Mudanças entre as edições de "Oficina Python Fluente"
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A '''Oficina Python Fluente''' é uma atividade ''presencial'' na sede do Garoa Hacker Clube, baseada no livro [https://pythonfluente.com Python Fluente, Segunda Edição] |
A '''Oficina Python Fluente''' é uma atividade ''presencial'' na sede do Garoa Hacker Clube, baseada no livro [https://pythonfluente.com Python Fluente, Segunda Edição] |
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− | == |
+ | == Sobre o Python Fluente == |
+ | '''Fluent Python''' ou '''Python Fluente''' é um livro intermediáro/avançado sobre a linguagem Python, escrito por [[Usuário:LucianoRamalho|Luciano Ramalho]], publicado originalmente nos EUA pela O'Reilly Media em 2015 (first edition) e 2022 (second edition). |
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− | 25 encontros de 3h, sendo: |
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+ | A primeira edição foi publicada em 9 idiomas (inglês, português, japonês, russo, coreano, francês, polonês, chinês simplificado, chinês tradicional), e tem excelentes avaliações nas livrarias online ao redor do mundo. |
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− | * Uma oficina de revisão básica sobre Python, para quem já programa em outras linguagens ou está começando com Python. |
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+ | O texto integral de '''Python Fluente Segunda Edição''' em português está [https://pythonfluente.com online, de graça, sob uma licença Creative Commons]. A primeira edição em português está esgotada. |
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− | * 24 oficinas abordando temas dos 24 capítulos do Python Fluente, Segunda Edição |
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+ | A segunda edição em inglês, polonês, russo, ou chinês pode ser adquirida nas livrarias que trabalham com estes idiomas. |
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− | Cada oficina terá momentos expositivos e exercícios. Traga seu notebook com Python instalado! |
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+ | 24 encontros de 3h abordando temas dos 24 capítulos do '''Python Fluente, Segunda Edição. ''' |
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+ | Cada oficina terá momentos expositivos e exercícios. '''Traga seu notebook com Python instalado!''' |
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− | ! As sessões '''não serão oferecidas em vídeo''' ao vivo |
+ | ! As sessões '''não serão oferecidas em vídeo''' ao vivo, nem publicadas depois. É uma atividade 100% presencial. |
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== Pré-requisitos == |
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== Datas e horários == |
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− | Os encontros '''semanais''' acontecerão às terças-feiras, de 19:00 a 22:00, a partir do dia 30/jul/ |
+ | Os encontros '''semanais''' acontecerão às terças-feiras, de 19:00 a 22:00, a partir do dia 30/jul/2024 na [[Sede]] do Garoa Hacker Clube. |
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+ | Veja a data de cadas capítulo na lista de tópicos abaixo. |
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+ | == Inscrições e preços == |
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+ | A oficina é gratuita, mas cada participante precisa pegar um ingresso. O primeiro encontro lotou, mas há uma lista de espera: |
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+ | == Alimentação == |
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+ | No intervalo podemos pedir pizza, e daí quem quiser paga sua parte (cerca de R$ 25 para 2 ou 3 pedaços). Também é permitido trazer marmita, comer antes, ou ficar com fome. |
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== Temas == |
== Temas == |
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+ | === Parte I: Estruturas de dados (30/jul a 3/set/2024) === |
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− | === 0. Revisão sobre Python === |
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+ | Seis encontros sobre como Python lida de modo uniforme com as estruturas de dados mais importantes e úteis. |
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+ | '''Nota:''' nesses sumários as seções 1.1, 2.1, 3.1... N.1 até 24.1 foram removidas porque no livro elas são "Novidades deste capítulo". |
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+ | ==== 1. O modelo de dados do Python (30/jul/2024) ==== |
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+ | 1.2. Um baralho pythônico |
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+ | 1.3. Como os métodos especiais são utilizados |
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+ | 1.4. Visão geral dos métodos especiais |
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+ | 1.5. Por que len não é um método? |
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+ | ==== 2. Uma coleção de sequências (6/ago/2024) ==== |
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+ | 2.2. Uma visão geral das sequências embutidas |
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+ | 2.3. Compreensões de listas e expressões geradoras |
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+ | 2.4. Tuplas não são apenas listas imutáveis |
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+ | 2.5. Desempacotando sequências e iteráveis |
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+ | 2.6. Pattern matching com sequências |
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+ | 2.7. Fatiamento |
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+ | 2.8. Usando + e * com sequências |
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+ | 2.9. list.sort versus a função embutida sorted |
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+ | 2.10. Quando uma lista não é a resposta |
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+ | ==== 3. Dicionários e conjuntos (13/ago/2024) ==== |
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+ | 3.2. A sintaxe moderna dos dicts |
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+ | 3.3. Pattern matching com mapeamentos |
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+ | 3.4. A API padrão dos tipos de mapeamentos |
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+ | 3.5. Tratamento automático de chaves ausentes |
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+ | 3.6. Variações de dict |
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+ | 3.7. Mapeamentos imutáveis |
