PythonLuan Ferreira Cardoso

Ricardo Solon Zalla

Trabalho para o curso de Linguagens de Programação do 9º período de Engenharia da Computação do IME

20 de maio de 2016

Sumário1. Introduc ao

2. Python comparada à Java

3. O básico de Python

4. Variaveis e tipo de dados

5. Expressoes e comandos

6. Modularização

7. Polimorfismo

8. Excec oes

9. Concorre ncia

Introdução

O que é Python?● Criado em 1990 por Guido Van Rossum● Sobre o Pytho original, Van Rossum escreveu em 1996:

“Seis anos atrás, em Dezembro de 1989, eu estava procurando um hobbie de programação que me manteria ocupado durante a semana de Natal. Meu escritório estaria fechado … No entanto, eu tinha um computador em casa e não tanta coisa a mais assim pra fazer. Eu decidi escrever um interpretador para uma nova linguagem de script que eu estava pensando ultimamente: uma descendente do ABC que seria endereçada para Unix/C hackers. Eu escolhi Python com o título do projeto, me pareceu um título com um humor irreverente (e de um grande fã de Monty Python’s Flying Circus).

Python é uma linguagem de script?● Geralmente pensada com uma mas é principalmente uma questão de marketing

○ As pessoas pensam que linguagens de script são mais fáceis de aprender e utilizar

● No entanto Python é uma linguagem de programação bem trabalhada, dinâmica e coerente podendo ser utilizada numa gama muito grande de aplicações.

Filosofia de DesignThe Zen of Python, por Tim Peters tradução livre

Bonito é melhor que feia.Explícito é melhor que implícito.Simples é melhor que complexo.Complexo é melhor que complicado.Linear é melhor aninhado. Esparso é melhor que denso.Legibilidade conta.Casos especiais não são especiais o suficiente para quebrar regrasEmbora praticabilidade seja melhor que pureza.Erros nunca deverão passar em silêncioA menos que explicitamente silenciados.Caso ocorra ambiguidade, recuse a tentação de adivinhar.Deveria existir um - e preferencialmente somente um - jeito óbvio de fazer.Embora esse jeito possa ser não tão óbvio a menos que você seja Holandês. Agora é melhor que nunca.Embora nunca é melhor que exatamente agora.Se a implementação é difícil de explicar, é uma má idéia.Se a implementação é fácil de explicar, pode ser uma boa idéia.Namespaces é uma grande ideia -- vamos fazer mais disso!

Na prática

Na prática

Por que Python?● Design fácil de ser aprendido

○ Limpo○ Muito poucas palavras chaves

● Altamente portátil○ Roda quase em qualquer lugar - servidores e estações de trabalho○ Utiliza byte-codes independente de máquina

● Extensível○ Design pode ser extensível utilizando C/C++, permitindo acesso à

muitas bibliotecas externas

Características notórias● Sintaxe limpa mais tipo de dados de alto nível

○ Isso leva a uma codificação rápida!● Utiliza espaço em branco para delimitar blocos

○ Humanos geralmente fazem isso, por que não uma linguagem de programação?

● Variáveis não necessitam de declaração○ Muito embora não seja uma linguagem sem tipo.

Produtividade● Tempo de desenvolvimento reduzido

○ tempo de codificação é de 2-10 vezes menor que C,C++, Java

● Manutenção de código melhorada○ o código é extremamente legível

● Menor treinamento○ linguagem é muito fácil de aprender

Para que ela é utilizada?● rápida prototipação● web script● Aplicações científicas● Linguagens de extensão● Processamento XML● Aplicações de banco de dados● Aplicações de interface

Python comparada à Java

Python vs. Java● Código é de 5-10 mais conciso● Desenvolvimento muito mais rápido

○ Sem fase de compilação○ Menos codificação

● Sim, ela roda mais devagar○ No entanto, desenvolvimento é muito mais rápido!

● Utilize Python com Java: Jython!

