eBook: Jornada Python
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Agile Coach, Scrum Master e 17 anos de experiência na área de tecnologia, atuando em diversas áreas, desde infraestrutura até desenvolvimento de software. Fundador da comunidade TI com Café, com foco no networking profissional do pessoal de TI. Ex-militar, empreendedor, apaixonado por pessoas, protagonismo, autoconhecimento e propósito de vida.
Autor best-seller, empreendedor, mentor executivo e palestrante. Atua como CEO da Advisor 10X, consultoria técnica e acadêmica que ajuda empresas a multiplicarem resultados aplicando práticas ágeis, DevOps e Lean.
Sua formação tem uma base multidisciplinar em negócios, tecnologia e liderança, com mestrado em administração, MBA em telecomunicações, graduação em tecnologia e certificações em agilidade, tecnologia Lean, projetos, processos e serviços.
É fundador da Jornada Colaborativa, comunidade que une especialistas e executivos para escrever livros sobre tecnologia, gestão e carreira. Como iniciativa voluntária, a Jornada Colaborativa doou centenas de livros para desempregados e mais de R$ 500 mil para instituições, somando os direitos autorais e a receita dos eventos em parceria com a Globo, Lojas Renner, Banco PAN, Banco Carrefour, Businessmap e Dynatrace.
Os royalties deste livro também serão doados para a Jornada Colaborativa.
Contato: munizprofessor@gmail.
LinkedIn: Antonio Muniz
Instagram: Antoniomunizoficial
Spotify: AgileTechCast
English version:
Inspired more than 30,000 people and teams in MBA courses, bootcamps, video classes, workshops, consulting and lectures in leading companies such as SulAmérica, Petrobras, Vivo, Itaú, Oi, Furnas, Eletrobras, DHL, Banco do Brasil, Banco Safra, Banco PAN, Ernst & Young, Finep, Sebrae, UOL, Pagseguro, Makro, Totvs, Jucesp, Ambev Tech and Dafiti.
Engenheiro de Computação, formado no Instituto Militar de Engenharia. Analista de Sistemas Sênior na Petrobras S/A, onde atua como Cientista de Dados na Diretoria de Exploração de Produção. Apaixonado por conhecimento, também pratica o desenho artístico e a fotografia de rua em seu tempo livre.
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Organizador do Meetups Analytics em Tudo, Big Data RJ e Data Science RJ. Apaixonado por algoritmos, desenvolvimento de software, inteligência artificial e métodos ágeis. Cientista da computação formado pela PUC-RJ e pós-graduado nas áreas de big data, gestão de projetos e engenharia de software.
Engenheira de Sistemas pela Unimontes, pós-graduanda em machine learning pelo IGTI e atualmente Cientista de Dados na Take Blip. É palestrante, mentora, apaixonada pelo trabalho desenvolvido pelas comunidades técnicas de BH e atuante no fortalecimento e na presença de mulheres na área de tecnologia.
Software Engineer, coautora de livros da Jornada Colaborativa. É curadora de conteúdos na She’s Tech Conference, faz parte da organização do DevDay e coordena trilhas no TDC. Graduada em Sistemas de Informação pela UNA e pós-graduada em Desenvolvimento de Aplicações Móveis pela PUC Minas. É apaixonada por comunidades e atua no fortalecimento da presença de mulheres na área de tecnologia.
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Agile Coach, professor universitário, amante de artes marciais práticas e entusiasta de tecnologia desde os oito anos de idade (enquanto a galera soltava pipa ele programava). Apaixonado por ensinar e pelo aprendizado colaborativo.
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Cientista de Dados, Engenheira de Software e Agilista apaixonada por ensinar e aprender. Doutora em Inteligência Artificial, Mestre em Engenharia de Software, Bacharel em Informática, Professora da PUC-Rio e Analista de Sistemas da Petrobras. Nas horas vagas, é bailarina e pensa em maneiras de mudar o mundo.
eBook: Jornada Python: uma jornada imersiva na aplicabilidade de uma das mais poderosas linguagens de programação do mundo
Neste livro você será guiado em uma viagem chamada “Jornada Python”, iniciando com os fundamentos da linguagem, passando por orientação a objetos, boas práticas de programação e chegando a alguns assuntos mais avançados, como o desenvolvimento de aplicações web e ciência de dados. Esperamos vocês. Tenha uma boa viagem!
A Jornada Colaborativa
Era uma vez um professor universitário que sonhava em lançar um livro quando finalizou o mestrado em 2006. O sonho começou a ser concretizado em 2017 com o livro “Jornada DevOps”, mas alguns obstáculos travaram sua evolução após a escrita de três capítulos.
