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Linguagem Python - Núcleo

O Modelo de Execução do Python Noções Básicas de Python Variáveis, Tipos e Tipagem Dinâmica Números, Booleanos e Aritmética Strings & f-strings Fluxo de Controle Comprehensions & Generator Expressions Funções, Argumentos e Escopo Módulos, Imports e Pacotes Arquivos e E/S Ambientes Virtuais: Guia Rápido Fundamentos de Python: Melhores Práticas

O Modelo de Container por Trás das Estruturas de Dados do Python Noções Básicas de Estruturas de Dados Listas e Tuplas Dicionários Conjuntos & Frozensets Módulo collections heapq & Filas de Prioridade arrays, bytes & memoryview Escolhendo a Estrutura de Dados Certa Imutabilidade e Hashability Boas Práticas de Coleções

O Modelo de Objeto Python Noções Básicas de OOP Métodos Dunder / Mágicos dataclasses Propriedades & Descriptores Herança & MRO Classes Base Abstratas Protocolos e Tipagem Estrutural Class vs Instance vs Static Methods Enums Metaclasses e `__init_subclass__`Boas Práticas de Python Orientado a Objetos

Closures, Protocolos & Avaliação Preguiçosa Iteradores e o Protocolo de Iterador Generators & yield yield from & Sub-geradores itertools functools Closures & Captura de Escopo Escrevendo Decorators Decoradores de Classes e Métodos Gerenciadores de Contexto Melhores Práticas de Iteradores e Decorators

O Modelo Mental de Verificação de Tipos Noções Básicas de Type Hints Tipos Genéricos Integrados e de Coleção Optional, Union & o Operador `|`Generics & TypeVar Protocolos e Tipagem Estrutural TypedDict & NamedTuple Literal, Final & Annotated Overloads & Callable Types Configuração de mypy & pyright Estratégia de Tipagem Gradual Melhores Práticas de Dicas de Tipo

Duck Typing e o Modelo de Dados Noções Básicas de Padrões Pythonic EAFP vs LBYL Gerenciadores de Contexto como um Padrão Os Padrões Strategy & Dispatch Padrões Factory & Builder Observer & Pub/Sub Injeção de Dependência em Python Null Object & Sentinels Padrões Anti-Padrão Comuns Boas Práticas de Padrões Pythonicos

Erros vs. Logging: O Modelo Mental de Dois Canais Noções Básicas de Exceções Raising & Chaining Hierarquias de Exceções Personalizadas Exception Groups & except*Retries & Backoff O Módulo logging Logging Estruturado & Contextual Warnings & Deprecations Melhores Práticas de Erros e Logging

Estado Compartilhado e Limites de Isolamento Noções Básicas de Concorrência O GIL e o Python com Threads Livres threading multiprocessing concurrent.futures Queues & Producer/Consumer Subinterpreters Escolhendo um Modelo de Concorrência Boas Práticas de Concorrência

O Modelo Mental do Event Loop Noções Básicas de Asyncio Tarefas e Gather Concorrência Estruturada HTTP Assíncrono com httpx/aiohttp Gerenciadores e Iteradores de Contexto Assíncronos Sync/Async Bridging Bancos de Dados Assíncronos Depurando Código Assíncrono Melhores Práticas de Async

O Modelo Mental da Biblioteca Padrão Visão Geral da Biblioteca Padrão pathlib & os datetime, zoneinfo & time json & Serialização re - Expressões Regulares subprocess collections, itertools & functools Recap dataclasses, enum & contextlib argparse & configparser hashlib, secrets & uuid Boas Práticas da Biblioteca Padrão

Ferramentas, Ambientes e Qualidade

O Modelo de Resolução e Ambiente Python Noções Básicas de Ambientes e Empacotamento uv - A Ferramenta Rápida Poetry & PDM pyproject.toml Explicado Resolução de Dependências e Arquivos de Bloqueio Gerenciando Versões do Python Instalações Editáveis & Pacotes Locais Índices e Espelhos Privados Melhores Práticas de Ambientes

O Modelo de Pipeline de Análise Estática Configuração do Ruff Black / Ruff Format Regras Essenciais de Lint isort & Organização de Imports mypy & pyright na CI Hooks do pre-commit Integração com o Editor Linting em CI/CD Melhores Práticas de Linting e Formatação

A Anatomia de uma Suite pytest Configuração do pytest Assertions & Test Structure Fixtures Parametrização Mocking & Patching Testando Código Assíncrono Cobertura e Relatórios Testes Baseados em Propriedades Testando APIs Web tox / nox Melhores Práticas de Teste

