Repositório dedicado ao estudo e prática da linguagem Python, organizado por tópicos desde conceitos básicos até técnicas avançadas como automação web e análise de dados.
Este repositório está organizado em módulos temáticos que acompanham o progresso do aprendizado:
Fundamentos essenciais da linguagem Python:
- Fundamentos: Conceitos básicos e sintaxe
- Estrutura Básica de um Projeto: Organização de projetos Python
- Ambientes Virtuais: Configuração e uso de
venv - Exercicios: Prática e fixação de conceitos
- Leitura de Arquivos com Python: Manipulação de arquivos
- Modulos: Importação e criação de módulos
- PEP8 e Formatação com Flake8: Boas práticas de código
- POO em Python: Programação Orientada a Objetos
- Testes Automatizados: Testes unitários e TDD
- Tratamento de Erros: Exceções e error handling
Conceitos avançados de Programação Orientada a Objetos:
- Composição vs Herança: Padrões de projeto e relacionamentos entre classes
- Encapsulamento: Proteção de dados e interfaces públicas/privadas
Desenvolvimento e consumo de APIs:
- HTTP e Requests: Biblioteca
requestspara chamadas HTTP - Interfaces e APIs: Conceitos de REST e integrações
- APIs Privadas: Autenticação e APIs com acesso restrito
Web scraping com BeautifulSoup:
- Raspagem de dados de sites (Globo, IBGE)
- Extração e manipulação de HTML
- Exportação de dados para CSV
Automação web com Selenium:
- first_steps.py: Primeiros passos com Selenium
- monitor_preços.py: Monitoramento de preços em e-commerce
- metal_bands.py: Coleta de dados sobre bandas de metal
- using_poo.py: Implementação com POO
- Scripts para Amazon, Mercado Livre e extração de dados
Análise de dados com Pandas:
- Básico: Fundamentos da biblioteca Pandas
- Manipulação de DataFrames
- Análise e processamento de dados
- Python 3.x instalado
- pip (gerenciador de pacotes Python)
- Crie um ambiente virtual:
python -m venv venv- Ative o ambiente virtual:
- Windows:
venv\Scripts\activate- Linux/Mac:
source venv/bin/activate- Instale as dependências:
pip install -r requirements.txt- pandas: Análise e manipulação de dados
- streamlit: Criação de aplicações web interativas
- requests: Chamadas HTTP
- selenium: Automação de navegadores
- beautifulsoup4: Web scraping
- numpy: Computação numérica
- Este é um repositório de estudos pessoais
- Cada pasta contém exercícios e projetos práticos
- O código segue as convenções PEP8 quando aplicável
- Arquivos temporários e ambientes virtuais estão no
.gitignore
Este projeto está sob a licença MIT - veja o arquivo LICENSE para detalhes.
🎯 Objetivo: Desenvolver habilidades sólidas em Python através de prática constante e projetos reais.