Aprender Python no início parece aparentemente simples. Você escreve algumas linhas, o código é executado e é tentador pensar que você entendeu. Aí você tenta construir algo sozinho e… nada funciona!? Acontece que todas as informações que você aprendeu não encontraram saída.
É onde projetos desafiadores matéria. Não os chamativos. Não são aplicativos gigantes. Apenas projetos que forçam você a pensar, quebrar coisas e lentamente conectar os pontos entre a sintaxe e o comportamento actual.
Esta lista é sobre fundamentos. Os projetos Python que dariam início à sua jornada de programação. Se você não é iniciante, esses projetos Python serviriam como uma lista de verificação para passar.
Esta lista fornece a você saída capturas de tela. Use isto como um guia para criar programas para cada projeto.
1. O computador que mente para você
Um jogo de adivinhação de números em que o computador às vezes dá dicas erradas de propósito. Mais tarde, ele admite que estava brincando com você e mostra quantas vezes mentiu. Isso adiciona o toque necessário ao tradicional jogo de adivinhação de números altos e baixos.
Você aprenderia:
random+ intervalos- loops + condições
- contadores e estado
- validação de entrada
Hyperlink: Hyperlink do código
2. Gerador de senha cético
Em vez de escolher uma duração e seguir em frente, o usuário escolhe um clima como calmo, caótico ou equilibrado, e o gerador muda sua mistura de personagens de acordo. Atende a pessoas que procuram senhas extra-seguras.
Você aprenderia:
- strings + conjuntos de caracteres
- aleatoriedade + ponderação
- funções
- intuição básica de segurança
Hyperlink: Hyperlink do código
3. Calculadora honesta
Uma calculadora que faz contas corretamente, mas também comenta o que você está fazendo. Dividir por zero? Ele recusa e assa você delicadamente. Promove entradas matemáticas limpas.
Você aprenderia:
- funções para operações
try-except- manipulação de entrada
- fluxo de controle limpo
Hyperlink: Hyperlink do código
4. Uma lista de tarefas que lembra você
Um aplicativo de tarefas que lembra tarefas e alerta você quando elas são ignoradas por muito tempo. Ainda é de apoio… mais ou menos. Faz uso de vários conceitos de nível iniciante, como estruturas de dados, E/S de arquivos, carimbos de knowledge/hora e muito mais.
Você aprenderia:
lists/dictspara tarefas- carimbos de knowledge/hora (básico)
- salvamento de arquivo (JSON/texto)
- Lógica CRUD
Hyperlink: Hyperlink do código
5. Pedra, Papel e Tesoura Adaptáveis
Você joga um jogo RPS regular, exceto que o computador rastreia suas escolhas e começa a contrariar seus hábitos. “Aprendizado” simples, surpreendentemente divertido. O melhor emulador Rock-Paper-Scissors.
Você aprenderia:
- dicionários de frequência
- lógica das regras do jogo
- estado em rodadas
- pensamento de probabilidade básico
Hyperlink: Hyperlink do código
6. Gerador de fatos inúteis
Lê fatos peculiares de um arquivo native e os apresenta aleatoriamente. Alguns fatos podem ser marcados como falsos/reais, e o usuário tenta adivinhar quais. Testa o conhecimento e também a intuição.
Você aprenderia:
- leitura de arquivo
- divisão/limpeza de texto
- aleatoriedade
- pontuação simples
Hyperlink: Hyperlink do código
7. Detetive de e-mail
Dado um endereço de e-mail, ele extrai o nome de usuário/domínio e então faz suposições: pessoal versus trabalho, provável provedor, talvez região com base no domínio. Coloca para testar habilidades de análise de strings e correspondência de padrões.
Você aprenderia:
- análise de string
- regras de validação
- correspondência de padrões
- escrevendo uma saída clara
Hyperlink: Hyperlink do código
8. O jogo de dados que trapaceia lentamente
No começo é justo. Então, gradualmente, as probabilidades pendem contra você. O desafio é perceber isso, e a revelação no closing é a piada. Adicionando leves preconceitos de forma imperceptível, emulando caça-níqueis obscuros.
Você aprenderia:
- distribuições aleatórias
- variáveis de estado ocultas
- loops + pontuação
- testando suposições
Hyperlink: Hyperlink do código
9. Um questionário que se adapta a você
Um teste que fica mais difícil quando você está indo bem e facilita quando você está com dificuldades. Parece pessoal, embora seja apenas lógica. A melhor ramificação condicional usando estruturas de dados aninhadas.
Você aprenderia:
- estruturas de dados para perguntas
- pontuação e níveis
- ramificação condicional
- design simples de regras
Hyperlink: Hyperlink do código
10. Diário eletrônico
Você responde algumas perguntas sobre o seu dia e o programa escreve um dramático “relatório diário” e o salva com a knowledge de hoje. O melhor do diário eletrônico, sem o incômodo de pegar caneta e papel.
Você aprenderia:
- saída de texto formatado
- gravação de arquivo
- trabalhando com datas
- construindo uma ferramenta repetível
Hyperlink: Hyperlink do código
A Dupla Natureza dos… Projetos!
Estes projetos não só oferecem desafios para aqueles que testam a sua coragem, mas também serviriam como miniprojetos satisfatórios que poderiam ser usados para demonstrar competências. Sugiro olhar apenas os hyperlinks do código Colab quando:
- Você não consegue escrever o código para isso.
- Você escreveu um código funcional, mas está procurando melhorias/ideias.
Como subir de nível
Depois de passar por esta lista – ou pular aqui – faça o seguinte para cada código para adicionar um desafio:
- Adicionar salvamento de arquivos em vez de armazenamento somente na memória
- Melhorar a validação de entrada (
try-except) - Adicione uma GUI simples usando Tkinter
- Reescreva-o usando funções
Essas melhorias garantem que você crie um código funcional que não caia de cara ao encontrar erros, seja visualmente atraente e esteja alinhado com os guias de estilo Python.
Se você não conseguiu trabalhar com esta lista, considere fazer um curso gratuito em Python.
Perguntas frequentes
R. Escrever pequenos scripts funciona, mas construir projetos reais expõe lacunas entre o conhecimento da sintaxe e a compreensão do comportamento.
R. Eles se concentram nos fundamentos e no pensamento, não em recursos chamativos ou aplicativos grandes.
R. Somente se você estiver travado ou quiser melhorar uma solução funcional, não antes de tentar você mesmo.
Sou especializado em revisar e refinar pesquisas, documentação técnica e conteúdo orientados por IA relacionados a tecnologias emergentes de IA. Minha experiência abrange treinamento de modelos de IA, análise de dados e recuperação de informações, o que me permite criar conteúdo que seja tecnicamente preciso e acessível.
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