Funções embutidas

Python intermediário para desenvolvedores

Jasmin Ludolf

Senior Data Science Content Developer

O que veremos

  • Capítulo 1:
    • Funções embutidas, módulos e pacotes

 

  • Capítulo 2:
    • Funções personalizadas

 

  • Capítulo 3:
    • Tratamento de erros
Python intermediário para desenvolvedores

Funções que já conhecemos

# Imprimindo
print("Password is accepted!")
Password is accepted!

 

# Checando tipos de dados
type(print)
builtin_function_or_method
# Tentativas de senha
for attempt in range(1, 4):
    print("Attempt", attempt)
Attempt 1
Attempt 2
Attempt 3
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Funções embutidas

  • Ajudam a construir recursos com menos código

$$

$$

$$

  • Painel de monitoramento de performance 🎯

App de delivery de comida

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max() e min()

# Lista de tempos de preparo (minutos)
preparation_times = [19.23, 15.67, 48.57, 23.45, 12.06, 34.56, 45.67]

# Maior tempo de preparo print(max(preparation_times))
48.57
# Menor tempo de preparo
print(min(preparation_times))
12.06
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sum() e round()

# Calcular o tempo total de preparo
print(sum(preparation_times))
199.21
# Guardar o tempo total
total_time = sum(preparation_times)

# Arredondar para 1 casa decimal print(round(total_time, 1))
199.2
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len()

  • Conta quantos elementos
# Contar pedidos
print(len(preparation_times))
7
# Calcular tempo médio de preparo
print(sum(preparation_times) / len(preparation_times))
28.4585714
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len()

  • Conta caracteres, incluindo espaços
# Tamanho de uma string
print(len("Burger Hub"))
10
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sorted()

# Ordenar uma lista em ordem crescente
print(sorted(preparation_times))
[12.06, 15.67, 19.23, 23.45, 34.56, 
45.67, 48.57]
# Ordenar uma string alfabeticamente
print(sorted("George"))
['G', 'e', 'e', 'g', 'o', 'r']
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Vantagens das funções

  • Fazer tarefas complexas com menos código
# Encontrar o tempo total de preparo
print(sum(preparation_times))
199.21
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Vantagens das funções

# Encontrar o tempo total de preparo
# Criar uma variável acumuladora
time_count = 0

# Percorrer os tempos de preparo for time in preparation_times:
# Somar cada tempo a time_count time_count += time
print(time_count)
  • sum() é reutilizável, mais curta, limpa e menos propensa a erros!
19.23
34.9
83.47
106.92
118.98
153.54
199.21
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Vamos praticar!

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