Python - Introdução Básica

  • 804 views
Uploaded on

 

More in: Technology
  • Full Name Full Name Comment goes here.
    Are you sure you want to
    Your message goes here
    Be the first to comment
No Downloads

Views

Total Views
804
On Slideshare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
1

Actions

Shares
Downloads
37
Comments
0
Likes
1

Embeds 0

No embeds

Report content

Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
    No notes for slide

Transcript

  • 1. Apresentação Introdução Linguagem Python Introdução Básica Christian S. Perone christian.perone@gmail.com 22 de abril de 2013
  • 2. Apresentação Introdução Linguagem Parte I Apresentação
  • 3. 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
  • 4. Apresentação Introdução Linguagem Roteiro Apresentação 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 ?
  • 5. Apresentação Introdução Linguagem Parte II Introdução
  • 6. 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
  • 7. Apresentação Introdução Linguagem Casos de sucesso - Large Hadron Collider (LHC) The large funcionality available in Python’s library in combination with the flexibility provided by the language itself was the main reason for the choice. —Dr. Andreas Pfeiffer, CMS. (CERN, LHC).
  • 8. Apresentação Introdução Linguagem Casos de sucesso - Industrial Light and Magic (ILM) Python plays a key role in our production pipeline. Without it a project the size of The Avengers would have been very difficult to pull off. From crowd rendering to batch processing to compositing, Python binds all things together. —Tommy Burnette, Lucasfilm.
  • 9. Apresentação Introdução Linguagem Casos de sucesso - OpenStack A comunidade do OpenStack escolheu Python como a linguagem de desenvolvimento exclusiva para o projeto e ela é hoje exigida em novos projetos.
  • 10. Apresentação Introdução Linguagem Casos de sucesso - Continuum Analytics A Continuum Analytics recebeu um financiamento 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.
  • 11. Apresentação Introdução Linguagem Implementações O interpretador oficial (referência) da linguagem Python é chamado CPython, entretanto no “ecossistema” da linguagem também existem outros interpretadores, como por exemplo: ▸ Jython (Java) ▸ IronPython (.NET) ▸ PyPy (RPython) É importante compreender a diferença entre a linguagem e os interpretadores da linguagem.
  • 12. Apresentação Introdução Linguagem Read-Eval-Print Loop (REPL) Uma das vantagens do Python é o prompt do interpretador, que quando 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+b 5
  • 13. 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 list comprehensions. Atualmente o branch da versão 2.x é o que tem mais módulos externos disponíveis e também é a mais utilizada pela comunidade. Esta introdução ao Python aborda esta versão da linguagem, mais especificamente a versão 2.7.
  • 14. 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 list comprehensions. Atualmente o branch da versão 2.x é o que tem mais módulos externos disponíveis e também é a mais utilizada pela comunidade. Esta introdução ao Python aborda esta versão da linguagem, mais especificamente a versão 2.7. Versão 3.x Lançada em 3 de Dez 2008, foco em reparar algumas inconsistências da linguagem e reduzir a duplicação de recursos. Nesta versão a retrocompatibilidade de sintaxe com as versões anteriores foi quebrada.
  • 15. 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 list comprehensions. Atualmente o branch da versão 2.x é o que tem mais módulos externos disponíveis e também é a mais utilizada pela comunidade. Esta introdução ao Python aborda esta versão da linguagem, mais especificamente a versão 2.7. Versão 3.x Lançada em 3 de Dez 2008, foco em reparar algumas inconsistências 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.
  • 16. Apresentação Introdução Linguagem Parte III Linguagem
  • 17. 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 inteira var_x = 10 # Declaração de variável real var_y = 10.34 # Declaração de variável string var_z = ’abcdef’
  • 18. Apresentação Introdução Linguagem Variáveis ▸ Inspecionando tipos Você pode usar a função type() para mostrar na tela qual o tipo da variável, 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’>