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+ | 3.8. Views de dicionários |
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+ | 3.9. Consequências práticas da forma como dict funciona |
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+ | 3.10. Teoria dos conjuntos |
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+ | 3.11. Consequências práticas da forma de funcionamento dos conjuntos |
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+ | 3.12. Operações de conjuntos em views de dict |
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+ | ==== 4. Texto em Unicode versus Bytes (20/ago/2024) ==== |
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+ | 4.2. Questões de caracteres |
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+ | 4.3. Os fundamentos do byte |
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+ | 4.4. Codificadores/Decodificadores básicos |
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+ | 4.5. Entendendo os problemas de codificação/decodificação |
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+ | 4.6. Processando arquivos de texto |
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+ | 4.7. Normalizando o Unicode para comparações confiáveis |
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+ | 4.8. Ordenando texto Unicode |
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+ | 4.9. O banco de dados do Unicode |
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+ | 4.10. APIs de modo dual para str e bytes |
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+ | ==== 5. Fábricas de classes de dados (27/ago/2024) ==== |
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+ | 5.2. Visão geral das fábricas de classes de dados |
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+ | 5.3. Tuplas nomeadas clássicas |
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+ | 5.4. Tuplas nomeadas com tipo |
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+ | 5.5. Introdução às dicas de tipo |
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+ | 5.6. Mais detalhes sobre @dataclass |
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+ | 5.7. A classe de dados como cheiro no código |
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+ | 5.8. Pattern Matching com instâncias de classes |
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+ | ==== 6. Referências, mutabilidade, e memória (3/set/2024) ==== |
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+ | 6.2. Variáveis não são caixas |
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+ | 6.3. Identidade, igualdade e apelidos |
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+ | 6.4. A princípio, cópias são rasas |
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+ | 6.5. Parâmetros de função como referências |
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+ | 6.6. del e coleta de lixo |
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+ | 6.7. Peças que Python prega com imutáveis |
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+ | |||
+ | === Parte II: Funções como objetos === |
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+ | |||
+ | Aprenda o poder das funções em Python, evite criar classes sem motivo, e aplique o paradigma funcional quando fizer sentido (4 encontros). |
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+ | <nowiki> |
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+ | 7. Funções como objetos de primeira classe |
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+ | 7.2. Tratando uma função como um objeto |
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+ | 7.3. Funções de ordem superior |
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+ | 7.4. Funções anônimas |
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+ | 7.5. Os nove sabores de objetos invocáveis |
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+ | 7.6. Tipos invocáveis definidos pelo usuário |
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+ | 7.7. De parâmetros posicionais a parâmetros somente nomeados |
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+ | 7.8. Pacotes para programação funcional |
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+ | 8. Dicas de tipo em funções |
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+ | 8.2. Sobre tipagem gradual |
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+ | 8.3. Tipagem gradual na prática |
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+ | 8.4. Tipos são definidos pelas operações possíveis |
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+ | 8.5. Tipos próprios para anotações |
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+ | 8.6. Anotando parâmetros apenas posicionais e variádicos |
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+ | 8.7. Tipos imperfeitos e testes poderosos |
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+ | 9. Decoradores e Clausuras |
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+ | 9.2. Introdução aos decoradores |
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+ | 9.3. Quando o Python executa decoradores |
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+ | 9.4. Decoradores de registro |
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+ | 9.5. Regras de escopo de variáveis |
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+ | 9.6. Clausuras |
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+ | 9.7. A declaração nonlocal |
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+ | 9.8. Implementando um decorador simples |
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+ | 9.9. Decoradores na biblioteca padrão |
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+ | 9.10. Decoradores parametrizados |
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+ | 10. Padrões de projetos com funções de primeira classe |
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+ | 10.2. Estudo de caso: refatorando Estratégia |
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+ | 10.3. Padrão Estratégia aperfeiçoado com um decorador |
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+ | 10.4. O padrão Comando |
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+ | </nowiki> |
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+ | |||
+ | === Parte III: Classes e protocolos === |
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+ | |||
+ | Toda linguagem com classes implementa a Orientação a Objetos de um modo particular. Conheça OOP no estilo pythônico (6 encontros). |
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+ | |||
+ | <nowiki> |
