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Desenvolvendo Extensões Python para Softwares Populares (Excel, AutoCAD, Photoshop)

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Criar extensões em  Python  para softwares consolidados ( Excel ,  AutoCAD ,  Photoshop ) é uma forma poderosa de automatizar tarefas repetitivas, integrar fluxos de trabalho e entregar valor para usuários finais. Neste post  extenso e prático  você encontrará conceitos, arquiteturas possíveis, exemplos de código reais, técnicas de empacotamento e deploy, boas práticas, problemas comuns e soluções inesperadas que podem fazer a diferença em projetos de produção. Sumário rápido Visão geral: por que criar extensões em Python Padrões de arquitetura para extensões e integração Excel — abordagens e exemplos práticos ( xlwings , COM, UDFs) AutoCAD — automação e integração (pyautocad, COM) Photoshop — automação via COM/CEP/UXP e biblioteca Python Comunicação entre extensão e backend (processos, sockets, HTTP, gRPC) Empacotamento, distribuição e instalação ( PyInstaller , Add-ins,  MSI ) Testes, CI/CD e monitoramento Segurança, licenciamento e considerações leg...
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Criação de Ferramentas de Segurança e Pentest com Python

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Python  se tornou uma das linguagens mais populares para  segurança da informação  e  pentest , devido à sua  simplicidade, vasto ecossistema de bibliotecas e flexibilidade . Profissionais de segurança usam Python para automatizar testes, criar scripts de análise, desenvolver scanners e até ferramentas completas de invasão ética. Neste post, vamos explorar como Python pode ser usado para  criar ferramentas de segurança , incluindo exemplos práticos, bibliotecas recomendadas e boas práticas de desenvolvimento seguro. 1. Por que Python para Pentest e Segurança? Python oferece vantagens únicas para profissionais de segurança: Rápido desenvolvimento:  permite criar scripts e ferramentas em horas, não dias. Bibliotecas robustas:  suporte a networking, criptografia, parsing de dados, automação web e testes de vulnerabilidade. Integração com sistemas existentes:  scripts Python podem interagir com sistemas operacionais, redes e APIs de forma transpa...
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Gerenciamento de Memória em Python: Otimizando Performance em Grandes Projetos

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Python  é conhecido por sua  simplicidade e produtividade , mas aplicações grandes podem sofrer com problemas de  performance e consumo de memória  se não forem projetadas e otimizadas corretamente. Entender como Python gerencia memória, como identificar gargalos e aplicar técnicas de otimização é essencial para projetos escaláveis e eficientes. Neste post, vamos detalhar tudo o que você precisa saber para  otimizar memória em projetos Python , incluindo conceitos internos, ferramentas de análise, padrões de código e práticas avançadas. 1. Como Python gerencia memória Python possui um  gerenciador de memória automático , baseado em: Contagem de referências Cada objeto em Python possui um contador de referências. Quando o contador chega a zero, o objeto é removido da memória. Coletor de lixo (Garbage Collector) Remove ciclos de objetos que não podem ser liberados apenas pela contagem de referências. Coletor do módulo  gc  gerencia objetos circulare...
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Gerenciamento de Configuração e Secrets em Microserviços Python

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Ao trabalhar com microserviços em Python,  gerenciar configurações e secrets  de forma eficiente é essencial para garantir  segurança, flexibilidade e escalabilidade . Cada serviço deve ser capaz de acessar suas configurações sem expor dados sensíveis, ao mesmo tempo em que permite alterações rápidas em diferentes ambientes (desenvolvimento, teste, produção). Neste post, vamos explorar conceitos, práticas recomendadas e exemplos práticos para Python. 1. Por que gerenciamento de configuração e secrets é crítico? Em uma arquitetura de microserviços, cada serviço possui  configurações próprias  e pode depender de  chaves secretas, tokens e senhas . Alguns exemplos: Strings de conexão com bancos de dados Tokens de APIs externas Configurações de cache ou filas de mensageria ( RabbitMQ/Kafka ) Endpoints de outros microserviços Se essas informações forem  hardcoded  no código, surgem problemas sérios: Risco de segurança:  Senhas e chaves expostas no...
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Comunicação entre Microserviços: REST, gRPC e Mensageria (RabbitMQ/Kafka)

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Um dos pilares da arquitetura de microserviços é a  comunicação entre serviços , pois cada microserviço é independente e executa uma função específica dentro do sistema. Escolher a estratégia correta de comunicação é essencial para  desempenho, escalabilidade e resiliência  da aplicação. Neste post, vamos explorar as três principais formas de comunicação entre microserviços:  REST ,  gRPC  e  mensageria assíncrona  ( RabbitMQ / Kafka ), com exemplos em Python. 1. Comunicação Síncrona vs Assíncrona Antes de detalhar cada tecnologia, é importante entender dois modelos de comunicação: Síncrona :  O serviço A faz uma requisição ao serviço B e espera a resposta antes de continuar. Exemplos: REST, gRPC Vantagem: simples e direta Desvantagem: acoplamento e risco de latência ou falhas em cascata Assíncrona :  O serviço A envia uma mensagem ou evento para uma fila/broker e continua executando sem esperar a resposta imediata do serviço B. Exemplos...
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Arquitetura de Microserviços: Como Planejar Aplicações Python Escaláveis

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A  arquitetura de microserviços  é uma abordagem poderosa para criar aplicações escaláveis, resilientes e de fácil manutenção. Porém, para aproveitar todo o potencial dessa arquitetura usando  Python , é essencial  planejar cuidadosamente a estrutura dos serviços, comunicação entre eles e estratégias de deploy . Neste post, vamos detalhar como planejar e construir aplicações Python escaláveis utilizando microserviços. 1. Fundamentos da Arquitetura de Microserviços Antes de planejar uma aplicação Python escalável, é importante reforçar os conceitos fundamentais: Serviços Independentes:  Cada microserviço deve ser responsável por uma função única e possuir autonomia sobre seu código, banco de dados e deploy. Comunicação por APIs:  Microserviços interagem usando protocolos padronizados, como  REST ,  gRPC  ou mensageria assíncrona ( RabbitMQ ,  Kafka ). Descentralização:  Cada equipe pode escolher a tecnologia ideal para seu microservi...
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Introdução a Microserviços com Python: Conceitos e Vantagens sobre Monolitos

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Nos últimos anos, o desenvolvimento de software tem evoluído rapidamente, exigindo arquiteturas mais flexíveis, escaláveis e fáceis de manter. Uma das abordagens que ganhou força é a arquitetura de  microserviços , especialmente quando combinada com  Python , uma linguagem versátil e amplamente utilizada tanto em desenvolvimento web quanto em ciência de dados, automação e integração de sistemas. Neste post, vamos explorar os conceitos de microserviços, suas vantagens em relação aos  monolitos  e como começar a aplicá-los usando Python. 1. O que são Microserviços? Microserviços são uma abordagem arquitetural onde  uma aplicação é dividida em pequenos serviços independentes , cada um responsável por uma função específica e executando seu próprio ciclo de vida. Diferente do  monolito , onde toda a aplicação é um único bloco de código interdependente, os microserviços promovem  modularidade, escalabilidade e resiliência . Características principais: Indepe...
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