Python - Introdução Básica
-
Upload
christian-s-perone -
Category
Technology
-
view
819 -
download
2
description
Transcript of Python - Introdução Básica
Apresentação Introdução Linguagem
PythonIntrodução Básica
Christian S. Perone
22 de abril de 2013
Apresentação Introdução Linguagem
Parte I
[ Apresentação \
Apresentação Introdução Linguagem
Apresentação
▸ Christian S. Perone▸ Trabalha como desenvolvedor
▸ Colaborador e mantenedor open-source▸ Blog
▸ http://pyevolve.sourceforge.net/wordpress
▸ Projetos
▸ https://github.com/perone
▸ Twitter @tarantulae
Apresentação Introdução Linguagem
RoteiroApresentação
Apresentação
Introdução
Características
Casos de sucesso
Implementações
Read-Eval-Print Loop (REPL)
Versões da Linguagem
Linguagem
Variáveis
Tipos de Dados
Funções
Controles de Fluxo
Orientação a Objetos
Decorators
Exceções
Métodos Mágicos
Propriedades
Módulos e Pacotes
Dúvidas ?
Apresentação Introdução Linguagem
Parte II
[ Introdução \
Apresentação Introdução Linguagem
Características
▸ VHLL (Very-High-Level Language)
▸ Interpretada
▸ Multiparadigma
▸ Imperativa
▸ Orientada a Objetos
▸ Funcional
▸ Tipagem dinâmica
▸ Fortemente tipada
▸ Baterias inclusas (Python Standard Library)
▸ Extensível
▸ Comunidades em diversas áreas
Apresentação Introdução Linguagem
Casos de sucesso - LargeHadron Collider (LHC)
�e large funcionality
available in Python’s library in
combination with the
�exibility provided by the
language itself was the main
reason for the choice.
—Dr. Andreas Pfeiffer,
CMS. (CERN, LHC).
Apresentação Introdução Linguagem
Casos de sucesso - Industrial Light andMagic (ILM)
Python plays a key role in our
production pipeline. Without
it a project the size of�e
Avengers would have been
very di�cult to pull o�. From
crowd rendering to batch
processing to compositing,
Python binds all things
together.
—Tommy Burnette,
Lucasfilm.
Apresentação Introdução Linguagem
Casos de sucesso - OpenStack
A comunidade do OpenStack
escolheu Python como a
linguagem de desenvolvimento
exclusiva para o projeto e ela éhoje exigida em novos projetos.
Apresentação Introdução Linguagem
Casos de sucesso - Continuum Analytics
A Continuum Analytics recebeu
um �nanciamento de U$3 milhões
de um fundo de pesquisa da
DARPA para trabalhar no NumPy,
SciPy e técnicas de visualização
para exploração interativa de
grandes quantidades de dados.
Apresentação Introdução Linguagem
Implementações
O interpretador o�cial (referência) da linguagem Python é chamado
CPython, entretanto no “ecossistema” da linguagem também existemoutros interpretadores, como por exemplo:
▸ Jython (Java)
▸ IronPython (.NET)
▸ PyPy (RPython)
É importante compreender a diferença entre a linguagem e os
interpretadores da linguagem.
Apresentação Introdução Linguagem
Read-Eval-Print Loop (REPL)
Uma das vantagens do Python é o prompt do interpretador, quequando executado apresenta um REPL (Read-Eval-Print Loop). No
REPL do Python você pode interagir a qualquer momento com o
interpretador, esta é uma das mais importantes ferramentas de
aprendizado da linguagem, você pode testar pequenos trechos de
código sem precisar encapsular isto em uma classe (aka Java) ou criar
um arquivo de fonte separado. Exemplo de uso:
>>> print ’Hello world’Hello world>>> a = 2>>> b = 3>>> print a+b5
Apresentação Introdução Linguagem
Principais versões da linguagem
Hoje temos duas principais versões da linguagem:
Versão 2.x Lançada em 16 de Out 2000, trouxe novidades como listcomprehensions. Atualmente o branch da versão 2.x é oque tem mais módulos externos disponíveis e também é
a mais utilizada pela comunidade. Esta introdução aoPython aborda esta versão da linguagem, maisespeci�camente a versão 2.7.
Versão 3.x Lançada em 3 de Dez 2008, foco em reparar algumasinconsistências da linguagem e reduzir a duplicação de
recursos. Nesta versão a retrocompatibilidade de
sintaxe com as versões anteriores foi quebrada.
