Passada a introdução teórica, podemos nos aprofundar em uma parte introdutória mais prática do Python, com algumas linhas de código. Nessa aula, veremos:

• Operações básicas no Python: adição, subtração, multiplicação, divisão, potenciação, e módulo aritmético;
• Operações de lógica e comparação;
• Tipos de dados em Python: strings, integers, e floats;
• Sequências em Python: listas e tuplas;
• Dicionários.

Operações básicas em Python

Como foi dito na aula anterior, uma das coisas mais básicas para fazer com a linguagem Python é usá-la como uma "calculadora científica", fazendo operações matemáticas básicas com uma linha de código somente. Aqui estão alguns exemplos:

Python:

2 + 2 #Adição (veja 'NOTA 1' para entender o papel do '#')

Output:

4

Python:

5 - 8 #Subtração

Output:

3

Python:

6 * 2 #Multiplicação

Output:

12

Python:

50 / 5 #Divisão

Output:

10

Python:

2 ** 2 #Potenciação

Output:

4

Python:

13 % 5 #Módulo aritmético (para entender do que se trata, veja 'NOTA 2')

Output:

3

Operações de lógica, comparação, e identidade

Nós podemos também utilizar operadores de lógica e comparação (<, >, ==, !=, <=, >=) em uma só linha de código em Python:

Python:

3 > 4

Output:

False

Python:

6 == 6

Output:

True

Além disso, podemos escrever operações de identidade (and, or, not) e obter resultados:

Python:

True and True

Output:

True

Python:

True and False

Output:

False

Estes resultados obtidos (True e False) são dados que chamamos de booleanos (boolean). Inclusive, é sobre os tipos de dados que falaremos em seguida.

Tipos de dados em Python

Uma das coisas que também está entre as mais básicas no Python é a associação de valores à variáveis. Isso quer dizer que, quando introduzimos dados em um ambiente ou notebook, devemos nomeá-los, para que possamos identificá-los ao trabalhar com funções e bibliotecas. Essa associação é feita usando o operador de atribuição =. Um detalhe: não confunda esse operador com o de comparação ==.

Por exemplo:

Python:

texto = "Exemplo de texto"  # Um exemplo de linha (string)
numero = 42  # Um exemplo de número inteiro (integer)
pi_valor = 3.1415  # Um exemplo de número decimal (float)

Junto do exemplo está uma exposição de alguns tipos de dados que podemos utilizar em Python:

• Linhas (string): são sequências de caracteres, que podem ser letras, números (quando dentro de aspas), pontuações e até emojis (🤔);
• Números inteiros (integer): números inteiros que podem ser utilizados em funções e operações;
• Números decimais (float): números separados por pontos, que também podem ser utilizados em funções ou operações.
• Dados booleanos (boolean): são dados que retornam após operações lógicas ou de comparação. Basicamente, apontam se uma operação como as citadas é procedente ou não, verdadeira ou falsa. Também podem se referir a um dado ausente ou presente num dado dataframe ou dataset. No Python, os dados booleanos aparecem como True ou False.

Tudo que está em Python possui um tipo, e é importante sempre ter em mente quais são os tipos de dados que estão sendo utilizados, para evitar erros de interpretação ou incompatibilidades. Para descobrir qual o tipo de um objeto, lançamos mão da função type().

Python:

type(texto)

Output:

<class 'str'>

Nós podemos ver o valor de alguma coisa usando a função print().

Python:

texto_novo = 'Um outro exemplo de texto'
print(texto_novo)

Output:

Um outro exemplo de texto

Sequências em Python: Listas e tuplas

Nesta parte da aula, veremos como lidar com uma sequência ordenada de elementos. Temos dois casos a cobrir: listas e tuplas.

• Listas: são sequências simples de elementos, separados por vírgulas. Criamos uma lista usando colchetes ([]).

  Python:

  lista = [1, 2, 3, 4]
  

  Em uma sequência ordenada como essa, cada elemento é acessível por meio de um índice. Importante notar que, em Python, os índices sempre iniciam em 0, em vez de 1. Ou seja, para acessar o primeiro elemento, é necessário chamar o número 0.

  Python:

  lista[0]
  

  Output:

  1
  

• Tuplas: também são sequência simples de elementos, tais como as listas; a diferença é que, nesse caso, os elementos dentro de uma tupla são imutáveis (não podem ser mudados após sua criação). Criamos uma tupla usando parênteses.

  Python:

  tupla = (1, 2, 3, 4)
  outra_tupla = ('um', 'dois', 'três', 'quatro')
  

Dicionários

Em Python, consideramos como dicionários os objetos que possuem um par de outros objetos em seu interior. Também funcionam como as listas e tuplas, mas, em vez de terem índices, são organizados por chaves - é como se fosse uma etiqueta única ou um nome do objeto.

Para entender como funciona:

ordem = {'um': 'primeiro', 'dois': 'segundo'}

Perceba que os objetos 'um' e 'primeiro'estão separados por dois pontos (:). É assim que se formam os dicionários: para o objeto 'um'é atribuído outro objeto, o 'primeiro', e assim sucessivamente. Para localizarmos um objeto dentro de uma lista, o procedimento é parecido com a lista:

Python:

ordem['um']

Output:

'primeiro'

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Nesta aula, foram apresentados alguns elementos essenciais na linguagem Python que você precisará ter em mente ao programar. Continuaremos a introdução em um próximo post da série, onde será mostrado um conteúdo referente a funções.

Até a próxima aula e, caso queira, já vá deixando um feedback! 😁

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NOTAS:

(NOTA 1: Na linguagem Python, é permitido fazer comentários dentro de linhas de código. Para tanto, basta adicionar o sinal # antes de escrever. Tais comentários não serão consideradas pelo programa interpretador ao ler o código.)

(NOTA 2: Como foi mencionado antes, em vez de ser um símbolo de porcentagem, em Python o símbolo % representa uma operação aritmética distinta, o módulo. Basicamente, o módulo representa o resto de uma divisão. Exemplo: no caso acima, quando chamada a linha 13 % 5, estamos efetuando a divisão de 13 por 5; o quociente dessa divisão é 5, enquanto que o resto (que é o que aparece no output) é 3. Você pode ver mais sobre isso clicando aqui e aqui)

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Para ler mais:

• Documentação do Python - Usando o Python como uma calculadora
• Criando coleções - DevMedia
• Documentação do Python - Estruturas de dados
• Basic elements of Python - GeoPython
• Python Basics - Astro Users

Literatura recomendada

• Basic Core Python Programming, de Meenu Kohli (Library Genesis)
• Coding Python, de Michael e Eric Scratch
• Curso Intensivo de Python, de Eric Matthes (Library Genesis)
• Data Science do Zero: Primeiras Regras com Python, de Joel Grus (Library Genesis)