Oh my Python! Sintaxe

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1. Oh my Python! . Introdução à sintaxe Python
2. Who am i hello@izabelacborges.com Izabela Borges - 7!º período da Ciência da Computação - Estagiária de QA na Base2 - Pessoa que faz milhões de cursos - Todos eles de Data Science e Machine Learning - Python
3. Criado por Guido van Rossum em 1989 Usado pelo Instagram, YouTube e Spotify É uma linguagem interpretada, que acaba sendo mais lenta que as compiladas Dinamicamente tipada Linguagem mais utilizada para Data Science, Machine Learning e Deep Learning Seus blocos condicionais e de repetição são demarcados por indentação
4. Python Listas Aritmética Ordenação Tuplas Sets Dicionários Strings Funções Módulos Formatação Condicional Repetição Exceção
6. Whitespace Na maioria das linguagens , blocos condicionais ou de repetição são delimitados por { e }. Mas Python usa apenas indentação. Isso faz com que a linguagem seja extremamente legível, porém faz com que os programadores tenham que ter cuidado com a formatação. Por exemplo, caso você use um espaço a mais ou a menos do que a indentação padrão de 4 espaços, o seu código vai dar um erro de indentação: IndentationError: expected an indented block
7. Whitespace Espaços em branco são ignorados dentro de parênteses e colchetes, para que algumas estruturas possam ser escritas de maneira mais legível:
8. Modules Algumas funções legais do Python não são carregadas no core da linguagem. Por isso para fazer algumas coisas precisamos importar módulos (que em outras linguagens são chamas de bibliotecas). Você pode importar módulos inteiros, apenas funções e ainda apelidar o que foi importado:
9. Arithmetic Soma Subtração Multiplicação Divisão Divisão por inteiro Resto Exponenciação Raiz 2 + 2 2 - 2 2 * 2 2 / 2 2 // 2 2 % 2 2 ** 2 2 ** (1/2) No Python 2 as operações de divisão são diferentes das do Python 3. No Python 2 você pode seguir o esquema acima utilizando:
10. Functions Uma função é um bloco de código, uma regra que recebe uma ou mais entradas e retorna uma saída após executar uma ou mais operações com essas entradas. Em Python usamos a palavra reservada def como indicador de uma função:
11. Strings Strings são cadeias de caracteres, e podem ser delimitadas por aspas simples ou aspas duplas (contanto que as aspas sejam correspondentes). A c o n t r a - b a r r a é u t i l i z a d a p a r a codificar caracteres especiais: O r antes da string significa raw.
12. Exceptions Exceções são usadas quando algo pode dar e r r a d o n o c ó d i g o . V o c ê t a m b é m p o d e customizar mensagens de erro para que estas estejam em outra língua que não o inglês, ou que sejam mais fáceis de entender.
13. Lists Listas são a estrutura mais fundamental do Python. É uma coleção ordenada mais comumente chamada "array" em outras linguagens. A diferença das listas do Python é que elas podem conter elementos de tipos diferentes:
14. Lists Você pode atribuir (set) e obter (get) elementos utilizando colchetes e o índex: Você também usa colchetes para cortar partes das suas listas (mesmo comportamento que strings). Lembrando que o índex inicial é incluído e o final é excluído:
15. Lists Listas no Python tem um operador padrão, o in, para checar se determinado elemento existe na lista. Porém é necessário notar que esse operador percorre e compara todos os elementos da lista, o que não é nenhum pouco prático se sua lista for muito grande. Outra coisa legal é fazer um unpacking da lista desta forma:
16. Comprehensions List comprehensions é um modo pythônico de transformar uma lista em outra (ou em um dicionário), executando uma operação entre elementos ou apenas selecionando alguns elementos.
17. Tuples Tuplas no Python são semelhantes às listas porém são imutáveis. Isso quer dizer que você não pode fazer nenhuma operação que altere a estrutura dela. Uma tupla permanecerá da mesma maneira a partir do momento em que for criada até o fim do seu código. Tuplas são instanciadas com parênteses ao invés de colchetes como nas listas.
18. Dictionaries Dicionários são mais uma estrutura fundamental do Python para o Data Science, pois são idênticos à estruturas JSON (estrutura usada em chamadas de APIs). São estruturas onde é possível dar um valor à uma chave específica no formato
19. Sets Outra estrutura são os sets. Sets são coleções de dados distintos. Os usos de sets em data science vem por duas razões: -As operações de busca e comparação são muito mais rápidas -E obviamente, você consegue separar apenas os elementos distintos de uma lista O casting de uma lista para um set é simplesmente utilizar a função set().
20. If, elif & else O Python tem uma palavra reservada diferente das demais linguagens quando se trata da estrutura if-else. Quando nossa estrutura tem mais de duas condições, ao invés de se usar o else if, a nossa palavra é elif.
21. For & While
22. Sorting Em listas você pode ordenar seus elementos de duas formas diferentes: -O lista.sort() altera a sua lista -O sorted(lista) retorna uma nova lista Você também pode especificar parâmetros para sua lista ser ordenada seguindo algumas premissas.
23. Useful links -Python 3 Cheatsheet: pdf -Mini-curso Python S2B: pdf -Curso Intro to Python for DS -Exercícios de sintaxe no Hackerrank -Exercícios de lógica no Codefights -Livro Learn Python the Hard Way -Livro Programming Python -Livro Fluent Python -Manuais de instalação do Python -Resolução do jogo da velha