Pense em Python – 3ª Edição
Pense como um cientista da computação
Descrição do livro
O Python é uma excelente maneira de iniciar na programação, e este guia claro e conciso lhe apresenta a linguagem de forma gradual — começando com conceitos básicos de programação e, em seguida, avançando para funções, estruturas de dados e programação orientada a objetos. Esta terceira edição revisada destaca a crescente importância dos grandes modelos de linguagem (LLMs) na programação e inclui exercícios sobre prompts eficientes para LLMs, testes de código e depuração.
Com exercícios em cada capítulo, você terá a oportunidade de praticar suas habilidades de programação à medida que avança no aprendizado. O autor Allen Downey se concentra nos conceitos fundamentais de programação que permanecerão relevantes, mesmo com a constante evolução das ferramentas. Com este popular guia prático, você aprenderá:
• A sintaxe e a semântica da linguagem Python • Uma definição clara de cada conceito de programação, com ênfase nos termos mais importantes • Como trabalhar com variáveis, instruções, funções e estruturas de dados • Técnicas para leitura e gravação de arquivos e bancos de dados • Fundamentos de objetos, métodos e programação orientada a objetos • Estratégias de depuração para erros de sintaxe, de tempo de execução e de semântica • Como utilizar LLMs para acelerar seu aprendizado — incluindo prompts eficientes, testes de código e depuração Ver menos ▲Sumário
Sumário
- Prefácio
- Capítulo 1 ■ Programação como uma forma de pensar
- Operadores aritméticos
- Expressões
- Funções aritméticas
- Strings
- Valores e tipos
- Linguagens formais e naturais
- Depuração
- Glossário
- Exercícios
- Capítulo 2 ■ Variáveis e instruções
- Variáveis
- Diagramas de estado
- Nomes de variáveis
- Instrução import
- Expressões e instruções
- Função print
- Argumentos
- Comentários
- Depuração
- Glossário
- Exercícios
- Capítulo 3 ■ Funções
- Definindo novas funções
- Parâmetros
- Chamando funções
- Repetição
- Variáveis e parâmetros são locais
- Diagrama de pilha
- Tracebacks
- Por que utilizar funções?
- Depuração
- Glossário
- Exercícios
- Capítulo 4 ■ Funções e interfaces
- Módulo jupyturtle
- Desenhando um quadrado
- Encapsulamento e generalização
- Desenhando um círculo por aproximação
- Refatorando o código
- Diagrama de pilha
- Plano de desenvolvimento
- Docstrings
- Depuração
- Glossário
- Exercícios
- Capítulo 5 ■ Condicionais e recursão
- Divisão inteira e módulo
- Expressões booleanas
- Operadores lógicos
- Instruções if
- Cláusula else
- Condicionais encadeadas
- Condicionais aninhadas
- Recursão
- Diagramas de pilha para funções recursivas
- Recursão infinita
- Entrada de teclado
- Depuração
- Glossário
- Exercícios
- Capítulo 6 ■ Valores de retorno
- Algumas funções têm valores de retorno
- E algumas funções retornam None
- Valor de retorno e condicionais
- Desenvolvimento incremental
- Funções booleanas
- Recursão com valores de retorno
- Salto de fé
- Sequência de Fibonacci
- Verificando tipos
- Depuração
- Glossário
- Exercícios
- Capítulo 7 ■ Iteração e busca
- Loops e strings
- Lendo listas de palavras
- Atualizando variáveis
- Looping e contagem
- Operador in
- Busca
- Doctest
- Glossário
- Exercícios
- Capítulo 8 ■ Strings e expressões regulares
- Uma string é uma sequência
- Fatiamento de strings
- Strings são imutáveis
- Comparação de strings
- Métodos de string
- Manipulação de arquivos
- Localizar e substituir
- Expressões regulares
- Substituição de strings
- Depuração
- Glossário
- Exercícios
- Capítulo 9 ■ Listas
- Uma lista é uma sequência
- Listas são mutáveis
- Fatiamento de listas
- Operações com listas
- Métodos de listas
- Listas e strings
- Iterando sobre uma lista
- Ordenando listas
- Objetos e valores
- Aliases
- Argumentos de lista
- Criando uma lista de palavras
- Depuração
- Glossário
- Exercícios
- Capítulo 10 ■ Dicionários
- Um dicionário é um mapeamento
- Criando dicionários
- Operador in
- Coleção de contadores
- Utilizando loops em dicionários
- Listas e dicionários
- Acumulando elementos em listas
- Memos
- Depuração
- Glossário
- Exercícios
- Capítulo 11 ■ Tuplas
- Tuplas são como listas
- Mas tuplas são imutáveis
- Atribuição de tupla
- Tuplas como valor de retorno
- Empacotamento de argumentos
- Zip
- Comparação e ordenação
- Invertendo um dicionário
- Depuração
- Glossário
- Exercícios
- Capítulo 12 ■ Análise e geração de texto
- Palavras únicas
- Pontuação
- Frequência de palavras
- Parâmetros opcionais
- Subtração de dicionários
- Números aleatórios
- Bigramas
- Análise de Markov
- Geração de texto
- Depuração
- Glossário
- Exercícios
- Capítulo 13 ■ Arquivos e bancos de dados
- Nomes de arquivos e caminhos
- f-strings
- YAML
- Módulo shelve
- Armazenando estruturas de dados
- Procurando por arquivos equivalentes
- Iterando por diretórios
- Depuração
- Glossário
- Exercícios
- Capítulo 14 ■ Classes e funções
- Tipos definidos pelo programador
- Atributos
- Objetos como valores de retorno
- Objetos são mutáveis
- Criando cópias
- Funções puras
- Protótipo e correção
- Desenvolvimento com foco no design
- Depuração
- Glossário
- Exercícios
- Capítulo 15 ■ Classes e métodos
- Definindo métodos
- Outro método
- Métodos estáticos
- Comparando objetos do tipo Time
- Método __str__
- Método __init__
- Sobrecarga de operadores
- Depuração
- Glossário
- Exercícios
- Capítulo 16 ■ Classes e objetos
- Criando um ponto
- Criando uma linha
- Equivalência e identidade
- Criando um retângulo
- Modificando retângulos
- Cópia profunda
- Polimorfismo
- Depuração
- Glossário
- Exercícios
- Capítulo 17 ■ Herança
- Representando cartas
- Atributos da carta
- Exibindo cartas
- Comparando cartas
- Baralhos
- Exibindo o baralho
- Adicionar, remover, embaralhar e ordenar
- Classes pai e filha
- Especialização
- Depuração
- Glossário
- Exercícios
- Capítulo 18 ■ Recursos extras do Python
- Conjuntos
- Contadores
- defaultdict
- Expressões condicionais
- Compreensões de lista
- Funções any e all
- Named Tuples
- Empacotamento de argumentos nomeados
- Depuração
- Glossário
- Exercícios
- Capítulo 19 ■ Considerações finais
- Índice remissivo
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