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100 Dias praticando desafios de Python com Bibliotecas, Freameworks e recursos nativos da linguagem

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EdnaldoLuiz/100-days-of-python

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100 Days Of Python

Python Logo

O que é isso?

Este projeto é mais um da série que faço, inspirado no #100DaysOfCode do Free Code Camp, com algumas adaptações minhas, realizando 100 dias de desafios de linguagens/frameworks específicos, como por exemplo:

Por que eu fiz esse desafio?

Eu já trabalhei como Engenheiro de Dados utilizando Python, então vejo um grande diferencial em saber utilizar essa linguagem no nosso momento atual. Python se adequa a diversas áreas, como Inteligência Artificial, Análise de Dados, Engenharia de Dados, Web Scraping, Scripts que rodam no AWS Lambda geralmente utilizam Python e muitas outras. Afinal, conhecimento não ocupa espaço.

Desafios

Dia Desafio Recursos Status
1 Criando a estrutura dos 100 desafios programaticamente. os
2 Formatando datas e horas usando datetime. datetime
3 Removendo itens de uma lista com base em uma condição. -
4 Executando uma tarefa de forma assíncrona com asyncio. asyncio
5 Filtrando dados de um dicionário com compreensão de dicionário. -
6 Lendo e gravando arquivos CSV com a biblioteca pandas. pandas
7 Criando e manipulando conjuntos (sets) para operações matemáticas. -
8 Criando um pool de processos com multiprocessing. multiprocessing
9 Trabalhando com Enums valorizados em Python. Enum
10 Ordenando um dicionário por seus valores usando sorted. sorted
11 Trabalhando com listas aninhadas e compreensão de listas. -
12 Criando e consumindo um gerador com yield. -
13 Manipulando arquivos JSON: leitura e gravação. json
14 Criando classes com métodos e atributos em Python. -
15 Lendo e manipulando arquivos texto em Python. open
16 Trabalhando com regular expressions para validação de dados. re
17 Realizando requisições HTTP e consumindo APIs REST. requests
18 Trabalhando com compressão e descompressão de arquivos. zipfile, gzip
19 Manipulando imagens com a biblioteca Pillow. Pillow
20 Criando gráficos simples com Matplotlib. Matplotlib
21 Criando e manipulando um deque para operações de pilha e fila. collections
22 Trabalhando com operadores personalizados para classes. str, add, etc.
23 Ordenando listas de dicionários com sorted e lambdas. sorted, lambda
24 Criando e manipulando dataclasses para representar objetos. dataclasses
25 Trabalhando com context managers e o comando with. -
26 Criando e manipulando conjuntos imutáveis com frozenset. frozenset
27 Criando um servidor HTTP básico com Python. http.server
28 Lidando com exceções personalizadas em Python. try, except
29 Lendo e manipulando bancos de dados MySQl. mysql
30 Trabalhando com logs e configurando um logger. logging
31 Criando funções recursivas para calcular fatorial e sequência de Fibonacci. -
32 Trabalhando com argumentos variáveis (*args e **kwargs) em funções. -
33 Manipulando filas de prioridade com heapq. heapq
34 Implementando uma calculadora de expressões matemáticas usando eval. eval
35 Usando decorators para modificar o comportamento de funções. -
36 Trabalhando com Threads para tarefas paralelas simples. threading
37 Criando e manipulando um arquivo Excel com a biblioteca openpyxl. openpyxl
38 Lidando com tempo e atrasos usando time.sleep. time
39 Criando um servidor simples com socket e trocando mensagens. socket
40 Gerenciando variáveis de ambiente com os.environ. os
41 Criando e manipulando gráficos interativos com Plotly. plotly
42 Gerenciando arquivos e diretórios com a biblioteca pathlib. pathlib
43 Criando um sistema simples de autenticação com hashing de senhas. hashlib