O Modelo de Documentação Viva de BDD Checklist de Decisão BDD Sintaxe Gherkin Configuração do behave / pytest-bdd Definições de Passo Gherkin para Código Gherkin para Pipeline de CI Melhores Práticas de BDD

Como o Python Gasta Tempo e Memória Noções Básicas de Desempenho timeit & Microbenchmarks cProfile & Profilers Profile de Memória Vetorização com NumPy Cython & mypyc PyPy & Runtimes Alternativos Caching & Memoization Async & Concorrência para Throughput Checklist de Auditoria de Performance Práticas Recomendadas de Desempenho

O Modelo de Empacotamento Python: Da Árvore de Código Fonte a um Pacote Instalado Noções Básicas de Empacotamento Build Backends Versionamento e Changelogs Publicando no PyPI Entry Points & Console Scripts Extensões Nativas & Wheels Distribuindo Aplicações Melhores Práticas de Empacotamento

O Contrato da CLI: O Que Torna uma Ferramenta de Linha de Comando um Bom Cidadão Noções Básicas de CLI argparse Click Typer Saída Rica Configuração & Ambiente Prompts Interativos Empacotamento e Distribuição de CLIs Boas Práticas de CLI

Como Usar uma Lista de Regras Python 50 Regras de Python que Todo Especialista Deve Seguir 40 Regras de Design de API (FastAPI/Django/Flask)30 Regras Assíncronas 30 Regras de Código para Dados/ML 30 Regras de Segurança para Python PEP 8 & Referência de Estilo Referência de Problema / Solução Decisões de Arquitetura Python

Arquitetura e Depuração

O Modelo Mental de Arquitetura para Serviços Python Checklist de Decisões de Arquitetura de Projeto Estrutura de Layout e Pacotes src Arquitetura Limpa / Hexagonal Domain Modeling Injeção e Conexão de Dependências Configuração e Configurações Decisões de Refatoração Checklist de Auditoria de Código-Fonte Migrando um Aplicativo Legado Python 2/Django/Flask Boas Práticas de Arquitetura

O Modelo Mental de Depuração para Serviços Python Bugs de Argumentos Padrão Mutáveis Cenários de Importação Circular Deadlocks e Bloqueio do Loop no asyncio Cenários de Vazamento de Memória Erros de Codificação e Unicode Erros de Ponto Flutuante e Numéricos Conflitos de Dependência e Ambiente Defeitos em Pipelines de Dados Ferramentas de Depuração Depurando Snippets de Refatoração

Web, APIs e Camada de Dados

O Modelo de Ciclo de Vida de Requisição do FastAPI Noções Básicas de FastAPI Modelos de Requisição e Resposta Injeção de Dependência Rotas Assíncronas e Bancos de Dados Autenticação e Autorização Tarefas e Workers em Segundo Plano WebSockets & Streaming Middleware & Error Handling Testando FastAPI Deploying FastAPI Boas Práticas do FastAPI

O Ciclo de Requisição MTV do Django e a Preguiça do ORM Noções Básicas de Django Modelos & o ORM Migrations Django REST Framework Templates & Forms Autenticação e Permissões Views & Channels Assíncronas O Admin Caching & Performance Escalabilidade e Implantação Boas Práticas do Django

O Modelo WSGI e de Contexto do Flask Noções Básicas de Flask Fábricas de Aplicações e Blueprints Extensões Ciclo de Vida e Contexto da Requisição Templating com Jinja2 Construindo APIs REST Testando Flask Deploying Flask Flask vs FastAPI vs Django Boas Práticas do Flask

O Modelo de Limite Pydantic Noções Básicas de Pydantic Tipos e Restrições de Campo Validadores Serialização Gerenciamento de Configurações Modelos Aninhados e Recursivos Performance & pydantic-core Dataclasses vs Pydantic vs attrs Melhores Práticas de Validação

O Modelo de Camadas do Banco de Dados em Python Noções Básicas de Bancos de Dados SQLAlchemy Core SQLAlchemy ORM 2.0 SQLModel Migrações com Alembic Acesso Assíncrono ao Banco de Dados Padrões de Query & N+1 NoSQL e Caching Gerenciamento de Conexão Melhores Práticas de Banco de Dados

A Fronteira de Confiança da API Python Noções Básicas de Design de API GraphQL em Python OAuth2 & JWT Gerenciamento de Senhas e Credenciais Gerenciamento de Segredos Validação de Entrada e Injeção Fundamentos de Criptografia Rate Limiting & Abuse Prevention Segurança de Dependência e Cadeia de Suprimentos Boas Práticas de API e Segurança

