<> = Guia de Introdução à Linguagem Python = == Apresentação == Bem-vindo(a) ao nosso guia de introdução à linguagem Python. Este guia exige que se tenha noção de linguagens de programação e para isso é necessário saber o que são algoritmos e estruturas de dados. Quem já programou em uma outra linguagem, como Visual Basic, Delphi ou C poderá se sentir mais apto a programar em Python com esse guia. Quem sabe você tem dúvidas conceituais sobre a linguagem. Se for este o seu caso, faça uma leitura na seção de [[http://www.pythonbrasil.com.br/moin.cgi/PerguntasFrequentes/SobrePython|Perguntas e Respostas freqüentes sobre Python]]. Pronto para começar? Talvez não, porque é necessário ter certeza que o interpretador Python está instalado na sua máquina. Se você utiliza o Mac OS X, Linux ou outro sistema tipo o Unix então a resposta é provavelmente sim, pois esses sistemas constumam vir com o Python pré-instalado. Se você utiliza o Windows é quase certo que você não tem o interpretador. Para verificar, abra um terminal e digite o comando {{{python -V}}}, uma típica resposta será {{{ Dharma:~ ruda$ python -V Python 2.5 }}} indicando que eu tenho instalado a versão 2.5 da linguagem Python. Se você tem o Windows é um bom momento para baixar o instalador da linguagem Python, que pode ser obtido em http://www.python.org/ftp/python/2.5.2/python-2.5.2.msi == Primeiras Idéias == Se você NUNCA programou antes, é necessário entender alguns conceitos básicos. Por exemplo: você sabe o que é um "executável" certo? Experimente abrir um arquivo desses em algum editor de textos. A não ser que você tenha vivido anos na Matrix, não entenderá nada! Isso acontece porque o programa está escrito, ali, em linguagem de máquina, ou seja, apesar de você não entender nada, o computador entende muito bem. Mas não pense que alguém escreveu aquilo do jeito que está. Também não foi escrito ao estilo "morse" (10010010110)... inicialmente, o programador escreveu o que chamamos de "código-fonte" em alguma linguagem de programação, como C, C++, Pascal, e, depois de terminado, compilou o código, ou seja, traduziu de C, C++, Pascal para linguagem de máquina (também chamada de Assembly). Essas linguagens que eu citei acima são as linguagens compiladas, pois antes de serem executadas, seus códigos-fonte devem ser devidamente compilados. Python não é compilada, mas sim interpretada, assim como PHP, Perl e muitas outras, ou seja, não há o processo de compilação. O que acontece é que o código-fonte (ou script) é "traduzido" direto, através de um interpretador (imagine que ele é um intérprete mesmo, pois é assim que funciona!). Observação: Geralmente, quando uma linguagem é interpretada, existe um código intermediário (''bytecode''), com o qual o programador não precisa se preocupar. Seria muito lento interpretar diretamente o texto do código fonte. No caso do Python, o ''bytecode'' é salvo em arquivos '''.pyc''' e '''.pyo''' (''bytecode'' otimizado) Tal fato adiciona muita produtividade à linguagem, já que o processo de programar é somente escrever-rodar, ao contrário de escrever-compilar-rodar. Veja que o ciclo de um programa interpretado é bem mais eficiente, pois a fase de testes é MUITO simplificada: Python: escrever-testar-corrigir-escrever-testar-distribuir Linguagem C: escrever-compilar-testar-corrigir-compilar-testar-distribuir Tecnicamente, qualquer linguagem pode ser compilada ou interpretada, mas as linguagens mais dinâmicas geralmente são interpretadas e as mais estáticas (estilo declare-antes-de-usar) são compiladas. Se você já tem um interpretador instalado em seu sistema, experimente escrever o seguinte script: {{{ #!python print "Olá, mundo" }}} Depois, num terminal, digite "python nome_do_script", e veja como é simples! == Modo interativo == O Python também pode ser usado em modo interativo. Para isso, basta digitar '''python'''. E deve aparecer algo parecido com isso: {{{ Python 2.5.2 (r252:60911, Apr 21 2008, 11:12:42) [GCC 4.2.3 (Ubuntu 4.2.3-2ubuntu7)] on linux2 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> }}} Em modo interativo, o Python executa o que voce digitar imediatamente (ou quase...), o que é