Em setembro de 2018, durante sua palestra na PUC Minas, surgiu um click: “Será que outras pessoas apaixonadas por DevOps ajudariam com a escrita colaborativa?
Dezenas de colaboradores aceitaram o convite e o livro foi lançado para 350 pessoas no dia 06 de junho de 2019 no Centro de Convenções SulAmérica, no Rio de Janeiro.
A escalada dos times gerou novas amizades, aprendizados, doação de R$ 277.000,00 para instituições com o lançamento de 15 livros e sonhamos transformar mais vidas com a inteligência coletiva e o apoio de empresas amigas.
Coautores:
Adamys Monnerat
Alexandra Raibolt
Alexandro Angelo Romeira
André Guilhon
Antonio Muniz
Bruno Hanai
Carlos Eduardo Silva Castro
Cassius T. C. Mendes
Cláudio Henrique Franco Gomes
Daniele A. Longato da Silva
Davi Frazão
Davi Luis de Oliveira
Eduardo Bizarria Gaspar
Edytarcio Pereira
Élysson Mendes Rezende
Eric Gomes
Everton de Castro
Filipe Rudá
Flávio Mariano
Francisco Hugo Siqueira Rosa
Guilherme Arthur de Carvalho
Guilherme de Almeida Gasque
Guilherme Ito
Guilherme Rozenblat
Helcio Gomes
Jefferson da S. Nascimento
Joan Davi
João Pedro Prates da Conceição Galhianne
John Kevid
Juliana Guamá
Karina Tiemi Kato
Karine Cordeiro
Lourena Ohara
Lucas Pastana
Lucas Vieira Araujo
Luiz Paulo O. Paula
Marcell Guilherme C. da Silva
Marco Alencastro
Marcos Alexandre Castro
Marcus Paiva
Mikaeri Ohana Estevam Candido
Naiara Cerqueira
Pablo Augusto Furtado
Paulo R. Z. Pinto
Rafael Gonsalves Cruvinel
Reinaldo Maciel
Rodrigo Alves Mendonça
Rodrigo Isensee
Roger Sampaio
Saulo Filho Percival
Sérgio Berlotto Jr.
Sidnei Santiago
Tatiana Escovedo
Viviane Laporti
William Villela de Carvalho
Wygna Yngrid da Silva Matias Xavier
Yussif Barcelos Dutra
| E-ISBN | 978-65-88431-51-1 |
| Edição | 1 |
| Idioma | Português |
| Lançamento | 01/02/2022 |
| Páginas | 552 |
| Ano | 2022 |
| Sumário | SUMÁRIO JORNADA PYTHON PARTE I. CONHECENDO A LINGUAGEM Tipos básicos – Classes Tipos básicos – strings Tipos básicos – Inteiros e longos Tipos básicos – Comparações Simplicidade Linguagem de alto nível Multifuncionalidade Desempenho Produtividade Comunidade 4. Biblioteca padrão e documentação oficial (Paulo R. Z. Pinto) Definições 5. PEP – Python Enhancement Proposal (Sérgio Berlotto Jr.) PARTE II. PREPARANDO O AMBIENTE 6. Instalando (Marcus Paiva/Naiara Cerqueira) Windows Linux MacOS 7. Primeiro programa (Adamys Monnerat/Tatiana Escovedo/Guilherme Rozenblat) Imprimindo na saída padrão Modo script Tipos de script e suas linguagens Interpretador CLI 8. IDEs (Yussif Barcelos Dutra/Naiara Cerqueira) Jupyter Notebook Spyder PyCharm Visual Studio Code 9. Criação de ambiente virtual (Sérgio Berlotto Jr./Alexandra Raibolt/Juliana Guamá) Ferramentas de gestão de ambiente virtual venv virtualenv virtualenvwrapper pipenv conda 10. Gerenciadores de pacotes (Jefferson da S. Nascimento/Cláudio Henrique Franco Gomes) 11. Linters (Cláudio Henrique Franco Gomes) Visual Studio Code PyCharm Spyder Jupyter Lab Python Code Quality Authority PARTE III. FUNDAMENTOS DE PROGRAMAÇÃO 12. Tipos de dados e variáveis (Davi Luis de Oliveira) 13. Expressões e comentários (Lucas Vieira Araujo) Expressões Avaliação de expressões Avaliação em curto-circuito Comentários 14. Mutabilidade e imutabilidade (Lucas Vieira Araujo/Flávio Mariano/John Kevid) 15. Strings (Rafael Gonsalves Cruvinel) Escrevendo strings Formatando strings Formatação ‘%-format’ Formatação com ‘format’ Formatação com ‘F-string’ Grupo de strings Funções com string Somando strings Multiplicação de strings Funções built-in Funções que retornam um boolean 16. Coleções (Rodrigo Alves Mendonça) Tipos de coleções Iteração Lista (list) Tupla (tuple) Dicionário (dict) Views de dicionários Conjunto (set e frozenset) 17. Operadores e condicionais (Daniele A. Longato da Silva) 18. Controle de fluxo (Filipe Rudá/Lucas Pastana) Desmistificando o for Controlando o fluxo de repetição