Programa do Curso
Dia 1 — Fundamentos Robustos de Python & Ferramentas
Recursos Modernos do Python e Tipagem
- Básicos de tipagem, genéricos, Protocols e TypeGuard
- Dataclasses, dataclasses imutáveis e visão geral de attrs
- Correspondência de padrões (PEP 634+) e uso idiomático
Qualidade do Código e Ferramentas
- Formatadores e linters de código: black, isort, flake8, ruff
- Verificação estática de tipos com MyPy e pyright
- Pre-commit hooks e fluxos de trabalho de desenvolvimento
Gestão de Projetos e Empacotamento
- Gestão de dependências com Poetry e ambientes virtuais
- Estrutura de pacotes, pontos de entrada e boas práticas de versionamento
- Construção e publicação de pacotes no PyPI e registos privados
Dia 2 — Padrões de Projeto & Práticas de Arquitetura
Padrões de Projeto em Python
- Padrões de criação: Factory, Builder, Singleton (variantes Pythonic)
- Padrões estruturais: Adapter, Facade, Decorator, Proxy
- Padrões comportamentais: Strategy, Observer, Command
Princípios de Arquitetura
- Princípios SOLID aplicados a bases de código Python
- Arquitetura Hexagonal/Clean e fronteiras
- Padrões de injeção de dependências e gestão de configuração
Modularidade e Reutilização
- Projeto de código de biblioteca vs aplicação
- APIs, interfaces estáveis e versionamento semântico
- Gestão de configuração, segredos e definições específicas de ambiente
Dia 3 — Concorrência, E/S Assíncrona e Desempenho
Concorrência e Paralelismo
- Fundamentos de threading e implicações do GIL
- Multiprocessing e pools de processos para tarefas limitadas pela CPU
- Quando usar concurrent.futures vs multiprocessing
Programação Assíncrona com asyncio
- Padrões Async/await, loop de eventos e cancelamento
- Projeto de bibliotecas assíncronas e interoperabilidade com código síncrono
- Padrões limitados por E/S, backpressure e limitação de taxa
Perfilização e Otimização
- Ferramentas de perfilização: cProfile, pyinstrument, perf, memory_profiler
- Otimização de caminhos críticos e uso de extensões C/Numba quando apropriado
- Medição de latência, taxa de transferência e utilização de recursos
Dia 4 — Testes, CI/CD, Observabilidade e Implementação
Estratégias de Teste e Automação
- Testes unitários e fixtures com pytest; organização de testes
- Testes baseados em propriedades com Hypothesis e testes de contrato
- Mocking, monkeypatching e teste de código assíncrono
CI/CD, Lançamento e Monitorização
- Integração de testes e portões de qualidade no GitHub Actions/GitLab CI
- Construção de contentores reproduzíveis com Docker e builds multi-estágio
- Observabilidade de aplicações: registo estruturado, métricas Prometheus e rastreamento
Segurança, Fortalecimento e Boas Práticas
- Auditoria de dependências, noções básicas de SBOM e varredura de vulnerabilidades
- Práticas de codificação segura para validação de entrada e gestão de segredos
- Fortalecimento de tempo de execução: limites de recursos, permissões de utilizador e segurança de contentores
Projeto Final & Revisão
- Laboratório em equipa: projeto e implementação de um pequeno serviço usando padrões do curso
- Testes, verificação de tipos, empacotamento e pipeline CI para o projeto
- Revisão final, crítica de código e plano de melhorias acionável
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Sólida experiência em programação Python de nível intermédio
- Familiaridade com programação orientada a objetos e testes básicos
- Experiência no uso da linha de comandos e Git
Público-Alvo
- Desenvolvedores Python sêniores
- Engenheiros de software responsáveis pela qualidade e arquitetura do código Python
- Líderes técnicos e engenheiros MLOps/DevOps que trabalham com bases de código Python
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Testemunhos de Clientes (2)
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Florin Vrincianu
Curso - Python Programming Fundamentals
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Exercícios práticos relacionados ao conteúdo realmente ajudam a entender mais sobre cada tópico. Além disso, o estilo de começar a aula com uma palestra e continuar com exercícios práticos é bom e útil para relacionar com a palestra apresentada anteriormente.
Nazeera Mohamad - Ministry of Science, Technology and Innovation
Curso - Introduction to Data Science and AI using Python
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