Trilha Python: tudo o que estudar, tópico por tópico

Regras básicas de sintaxe Python, indentação, comentários e estrutura de programas

Atribuição de variáveis, nomenclatura, tipos primitivos (int, float, str, bool, None) e conversão de tipos

if/elif/else, laços for, laços while, break, continue, match/case

Definição de funções, argumentos, valores de retorno, escopo, *args/**kwargs e lambda

Métodos de string, formatação (f-strings, .format), fatiamento e codificação

open(), gerenciadores de contexto para arquivos, leitura e escrita de JSON/CSV/YAML, pathlib e arquivos binários

Arrays, listas encadeadas, tabelas hash, pilhas, filas, árvores, ordenação, busca e complexidade

Conversão explícita e implícita de tipos, funções de casting, regras de coerção e armadilhas comuns

Sintaxe lambda, funções anônimas, map/filter/reduce, ordenação com lambda e estilo funcional

Operações com listas/tuplas, métodos, fatiamento, desempacotamento e tuplas nomeadas

Operações com dicionários, operações com conjuntos, defaultdict, OrderedDict e hashability

defaultdict, Counter, deque, ChainMap e contêineres especializados

Comprehensions de lista, dict e set, comprehensions aninhadas e expressões geradoras

Módulo re, match/search/findall, grupos, lookahead/lookbehind, compile e substituição

Definição de classes, __init__, herança, super(), MRO, atributos de classe vs atributos de instância

Métodos dunder: __repr__, __str__, __eq__, __hash__, __len__, __getitem__ e protocolos

Padrões comuns em Python: Singleton, Factory, Strategy, Observer e Iterator

Responsabilidade única, Aberto/Fechado, Substituição de Liskov, Segregação de interface e Inversão de dependência

Decorador @dataclass, field(), dataclasses congeladas, __post_init__, herança e slots=True

Closures, variáveis livres, palavra-chave nonlocal e functools.partial

Decoradores de função, decoradores de classe, @wraps, decoradores parametrizados e empilhamento

yield, funções geradoras, expressões geradoras, itertools e avaliação preguiçosa

asyncio, corrotinas, loop de eventos, geradores assíncronos e padrões aiohttp

Instrução with, __enter__/__exit__, contextlib e gerenciadores de contexto personalizados

type(), __new__, __init_subclass__, programação com metaclasses e fluxo de criação de classes

Propósito do GIL, impacto em threading, CPU-bound vs I/O-bound, liberação do GIL e alternativas

pip, venv, pyproject.toml, setuptools, poetry e gestão de dependências

pytest, unittest, mocking, fixtures, parametrize e cobertura de testes

Anotações de tipo, módulo typing, Generic, Protocol, TypeVar e mypy

Hierarquia de exceções, exceções personalizadas, padrões try/except/finally e EAFP vs LBYL

Padrão MTV, ORM, views, URLs, middleware, admin e configuração de projetos

Rotas, decoradores, contexto de requisição, Blueprints, templates Jinja2 e extensões Flask

Operações de rota, modelos Pydantic, injeção de dependência, endpoints assíncronos e documentação OpenAPI

Modo estrito do mypy, pyright, Pydantic BaseModel, validadores, tipos de campo e serialização

Ruff, Black, isort, flake8, hooks de pre-commit e configuração de linting

venv, virtualenv, uv, pyproject.toml, Poetry, pip-tools e resolução de dependências

Módulos os, pathlib, sys, datetime, itertools, functools, math, statistics, json e csv

pip, requirements.txt, Poetry, Conda, uv, pdm, resolução de dependências e arquivos lock

Depurador pdb, breakpoint(), módulo logging, cProfile, line_profiler e análise de traceback

GIL, contagem de referências, coleta de lixo, bytecode e extensões C

threading, multiprocessing, concurrent.futures e padrões de coordenação assíncrona

Profiling, caching, complexidade algorítmica, otimização de memória e dicas de Cython

Classe Process, Pool e map, memória compartilhada, Queue e Pipe, fork vs spawn e ProcessPoolExecutor

Escrita de extensões C com ctypes, cffi e a API Python/C para código de desempenho crítico

Implementação de transportes e protocolos asyncio personalizados para comunicação de rede de baixo nível

Identificação e mitigação de vulnerabilidades de desserialização em Python com pickle, yaml e eval

Uso de memory_profiler, tracemalloc e objgraph para identificar e corrigir vazamentos de memória em aplicações Python

Instrumentação de aplicações Python com OpenTelemetry para rastreamento distribuído, métricas e logs

Uso do módulo ast do Python para analisar, inspecionar e transformar código para análise estática e geração de código