Ambas versões foram planejadas para coexistirem e receberem
atualizações em paralelo. Muitos recursos que foram introduzidos na
versão 3.x foram também portados para a versão 2.x.
Apresentação Introdução Linguagem
Principais versões da linguagem
Hoje temos duas principais versões da linguagem:
Versão 2.x Lançada em 16 de Out 2000, trouxe novidades como listcomprehensions. Atualmente o branch da versão 2.x é oque tem mais módulos externos disponíveis e também é
a mais utilizada pela comunidade. Esta introdução aoPython aborda esta versão da linguagem, maisespeci�camente a versão 2.7.
Versão 3.x Lançada em 3 de Dez 2008, foco em reparar algumasinconsistências da linguagem e reduzir a duplicação de
recursos. Nesta versão a retrocompatibilidade de
sintaxe com as versões anteriores foi quebrada.
Ambas versões foram planejadas para coexistirem e receberem
atualizações em paralelo. Muitos recursos que foram introduzidos na
versão 3.x foram também portados para a versão 2.x.
Apresentação Introdução Linguagem
Principais versões da linguagem
Hoje temos duas principais versões da linguagem:
Versão 2.x Lançada em 16 de Out 2000, trouxe novidades como listcomprehensions. Atualmente o branch da versão 2.x é oque tem mais módulos externos disponíveis e também é
a mais utilizada pela comunidade. Esta introdução aoPython aborda esta versão da linguagem, maisespeci�camente a versão 2.7.
Versão 3.x Lançada em 3 de Dez 2008, foco em reparar algumasinconsistências da linguagem e reduzir a duplicação de
recursos. Nesta versão a retrocompatibilidade de
sintaxe com as versões anteriores foi quebrada.
Ambas versões foram planejadas para coexistirem e receberem
atualizações em paralelo. Muitos recursos que foram introduzidos na
versão 3.x foram também portados para a versão 2.x.
Apresentação Introdução Linguagem
Parte III
[ Linguagem \
Apresentação Introdução Linguagem
Variáveis
Python é uma linguagem dinamicamente tipada, ou seja, os tipos das
variáveis declaradas são resolvidos em tempo de execução (ao
contrário de linguagens estaticamente tipadas como C por exemplo).
Abaixo seguem alguns exemplos de declaração/atribuição de variáveis
em Python:
# Declaração de variável inteiravar_x = 10
# Declaração de variável realvar_y = 10.34
# Declaração de variável stringvar_z = ’abcdef’
Apresentação Introdução Linguagem
Variáveis ▸ Inspecionando tipos
Você pode usar a função type() para mostrar na tela qual o tipo davariável, como no exemplo abaixo usando o REPL do Python:
>>> print type(var_x)<type ’int’>
>>> print type(var_y)<type ’float’>
>>> print type(var_z)<type ’str’>
Apresentação Introdução Linguagem
Variáveis ▸Mutável vs Imutável
Em Python, alguns tipos de dados são imutáveis, como por exemplo asstrings e as tuplas. Esta abordagem, apesar de incomum a primeiravista, tem algumas vantagens:
Performance a ideia de uma string imutável traz consigo umtamanho imutável conhecido no momento da criação e
durante o tempo de vida do objeto.
Memória as strings imutáveis podem ser reutilizadas, duas stringsiguais podem apontar para o mesmo lugar da memória.
Design imutabilidade é um dos conceitos fundamentais daProgramação Funcional, ela permite você ver o �uxo do
código como uma série de transformações de uma
representação em outra ao invés de uma sequência de
mutações in-place.
Apresentação Introdução Linguagem
Variáveis ▸Mutável vs Imutável
Em Python, alguns tipos de dados são imutáveis, como por exemplo asstrings e as tuplas. Esta abordagem, apesar de incomum a primeiravista, tem algumas vantagens:
Performance a ideia de uma string imutável traz consigo umtamanho imutável conhecido no momento da criação e
durante o tempo de vida do objeto.
Memória as strings imutáveis podem ser reutilizadas, duas stringsiguais podem apontar para o mesmo lugar da memória.
Design imutabilidade é um dos conceitos fundamentais daProgramação Funcional, ela permite você ver o �uxo do
código como uma série de transformações de uma
representação em outra ao invés de uma sequência de
mutações in-place.
Apresentação Introdução Linguagem
Variáveis ▸Mutável vs Imutável
Em Python, alguns tipos de dados são imutáveis, como por exemplo asstrings e as tuplas. Esta abordagem, apesar de incomum a primeiravista, tem algumas vantagens:
Performance a ideia de uma string imutável traz consigo umtamanho imutável conhecido no momento da criação e
durante o tempo de vida do objeto.