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+ | 11. Um objeto pythônico |
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+ | 11.2. Representações de objetos |
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+ | 11.3. A volta da classe Vector |
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+ | 11.4. Um construtor alternativo |
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+ | 11.5. classmethod versus staticmethod |
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+ | 11.6. Exibição formatada |
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+ | 11.7. Um Vector2d hashable |
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+ | 11.8. Suportando o pattern matching posicional |
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+ | 11.9. Listagem completa Vector2d, versão 3 |
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+ | 11.10. Atributos privados e "protegidos" no Python |
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+ | 11.11. Economizando memória com __slots__ |
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+ | 11.12. Sobrepondo atributos de classe |
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+ | 12. Métodos especiais para sequências |
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+ | 12.2. Vector: Um tipo sequência definido pelo usuário |
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+ | 12.3. Vector versão #1: compatível com Vector2d |
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+ | 12.4. Protocolos e o duck typing |
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+ | 12.5. Vector versão #2: Uma sequência fatiável |
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+ | 12.6. Vector versão #3: acesso dinâmico a atributos |
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+ | 12.7. Vector versão #4: o hash e um == mais rápido |
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+ | 12.8. Vector versão #5: Formatando |
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+ | 13. Interfaces, protocolos, e ABCs |
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+ | 13.1. O mapa de tipagem |
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+ | 13.3. Dois tipos de protocolos |
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+ | 13.4. Programando patos |
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+ | 13.5. Goose typing |
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+ | 13.6. Protocolos estáticos |
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+ | 14. Herança: para o bem ou para o mal |
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+ | 14.2. A função super() |
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+ | 14.3. É complicado criar subclasses de tipos embutidos |
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+ | 14.4. Herança múltipla e a Ordem de Resolução de Métodos |
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+ | 14.5. Classes mixin |
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+ | 14.6. Herança múltipla no mundo real |
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+ | 14.7. Lidando com a herança |
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+ | 15. Mais dicas de tipo |
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+ | 15.2. Assinaturas sobrepostas |
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+ | 15.3. TypedDict |
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+ | 15.4. Coerção de Tipo |
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+ | 15.5. Lendo dicas de tipo durante a execução |
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+ | 15.6. Implementando uma classe genérica |
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+ | 15.7. Variância |
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+ | 15.8. Implementando um protocolo estático genérico |
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+ | 16. Sobrecarga de operadores |
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+ | 16.2. Introdução à sobrecarga de operadores |
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+ | 16.3. Operadores unários |
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+ | 16.4. Sobrecarregando + para adição de Vector |
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+ | 16.5. Sobrecarregando * para multiplicação escalar |
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+ | 16.6. Usando @ como operador infixo |
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+ | 16.7. Resumindo os operadores aritméticos |
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+ | 16.8. Operadores de comparação cheia |
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+ | 16.9. Operadores de atribuição aumentada |
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+ | |||
+ | </nowiki> |
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+ | |||
+ | === Parte IV: Controle de fluxo === |
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+ | |||
+ | Python tem mecanismos de controle de fluxo modernos que nem todo mundo domina. Vamos conhecê-los em 5 encontros. |
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+ | <nowiki> |
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− | Uma seleção de temas do [https://docs.python.org/pt-br/3/tutorial/index.html Tutorial de Python] oficial ''em ritmo de revisão'' 🏎️ . . . . |
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+ | 17. Iteradores, geradores e corrotinas clássicas |
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+ | 17.2. Uma sequência de palavras |
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+ | 17.3. Porque sequências são iteráveis: a função iter |
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+ | 17.4. Iteráveis versus iteradores |
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+ | 17.5. Classes Sentence com __iter__ |
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+ | 17.6. Sentenças preguiçosas |
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+ | 17.7. Quando usar expressões geradoras |
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+ | 17.8. Um gerador de progressão aritmética |
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+ | 17.9. Funções geradoras na biblioteca padrão |
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+ | 17.10. Funções de redução de iteráveis |
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+ | 17.11. Subgeradoras com yield from |
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+ | 17.12. Tipos iteráveis genéricos |
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+ | 17.13. Corrotinas clássicas |