  • 19. Apresentação Introdução Linguagem Variáveis ▸ Mutável vs Imutável Em Python, alguns tipos de dados são imutáveis, como por exemplo as strings e as tuplas. Esta abordagem, apesar de incomum a primeira vista, tem algumas vantagens:
  • 20. Apresentação Introdução Linguagem Variáveis ▸ Mutável vs Imutável Em Python, alguns tipos de dados são imutáveis, como por exemplo as strings e as tuplas. Esta abordagem, apesar de incomum a primeira vista, tem algumas vantagens: Performance a ideia de uma string imutável traz consigo um tamanho imutável conhecido no momento da criação e durante o tempo de vida do objeto.
  • 21. Apresentação Introdução Linguagem Variáveis ▸ Mutável vs Imutável Em Python, alguns tipos de dados são imutáveis, como por exemplo as strings e as tuplas. Esta abordagem, apesar de incomum a primeira vista, tem algumas vantagens: Performance a ideia de uma string imutável traz consigo um tamanho imutável conhecido no momento da criação e durante o tempo de vida do objeto. Memória as strings imutáveis podem ser reutilizadas, duas strings iguais podem apontar para o mesmo lugar da memória.
  • 22. Apresentação Introdução Linguagem Variáveis ▸ Mutável vs Imutável Em Python, alguns tipos de dados são imutáveis, como por exemplo as strings e as tuplas. Esta abordagem, apesar de incomum a primeira vista, tem algumas vantagens: Performance a ideia de uma string imutável traz consigo um tamanho imutável conhecido no momento da criação e durante o tempo de vida do objeto. Memória as strings imutáveis podem ser reutilizadas, duas strings iguais podem apontar para o mesmo lugar da memória. Design imutabilidade é um dos conceitos fundamentais da Programação Funcional, ela permite você ver o fluxo do código como uma série de transformações de uma representação em outra ao invés de uma sequência de mutações in-place.
  • 23. 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)]
  • 24. 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 verificar 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.
  • 25. Apresentação Introdução Linguagem Variáveis ▸ Nomes Em Python, variáveis não são o objeto em si mas sim nomes para um objeto. 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 Python podemos constatar que de fato as duas variáveis estão apontando para o mesmo objeto.
  • 26. Apresentação Introdução Linguagem Tipos de Dados ▸ Números Exemplos de operações matemáticas em Python: >>> 2+2 4 >>> (50-5*6)/4 5 >>> 7/3 2 >>> 7/3.0 2.3333333333333335 Nota A divisão por inteiro sempre1 retorna um inteiro. 1 Na versão 3.x este comportamento padrão foi alterado.
  • 27. 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 = "linenbreak" >>> var_str ’linenbrk’ >>> print var_str line brk
  • 28. 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.
  • 29. Apresentação Introdução Linguagem Tipos de Dados ▸ Strings III
  • 30. Apresentação Introdução Linguagem Tipos de Dados ▸ Strings IV Note que as strings em Python sao imutáveis, ou seja, qualquer tentativa 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
  • 31. Apresentação Introdução Linguagem Tipos de Dados ▸ Listas As listas em Python podem conter diferentes tipos de dados: # Criando uma nova lista minha_lista = [1, 2.5, 5, ’string qualquer’] Ao contrário das strings, listas são mutáveis, o que significa que uma atribuição 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
  • 32. 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’]
  • 33. 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 lista minha_lista, o interpretador utilizou o mesmo objeto minha_lista ao invés de criar uma nova lista.
  • 34. 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.
  • 35. 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 classificação 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”.
  • 36. Apresentação Introdução Linguagem Tipos de Dados ▸ Dicionários Um dicionário em Python é uma estrutura que define 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
  • 37. 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 em um dicionário em O(1).
  • 38. 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_c um 2 3 Assim como em uma lista, elementos em uma tupla têm uma ordem e o slicing também é possível.