Memória as strings imutáveis podem ser reutilizadas, duas stringsiguais podem apontar para o mesmo lugar da memória.
Design imutabilidade é um dos conceitos fundamentais daProgramação Funcional, ela permite você ver o �uxo do
código como uma série de transformações de uma
representação em outra ao invés de uma sequência de
mutações in-place.
Apresentação Introdução Linguagem
Variáveis ▸Mutável vs Imutável
Em Python, alguns tipos de dados são imutáveis, como por exemplo asstrings e as tuplas. Esta abordagem, apesar de incomum a primeiravista, tem algumas vantagens:
Performance a ideia de uma string imutável traz consigo umtamanho imutável conhecido no momento da criação e
durante o tempo de vida do objeto.
Memória as strings imutáveis podem ser reutilizadas, duas stringsiguais podem apontar para o mesmo lugar da memória.
Design imutabilidade é um dos conceitos fundamentais daProgramação Funcional, ela permite você ver o �uxo do
código como uma série de transformações de uma
representação em outra ao invés de uma sequência de
mutações in-place.
Apresentação Introdução Linguagem
Variáveis ▸ Tudo é objeto
Tudo em Python é um objeto, inclusive funções, classes, números, etc.
Você pode usar o REPL do Python para mostrar os atributos de um
objeto da seguinte forma usando o dir():
>>> minha_string = ’abc’>>> dir(minha_string)[’__add__’, ’__class__’, ’__contains__’, ’__delattr__’,(... omitido por brevidade)]
Você pode também veri�car a identidade de um objeto usando a
função id():
>>> var_a = 1000>>> id(var_a)32679628
Nota
Esta identidade tem a garantia de ser única e constante para este objeto
durante o tempo de vida do objeto.
Apresentação Introdução Linguagem
Variáveis ▸ Tudo é objeto
Tudo em Python é um objeto, inclusive funções, classes, números, etc.
Você pode usar o REPL do Python para mostrar os atributos de um
objeto da seguinte forma usando o dir():
>>> minha_string = ’abc’>>> dir(minha_string)[’__add__’, ’__class__’, ’__contains__’, ’__delattr__’,(... omitido por brevidade)]
Você pode também veri�car a identidade de um objeto usando a
função id():
>>> var_a = 1000>>> id(var_a)32679628
Nota
Esta identidade tem a garantia de ser única e constante para este objeto
durante o tempo de vida do objeto.
Apresentação Introdução Linguagem
Variáveis ▸ Nomes
Em Python, variáveis não são o objeto em si mas sim nomes para umobjeto. Um mesmo objeto pode ser referenciado por mais de um
nome:
>>> var_a = var_b = 5>>> id(var_a)32679630>>> id(var_b)32679630
O que este trecho de código faz é criar dois nomes para o mesmo
objeto, neste caso o número 5. Ao usar a função id() do Pythonpodemos constatar que de fato as duas variáveis estão apontando para
o mesmo objeto.
Apresentação Introdução Linguagem
Tipos de Dados ▸ Números
Exemplos de operações matemáticas em Python:
>>> 2+24>>> (50-5*6)/45>>> 7/32>>> 7/3.02.3333333333333335
Nota
A divisão por inteiro sempre1 retorna um inteiro.
1Na versão 3.x este comportamento padrão foi alterado.
Apresentação Introdução Linguagem
Tipos de Dados ▸ Strings
Em Python as strings podem ser declaradas utilizando aspas simples,
duplas ou uma sequência de de três aspas (simples ou duplas).
>>> "hello world"’hello world’>>> ’isn\’t’"isn’t">>> var_str = """my string"""’my string’>>> var_str = "line\nbreak">>> var_str’line\nbrk’>>> print var_strlinebrk
Apresentação Introdução Linguagem
Tipos de Dados ▸ Strings II
As strings também podem ser concatenadas e indexadas:
>>> var_str = ’abc’ + ’def’>>> var_str’abcdef’>>> var_str[2]’c’>>> var_str[0:2]’ab’>>> var_str[2:]’cdef’>>> var_str[-2:]’ef’
A sintaxe var_str[0:2] é chamada de slicing em Python.
