Mini-curso de Python - SEC 2015

Autor: Herberth Amaral - herberthamaral@gmail.com

Montando o ambiente para este mini-curso

$ sudo apt-get install build-essential python-dev libblas-dev liblapack-dev gfortran python-pip git libzmq3 libzmq3-dev

$ sudo pip install pip --upgrade $ sudo pip install virtualenvwrapper

Adicione as seguintes linhas no seu ~/.bashrc (ou ~/.bash_profile)

export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs

export PROJECT_HOME=$HOME/Devel source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh

Clone o repositório deste curso:

$ git clone https://github.com/herberthamaral/curso-python-sec2015.git

$ mkvirtualenv -a $(pwd)/curso-python-sec2015 curso-python-sec2015 $ pip install -r requirements.txt $ pip install "ipython[all]"

Agora sente e espere porque vai demorar :)

Algumas características da linguagem

Para quem não conhece, o Python é uma linguagem:

Interpretada;
Tipagem forte e dinâmica;
Altíssimo nível;
De propósito geral;
Orientada a objetos, procedural e funcional;
Com gerenciamento de memória automático;



In [4]:

    
print "Olá Mundo!" #Este é o nosso hello world e este é um comentário :)









    



Olá Mundo!

Pequena demonstração de ferramentas úteis para engenheiros



In [26]:

    
%pylab inline









    



Populating the interactive namespace from numpy and matplotlib

Exemplo do Matplotlib, a principal ferramenta de plotagem de gráficos em Python



In [27]:

    
import numpy as np
x = np.linspace(0, 5)
plot(x, cos(x))









    Out[27]:





[<matplotlib.lines.Line2D at 0x7f09c7c62510>]

Demonstração do scikit-learn, biblioteca de aprendizado de máquina



In [28]:

    
from sklearn.linear_model import Perceptron

perceptron = Perceptron()
perceptron.fit([[0,0], [0,1], [1,0], [1,1]], [0,1,1,1]) # porta OR
perceptron.predict([0,1])









    Out[28]:





array([1])

Demonstração do NumPy, pedra fundamental para álgebra linear no Python



In [20]:

    
import numpy as np

matriz = np.matrix([[1,2,3,4], [5,6,7,8]])
matriz









    Out[20]:





matrix([[1, 2, 3, 4],
        [5, 6, 7, 8]])



In [22]:

    
matriz.T #transposta









    Out[22]:





matrix([[1, 5],
        [2, 6],
        [3, 7],
        [4, 8]])



In [25]:

    
matriz*matriz.T









    Out[25]:





matrix([[ 30,  70],
        [ 70, 174]])

SymPy - matemática simbólica (sim, resolve integral)



In [33]:

    
import sympy as sp
sp.sqrt(8)









    Out[33]:





2*sqrt(2)



In [51]:

    
x = sp.symbols('x')
sp.diff(sp.sin(x)*sp.exp(x),x)









    Out[51]:





exp(x)*sin(x) + exp(x)*cos(x)



In [53]:

    
sp.integrate(sp.sin(x), x)









    Out[53]:





-cos(x)

Banco de dados SQLite



In [3]:

    
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('exemplo.db')
c = conn.cursor()

c.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS pessoas (id integer primary key, nome text, telefone text, data_nascimento date)")
c.execute("""INSERT INTO pessoas (nome, telefone, data_nascimento) 
VALUES ('Herberth Amaral','32222222', '1988-11-05')""")
conn.commit()
c.execute('SELECT * from pessoas')
c.fetchone()









    Out[3]:





(1, u'Herberth Amaral', u'32222222', u'1988-11-05')

Página web simples

Execute no terminal:

$ python web.py

Logo em seguida abra seu navegador em http://localhost:5000/

Agora sim, vamos à linguagem

Sintaxe básica;
Estruturas de dados:
- variáveis;
- tipos básicos de variáveis
  - booleanos;
  - string (str e unicode);
  - inteiros;
  - ponto flutuante;
  - ponto fixo;
  - long e complex;
  - arquivos;
  - data, hora, datahora, intervalos.
- listas;
- dicionários;
- tuplas;
- conjuntos;
- fila (variante de lista);
- pilha (variante de lista).
Estruturas de controle e repetição:
- if..elif...else;
- while;
- for;
- with;
Diretivas estruturais:
- funções;
- classes e objetos;
- metaclasses (breve introdução);
- iterators, generators e estruturas de dados infinitas;
Standard library
- os
- sys
- hashlib
- pdb
- math
- random
- json
- pickle