  • 39. 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)
  • 40. Apresentação Introdução Linguagem Tipos de Dados ▸ Conjuntos Sets (ou conjuntos) seguem a definição matemática: são uma coleção de elementos distintos, ou seja, uma coleção onde itens não se repetem. Para definir um conjunto em Python usamos o tipo set: # Usando uma lista >>> conjunto = set([1, 2, 3, 1, 2, 3]) >>> conjunto set([1, 2, 3]) # Notação usando chaves >>> conjunto = {1, 2, 3, 1, 2, 3} >>> conjunto set([1, 2, 3]) Nota A notação usando chaves foi incluída na versão 3.1 do Python e posteriormente portada para a versão 2.7.
  • 41. 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])
  • 42. Apresentação Introdução Linguagem Funções Em Python, as funções são declaradas usando a palavra reservada def (que significa definition). Exemplo da declaração de uma função que fará 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 oficial (PEP8) são 4 espaços (sem TAB). Note também que a função soma() também é um objeto: >>> soma <function soma at 0x022C78B0> >>> soma(2,4) 6
  • 43. 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
  • 44. 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 uma tupla.
  • 45. Apresentação Introdução Linguagem Funções ▸ Argumentos palavra-chave Quando o último argumento de uma função conter um parâmetro prefixado com **, este parâmetro irá aceitar argumentos palavra-chave: def argumentos_arbitrarios(*args, **kwargs): print ’Argumentos:’, args print ’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 está no formato de um dicionário.
  • 46. Apresentação Introdução Linguagem Funções ▸ Notas Algumas notas importantes sobre funções: ▸ Todas funções retornam um valor, na ausência de return elas retornarão None. ▸ A primeira linha após a definição 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 para gerar documentação automaticamente.
  • 47. Apresentação Introdução Linguagem Funções ▸ Notas II ▸ Você também pode usar o comando help para obter a docstring e a definição 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.
  • 48. 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 anônima def soma_lambda(n): return lambda v: v + n >>> f = soma_lambda(3) >>> f(4) 7 A definição de soma_b() é ilustrativa, pois obviamente não há vantagem alguma em atribuir uma função lambda à uma variável, pois estaríamos nomeando uma função anônima.
  • 49. 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
  • 50. Apresentação Introdução Linguagem Controles de Fluxo ▸ For A palavra reservada for em Python pode iterar em itens de uma sequência (uma lista, uma string, chaves de um dicionário, etc.): >>> palavras = [’gato’, ’cachorro’] >>> for p in palavras: ... print p, len(p) gato 4 cachorro 8
  • 51. 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 gato 1 cachorro Existe também outra função chamada xrange() que retorna um generator ao invés de uma lista, eliminando desta forma a necessidade da criação de uma lista, que pode ser um gargalo de performance para iterações em progressões mais longas.
  • 52. Apresentação Introdução Linguagem Controles de Fluxo ▸ For III Entretanto uma solução pythonica para este problema seria usando a função enumerate(): >>> list(enumerate(palavras)) [(0, ’gato’), (1, ’cachorro’)] >>> for i,p in enumerate(palavras): ... print i,p 0 gato 1 cachorro
  • 53. Apresentação Introdução Linguagem Orientação a Objetos Python também suporta Orientação a Objetos e contém mecanismos para criação de classes, herança (múltipla), sobrescrita de métodos (definidos pelo usuário ou de operadores matemáticos, etc.). Explícito é melhor que implícito. —The Zen of Python, Tim Peters, 2004.
  • 54. Apresentação Introdução Linguagem Orientação a Objetos ▸ Classes Em Python, as classes são definidas utilizando a palavra reservada class, um exemplo simples da definição e instanciação de uma classe pode ser definido como: class MinhaClasse(object): pass # Instanciando um objeto >>> objeto = MinhaClasse()
  • 55. 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
  • 56. 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_classe 10 # Acessível também através dos objetos da classe >>> objeto = MinhaClasse() >>> print objeto.atributo_classe 10
