#foryou

Algorithms can at first seem complex to students, but with memory_graph every step is clearly visualized, giving students an intuitive understanding of what their code is doing and making bugs much easier to spot and fix. Here's an example Bubble Sort algorithm.

Algorithms like Cocktail Shaker Sort (Bubble Sort in both directions) are easier to understand after visualization using memory_graph.

Binary Trees and other data structures become much easier to understand when students can see the structure of their data. Then a data structure is no longer an abstract idea but concrete, clear and debuggable.

Entender uma estrutura de dados como uma lista ligada em Python fica muito mais fácil quando você pode simplesmente ver: Linked_List demo

memory_graph visualiza objetos e referências do Python, então as estruturas de dados deixam de ser conceitos abstratos e viram algo que você consegue depurar com facilidade. Chega de print-debugging sem fim. Chega de passar por 50 frames só para encontrar aquele erro sorrateiro de referência/aliasing.

Hey everyone!

I just made a short video (link below) where I teach Python basics using fun cartoon visuals. If you're new to coding, this might be more entertaining (and easier to follow) than pure text.

📺 Video: https://vm.tiktok.com/ZMAXuwuS8

Uma das maiores melhorias que fiz no Otary, uma biblioteca Python de imagem e geometria, até agora.

Não se trata de um novo recurso, mas de uma nova maneira de aprendê-la.

Acabei de lançar uma seção de Tutorials totalmente nova para a biblioteca.

Ao descobrir uma nova biblioteca Python, raramente começo pela referência da API. Procuro exemplos práticos que mostrem como a biblioteca deve ser usada e como os diferentes componentes se encaixam.

É exatamente isso que esses tutoriais pretendem oferecer.

Estou muito feliz por poder compartilhar isso com a comunidade Python e espero sinceramente que isso facilite a adoção do Otary.

Com guias passo a passo, você pode descobrir gradualmente como construir fluxos de trabalho de processamento de imagens e visão computacional enquanto aprende a filosofia de design por trás do Otary.

A seção de Tutoriais continuará a crescer à medida que novos recursos forem adicionados, tornando-se o melhor lugar para descobrir tudo o que o Otary tem a oferecer.

Seja trabalhando com processamento de imagens, análise de documentos, entidades geométricas, OCR ou visão computacional, espero que esses tutoriais ajudem você a se tornar produtivo muito mais rápido.

É claro que, se quiser contribuir com este projeto, você é mais que bem-vindo!

Divirta-se programando e obrigado pelo seu tempo ao ler isto!

Algorithms can at first seem complex to students, but with memory_graph every step is clearly visualized, giving students an intuitive understanding of what their code is doing and making bugs much easier to spot and fix. Here's an example Insertion Sort algorithm.

Olá povo, estou aprendendo python a 1 semana e eu criei uma calculadora (o básico) e só queria saber se alguém sabe como colocar aquela opção para continuar a fazer as operações, pois nos vídeos q eu assisti, ninguém explica direito, por favor

Recentemente eu voltei a programar em python, porem eu sinto que eu nao estou conseguindo aplicar a logica, ou criar os codigos que eu antigamente fazia, apenas lembro do básico

Será que eu devo recomeçar como um iniciante novamente, ou tem algo que eu possa fazer para recuperar o "conhecimento adormecido"?

Um exercício para ajudar a construir o modelo mental correto para dados em Python.

• Solution

• Explanation

• More exercises

O link “Solution” usa 𝗺𝗲𝗺𝗼𝗿𝘆_𝗴𝗿𝗮𝗽𝗵 para visualizar a execução e revela o que realmente está acontecendo. É bem instrutivo comparar com estes exercícios anteriores:

• https://www.reddit.com/r/PythonLearning/comments/1ox5mjo/python_data_model_copying/

• https://www.reddit.com/r/PythonProjects2/comments/1qdm8yz/python_mutability_and_shallow_vs_deep_copy/

• https://www.reddit.com/r/PythonLearnersHub/comments/1qlm3ho/build_the_right_mental_model_for_python_data/

Um exercício para ajudar a construir o modelo mental correto para os dados em Python. O link “Solução” usa memory_graph para visualizar a execução e revela o que realmente está acontecendo:

• Solução

• Explicação

• Mais exercícios

É instrutivo comparar com este exercício anterior.

Os cursos de programação geralmente dão muita ênfase à compreensão do código, mas dedicam muito menos atenção à compreensão do estado do programa. No entanto, o código não existe de forma isolada. Seu principal objetivo é alterar o estado do programa antes de, por fim, produzir alguma saída.

