--- language: Python 2 (legacy) contributors: - ["Louie Dinh", "http://ldinh.ca"] translators: - ["Vilson Vieira", "http://automata.cc"] filename: learnpythonlegacy-pt.py --- Python foi criado por Guido Van Rossum no começo dos anos 90. Atualmente é uma das linguagens de programação mais populares. Eu me apaixonei por Python, por sua clareza de sintaxe. É basicamente pseudocódigo executável. Nota: Este artigo usa Python 2.7 especificamente, mas deveria ser aplicável a qualquer Python 2.x. Logo haverá uma versão abordando Python 3! ```python # Comentários de uma linha começam com cerquilha (ou sustenido) """ Strings de várias linhas podem ser escritas usando três ", e são comumente usadas como comentários """ #################################################### ## 1. Tipos de dados primitivos e operadores #################################################### # Você usa números normalmente 3 #=> 3 # Operadores matemáticos são aqueles que você já está acostumado 1 + 1 #=> 2 8 - 1 #=> 7 10 * 2 #=> 20 35 / 5 #=> 7 # A divisão é um pouco estranha. A divisão de números inteiros arredonda # para baixo o resultado, automaticamente 5 / 2 #=> 2 # Para concertar a divisão, precisamos aprender sobre números de ponto # flutuante (conhecidos como 'float'). 2.0 # Isso é um 'float' 11.0 / 4.0 #=> 2.75 ahhh... muito melhor # Forçamos a precedência de operadores usando parênteses (1 + 3) * 2 #=> 8 # Valores booleanos (ou 'boolean') são também tipos primitivos True False # Negamos usando 'not' not True #=> False not False #=> True # Testamos igualdade usando '==' 1 == 1 #=> True 2 == 1 #=> False # E desigualdade com '!=' 1 != 1 #=> False 2 != 1 #=> True # Mais comparações 1 < 10 #=> True 1 > 10 #=> False 2 <= 2 #=> True 2 >= 2 #=> True # As comparações podem ser encadeadas! 1 < 2 < 3 #=> True 2 < 3 < 2 #=> False # Strings são criadas com " ou ' "Isso é uma string." 'Isso também é uma string.' # Strings podem ser somadas (ou melhor, concatenadas)! "Olá " + "mundo!" #=> "Olá mundo!" # Uma string pode ser tratada como uma lista de caracteres "Esta é uma string"[0] #=> 'E' # O caractere % pode ser usado para formatar strings, desta forma: "%s podem ser %s" % ("strings", "interpoladas") # Um jeito novo de formatar strings é usando o método 'format'. # Esse método é o jeito mais usado "{0} podem ser {1}".format("strings", "formatadas") # Você pode usar palavras-chave (ou 'keywords') se você não quiser contar. "{nome} quer comer {comida}".format(nome="João", comida="lasanha") # 'None' é um objeto None #=> None # Não use o operador de igualdade `==` para comparar objetos com 'None' # Ao invés disso, use `is` "etc" is None #=> False None is None #=> True # O operador 'is' teste a identidade de um objeto. Isso não é # muito útil quando estamos lidando com valores primitivos, mas é # muito útil quando lidamos com objetos. # None, 0, e strings/listas vazias são todas interpretadas como 'False'. # Todos os outros valores são 'True' 0 == False #=> True "" == False #=> True #################################################### ## 2. Variáveis e Coleções #################################################### # Imprimir na tela é muito fácil print "Eu sou o Python. Prazer em te conhecer!" # Nós não precisamos declarar variáveis antes de usá-las, basta usar! alguma_variavel = 5 # A convenção é usar caixa_baixa_com_sobrescritos alguma_variavel #=> 5 # Acessar uma variável que não teve nenhum valor atribuído anteriormente é # uma exceção. # Veja a seção 'Controle' para aprender mais sobre tratamento de exceção. outra_variavel # Gera uma exceção de erro de nome # 'if' pode ser usado como uma expressão "uepa!" if 3 > 2 else 2 #=> "uepa!" # Listas armazenam sequências de elementos lista = [] # Você pode inicializar uma