Orientação a Objetos com Python

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Projeto 'Orientação a Objetos com Python' do curso:

Python 3: Introdução a Orientação a objetos

Aulas

O problema do paradigma procedural Ver primeiro vídeo

• Introdução ao curso
• Dados da conta
• Dados e comportamento
• O paradigma OO
• Procedural ou OO?
• Boas-vindas?
• Mãos na massa: Primeiros passos do projeto
• O que aprendemos?
• Arquivos do projeto atual

Classes e Objetos

• Classe e Objeto
• Definindo uma classe
• Construtor
• Características de uma classe
• Definindo valores para os atributos da classe Conta
• Para saber mais: construtores com valores padrão
• Acessando atributos
• Mãos na massa: Criando a classe Conta
• O que aprendemos?
• Arquivos do projeto atual

Implementando Métodos

• Usando métodos
• O problema de Chalita
• Melhoria necessária
• Revisão do conteúdo
• None e Coletor de lixo
• Resultado final
• Especificando uma classe
• Mãos na massa: Definindo o comportamento da classe
• Desafio Opcional
• O que aprendemos?
• Arquivos do projeto atual

Encapsulamento

• Atributos privados
• Atributo __
• A classe Retangulo e encapsulamento
• Encapsulamento
• Coesão
• Quais vantagens?
• Mãos na massa: Atributos privados e transferência de valores entre contas
• Para saber mais: SOLID
• O que aprendemos?
• Arquivos do projeto atual

Usando Propriedades

• Getters e Setters
• Acesso a atributos privados
• Alterando atributos privados
• Propriedades
• Melhorando o acesso aos atributos
• Melhorando a alteração de atributos
• Mãos na massa: Criando getters e setters
• Mãos na massa: Criando propriedades
• O que aprendemos?
• Arquivos do projeto atual

Métodos privados e estáticos

• Métodos privados
• O desenvolvedor inspirado
• Membros privados
• Métodos da classe
• Sintaxe para métodos privados
• Chamar método estático
• Quando usar método estáticos?
• Python OO vs Java OO
• Mãos na massa: Verificando o saque e métodos estáticos
• Revisão e Conclusão do curso
• Para saber mais: Atributo estático
• O que aprendemos?
• E agora?
• Arquivos do projeto atual

Notas das aulas:

Para executar um script python, faça conforme o exemplo abaixo:

docker-compose run --rm app python aulas/01.py

Ou com muito subníveis, exemplo:

docker-compose run --rm app python aulas/02/teste.py

Sobre o projeto:

Permissões de arquivos:

Ao se criar migrações, adicionar libs ou qualquer outro comando que crie arquivos dentro do contâiner Docker o proprietário para edição se torna o contâiner, sendo assim você precisará rodar o comando abaixo para alterar essas permissões e você poder editar:

sudo chown -R $USER:$USER .

Exigências

⚠️ Atenção: É necessário que os desenvolvedores usem o Docker no seu ambiente de desenvolvimento.

• 🛠 Modo Desenvolvimento Docker
  • 💻 Linux Ubuntu LTS
  • 🐳 Docker Deve estar instalado.
  • 🐳 Docker Compose Deve estar instalado.
  • 💡 Dica: Documentação do Docker

Instalando

🐳 Modo Desenvolvimento com Docker

Após instalar o docker e docker-compose, estando na pasta raiz do projeto, execute:

docker-compose up

Para se certificar que os seus containers subiram corretamente, todos os containers deve estar com o status UP, execute:

docker-compose ps -a

Para acessar o container da aplicação, execute:

docker-compose run --rm app bash

Para derrubar e subir a instância do docker novamente, execute:

docker-compose down && docker-compose up

Referências utilizadas

1° Conteinerização de scripts em Python

2° Exemplos de formatação de strings

3° Built-in Functions

4° Garbage Collection in Python

5° Library Garbage Collector

6° Using Garbage Collector