--- contributors: - ["Louie Dinh", "http://pythonpracticeprojects.com"] - ["Steven Basart", "http://github.com/xksteven"] - ["Andre Polykanine", "https://github.com/Oire"] - ["Zachary Ferguson", "http://github.com/zfergus2"] translators: - ["Paulo Henrique Rodrigues Pinheiro", "http://www.sysincloud.it"] - ["Monique Baptista", "https://github.com/bfmonique"] filename: learnpython-pt.py --- Python foi criada por Guido Van Rossum nos anos 1990. Ela é atualmente uma das linguagens mais populares existentes. Eu me apaixonei por Python por sua clareza sintática. É praticamente pseudocódigo executável. Observação: Este artigo trata de Python 3 especificamente. Verifique [aqui](../pythonlegacy/) se você pretende aprender o velho Python 2.7. ```python # Comentários em uma única linha começam com uma cerquilha (também conhecido por 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 # Matemática é como você espera que seja 1 + 1 # => 2 8 - 1 # => 7 10 * 2 # => 20 # Números são inteiros por padrão, exceto na divisão, que retorna número # de ponto flutuante (float). 35 / 5 # => 7.0 # O resultado da divisão inteira arredonda para baixo tanto para números # positivos como para negativos. 5 // 3 # => 1 5.0 // 3.0 # => 1.0 # funciona em float também -5 // 3 # => -2 -5.0 // 3.0 # => -2.0 # Quando você usa um float, o resultado é float. 3 * 2.0 # => 6.0 # operador módulo 7 % 3 # => 1 # Exponenciação (x**y, x elevado à potência y) 2**4 # => 16 # Determine a precedência usando parênteses (1 + 3) * 2 # => 8 # Valores lógicos são primitivos (Atenção à primeira letra maiúscula) True False # negação lógica com not not True # => False not False # => True # Operadores lógicos # Observe que "and" e "or" são sensíveis a maiúsculas e minúsculas True and False # => False False or True # => True # Observe a utilização de operadores lógicos com números inteiros 0 and 2 # => 0 -5 or 0 # => -5 0 == False # => True 2 == True # => False 1 == True # => True # Igualdade é == 1 == 1 # => True 2 == 1 # => False # Diferença é != 1 != 1 # => False 2 != 1 # => True # Mais comparações 1 < 10 # => True 1 > 10 # => False 2 <= 2 # => True 2 >= 2 # => True # Comparações podem ser agrupadas 1 < 2 < 3 # => True 2 < 3 < 2 # => False # 'is' verifica se duas variáveis representam o mesmo endereço # na memória; '==' verifica se duas variáveis têm o mesmo valor a = [1, 2, 3, 4] # Referência a uma nova lista, [1, 2, 3, 4] b = a # b referencia o que está referenciado por a b is a # => True, a e b referenciam o mesmo objeto b == a # => True, objetos a e b tem o mesmo conteúdo b = [1, 2, 3, 4] # Referência a uma nova lista, [1, 2, 3, 4] b is a # => False, a e b não referenciam o mesmo objeto b == a # => True, objetos a e b tem o mesmo conteúdo # Strings são criadas com " ou ' "Isto é uma string." 'Isto também é uma string.' # Strings também podem ser somadas! Mas tente não fazer isso. "Olá " + "mundo!" # => "Olá mundo!" # Strings podem ser somadas sem usar o '+' "Olá " "mundo!" # => "Olá mundo!" # Uma string pode ser manipulada como se fosse uma lista de caracteres "Isso é uma string"[0] # => 'I' # .format pode ser usado para formatar strings, dessa forma: "{} podem ser {}".format("Strings", "interpoladas") # => "Strings podem ser interpoladas" # Você pode repetir os argumentos para digitar menos. "Seja ágil {0}, seja rápido {0}, salte sobre o {1} {0}".format("Jack", "castiçal") # => "Seja ágil Jack, seja rápido Jack, salte sobre o castiçal Jack." # Você pode usar palavras-chave se quiser contar. "{nome} quer comer {comida}".format(nome="Beto", comida="lasanha") # => "Beto quer comer lasanha" # Se você precisa executar seu código Python3 com um interpretador Python 2.5 ou acima, você pode usar a velha forma para formatação de texto: "%s podem ser %s da forma %s" % ("Strings", "interpoladas", "antiga") # => "Strings podem ser interpoladas da forma antiga" # None é um objeto None # => None # Não use o operador de igualdade "==" para comparar objetos com None # Use "is" para isso. Ele checará pela identidade dos objetos. "etc" is None # => False None is None # => True # None, 0, e strings/listas/dicionários vazios todos retornam False. # Qualquer outra coisa retorna True bool(0) # => False bool("") # => False bool([]) # => False bool({}) # => False #################################################### ## 2. Variáveis e coleções #################################################### # Python tem uma função print print("Eu sou o Python. Prazer em conhecer!") # => Eu sou o Python. Prazer em conhecer! # Por padrão a função print também imprime o caractere de nova linha ao final. # Use o argumento opcional end para mudar o caractere final. print("Olá, Mundo", end="!") # => Olá, Mundo! # Forma simples para capturar dados de entrada via console input_string_var = input("Digite alguma coisa: ") # Retorna o que foi digitado em uma string # Observação: Em versões antigas do Python, o método input() era chamado raw_input() # Não é necessário declarar variáveis antes de iniciá-las # É uma convenção usar letras_minúsculas_com_sublinhados alguma_variavel = 5 alguma_variavel # => 5 # Acessar uma variável que não tenha sido inicializada gera uma exceção. # Veja Controle de Fluxo para aprender mais sobre tratamento de exceções. alguma_variavel_nao_inicializada # Gera a exceção NameError # Listas armazenam sequências li = [] # Você pode iniciar uma lista com valores outra_li = [4, 5, 6] # Adicione conteúdo ao fim da lista com append li.append(1) # li agora é [1] li.append(2) # li agora é [1, 2] li.append(4) # li agora é [1, 2, 4] li.append(3) # li agora é [1, 2, 4, 3] # Remova do final da lista com pop li.pop() # => 3 e agora li é [1, 2, 4] # Vamos colocá-lo lá novamente! li.append(3) # li agora é [1, 2, 4, 3] novamente. # Acesse uma lista da mesma forma que você faz com um array li[0] # => 1 # Acessando o último elemento li[-1] # => 3 # Acessar além dos limites gera um IndexError li[4] # Gera o IndexError # Você pode acessar vários elementos com a sintaxe de limites # Inclusivo para o primeiro termo, exclusivo para o segundo li[1:3] # => [2, 4] # Omitindo o final li[2:] # => [4, 3] # Omitindo o início li[:3] # => [1, 2, 4] # Selecione cada segunda entrada li[::2] # => [1, 4] # Tenha uma cópia em ordem invertida da lista li[::-1] # => [3, 4, 2, 1] # Use qualquer combinação dessas para indicar limites complexos # li[inicio:fim:passo] # Faça uma cópia profunda de um nível usando limites li2 = li[:] # => li2 = [1, 2, 4, 3] mas (li2 is li) resultará em False. # Apague elementos específicos da lista com "del" del li[2] # li agora é [1, 2, 3] # Você pode somar listas # Observação: valores em li e other_li não são modificados. li + other_li # => [1, 2, 3, 4, 5, 6] # Concatene listas com "extend()" li.extend(other_li) # Agora li é [1, 2, 3, 4, 5, 6] # Verifique se algo existe na lista com "in" 1 in li # => True # Examine tamanho com "len()" len(li) # => 6 # Tuplas são como l istas, mas imutáveis. tup = (1, 2, 3) tup[0] # => 1 tup[0] = 3 # Gera um TypeError # Observe que uma tupla de tamanho um precisa ter uma vírgula depois do # último elemento mas tuplas de outros tamanhos, mesmo vazias, não precisa,. type((1)) # => type((1,)) # => type(()) # => # Você pode realizar com tuplas a maior parte das operações que faz com listas len(tup) # => 3 tup + (4, 5, 6) # => (1, 2, 3, 4, 5, 6) tup[:2] # => (1, 2) 2 in tup # => True # Você pode desmembrar tuplas (ou listas) em variáveis. a, b, c = (1, 2, 3) # a é 1, b é 2 e c é 3 # Por padrão, tuplas são criadas se você não coloca parêntesis. d, e, f = 4, 5, 6 # Veja como é fácil permutar dois valores e, d = d, e # d é 5, e é 4 # Dicionários armazenam mapeamentos empty_dict = {} # Aqui está um dicionário preenchido na definição da referência filled_dict = {"um": 1, "dois": 2, "três": 3} # Observe que chaves para dicionários devem ser tipos imutáveis. Isto é para # assegurar que a chave pode ser convertida para uma valor hash constante para # buscas rápidas. # Tipos imutáveis incluem inteiros, flotas, strings e tuplas. invalid_dict = {[1,2,3]: "123"} # => Gera um TypeError: unhashable type: 'list' valid_dict = {(1,2,3):[1,2,3]} # Já os valores, podem ser de qualquer tipo. # Acesse valores com [] filled_dict["um"] # => 1 # Acesse todas as chaves como um iterável com "keys()". É necessário encapsular # a chamada com um list() para transformá-las em uma lista. Falaremos sobre isso # mais adiante. Observe que a ordem de uma chave de dicionário não é garantida. # Por isso, os resultados aqui apresentados podem não ser exatamente como os # aqui