lista com valores outra_lista = [4, 5, 6] # Adicione elementos no final da lista usando 'append' lista.append(1) # lista é agora [1] lista.append(2) # lista é agora [1, 2] lista.append(4) # lista é agora [1, 2, 4] lista.append(3) # lista é agora [1, 2, 4, 3] # Remova elementos do fim da lista usando 'pop' lista.pop() #=> 3 e lista é agora [1, 2, 4] # Vamos adicionar o elemento novamente lista.append(3) # lista agora é [1, 2, 4, 3] novamente. # Acesse elementos de uma lista através de seu índices lista[0] #=> 1 # Acesse o último elemento com índice negativo! lista[-1] #=> 3 # Tentar acessar um elemento fora dos limites da lista gera uma exceção # do tipo 'IndexError' lista[4] # Gera uma exceção 'IndexError' # Você pode acessar vários elementos ao mesmo tempo usando a sintaxe de # limites # (Para quem gosta de matemática, isso é um limite fechado/aberto) lista[1:3] #=> [2, 4] # Você pode omitir o fim se quiser os elementos até o final da lista lista[2:] #=> [4, 3] # O mesmo para o início lista[:3] #=> [1, 2, 4] # Remova um elemento qualquer de uma lista usando 'del' del lista[2] # lista agora é [1, 2, 3] # Você pode somar listas (obs: as listas originais não são modificadas) lista + outra_lista #=> [1, 2, 3, 4, 5, 6] # Você também pode concatenar usando o método 'extend' (lista será modificada!) lista.extend(outra_lista) # Agora lista é [1, 2, 3, 4, 5, 6] # Para checar se um elemento pertence a uma lista, use 'in' 1 in lista #=> True # Saiba quantos elementos uma lista possui com 'len' len(lista) #=> 6 # Tuplas são iguais a listas, mas são imutáveis tup = (1, 2, 3) tup[0] #=> 1 tup[0] = 3 # Isso gera uma exceção do tipo TypeError # Você pode fazer nas tuplas todas aquelas coisas fez com a lista len(tup) #=> 3 tup + (4, 5, 6) #=> (1, 2, 3, 4, 5, 6) tup[:2] #=> (1, 2) 2 in tup #=> True # Você pode 'desempacotar' tuplas (ou listas) em variáveis, associando cada # elemento da tupla/lista a uma variável correspondente a, b, c = (1, 2, 3) # a agora é 1, b agora é 2, c agora é 3 # Tuplas são criadas por padrão, mesmo se você não usar parênteses d, e, f = 4, 5, 6 # Sabendo disso, veja só como é fácil trocar os valores de duas variáveis! e, d = d, e # d agora é 5, e agora é 4 # Dicionários armazenam 'mapeamentos' (do tipo chave-valor) dicionario_vazio = {} # Aqui criamos um dicionário já contendo valores dicionario = {"um": 1, "dois": 2, "três": 3} # Acesse valores usando [] dicionario["um"] #=> 1 # Retorna uma lista com todas as chaves do dicionário dicionario.keys() #=> ["três", "dois", "um"] # Nota: A ordem das chaves não é garantida. # O resultado no seu interpretador não necessariamente será igual a esse. # Retorna uma lista com todos os valores do dicionário dicionario.values() #=> [3, 2, 1] # Nota: A mesma nota acima sobre a ordenação é válida aqui. # Veja se uma chave qualquer está em um dicionário usando 'in' "um" in dicionario #=> True 1 in dicionario #=> False # Tentar acessar uma chave que não existe gera uma exceção do tipo 'KeyError' dicionario["quatro"] # Gera uma exceção KeyError # Você pode usar o método 'get' para evitar gerar a exceção 'KeyError'. # Ao invés de gerar essa exceção, irá retornar 'None' se a chave não existir. dicionario.get("um") #=> 1 dicionario.get("quatro") #=> None # O método 'get' suporta um argumento que diz qual valor deverá ser # retornado se a chave não existir (ao invés de 'None'). dicionario.get("um", 4) #=> 1 dicionario.get("quatro", 4) #=> 4 # O método 'setdefault' é um jeito seguro de adicionar um novo par # chave-valor a um dicionário, associando um valor padrão imutável à uma chave dicionario.setdefault("cinco", 5) # dicionario["cinco"] é definido como 5 dicionario.setdefault("cinco", 6) # dicionario["cinco"] ainda é igual a 5 # Conjuntos (ou sets) armazenam ... bem, conjuntos # Nota: lembre-se que conjuntos não admitem elementos repetidos! conjunto_vazio = set() # Podemos inicializar um conjunto com valores conjunto = set([1, 2, 2, 3, 4]) # conjunto é set([1, 2, 3, 4]), sem repetição! # Desde o Python 2.7, {} pode ser usado para declarar um conjunto conjunto = {1, 2, 2, 3, 4} # => {1 2 3 4} # Adicione mais ítens a um conjunto com 'add' conjunto.add(5) # conjunto agora é {1, 2, 3, 4, 5} # Calcule a intersecção de dois conjuntos com & outro_conj = {3, 4, 5, 6} conjunto & outro_conj #=> {3, 4, 5} # Calcule a união de dois conjuntos com | conjunto | outro_conj #=> {1, 2, 3, 4, 5, 6} # E a diferença entre dois conjuntos com - {1,2,3,4} - {2,3,5} #=> {1, 4} # Veja se um elemento existe em um conjunto usando 'in' 2 in conjunto #=> True 10 in conjunto #=> False #################################################### ## 3. Controle #################################################### # Para começar, vamos apenas criar uma variável alguma_var = 5 # Aqui está uma expressão 'if'. Veja como a identação é importante em Python! # Esses comandos irão imprimir "alguma_var é menor que 10" if alguma_var > 10: print "some_var é maior que 10." elif some_var < 10: # Esse 'elif' é opcional print "some_var é menor que 10." else: # Esse 'else' também é opcional print "some_var é igual a 10." """ Laços (ou loops) 'for' iteram em listas. Irá imprimir: cachorro é um mamífero gato é um mamífero rato é um mamífero """ for animal in ["cachorro", "gato", "rato"]: # Você pode usar % para interpolar strings formatadas print "%s é um mamífero" % animal """ A função `range(um número)` retorna uma lista de números do zero até o número dado. Irá imprimir: 0 1 2 3 """ for i in range(4): print i """ Laços 'while' executam enquanto uma condição dada for verdadeira. Irá imprimir: 0 1 2 3 """ x = 0 while x < 4: print x x += 1 # Isso é um atalho para a expressão x = x + 1 # Tratamos excessões usando o bloco try/except # Funciona em Python 2.6 e versões superiores: try: # Use 'raise' para gerar um erro raise IndexError("Isso é um erro de índice") except IndexError as e: pass # Pass é um operador que não faz nada, deixa passar. # Usualmente você iria tratar a exceção aqui... #################################################### ## 4. Funções #################################################### # Use 'def' para definir novas funções def soma(x, y): print "x é %s e y é %s" % (x, y) return x + y # Retorne valores usando 'return' # Chamando funções com parâmetros soma(5, 6) #=> imprime "x é 5 e y é 6" e retorna o valor 11 # Um outro jeito de chamar funções é especificando explicitamente os valores # de cada parâmetro com chaves soma(y=6, x=5) # Argumentos com chaves podem vir em qualquer ordem. # Você pode definir funções que recebem um número qualquer de argumentos # (respeitando a sua ordem) def varargs(*args): return args varargs(1, 2, 3) #=> (1,2,3) # Você também pode definir funções que recebem um número qualquer de argumentos # com chaves def args_com_chaves(**ch_args): return ch_args # Vamos chamar essa função para ver o que acontece args_com_chaves(pe="grande", lago="Ness") #=> {"pe": "grande", "lago": "Ness"} # Você pode fazer as duas coisas ao mesmo tempo, se desejar def todos_args(*args, **ch_wargs): print args print ch_args """ todos_args(1, 2, a=3, b=4) imprime: (1, 2) {"a": 3, "b": 4} """ # Quando você chamar funções, pode fazer o oposto do que fizemos até agora! # Podemos usar * para expandir tuplas de argumentos e ** para expandir # dicionários de argumentos com chave. args = (1, 2, 3, 4) ch_args = {"a": 3, "b": 4} todos_args(*args) # equivalente a todos_args(1, 2, 3, 4) todos_args(**ch_args) # equivalente a todos_args(a=3, b=4) todos_args(*args, **ch_args) # equivalente