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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