Introdução à Python - Módulo 2

Introdução à Python 3

Minicurso de Introdução a linguagem de programação Python.

II JTIMS - Jornada de Tecnologias da Informação de Mato Grosso do Sul

CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

Os módulos e arquivos usados, serão disponíveis no site após o termino de cada aula, url:

jhoonb.com/courses

CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

Módulo 2:1. Funções.

a. Definindo, parâmetros, variável global, multíplos retornos2. Paradigmas de Programação.

a. Exemplo de POO.b. Programação Funcional, List comprehension

3. Tipo de Dados (métodos).a. list, dic, str, tuple

4. Exemplos.5. Exercícios.

MÓDULO 2: Criando Funções

Dividir para Conquistar!

Um problema é dividido em diversos subproblemas. As soluções dos sub-problemas são combinadas numa solução do problema maior.

“It is better to have 100 functions operate on one data structure than 10 functions on 10 data

structures.” - Alan Perlis.

Uma função é um bloco de código ao qual são opcionalmente passados parâmetros e pode opcionalmente também retornar valores.Uma função é definida pela instrução def que é seguida pelo nome da função e por parêntesis, que contêm a lista de parâmetros. Opcionalmente uma função pode usar a instrução return que termina a função e retorna ao chamador.

Para criar uma função em Python, usa-se a palavra reservada: def

def <nomefuncao>(<parametros>):

<indentação> <comandos>

❖ Não é necessário especificar os tipos dos dados nos parâmetros.

❖ As variáveis declaradas dentro das funções tem escopo local, quando a função termina elas são destruídas.

❖ Pode-se usar funções com retornos, usando return no final da função.

def soma(a,b):

return a+b

>>> soma(2,3)

def foo(x):

x = x+1

print(x)

x = 10

print(x) -> 10

foo(x) -> 11

print(x) -> 10

def funcao1():

print("a função 1 é essa")

def funcao2():

print("a funcao 2 é essa")

a,b = 2,3

print(" a + b é igual a ", a + b )

>>> funcao1()

>>> a função 1 é essa

>>> funcao2()

>>> a funcao 2 é essa

>>> a mais b é igual = 5

MÓDULO 2: Passagem por parâmetros

Parâmetros são variáveis que recebem valor do chamador, essas variáveis serão usadas localmente, no escopo da função.Pode-se passar N parâmetros para um função, e no Python NÃO é necessário especificar o tipo da variável.Veja o exemplo:

def spam(eggs, foo):

print(eggs, foo)

>>> spam(2,3)

>>> 2 3

>>> spam(‘zaz zaz’, ‘ e zaz’ )

>>> zaz zaz e zaz

Passagem por parâmetro não altera a variável chamada:

def spam(x):

x = ‘CHAPOLIN’

>>> x = ‘CHAVES’

>>> spam(x)

>>> x <- ‘CHAVES’

MÓDULO 2: Variável Global

Para se usar uma variável do escopo global dentro do escopo de uma função (que é local), usa-se a palavra reservada global na frente da variável.

global x

MÓDULO 2: Variável Global

def foo():

global x

x += 1

print(x)

x = 10

print(x) -> 10

foo() -> 11

print(x) -> 11

MÓDULO 2: Retorno de função

Python fornece múltiplos retornos de função,ex.:

def spam(x):

return x,x,x,x

>>> spam(‘spam’)

>>> (‘spam’,’spam’,’spam’,’spam’)

>>> a,b,c,d = spam(‘eggs’)

>>> print(a,b,c,d)

>>> ‘eggs’ ‘eggs’ ‘eggs’ ‘eggs’

MÓDULO 2: Exercícios.

Exercícios!

MÓDULO 2:

Paradigmas de Programação

MÓDULO 2: Paradigmas de Programação

Python é uma linguagem multiparadigma, isso quer dizer que existe mais de uma maneira de programar e abstrair os códigos.

Existem vários paradigmas, como por exemplo:

Programação Orientada a Objetos.Programação Funcional.Programação Estruturada/Imperativa.Programação Lógica.

Programação Funcional:Python, Erlang, Haskell, F#, OCaml ...

Trata a computação como uma avaliação de funções matemáticas. [tipos imutáveis]

Programação Orientada a Objetos:Python, JAVA, C++, Smaltalk, Ruby ...

Trata a computação como baseada na composição e interação entre diversas unidades de software chamadas de objetos.

Programação Estruturada/Imperativa:Python, C, Go, Pascal, Lua ...

Programação Lógica:Prolog, Lisp, Planner ...

Baseada na Lógica matemática, de construção, demostrações e inferências.

tem como objetivo realizar funções ou esquemas lógicos por meio de parâmetros e metas.

