Essa é uma coleção de scripts Python dividida em tópicos que contém exemplos de código com explicações, diferentes usos e links para outras leituras.

Ler em: English, Español, Traditional Chinese.

É um playground porque você pode fazer alterações no código para ver como ele se comporta, além de testá-lo usando asserções. Também é possível revisar o código que você escreveu automaticamente e verificar se ele se encaixa no guia de estilo de código Python. Isso tudo pode tornar seu processo de aprendizagem mais interativo e ajudar a manter a qualidade do código bastante alta desde o início.

É um cheatsheet porque você pode voltar a esses exemplos de código quando quiser recapitular a sintaxe das estruturas padrão do Python. O código está cheio de asserções, então você poderá ver o retorno das funções sem precisar executá-las.

Você pode se interessar também por 🤖 Interactive Machine Learning Experiments

Nesse repositório, cada script Python possui a seguinte estrutura:

"""Lists  <--- Nome do tópico

# @see: https://www.learnpython.org/en/Lists  <-- Link para outras leituras.

A seguir, uma explicação mais detalhada do tópico atual (ex, informações gerais sobre listas (Lists)).
"""


def test_list_type():
    """Explicação do subtópico.
    
    Cada arquivo contém funções de teste que ilustram subtópicos (ou seja, tipo de lista, métodos de lista).
    """
    
    # Here is an example of how to build a list.  <-- Comentários em inglês explicam a ação.
    squares = [1, 4, 9, 16, 25]
    
    # Lists can be indexed and sliced. 
    # Indexing returns the item.
    assert squares[0] == 1  # <-- As asserções ilustram o resultado.
    # Slicing returns a new list.
    assert squares[-3:] == [9, 16, 25]  # <-- As asserções ilustram o resultado.

Então você pode querer fazer o seguinte:

• Encontrar o tópico que deseja aprender ou recapitular.
• Ler os comentários e/ou a documentação vinculada em cada script (como no exemplo acima).
• Analisar os exemplos e asserções para ver exemplos de uso e saída esperada das funções.
• Alterar o código ou adicionar novas asserções para ver o que acontece.
• Executar testes e revisar o código para ver se ele funciona e para saber se está escrito corretamente.

1. Começando
   • O que é Python
   • Sintaxe Python
   • Variáveis
2. Operadores
   • Operadores Aritméticos (+, -, *, /, //, %, **)
   • Operadores Bitwise (&, |, ^, >>, <<, ~)
   • Operadores de Atribuição (=, +=, -=, /=, //= etc.)
   • Operadores de Comparação (==, !=, >, <, >=, <=)
   • Operadores Lógicos (and, or, not)
   • Operadores de Indentidade (is, is not)
   • Operadores de Associação (in, not in)
3. Tipos de Dados
   • Números (incluindo boleanos)
   • Strings e seus métodos
   • Listas e seus métodos (incluindo lista de compreensões)
   • Tuplas
   • Conjuntos e seus métodos
   • Dicionários
   • Casting de Tipo
4. Controles de Fluxo
   • A declaração if
   • A declaração for (e a função range())
   • A declaração while
   • A declaração try
   • A declaração break
   • A declaração continue
5. Funções
   • Definição de Função (declaração def e return)
   • Variáveis Dentro das Funções (declaração global e nonlocal)
   • Valores Padrão de Argumentos
   • Argumentos de palavras-chave
   • Listas de Argumento Arbitrárias
   • Desfazendo Lista de Argumentos (declaração * e **)
   • Expressões Lambda (declaração lambda)
   • Documentação das Strings
   • Função de Anotações
   • Função de Decoradores
6. Classes
   • Definição de Classe (declaração class)
   • Classes dos Objetos
   • Instância dos Objetos
   • Métodos de Objetos
   • Variável de Classe e Instância
   • Herança
   • Herança Múltipla
7. Módulos
   • Módulos (declaração import)
   • Pacotes
8. Erros e Exceções
   • Tratando Exceções (declaração try)
   • Levantando Exceções (declaração raise)
9. Arquivos
   • Lendo e Escrevendo (declaração with)
   • Métodos de Objetos de Arquivos
10. Adicional
    • A declaração pass
    • Geradores (declaração yield)
11. Algumas Bibliotecas Padrão
    • Serialization (biblioteca json)
    • File Wildcards (biblioteca glob)
    • String Pattern Matching (biblioteca re)
    • Matemática (bibliotecas math, random e statistics)
    • Tempo e Datas (biblioteca datetime)
    • Comprimindo Dados (biblioteca zlib)

Instalando o Python

Certifique-se de ter o Python3 instalado em sua máquina.

Você pode usar a biblioteca padrão do Python venv para criar ambientes virtuais e ter o Python, pip e todos os outros pacotes a serem instalados a partir do diretório local do projeto para evitar mexer com pacotes externos ou do sistema.

Dependendo da sua instalação, você pode ter acesso ao interpretador Python3 executando python ou python3. O mesmo vale para o gerenciador de pacotes pip, você pode acessá-lo executando pip ou pip3.

Você pode ver a versão do seu Python executando:

python --version

Observe que neste repositório sempre que você vê o python, será assumido que é o Python 3.

Instalando dependências

Instale todas as dependências necessárias para o projeto executando:

pip install -r requirements.txt

Testes são feitos usando o framework pytest.

Você pode adicionar novos testes criando arquivos e funções com o prefixo test_ (ex. test_topic.py com a função def test_sub_topic() dentro).

Para executar todos os testes, execute o seguinte comando na pasta raiz do projeto:

pytest

Para executar testes específicos, execute:

pytest ./path/to/the/test_file.py

A revisão é feita usando as bibliotecas pylint e flake8.

Para verificar se o código está escrito de acordo com o guia de estilo do PEP 8, execute:

pylint ./src/

Caso o pylint detecte um erro (ex. missing-docstring), convém ler mais sobre erros específicos executando:

pylint --help-msg=missing-docstring

Saber mais sobre PyLint

Para verificar se o código está escrito de acordo com o guia de estilo do PEP 8, execute:

flake8 ./src

Ou, se você quiser uma saída mais detalhada, execute:

flake8 ./src --statistics --show-source --count

Saber mais sobre Flake8

Traduzido por vilmacio22.