a todos_args(1, 2, 3, 4, a=3, b=4) # Em Python, funções são elementos de primeira ordem (são como objetos, # strings ou números) def cria_somador(x): def somador(y): return x + y return somador soma_10 = cria_somador(10) soma_10(3) #=> 13 # Desta forma, existem também funções anônimas (lambda x: x > 2)(3) #=> True # E existem funções de alta ordem por padrão map(soma_10, [1,2,3]) #=> [11, 12, 13] filter(lambda x: x > 5, [3, 4, 5, 6, 7]) #=> [6, 7] reduce(lambda x, y: x + y, [3, 4, 5, 6, 7]) #=> 25 # Nós podemos usar compreensão de listas para mapear e filtrar também [soma_10(i) for i in [1, 2, 3]] #=> [11, 12, 13] [x for x in [3, 4, 5, 6, 7] if x > 5] #=> [6, 7] #################################################### ## 5. Classes #################################################### # Para criar uma nova classe, devemos herdar de 'object' class Humano(object): # Um atributo de classe. Ele é compartilhado por todas as instâncias dessa # classe especie = "H. sapiens" # Definimos um inicializador básico def __init__(self, nome): # Atribui o valor de argumento dado a um atributo da instância self.nome = nome # Um método de instância. Todos os métodos levam 'self' como primeiro # argumento def diga(self, msg): return "%s: %s" % (self.nome, msg) # Um método de classe é compartilhado por todas as instâncias # Eles são chamados passando o nome da classe como primeiro argumento @classmethod def get_especie(cls): return cls.especie # Um método estático é chamado sem uma referência a classe ou instância @staticmethod def ronca(): return "*arrrrrrr*" # Instancie uma classe i = Humano(nome="Ivone") print i.diga("oi") # imprime "Ivone: oi" j = Human("Joel") print j.say("olá") #prints out "Joel: olá" # Chame nosso método de classe i.get_especie() #=> "H. sapiens" # Modifique um atributo compartilhado Humano.especie = "H. neanderthalensis" i.get_especie() #=> "H. neanderthalensis" j.get_especie() #=> "H. neanderthalensis" # Chame o método estático Humano.ronca() #=> "*arrrrrrr*" #################################################### ## 6. Módulos #################################################### # Você pode importar módulos import math print math.sqrt(16) #=> 4.0 # Você pode importar funções específicas de um módulo from math import ceil, floor print ceil(3.7) #=> 4.0 print floor(3.7) #=> 3.0 # Você também pode importar todas as funções de um módulo # Atenção: isso não é recomendado! from math import * # Você pode usar apelidos para os módulos, encurtando seus nomes import math as m math.sqrt(16) == m.sqrt(16) #=> True # Módulos em Python são apenas arquivos Python. Você # pode escrever o seu próprio módulo e importá-lo. O nome do # módulo será o mesmo que o nome do arquivo. # Você pode descobrir quais funções e atributos # estão definidos em um módulo qualquer. import math dir(math) ``` ## Pronto para mais? ### Online e gratuito * [Learn Python The Hard Way](http://learnpythonthehardway.org/book/) * [Dive Into Python](http://www.diveintopython.net/) * [The Official Docs](http://docs.python.org/2.6/) * [Hitchhiker's Guide to Python](http://docs.python-guide.org/en/latest/) * [Python Module of the Week](http://pymotw.com/2/) ### Livros impressos * [Programming Python](http://www.amazon.com/gp/product/0596158106/ref=as_li_qf_sp_asin_tl?ie=UTF8&camp=1789&creative=9325&creativeASIN=0596158106&linkCode=as2&tag=homebits04-20) * [Dive Into Python](http://www.amazon.com/gp/product/1441413022/ref=as_li_tf_tl?ie=UTF8&camp=1789&creative=9325&creativeASIN=1441413022&linkCode=as2&tag=homebits04-20) * [Python Essential Reference](http://www.amazon.com/gp/product/0672329786/ref=as_li_tf_tl?ie=UTF8&camp=1789&creative=9325&creativeASIN=0672329786&linkCode=as2&tag=homebits04-20)