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+ | 18. Instruções with, match, e blocos else |
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+ | 18.2. Gerenciadores de contexto e a instrução with |
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+ | 18.3. Pattern matching no lis.py: um estudo de caso |
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+ | 18.4. Faça isso, então aquilo: os blocos else além do if |
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+ | 19. Modelos de concorrência em Python |
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+ | 19.2. A visão geral |
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+ | 19.3. Um pouco de jargão |
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+ | 19.4. Um "Olá mundo" concorrente |
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+ | 19.5. O real impacto da GIL |
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+ | 19.6. Um pool de processos caseiro |
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+ | 19.7. Python no mundo multi-núcleo. |
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+ | 20. Executores concorrentes |
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+ | 20.2. Downloads concorrentes da web |
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+ | 20.3. Iniciando processos com concurrent.futures |
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+ | 20.4. Experimentando com Executor.map |
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+ | 20.5. Download com exibição do progresso e tratamento de erro |
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+ | 21. Programação assíncrona |
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+ | 21.2. Algumas definições. |
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+ | 21.3. Um exemplo de asyncio: sondando domínios |
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+ | 21.4. Novo conceito: awaitable ou esperável |
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+ | 21.5. Downloads com asyncio e HTTPX |
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+ | 21.6. Gerenciadores de contexto assíncronos |
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+ | 21.7. Melhorando o download de bandeiras asyncio |
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+ | 21.8. Delegando tarefas a executores |
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+ | 21.9. Programando servidores asyncio |
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+ | 21.10. Iteração assíncrona e iteráveis assíncronos |
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+ | 21.11. Programação assíncrona além do asyncio: Curio |
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+ | 21.12. Dicas de tipo para objetos assíncronos |
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+ | 21.13. Como a programação assíncrona funciona e como não funciona |
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+ | </nowiki> |
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− | === 1. O modelo de dados do Python === |
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− | === |
+ | === Parte V: Metaprogramação === |
+ | Um programa Python é também uma estrutura de dados que pode ser alterada em tempo de execução. Veremos como nos 3 encontros finais. |
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− | === 3. Dicionários e conjuntos === |
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+ | <nowiki> |
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− | === etc. === |
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+ | 22. Atributos dinâmicos e propriedades |
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+ | 22.2. Processamento de dados com atributos dinâmicos |
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+ | 22.3. Propriedades computadas |
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+ | 22.4. Usando uma propriedade para validação de atributos |
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+ | 22.5. Considerando as propriedades de forma adequada |
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+ | 22.6. Criando uma fábrica de propriedades |
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+ | 22.7. Tratando a exclusão de atributos |
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+ | 22.8. Atributos e funções essenciais para tratamento de atributos |
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+ | 23. Descritores de Atributos |
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+ | 23.2. Exemplo de descritor: validação de atributos |
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+ | 23.3. Descritores dominantes versus descritores não dominantes |
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+ | 23.4. Métodos são descritores |
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+ | 23.5. Dicas para o uso de descritores |
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+ | 23.6. Docstrings de descritores e a sobreposição de exclusão |
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+ | 24. Metaprogramação de classes |
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+ | 24.2. Classes como objetos |
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+ | 24.3. type: a fábrica de classes embutida |
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+ | 24.4. Uma função fábrica de classes |
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+ | 24.5. Apresentando __init_subclass__ |
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+ | 24.6. Melhorando classes com um decorador de classes |
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+ | 24.7. O que acontece quando: importação versus execução |
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+ | 24.8. Introdução às metaclasses |
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+ | 24.9. Uma solução para Checked usando uma metaclasse |
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+ | 24.10. Metaclasses no mundo real |
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+ | 24.11. Um hack de metaclasse com __prepare__ |
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+ | </nowiki> |
||
− | Até o capítulo 24. |
Edição atual tal como às 18h44min de 30 de julho de 2024
A Oficina Python Fluente é uma atividade presencial na sede do Garoa Hacker Clube, baseada no livro Python Fluente, Segunda Edição
Sobre o Python Fluente
Fluent Python ou Python Fluente é um livro intermediáro/avançado sobre a linguagem Python, escrito por Luciano Ramalho, publicado originalmente nos EUA pela O'Reilly Media em 2015 (first edition) e 2022 (second edition).