Apresentação Introdução Linguagem
Tipos de Dados ▸ Strings III
Apresentação Introdução Linguagem
Tipos de Dados ▸ Strings IV
Note que as strings em Python sao imutáveis, ou seja, qualquertentativa de tentar alterá-las irá gerar uma exception:
>>> minha_string = ’hello world’>>> minha_string[0] = ’H’Traceback (most recent call last):File "<stdin>", line 1, in
TypeError: object does not support item assignment
Apresentação Introdução Linguagem
Tipos de Dados ▸ Listas
As listas em Python podem conter diferentes tipos de dados:
# Criando uma nova listaminha_lista = [1, 2.5, 5, ’string qualquer’]
Ao contrário das strings, listas sãomutáveis, o que signi�ca que umaatribuição é naturalmente válida:
>>> minha_lista[1, 2.5, 5, ’string qualquer’]>>> minha_lista[0] = 666>>> minha_lista[666, 2.5, 5, ’string qualquer’]>>> len(minha_lista)4
Apresentação Introdução Linguagem
Tipos de Dados ▸ Listas ▸ Cópia
Veja o seguinte exemplo:
>>> minha_lista[1, 2.5, 5, ’string qualquer’]>>> outra_lista = minha_lista>>> outra_lista[0] = 666>>> minha_lista[666, 2.5, 5, ’string qualquer’]
Este comportamento é um efeito do fato de que as variáveis são nomes
para os objetos. Ao atribuir à variável outra_lista a listaminha_lista, o interpretador utilizou o mesmo objeto minha_listaao invés de criar uma nova lista.
Apresentação Introdução Linguagem
Tipos de Dados ▸ Listas ▸ Cópia
Veja o seguinte exemplo:
>>> minha_lista[1, 2.5, 5, ’string qualquer’]>>> outra_lista = minha_lista>>> outra_lista[0] = 666>>> minha_lista[666, 2.5, 5, ’string qualquer’]
Este comportamento é um efeito do fato de que as variáveis são nomes
para os objetos. Ao atribuir à variável outra_lista a listaminha_lista, o interpretador utilizou o mesmo objeto minha_listaao invés de criar uma nova lista.
Apresentação Introdução Linguagem
Tipos de Dados ▸ Listas ▸ Cópia II
O correto para criar uma nova lista (uma cópia) em Python é o
seguinte:
>>> minha_lista[1, 2.5, 5, ’string qualquer’]>>> outra_lista = minha_lista[:]>>> outra_lista[0] = 666>>> minha_lista[1, 2.5, 5, ’string qualquer’]>>> outra_lista[666, 2.5, 5, ’string qualquer’]
Isto porque ao fazer slicing, o interpretador sempre cria uma nova lista.
Apresentação Introdução Linguagem
Tipos de Dados ▸ Listas ▸ List Comprehensions
Em Python temos o conceito de List Comprehensions:
>>> lista = [’ab’, ’cd’]>>> [x.upper() for x in lista][’AB’, ’CD’]
>>> lista = [1, 2, 100, 200]>>> [x for x in lista if x < 100][1, 2]
>>> [x**2 for x in range(5)][0, 1, 4, 9, 16]
A compreensão é a
propriedade de classi�cação
em torno da qual se
reagruparão os “elementos”
que a ela correspondem.
Indica os pontos comuns a
determinados tipos de objetos.
A extensão é a própria coleção
desses objetos. (. . . ) Tudo isto
é muito simples.
—Luc Ferry, Kant, Uma
leitura das três “Críticas”.
Apresentação Introdução Linguagem
Tipos de Dados ▸ Dicionários
Um dicionário em Python é uma estrutura que de�ne uma relação de
1 ∶ 1 entre as respectivas chaves e valores.# Definindo um dicionário>>> meu_dicionario = {’nome’: ’Fulano’, ’idade’: 28}# Acessando valores do dicionário usando as chaves>>> meu_dicionario[’nome’]’Fulano’>>> meu_dicionario[’idade’]28# Apagando chaves/valores>>> del meu_dicionario[’nome’]# Atribuindo valores>>> meu_dicionario[’altura’] = 1.72
Apresentação Introdução Linguagem
Tipos de Dados ▸ Dicionários II
Alguns fatos importantes sobre dicionários em Python:
▸ Eles podem conter dados heterogêneos, você pode misturar
inteiros com strings, etc
▸ As chaves de um dicionário são case-sensitive▸ Um dicionário vazio pode ser declarado como:
>>> meu_dicionario = {}
▸ Você pode limpar um dicionário usando o método clear():
>>> meu_dicionario.clear()
▸ Dicionários requerem que os tipos das chaves implementem um
método hash, reduzindo assim a complexidade de pesquisa emum dicionário em O(1).