Básico de Python

Programas em Python● Programas em Python e módulos são escritos como arquivos texto com

tradicionalmente uma extensão .py● Cada modulo Python tem o seu próprio namespace discreto● Namespace dentro de um módulo Phyton é um namespace global● Módulos Python e programas são diferenciados somente pelo jeito que eles

são chamados○ arquivos .py executados diretamente são programas (geralmente

chamados scripts)○ arquivos .py referenciados via declaração statement são módulos

● Portanto, o mesmo arquivo .py pode ser um programa/script ou um módulo

Python - Conceitos● Python é uma linguagem

○ Interpretada○ Multiparadigmas: orientadas a objeto, imperativa, funcional e

procedural○ Fortemente tipada○ Dinamicamente tipada

Váriaveis e Tipos

Váriaveis e Tipos● Variáveis não precisam de declaração

○ >>> a=1○ >>>

● Como uma atribuição de valor é uma declaração não há resultado impresso na tela○ >>>a○ 1

● Um nome de variável sozinha é uma expressão. Portanto o resultado é impresso na tela

Váriaveis e Tipos● Variáveis devem ser criadas antes delas serem usadas

○ >>> b○ Traceback (innermost last):○ File “<interactive input>”, line○ 1, in?○ NameEroor: b○ >>>

● Objetos sempre tem um tipo○ >>>a=1○ >>>type(a)○ <type ‘int’>○ >>> a=”Luan”○ type(a)○ <type ‘string’>

Tarefas vs Testes de Igualdade● Tarefas são executadas com um simples =● Testes de igualdade são realizados com um duplo = (==)

○ Promoções sensíveis de tipo são definidos○ Testes de identidade com o operador is

● >>> 1==1● 1● >>> 1.0==1● 1● >>> “1”==1● 0

Tipos de Dados

Tipos de Dados● Strings

○ Pode incluir qualquer tipo de dado, incluindo NULLs embutidos○ Declarado incluindo single, double ou triple aspas○ >>> s = “Hi there”○ >>> s○ ‘Hi there’○ >>> s = “Embedded ‘quote’”○ >>>s○ “Embedded ‘quote’”

Tipos de Dados● Aspas triplas úteis para strings multilinhas

○ >>> s = “““ uma string○ … muito longa com “aspas” ou○ qualquer outra coisa“““○ >>> s○ ‘uma string muito longa com “aspas” ou qualquer outra coisa’○ >>> len(s)○ 45

Tipos de Dados● Inteiros implementados utilizando long C

○ Como C, divisão de inteiros retornam o floor○ >>> 5/2○ 2

● Tipos Floats implementados utilizando doubles C

Tipos de Dados● Tipos de Dados de alto nível

○ Pode conter qualquer objeto○ Declarado utilizando colchetes○ >>> 1= []# An empty list○ >>> l.append(1)○ >>> l.append(“Hi there”)○ >>> len(l)○ 2○ >>>l○ [1, ‘Hi there’]

Listas e Strings● Classes de sequências built-in

○ Fatiamento e ordenação[begin : end : ordem]

>>> lista = [1, 'python', 4.3]>>> lista[:2][1, 'python']>>> lista[::-1][4.3, 'python', 1]>>> len(lista)>>> 3>>> s = ‘551 arof’>>> s[::-1]>>> 155 fora

Tipos de Dados● Tuplas são similares à listas

○ Sequencia de itens○ A diferença chave é que são imutáveis○ Frequentemente utilizado no lugar de estruturas simples○ point = 2,3○ >>> x,y = point○ >>> x○ 2

● Tuplas são particularmente utilizadas para retornar múltiplos valores de uma função○ >>> x,y = GetPoint()

Tipos de Dados● Dicionários aceitam chave - par de valores

○ Frequentemente chamados maps ou hashes. Implementados utilizando hash - tables

○ Chaves podem ser objetos imutáveis, valores podem ser qualquer objeto

○ Declarados utilizando colchetes○ >>> d={}○ >>> d[0]= “ Olá ”○ >>> d[“foo”] = 1○ >>> len(d)○ 2○ >>> d[0]○ ‘ Olá ‘

Expressões e Comandos

Expressões e Comandos● Expressoes

○ Instruções que o interpretador python executaAtribuição não produz saída>>> my_list = [‘LP’, 3, 3.14]>>> print my_list[‘LP’, 3, 3.14]>>> print my_list[1]+my_list[2]6.14>>> 5892719 % 41792

● Precedencia de operadores○ Acrônimo PEMDAS

● Expressoes em curto circuito○ Operadores and, or○ Resultado: Booleano

Modularização

ModularizaçãoNão força a pensar em objetos mas

→ Todos os tipos são derivados de Object(): 3 é instância de int()→ Todos os tipos são classes

Passagem de parâmetros→ Somente por referência (sem necessidade de operadores)

TADs→ Suporte a encapsulamento Variáveis privadas

- Não existe modificador de acesso protected/private- Convenção: Prefixo _ parte não pública- Prefixo __ #__spam -> _nomeclasse__spam

