🐍 Guia Completo para Entender o que é Python

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Para quem está começando do zero

📘 1. O que é Python?

Python é uma linguagem de programação — ou seja, uma forma de "falar" com o computador para ele realizar tarefas.

É conhecida por ser:

• ✅ Fácil de ler
• ✍️ Simples de escrever
• 🧑‍💻 Ideal para quem está começando

💡 Exemplo simples de Python:

print("Olá, mundo!")

🔗 Veja mais em: O que é Python?

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📖 2. História do Python

🧑‍🔬 Criado por Guido van Rossum no fim dos anos 80.
📅 Lançado oficialmente em 1991.
🎭 Nome “Python” foi inspirado no grupo de comédia Monty Python.
🚀 Desde o início, a proposta era: ser simples, clara e poderosa.

🔗 Veja mais em:

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🎯 3. Aplicabilidade do Python

Python é usado em várias áreas da tecnologia. Ele pode ser comparado a um canivete suíço digital:

🧭 Área	💡 Exemplos do que dá pra fazer
🌐 Web	Sites, APIs, back-ends com Django/Flask
🤖 Inteligência Artificial	Chatbots, reconhecimento de voz, sistemas que aprendem
📊 Análise de Dados	Dashboards, gráficos, relatórios
🔬 Ciência / Engenharia	Simulações, experimentos, estatísticas
🎮 Jogos	Protótipos com bibliotecas como Pygame
⚙️ Automação	Robôs, scripts para tarefas repetitivas

🔗 Veja mais em:

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🧭 4. Quem usa Python?

🏢 Empresas de todos os tamanhos e áreas, como:

• 🔍 Google
• 📸 Instagram
• 📺 Netflix
• 🎵 Spotify
• 🚀 NASA
• 🧠 IBM

🎓 Também é amplamente adotado em universidades, laboratórios e startups.

🔗 Veja mais em:

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📈 5. Áreas que mais usam Python

• 🏗️ Engenharia de Dados
• 🔬 Ciência de Dados / Data Science
• 🌐 Desenvolvimento Web (Back-end)
• 🤖 Inteligência Artificial / Machine Learning
• ⚙️ Automação de Processos
• 🛡️ Cibersegurança

🔗 Veja mais em:

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💼 6. Profissões com Python no mercado

💼 Profissão	🛠️ Atuação	💸 Salário Médio
📊 Cientista de Dados	Análise e modelagem de dados	💰💰💰
🧱 Engenheiro de Dados	Infraestrutura de dados	💰💰💰
🌐 Dev Web Back-end	Sites, APIs	💰💰
🤖 Eng. Machine Learning	IA, algoritmos preditivos	💰💰💰
🧰 DevOps / Automação	Infraestrutura, scripts	💰💰
📉 Analista de Dados	Relatórios e dashboards	💰💰

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📚 7. Bibliotecas e Frameworks

Ferramentas que facilitam e ampliam o uso do Python:

📦 Nome	🧩 Finalidade
🌐 Django / Flask	Desenvolvimento Web
📊 Pandas	Análise de dados
➗ NumPy	Matemática e estatística
📈 Matplotlib / Seaborn	Gráficos e visualizações
🤖 TensorFlow / PyTorch	Machine Learning
🧪 Selenium	Automação de navegador/testes
⚡ FastAPI	APIs modernas e rápidas

🔗 Veja mais em:

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☁️ 8. Plataformas que suportam Python

Você pode usar Python em qualquer sistema operacional (Windows, Linux, Mac) e em várias plataformas online:

• 🧠 Google Colab – Ideal para IA e análise de dados
• 🧪 Replit – Editor online para iniciantes
• 🚀 Heroku, Vercel, Render – Hospedagem gratuita para projetos
• ☁️ AWS / GCP / Azure – Hospedagens profissionais

🔗 Veja mais em:

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⚙️ 9. Ambiente de Desenvolvimento

Ferramentas para escrever e testar seus códigos Python:

🛠️ Ferramenta	🧾 Descrição
🖥️ VS Code	Leve, moderno, com muitas extensões
💼 PyCharm	Profissional, robusto
📓 Jupyter Notebook	Popular em ciência de dados
🌐 Google Colab	Versão online do Jupyter
💻 Terminal / Shell	Para scripts rápidos

🔗 Veja mais em:

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📄 10. Documentação e Links Relevantes

Saber onde consultar é essencial para crescer como programador.

🔗 Sites oficiais e fontes confiáveis:

📚 Tema	🔗 Link
🌐 Site oficial do Python	https://www.python.org
📖 Documentação oficial	https://docs.python.org/3/
💾 Instalar Python	https://www.python.org/downloads/
🎓 Curso gratuito (em PT)	https://www.cursoemvideo.com/course/curso-python-3/
🌍 W3Schools (tutorial online)	https://www.w3schools.com/python/
🌐 Google Colab (para testar online)	https://colab.research.google.com
🖥️ Replit (IDE online)	https://replit.com
🧑‍💻 Django	https://www.djangoproject.com
⚡ FastAPI	https://fastapi.tiangolo.com
📊 Pandas	https://pandas.pydata.org
💬 Stack Overflow (fórum de dúvidas)	https://stackoverflow.com/questions/tagged/python

🔗 Veja mais em:

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🧠 11. Por que aprender Python?

• ✔️ Fácil de aprender e escrever
• ✔️ Comunidade enorme e ativa
• ✔️ Usado em quase todas as áreas da tecnologia
• ✔️ Ideal para iniciantes e profissionais
• ✔️ Portas abertas para vagas muito bem pagas
• ✔️ Versátil: vai do simples ao avançado

🔗 Veja mais em:

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🗂️ 12. Resumo Visual — Onde o Python se encaixa?

• 💻 Linguagens de Programação → Python
• 📚 Bibliotecas e Frameworks → Django, Pandas, NumPy, etc.
• 🧱 Ferramentas → Jupyter, VS Code, Google Colab
• ☁️ Plataformas → AWS, Google Cloud, Heroku, Replit
• 🗄️ Banco de Dados → PostgreSQL, SQLite, MySQL (com Python)
• ⚙️ Ambiente de Desenvolvimento → VS Code, PyCharm, Terminal
• 📄 Documentação → python.org, pandas.pydata.org, docs.python.org

🔗 Veja mais em:

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⚠️ Este Wiki está em construção.
Ainda estou estruturando os conteúdos e links. Algumas páginas podem estar vazias ou indisponíveis.
Esta é uma versão inicial da estrutura e pode ser atualizada conforme o projeto evolui.

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Última modificação em: 2025/04/22