Python Tutorial

Saiba o que é o Pydantic, para que ele é usado e como ele se compara a alternativas como o Marshmallow ou as classes de dados do Python.

Aprenda a usar a função len() do Python para encontrar rapidamente o tamanho de strings, listas, dicionários e outras estruturas de dados. Descubra exemplos práticos e erros comuns que você deve evitar ao trabalhar com len() em seu próprio código.

Siga estas etapas para que você comece a executar scripts Python no Tableau usando o TabPy. Isso permitirá que você crie pipelines de modelagem e análise para suas visualizações do Tableau.

Saiba mais sobre o FastHTML, uma biblioteca Python para criar páginas dinâmicas na Web. Inclui exemplos de aplicativos do mundo real.

Dos conceitos básicos à implementação avançada, você aprenderá a criar diagramas Sankey eficazes usando ferramentas populares. Descubra os principais componentes, as práticas recomendadas e os princípios de design que tornam as visualizações de fluxo atraentes e perspicazes.

Saiba o que causa as importações circulares no Python, como elas quebram seu código e explore estratégias comprovadas para detectar, corrigir e evitá-las em projetos reais.

Saiba como ler arquivos CSV com eficiência no PySpark. Explore as opções, o manuseio de esquemas, a compactação, o particionamento e as práticas recomendadas para o sucesso do big data.

Aprenda técnicas eficientes de filtragem do PySpark com exemplos. Aumente o desempenho usando pushdown de predicado, poda de partição e funções de filtro avançadas.

Esta postagem desmistifica o Apache Arrow com exemplos em Python. Você aprenderá a instalá-lo, a criar matrizes e tabelas Arrow, a trabalhar com big data de forma eficiente e a integrá-lo a ferramentas como pandas e Spark.

Saiba como ler, gravar e estilizar arquivos do Excel usando o openpyxl. Descubra exemplos práticos de como trabalhar com formatos modernos do Excel (.xlsx) e recursos avançados.

Explore os recursos de desenvolvedor do Claude Sonnet 4 - execução de código, API de arquivos e uso de ferramentas - criando um agente de resolução de problemas matemáticos baseado em Python.

Saiba como criar, otimizar e usar UDFs do PySpark, incluindo UDFs do Pandas, para lidar com transformações de dados personalizadas de forma eficiente e melhorar o desempenho do Spark.