The Master Coder

O  logging  é essencial para rastrear o comportamento de aplicações, diagnosticar problemas e monitorar performance em  ambientes de produção .  Python  possui o módulo nativo  logging , mas técnicas avançadas envolvem  configuração estruturada, logging assíncrono, métricas e integração com sistemas externos . 1. Conceitos Fundamentais de Logging 1.1 Níveis de Log DEBUG  → informações detalhadas para diagnóstico INFO  → eventos gerais de funcionamento WARNING  → situações inesperadas, mas sem impacto crítico ERROR  → falhas que afetam a execução de uma função CRITICAL  → falhas graves que podem parar o sistema import logging logging.basicConfig(level=logging.INFO) logging.debug("Debug detalhado") logging.info("Mensagem informativa") logging.warning("Aviso") logging.error("Erro ocorreu") logging.critical("Falha crítica") 1.2 Loggers, Handlers e Formatters Logger : interface principal para emitir logs Handler : define onde os lo...

O  Dask  é uma biblioteca  Python  que permite  computação paralela e distribuída , integrando-se de forma transparente com  Pandas, NumPy e scikit-learn . Ele possibilita trabalhar com  datasets maiores que a memória , pipelines escaláveis e processamento eficiente em clusters ou multicore. 1. Conceitos Fundamentais 1.1 Estruturas de Dados do Dask Dask DataFrame : versão distribuída do Pandas. Dask Array : versão distribuída do NumPy. Dask Bag : para dados semi-estruturados (JSON, logs, texto). Dask Delayed : permite transformar qualquer função Python em  task assíncrona . import dask.dataframe as dd df = dd.read_csv("grande_dataset.csv") Carrega dados  em blocos  (partições), processando apenas quando necessário ( lazy evaluation ). 1.2 Computação Lazy Operações Dask  não são executadas imediatamente . É necessário chamar  .compute()  para  executar a DAG de tarefas . resultado = df["coluna"].sum() # lazy print(re...

Em Python, programas simples podem ser escritos usando apenas as funções básicas da linguagem, mas à medida que  os  projetos crescem, é essencial  reutilizar código e aproveitar bibliotecas prontas . É aí que entram  módulos e pacotes . Neste post, você vai aprender: O que são módulos e pacotes Como importar  bibliotecas padrão  do Python Como instalar pacotes externos com  pip Como organizar seu próprio código em módulos e pacotes Boas práticas e exemplos práticos 1️⃣ O que são módulos e pacotes? Módulos Um  módulo  é um arquivo  .py  que contém funções, classes ou variáveis. Você pode  importar módulos  para usar funcionalidades já definidas. Exemplo de módulo  matematica.py : # matematica.py def soma(a, b): return a + b def subtrai(a, b): return a - b No seu programa principal, você pode importar e usar: import matematica print(matematica.soma(5, 3)) # 8 print(matematica.subtrai(10, 4)) # 6 Pacotes...

O módulo  concurrent.futures  fornece uma  API de alto nível para execução paralela  de tarefas, simplificando a criação de  threads e processos . Ele abstrai detalhes de threads e processos, permitindo focar na  lógica do programa , ideal para  I/O-bound e CPU-bound . 1. Conceitos Fundamentais 1.1 Executor Executor  é a interface que gerencia threads ou processos. Dois tipos principais: ThreadPoolExecutor  → threads (I/O-bound) ProcessPoolExecutor  → processos (CPU-bound) from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor def tarefa(x): return x**2 with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor: resultados = list(executor.map(tarefa, range(10))) print(resultados) max_workers  define o  número máximo de threads/processos simultâneos . 1.2 Futures Um  Future  é um objeto que representa o resultado de uma execução que  pode ainda não ter terminado . from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor de...

O  asyncio  é o módulo nativo do Python para  programação assíncrona , permitindo a execução de  tarefas concorrentes sem a necessidade de múltiplas threads ou processos , ideal para operações de I/O intensivo, como  requisições de rede, leitura/escrita de arquivos e pipelines de dados . 1. Conceitos Fundamentais 1.1 Eventos e Loop O  event loop  é o coração do asyncio, gerenciando a execução de  coroutines . import asyncio async def tarefa(): print("Início") await asyncio.sleep(1) print("Fim") asyncio.run(tarefa()) async def  define uma  coroutine , que só é executada quando  await  é chamado. await  pausa a coroutine  sem bloquear o event loop , permitindo que outras tarefas rodem. 1.2 Corroutines vs Tasks Coroutine : função assíncrona, executada pelo event loop. Task : coroutine agendada para execução  concurrentemente . async def main(): t1 = asyncio.create_task(tarefa()) t2 = asyncio.cr...