apresentados. list(filled_dict.keys()) # => ["três", "dois", "um"] # Acesse todos os valores de um iterável com "values()". Novamente, é # necessário encapsular ele com list() para não termos um iterável, e sim os # valores. Observe que, como foi dito acima, a ordem dos elementos não é # garantida. list(filled_dict.values()) # => [3, 2, 1] # Verifique a existência de chaves em um dicionário com "in" "um" in filled_dict # => True 1 in filled_dict # => False # Acessar uma chave inexistente gera um KeyError filled_dict["quatro"] # KeyError # Use o método "get()" para evitar um KeyError filled_dict.get("um") # => 1 filled_dict.get("quatro") # => None # O método get permite um parâmetro padrão para quando não existir a chave filled_dict.get("um", 4) # => 1 filled_dict.get("quatro", 4) # => 4 # "setdefault()" insere em dicionário apenas se a dada chave não existir filled_dict.setdefault("cinco", 5) # filled_dict["cinco"] tem valor 5 filled_dict.setdefault("cinco", 6) # filled_dict["cinco"] continua 5 # Inserindo em um dicionário filled_dict.update({"quatro":4}) # => {"um": 1, "dois": 2, "três": 3, "quatro": 4} #filled_dict["quatro"] = 4 #outra forma de inserir em um dicionário # Remova chaves de um dicionário com del del filled_dict["um"] # Remove a chave "um" de filled_dict # Armazenamento em sets... bem, são conjuntos empty_set = set() # Inicializa um set com alguns valores. Sim, ele parece um dicionário. Desculpe. some_set = {1, 1, 2, 2, 3, 4} # some_set agora é {1, 2, 3, 4} # Da mesma forma que chaves em um dicionário, elementos de um set devem ser # imutáveis. invalid_set = {[1], 1} # => Gera um TypeError: unhashable type: 'list' valid_set = {(1,), 1} # Pode definir novas variáveis para um conjunto filled_set = some_set # Inclua mais um item no set filled_set.add(5) # filled_set agora é {1, 2, 3, 4, 5} # Faça interseção de conjuntos com & other_set = {3, 4, 5, 6} filled_set & other_set # => {3, 4, 5} # Faça união de conjuntos com | filled_set | other_set # => {1, 2, 3, 4, 5, 6} # Faça a diferença entre conjuntos com - {1, 2, 3, 4} - {2, 3, 5} # => {1, 4} # Verifique a existência em um conjunto com in 2 in filled_set # => True 10 in filled_set # => False #################################################### ## 3. Controle de fluxo e iteráveis #################################################### # Iniciemos um variável some_var = 5 # Aqui está uma expressão if. Indentação é significante em python! # imprime "somevar é menor que10" if some_var > 10: print("some_var é absolutamente maior que 10.") elif some_var < 10: # Esta cláusula elif é opcional. print("some_var é menor que 10.") else: # Isto também é opcional. print("some_var é, de fato, 10.") """ Laços for iteram sobre listas imprime: cachorro é um mamífero gato é um mamífero rato é um mamífero """ for animal in ["cachorro", "gato", "rato"]: # Você pode usar format() para interpolar strings formatadas print("{} é um mamífero".format(animal)) """ "range(número)" retorna um iterável de números de zero até o número escolhido imprime: 0 1 2 3 """ for i in range(4): print(i) """ "range(menor, maior)" gera um iterável de números começando pelo menor até o maior imprime: 4 5 6 7 """ for i in range(4, 8): print(i) """ "range(menor, maior, passo)" retorna um iterável de números começando pelo menor número até o maior númeno, pulando de passo em passo. Se o passo não for indicado, o valor padrão é um. imprime: 4 6 """ for i in range(4, 8, 2): print(i) """ Laços while executam até que a condição não seja mais válida. imprime: 0 1 2 3 """ x = 0 while x < 4: print(x) x += 1 # Maneira mais curta para for x = x + 1 # Lide com exceções com um bloco try/except try: # Use "raise" para gerar um erro raise IndexError("Isto é um erro de índice") except IndexError as e: pass # Pass é um não-operador. Normalmente você usa algum código de recuperação aqui. except (TypeError, NameError): pass # Varias exceções podem ser gerenciadas, se necessário. else: # Cláusula opcional para o bloco try/except. Deve estar após todos os blocos de exceção. print("Tudo certo!") # Executa apenas se o código em try não gera exceção finally: # Sempre é executado print("Nós podemos fazer o código de limpeza aqui.") # Ao invés de try/finally para limpeza você pode usar a cláusula with with open("myfile.txt") as