com break, continue e pass Looping inline 19. Tratamento de exceções e erros (Guilherme Ito) Definição e exemplos Capturando exceções Levantando exceções Customizando exceções Extra – Classes Exception e BaseException 20. Comprehension (Sérgio Berlotto Jr.) 21. Funções (Cláudio Henrique Franco Gomes) Criando uma função Escopo de variáveis Parâmetros e valores de retorno Parâmetros arbitrários Lambda Funções aninhadas Funções de primeira classe Decorators Anotações e documentações em funções 22. Manipulação de arquivos (Guilherme Arthur de Carvalho) Método builtin open Criando uma agenda 23. Conexão com banco de dados (Cláudio Henrique Franco Gomes) 24. Documentando o código (Juliana Guamá/Roger Sampaio) Docstrings Pydoc Type hinting Estilos para Docstrings GoogleDoc NumpyDoc PARTE IV. ORIENTAÇÃO A OBJETOS 25. Introdução à orientação de objetos e seus quatro pilares (Tatiana Escovedo/Viviane Laporti) 26. Classes, objetos, métodos e atributos (Cláudio Henrique Franco Gomes) Definição Sintaxe Objetos e instâncias Métodos Atributos 27. Encapsulamento (Tatiana Escovedo/Viviane Laporti) 28. Herança, polimorfismo e classes abstratas (Tatiana Escovedo/Viviane Laporti) Herança Polimorfismo Classes abstratas 29. Associação, agregação e composição (Tatiana Escovedo) 30. Decoradores de métodos e de classes (Cláudio Henrique Franco Gomes) Métodos estáticos Métodos de classe Propriedades 31. Generators (Cláudio Henrique Franco Gomes) Generator Pattern Expressão Generator 32. Maps (Jefferson da S. Nascimento) 33. Descriptors (Cláudio Henrique Franco Gomes) Classe property Decorators Criação dinâmica de descriptors Prós e contras 34. Métodos mágicos (Sérgio Berlotto Jr.) 35. Modelos arquiteturais (Davi Luis de Oliveira/Karine Cordeiro) Arquitetura em camadas SOA MVC MVT Arquitetura de microsserviços PARTE V. TÓPICOS AVANÇADOS DE PROGRAMAÇÃO 36. SOLID (Eduardo Gaspar/Helcio Gomes/Rodrigo Isensee/Sérgio Berlotto Jr./Tatiana Escovedo/WilliamVillela de Carvalho) Princípio de responsabilidade única Princípio aberto/fechado Princípio da substituição de Liskov Princípio da segregação de interfaces Princípio da inversão de dependência 37. Guia de estilos (Alexandro Angelo Romeira) Nomenclatura Layout de código Comentários e notas explicativas 38. Programação funcional (Marcell Guilherme C. da Silva) 39. Concorrência e programação assíncrona (Rodrigo Alves Mendonça/Edytarcio Pereira/Marco Alencastro) Programação síncrona e assíncrona Concorrência e paralelismo GIL – Global Interpreter Lock O módulo AsyncIO Ciclo de eventos (event loop) Corrotinas (coroutines) Futures e objetos de espera (awaitable objects) Pontos de atenção na programação assíncrona Conclusão 40. Metaprogramação (Cláudio Henrique Franco Gomes) 41. Clean code e boas práticas (Sérgio Berlotto Jr.) Nomes são importantes Não use abreviações Utilize nomes descritivos Sempre pergunte o que você quer saber de forma clara Utilize booleanos de forma implícita Cuidado com a quantidade de parâmetros Comentários são vilões quando mal utilizados A regra do escoteiro Teste sempre SOLID Padrões de projeto Conclusão PARTE VI. TESTES 42. Introdução a testes (Marcell Guilherme C. da Silva) 43. TDD – Test Driven Development (Cláudio Henrique Franco Gomes) 44. Bibliotecas built-in (Jefferson da S. Nascimento) 45. Testes unitários e testes automatizados (Saulo Filho Perceval/Lourena Ohara) Testes unitários Escrevendo testes unitários Princípios para escrever bons testes unitários Cobertura de código Tipos de teste unitário Testes automatizados Automatizando testes funcionais Automatizando testes de API com Python GET POST PUT DELETE 46. Mocks (Cláudio Henrique Franco Gomes) Decorator patch Valores de retorno e efeitos colaterais Imitando métodos de instâncias e de classes Imitando propriedades de classes Imitando classes inteiras PARTE VII. DESENVOLVIMENTO DE APLICAÇÕES WEB 47. Fundamentos