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Muitos se perguntam qual a melhor linguagem para automatizar e a resposta é: a melhor linguagem de programação para automação de tarefas depende do tipo de tarefa que você quer automatizar, mas Python costuma ser a escolha número um por vários motivos: Por que Python? Sintaxe simples e fácil de aprender. Grande quantidade de bibliotecas e frameworks para automação (como selenium, pyautogui, requests, pandas, entre outras). Excelente para scripts rápidos, automação de tarefas de escritório, web scraping, testes automatizados e mais. Forte comunidade e muita documentação. Outras boas opções: Bash (para automação em sistemas Linux/Unix). PowerShell (ótimo para automações no Windows). JavaScript (Node.js) se a automação envolve interação com a web. RPA tools como UiPath ou Automation Anywhere se você está pensando em automação corporativa sem necessariamente programar muito. 

Faça um programa que verifique se uma letra digitada é "F" ou "M". Conforme a letra escrever: F - Feminino, M - Masculino, Sexo Inválido. Solução #criar a variável que vai receber a letra digitada sexo = input ( "Digite F para Feminino ou M para Masculino: " ) # Desenvolvendo a lógica if sexo == "F" or sexo == "f" :     print ( "Feminino" ) elif sexo == "M" or sexo == "m" :     print ( "Masculino" ) else :     print ( "Sexo Inválido" ) Ao executar o script , teremos como saída:

Faça um programa que verifique se uma letra digitada é vogal ou consoante. Solução Dica  - utilize a função upper() para deixar as letras maiúsculas e facilitar a comparação. #criar a variável que vai receber a letra digitada letra = input ( "Digite uma letra: " ). upper () # Desenvolvendo a lógica if (     letra == "A"     or letra == "E"     or letra == "I"     or letra == "O"     or letra == "U" ):     print ( "Vogal" ) else :     print ( "Consoante" ) Ao executar o script , teremos como saída:

Faça um algoritmo em Linguagem Python que receba duas notas e calcule a média aritmética e mostre o resultado.

Faça um programa que peça a temperatura em graus Celsius, transforme e mostre em graus Farenheit. Solução #criar a variável que vai receber a temperatura graus_celsius = float ( input ( "Digite a temperatura em Celsius: " )) #calculando a temperatura graus_farenheit = (( graus_celsius * 9 ) / 5 ) + 32 # Mostrar o resultado na tela print ( f " { graus_celsius :.2f} graus Celsius correspondem a " f " { graus_farenheit :.2f} graus Farenheit" ) Ao executar o script , teremos como saída:

Faça um programa que converta metros para centímetros. Solução Um metro corresponde a 100 centímetros. Portanto: #criar a variável que vai receber a entrada do valor metros = float ( input ( "Digite o valor em metros: " )) #calculando a medida centimetros = metros * 100 # Mostrar o resultado na tela print ( f " { metros :.2f} metros equivalem a { centimetros :.2f} centímetros." ) Ao executar o script , teremos como saída:

Desenvolva um programa que peça dois números e imprima a soma. Solução #criar as variáveis que vão receber a entrada dos números num1 = int ( input ( "Digite o 1º numero: " )) num2 = int ( input ( "Digite o 2º numero: " )) #calcular a soma soma = num1 + num2 # Mostrar o resultado na tela print ( f "A soma entre { num1 } e { num2 } é = { soma } " ) Ao executar o script , teremos como saída:

  Neste artigo, temos diversos exercícios básicos, exercícios utilizando   if - else , exercícios utilizando o   for  e   while  e exercícios utilizando as funções   lambda  e   map . Parte I - Exercícios básicos  (Estruturas sequenciais) Exercício 01 Desenvolva um programa que peça dois números e imprima a soma. Solução #criar as variáveis que vão receber a entrada dos números num1 = int ( input ( "Digite o 1º numero: " )) num2 = int ( input ( "Digite o 2º numero: " )) #calcular a soma soma = num1 + num2 # Mostrar o resultado na tela print ( f "A soma entre { num1 } e { num2 } é = { soma } " ) Ao executar o script , teremos como saída: Exercício 02 Faça um programa que converta metros para centímetros. Solução Um metro corresponde a 100 centímetros. Portanto: #criar a variável que vai receber a entrada do valor metros = float ( input ( "Digite o valor em metros: " )) #calculando a medida centimetros = metros * 100 # Most...