f: for line in f: print(line) # Python provê uma abstração fundamental chamada Iterável. # Um iterável é um objeto que pode ser tratado como uma sequência. # O objeto retornou a função range, um iterável. filled_dict = {"um": 1, "dois": 2, "três": 3} our_iterable = filled_dict.keys() print(our_iterable) # => range(1,10). Esse é um objeto que implementa nossa interface iterável. # Nós podemos percorrê-la. for i in our_iterable: print(i) # Imprime um, dois, três # Mas não podemos acessar os elementos pelo seu índice. our_iterable[1] # Gera um TypeError # Um iterável é um objeto que sabe como criar um iterador. our_iterator = iter(our_iterable) # Nosso iterador é um objeto que pode lembrar o estado enquanto nós o percorremos. # Nós acessamos o próximo objeto com "next()". next(our_iterator) # => "um" # Ele mantém o estado enquanto nós o percorremos. next(our_iterator) # => "dois" next(our_iterator) # => "três" # Após o iterador retornar todos os seus dados, ele gera a exceção StopIterator next(our_iterator) # Gera StopIteration # Você pode capturar todos os elementos de um iterador aplicando list() nele. list(filled_dict.keys()) # => Retorna ["um", "dois", "três"] #################################################### ## 4. Funções #################################################### # Use "def" para criar novas funções. def add(x, y): print("x é {} e y é {}".format(x, y)) return x + y # Retorne valores com a cláusula return # Chamando funções com parâmetros add(5, 6) # => imprime "x é 5 e y é 6" e retorna 11 # Outro meio de chamar funções é com argumentos nomeados add(y=6, x=5) # Argumentos nomeados podem aparecer em qualquer ordem. # Você pode definir funções que pegam um número variável de argumentos # posicionais def varargs(*args): return args varargs(1, 2, 3) # => (1, 2, 3) # Você pode definir funções que pegam um número variável de argumentos nomeados # também def keyword_args(**kwargs): return kwargs # Vamos chamá-lo para ver o que acontece keyword_args(peh="grande", lago="ness") # => {"peh": "grande", "lago": "ness"} # Você pode fazer ambos simultaneamente, se você quiser def all_the_args(*args, **kwargs): print(args) print(kwargs) """ all_the_args(1, 2, a=3, b=4) imprime: (1, 2) {"a": 3, "b": 4} """ # Quando chamar funções, você pode fazer o oposto de args/kwargs! # Use * para expandir tuplas e use ** para expandir dicionários! args = (1, 2, 3, 4) kwargs = {"a": 3, "b": 4} all_the_args(*args) # equivalente a foo(1, 2, 3, 4) all_the_args(**kwargs) # equivalente a foo(a=3, b=4) all_the_args(*args, **kwargs) # equivalente a foo(1, 2, 3, 4, a=3, b=4) # Retornando múltiplos valores (com atribuição de tuplas) def swap(x, y): return y, x # Retorna múltiplos valores como uma tupla sem os parêntesis. # (Observação: os parêntesis foram excluídos mas podem estar # presentes) x = 1 y = 2 x, y = swap(x, y) # => x = 2, y = 1 # (x, y) = swap(x,y) # Novamente, os parêntesis foram excluídos mas podem estar presentes. # Escopo de função x = 5 def setX(num): # A variável local x não é a mesma variável global x x = num # => 43 print (x) # => 43 def setGlobalX(num): global x print (x) # => 5 x = num # variável global x agora é 6 print (x) # => 6 setX(43) setGlobalX(6) # Python tem funções de primeira classe def create_adder(x): def adder(y): return x + y return adder add_10 = create_adder(10) add_10(3) # => 13 # Também existem as funções anônimas (lambda x: x > 2)(3) # => True (lambda x, y: x ** 2 + y ** 2)(2, 1) # => 5 # TODO - Fix for iterables # Existem funções internas de alta ordem map(add_10, [1, 2, 3]) # => [11, 12, 13] map(max, [1, 2, 3], [4, 2, 1]) # => [4, 2, 3] filter(lambda x: x > 5, [3, 4, 5, 6, 7]) # => [6, 7] # Nós podemos usar compreensão de lista para interessantes mapas e filtros # Compreensão de lista armazena a saída como uma lista que pode ser uma lista # aninhada [add_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 #################################################### # Nós usamos o operador "class" para ter uma classe class Human: # Um atributo de classe. Ele é compartilhado por todas as instâncias dessa # classe. species = "H. sapiens" # Construtor básico, é chamado quando esta classe é instanciada. # Note que dois sublinhados no início e no final de uma identificados # significa