Script Aula 10 - Módulos e Pacotes: Instalação, Importação e Utilização no Python

Link da Aula - Curso Completo YouTube (@profadilson):

Script (Python) da Aula:

# Módulos e Pacotes: Importação e utilização no Python

# Módulos e Pacotes são recursos fundamentais para

# organizar e utilizar o código de forma eficiente.

# Eles adicionam funcionalidades prontas

# para uso, permitindo que se realize tarefas

# complexas com poucas linhas de código.

# Módulos padrão mais conhecidos no python:

# (não é necessário instalar)

# os: usado para interagir com sistema operacional

# math: fornece funções matemáticas básicas

# random: geração de números aleatórios

# datetime: manipulação de datas e horários

# entre outras...

# Pacotes/Bibliotecas não padrão (via pip):

# Para instalar (uma única vez):

# !pip install nome_pacote

# numpy: computação numérica eficiente

# pandas: análise e manipulação de dados

# matplotlib: criação e visualização de gráficos

# scikit-learn: machine learning em python

# tensorflow: ml e redes neurais no python

# entre outros ...

# Exemplo 1 (módulo padrão):

import random

# Para saber todas as funções:

print(dir(random)) # Aqui contém variáveis também

help(random.randint) # Para descrição detalhada

# Gerando um número inteiro aleatório entre 1 e 10

numero_aleatorio = random.randint(1, 10) # Chama a função

print("Número inteiro aleatório entre "

      f"1 e 10: {numero_aleatorio}")

# Escolhendo um item aleatório de uma lista

lista = ['maçã', 'banana', 'cereja', 'laranja']

item_aleatorio = random.choice(lista)

print("Item aleatório escolhido "

      f"da lista: {item_aleatorio}")

# Exemplo 2:

import math

# Para saber todas as funções:

print(dir(math))

help(math.sqrt) # Para descrição detalhada

# Calculando a raiz quadrada de um número

numero = 25

raiz_quadrada = math.sqrt(numero)

print(f"A raiz quadrada de {numero} é {raiz_quadrada}.")

# Exemplo 3 (Não padrão, via pip):

# !pip install pandas

import pandas as pd

# Para saber todas as funções:

print(dir(pd))

help(pd.read_csv) # Para descrição detalhada

# Link documentation: https://pandas.pydata.org/docs/

# Criando um DataFrame a partir de um dicionário

dados = {

    'Nomes': ['Ana', 'Bruno', 'Carlos', 'Diana'],

    'Idades': [32, 28, 45, 33],

    'Cidade': ['São Paulo', 'Rio de Janeiro',

               'Belo Horizonte',

               'Porto Alegre']

df = pd.DataFrame(dados)

print("DataFrame Criado:")

print(df)

# Acessando uma coluna específica

print("\nColuna 'Nomes':")

print(df['Nomes'])

print(df[df['Nomes']=='Ana'])

# Adicionando uma nova coluna

df['Empregado'] = [True, False, True, False]

print("\nDataFrame após adicionar a coluna 'Empregado':")

print(df)

# Filtrando dados

# Selecionando apenas as linhas onde a

# pessoa é empregada

empregados = df[df['Empregado'] == True]

print("\nPessoas empregadas:")

print(empregados)

Posts recentes