44 Trabalhando com data e hora em diferentes fusos horários. pytz
45 Enviando e-mails com a biblioteca smtplib. smtplib
46 Criando uma API REST simples com Flask. Flask
47 Explorando dados tabulares com a biblioteca pandas. pandas
48 Gerando números aleatórios para simulações e testes. random
49 Trabalhando com números complexos e operações matemáticas avançadas. cmath
50 Criando uma interface gráfica simples com tkinter. tkinter
51 Gerando códigos QR com a biblioteca qrcode. qrcode
52 Criando um bot simples para Telegram. telebot
53 Trabalhando com regex para encontrar e substituir padrões em arquivos. re
54 Gerenciando threads e filas simultaneamente com queue. threading, queue
55 Lidando com operações de ponto flutuante com precisão. decimal
56 Criando e verificando arquivos zip protegidos por senha. zipfile
57 Construindo um simples jogo de adivinhação com interface gráfica. tkinter
58 Analisando texto e realizando contagem de palavras com NLTK. nltk
59 Criando e manipulando gráficos de rede com NetworkX. networkx
60 Extraindo dados da web com BeautifulSoup para web scraping. BeautifulSoup
61 Comparando a velocidade de vetores/matrizes nativos x numpy. numpy
62 Implementando um algoritmo de busca binária. -
63 Criando e manipulando um gráfico de dispersão com Seaborn. seaborn
64 Trabalhando com tarefas agendadas usando a biblioteca schedule. schedule
65 Criando testes automatizados com a biblioteca unittest. unittest
66 Implementando um algoritmo de ordenação (ex: bubble sort ou quicksort). -
67 Construindo uma aplicação web básica com Django. Django
68 Criando um simulador de dados para APIs fictícias. faker
69 Explorando bancos de dados não relacionais com MongoDB. pymongo
70 Criando animações básicas com Matplotlib. Matplotlib
71 Trabalhando com variáveis globais em scripts multi-thread. threading
72 Construindo gráficos interativos com Bokeh. Bokeh
73 Enviando requisições HTTP simultâneas com a biblioteca aiohttp. aiohttp
74 Implementando um simples web scraper com Selenium. Selenium
75 Trabalhando com APIs GraphQL usando requests. requests
76 Gerando imagens com texto sobreposto usando Pillow. Pillow
77 Construindo um sistema básico de chat com sockets. socket
78 Implementando um algoritmo de busca em largura (BFS) em um grafo. -
79 Criando visualizações em 3D com Matplotlib. Matplotlib
80 Trabalhando com mensagens assíncronas usando RabbitMQ. pika
81 Criando modelos preditivos simples com scikit-learn. scikit-learn
82 Trabalhando com pipelines de machine learning. scikit-learn
83 Processando áudio e extraindo características com Librosa. librosa
84 Trabalhando com paralelismo usando Dask para grandes volumes de dados. dask
85 Criando uma aplicação CLI interativa com a biblioteca Click. Click
86 Analisando dados em tempo real com Apache Kafka. kafka-python
87 Criando um servidor HTTP simples com manipulação de requisições GET e POST. http
88 Processando vídeos e capturando frames com OpenCV. OpenCV
89 Explorando visualizações avançadas com Altair. Altair
90 Implementando um crawler distribuído com Scrapy. Scrapy
91 Realizando análises de sentimentos com TextBlob. TextBlob
92 Processando grandes volumes de dados com PySpark. PySpark
93 Criando dashboards interativos com Dash. Dash
94 Trabalhando com mapas e geodados com Folium. Folium
95 Criando relatórios automatizados em PDF com ReportLab. ReportLab
96 Integrando e consumindo APIs de terceiros com OAuth2. requests-oauthlib
97 Trabalhando com dados em tempo real com websockets. websockets
98 Treinando um chatbot básico com ChatterBot. ChatterBot
99 Criando um modelo básico de NLP com spaCy. spaCy
100 Desenvolvendo uma API de machine learning com FastAPI. FastAPI

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