→ Suporte a polimorfismo

Compilação separada→ Não é compilado em etapa separada antes da execução→ Compilação “on-the-fly”, código de bytes independente da plataforma

ModularizaçãoSuporte a módulos

● fibonacci.py○ Importar do shell

>>> import fibonacci>>> fibonacci.fib_rec(30)832040

○ >>> from fibonacci import fib_rec, fib_ite>>> fib_rec(30)832040

○ >>> from fibonacci import * as f

● Atribuição de nome local○ >>> rec = fibonacci.fib_rec

Polimorfismo

Polimorfismo● Oveload

○ Operadores__add__, __mult__, …def __add__(self, c): return Complex(self.real + c.real, self.imag + c.imag)>>> c+d*e

● Override○ Classes derivadas podem sobrescrever classe base

→ Referenciar base (super) para chamar método dela>>> class A(object): ... def who_is(self): ... print 'A'

>>> class B(A): ... def who_is(self): ... print 'B' ... >>> x = B() >>> x.who_is() # chama método da classe B >>> super(B, x).who_is() # chama método da classe A

Polimorfismo● -Heranc a

○ Sem modificadores de acesso○ Herança múltipla

class NomeClasseDerivada(Base1, Base2, Base3):

● -Classe abstrata○ Módulo Abstract Base Class (ABC)

__metaclass__ = ABCMeta #atributo@abstractmethod #método

● Metaclasses○ Derivadas de type

Instanciar classes: atributo # __metaclass__ = metaclasse

class Pessoa:

def __init__(self, nome ='', idade=0):

self.nome = nome

self.idade = idade

def getIdade(self):

return self.idade

class PessoaFisica(Pessoa):

def __init__(self, CPF, nome='', idade=0):

Pessoa.__init__(self, nome, idade)

self.CPF = CPF

class PessoaJuridica(Pessoa):

def __init__(self, CNPJ, nome='', idade=0):

Pessoa.__init__(self, nome, idade)

self.CNPJ = CNPJ

Polimorfismo

Polimorfismoa = Pessoa()

Pessoa.__init__(a, 'Leonardo', 22)

b = PessoaFisica('122.333.332-1', nome='', idade=0)

banco = PessoaJuridica('00.000.000/0001-11', nome='Banco do Brasil', idade=435)

print a.nome # imprime Leonardo

print a.idade # imprime 22

print b.CPF # imprime 122.333.332-1

print banco.CNPJ # imprime 00.000.000/0001-11

Exceções

Exceções1. Erros de sintaxe2. Exceções

- Sintaticamente correto- Erro na execução

Built-in Exceptions>>> 10 * (1/0)Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in ?ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero

>>> '2' + 2Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in ?TypeError: cannot concatenate 'str' and 'int' objects

Handling Exceptions>>> while True:... try:... x = int(raw_input("Please enter a number: "))... break... except ValueError:... print "Oops! That was no valid number. Try again..."

User-defined Exceptions● Criar classes derivadas de Exception()

○ MinhaException(Exception) { … }

class Error(Exception): """Base class for exceptions in this module.""" pass

class Ex1(Error): """Base class for exception 1 in this module.""" pass

class Ex2(Error): """Base class for exception 2 in this module.""" pass

User-defined Exceptions>>> class MyError(Exception):... def __init__(self, value):... self.value = value... def __str__(self):... return repr(self.value)...>>> try:... raise MyError(2*2)... except MyError as e:... print 'My exception occurred, value:', e.value...My exception occurred, value: 4

>>> raise MyError('oops!')Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in ?__main__.MyError: 'oops!'

Clean-up Actionsfinally

○ Clause do try que será executada em qualquer circunstância○ Exceções não tratadas serão lançadas após o finally

Clean-up Actions>>> def divide(x, y):... try:... result = x / y... except ZeroDivisionError:... print "division by zero!"... else:... print "result is", result... finally:... print "executing finally clause"...>>> divide(2, 1)result is 2executing finally clause>>> divide(2, 0)division by zero!executing finally clause>>> divide("2", "1")executing finally clauseTraceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in ? File "<stdin>", line 3, in divideTypeError: unsupported operand type(s) for /: 'str' and 'str'

Concorrência

Concorrência● Módulos built-in

○ _thread: baixo nível, light-weight tasks○ threading: alto nível, mais complexa

Controlar multiplas threads:thread.start_new_thread(function, args[,kwargs])

Sincronização:lock, Semaphore

-

Conclusão