teste.py

'''
cont=0
for x in range(1, 100):
   cont = cont + x 
print('%s\n' %(cont))

medicos = [('Carlos', 'cardiologista', 'hospital Souza Aguiar'),
('Maria','oftalmologista', 'Clínica dos olhos')]

msg = '{0} é {1} do {2}'

for nome, especialidade, localTrabalho in medicos:
   print(msg.format(nome, especialidade, localTrabalho))    

intab = "aeiou"
outtab = "12345"
str = "Essa é uma string de exemplo!!!"
trantab = str.maketrans(intab, outtab)
print(str.translate(trantab))

lista = ["Java", "C", "Javascript", "C#", "Python"]
print(lista)

for i, linguagem in enumerate(lista):
   print(i + 1, '=>', linguagem)

#Tuplas
#tupla = ('a', 'b', 'c', '...', 'z') ou tupla = 'a', 'b', 'c', '...', 'z'
#tupla um elemento => tupla = (1,)
#tupla p/ lista => lista = list(tupla)
#lis2ta p/ Tupla => tupla = tuple(lista)

coding: latin1
Conjuntos de dados
s1 = set(range(5))
s2 = set(range(2, 6))
s3 = set(range(2, 10, 2))
s4 = set(range(0, -10, -1))
# Exibe os dados
print ('s1:', s1, '\ns2:', s2, '\ns3:', s3)
# União
s1s2 = s1.union(s2)
print ('União de s1 e s2: ', s1s2)
# Diferença
print ('Diferença de s1s2 com s3:', s1s2.difference(s3))
# Interseção
print ('Interseção de s1s2 com s3:', s1s2.intersection(s3))
# Testa se um set inclui outro
if s1.issuperset([1, 2]):
    print ('s1 inclui 1 e 2')
# Testa se não existe elementos em comum
if s1.isdisjoint(s2):
    print ('s1 e s2 não tem elementos em comum')


DICIONÁRIO

Um dicionário é uma lista de associações compostas por uma chave única e seu respectivo valor
Dicionários são mutáveis, como as listas
A chave precisa ser de um tipo imutável, normalmente strings, mas, podem ser também tuplas ou tipos numéricos.
Já o valor associado a uma chave pode ser tanto mutável quanto imutável.
Obs. O dicionário não dá garantia de que as chaves estarão ordenadas.

O comando abaixo cria um dicionário e atribui a variável dc01

dc01 = {"nome": "Maria", "profissão": "médica"}

{"nome": "Maria", "profissão": "médica"}

Outra forma de criar um dicionário:

dc02 = dict({"nome": "Paulo", "profissão": "engenheiro"})

{"nome": "Paulo", "profissão": "engenheiro"}

Acessando itens

dc01['nome']

Maria

dc02['nome']

Paulo

Adicionando itens

dc01['CPF'] = '362378933-20'

dc01

{'nome': 'Maria', 'profissão': 'médica', 'CPF': '362378933-20'}

Deletando itens

del dc01['CPF']

dc01

{'nome': 'Maria', 'profissão': 'médica'}

Obtendo os itens:

itens = dc01.items()

itens

dict_items([('nome', 'Maria'), ('profissão', 'médica’)])

Obtendo as chaves

chaves = dc01.keys()

chaves

dict_keys(['nome', 'profissão’])

Obtendo os valores

valores = dc01.values()

valores

dict_values(['Maria', 'médica'])

Criando um dicionário de carros, onde a chave é a marca e os valores são os modelos de cada marca:

carros = {'Ford': ['KA', 'New Fiesta', 'Focus Fastback', 'Fusion'], 'Chevrolet': ['Camaro', 'Prisma', 'Cobalt', 'Onix'], 'Nissan': ['GT-R', 'Leaf', 'Sentra', 'Versa']}

carros

{'Ford': ['KA', 'New Fiesta', 'Focus Fastback', 'Fusion'], 'Chevrolet': ['Camaro', 'Prisma', 'Cobalt', 'Onix'], 'Nissan': ['GT-R', 'Leaf', 'Sentra', 'Versa']}