Apresentação Introdução Linguagem
Tipos de Dados ▸ Tuplas
Tuplas não são nada mais do que listas imutáveis, ou seja, logo após
sua criação não se pode alterá-las sem criar uma nova tupla.
>>> minha_tupla = (’a’, ’b’, 2.5, 666)>>> minha_tupla(’a’, ’b’, 2.5, 666)>>> minha_tupla[1]’b’>>> tup = (’um’, 2, 3)>>> var_a, var_b, var_c = tup>>> print var_a, var_b, var_cum 2 3
Assim como em uma lista, elementos em uma tupla têm uma ordem e
o slicing também é possível.
Apresentação Introdução Linguagem
Tipos de Dados ▸ Tuplas II
▸ Uma tupla tem um desempenho melhor que uma lista, use-a
quando a sua estrutura de dados não precisar ser alterada, ela
deixará o seu código mais legível e sem efeitos colaterais devido
ao fato de ser uma estrutura imutável.
▸ Tuplas podem ser convertidas em listas e vice-versa:
>>> minha_tupla = (1, 2, 3)>>> list(minha_tupla)[1, 2, 3]
>>> minha_lista = [1, 2, 3]>>> tuple(minha_lista)(1, 2, 3)
Apresentação Introdução Linguagem
Tipos de Dados ▸ Conjuntos
Sets (ou conjuntos) seguem a de�nição matemática: são uma coleçãode elementos distintos, ou seja, uma coleção onde itens não se repetem.Para de�nir um conjunto em Python usamos o tipo set:
# Usando uma lista>>> conjunto = set([1, 2, 3, 1, 2, 3])>>> conjuntoset([1, 2, 3])# Notação usando chaves>>> conjunto = {1, 2, 3, 1, 2, 3}>>> conjuntoset([1, 2, 3])
Nota
A notação usando chaves foi incluída na versão 3.1 do Python e
posteriormente portada para a versão 2.7.
Apresentação Introdução Linguagem
Tipos de Dados ▸ Conjuntos II
Os conjuntos também suportam algumas operações matemáticas:
>>> conj_a = {1, 2, 3}>>> conj_b = {2, 3, 4}
# União>>> conj_a.union(conj_b)set([1, 2, 3, 4])
# Intersecção>>> conj_a.intersection(conj_b)set([2, 3])
Apresentação Introdução Linguagem
Funções
Em Python, as funções são declaradas usando a palavra reservada def(que signi�ca de�nition). Exemplo da declaração de uma função quefará a soma de dois parâmetros:
def soma(a, b):return a+b
Note que Python utiliza espaços para delimitar os blocos do programa,
o número de espaços recomendado pelo guia de estilo o�cial (PEP8)
são 4 espaços (sem TAB). Note também que a função soma() tambémé um objeto:
>>> soma<function soma at 0x022C78B0>>>> soma(2,4)6
Apresentação Introdução Linguagem
Funções ▸ Argumentos Padronizados
Funções em Python, além de podermos usar parâmetros
padronizados, também podemos realizar chamadas para funções
nomeando parâmetros:
def adiciona_pessoa(nome, idade=28, sexo=’M’):print nome, idade, sexo
>>> adiciona_pessoa(’christian’)christian 28 M>>> adiciona_pessoa(’laura’, sexo=’F’)laura 28 F>>> adiciona_pessoa(’pedro’, 12, ’M’)pedro 12 M
Apresentação Introdução Linguagem
Funções ▸ Lista de Argumentos Arbitrários
Uma função pode ser construída de forma que aceite uma lista de
tamanho arbitrário de argumentos:
def argumentos_arbitrarios(*args):print ’Argumentos:’, args
# Exemplo de chamada>>> argumentos_arbitrarios(’teste’, 1, 2.0, [1, 2, 3])Argumentos: (’teste’, 1, 2.0, [1, 2, 3])
Nota
A lista de argumentos é enviada para a função no argumento args como umatupla.
Apresentação Introdução Linguagem
Funções ▸ Argumentos palavra-chave
Quando o último argumento de uma função conter um parâmetro
pre�xado com **, este parâmetro irá aceitar argumentospalavra-chave:
def argumentos_arbitrarios(*args, **kwargs):print ’Argumentos:’, argsprint ’Argumentos palavra-chave:’, kwargs
# Exemplo de chamada>>> argumentos_arbitrarios(’a’, ’b’, x=’one’, y=’two’)Argumentos: (’a’, ’b’)Argumentos palavra-chave: {’x’: ’one’, ’y’: ’two’}
Nota
A lista de argumentos palavra-chave enviados para o parâmetro kwargs estáno formato de um dicionário.
