Características da Linguagem Python

Python é uma linguagem que valoriza a clareza. Sua principal característica sintática é o uso obrigatório da indentação (espaços ou tabulação) para delimitar blocos de código. Isso substitui o uso de chaves {} usado em outras linguagens. Cada bloco, como os de if, for ou funções, deve estar indentado de forma consistente. Além disso, não se usa ponto e vírgula ao final das instruções. Comentários são feitos com #, e a linguagem é case sensitive, ou seja, diferencia maiúsculas de minúsculas: Nome e nome são variáveis diferentes.

As variáveis em Python são criadas por atribuição direta, sem necessidade de declarar o tipo. A linguagem infere o tipo automaticamente (tipagem dinâmica). Nomes de variáveis devem começar com letra ou underline e não podem conter espaços ou caracteres especiais (exceto _).

Python trabalha com vários tipos de dados principais. Os tipos numéricos incluem int, que representa números inteiros; float, que são números decimais; e complex, que são números complexos com parte real e imaginária. Para texto, utiliza-se o tipo str, que são sequências de caracteres escritas entre aspas simples ou duplas. Já os booleanos, do tipo bool, podem assumir os valores True ou False, representando verdadeiro ou falso. Além desses, Python possui coleções para armazenar múltiplos valores. As listas (list) são coleções mutáveis, ou seja, você pode alterar seus elementos depois de criadas; um exemplo de lista é [1, 2, 3]. As tuplas (tuple) são semelhantes às listas, mas imutáveis, o que significa que seus valores não podem ser modificados depois de definidos; um exemplo seria (1, 2). Os dicionários (dict) armazenam pares de chave e valor, permitindo acesso rápido aos dados; por exemplo, {"chave": "valor"}. Por fim, os conjuntos (set) são coleções não ordenadas de elementos únicos, como {1, 2, 3}, úteis para operações matemáticas entre grupos de dados.

1. NumPys: É a base para computação numérica em Python. Facilita o trabalho com arrays multidimensionais e oferece funções matemáticas eficientes para manipulação desses dados. Essencial para ciência de dados, análise numérica e machine learning.
2. Pandas: Especializada em análise e manipulação de dados. Oferece estruturas como DataFrames que tornam muito fácil organizar, limpar e transformar dados, principalmente em forma tabular. Muito usada em data science e estatística.
3. Matplotlib: A principal biblioteca para criar gráficos e visualizações em Python. Permite gerar gráficos simples ou complexos, estáticos ou interativos, para ajudar a interpretar e apresentar dados visualmente.

Exemplo 1: Olá, mundo!

print("Olá, mundo!")
Este comando exibe a mensagem "Olá, mundo!" na tela. A função print() serve para mostrar textos ou valores no console (ou terminal).

Exemplo 2: Soma de dois números


a = int(input("Digite o primeiro número: "))
b = int(input("Digite o segundo número: "))
print("Soma:", a + b)
O código solicita ao usuário dois números inteiros por meio da função input(), converte as entradas para o tipo int, armazena os valores nas variáveis a e b, e exibe o resultado da soma dessas variáveis usando a função print().

Data e Horas Atuais


from datetime import datetime
agora = datetime.now()
print("Data e hora atuais:", agora.strftime("%d/%m/%Y %H:%M:%S"))
O código importa a classe `datetime` do módulo `datetime`, obtém a data e hora atuais com `datetime.now()`, armazena esse valor na variável `agora`, e imprime a data e hora formatadas no padrão dia/mês/ano horas\:minutos\:segundos usando o método `strftime()`.

Jogo da Cobrinha em Pyhton