O documento introduz conceitos básicos de Python, incluindo instalação, tipos de dados, sequências como listas e tuplas, e como Python lida com nomes e atribuições. É destacado que Python é uma linguagem de código aberto orientada a objetos criada por Guido van Rossum nos anos 1990.

1. Introdução a
Python
Primeiros Conceitos

2. Conteúdo
• Instalando o Python
• Entendendo Python
• Sequências: Listas, Tuplas e Strings
• Mutuabilidade

3. Um pouco sobre Python
• Python é Open Source e orientada a objeto
• Criado por Guido van Rossum nos anos
1990
• Nome dado em homenagem ao grupo
humorístico britânico Monty Python

4. Características
• Sintaxe muito simples e clara
• Capacidade de introspecção
• Orientação a objetos ituitiva
• Modularidade, suporta pacotes hierárquicos
• Tratamento de erros baseado em exceções

5. Características
• Tipos de dados de alto nível
• Habilidade de ser incluído em aplicações
como script de interface
• Alto grau de organização de código
• Excelente curva de aprendizagem

6. Fraquezas
• Baixo nível de computação matemática
• Má integração com funções de core e CPU
• Sistemas em tempo real

7. Abordagem
Técnica
Instalação e uso

8. Interpretador

9. Instalando Python
• Download em http://python.org/download
• Instalação simples (no caso do windows)
• Unix based systems tem python pré-
instalado

10. Exemplo de Código

11. Exemplo de IDE

12. Entendendo Python
• Atribuição usa = e comparação usa ==
• Para números + - * / % são esperados
• Uso especial do + para concatenar string
• Uso especial do % para formatar string
• Operadores lógicos são palavras (and, or,
not) e não símbolos

13. Entendendo Python
• O comando básico de imprimir é print
• Uma variável é criada quando se é dado um
primeiro valor a ela
• Tipos de variáveis não precisam ser
declarados
• Python entende o tipo da variável pelo
seu valor

14. Tipos de Dados
• Integer
• z = 5 / 2 # a resposta é 2
• Float
• x = 3.456
• Strings
• “abc” = ‘abc’

15. Whitespace
Espaços em branco são muito importantes no
Python, especialmente na identação de novas linhas
• Não há chaves {} para marcar blocos de código.
No Python o que vale é uma identação
consistente.
• Às vezes dois pontos (:) aparecem no fim do
bloco, para definir funções ou classes.

16. Comentários
• Comece comentários com # e o resto da
linha será ignorado.
• É possível incluir uma “string de
documentação” como a primeira linha de
uma classe ou função.
• O ambiente de desenvolvimento, debugger
e outras ferramentas o entendem.

17. Comentários

18. Associações
• Instanciar uma variável em Python significa criar um nome
que contém uma referência a algum objeto.
• Nomes em Python não tem tipo intrínseco, objetos tem
tipos.
• Python determina o tipo de uma referência automaticamente
de acordo com o valor que ela guarda
• Um nome é criado sempre que aparece ao lado esquerdo de
uma associação: x = 3
• Uma referência é excluída via ‘garbage collection’ após
sairem do escopo

19. Nomes Não Declarados

20. Múltiplas Associações

21. Regras de Nomes
• Nomes são ‘case sensitive’ e não podem
começar com um número
• cicero Cicero _cicero _2_cicero cicero2
• Existem algumas palavras reservadas
• and, assert, break, class, continue, def, del, elif, alse,
except, exec, finally, for, from, global, if, import, in, is,
lambda, not, or, pass, print, raise, return, try, while

22. Tipos de Sequências
• •Tuplas
Uma sequência imutável de itens
• Itens podem ter tipos variados
• •Strings
Imutáveis
• Conceitualmente parecido com a tupla
• •Listas
Sequência mutável de itens de tipos variados

23. Tipos de Sequências
• Tuplas são definidas usando parênteses
• tu = (23, ‘abc’, 4.56, (2,3), ‘bla’)
• Listas são definidas usando chaves
• li = [“bla”, 34, 4.56, 23]
• Strings são definidas usando aspas
• st = ‘Hello World’
• st = “Hello World”
• st = “”” Esta tem várias linhas
• usando aspas triplas”””

24. Tipos de Sequências
• Podemos acessar itens individuais de uma
sequência usando a notação de array
tu[1] # retorna ‘abc’
li[1] # retorna 34
st[1] # retorna ‘e’

25. Índices Negativos

26. Recortando Sequências

27. Operador ‘in’

28. Operador ‘+’

29. Operador ‘*’

30. Mutabilidade
Listas versus Tuplas

31. Tuplas: Imutáveis

32. Listas: Mutáveis

33. Operações com Listas

34. Operações com Listas

35. Conclusão
• Listas são mais lentas porém mais poderosas
que tuplas
• Listas podem ser modificadas e possuem uma
grande gama de funções e métodos
• Tuplas são imutáveis e tem menos métodos
• Para converter entre tuplas e listas use os
métodos list() e tuple()

36. Atividade
• Todos devem instalar o Python
• De acordo com a documentação oficial e a
apostila devem fazer o primeiro script em
python

37. FIM