Apresentação Introdução Linguagem
Funções ▸ Notas
Algumas notas importantes sobre funções:
▸ Todas funções retornam um valor, na ausência de return elasretornarão None.
▸ A primeira linha após a de�nição de uma função pode ser uma
string, neste caso esta string representará a documentação da
função (chamada de docstring):def soma(a,b):
"""Função de soma."""return a+b
Nota
Existem algumas ferramentas (ex. Sphinx), que utilizam esta docstring paragerar documentação automaticamente.
Apresentação Introdução Linguagem
Funções ▸ Notas II
▸ Você também pode usar o comando help para obter a docstring ea de�nição de uma função/método/classe:
def soma(a,b):"""Função de soma."""return a+b
# Obtendo help da função>>> help(soma)Help on function soma in module __main__:
soma(a, b)Função de soma.
Apresentação Introdução Linguagem
Funções Anônimas
Como Python adota também o paradigma funcional, você pode
também declarar funções anônimas usando a palavra reservada
lambda (λ), exemplo:
soma_b = lambda a,b: a+b
# Retornando uma função anônimadef soma_lambda(n):
return lambda v: v + n
>>> f = soma_lambda(3)>>> f(4)7
A de�nição de soma_b() é ilustrativa, pois obviamente não hávantagem alguma em atribuir uma função lambda à uma variável, pois
estaríamos nomeando uma função anônima.
Apresentação Introdução Linguagem
Controles de Fluxo ▸ If
>>> x = 20>>> if x > 0:... print "Maior que zero"... elif x < 0:... print "Menor que zero"... else:... print "Zero"...Maior que zero
Apresentação Introdução Linguagem
Controles de Fluxo ▸ For
A palavra reservada for em Python pode iterar em itens de umasequência (uma lista, uma string, chaves de um dicionário, etc.):
>>> palavras = [’gato’, ’cachorro’]>>> for p in palavras:... print p, len(p)gato 4cachorro 8
Apresentação Introdução Linguagem
Controles de Fluxo ▸ For II
Se for preciso iterar em uma sequência numérica, você pode utilizar a
função range(), que gera listas contendo progressões aritméticas:
>>> range(6)[0, 1, 2, 3, 4, 5]>>> for i in range(len(palavras)):... print i, palavras[i]0 gato1 cachorro
Existe também outra função chamada xrange() que retorna umgenerator ao invés de uma lista, eliminando desta forma a necessidadeda criação de uma lista, que pode ser um gargalo de performance para
iterações em progressões mais longas.
Apresentação Introdução Linguagem
Controles de Fluxo ▸ For III
Entretanto uma solução pythonica para este problema seria usando afunção enumerate():
>>> list(enumerate(palavras))[(0, ’gato’), (1, ’cachorro’)]
>>> for i,p in enumerate(palavras):... print i,p0 gato1 cachorro
Apresentação Introdução Linguagem
Orientação a Objetos
Python também suporta Orientação a Objetos e contém mecanismos
para criação de classes, herança (múltipla), sobrescrita de métodos
(de�nidos pelo usuário ou de operadores matemáticos, etc.).
Explícito é melhor que
implícito.
—The Zen of Python,
Tim Peters, 2004.
Apresentação Introdução Linguagem
Orientação a Objetos ▸ Classes
Em Python, as classes são de�nidas utilizando a palavra reservada
class, um exemplo simples da de�nição e instanciação de uma classepode ser de�nido como:
class MinhaClasse(object):pass
# Instanciando um objeto>>> objeto = MinhaClasse()
Apresentação Introdução Linguagem
Orientação a Objetos ▸ Construtor
Para declarar o construtor de uma classe em Python, utilizamos o
método mágico __init__():
class MinhaClasse(object):
def __init__(self):pass
Apresentação Introdução Linguagem
Orientação a Objetos ▸ Atributos de Classe
Atributos de classe são atributos compartilhados entre todas instâncias
da classe:
class MinhaClasse(object):atributo_classe = 10
# Acessível através da classe>>> print MinhaClasse.atributo_classe10
# Acessível também através dos objetos da classe>>> objeto = MinhaClasse()>>> print objeto.atributo_classe10
Apresentação Introdução Linguagem
Orientação a Objetos ▸ Atributos de Instância
Atributos de instância são atributos únicos para cada objeto
instanciado e só existem dentro do objeto:
class MinhaClasse(object):def __init__(self, valor):
self.valor = valor
>>> objeto = MinhaClasse(300)>>> print objeto.valor300>>> print MinhaClasse.valorTraceback (most recent call last):File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: type object ’MinhaClasse’has no attribute ’valor’
Apresentação Introdução Linguagem
Orientação a Objetos ▸Herança Simples
Em Python podemos ter herança simples:
class ClasseBase(object):def nome(self):
print ’Sou ClasseBase !’def base(self):
print ’Método da ClasseBase !’
class ClasseDerivada(ClasseBase):def nome(self):
print ’Sou ClasseDerivada !’