“A language that doesn't affect the way you think about programming, is not worth

knowing.” Alan Perlis

MÓDULO 2: Orientação a Objetos

Uma Breve, rápida, curta, pequena demonstração

class Chapolin(object):

‘’’ Mais rapido que uma lesma mais forte que um gambá

é o chapolin colorado!! ‘’’’

def __init__(self):

self.forca = ‘ de um gamba’

self.qi = ‘ de uma mula’

self.velocidade = ‘ de lesma’

def __init__(self):

new Style Class

def __init__(self):

new Style Class

DOCSTRING

def __init__(self):

new Style Class

DOCSTRING

Construtor

def __init__(self):

new Style Class

DOCSTRING

Construtor

def __init__(self):

new Style Class

DOCSTRING

Inicializador

MÓDULO 2: Orientação a Objetosdef frase1(self):

print(‘Não contam com minha ASTUCIA!’)

def frase2(self):

print(‘PALMA PALMA NAO PRIEMOS CANICO!’)

def frase3(self):

print(‘Meus novimentos sao FRIAMENTE calculados’)

def frase4(self):

print(‘se aproveitam de minha nobreza’)

def frase2(self):

def frase3(self):

def frase4(self):

Métodos

def frase2(self):

def frase3(self):

def frase4(self):

Métodos

self: explicito

def atributos(self):

print(‘Força: ’,self.forca)

print(‘Q.I.: ’, self.qi)

print(‘Velocidade: ’, self.velocidade)

def troca_atributos(self, f,q,v):

self.forca = f

self.qi = q

self.velocidade = v

def atributos(self):

print(‘Força: ’,self.forca)

print(‘Q.I.: ’, self.qi)

print(‘Velocidade: ’, self.velocidade)

def troca_atributos(self, f,q,v):

self.forca = f

self.qi = q

self.velocidade = v

self: referencia os tributos da classe

def quem_podera_me_defender(self):

print(‘EEEEEEEEEEEEEEEEU!!!!!’)

>>> chapolin = Chapolin()

Instância da Classe, um novo objeto

>>> chapolin.quem_podera_me_defender()

chama um dos métodos pelo operador .

‘EEEEEEEEEEEEEEEEU!!!!!’

>>> chapolin.frase2()

‘PALMA PALMA NAO PRIEMOS CANICO!’

Isso sem mencionar:Polimorfismo.

Isso sem mencionar:Polimorfismo.Encapsulamento.

Isso sem mencionar:Polimorfismo.Encapsulamento.Classes abertas.

Isso sem mencionar:Polimorfismo.Encapsulamento.Classes abertas.Herança Múltipla.

Isso sem mencionar:Polimorfismo.Encapsulamento.Classes abertas.Herança Múltipla.Sobrecarga de Operadores

MÓDULO 2: Funcional

Paradigma Funcional

MÓDULO 2: Programação funcional

Uma Breve, rápida, curta, pequena demonstração

Em programação Funcional, as funções são tratadas como valores de primeira importância(First Class Function), o que é o mesmo que dizer que funções podem ser parâmetros ou valores de entrada para outras funções e podem ser os valores de retorno ou saída de uma função. Então podemos entender paradigma funcional como um mapeamento dos valores de entrada nos valores de retorno, através de funções.

● Legibilidade e manutenibilidade gerados. Isso é porque cada função é criada para realizar uma determinada tarefa específica seus argumentos.

● Como o código é mais fácil ao refatorar, as alterações no design são geralmente mais fáceis de implementar.

Python, conceitos Funcionais:

Lambdafirst-class functionsHigher-order functionsmap()functools.reduce()filter()

Python, conceitos Funcionais:

Lambdafirst-class functionsHigher-order functionsmap()functools.reduce()filter()

Todos os números pares de 1 a 5 milhões:

par = lambda x: x % 2 == 0

todos = list(filter(par,range(1,5000001)))

todos = list(filter(lambda x: x % 2 == 0,range(1,5000001)))

criptografar uma texto, com a criptografia de Cezar:

texto = list(“as arveres samos nozes”)

crip = lambda x: chr(ord(x)+1)

novo = list(map(crip, texto))

decriptar o texto:

decrip = lambda x: chr(ord(x)-1)

novo = list(map(crip, novo))

Somar todos os números de 1 a 1000:

from functools import reduce

soma = reduce(lambda x,y: x+ y, range(1,1001))

Somar todos os números de 1 a 1000:

from functools import reduce

soma = reduce(lambda x,y: x+ y, range(1,1001))

Existe uma maneira bem mais fácil e poderosa em Python...

MÓDULO 2: List comprehension

List comprehension!

Elimina o uso de:

List comprehension!

Elimina o uso de:functools.reduce()

List comprehension!