Vamos adicionar mais uma chave, ou seja, mais uma marca de carro e seus modelos:

carros['Volkswagen'] = ['Gol', 'Up!', 'Fox', 'Polo']

carros

{'Ford': ['KA', 'New Fiesta', 'Focus Fastback', 'Fusion'], 'Chevrolet': ['Camaro', 'Prisma', 'Cobalt', 'Onix'], 'Nissan': ['GT-R', 'Leaf', 'Sentra', 'Versa'], 'Volkswagen': ['Gol', 'Up!', 'Fox', 'Polo']}

Imprimindo o dicionário carros:

for marca, modelo in carros.items():
    print(marca, ' => ', modelo)
Ford => ['KA', 'New Fiesta', 'Focus Fastback', 'Fusion']
Chevrolet => ['Camaro', 'Prisma', 'Cobalt', 'Onix']
Nissan => ['GT-R', 'Leaf', 'Sentra', 'Versa']
Volkswagen => ['Gol', 'Up!', 'Fox', 'Polo']


matriz esparsa

Uma matriz é esparsa quando possui uma grande quantidade de elementos que valem zero, ou não estão presentes, ou ainda, não são necessários.

É implementada através de um conjunto de listas ligadas que apontam para elementos diferentes de zero, de forma que os elementos que possuem valor zero ou ausentes não são armazenados.

Matrizes esparsas têm aplicações em problemas de engenharia, física (por exemplo, o método das malhas para resolução de circuitos elétricos ou sistemas de equações lineares).

Elas são, em geral, resultantes de alguns sistemas lineares de equações, que representam alguns sistemas físicos.

Em um projeto que simule a hidrodinâmica de um rio para verificar como ocorre a expansão dos poluentes, é um caso que pode se beneficiar da aplicação de matriz esparsa.

Outro exemplo seria recomendações de filmes em serviços como o do Netflix ou produtos em site de vendas.

No caso do netflix, cada linha seria um cliente e cada coluna um filme que está no catálogo do Netflix. Em seguida marcaríamos cada elemento (i, j) dessa matriz com 1 se o cliente i assistiu o filme j e 0 caso contrário. Como o catálogo de filmes é muito grande, a maioria dos elementos dessa matriz será 0.

Sistemas esparsos são frequentes em inúmeras atividades científicas, por exemplo:

Geofísica
Astrofísica
Estudos de Modelos Oceânicos
Engenharia Química
Engenharia Estrutural
Cartografia, Simulação
Controle de Tráfego Aéreo
Estatística
O processamento de dados em sistemas assim, se beneficiam muito da representação computacional de matriz esparsa, por economizar recursos de memória e processamento, de outra forma, haveria desperdício de recursos computacionais para representar e processar dados irrelevantes.


dim = 6, 12
mat = {}
# Tuplas são imutáveis
# Cada tupla representa
# uma posição na matriz
mat[3, 7] = 2
mat[4, 6] = 9
mat[6, 3] = 8
mat[5, 4] = 3
mat[2, 9] = 4
mat[1, 0] = 7
for lin in range(dim[0]):
    for col in range(dim[1]):
        # Método get(chave, valor)
        # retorna o valor da chave
        # no dicionário ou se a chave
        # não existir, retorna o
        # segundo argumento
        if(col== dim[1] - 1):
            print(mat.get((lin, col), 0), )
        else:
            print(mat.get((lin, col), 0), end=" ")
A saída será:
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 0 0
0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 9 0 0 0 0 0
0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0

Veja que mat[6, 3] = 8 não aparece porque tá fora da dimensão da matriz.

A dimensão da matriz é: 6 linhas( de 0 a 5 ) e 12 colunas ( de 0 a 11), portanto a coordenada mat[6, 3] tá fora da matriz, já que a linha 6 não existe.


def fat(n):
    return reduce(lambda x, y: x * y, range(1, n))

'''

'''
x = 'fernando'

print(x[:3])
print(x[3::-1])
print(x[:2])
print(x[:-1:3])
print(x[::-1])
'''

import datetime

print(datetime.datetime.now().strftime("%d/%m/%y %H:%M:%S"))