>>> base = ClasseBase()>>> derivada = ClasseDerivada()>>> base.nome()Sou ClasseBase !>>> derivada.nome()Sou ClasseDerivada !>>> derivada.base()Método da ClasseBase !
Apresentação Introdução Linguagem
Orientação a Objetos ▸HerançaMúltipla
E também herança múltipla:
class ClasseA(object):def metodo_a(self):
print ’metodo_a !’
class ClasseB(object):def metodo_b(self):
print ’metodo_b !’
class ClasseC(ClasseA, ClasseB):pass
>>> obj = ClasseC()>>> obj.metodo_a()metodo_a !>>> obj.metodo_b()metodo_b !
Apresentação Introdução Linguagem
Orientação a Objetos ▸Métodos da Classe Base
Ao sobrescrever um método da classe base, muitas vezes precisamos
reutilizar o comportamento da classe base no método derivado:
class ClasseBase(object):def metodo(self):
print ’Metodo da ClasseBase !’
class ClasseDerivada(ClasseBase):def metodo(self):
super(ClasseDerivada, self).metodo()print ’Metodo da ClasseDerivada !’
>>> obj = ClasseDerivada()>>> obj.metodo()Metodo da ClasseBase !Metodo da ClasseDerivada !
Apresentação Introdução Linguagem
Orientação a Objetos ▸ Encapsulamento
Em Python não há um conceito de atributos privados como há emoutras linguagens. Python encoraja os desenvolvedores a serem
responsáveis.
Apresentação Introdução Linguagem
Orientação a Objetos ▸ Encapsulamento II
▸ Ummétodo que inicia com o caractere ’_’ indica que o método é
um método não-público da API e que pode ser alterado no
futuro sem aviso, exemplo:
class MinhaClasse(object):def _metodo_interno(self):
pass # (...) implementação
▸ O interpretador utiliza name mangling quando o nome dométodo inicia com dois caracteres ’__’ (e acaba com no máximo
um caractere ’_’ ), exemplo:
class MinhaClasse(object):def __metodo_interno(self):
pass # (...) implementação
No exemplo acima, o método __metodo_interno() tem seunome alterado para _MinhaClasse__metodo_interno().
Apresentação Introdução Linguagem
Orientação a Objetos ▸ Encapsulamento II
▸ Ummétodo que inicia com o caractere ’_’ indica que o método é
um método não-público da API e que pode ser alterado no
futuro sem aviso, exemplo:
class MinhaClasse(object):def _metodo_interno(self):
pass # (...) implementação
▸ O interpretador utiliza name mangling quando o nome dométodo inicia com dois caracteres ’__’ (e acaba com no máximo
um caractere ’_’ ), exemplo:
class MinhaClasse(object):def __metodo_interno(self):
pass # (...) implementação
No exemplo acima, o método __metodo_interno() tem seunome alterado para _MinhaClasse__metodo_interno().
Apresentação Introdução Linguagem
Decorators
Decorators permitem a injeção ou modi�cação de código em funçõesou classes. A sua aplicação se dá através da seguinte construção:
# Em funções@decoratordef minha_funcao():
pass
# Em classes@decoratorclass MinhaClasse():
pass
# Exemplo útil (Django):@permission_required(’poll.can_vote’)def poll_vote(request):
pass # (...) implementação
Apresentação Introdução Linguagem
Decorators II
Exemplo de decorator para medir o tempo de execução de uma função:def mensura_tempo(func):
def func_wrapper(*args):inicio = time.clock()resultado = func(*args)fim = time.clock()print ’Tempo: ’, fim-inicioreturn resultado
return func_wrapper
@mensura_tempodef teste():
time.sleep(3)
>>> teste()Tempo: 2.99953640673
Apresentação Introdução Linguagem
Exceções ▸ Tratamento de Exceções
Como em outras linguagens, Python também oferece tratamento de
erros em tempo de execução, denominados Exceptions, ou Exceções.O tratamento destes erros é realizado através de blocos utilizando as
palavras-chaves try e except:
meu_dicionario = {’chave_a’: 1, ’chave_b’: 2}try:
print meu_dicionario[’chave_c’]except KeyError:
print ’Chave não encontrada !’