objetos ou atributos que são usados pelo python mas vivem em # um namespace controlado pelo usuário. Métodos (ou objetos ou atributos) # como: __init__, __str__, __repr__, etc. são chamados métodos mágicos (ou # algumas vezes chamados métodos dunder - "double underscore") # Você não deve usar nomes assim por sua vontade. def __init__(self, name): @ Atribui o argumento ao atributo da instância self.name = name # Um método de instância. Todos os métodos tem "self" como primeiro # argumento def say(self, msg): return "{name}: {message}".format(name=self.name, message=msg) # Um método de classe é compartilhado por todas as instâncias # Eles são chamados com a classe requisitante como primeiro argumento @classmethod def get_species(cls): return cls.species # Um método estático é chamado sem uma referência a classe ou instância @staticmethod def grunt(): return "*grunt*" # Instancie uma classe i = Human(name="Ian") print(i.say("oi")) # imprime "Ian: oi" j = Human("Joel") print(j.say("olá")) # imprime "Joel: olá" # Chama nosso método de classe i.get_species() # => "H. sapiens" # Altera um atributo compartilhado Human.species = "H. neanderthalensis" i.get_species() # => "H. neanderthalensis" j.get_species() # => "H. neanderthalensis" # Chama o método estático Human.grunt() # => "*grunt*" #################################################### ## 6. Módulos #################################################### # Você pode importar módulos import math print(math.sqrt(16)) # => 4.0 # Você pode importar apenas funções específicas de um módulo from math import ceil, floor print(ceil(3.7)) # => 4.0 print(floor(3.7)) # => 3.0 # Você pode importar todas as funções de um módulo para o namespace atual # Atenção: isso não é recomendado from math import * # Você pode encurtar o nome dos módulos import math as m math.sqrt(16) == m.sqrt(16) # => True # Módulos python são apenas arquivos python comuns. Você # pode escrever os seus, e importá-los. O nome do # módulo é o mesmo nome do arquivo. # Você pode procurar que atributos e funções definem um módulo. import math dir(math) #################################################### ## 7. Avançado #################################################### # Geradores podem ajudar você a escrever código "preguiçoso" def double_numbers(iterable): for i in iterable: yield i + i # Um gerador cria valores conforme necessário. # Ao invés de gerar e retornar todos os valores de uma só vez ele cria um em # cada interação. Isto significa que valores maiores que 15 não serão # processados em double_numbers. # Nós usamos um sublinhado ao final do nome das variáveis quando queremos usar # um nome que normalmente colide com uma palavra reservada do python. range_ = range(1, 900000000) # Multiplica por 2 todos os números até encontrar um resultado >= 30 for i in double_numbers(range_): print(i) if i >= 30: break # Decoradores # Neste exemplo beg encapsula say # beg irá chamar say. Se say_please é verdade então ele irá mudar a mensagem # retornada from functools import wraps def beg(target_function): @wraps(target_function) def wrapper(*args, **kwargs): msg, say_please = target_function(*args, **kwargs) if say_please: return "{} {}".format(msg, "Por favor! Eu sou pobre :(") return msg return wrapper @beg def say(say_please=False): msg = "Você me paga uma cerveja?" return msg, say_please print(say()) # Você me paga uma cerveja? print(say(say_please=True)) # Você me paga uma cerveja? Por favor! Eu sou pobre :( ``` ## Pronto para mais? ### Free Online * [Automate the Boring Stuff with Python](https://automatetheboringstuff.com) * [Learn Python The Hard Way](http://learnpythonthehardway.org/book/) * [Dive Into Python](http://www.diveintopython.net/) * [Ideas for Python Projects](http://pythonpracticeprojects.com) * [The Official Docs](http://docs.python.org/3/) * [Hitchhiker's Guide to Python](http://docs.python-guide.org/) * [Python Course](http://www.python-course.eu/index.php) * [First Steps With Python](https://realpython.com/learn/python-first-steps/) * [A curated list of awesome Python frameworks, libraries and software](https://github.com/vinta/awesome-python) * [Official Style Guide for Python](https://peps.python.org/pep-0008/) ### Dead Tree * [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)