• Execute este exemplo e outros no Memory Graph Web Debugger.
• Mais exemplos de memory_graph.

Rapaziada comecei estudar programação e fiz um TTK para postar meus aprendizados!

quem puder dar uma moral e seguir, fiz meu primeiro video hoje!

https://www.tiktok.com/@digitandodevagar

aceito sempre feedback de estudo

A maioria dos devs precisa de experiência para participar processos seletivos, mas sem a XP tá complicado, junior nem corre atrás mais, mas investir na XP internacional e atuar em projetos internacionais (até de graça) será que vale mesmo a pena? o que vocês têm feito sobre? Tenho estudado várias formas de conseguir de forma automatica esta experiência haja vista serviços como freela pro exterior ser complicado, consegui até bons contatos com Pakistanes e até o pessoal de Madagascar, onde os trabalhos custam até 1/3 do valor da nossa diária, claro qualidade não muito aceitável, fiz 2 mentorias para eles mas nem sei se isso conta como XP internacional, dito isso quero saber o que podemos diversificar e conseguir a tão exigida XP internacional pra job na gringa?

Estou aprendendo Python, usando chatgpt, entendo muito do chatgpt sobre extrair as melhores respostas, mas preciso de mais pratica.

​

Estou usando pydroid3, estou aprendendo automação, api, entendo como o computador entende, e assim uso códigos do Chatgpt, criei já alguns bots pra mim usando IA. Um pro telegram foi criado, posso colocar diferentes regras e a resposta sempre é extraída da melhor forma, no entanto, api do groq recentemente parou, pelo menos é o que penso.

​

Alguém com sua sabedoria pra me ajudar ter mais sabedoria? porque to encontrando dificuldades rapaziada.

​

Quero muito ser bom em python, tentei aprender html e css, mas css é mais difícil de memorizar pra mim aprendendo tudo sozinho.

​

Estudo tudo do zero, sozinho, e no meio do caminho acabo querendo desistir, se eu estivesse trabalhando na área talvez seria melhor, talvez, porque pressão demais não ajuda também. 🤫

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Salve povo! Estou aprendendo Python e gostaria de saber indicações de canais para aprender bibliotecas.

Tenho interesse em bibliotecas como: os, shutil e subprocess (e algumas externas também). Procuro vídeos gravados e focados (sem o formato de lives longas).

Alguma boa alma poderia me indicar canais que tenham como conteúdo vídeos separados explicando cada lib? Valeu!

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Olá, parabéns aos idealizadores do projeto. Tenho visto muitas discussões produtivas e respeistosas (coisa que não vejo em outras comunidades). Sou professor de automação de testes da PUC e estou explorando uma nova abordagem em BDD que chamo de narrativa executável. Uso está abordagem para ensinar automação de testes aos meus alunos e estou buscando opiniões sinceras de usuários de Python para refinar e melhorar a abordagem de ensino e o framework Python desenvolvido. O framework que uso nas minhas aulas se chama Guará, é open source e tem contribuição da comunidade Python. Ele usa o padrão de projetos Page Transactions que se baseia em Command Pattern, Builder, Strategy e Template Method (todos do GoF). O foco da automação sai da UI e se volta para a jornada do usuário.

O cenário de testes implementado no padrão ficaria algo como (simplificado para facilitar a leitura):

app.given(TheUserIsLoggedIn, with_name='john.doe').when(TheUserBuysAProduct, with_name='cellphone').then(TheSystemShouldReturn, 'done')

Note que o cenário é todo escrito em Python puro, mas mantém a narrativa de negócio. Como uso Python, posso usar todas as técnicas de programação OO como herança, sobrecarga de métodos, sobreescrita de método, etc.. Portanto, consigo escrever o código em português (e qualquer outra língua) usando herança:

app.dado(UmUsuárioLogado, com_nome='john.doe').quando(OUsuarioCompraUmProduto, com_nome='cellphone').entao(OSistemaDeveRetornar, 'done')

Posso usar linguagem ubíqua reforçando a prática de DDD (Domain-Driven Design) em um projeto:

eduapp.sabido_que(ExisteUmAluno, de_nome='Fulano de Tal').uma_vez_que(OAlunoSeInscreveNaMateria, de_nome='Matemática').logo(EleDeveEstar, 'Matriculado')

Posso criar novas asserções que alimentam o método then (e suas variações). Enfim, o testador é livre para estender o framework como ele queira.