da web (Everton de Castro/Tatiana Escovedo) O protocolo HTTP Modelo cliente-servidor HTML Folhas de estilo e scripts 48. Web APIs (Karine Cordeiro/Marcus Paiva/Naiara Cerqueira) O que é uma API? Formatos de comunicação para APIs O que é uma REST? O que é uma RESTful API? O que é GraphQL? O que é WSGI? 49. Conceito de frameworks (Tatiana Escovedo) 50. Django (André Guilhon/Élysson Mendes Rezende) Como o Django funciona? Estrutura do Django Início do projeto Configurando um banco de dados Modelos do Django Migrations Módulo de administração do Django Telas de acesso do usuário Configuração de rotas internas Cadastrando novos produtos no banco de dados Editando produtos no banco de dados Excluindo produtos no banco de dados 51. Flask (Marcos Alexandre Castro/Sérgio Berlotto Jr.) Um pouco mais sobre o Jinja 52. Executando tarefas assíncronas (Guilherme Arthur de Carvalho) PARTE VIII. ANÁLISE DE DADOS 53. Introdução ao processo de ETL (Guilherme de Almeida Gasque) O que é ETL? Extração Transformação Carga 54. Web scraping (Francisco Hugo Siqueira Rosa) 55. Manipulação e tratamento de dados (Luiz Paulo O. Paula/Bruno Hanai/Davi Frazão/Joan Davi) NumPy Criação de arrays unidimensionais Reshape de arrays Split de arrays Operações com matrizes Pandas Operações com dataframes Criando colunas Renomeando colunas Removendo colunas Fatiamento (slicing) Métodos iloc e loc Método apply 56. Visualização de dados (Tatiana Escovedo/Marcos Alexandre Castro) Matplotlib Pandas Seaborn Plotly Dash 57. Conceitos e aplicações de big data (Sidnei Santiago/Lucas Pastana) O que é big data? Volume de dados produzidos Dados estruturados e não estruturados PARTE IX. INTELIGÊNCIA DE DADOS 58. Introdução à inteligência artificial (Mikaeri Ohana Estevam Candido) Visões de inteligência artificial História da inteligência artificial Abordagens da inteligência artificial Divisões da inteligência artificial Machine learning Deep learning Aplicações da inteligência artificial 59. Machine learning – conceitos e modelos (Tatiana Escovedo) Classificação Regressão Clusterização Associação Algoritmos de machine learning Árvore de decisão K-vizinhos mais próximos (KNN) Regressão linear Regressão logística Naïve Bayes Support Vector Machines (SVM) K-means Para saber mais 60. Deep learning (Alexandra Raibolt) Artificial Neural Networks Single-Layer Perceptron Multilayer Perceptron Convolutional Neural Networks Recurrent Neural Networks Long Short-Term Memory Autoencoders Generative Adversarial Networks Deep Reinforcement Learning Natural Language Processing Considerações finais 61. Visão computacional (Alexandra Raibolt) Prática: detecção, descrição e correspondência de características com ORB 62. Scikit-Learn (Carlos Eduardo Silva Castro/Tatiana Escovedo/Cassius T. C. Mendes) Representação de dados A API Estimator Validação de modelos Prática: projeto de classificação binária usando o Scikit-Learn Passo 1 – Definição do problema Passo 2 – Carga de dados Passo 3 – Análise de dados Passo 4 – Pré-processamento de dados: separação em conjunto de treino e conjunto de teste Passo 5 – Modelos de classificação Passo 6 – Finalização do modelo 63. TensorFlow (Cláudio Henrique Franco Gomes) Instalação Tensores Carregamento de dados Pré-processamento Modelagem Métricas 64. PyTorch (Reinaldo Maciel) História Por que PyTorch? Instalação Trabalhando com o PyTorch Desenvolvendo com o PyTorch 65. Keras (João Pedro Prates da Conceição Galhianne) Por que Keras? Instalação Prática Iniciando o modelo Apurando o modelo 66. Desenvolvimento de chatbot (Eric Gomes) PARTE X. AUTOMAÇÃO DE PROCESSOS 67. Serverless (Alexandro Angelo Romeira) 68. CI e CD (Davi Luis de Oliveira) 69. Gerando packages e publicando no PyPi (Karina Tiemi Kato) Referências bibliográficas Dedicatória e agradecimentos Sobre os organizadores e coautores |
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