Para desenvolver um modelo mental preciso da execução de um programa, os estudantes precisam compreender:

• as instruções que estão sendo executadas

• os valores, as referências e as estruturas de dados que essas instruções criam e modificam

Apenas ler o código nem sempre revela como o estado do programa muda durante a execução. Foi por isso que criei o memory_graph: uma ferramenta que visualiza, passo a passo, como o estado de um programa Python se transforma.

A ferramenta pode ajudar a explicar diversos tópicos introdutórios de Python. Veja alguns exemplos:

• Laços, listas e dicionários

• Modelo de dados do Python

• Chamadas de funções

• Recursão

• Algoritmos

• Classes

• Estruturas de dados personalizadas

Em vez de reconstruir o estado do programa por meio de instruções print, os estudantes agora podem acompanhar suas mudanças à medida que cada linha é executada. Isso facilita a compreensão de conceitos ainda desconhecidos e a correção de erros.

Ajude seus estudantes a aprender programação em Python de forma mais completa e acessível.

Veja: mais exemplos

Um exercício difícil para ajudar a construir o modelo mental correto sobre os dados em Python.

• Solução

• Explicação

• Mais exercícios

O link “Solução” usa o memory_graph para visualizar a execução e revelar o que realmente acontece.

Visualização automática de estruturas de dados na sua IDE usando 𝗺𝗲𝗺𝗼𝗿𝘆_𝗴𝗿𝗮𝗽𝗵:

• demo do depurador web com árvore binária

• vídeo de configuração para o VS Code

Códigos úteis do PowerShell que provavelmente você vai precisar..

Codigo um pouco confuso, mais feito com amor e odio

Criando cartas aleatórias com f-strings

Usando quebra de linhas """ """

O conteúdo é só por brincadeira, vou fazer alguns ajustes, porém achei massa essa função

Me trouxe algumas ideias, aceito conselhos pra começar a praticar formatação, quebras de linha. Bom é isso, estou evoluindo aos poucos

Minha caneta as vezes vira meu dedo, ( lá ele hi) muito fofinha 💗

Trabalho na área de T.I a 10 anos, e sou coordenador de T.I em uma empresa.

Tenho um problema constante para controlar o inventário de ativos de forma efetiva, devido aos dados de Centro de Custo que sempre ficam desatualizados.

Pensei em um projeto para montar uma solução em Python que buscasse esses dados em planilha e me apresentasse um resultado parecido com o inventário de um video game, apresentando os itens de T.I que cada colaborador consome e seus custos respectivos atribuidos.

Tenho quase 0 de conhecimento em programação, mas entendo seu propósito e suas limitações.

O que vocês recomendariam para esse aspirante em programação?

An exercise to help build the right mental model for Python data. The “Solution” link uses memory_graph to visualize execution and reveals what’s actually happening:

• Solution

• Explanation

• More exercises

Fala, pessoal!

Listei alguns livros que considero muito bons pra quem quer aprender ou se aprofundar em Python, do iniciante ao avançado. Queria compartilhar e ouvir a opinião de vocês.

Pra começar, evoluir e também ter como material de consulta, recomendo especialmente esses:

• Introdução à Programação com Python: Algoritmos e Lógica de Programação para Iniciantes – Nilo Ney Coutinho Menezes

• Curso Intensivo de Python: Uma Introdução Prática e Baseada em Projetos – Eric Matthes

• Começando a Programar em Python para Leigos – John Paul Mueller

• Aprendendo Python – Mark Lutz

• Python Eficaz: 59 Maneiras de Programar Melhor – Brett Slatkin

• Python Fluente – Luciano Ramalho

E alguns para áreas específicas:

• Python para Análise de Dados – Wes McKinney

• Web Scraping com Python – Ryan Mitchell

• Pense em Python: Pense Como um Cientista da Computação – Allen Downey

• Automatize Tarefas Maçantes com Python – Al Sweigart

• Mãos à Obra: Machine Learning com Scikit-Learn & TensorFlow – Aurélien Géron

• Desenvolvimento Web com Flask – Miguel Grinberg

Quais desses vocês já leram? Recomendam mais algum?

Fala, galera!

O r/PythonBrasil está voltando à ativa com uma nova moderação e a missão de transformar esse espaço no ponto de encontro da comunidade Python no Brasil!

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