Dados e Computação Científica

O Modelo Mental do NumPy e pandas Noções Básicas de Análise de Dados Arrays NumPy Indexação e Remodelagem do NumPy pandas Series & DataFrames Limpeza e Transformação de Dados GroupBy & Agregação Joins & Merges Séries Temporais Polars Desempenho e Memória Melhores Práticas de Análise de Dados

Grammar of Graphics vs. Imperative Plotting Noções Básicas de Visualização matplotlib seaborn Plotly Altair Dashboards (Streamlit / Dash / Gradio)Plotando Grandes Volumes de Dados Melhores Práticas de Visualização

O Modelo Mental de Batch, Streaming e Orquestração Noções Básicas de Engenharia de Dados Airflow Prefect & Dagster dbt com Python PySpark Streaming (Kafka / Faust)Validação e Qualidade de Dados Formatos de Arquivo Confiabilidade de Fluxos de Trabalho Boas Práticas de Engenharia de Dados

IA e Machine Learning

O Modelo Mental de ML Clássico Noções Básicas de Machine Learning Datasets & Splits Engenharia de Features Pipelines Aprendizado Supervisionado Avaliação de Modelos Otimização de Hiperparâmetros Aprendizado Não Supervisionado Dados Desbalanceados Gradient Boosting Boas Práticas de Machine Learning

O Modelo Mental de Deep Learning Noções Básicas de PyTorch Autograd Construindo Modelos com nn.Module Datasets & DataLoaders Training Loops GPUs & Mixed Precision Transfer Learning & Fine-Tuning PyTorch Lightning Salvando, Carregando e Exportando Treinamento Distribuído Melhores Práticas de Deep Learning

O Modelo de Interface de LLM Noções Básicas de LLMs Anthropic Claude SDK OpenAI e Outros SDKs Hugging Face transformers Engenharia de Prompts Saída Estruturada Embeddings & Similaridade Streaming & Async LLM Calls Tokens, Custo e Limites de Taxa Modelos Locais e Abertos Melhores Práticas de LLMs

O Modelo Mental do Pipeline RAG e do Loop de Agente Noções Básicas de RAG Chunking & Ingestion Bancos de Dados Vetoriais Recuperação e Reclassificação LangChain LlamaIndex LangGraph & Agent Loops Uso de Ferramentas e Chamada de Funções Protocolo de Contexto de Modelo (MCP)Avaliação e Guardrails Melhores Práticas para Agentes de IA

O Ciclo de Vida do Notebook para Produção Noções Básicas de MLOps Rastreamento de Experimentos Registros e Versionamento de Modelos Data & Model Versioning (DVC)Servindo com FastAPI Servidores Dedicados (BentoML / Triton / TorchServe)Inferência em Lote e Streaming Monitoramento e Drift Infraestrutura e Custo de GPU Boas Práticas de MLOps

Infraestrutura e Ops

O Modelo Mental de Infraestrutura Declarativa Noções Básicas de Automação de Infraestrutura Ansible Pulumi (IaC em Python)Terraform com Python Gerenciamento de Configuração Provisionamento de Recursos na Nuvem Testando Código de Infraestrutura Boas Práticas de Automação de Infraestrutura

O Modelo Mental da Arquitetura do boto3 Noções Básicas do boto3 S3 Lambda DynamoDB SQS & SNS Secrets Manager & SSM google-cloud & azure-sdk Padrões de Credenciais e Sessões Retry, Paginação e Limitação de Taxa Melhores Práticas do SDK da Nuvem

O Contrato de Processo: Como Scripts de Automação Conversam com o Ambiente Noções Básicas de Scripting Automação de Arquivos e Diretórios subprocess & Shell Interop Agendamento e Cron SSH & Execução Remota Trabalhando com APIs e Webhooks Analisando Logs e Texto Scripts Robustos Melhores Práticas de Scripting de Sistema

O Modelo de Artefato de Implantação: Construa uma Vez, Configure em Tempo de Execução Noções Básicas de Implantação Dockerizando Python Gunicorn & Uvicorn AWS Lambda e Serverless Kubernetes para Aplicativos Python Pipelines de CI/CD Configuração e Segredos em Produção Implantações com Zero Downtime Melhores Práticas de Implantação

O Modelo de Correlação de Observabilidade Noções Básicas de Observabilidade Registro Estruturado Métricas Rastreamento Distribuído Rastreamento de Erros Saúde e Prontidão Monitoramento de Desempenho (APM)Boas Práticas de Observabilidade