  • 57. 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.valor 300 >>> print MinhaClasse.valor Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> AttributeError: type object ’MinhaClasse’ has no attribute ’valor’
  • 58. 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 !
  • 59. Apresentação Introdução Linguagem Orientação a Objetos ▸ Herança Múltipla 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 !
  • 60. 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 !
  • 61. Apresentação Introdução Linguagem Orientação a Objetos ▸ Encapsulamento Em Python não há um conceito de atributos privados como há em outras linguagens. Python encoraja os desenvolvedores a serem responsáveis.
  • 62. Apresentação Introdução Linguagem Orientação a Objetos ▸ Encapsulamento II ▸ Um método 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
  • 63. Apresentação Introdução Linguagem Orientação a Objetos ▸ Encapsulamento II ▸ Um método 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 do método 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 seu nome alterado para _MinhaClasse__metodo_interno().
  • 64. Apresentação Introdução Linguagem Decorators Decorators permitem a injeção ou modificação de código em funções ou classes. A sua aplicação se dá através da seguinte construção: # Em funções @decorator def minha_funcao(): pass # Em classes @decorator class MinhaClasse(): pass # Exemplo útil (Django): @permission_required(’poll.can_vote’) def poll_vote(request): pass # (...) implementação
  • 65. 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-inicio return resultado return func_wrapper @mensura_tempo def teste(): time.sleep(3) >>> teste() Tempo: 2.99953640673
  • 66. 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 !’
  • 67. Apresentação Introdução Linguagem Exceções ▸ Levantando Exceções Para levantar exceções em Python, a palavra reservada raise deve ser utilizada: 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. Você também pode criar classes de exceções próprias criando classes que herdam da classe nativa Exception.
  • 68. Apresentação Introdução Linguagem Métodos Mágicos 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 por exemplo __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
  • 69. Apresentação Introdução Linguagem Propriedades Propriedades em Python são uma forma de criar getters/setters flexíveis 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 separado para 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.
  • 70. Apresentação Introdução Linguagem Propriedades ▸ Getter import math class Circulo(object): def __init__(self, raio): self._raio = raio @property def area(self): return math.pi * self._raio**2 >>> circulo = Circulo(2) print circulo.area 12.5663706144
  • 71. Apresentação Introdução Linguagem Propriedades ▸ Setter import math class Circulo(object): def __init__(self, raio): self.raio = raio @property def area(self): return math.pi * self.raio**2 @area.setter def area(self, area): self.raio = math.sqrt(area/math.pi) >>> circulo = Circulo(2) >>> print circulo.raio 2 >>> circulo.area = 40 >>> print circulo.raio 3.56824823231
  • 72. Apresentação Introdução Linguagem Módulos e Pacotes ▸ Módulo Qualquer arquivo arquivo contendo código-fonte Python é chamado de Módulo. Um módulo pode ser importado por outros módulos, de forma 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.py def fibonacci(n): if n == 0: return 0 if n == 1: return 1 return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2) # Arquivo usa_modulo.py import minhas_funcoes resultado = minhas_funcoes.fibonacci(8)
  • 73. Apresentação Introdução Linguagem Módulos e Pacotes ▸ Módulo II Você também pode importar objetos específicos 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 fibonacci resultado = fibonacci(8) # Importa módulo usando outro nome import minhas_funcoes as mf resultado = mf.fibonacci(2, 3)
  • 74. 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 eficaz de estruturar e organizar os módulos e evitar a poluição de namespaces. Exemplo da estrutura de um pacote: frontend/ __init__.py desktop/ __init__.py modulo_a.py web/ __init__.py modulo_b.py # Importando modulo ’modulo_a’ >>> from frontend.desktop import modulo_a >>> modulo_a.funcao()
  • 75. Apresentação Introdução Linguagem Dúvidas ? Junte-se ao PyTchê ! Acesse http://pytche.org