entender como funciona.
3. Domine conceitos intermediários de Python
Quando estiver familiarizado com os conceitos mais básicos de Python, será possível passar para temas mais complexos. Eles são essenciais para desenvolver a sua compreensão da linguagem e ajudarão você a entender e lidar com diversos problemas e situações que você poderá encontrar enquanto a usa.
Em Python, é possível encontrar ferramentas para lidar com erros e exceções. Entender como usar blocos try/except e levantar exceções é fundamental para escrever robustos.
Além disso, é possível você ter suporte à programação orientada a objetos (OOP), um paradigma que permite a programação do código em torno de objetos e classes, tornando o processo mais eficiente.
4. Não deixe de praticar
Uma das formas mais eficazes de aprender Python é usá-lo proativamente. Ou seja, você deve minimizar o tempo gasto na aprendizagem da sintaxe e trabalhar nos projetos o mais rápido possível.
Sendo assim, é recomendável assumir projetos desafiadores que sejam do seu interesse, isto é, desde um simples script para automatizar uma tarefa, um projeto de análise de dados, ou um aplicativo web.
Além disso, procure participar de webinars ou ainda sessões conjuntas de programação, em que é possível programar com o instrutor, para ver como os conceitos Python são aplicados em tempo real. Outra dica é tentar recriar projetos ou ferramentas já existentes que você considere úteis, para descobrir como algo funciona e como implementá-lo por conta própria.
5. Crie um portfólio de projetos
Sempre que concluir um projeto, coloque-o em um portfólio. Tente fazer com que seus projetos resolvam algum problema e ser adaptado à carreira ou ao setor que se está interessado.
Aqui, algumas ideias de projetos que podem ser criados por quem deseja criar portfólio.
6. Nunca pare de aprender
Após saber os conceitos básicos de Python, procure tarefas e projetos mais desafiadores. Procure se especializar em alguma área que seja pertinente ao seu objetivo profissional e a área que deseja trabalhar. Continue treinando e não tenha medo de cometer erros, pois serão eles que ensinarão a programar melhor.
Simplifique sua gestão de documentos fiscais com a Focus NFe
Somos um ecossistema de soluções para a emissão e gestão de documentos fiscais, permitindo que empresas dos mais diversos portes e segmentos ganhem mais tempo para focar no que importa.
Sua empresa possui desenvolvedores, sistema interno e quer otimizar a emissão de notas? Conheça nosso conjunto de APIs para emissão de documentos fiscais!