Ecossistema e Equipe

O Modelo de Dependência do Python httpx & requests Rich & Textual pydantic-settings tenacity pendulum / arrow Pillow openpyxl / python-docx / reportlab beautifulsoup4 & lxml celery SQLModel / SQLAlchemy Boas Práticas Essenciais de Bibliotecas

O Modelo de Skill de Agente para Equipes Python Habilidade de Especialista em FastAPI Skill de Pipeline de Dados Habilidade PyTorch / Deep Learning Skill de LLM / RAG Skill de Empacotamento e Publicação pytest / Habilidade de Teste Skill de Type Hinting Habilidade de Automação de Infra Skill de Melhores Práticas em Python

O Modelo de Objetos do Git Comandos Essenciais do Git Branching & Merging Checklist de Resolução de Conflitos de Merge Git Worktrees GitHub CLI Git para Dados/Notebooks Configuração do Git Melhores Práticas do Git

Fluência na CLI do Linux para Engenheiros Python Noções Essenciais de Sysadmin Busca & Regex Python no Shell Pipes & Processamento de Texto Gerenciamento de Processos e Recursos SSH e Trabalho Remoto Produtividade no Shell Boas Práticas da CLI do Linux

O Modelo de Capacidade de Equipe Python Checklist de Onboarding de Desenvolvedores Checklist de Configuração de Ambiente Orientação da Base de Código Convenções e Guia de Estilo Diretrizes de Revisão de Código Melhores Práticas de Equipe

Craft de Tech Lead

Resposta a Incidentes de Produção como Disciplina Depuração em Produção Playbooks de Resposta a Incidentes Post-Mortems Sem Culpa e Análise de Causa Raiz (RCA)Modos Comuns de Falha em Produção Runbooks de Rollback e Recuperação Transformando Incidentes em Guardrails Saúde do Plantão

O Que a Entrega Corporativa Realmente Otimiza Gerenciamento de Releases Feature Flags & Progressive Delivery Estratégias de Rollback Métricas DORA Testes A/B e Experimentação Ambientes e Promoção de Configuração Melhores Práticas de Entrega

O Modelo Mental do Tech Lead Tomada de Decisão Técnica Architecture Decision Records (ADRs)Executando Revisões de Design Cultura de Revisão de Código Mentoria & Nivelamento Delegação e Disseminação de Contexto Lidando com Desacordos Técnicos Melhores Práticas de Liderança

A Parceria Produto-Engenharia Requisitos para Especificações Técnicas Priorizando Plataforma e Débito Técnico Estimativa e Risco Contribuições para o Roadmap Comunicação com Stakeholders Fazendo o Processo Funcionar (Scrum/Kanban/SAFe)Melhores Práticas de Colaboração de Produto

Como Ler um Estudo de Caso Referência: Um Backend SaaS com FastAPI Referência: Um Pipeline de ML de Produção Referência: Uma Plataforma de Dados / Sistema ETL Antes/Depois: Refatorando um Monolito Django Legado Antes/Depois: Migração de Síncrono para Assíncrono Benchmarks de Escalabilidade Catálogo de Lições Aprendidas

Engenharia de Governança em Escala Padrões de Codificação e Guias de Estilo Convenções de Documentação Diretrizes de Contribuição Governança de Dependências e Cadeia de Suprimentos Política de Deprecação e Upgrade Spikes, PoCs e Adoção de Novas Ferramentas Crescimento na Carreira: Sênior para Líder para Staff/Principal Melhores Práticas de Governança

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Python SME/Git e GitHub

Git e GitHub

9 pages in this section.

1

O Modelo de Objetos do Git

O que um commit, branch e tag do Git realmente são por baixo da CLI - um grafo de snapshots e ponteiros endereçáveis por conteúdo - e por que esse modelo explica os pontos problemáticos específicos que as equipes Python encontram com notebooks, venvs e lockfiles.

Explainer Python Git Version Control

2

Comandos Essenciais do Git

O conjunto de comandos para uso diário.

Python Git Essential Commands

3

Branching & Merging

Branches de funcionalidades, merge e estratégias de rebase.

Python Git Branching Merging

4

Checklist de Resolução de Conflitos de Merge

Um processo calmo e repetível.

Python Git Checklist Merge Conflicts

5

Python Git Worktrees Parallel

6

PRs, issues e automação a partir do terminal.

Python Git Github Gh Cli

7

Git para Dados/Notebooks

`nbstripout`, arquivos grandes e LFS.

Python Git Notebooks Jupyter

8

Configuração do Git

Aliases, hooks e padrões sensatos.

Python Git Configuration Hooks

9

Melhores Práticas do Git

Histórico limpo e commits revisáveis.

Python Git Best Practices List