O  multithreading  é uma técnica que permite que múltiplas threads  executem simultaneamente  dentro de um mesmo processo. Em Python, ele é amplamente usado para  tarefas de I/O, redes e paralelização leve , embora existam limitações devido ao  Global Interpreter Lock (GIL) . 1. Conceitos Fundamentais 1.1 Threads vs Processos Característica Thread Processo Memória Compartilhada Independente Criação Leve Pesada GIL Afeta CPU-bound Não afeta CPU-bound Uso I/O-bound CPU-bound Threads  são mais eficientes para  tarefas de I/O , mas limitadas para computação pura em Python devido ao GIL. Para  tarefas CPU-bound , prefira  multiprocessing . 1.2 Criando Threads import threading def tarefa(nome): print(f"Tarefa {nome} iniciada") threads = [] for i in range(5): t = threading.Thread (target=tarefa, args=(i,)) t.start() threads.append(t) for t in threads: t.join() join()  garante que o  programa espere todas as thre...

Trabalhar com  datasets grandes  em Python pode se tornar lento ou até inviável se não houver  estratégias de otimização de memória e processamento . Com técnicas avançadas, é possível  reduzir footprint de memória, acelerar operações e manter pipelines escaláveis . 1. Escolha de Tipos de Dados Otimizados 1.1 NumPy Arrays Arrays NumPy são  muito mais eficientes  que listas Python. import numpy as np lista = list(range(10**6)) arr = np.array(lista, dtype=np.int32) # menor uso de memória Defina explicitamente  dtype  para reduzir uso de memória ( int32  vs  int64 ,  float32  vs  float64 ). 1.2 Pandas: tipos otimizados import pandas as pd df = pd.DataFrame({ "inteiros": range(10**6), "categorias": ["A", "B", "C", "D"]*250000 }) # Reduzindo tipo inteiro df["inteiros"] = df["inteiros"].astype("int32") # Convertendo colunas com repetição para category df["categorias"] = df["c...

O  caching  é uma técnica para  armazenar resultados de funções  e reutilizá-los, evitando  recomputações custosas . Em Python, o módulo  functools  oferece o  decorator  lru_cache , que implementa um  cache de tamanho limitado baseado em política LRU (Least Recently Used) . O  lru_cache  é extremamente útil para  funções puras  que são chamadas repetidamente com os mesmos parâmetros, como  funções recursivas, cálculos matemáticos intensivos ou queries simuladas em memória . 1. Conceito de LRU Cache LRU (Least Recently Used)  significa que o  item mais antigo e menos acessado é removido do cache  quando o limite de armazenamento é atingido. Permite  balancear uso de memória e velocidade . Evita que cache cresça indefinidamente em aplicações de longo prazo. 2. Uso Básico do  lru_cache from functools import lru_cache @lru_cache(maxsize=128) def fibonacci(n): if n < 2: return...

Em  Python ,  compreensões de  lista  ( list comprehensions )  são uma maneira  compacta e elegante  de criar listas a partir de outras listas ou iteráveis. Elas permitem  substituir loops longos  por  uma única linha de código , tornando seu programa mais limpo, legível e eficiente. Neste guia, você vai aprender: O que são list comprehensions Sintaxe básica Compreensões com condições ( if ) Compreensões aninhadas Iterando listas, strings e dicionários Boas práticas e exemplos do dia a dia Vamos lá! 🚀 1️⃣ O que são compreensões de lista? Uma  list comprehension  é uma  forma concisa de criar listas  a partir de outra sequência. Exemplo tradicional usando  for : numeros = [1, 2, 3, 4, 5] quadrados = [] for numero in numeros: quadrados.append(numero ** 2) print(quadrados) Saída: [1, 4, 9, 16, 25] Mesmo exemplo usando list comprehension: numeros = [1, 2, 3, 4, 5] quadrados = [numero ** 2 for numero in numeros...