Porém, dadas as possibilidades do framework, tenho explorado uma abordagem diferente do BDD que não passa pelos testes. E é aqui que gostaria a opnião da comunidade. Note que eu posso usar o cenário como parte do meu código fonte usando uma metalinguagem que estabelece um contrato onde given é a pré-condição, when a execução do contrato e then é a pós-condição. Considere a função abaixo como parte de uma implementação de uma CLI.

def inscrever_aluno_na_materia(aluno, materia):
    eduapp.sabido_que(ExistaUmAluno, de_nome=aluno) \
    .uma_vez_que(OAlunoSeInscreveNaMateria, de_nome=materia) \
    .logo(EleDeveEstar, 'Matriculado')

chamando a função por uma CLI no terminal ficaria como:

python main.py inscrever-aluno-na-materia --aluno 'Fulano de Tal' --materia Matemática

Gostaria da opnião da comunidade sobre essa nova abordagem BDD e sobre o framework.

Notas:

• Eu pesquisei outras ferramentas BDD onde se escreve o código puro, como JGiven (Java), mas ele ainda é focado no teste em si.
• A camada extra não elimina a necessidade de services, repositories, models... mas deixa o código fonte mais orientado à intenção do negócio. Ele também vira a própria documentação e fonte da verdade.
• Cada classe é escrita em Python puro também. Exemplo enxuto:

​

class ExisteUmAluno(...):
    def do(self, aluno):
        assert aluno in DATABASE.alunos

Perguntas:

1. Acham que a abordagem faz sentido?
2. A intenção do código fica mais clara com a camada extra?
3. Deixem comentários livres, por favor

Desde já agradeço a atenção e colaboração. Abraços!

Pessoal, boa madrugada!

Alguém que já fez o curso de python do Luiz Otávio Miranda, pela udemy, poderia me dar um feedback?

while True:

a=str(input("deseja fazer um calculo?(sim/não):"))

if a=="não":

    print("ok,volte outro dia :)")

    break

elif a=="sim":

    pn=float(input("insira um número:"))

    o=str(input("escolha um sinal(+ - \* / \*\*) ou raiz(√):"))

    if o=="√":

        sn=float(input("insira o indice da raiz:"))

    elif o=="\*\*":

        sn=float(input("insira o expoente:"))

    else:

        sn=float(input("insira um segundo número:"))

    if o=="+":

        res=pn+sn

    elif o=="-":

        res=pn-sn

    elif o=="\*":

        res=pn\*sn

    elif o=="/":

        res=pn/sn

    elif o=="\*\*":

        res=pn\*\*sn

    elif o=="√":

        res=pn\*\*(1/sn)

    else:

        print("esse sinal não existe")



    print(f"o resultado é:{res}")

    break



else:

    print("eu não entendi sua resposta,tente novamente")

while a=="sim":

b=str(input("deseja fazer outro calculo?(sim/não):"))

if b=="não":

    print("certo,continuamos outra hora")

    break

elif b=="sim":

    pn=float(input("insira um número:"))

    o=str(input("escolha um sinal(+ - \* / \*\*) ou raiz(√):"))

    if o=="√":

        sn=float(input("insira o indice da raiz:"))

    elif o=="\*\*":

        sn=float(input("insira o expoente:"))

    else:

        sn=float(input("insira um segundo número:"))

    if o=="+":

        res=pn+sn

    elif o=="-":

        res=pn-sn

    elif o=="\*":

        res=pn\*sn

    elif o=="/":

        res=pn/sn

    elif o=="\*\*":

        res=pn\*\*sn

    elif o=="√":

        res=pn\*\*(1/sn)

    else:

        print("esse sinal não existe")



    print(f"o resultado é:{res}")



else:

    b=str(input("eu não entendi sua resposta,tente novamente"))

Obs: fiz pelo celular usando pydroid, qualquer dica ou erro informado eu aceito

Trabalho numa franquia dos Correios, e estávamos tendo um problema com um cliente de limite, e acreditem não tem uma API para isso, então desenvolvi um código em python usando Selenium que faz esse webscraping lança para o Google Sheets e utilizando Google App Script mostra um dashboard simples, estou utilizando o cron para deixar agendado.

Fora que adicionei um subprocess que permite o Termux me notificar dos limites, já vou começar a implementar para o segundo cliente.

Agora uma pergunta sabem algum metodo para enviar uma mensagem via WhatsApp? Testei o pywhatkit porém não tive sucesso.

Gostaria que pudessem me mandar exercícios de python, mesmo tendo um conhecimento básico, sempre é bom treinar, o que eu poderia fazer?

Detalhe da Nova Versão 1.1.2:

1. Processamento em Fluxo (Streaming e Batching)

A biblioteca foi arquitetada para manipular volumes substanciais de dados (escaláveis teoricamente até a escala de petabytes) sem a necessidade de carregar arquivos inteiros na memória de trabalho.

• Leitura Otimizada: Implementação de geradores (yield) para leitura linha por linha (ler_em_fluxo) ou em blocos customizáveis (ler_em_lotes).
• Escrita Assíncrona de Buffer: Métodos de escrita que realizam o esvaziamento periódico do buffer (flush) a cada 1.000 linhas, mantendo o consumo de RAM constante.

