Truques de Python para acelerar seu dia a dia

Quer economizar tempo e evitar bugs bobos? Aqui estão truques de Python que eu uso todo dia para escrever código mais rápido e com menos dor de cabeça. São técnicas diretas, exemplos curtos e dicas de produtividade que funcionam tanto em scripts pequenos quanto em projetos maiores.

Truques rápidos e úteis

Use desempacotamento múltiplo para tornar o código mais limpo. Em vez de fazer várias atribuições, faça assim: a, b, c = valores. Para trocar variáveis sem temporária: a, b = b, a. Simples e elegante.

List comprehensions e generator expressions resolvem tarefas comuns com menos linhas. Exemplo: squares = [x*x for x in range(10)]. Se a lista for grande, prefira generator: sum(x*x for x in range(1000000)) para economizar memória.

Prefira join para concatenar strings em vez de usar + em loop. Isso evita criação de muitas strings intermediárias e é muito mais rápido em listas grandes.

Quando precisar de valores padrão mutáveis, use None e inicialize dentro da função. Evita bugs difíceis de achar: def foo(x=None): x = [] if x is None else x.

Boas práticas, debugging e produtividade

Use f-strings para logs e mensagens: f"Usuário {user} fez ação {action}". Mais legível e rápido que format(). Para debugging rápido, experimente from pprint import pprint ou o módulo logging em vez de muitos print().

Automatize tarefas repetitivas com scripts curtos. Um arquivo scripts/ com utilitários salva horas: limpeza de dados, conversão de formatos, testes rápidos. Integre com argparse para flexibilidade na linha de comando.

Aprenda atalhos do seu editor e do terminal. Saber abrir o REPL com python -i, usar pipx para ferramentas isoladas, e atalhos do VS Code (ou do seu IDE) acelera muito o fluxo de trabalho.

Para performance, perfilhe antes de otimizar: import cProfile; cProfile.run('minha_func()'). Às vezes, mudar uma estrutura de dados (lista para set) resolve o problema sem complicação.

Se estiver trabalhando com IA ou bibliotecas científicas, prefira numpy e operações vetorizadas em vez de loops Python puros. Isso reduz tempo e código.

Por fim, escreva testes simples. Testes curtos pegam regressões cedo e permitem refatorar com confiança. Mesmo dois ou três testes por módulo já salvam muito tempo no futuro.

Quer exemplos práticos ou um cheat sheet de comandos e snippets para salvar no seu editor? Posso montar uma versão pronta para você usar já nos seus projetos.

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