Elimina o uso de:functools.reduce()filter()

List comprehension!

Elimina o uso de:functools.reduce()filter()map()

List comprehension!

Uma compreensão de lista é uma construção sintática disponível em algumas linguagens de programação para criação de uma lista baseada em listas existentes. Ela segue a forma da notação de definição de conjunto matemática (Teoria formal de Conjunto) como forma distinta para uso de funções de mapa e filtro.

Exemplo do poder dessa feature na linguagem Python.

S é o conjunto de todos os números "2 vezes x" onde x é um elemento do conjunto dos números naturais N, pelo qual x ao quadrado é maior que 3

Em Python usando List comprehension

S = [2 * x for x in range(101) if x ** 2 > 3]

Finalizando

MÓDULO 2: Estrutura/tipos de Dados

Estrutura/tipos de Dadoslist, str, dict

List em Python é:Listas são conjuntos de elementos de qualquer tipo separados por vírgula e que estão entre colchetes, e que podem ser modificados.>>> lista = [2, 3, 4, ‘eggs’]

>>> lista[2] = 5

>>> print(lista)

[2,3, 5, ‘eggs’]

Métodos de list:

.append(x) adiciona um elemento ao fim da lista

.count() retorna o número de vezes que x aparece na lista

.extend([x]) estende a lista com novos elementos passados

.index(x) retorna o índice (ou posição) de um determinado elemento da lista.

.insert(x,y) insere x na posicao y posição.

Métodos de list:

.pop(x), .pop() remove o elemento da posição indicada e o retorna, ou o ultimo se não passar nenhuma elemento

.remove() remove o primeiro elemento da lista.

.reverse() estende a lista com novos elementos passados

.sort() ordena os elementos da lista.

exemplos...

Dict, dicionários(Mapeamento):

Dicionários são conjuntos não ordenados de pares, onde o primeiro elemento do par, o índice, é chamado de chave e o outro de valor. Um dicionário, em Python, suporta qualquer tipo de objeto, seja ele uma lista ou até mesmo outros dicionários e pode ser modificado. Para criar um dicionário basta declarar pares “chave:valor” separados por vírgula e delimitados por chaves.

Dict, dicionários(Mapeamento):

>>> dic = {1:'um', 2:'dois', 3:'tres'}

>>> dic[1]

>>> dic[4]='quatro'

>>> dic

{1: 'um', 2: 'dois', 3: 'tres', 4: 'quatro'}

Dict, dicionários(Mapeamento), exemplo:

.keys() - retorna as chaves do dicionário

.values() - retorna os valores do dicionário

.items() - returna uma tupla contendo chave/valor.

x in y.keys() - verifica se a chave x existe no dicionario y

x in y.values() - verifica se o valor x existe no dicionário y

del x[key] - deleta a chave/valor do key do dicionário x

Dict, dicionários(Mapeamento), Métodos:

.clear() - remove todos os elementos do dicionário

x in d - verifica se a chave x existe no dicionário d

x not in d - verifica se a chave x não está no dict d

.update(d) atualiza o dict com outro o dict d passado

Dict, dicionários(Mapeamento), Métodos:

Strings são seqüências de caracteres entre aspas que não podem ser modificadas, a menos que você reatribua. Podem ser acessadas via [].

Strings, str:

Podemos acessar o conteúdo de uma string usando colchetes []. Exemplo:

>>> nome = “KIKO”

>>> nome[0]

‘K’

Strings, str, fatiando strings (slice):

>>> nome[0]

‘K’

>>> nome[0:2]

‘KI’

>>> nome[:2]

‘KI’

>>> nome[2:]

>>> ‘K0’

>>> nome[:]

>>> ‘KIKO’

>>> nome[0::2]

>>> ‘KK’

Técnica:

STRING[INICIO : FINAL - 1: INCREMENTO]

.find(x) - retorna o posicao do valor x se existir

.replace(x,y) - retorna a string trocando x por y

.upper() - retorna a string com as letras maiúsculas.

.lower() - retorna a string com as letras minúsculas.

.count(x) - retorna o número de ocorrências de x na string

.strip() - retorna a string se espaços no começo e final.

Strings, str, métodos:

Exercícios/Dúvidas?

MÓDULO 2: Exercícios

list: http://docs.python.org/3/library/stdtypes.html#list

dict: http://docs.python.org/3/library/stdtypes.html#mapping-types-dict

str: http://docs.python.org/3/library/stdtypes.html#text-sequence-type-str

tuple: http://docs.python.org/3/library/stdtypes.html#tuple

range: http://docs.python.org/3/library/stdtypes.html#range

MÓDULO 2: Referências

MÓDULO 2: FIM

Material disponível em:jhoonb.com/courses

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