A primeira edição foi publicada em 9 idiomas (inglês, português, japonês, russo, coreano, francês, polonês, chinês simplificado, chinês tradicional), e tem excelentes avaliações nas livrarias online ao redor do mundo.
O texto integral de Python Fluente Segunda Edição em português está online, de graça, sob uma licença Creative Commons. A primeira edição em português está esgotada.
A segunda edição em inglês, polonês, russo, ou chinês pode ser adquirida nas livrarias que trabalham com estes idiomas.
Formato
24 encontros de 3h abordando temas dos 24 capítulos do Python Fluente, Segunda Edição.
Cada oficina terá momentos expositivos e exercícios. Traga seu notebook com Python instalado!
As sessões não serão oferecidas em vídeo ao vivo, nem publicadas depois. É uma atividade 100% presencial. |
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Pré-requisitos
- Saber programar em qualquer linguagem de programação que tenha classes.
- Noções básicas de Python, equivalentes aos capítulos 1 a 9 do Tutorial de Python.
Na dúvida, recomendo revisar o índice do Tutorial de Python para identificar se você precisa estudar algum ponto para melhor aproveitar esta oficina.
Datas e horários
Os encontros semanais acontecerão às terças-feiras, de 19:00 a 22:00, a partir do dia 30/jul/2024 na Sede do Garoa Hacker Clube.
Veja a data de cadas capítulo na lista de tópicos abaixo.
Inscrições e preços
A oficina é gratuita, mas cada participante precisa pegar um ingresso. O primeiro encontro lotou, mas há uma lista de espera:
https://forms.gle/qc7NEpimrehShMqF6
Alimentação
No intervalo podemos pedir pizza, e daí quem quiser paga sua parte (cerca de R$ 25 para 2 ou 3 pedaços). Também é permitido trazer marmita, comer antes, ou ficar com fome.
Temas
Parte I: Estruturas de dados (30/jul a 3/set/2024)
Seis encontros sobre como Python lida de modo uniforme com as estruturas de dados mais importantes e úteis.
Nota: nesses sumários as seções 1.1, 2.1, 3.1... N.1 até 24.1 foram removidas porque no livro elas são "Novidades deste capítulo".