Desenvolva um programa que leia quatro notas e que apresente a média final. Solução # Criar as 4 variáveis que vão receber as 4 notas nota1 = float ( input ('Informe a 1a nota: ')) nota2 = float ( input ( 'Informe a 2a nota: ' )) nota3 = float ( input ( 'Informe a 3a nota: ' )) nota4 = float ( input ( 'Informe a 4a nota: ' )) # Calcular a média, que vai ser a soma das 4 notas, divido pela quantidade(4) media = ( nota1 + nota2 + nota3 + nota4 ) / 4 # Mostrando o resultado print ( f 'A média final é { media :.2f} ' ) Ao executar as linhas de código, teremos a saída:

Desenvolva um programa que calcule  o triplo de uma lista de números em Python Solução Quando falamos em "triplo" de um número, estamos nos referindo a um número que foi multiplicado por 3. # Função que calcula o triplo de um número triplo = lambda x : x * 3 # Inserindo dados na lista lista = [ 1 , 2 , 3 , 4 ] # Imprimindo o triplo dos valores da lista print ( list ( map ( triplo , lista ))) Ao executar as linhas de código, teremos a saída: A função  map() , é que permite que apliquemos uma função em todos os elementos de uma lista.

Desenvolva um programa que calcule  o somatório dos valores pares e ímpares de uma lista em Python. Solução #criar a variável que vai receber a lista de números numeros = [ 10 , 3 , 14 , 15 , 1 , 12 , 2 ] # Desenvolvendo a lógica soma_pares = sum ( map ( lambda n : n if n % 2 == 0 else 0 , numeros )) soma_impares = sum ( map ( lambda n : n if n % 2 != 0 else 0 , numeros )) # Mostrando o resultado print ( f 'A soma dos valores pares é { soma_pares } e dos ímpares é { soma_impares } ' ) Ao executar as linhas de código, teremos a saída:

Desenvolva um programa que leia um número qualquer e informe se ele é par ou ímpar Solução Os números pares são aqueles números que ao serem divididos por dois(2) têm resto zero. numero = int ( input ( 'Informe um número qualquer: ' )) num_par = lambda numero : numero % 2 == 0 # Utilizando o comando if para verificar o número if num_par ( numero ):     print ( f 'O número { numero } é um número par' ) else :     print ( f 'O número { numero } é um número impar' ) Ao executar as linhas de código, teremos a saída:

Desenvolva um programa que leia o seu nome completo e que apresente somente o seu primeiro e último nome. Solução nome_completo = str ( input ( 'Informe o seu nome completo: ' )) #capturando o primeiro nome primeiro_nome = lambda nome : nome .split()[ 0 ] #capturando o ultimo nome ultimo_nome = lambda nome : nome .split()[ - 1 ] #Mostrando o resultado print ( f 'Seu primeiro nome é { primeiro_nome ( nome_completo ) } '       f 'e o seu último nome é { ultimo_nome ( nome_completo ) } ' ) Ao executar as linhas de código, teremos a saída:

Funções Lambda são funções anônimas em Python, ou seja, são funções sem nome  (por isso o termo anônimo). Enquanto as funções tradicionais são definidas  utilizando a palavra-chave def, as funções anônimas são definidas usando a  palavra-chave lambda. As funções lambda possuem a seguinte sintaxe: lambda argumentos : <expressão> Observação importante :  as funções lambda podem ter qualquer número de argumentos, mas podem terá apenas uma expressão. Exemplo nº 1   Desenvolva um programa que leia o seu nome completo e que apresente somente o seu primeiro e último nome. Solução nome_completo = str ( input ( 'Informe o seu nome completo: ' )) #capturando o primeiro nome primeiro_nome = lambda nome : nome .split()[ 0 ] #capturando o ultimo nome ultimo_nome = lambda nome : nome .split()[ - 1 ] #Mostrando o resultado print ( f 'Seu primeiro nome é { primeiro_nome ( nome_completo ) } '       f 'e o seu último nome é { ultimo_nome ( nome_comp...

Com Python, podemos adicionar uma nova coluna a um DataFrame existente. Pré-requisito Antes de prosseguir, certifique-se de que você tem instalado a biblioteca Pandas. Para instalar , digite esse comando no terminal da sua IDE:  pip install pandas Eu vou importar uma base de dados de venda que está em uma pasta no meu computador # importando a biblioteca de pandas import pandas as pd # pegar o arquivo xlsx(excel) que está no caminho a seguir meu_arquivo = pd . read_excel ( "C: \\ Users \\ PHILCO15A \\ Music \\ python \\ vendas.xlsx" ) # Mostrando os dados print ( meu_arquivo ) Executando as linhas de código, teremos o seguinte: Exemplo  Criar a coluna custo_total que vai ser o somatório da coluna ValorCusto e CustoEntrega # importando a biblioteca de pandas import pandas as pd # pegar o arquivo xlsx(excel) que está no caminho a seguir meu_arquivo = pd . read_excel ( "C: \\ Users \\ PHILCO15A \\ Music \\ python \\ vendas.xlsx" ) print ( meu_arquivo ) # Soma...