muito bom para testes e para aprender. O sinal '''>>>''' é o ''prompt'' padrão Python. Significa que ele está de prontidão esperando um comando. Se o comando tiver algum resultado, este será mostrado na tela. Para sair, aperte Control + D (nos UNIXes) ou Control + Z seguido de Enter (no Windows) == Tipos de dados, constantes, variáveis e expressões == Python é dinamicamente tipado, o que significa que se você usou uma variável para armazenar um inteiro, nada lhe impede de usá-la posteriormente para armazenar uma string (frase). Na verdade, variáveis em Python não são declaradas, o que lhe dá muita flexibilidade. Quem determina o tipo de uma variável é o próprio interpretador. Se você escreve: {{{ #!python x = 2 FRASE = 'Isso é um exemplo simples e bobo' }}} O interpetador já sabe que x é um inteiro e FRASE é uma ''string''. Mas isso não lhe impede de, posteriormente, escrever {{{ #!python x = 'agora tudo mudou' FRASE = 3.2 }}} Como x já disse, tudo mudou, e isso é bem natural. Na verdade, raras são as vezes em que você precisa se preocupar com tipos. Geralmente você simplesmente atribui um valor a uma variável e pronto! Isso é bem simples. Mas não abuse desse recurso, senão seus programas vão virar uma confusão. Então aqui vão alguns exemplos de tipos: {{{ #!python x = 2 # Inteiro p = 3.1415 # Real, ou ponto flutuante verdadeiro = True # Boolean estringue = 'alguma frase' # String c = 3 + 2j # Complexo lista = [3, 4, 5] # Lista com elementos inteiros lista2 = [2,'tres',4.0,[5,6]] # Lista mista e aninhada tupla = (1,2,3,'quatro') # Tupla. É como uma lista, mas não pode ser mudada # tuplas de 0 ou 1 elementos têm sintaxes especiais: tupla0 = () tupla1 = ('primeiro e único item',) # repare na vírgula # Em alguns casos (atribuições, returns), os parênteses são opcionais, # mas na maioria das vezes (tuplas dentro de listas, tuplas dentro de chamadas de funções) # os parênteses são necessários porque a vírgula faz parte de outra sintaxe coord = 4.5, 9.1 cor_branca = 255, 255, 255 # cor no formato RGB funcao((4.5, 9.1), 'string') dic = {'site':'Python Brasil','url':'www.pythonbrasil.com.br'} # Isso é um dicionário }}} === Tipos simples === * str (Strings, como 'blabla') * unicode (São strs em que os caracteres podem representar qualquer língua, u'blabla') * bool (True ou False) * float (Números em ponto flutuante, como 4.5 ou 3.14e-10) * int (Números inteiros, como 99) * long (Números inteiros muito grandes, como 1234567890123456789123456789L) * complex (Números complexos, como 3.1j ou 7+3.14e-10j) * file (Arquivos) * decimal ''(integrado ao Python 2.4 como módulo)'' (Números fracionários representados de forma decimal em vez de binária) === Tipos agrupados === * list (listas) * tuple (tuplas - listas imutáveis) * dict (dicionários) * set (novo tipo incluso no Python 2.4 - uma lista sem repetições) === Tipos mutáveis e imutáveis === Alguns tipos no Python permitem que elementos que fazem parte de sua estrutura sejam modificados, como as listas e dicionários. Estes tipos são chamados '''mutáveis'''. Exemplo: {{{ #!python >>> l = ['Nirvana', 'Rush', 'Bauhaus'] >>> l[1] = 'Who' >>> l ['Nirvana', 'Who', 'Bauhaus'] >>> }}} Outros tipos não permitem isso, como tuplas e strings. Estes são chamados '''imutáveis'''. Exemplo: {{{ #!python >>> s = 'MYSQL' >>> s[1] = 'y' Traceback (most recent call last): File "", line 1, in TypeError: object does not support item assignment }}} === Listas === O tipo lista do Python é bastante sofisticado e flexível. Como classe, a lista conta com métodos para ordenar (sort), inverter (reverse), contar ocorrências de um determinado elemento (count) e outros. {{{ #!python >>> # Criando a lista de bandas ... >>> lista = ['Led Zeppelin', 'King Crimson', 'Yes', 'The Who', 'Pink Floyd'] >>> >>> # Acessando um ítem da lista ... >>> lista[0] 'Led Zeppelin' >>> >>> # Para elementos de listas dentro de listas ou caracteres de strings dentro de listas ... >>> lista[0][0] 'L' >>> >>> # Retornando uma parte da lista (do terceiro até o quarto ítem) ... >>> lista[2:4] ['Yes', 'The Who'] >>> >>> # Retornando uma parte da lista (do segundo até o fim) ... >>> lista[1:] ['King Crimson', 'Yes', 'The Who', 'Pink Floyd'] >>> >>> # Retornando uma parte da lista (a partir do inicio até penúltimo) ... >>> lista[:-1] ['Led Zeppelin', 'King Crimson', 'Yes', 'The Who'] >>> >>> # acessando a lista em passos ... >>> lista[::2] ['Led Zeppelin', 'Yes', 'Pink Floyd'] >>> >>> # Passo negativo ... >>> lista[::-1] ['Pink Floyd', 'The Who', 'Yes', 'King Crimson', 'Led Zeppelin'] >>> >>> # Convertendo para uma string ... >>> ', '.join(lista) 'Led Zeppelin, King Crimson, Yes, The Who, Pink Floyd' >>> >>> # Contando ocorrências ... >>> lista.count('Yes') 1 >>> }}} == Estuturas de controle == As estruturas condicionais disponíveis no Python são '''if''', '''elif''' e '''else'''. O '''if''', o '''elif''' e o '''else''' servem para examinar expressões. À grosso modo, pode-se dizer que eles avaliam se determinada expressão retorna Verdadeiro (True) ou Falso (False). Em Python os valores vazios: None, [] (* Lista vazia), "", 0. São tidos como Falso (False). E os outros valores são verdadeiros (True). Explicado isso, vamos às explicações: === if === Antes uma breve explicação do que vem a ser '''if'''. Como é sabido, '''if''' é traduzido em português para "se". Nas linguagens de programação esse "se" ('''if''') atua como um verificador de condições, algo como: {{{ se ( essa condição for verdadeira ): esse bloco de comandos será executado }}} Traduzindo em um exemplo bobo em Python, teriamos: {{{ #!python if (10 > 5): print "10 é maior do que 5" }}} No caso, o bloco (composto apenas por um comando, no caso) seria sempre executado. Os parênteses na "condição" são opcionais. Vamos a outros exemplos. Obs: Os exemplos são do modo interativo ('''shell''') do Python. {{{ #!python # Exemplo IF 01 >>> meuNome = "Juares" >>> seuNome = "Adolfo" >>> if meuNome == seuNome: ... print "Nos temos os nomes iguais" ... }}} Você notou que o '''print''' não ocorreu, já que as variáveis meuNome e seuNome são diferentes. Na linha 3 o '''if''' verifica essa igualdade, mas como o valor retornado da verificação é falso, ele não executa o comando print. Agora observe esse outro exemplo: {{{ #!python # Exemplo IF 02 >>> meuNome = "Adolfo" >>> seuNome = "Adolfo" >>> if meuNome == seuNome: ... print "Temos os nomes iguais" ... Temos os nomes iguais }}} Viu? Agora imprimiu, já que as variáveis são iguais. O '''if''', novamente na linha 3, fez a verificação de igualdade ('''==''') e obteve resultado Verdadeiro ('''True'''), logo executou o comando '''print'''. === else === Se o '''if''' refere-se ao "se", quando traduzido, o '''else''' refere-se ao "senão". Exemplificando: {{{ se ( condição for verdadeira ): execute esses comandos esse também senão: execute esses comandos }}} No caso o "se" é o '''if''' e o "senão" o '''else'''. Note que o '''else''' é executado se o '''if''' não for executado, ou seja, a condição do '''if''' não foi atendida. Caso o '''if''' tenha sido executado, o '''else''' não é executado. Vamos a um exemplo em código Python: Obs: Estes códigos também são exemplos do '''shell''' do Python. {{{ #!python #Exemplo ELSE 01 >>> meuNome = "Ruivaldo" >>> seuNome = "Adolfo" >>> if meuNome == seuNome: ... print "Temos nomes iguais" ... else: ... print "Nossos nomes sao diferentes" ... Nossos nomes sao diferentes }}} Reiterando. O '''else''' não verifica nada. Ele é só uma delimitação de código a ser executado caso o '''if''' não ocorra. Mais um exemplo, só para fixar: {{{ #!python # Exemplo ELSE 02 >>> x = 5 >>> y = 10 >>> if x > 5: ... print "X maior que Y" ... else: ... print "Y maior ou igual a X" ... Y maior ou igual a X }}} Nesse exemplo nós não sabemos quando o Y é igual ao X. Teríamos que usar o '''elif''', que veremos agora. === elif === O '''elif''' é uma mistura de '''if''' com '''else'''. Calma, não se assuste. Ele é um '''else''', logo só é executado se o '''if''' não ocorrer, só que além de '''else''' ele também é um '''if''', então pro bloco '''elif''' ser executado além do primeiro '''if''' não ser executado, deve-se atender a uma determinada condição. Em portugol seria algo como: {{{ se ( condição ): executa comando comando se-if-não-foi-executado-e ( condição ): executa comando comando senão: comando comando comando }}} Como já foi dito: o "se" é o '''if''', o "se-if-não-foi-executado-e" é o '''elif''' e o "senão" é o '''else'''. Vamos a um exemplo similar ao anterior: {{{ #!python #Exemplo ELIF 01 >>> x = 5 >>> y = 10 >>> if x > y: ... print "X maior que Y" ... elif x == y: ... print "X igual a Y" ... else: ... print "Y maior que X" ... Y maior que X }}} Note que agora se o x for igual ao y ele irá imprimir uma mensagem. Veja esse outro exemplo: {{{ #!python # Exemplo ELIF 02 >>> x = 5 >>> y = 5 >>> if x > y: ... print "X > Y" ... elif x == y: ... print "X == Y" ... else: ... print "X < Y" ... X == Y }}} Pronto. Estude os códigos, o conceito do '''elif''' é um pouco estranho mesmo, mas um pouco de estudo é o suficiente para dominá-lo. === Modificador not === O modificador '''not''' é uma palavrinha que serve pra negar a expressão do '''if''' ou '''elif'''. Ao invés de esperar o valor verdadeiro da expressão ,o '''if''' vai esperar pelo valor falso. Estudemos-o por um exemplo: {{{ #!python # Exemplo not >>> x = 5 >>> y = 6 >>> if not x == y: ... print "X eh diferente de Y" ... X eh diferente de Y }}} === Tabela de expressões válidas === Você pode usar os seguintes símbolos em suas expressões '''if''', '''elif''': {{{ >= (Maior Igual) > (Maior) <= (Menor Igual) < (Menor) == (Igual) = (Diferente) <> (Diferente) }}} E para finalizar essa seção do tutorial, o modificador in. === Modificador in === O '''in''' verifica se um elemento está dentro de outro. É como o símbolo de contido da matemática. Em portugol seria algo: {{{ se elemento está-contido-em elemento-listável: comando comando }}} Traduzindo. O "se" está para o '''if''' e o "está-contido-em" para o modificador '''in'''. Porém temos ali um "elemento-listável". Meio estranho esse termo. Calma. Existem cinco tipos de elementos listáveis em Python: dicionários, listas, tuplas, strings (que são no fundo listas de caracteres) sets. Isto é, no lugar de elemento-listável só pode haver uma variável dos tipos acima. Vejamos esses exemplos: {{{ #!python >>> if 1 in [1,2,3]: print "Esta" ... Esta >>> if 'a' in "aloha": ... print "Esta tambem" ... Esta tambem >>> if [2,3] in [1,2,3]: ... print "Esta" ... >>> if [2,3] in [[2,3],[2,4]]: ... print "Esta denovo" ... Esta denovo }}} Conselho: Para fixar os conceitos copie e execute todos os exemplos no '''shell''' do Python, assim você aprenderá. == Estruturas de iteração ou loop == === for === Se você programa em C, vai perceber que o {{{for}}} em Python é diferente. Ele itera sobre listas. Por exemplo: {{{ if not odeio_metallica: metallica = ['James','Kirk','Lars','Trujillo'] for membro in metallica: print membro }}} Ou seja, para cada elemento da lista, itere. Você terá acesso ao item corrente ({{{print membro}}}). Se quiser fazer iterações sobre progressões aritméticas, use a função {{{range}}}, que cria uma lista de inteiro em seqüência. Exemplo: {{{ #!python for i in range(50): print i }}} Isso vai imprimir na tela os números de 0 a 49. === while === O '''while''' é muito simples. Ver o exemplo já vai ajudar muito: {{{ #!python opc = 1 while opc != 0: # código e mais código... opc = int(raw_input("Digite 0 para sair \n > ")) }}} Veja, o laço vai continuar iterando até que o usuário digite 0 na hora que o programa perguntar. Simples. O '''while''' é literalmente um "enquanto ISSO faça AQUILO". Tando o '''for''' quanto o '''while''' podem ser interrompidos por '''break''' (o '''loop''' termina). O comando '''continue''' interrompe a iteração corrente e passa para a próxima. == Funções == Simplificando, uma função é um bloco de código que tem nome (pelo qual ele pode ser chamado), recebe paramêtros (opcional) e gera um resultado (opcional) Exemplo: {{{ #!python def media(lista = [0]): return float(sum(lista)) / len(lista) print media([1,2,3,4,5]) }}} '''media''' é o nome da função. '''lista''' é o paramêtro da função (no caso de vários paramêtros, seus nomes devem ser separados por vírgula). '''[0]''' é o valor padrão para '''lista''' (opcional) '''return''' termina a execução da função, retornando o resultado (opcional) e o controle para a rotina que a chamou. == Arquivos == Trabalhar com arquivos no Python é bem fácil. Como o Python é uma linguagem orientada a objetos, um arquivo é um objeto da classe '''file'''. Um arquivo pode ser aberto para leitura ('r', o padrão), escrita ('w') ou inclusão ('a') ou para ler e gravar no mesmo arquivo ('w+'). Se um arquivo já existir e for aberto apenas para escrita ('w'), ele será zerado. {{{ #!python # Um texto para teste... texto = '''Beautiful is better than ugly. Explicit is better than implicit. Simple is better than complex. Complex is better than complicated. Flat is better than nested. Sparse is better than dense.''' # Salvando em um arquivo chamado "zen.txt" f = file('zen.txt', 'w') f.write(texto) f.close() # Posso fazer em uma única linha: file('zen.txt', 'w').write(texto) # Para ler o arquivo: arq = file('zen.txt') # Trazendo o texto de volta: texto = arq.read() # Se preferir uma lista contendo as linhas do arquivo linhas = arq.readlines() # Se movendo para o inicio do arquivo arq.seek(0) # Imprimindo as linhas do arquivo: for linha in arq: print linha, # Fechando o arquivo arq.close() }}} == Tratamento de erros e exceções == * try / except * try / finally As sentenças '''try / except''' e '''try / finally''' são mutuamente excludentes, não podem misturadas (embora possam ser usadas uma no interior da outra) A sentença '''try / except''' especifica um ou mais manipuladores de exceção. Caso não ocorra erros, nenhum manipulador será executado. Ainda é possível definir um '''else''' opcional que será executado quando nenhum erro ocorrer. Exemplo: {{{ #!python try: # Vou tentar fazer isso: x = 1/0 except ZeroDivisionError: # Se houver divisão por zero, farei isso: print 'Divisão por zero...' else: # Senão... print 'Não ocorreu nenhum erro!' }}} A sentença '''try / finally''' especifica um manipulador de limpeza, que será executado sempre. Quando não ocorre erros, '''finally''' é executado. Quando ocorre um erro, a exceção é salva, '''finally''' é executado, e logo após a exceção salva é executada novamente. Exemplo: {{{ #!python try: x = 1/0 finally: print 'Tentando dividir um 1 por 0... Ops!' }}} Nesse caso, o '''traceback''' aparecerá na tela, depois da mensagem. === Raise === Com a sentença '''raise''', você pode provocar uma exceção, que ser pode tratada pelo código que chamou aquela parte do programa. Exemplo: {{{ #!python try: z, y = 1, 0 if y == 0: raise ZeroDivisionError else: print '%d divido por %d é %d' % (z, y, z/y) except ZeroDivisionError: print 'Divisão por zero...' else: print 'ocorreu algo inesperado!' }}} Dica: '''raise SystemExit''' termina o programa. == Módulos == Um módulo em Python não é nada mais que um arquivo .py com definições de funções e classes. É isso mesmo. Apenas um arquivo. Para facilitar o entedimento vamos exemplificar. Escrevemos o código do seguinte módulo (logicamente, para fins didáticos apenas): {{{ #!python # Exemplo de módulo # Módulo matematica.py def somar(a,b): """ Funcao que soma dois numeros """ return a+b def subtrair(a,b): """ Funcao que subtrai dois numeros """ return a - b def multiplicar(a,b): """ Funcao que multiplica dois numeros """ return a * b def dividir(a,b): """ Funcao que divide dois numeros """ return a / b }}} Salvamos ele como ""matematica.py"". Agora vamos escrever três exemplos de uso do módulo. * Importando o módulo inteiro Vamos ao código: {{{ #!python import matematica print matematica.somar(1,2) print matematica.dividir(100,25) }}} Executando esse arquivo nós temos como resultado: {{{ 3 4 }}} Note que ao importar o módulo inteiro é obrigatório usar o nome do módulo antes de suas funções, classes... Esse tipo de import evita problemas de namespace. * Importando o que a gente quer do módulo {{{ #!python from matematica import somar, dividir print somar(1,2) print dividir(100,25) }}} O resultado é o mesmo do exemplo anterior: {{{ 3 4 }}} A única diferença é que nós só importamos duas funções do módulo e não precisamos por "matematica" para chamá-los, ou seja, as duas funções importadas foram colocadas dentro do namespace do arquivo que está usando o módulo. Esse tipo de import é bom para módulos muito grandes em que só se use uma fcoisa ou poucas coisas dele, há um certo aumento de desempenho nesse caso e economia de memória. * Importando tudo do módulo (diferente de importar o módulo inteiro) {{{ #!python from matematica import * print somar(1,2) print dividir(100,25) print subtrair(10,8) }}} O resultado será: {{{ 3 4 2 }}} É como o primeiro tipo de import, ele pega tudo do módulo, todas funções, classes, enfim. A diferença é que usando o """from modulo import *""" eliminamos a necessidade de ficar digitando "matematica" toda vez que quisermos chamar algo do módulo. Observações: * Os arquivos de exemplo de uso do módulo devem estar na mesma pasta do módulo. * Ao fazer módulos procure não deixá-lo tão grande. É uma boa prática de programação. Adendo: Um módulo Python é como se fosse um pedaço de programa que você, como programador, decidiu que ficaria melhor separado do todo. Essa decisão geralmente é tomada sobre estruturas que são usadas em diversos programas. Isso facilita nossa vida, pois já não precisamos "copiar e colar" as coisas de um lado para outro. Claro, módulos podem ser mais complexos em certos pontos de vista. Eu mesmo não vejo nada de muita complexidade. Pura praticidade! === Módulos distribuídos com o Python === Com o Python, são distribuídos muitos módulos, para servem para diversos propósitos (antes escrever algo do zero, verifique se existe algo pronto nos módulos do Python) Exemplos de módulos: * os - suporte para recursos do sistema operacional (exemplos: mudar o diretório corrente e deletar arquivo) * sys - rotinas que controlam o ambiente de execução do Python (exemplos: consultar o PYTHONPATH (lista de diretórios aonde o Python procura módulos) e encerrar o programa) * copy - copia de objetos * subprocess - rotinas para executar processos (incluso no Python 2.4) == Packages == O '''Package''' é uma maneira estruturar o '''namespace''' dos módulos através da ''notação do ponto''. Por exemplo, '''web.forms''' é uma referência ao módulo '''forms''' que faz parte do package '''web'''. Com packages, os autores de módulos não precisam se preocupar com a colisão de nomes. Para criar um package: * Crie um diretório (que terá o nome do package); * Crie um arquivo (que pode estar vázio) chamado {{{__init__.py}}} dentro do diretório; * Coloque os módulos do package dentro do mesmo diretório. Um módulo que faz parte de um package pode ser importado como {{{import package.modulo}}} ou {{{from package import modulo}}}. Opcionalmente, o arquivo {{{__init__.py}}} pode inicializar uma lista chamada {{{__all__}}}, que contém quais módulos serão importados usando {{{from package import *}}}. == Classes == Criar uma classe em Python é muito simples. Acompanhe o exemplo: {{{ #!python class Pessoa: def __init__(self): self.nome = "" self.x = 0 self.y = 0 def andar(self, x, y): self.y = self.y + y self.x = self.x + x eu = Pessoa() eu.nome = "Cléber" eu.andar(2, 0) }}} A classe criada chama-se {{{Pessoa}}}. É costume nomear classes {{{DesteJeito}}} em vez de {{{deste_jeito}}}. Assim, fica fácil de distinguir as classes dos objetos, das variáveis, das funções, etc. Essa convenção de nomenclatura é usada em Java, Ruby, Python e em outras linguagens (já que os programadores acabam levando esse costume de uma linguagem pra outra). Voltando à classe {{{Pessoa}}}. Nela definimos duas funções (funções dentro classes geralmente são chamadas de ''métodos''). A função ''andar'', sob um ponto de vista muito abstrato, faz "a pessoa andar", ou seja, altera os valores x e y de sua posição (faça de conta que também existe uma função pra desenhar a pessoa :-) ). Perceba que eu não declarei nenhuma das variáveis. Classes servem mesmo é pra criar métodos (agrupar funções), e não tanto para criar estruturas de variáveis (apesar de classes em Python serem ótimos containers). A função {{{__init__()}}} é especial: ela é chamada toda a vez que é criada uma nova instância da classe (obs.: '''instância de classe''' é o mesmo que '''objeto'''), por isso o nome '''init''': ela inicializa o objeto, e é opcional. O argumento '''self''' é obrigatório, e deve ser o primeiro da função. Perceba que foi usado '''self''' na definição das variáveis. Isso quer dizer que estamos mexendo nas variáveis do objeto (Repare no detalhe: fora da classe usamos o nome do objeto criado, no caso {{{eu}}}. Dentro da classe, o código serve pra qualquer objeto criado a partir dessa classe, e o primeiro argumento, o {{{self}}}, representa o objeto sendo usado.). Classes podem servir como os "struct" do C ou "record" do Pascal. {{{dict}}}s também podem servir como {{{struct}}}s. {{{dict}}}s são mais usados pra simplesmente agrupar dados acessados por nome. Classes são mais usadas quando a estrutura é complexa, necessita de métodos de acesso e serão usadas várias instâncias da mesma estrutura. Pra simular uma {{{struct}}}, basta definir uma classe vazia, por exemplo: {{{ #!python class conteiner: pass # E depois criar as variáveis dela "por fora", conteiner.var = "fácil, não?" conteiner.num = 1 }}} O '''pass''' serve para indicar que nada precisa ser feito (porém a síntaxe exige que exista uma sentença naquele lugar) Classes podem ser muito bem utilizadas, mas algumas vezes são péssimas opções. Assim como tudo em programação, saiba usá-las com parcimônia. Exemplos, pra terminar: {{{ #!python class Carro: def __init__(self, preco): self.marca = "Ford" self.modelo = "Maverick" self.ano = 74 self.cor = [0,200,50] self.pos = [0,0] def andar(self, x, y): self.pos[0] = self.pos[0]+x self.pos[1] = self.pos[1]+y carango = Carro(5000) #passa o valor 5000 para __init__() for i in range(300): carango.andar(1,0) #o carro anda 300m }}} == Herança == Herança é um recurso poderoso da programação orientada a objetos que permite reutilizar o código de classes já definidas. Com a herança, é possível extender, especializar ou até mesmo fundir classes. O Python suporta herança múltipla, ou seja, é possível criar uma nova classe a partir de várias outras (esse recurso deve ser usado com cuidado, pois isso pode criar dificuldades na manutenção) Exemplo: {{{ #!python # definindo uma classe 'pai' class CD: def __init__(self, titulo): self.titulo = titulo def mudarTitulo(self, novoTitulo): self.titulo = novoTitulo # definindo uma classe 'filha' # O nome da class 'mãe' (Na herança múltipla, os nomes das 'mães') # é passado para a classe filha class CDAudio(CD): def __init__(self, titulo, autor): CD.__init__(self, titulo) self.autor = autor self.faixas = [] def adicionarFaixa(self, numero, nome): self.faixas.append((numero, nome)) def removerFaixa(self, numero, nome): self.faixas.remove((numero, nome)) # Criando objeto novoCD = CDAudio('Physical Graphitte', 'Led Zeppelin'); # Evocando métodos: novoCD.adicionarFaixa(1,'Custard Pie') novoCD.adicionarFaixa(2,'The Rover') # Listando a estrutura do objeto print dir(novoCD) # Acesando atributos print "CD: %s, %s" % (novoCD.titulo, novoCD.autor) print novoCD.faixas }}} == Namespaces == Um '''Namespace''' é um dicionário com os nomes válidos em um programa durante a sua execução. Sendo assim, quando fazemos '''i = 1''', o nome '''i''' é colocado em um namespace. O nome pode ser localizado de duas formas: * Nome não qualificado * Nome qualificado === Nomes não qualificados === Quando o nome da variável não foi qualificado (exemplo: '''i = 0''', a busca é feita primeiro entre as variáveis locais (dica: para listar as variáveis locais: '''locals()'''), depois entre as variáveis globais (dica: para listar as variáveis globais: '''globals()''') e por fim entre as variáveis pré-definidas do Python ('''builtins'''. Exemplos: '''True''' e '''False''') === Nomes qualificados === Quando o nome da variável foi qualificado (exemplo: '''livro.pagina''', a busca é feita primeiro no objeto, depois na classe do objeto e segue a hierarquia de herança. == List Comprehensions == '''List Comprehension''' é um nome pomposo para algo simples - uma construção que permite processar listas de uma forma bem próxima a matemática. A sintaxe é [ for in if ] Aonde: * é a lista original a ser processada; * ítem da lista a ser processada; * expressão a ser aplicada em cada ítem; * condição que deve ser cumprida para que o ítem seja processado. A parte for in pode se repetir N vezes. A condição é opcional. Exemplo: {{{ #!python >>> # Multiplos de 4 entre 0 em 99: ... >>> [x for x in range(100) if x % 4 == 0] [0, 4, 8, 12, 16, 20, 24, 28, 32, 36, 40, 44, 48, 52, 56, 60, 64, 68, 72, 76, 80, 84, 88, 92, 96] >>> }}} == Generators == Muitas vezes, em programação, é necessário processar listas de elementos. Porém, manter listas inteiras em memória, dependendo do tamanho, podem causar problemas de performance. Para isso, no Python, temos os Generators. Na sintaxe, os generators são parecidos com as funções, porém existem algumas diferenças significativas: * Um objeto do tipo generator retorna um elemento de cada vez quando evocado (através do método '''next''' * O '''return''' habitual é substituido por '''yield''' * Como os elementos são gerados apenas quando (e se) necessário, o resultado é menos consumo de recursos (isto é chamado '''Lazy Evaluation''') Exemplo: {{{ #!python >>> def getchar(word): ... for c in word: ... yield c ... >>> pythonchars = getchar('Python') >>> pythonchars >>> pythonchars.next() 'P' >>> pythonchars.next() 'y' >>> pythonchars.next() 't' >>> pythonchars.next() 'h' >>> pythonchars.next() 'o' >>> pythonchars.next() 'n' >>> }}} === Generator Expressions === Generator Expressions (também chamadas de ''Genexps'') são o equivalente a List Comprehensions para se criar Generators. A sintaxe é semelhante a da List Comprehension, porém, numa Generator Expression se usa () (parantesis) para delimitar a expressão, ao invez de [] (colchetes) como na List Comprehension. Uma Generator Expression pode ser vista também como a versão ''Lazy Evaluated'' da List Comprehension, já que cada elemento é gerado apenas quando necessario, e não todos de ''uma vez''. Exemplo (baseado num [[http://www.artima.com/forums/flat.jsp?forum=106&thread=98196|post]] de Guido Van Rossum em seu blog): {{{#!python >>> # funções uteis para usar com genexps >>> def any(S): ... for x in S: ... if x: ... return True ... return False ... >>> def all(S): ... for x in S: ... if not x: ... return False ... return True ... >>> S = [42, 42] >>> # Usando Genexps >>> any(x > 42 for x in S) # True se algum elemento de S for > 42 >>> all(x != 0 for x in S) # True se todos os elemtos de S forem diferentes de zero }}} == Um exemplo Completo == ''Pretendo deixar um aplicativo de exemplo para sintetizar tudo. Uma idéia que me ocorreu agora é fazer um programinha gráfico (usando tk) de perguntas e repostas (quiz). Não sei se é confundir muito botar tk no meio, mas creio que se a pessoa entendeu o tutorial vai ser capaz de entender um pouco do código, mesmo porque com o quiz eu posso usar dicionários, listas, abrir/fechar arquivos (aka usar módulos), talvez usar classes e mostrar um exemplo prático que teoricamente rodaria em todas as plataformas''. (Sugestão: Coloca o programa sim! Assim o tutorial "cresce" junto com o leitor, em vez de ficar só no conhecimento básico - tem é que mergulhar fundo! Ao infinito e além!!) (Muito bom! Este exemplo completo seria muito interessante. De repente não utilizar a biblioteca gráfica, para não complicar, tendo em vista que a sintaxe do Python é bem particular, não tendo muitas semelhanças com as linguagens de uso corriqueiro) (Po! Eu acho legal colocar o exemplo de quiz... ia simplificar muito o aprendizdo, visto que editar codigo eh um otimo aprendizado...) (Acho que toolkits gráficos atrapalham para quem está aprendendo (até porque tem toneladas deles). Seria legal ter um tutorial só de tk com o programa completo. Pessoalmente, preferia que fosse PyGTK...) (Eu tenho um pouco de experiencia com PyGTK, mas poderiamos fazer um no console tambêm. ~YuriSchlesner) (Se esta página e´sobre uma introdução em Python nada mais justo que usar algo fraquinho como Tkinter. Andrik Machado Batista) (Se Tkinter é fraquinho, portanto não muito útil, então porque não algo mais prático? Interface Web, por exemplo) (Outra coisa - não seria melhor separar a página em partes? Ela está ficando um pouco grande...) == Próximos passos == Existem muitos caminhos para continuar aprendendo Python. Algumas possibilidades são: * Esse próprio site ([[http://www.pythonbrasil.com.br/|PythonBrasil]]) * A documentação oficial do Python, em inglês ([[http://www.python.org/doc/2.4.1/|Python 2.4.1 Documentation]])