1. O modelo de dados do Python (30/jul/2024)
1.2. Um baralho pythônico
1.3. Como os métodos especiais são utilizados
1.4. Visão geral dos métodos especiais
1.5. Por que len não é um método?
2. Uma coleção de sequências (6/ago/2024)
2.2. Uma visão geral das sequências embutidas
2.3. Compreensões de listas e expressões geradoras
2.4. Tuplas não são apenas listas imutáveis
2.5. Desempacotando sequências e iteráveis
2.6. Pattern matching com sequências
2.7. Fatiamento
2.8. Usando + e * com sequências
2.9. list.sort versus a função embutida sorted
2.10. Quando uma lista não é a resposta
3. Dicionários e conjuntos (13/ago/2024)
3.2. A sintaxe moderna dos dicts
3.3. Pattern matching com mapeamentos
3.4. A API padrão dos tipos de mapeamentos
3.5. Tratamento automático de chaves ausentes
3.6. Variações de dict
3.7. Mapeamentos imutáveis
3.8. Views de dicionários
3.9. Consequências práticas da forma como dict funciona
3.10. Teoria dos conjuntos
3.11. Consequências práticas da forma de funcionamento dos conjuntos
3.12. Operações de conjuntos em views de dict
4. Texto em Unicode versus Bytes (20/ago/2024)
4.2. Questões de caracteres
4.3. Os fundamentos do byte
4.4. Codificadores/Decodificadores básicos
4.5. Entendendo os problemas de codificação/decodificação
4.6. Processando arquivos de texto
4.7. Normalizando o Unicode para comparações confiáveis
4.8. Ordenando texto Unicode
4.9. O banco de dados do Unicode
4.10. APIs de modo dual para str e bytes
5. Fábricas de classes de dados (27/ago/2024)
5.2. Visão geral das fábricas de classes de dados
5.3. Tuplas nomeadas clássicas
5.4. Tuplas nomeadas com tipo
5.5. Introdução às dicas de tipo
5.6. Mais detalhes sobre @dataclass
5.7. A classe de dados como cheiro no código
5.8. Pattern Matching com instâncias de classes
6. Referências, mutabilidade, e memória (3/set/2024)
6.2. Variáveis não são caixas
6.3. Identidade, igualdade e apelidos
6.4. A princípio, cópias são rasas
6.5. Parâmetros de função como referências
6.6. del e coleta de lixo
6.7. Peças que Python prega com imutáveis
Parte II: Funções como objetos
Aprenda o poder das funções em Python, evite criar classes sem motivo, e aplique o paradigma funcional quando fizer sentido (4 encontros).
7. Funções como objetos de primeira classe 7.2. Tratando uma função como um objeto 7.3. Funções de ordem superior 7.4. Funções anônimas 7.5. Os nove sabores de objetos invocáveis 7.6. Tipos invocáveis definidos pelo usuário 7.7. De parâmetros posicionais a parâmetros somente nomeados 7.8. Pacotes para programação funcional 8. Dicas de tipo em funções 8.2. Sobre tipagem gradual 8.3. Tipagem gradual na prática 8.4. Tipos são definidos pelas operações possíveis 8.5. Tipos próprios para anotações 8.6. Anotando parâmetros apenas posicionais e variádicos 8.7. Tipos imperfeitos e testes poderosos 9. Decoradores e Clausuras 9.2. Introdução aos decoradores 9.3. Quando o Python executa decoradores 9.4. Decoradores de registro 9.5. Regras de escopo de variáveis 9.6. Clausuras 9.7. A declaração nonlocal 9.8. Implementando um decorador simples 9.9. Decoradores na biblioteca padrão 9.10. Decoradores parametrizados 10. Padrões de projetos com funções de primeira classe 10.2. Estudo de caso: refatorando Estratégia 10.3. Padrão Estratégia aperfeiçoado com um decorador 10.4. O padrão Comando
Parte III: Classes e protocolos
Toda linguagem com classes implementa a Orientação a Objetos de um modo particular. Conheça OOP no estilo pythônico (6 encontros).
11. Um objeto pythônico 11.2. Representações de objetos 11.3. A volta da classe Vector 11.4. Um construtor alternativo 11.5. classmethod versus staticmethod 11.6. Exibição formatada 11.7. Um Vector2d hashable 11.8. Suportando o pattern matching posicional 11.9. Listagem completa Vector2d, versão 3 11.10. Atributos privados e "protegidos" no Python 11.11. Economizando memória com __slots__ 11.12. Sobrepondo atributos de classe 12. Métodos especiais para sequências 12.2. Vector: Um tipo sequência definido pelo usuário 12.3. Vector versão #1: compatível com Vector2d 12.4. Protocolos e o duck typing 12.5. Vector versão #2: Uma sequência fatiável 12.6. Vector versão #3: acesso dinâmico a atributos 12.7. Vector versão #4: o hash e um == mais rápido 12.8. Vector versão #5: Formatando 13. Interfaces, protocolos, e ABCs 13.1. O mapa de tipagem 13.3. Dois tipos de protocolos 13.4. Programando patos 13.5. Goose typing 13.6. Protocolos estáticos 14. Herança: para o bem ou para o mal 14.2. A função super() 14.3. É complicado criar subclasses de tipos embutidos 14.4. Herança múltipla e a Ordem de Resolução de Métodos 14.5. Classes mixin 14.6. Herança múltipla no mundo real 14.7. Lidando com a herança 15. Mais dicas de tipo 15.2. Assinaturas sobrepostas 15.3. TypedDict 15.4. Coerção de Tipo 15.5. Lendo dicas de tipo durante a execução 15.6. Implementando uma classe genérica 15.7. Variância 15.8. Implementando um protocolo estático genérico 16. Sobrecarga de operadores 16.2. Introdução à sobrecarga de operadores 16.3. Operadores unários 16.4. Sobrecarregando + para adição de Vector 16.5. Sobrecarregando * para multiplicação escalar 16.6. Usando @ como operador infixo 16.7. Resumindo os operadores aritméticos 16.8. Operadores de comparação cheia 16.9. Operadores de atribuição aumentada
Parte IV: Controle de fluxo
Python tem mecanismos de controle de fluxo modernos que nem todo mundo domina. Vamos conhecê-los em 5 encontros.