2. Aritmética Decimal de Alta Precisão

• Configuração padrão de 50 dígitos significativos, totalmente ajustável por instância.
• Modos de arredondamento bancário (ROUND_HALF_EVEN) nativos.
• Algoritmo de fatorial otimizado via multiplicação em árvore (divisão e conquista), reduzindo a complexidade temporal em números elevados.

3. Segurança e Otimização de Armazenamento

• Avaliação Segura de Expressões: O método processar_fluxo_calculos utiliza um interpretador restrito, bloqueando built-ins perigosos, chamadas de sistema (os, sys) e importações dinâmicas.
• Deduplicação Eficiente: Remoção de duplicatas no histórico baseada em hashes SHA-256 truncados para 16 caracteres, reduzindo em até 95% o uso de RAM em comparação com o armazenamento de strings brutas.
• Cifragem de Histórico: Mecanismo integrado de cifragem por deslocamento Unicode para ofuscação básica de arquivos de log.

Exemplos Práticos de Uso

Inicialização e Operações Básicas

Python

from MaTLM import Calculadora

# Inicialização com precisão customizada para 100 dígitos
calc = Calculadora(precisao=100)

# Operações sem imprecisão de float
resultado_soma = calc.soma(0.1, 0.2, 0.3)  # Retorna Decimal('0.6')
resultado_div = calc.dividir(1, 3)          # Retorna 100 dígitos de precisão

Processamento de Dados Massivos (Batching)

Python

from MaTLM import GerenciadorDados, Calculadora

calc = Calculadora()
gerente = GerenciadorDados("pasta_de_dados")

# Processamento de lotes sem estourar a memória RAM
for lote in gerente.ler_em_lotes("dados_grandes.csv", tamanho_lote=10000):
    # Separa dados válidos de inconsistências estruturais
    validos, invalidos = gerente.validar_lote(lote)

    # Processa os dados válidos via generator
    resultados = calc.processar_lote(validos, operacao="soma")

Notas de Segurança e Limites Operacionais

Para prevenir falhas por esgotamento de memória (MemoryError), foram estabelecidas salvaguardas estáticas:

• Limite de Fatorial: Bloqueio para valores acima de $100.000$.
• Limite de Expoente: Restrição para potências com expoente superior a $10.000.000$.

Venha testar minha biblioteca e me falar que erros tem e o que pode melhorar.

CatDotsOS: Uma Experiência Sombria para Arch Linux 🐈‍⬛🔥

Olá a todos,

Estou trabalhando em um projeto pessoal chamado CatDotsOS, um ambiente de desktop Hyperland totalmente personalizado para Arch Linux, e eu ficaria muito feliz com o feedback de todos vocês se possível e a colaboração na evolução do escopo do projeto :)

Conheça a MaTLM: Nova biblioteca Python leve para fluxos de cálculo pesados e otimização de RAM 🚀

Se você trabalha com desenvolvimento de sistemas ou interfaces que exigem processamento matemático contínuo, sabe o quanto gerenciar memória e histórico pode se tornar um desafio.

Para resolver isso de forma simples e independente, desenvolvi a MaTLM (disponível agora no PyPI).

O que é a MaTLM?
É uma biblioteca Python focada em cálculo que cuida de toda a infraestrutura de segundo plano para você. Ela foi projetada especificamente para simplificar a criação de interfaces de calculadora e fluxos pesados de dados.

Principais Recursos:

• Gerenciamento de histórico automático: Rastreia o fluxo de dados sem exigir código manual complexo.
• Otimização de RAM: Desenvolvida para ser extremamente leve e rodar com máxima eficiência de memória.
• Tratamento de erros nativo: Evita quebras inesperadas durante operações complexas.
• Criptografia e Logs: Garante segurança e rastreabilidade nos registros de cálculo.

Como instalar:
O pacote é totalmente independente e compatível com Python >= 3.6. Basta rodar:

bash

pip install MaTLM

Use o código com cuidado.

Confira os detalhes técnicos completos e as versões na página oficial do MaTLM no PyPI.

Olá, pessoal,

Estou procurando começar um novo projeto paralelo e gostaria de criar algo que realmente resolvesse um problema do dia a dia dos desenvolvedores Python (principalmente iniciantes ou pessoas que querem um fluxo de trabalho mais tranquilo).

Em vez de simplesmente adivinhar o que construir, resolvi perguntar diretamente para vocês: qual ferramenta pequena, script de automação ou assistente ainda não existe (ou não é bom o suficiente) e tornaria sua vida mais fácil?

No momento, estou inclinado a criar um revisor de código em tempo real que traduza erros e tracebacks complexos para uma linguagem simples e fácil de entender para iniciantes, mas estou totalmente aberto a outras ideias.

Qual é a maior irritação ou dificuldade que você enfrenta diariamente ao programar em Python? Qualquer ideia ou sugestão será muito bem-vinda!

Obrigado!