Dicas Python: truques e atalhos práticos para seu dia a dia

Quer escrever código Python mais rápido e sem dor de cabeça? Aqui vão dicas diretas que uso no dia a dia — simples, eficientes e fáceis de aplicar em projetos reais.

Truques rápidos que salvam tempo

Use f-strings para formatar texto: são mais legíveis e rápidas. Ex: nome = "Ana"; print(f"Olá, {nome}").

Prefira enumerate() em vez de range(len(...)) quando precisa do índice e do valor ao mesmo tempo. Ex: for i, v in enumerate(lista).

Use zip() para iterar duas listas juntas sem índice extra: for a, b in zip(list1, list2).

Substitua if x in d: por d.get(x, valor_padrao) quando precisar de um fallback; evita KeyError e deixa o código mais limpo.

Use unpacking para trocar variáveis sem temp: a, b = b, a. Também funciona para extrair partes de listas: primeiro, *resto = seq.

Generators economizam memória: em vez de listas grandes, use (x for x in iterável) quando só precisa iterar.

Pathlib substitui os caminhos string: Path('pasta') / 'arquivo.txt' é mais portátil e legível.

Boas práticas e ferramentas que realmente ajudam

Adote virtualenv/venv ou Poetry para isolar dependências. Nada de instalar tudo globalmente — isso evita “funciona na minha máquina”.

Use um linter (flake8 ou pylint) e formate com Black. Menos discussão sobre estilo e mais código funcionando.

Prefira logging a prints em projetos maiores. logging permite diferentes níveis (DEBUG, INFO, WARNING) e é fácil de configurar para produção.

Debug: comece com print() para problemas simples, avance para pdb ou ipdb quando precisar inspecionar variáveis em execução. Ex: import pdb; pdb.set_trace().

Escreva testes simples com pytest. Um teste rápido salva horas na hora de refatorar. Automatize com um comando no CI.

Use type hints em funções principais. Eles não forçam o Python a checar tipos em runtime, mas ajudam o editor, o linter e seu colega que vai manter o código.

Profiling com timeit ou cProfile ajuda a encontrar gargalos reais, em vez de otimizar por sensação. Cache com functools.lru_cache para cálculos repetidos.

Organize código em funções pequenas: facilita teste, leitura e reaproveitamento. Uma função deve fazer uma coisa bem feita.

Por fim, leia os erros com calma. Tracebacks mostram o ponto exato do problema. Identifique a causa, escreva um teste que falhe e então corrija.

Se quiser, posso transformar essas dicas em um checklist pronto para aplicar no seu projeto Python. Quer que eu gere um modelo de checklist ou exemplos de snippets para copiar?