17. Iteradores, geradores e corrotinas clássicas 17.2. Uma sequência de palavras 17.3. Porque sequências são iteráveis: a função iter 17.4. Iteráveis versus iteradores 17.5. Classes Sentence com __iter__ 17.6. Sentenças preguiçosas 17.7. Quando usar expressões geradoras 17.8. Um gerador de progressão aritmética 17.9. Funções geradoras na biblioteca padrão 17.10. Funções de redução de iteráveis 17.11. Subgeradoras com yield from 17.12. Tipos iteráveis genéricos 17.13. Corrotinas clássicas 18. Instruções with, match, e blocos else 18.2. Gerenciadores de contexto e a instrução with 18.3. Pattern matching no lis.py: um estudo de caso 18.4. Faça isso, então aquilo: os blocos else além do if 19. Modelos de concorrência em Python 19.2. A visão geral 19.3. Um pouco de jargão 19.4. Um "Olá mundo" concorrente 19.5. O real impacto da GIL 19.6. Um pool de processos caseiro 19.7. Python no mundo multi-núcleo. 20. Executores concorrentes 20.2. Downloads concorrentes da web 20.3. Iniciando processos com concurrent.futures 20.4. Experimentando com Executor.map 20.5. Download com exibição do progresso e tratamento de erro 21. Programação assíncrona 21.2. Algumas definições. 21.3. Um exemplo de asyncio: sondando domínios 21.4. Novo conceito: awaitable ou esperável 21.5. Downloads com asyncio e HTTPX 21.6. Gerenciadores de contexto assíncronos 21.7. Melhorando o download de bandeiras asyncio 21.8. Delegando tarefas a executores 21.9. Programando servidores asyncio 21.10. Iteração assíncrona e iteráveis assíncronos 21.11. Programação assíncrona além do asyncio: Curio 21.12. Dicas de tipo para objetos assíncronos 21.13. Como a programação assíncrona funciona e como não funciona
Parte V: Metaprogramação
Um programa Python é também uma estrutura de dados que pode ser alterada em tempo de execução. Veremos como nos 3 encontros finais.
22. Atributos dinâmicos e propriedades 22.2. Processamento de dados com atributos dinâmicos 22.3. Propriedades computadas 22.4. Usando uma propriedade para validação de atributos 22.5. Considerando as propriedades de forma adequada 22.6. Criando uma fábrica de propriedades 22.7. Tratando a exclusão de atributos 22.8. Atributos e funções essenciais para tratamento de atributos 23. Descritores de Atributos 23.2. Exemplo de descritor: validação de atributos 23.3. Descritores dominantes versus descritores não dominantes 23.4. Métodos são descritores 23.5. Dicas para o uso de descritores 23.6. Docstrings de descritores e a sobreposição de exclusão 24. Metaprogramação de classes 24.2. Classes como objetos 24.3. type: a fábrica de classes embutida 24.4. Uma função fábrica de classes 24.5. Apresentando __init_subclass__ 24.6. Melhorando classes com um decorador de classes 24.7. O que acontece quando: importação versus execução 24.8. Introdução às metaclasses 24.9. Uma solução para Checked usando uma metaclasse 24.10. Metaclasses no mundo real 24.11. Um hack de metaclasse com __prepare__