A função GROUP BY identifica uma coluna selecionada a ser usada para agrupar os resultados. Com o GROUP BY, separamos os dados em grupos. Em outras palavras, O GROUP BY acumula resultados por grupo. Pré-requisito Antes de prosseguir, certifique-se de que você tem instalado a biblioteca Pandas. Para instalar , digite esse comando no terminal da sua IDE: pip install pandas Exemplo nº 1 Eu vou importar uma base de dados de venda que está em uma pasta no meu computador # importando a biblioteca de pandas import pandas as pd # pegar o arquivo xlsx(excel) que está no caminho a seguir meu_arquivo = pd . read_excel ( "C: \\ Users \\ PHILCO15A \\ Music \\ python \\ vendas.xlsx" ) # Mostrando os dados print ( meu_arquivo ) Executando as linhas de código, teremos o seguinte: Agora que você está familiarizado com o conjunto de dados, você começará respondendo a seguinte pergunta. Qual é a quantidade de vendas realizadas por estado? Para contar, eu utilizo a função count(). Nesse cas...

Para realizarmos  algumas operações utilizando  datas  com pandas , temos que realizar a conversão para que a coluna esteja com o tipo de dados  no formato correto, ou seja, como tipo  datetime  .  Eu tenho esse arquivo, com dados de vendas.  Como preciso analisar as informações das vendas ao longo do tempo, preciso converter a coluna  'DataNotaFiscal' para o tipo  datetime.  Vou importar a bibliotecas pandas, pegar o arquivo que está na pasta e ver as informações das colunas. # importando a biblioteca de pandas import pandas as pd # pegar o arquivo xlsx(excel) que está no caminho a seguir meu_arquivo = pd . read_excel ( "C: \\ Users \\ PHILCO15A \\ Music \\ python \\ vendas.xlsx" ) # ver as informações das colunas print ( meu_arquivo . info ()) Executando o script, teremos como saída: Como podemos ver na saída, o tipo de dados da coluna 'DataNotaFiscal' é uma string. Agora vamos convertê-lo para o formato datetime usando...

Ao trabalhar com dados no Pandas, realizamos uma vasta gama de operações nos dados para obter os dados no formato desejado. Uma dessas operações pode ser a necessidade de criar novas colunas no DataFrame com base no resultado de algumas operações nas colunas existentes no DataFrame.  Questão: Dado um Dataframe contendo dados sobre os preços de produtos, desenvolver uma coluna para trazer os preços com descontos aplicados. Todos os preços terão descontos de 50%. Agora, vamos criar uma nova coluna chamada 'Valor_com_desconto' após aplicar um desconto de 50% na coluna 'Valor_produto'. # importando a biblioteca de pandas import pandas as pd # Criando a tabela que vai armazenar os produtos   tabela = { 'Nome do produto' : [ 'Arroz' , 'Feijão' , 'Batata' , 'Victor' ],             'Valor_produto' : [ 15 , 23 , 25 , 9 ]}   df = pd . DataFrame ( tabela , columns = [ 'Nome do produto' , 'Valor_produto' ])   ...

Ao trabalhar com dados no Pandas, realizamos uma vasta gama de operações nos dados para obter os dados no formato desejado. Uma dessas operações pode ser a necessidade de criar novas colunas no DataFrame com base  nas colunas existentes no DataFrame.  Como exemplo, vou criar uma tabela com dados de algumas pessoas. A tabela será composta por duas colunas: nome e idade.  Com a tabela desenvolvida, vou classificar a pessoa como adulto ou menor de idade  através da idade. Neste caso, vamos criar uma nova coluna com base em uma coluna já existente: #Importando a biblioteca pandas import pandas as pd # Criando a tabela de dados   tabela = { 'Nome do usuário' : [ 'Araújo' , 'Moisés' , 'Catumbela' , 'Victor' ,                             'Sambimbia' , 'Margarida' , 'Manuel' , 'Mendrote' ],             'Idade' : [ 15 , 23 , 25 , 9 , 67 , 54 , 42 , 65 ]}...

CSV é um formato de arquivo e todos os arquivos desse formato são armazenados com uma extensão .csv. É um formato muito popular e amplamente utilizado para armazenar os dados de forma estruturada.  O Python possui uma biblioteca dedicada a lidar com operações que atendem a arquivos CSV, como leitura, gravação ou modificação.  A seguir, temos a resolução do problema # importando a biblioteca pandas import pandas as pd   # lendo o arquivo csv usando read_csv # armazenando o arquivo na variável com o nome df, com o devido caminho do arquivo df = pd . read_csv ( r "C: \U sers \P HILCO15A\Documents\Amazon \a mazon.csv" , sep = "," , encoding = 'latin1' ) print ( df ) # criando uma lista de nomes de colunas # chamando as .columns nome_das_colunas = list ( df . columns )   # exibindo a lista de nomes de colunas print ( 'Nome das colunas que fazem parte do arquivo : ' , nome_das_colunas ) Executando as linhas de código, teremos o seguinte: