Pense em Python – 3ª Edição: Pense como um cientista da computação

O Python é uma excelente maneira de iniciar na programação, e este guia claro e conciso lhe apresenta a linguagem de forma gradual — começando com conceitos básicos de programação e, em seguida, avançando para funções, estruturas de dados e programação orientada a objetos.

Esta terceira edição revisada destaca a crescente importância dos grandes modelos de linguagem (LLMs) na programação e inclui exercícios sobre prompts eficientes para LLMs, testes de código e depuração.

Com exercícios em cada capítulo, você terá a oportunidade de praticar suas habilidades de programação à medida que avança no aprendizado. O autor Allen Downey se concentra nos conceitos fundamentais de programação que permanecerão relevantes, mesmo com a constante evolução das ferramentas. Com este popular guia prático, você aprenderá:

•A sintaxe e a semântica da linguagem Python

•Uma definição clara de cada conceito de programação, com ênfase nos termos mais importantes

•Como trabalhar com variáveis, instruções, funções e estruturas de dados

•Técnicas para leitura e gravação de arquivos e bancos de dados

•Fundamentos de objetos, métodos e programação orientada a objetos

•Estratégias de depuração para erros de sintaxe, de tempo de execução e de semântica

•Como utilizar LLMs para acelerar seu aprendizado — incluindo prompts eficientes, testes de código e depuração

“Um guia excepcional para adultos interessados em aprender programação do zero por meio de exercícios (a única maneira possível). O que torna esta terceira edição ainda melhor é que ela familiariza os leitores com as ferramentas modernas do mercado — Jupyter Notebooks e assistentes de código de IA.”

—Luciano Ramalho

Autor de Fluent Python

“Uma excelente introdução à programação em Python, sem uma única palavra ou linha de código além do essencial. A terceira edição é particularmente empolgante porque ensina a utilizar grandes modelos de linguagem para aprofundar seu conhecimento em programação, mesmo para iniciantes.”

—Sam Lau

Coautor de Learning Data Science