Apresentação Introdução Linguagem
Exceções ▸ Levantando Exceções
Para levantar exceções em Python, a palavra reservada raise deve serutilizada:
def verifica_numero_primo(numero):if numero < 0:
raise ValueError(’O valor deve ser maior ’’ou igual a zero !’)
# (...)
No caso acima, uma exceção built-in ValueError será levantada. Vocêtambém pode criar classes de exceções próprias criando classes que
herdam da classe nativa Exception.
Apresentação Introdução Linguagem
MétodosMágicos
Métodos mágicos são métodos especiais para implementar protocolos,
sobrescrever operadores, etc. Eles seguem sempre o mesmo formato:
com dois underscores antes e depois do nome do método, como porexemplo __init__().
class MeuDicionario(object):def __init__(self):
self.dicionario = {}
def __getitem__(self, key):return self.dicionario[key]
def __setitem__(self, chave, valor):self.dicionario[chave] = valor
>>> dicionario = MeuDicionario()>>> dicionario[’chave’] = 100>>> print dicionario[’chave’]100
Apresentação Introdução Linguagem
Propriedades
Propriedades em Python são uma forma de criar getters/setters�exíveis de forma que a sintaxe ainda continue elegante. Considere o
exemplo abaixo:
class Circulo(object):def __init__(self, raio):
self.raio = raio
O que acontece se quisermos criar um atributo que contenha sempre a
área do círculo (π ∗ r2) ? Poderíamos criar um método em separadopara calcular e retornar esta área ou então criar um atributo que é
calculado na execução do construtor; entretanto em Python existe
uma forma mais elegante de se resolver este problema.
Apresentação Introdução Linguagem
Propriedades ▸ Getter
import math
class Circulo(object):def __init__(self, raio):
self._raio = raio
@propertydef area(self):
return math.pi * self._raio**2
>>> circulo = Circulo(2)print circulo.area12.5663706144
Apresentação Introdução Linguagem
Propriedades ▸ Setterimport math
class Circulo(object):def __init__(self, raio):
self.raio = raio
@propertydef area(self):
return math.pi * self.raio**2
@area.setterdef area(self, area):
self.raio = math.sqrt(area/math.pi)
>>> circulo = Circulo(2)>>> print circulo.raio2>>> circulo.area = 40>>> print circulo.raio3.56824823231
Apresentação Introdução Linguagem
Módulos e Pacotes ▸Módulo
Qualquer arquivo arquivo contendo código-fonte Python é chamado
deMódulo. Um módulo pode ser importado por outros módulos, deforma que as classes, funções, variáveis globais e outros objetos deste
módulo possam ser acessados por outro módulo. A sintaxe para
importação de um módulo é feita através do importação utilizando a
palavra reservada import:
# Arquivo minhas_funcoes.pydef fibonacci(n):
if n == 0:return 0
if n == 1:return 1
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
# Arquivo usa_modulo.pyimport minhas_funcoesresultado = minhas_funcoes.fibonacci(8)
Apresentação Introdução Linguagem
Módulos e Pacotes ▸Módulo II
Você também pode importar objetos especí�cos diretamente para o
namespace atual:
# Importa todas funções (má prática)from minhas_funcoes import *resultado = fibonacci(8)
# Importa apenas a função soma (boa prática)from minhas_funcoes import fibonacciresultado = fibonacci(8)
# Importa módulo usando outro nomeimport minhas_funcoes as mfresultado = mf.fibonacci(2, 3)
Apresentação Introdução Linguagem
Módulos e Pacotes ▸ Pacote
Um pacote em Python não é nada além de uma estrutura de diretório
contendo módulos. Juntamente com o conceito de módulos, os
pacotes são uma maneira e�caz de estruturar e organizar os módulos e
evitar a poluição de namespaces. Exemplo da estrutura de um pacote:frontend/
__init__.pydesktop/
__init__.pymodulo_a.py
web/__init__.pymodulo_b.py
# Importando modulo ’modulo_a’>>> from frontend.desktop import modulo_a>>> modulo_a.funcao()
Apresentação Introdução Linguagem
Dúvidas ?
Junte-se ao PyTchê ! Acesse http://pytche.org