Python: persistência de dados com arquivos, bancos de dados e APIs REST

Listas, Tuplas e Dicionários - Apresentação

Apresentando o instrutor e o curso

Olá! Meu nome é Rodrigo Oliveira Suígue e dou as boas-vindas a este curso, no qual abordaremos a persistência de dados utilizando Python.

Audiodescrição: Rodrigo é um homem branco, com barba cheia e cabelo curto, ambos castanhos. Ele usa óculos redondos. Ao fundo, há uma parede lisa, iluminada com LEDs lilás e azul.

Sou formado em Física pela Universidade de São Paulo e trabalho com desenvolvimento há pelo menos 15 anos.

Introduzindo o conteúdo do curso

Vamos falar um pouco sobre o curso agora. Primeiramente, precisamos entender como funcionam alguns tipos de estruturas de dados em nosso banco. Essas estruturas são importantes, pois precisamos saber organizar nossos dados antes de salvá-los no banco.

Depois, aprenderemos como salvar nossos dados em alguns tipos de arquivo, como arquivos de texto, planilhas ou arquivos .json.

Explorando bancos de dados relacionais e não relacionais

Após isso, precisamos entender um pouco os prós e contras de dados relacionais e não relacionais.

Vamos entender quando usar cada um dos dois tipos de banco de dados e quais são seus prós e contras. Em seguida, aprenderemos a utilizar uma biblioteca de Python chamada SQLite 3, um banco de dados amplamente utilizado, ideal para estudos e protótipos.

Desenvolvendo um sistema com FastAPI e PostgreSQL

Após explorarmos o SQLite 3, começaremos a desenvolver nosso próprio sistema com exemplos contextualizados. Utilizaremos o exemplo de uma escola para cadastrar estudantes, matrículas, disciplinas e professores. Para isso, empregaremos um framework de Python chamado FastAPI, juntamente com um banco de dados chamado PostgreSQL, que é open source.

Concluindo e dando boas-vindas

Ao final deste curso, seremos capazes de entender como as estruturas de Python funcionam, como salvar dados em arquivos, as diferenças entre bancos de dados relacionais e não relacionais, e como criar um sistema do zero para armazenar informações.

Sejam bem-vindos a este curso, e esperamos que aproveitem bastante.

Listas, Tuplas e Dicionários - Estruturas de dados

Introduzindo a persistência de dados

Podemos começar a pensar em criar um sistema que salve dados, um sistema com persistência de dados. No entanto, antes de qualquer coisa, precisamos saber como organizar esses dados na memória do computador para que possamos salvá-los em um banco de dados.

Pensemos em uma pessoa desenvolvedora que está tentando criar um sistema de cadastro de alunos. Ela precisa receber essas informações de alguma forma, por exemplo, por meio de um formulário, de uma API ou de um documento de texto.

Organizando dados para armazenamento

Antes de salvar no banco de dados, é necessário organizar as informações em listas, como uma lista de nomes de alunos, ou em tuplas, caso os dados sejam fixos, como data de nascimento. Também é possível utilizar algo mais complexo, como um dicionário, que possui chaves, como nome, endereço e telefone, e valores correspondentes, como João, o número de telefone dele e o endereço dele.

Explorando estruturas de dados

A partir de agora, vamos nos aprofundar em listas, tuplas e dicionários. Vamos mostrar como podemos manipular os dados antes de salvá-los no banco de dados. Vamos começar?

Listas, Tuplas e Dicionários - Características e declaração de uma lista

Discutindo características das listas

Vamos começar discutindo um pouco sobre as listas. Existem duas características importantes sobre as listas. A primeira é que elas são ordenadas. Isso significa que podemos ordenar os elementos da lista da forma que desejarmos, por exemplo, alfabeticamente, de forma crescente, decrescente ou por tamanho de palavra. A segunda característica é que elas são mutáveis, ou seja, conseguimos alterar os elementos da lista.

Demonstrando a criação e manipulação de listas no Python

Vamos demonstrar na prática como as listas funcionam. Vamos abrir o VS Code e entrar no Python. Para declarar uma lista vazia, fazemos da seguinte forma:

lista = []

Quando acessamos essa lista, ela devolve uma lista vazia. Podemos verificar isso executando:

lista

Agora, como atribuímos valores a essa lista? Podemos fazer isso da seguinte maneira:

lista = [1, "Python", 2]

Ao acessar a lista novamente, ela nos retorna os valores que escrevemos anteriormente: 1 no elemento 1, "Python" no elemento 2 e 2 no elemento 3. Podemos verificar o conteúdo da lista assim:

lista

Acessando e modificando elementos da lista

Para acessar um valor da lista, utilizamos o índice do elemento desejado. Por exemplo, o índice 0 nos retorna o primeiro elemento, que é 1:

lista[0]

Se acessarmos o índice 2, ele nos retorna o terceiro elemento da lista:

lista[2]

Os índices em uma lista no Python começam em 0. Assim, o índice 0 corresponde ao primeiro elemento, o índice 1 ao segundo elemento, e o índice 2 ao terceiro elemento, e assim por diante.

Como mencionado anteriormente, a lista é uma estrutura mutável. Isso significa que podemos alterar um valor na lista simplesmente acessando o elemento desejado e atribuindo um novo valor a ele. Por exemplo, podemos alterar o primeiro elemento da lista assim:

lista[0] = "alterado"

Dessa forma, ao acessar a lista novamente, podemos perceber que o elemento 1 da lista, ou seja, o índice 0, foi alterado. Podemos verificar a lista atualizada com:

lista

Concluindo a demonstração das listas

Com isso, concluímos a demonstração básica de como as listas funcionam no Python, destacando suas características de ordenação e mutabilidade.

Sobre o curso Python: persistência de dados com arquivos, bancos de dados e APIs REST

O curso Python: persistência de dados com arquivos, bancos de dados e APIs REST possui 268 minutos de vídeos, em um total de 80 atividades. Gostou? Conheça nossos outros cursos de Python em Programação, ou leia nossos artigos de Programação.

Matricule-se e comece a estudar com a gente hoje! Conheça outros tópicos abordados durante o curso:

• Listas, Tuplas e Dicionários
• Gravação e Manipulação de arquivos
• Banco de dados
• Manipulação de Dados com SQL em SQLite
• Integração do Python com SQLite
• Persistência com PostgreSQL e FastAPI
• Modelagem e Persistência