Python Essencial: Funções e Pacotes Prontos para Usar

O Python já vem com uma caixa de ferramentas completa, cheia de funções e pacotes que resolvem problemas comuns sem precisar instalar nada. Vamos ver exemplos práticos com funções como abs(), zip(), any() e pacotes como datetime, os e json.

Introdução

No último post vimos como criar nossos próprios módulos e pacotes no Python. Mas antes de sair construindo tudo do zero, é essencial conhecer as ferramentas que a linguagem já entrega de fábrica. Afinal, muitas vezes a solução que você precisa já está pronta.

Quando compramos um carro novo: ele já vem equipado com rádio, ar-condicionado, freio ABS e várias funções embutidas. Você não precisa instalar nada disso por conta própria.

Com o Python acontece a mesma coisa. A linguagem traz uma biblioteca padrão riquíssima, repleta de funções e pacotes que facilitam desde tarefas básicas — como manipular listas ou trabalhar com datas — até operações mais avançadas, como estatística, combinações ou manipulação de arquivos.

➕ Funções Built-in: As Ferramentas Básicas

As funções “built-in” são aquelas que já vêm com o Python, prontas para usar. Pense nelas como as chaves de boca e alicates que sempre estão no kit de ferramentas. Veja algumas dessas funções abaixo:

# Valor absoluto: transforma número negativo em positivo
print(abs(-10))  # 10

# Exibir algo na tela
print("Olá, Python!")  # Olá, Python!

# Tamanho de uma lista ou string
print(len([1, 2, 3, 4]))  # 4
print(len("Python"))      # 6

# Tipo do objeto
print(type(3.14))  # <class 'float'>

# Soma dos elementos
print(sum([10, 20, 30]))  # 60

# Maior e menor valor
print(max([5, 8, 3]))  # 8
print(min([5, 8, 3]))  # 3

# Arredondar números
print(round(3.14159, 2))  # 3.14

# Ordenar listas
print(sorted([3, 1, 4, 2]))  # [1, 2, 3, 4]

# Enumerar itens com índice
for i, nome in enumerate(["Ana", "João", "Pedro"]):
    print(i, nome)
# 0 Ana
# 1 João
# 2 Pedro

# Juntar listas em pares
nomes = ["Ana", "João", "Pedro"]
idades = [25, 30, 22]
print(list(zip(nomes, idades)))
# [('Ana', 25), ('João', 30), ('Pedro', 22)]

# Verificar se algum ou todos são verdadeiros
print(any([False, True, False]))  # True (pelo menos um é verdadeiro)
print(all([True, True, True]))    # True (todos são verdadeiros)

📦 Pacotes: As Ferramentas Especializadas

Além das funções básicas, o Python vem com pacotes poderosos para resolver problemas específicos.

datetime – Trabalhar com datas e horários

import datetime

hoje = datetime.date.today()
print("Hoje é:", hoje)

data_nascimento = datetime.date(2000, 5, 20)
idade = hoje.year - data_nascimento.year
print("Idade aproximada:", idade)

math – Matemática avançada

import math

print(math.sqrt(16))   # 4.0 (raiz quadrada)
print(math.pi)         # 3.141592653589793
print(math.factorial(5)) # 120

random – Números aleatórios

import random

print(random.randint(1, 6))       # Número de 1 a 6 (como jogar um dado)
print(random.choice(["Ana", "João", "Pedro"]))  # Escolhe um nome aleatório

os – Interagir com o sistema operacional

import os

print("Diretório atual:", os.getcwd())
print("Arquivos no diretório:", os.listdir("."))

sys – Informações do interpretador Python

import sys

print("Versão do Python:", sys.version)
print("Argumentos passados:", sys.argv)  # Lista de argumentos da linha de comando

json – Trabalhar com JSON

import json

dados = {"nome": "Maria", "idade": 25}
texto = json.dumps(dados)   # Converte dict em string JSON
print(texto)

dicionario = json.loads(texto)  # Converte de volta para dict
print(dicionario["nome"])  # Maria

statistics – Estatísticas rápidas

import statistics

valores = [1, 2, 2, 3, 4]
print("Média:", statistics.mean(valores))     # 2.4
print("Mediana:", statistics.median(valores)) # 2

collections – Estruturas de dados úteis

from collections import Counter

frutas = ["maçã", "banana", "maçã", "laranja"]
contagem = Counter(frutas)
print(contagem)  # Counter({'maçã': 2, 'banana': 1, 'laranja': 1})

itertools – Combinações e geradores

import itertools

for c in itertools.combinations([1, 2, 3], 2):
    print(c)
# (1, 2)
# (1, 3)
# (2, 3)

⚠️ Erros Comuns

• Esquecer de importar o pacote antes de usar.
• Sobrescrever nomes importantes (list = [1,2,3] quebra o list() padrão).

✅ Boas Práticas

• Leia a documentação do python, existem mais funções e pacotes para conhecer.
• Use aliases (apelidos) para pacotes longos (import datetime as dt).
• Prefira funções e pacotes prontos antes de reinventar a roda. Isso evita trabalho desnecessário.

Conclusão

O Python já vem com ferramentas incríveis de fábrica, que vão de funções básicas a pacotes poderosos. Dominar esses recursos é como ter um canivete suíço no bolso: sempre pronto para resolver problemas.

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