Práticas Profissionais em Python: Clean Code, Testing e Packaging

Passar da escrita de scripts simples para a construção de software profissional requer mais do que apenas conhecer a sintaxe; requer uma abordagem disciplinada para qualidade, estrutura e automação.Este curso fornece um caminho claro para profissionalizar seu fluxo de trabalho, adotando os mesmos padrões usados pelas principais equipes de engenharia. Você transformará seus hábitos de codificação aprendendo a escrever código limpo, mantível e bem documentado.Através de explicações escritas e exercícios baseados em código, você obterá as habilidades para mover um projeto de um script local para um pacote totalmente testado, documentado e distribuível. O que você vai aprender: - Aplique as diretrizes PEP8 e use formatadores automatizados como Black para garantir um estilo de código consistente - Implemente a verificação de tipo estático com o MyPy para capturar possíveis bugs no início do ciclo de desenvolvimento - Pratique o desenvolvimento orientado a testes (TDD) e escreva testes unitários robustos usando estruturas modernas como pytest - Gere documentação profissional usando formatos e ferramentas docstring padrão da indústria, como o MkDocs - Crie e distribua seus próprios pacotes Python usando ferramentas e padrões de embalagem modernos - Configure fluxos de trabalho automatizados para integração contínua para manter altos padrões de qualidade de código - Domine as técnicas de depuração e criação de perfis para otimizar o desempenho de seus aplicativos O curso começa com os padrões de codificação fundamentais e as melhores práticas antes de passar para ferramentas avançadas para linting, testes e documentação automatizada.Você então progredirá para criar e publicar seus próprios pacotes para a comunidade mais ampla. Este curso é projetado para alunos de Python que entendem o básico e estão prontos para adotar fluxos de trabalho de desenvolvimento profissional.Não é necessária experiência prévia com testes ou embalagens. Comece a construir projetos Python mais robustos e mantidos hoje.