Mergulhe em Python, boas práticas de código e dicas do mundo real.
Por Jeferson Peter • 14 de abr. de 2026 — Python
Concorrência e paralelismo são frequentemente confundidos, mas resolvem problemas diferentes. Entender essa distinção ajuda você a escolher o modelo correto em Python: async, threads ou processos.
Por Jeferson Peter • 7 de abr. de 2026 — Python
Muitos projetos Python começam com arquivos na raiz. A estrutura `src/` pode parecer desnecessária no início, mas evita bugs sutis de importação e prepara seu projeto para empacotamento e testes.
Por Jeferson Peter • 31 de mar. de 2026 — Python
Excerpt:** Lidar bem com erros vai além de capturar exceções. Esses padrões ajudam a manter seu código Python robusto, legível e mais fácil de depurar em sistemas reais.
Por Jeferson Peter • 24 de mar. de 2026 — Python
O módulo `logging` do Python é poderoso, mas muitas vezes verboso. O `Loguru` simplifica a configuração e oferece logging estruturado e pronto para produção com configuração mínima.
Por Jeferson Peter • 17 de mar. de 2026 — Python
O `pathlib` introduz uma abordagem mais limpa e orientada a objetos para manipulação de caminhos no Python. Comparado ao `os.path`, melhora legibilidade, segurança e consistência entre plataformas.
Por Jeferson Peter • 10 de mar. de 2026 — Python
Context managers simplificam a lógica de setup e cleanup no Python. Com `contextlib`, você pode criar context managers reutilizáveis para medir performance, gerenciar recursos e muito mais.
Por Jeferson Peter • 3 de mar. de 2026 — Python
Generators permitem lidar com grandes fluxos de dados com uso mínimo de memória. A palavra-chave `yield` transforma funções comuns em iteradores preguiçosos que produzem valores sob demanda.
Por Jeferson Peter • 24 de fev. de 2026 — Python
Introduzido no Python 3.8, o operador walrus (`:=`) permite atribuições dentro de expressões. Quando usado com cuidado, reduz duplicação e mantém a lógica relacionada no mesmo lugar sem prejudicar a legibilidade.
Por Jeferson Peter • 17 de fev. de 2026 — Python
Comparando `venv` e `uv` para gerenciamento de ambientes virtuais no Python. Entenda as diferenças, os trade-offs e quando escolher cada ferramenta para o seu fluxo de trabalho.
Por Jeferson Peter • 18 de dez. de 2025 — Polars & Pandas
Um relato pessoal sobre o momento em que meus fluxos de dados deixaram de caber no Pandas — e como migrar para o Polars trouxe mais velocidade, clareza e previsibilidade para meus pipelines.
