Fundamentos de Programação I

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1 1 Universidade Federal Tecnológica do Paraná UTPR Campus: Campo Mourão Professor: Rafael Henrique Dalegrave Zottesso Material cedido por: Luiz Arthur Feitosa dos Santos Sumário: Revisão; Vetores;

2 2 Vetor Vetor também conhecido como variável composta homogênea unidimensional. Isto quer dizer que se trata de um conjunto de variáveis do mesmo tipo, que possuem o mesmo identificador (nome) e são alocadas sequencialmente na memória. Como as variáveis têm o mesmo nome, o que as distingue é um índice que referencia sua localização dentro da estrutura. Declaração de vetor em algoritmos DECLARE nome[tamanho] tipo Onde, nome é o nome da variável vetor; tamanho é a quantidade de variáveis que vão compor o vetor; tipo é o tipo dos dados que serão armazenados no vetor. Exemplo: DECLARE X[5] NUMÉRICO X X[1]

3 3 Atribuição de valores no vetor As atribuições em vetor exigem que seja informada em qual de suas posições o valor ficará armazenado. Exemplo: DECLARE X[5] NUMÉRICO X[1] 51 X[3] X X[1] No exemplo, o número 51 foi armazenado na posição de índice 1 do vetor e o índice 3 recebeu o valor 22.

4 4 Preenchendo um vetor Preencher um vetor significa atribuir valores as suas posições. Assim, devese implementar um mecanismo que controle o valor do índice. PARA i ATÉ 5 FAÇA INÍCIO ESCREVA Digite o número para a posição, i, do vetor LEIA X[i] FIM Neste exemplo, a estrutura de repetição PARA foi utilizada para garantir que a variável i assuma todos os valores possíveis para o índice do vetor. Assim, para cada execução da repetição, será utilizada uma posição diferente do vetor. Digite um número para a Teste de mesa: posição 1 do vetor X i = 1 13

5 5 Preenchendo um vetor Preencher um vetor significa atribuir valores as suas posições. Assim, devese implementar um mecanismo que controle o valor do índice. PARA i ATÉ 5 FAÇA INÍCIO ESCREVA Digite o número para a posição, i, do vetor LEIA X[i] FIM Neste exemplo, a estrutura de repetição PARA foi utilizada para garantir que a variável i assuma todos os valores possíveis para o índice do vetor. Assim, para cada execução da repetição, será utilizada uma posição diferente do vetor. Digite um número para a Teste de mesa: posição 1 do vetor X i = 1 13

6 6 Preenchendo um vetor Preencher um vetor significa atribuir valores as suas posições. Assim, devese implementar um mecanismo que controle o valor do índice. PARA i ATÉ 5 FAÇA INÍCIO ESCREVA Digite o número para a posição, i, do vetor LEIA X[i] FIM Neste exemplo, a estrutura de repetição PARA foi utilizada para garantir que a variável i assuma todos os valores possíveis para o índice do vetor. Assim, para cada execução da repetição, será utilizada uma posição diferente do vetor. Digite um número para a Teste de mesa: posição 2 do vetor X 13 i = 2 24

7 7 Preenchendo um vetor Preencher um vetor significa atribuir valores as suas posições. Assim, devese implementar um mecanismo que controle o valor do índice. PARA i ATÉ 5 FAÇA INÍCIO ESCREVA Digite o número para a posição, i, do vetor LEIA X[i] FIM Neste exemplo, a estrutura de repetição PARA foi utilizada para garantir que a variável i assuma todos os valores possíveis para o índice do vetor. Assim, para cada execução da repetição, será utilizada uma posição diferente do vetor. Digite um número para a Teste de mesa: posição 3 do vetor X i = 3 66

8 8 Preenchendo um vetor Preencher um vetor significa atribuir valores as suas posições. Assim, devese implementar um mecanismo que controle o valor do índice. PARA i ATÉ 5 FAÇA INÍCIO ESCREVA Digite o número para a posição, i, do vetor LEIA X[i] FIM Neste exemplo, a estrutura de repetição PARA foi utilizada para garantir que a variável i assuma todos os valores possíveis para o índice do vetor. Assim, para cada execução da repetição, será utilizada uma posição diferente do vetor. Digite um número para a Teste de mesa: posição 4 do vetor X i = 4-10

9 9 Preenchendo um vetor Preencher um vetor significa atribuir valores as suas posições. Assim, devese implementar um mecanismo que controle o valor do índice. PARA i ATÉ 5 FAÇA INÍCIO ESCREVA Digite o número para a posição, i, do vetor LEIA X[i] FIM Neste exemplo, a estrutura de repetição PARA foi utilizada para garantir que a variável i assuma todos os valores possíveis para o índice do vetor. Assim, para cada execução da repetição, será utilizada uma posição diferente do vetor. Digite um número para a Teste de mesa: posição 5 do vetor X i = 0 0

10 10 Vetor em Python Existem algumas formas de se representar um vetor em Python, nós veremos inicialmente as listas. Listas As listas representam um tipo de dados que armazena coleções de objetos de forma ordenada e flexível (tal como um vetor). Ao contrário das strings, as listas podem conter qualquer tipo de objeto: Números; Strings; Até outras listas. Declaração de listas As listas são identificados pela existência de colchetes logo após o nome da variável no momento da declaração. X = [11, 34, 51, 13, 97] X

11 11 Coleções/Registros As listas do Python fazem o trabalho da maioria das estruturas de dados tipo coleção/registros. Algumas propriedades das listas, são: Coleção ordenadas de objetos arbitrários Do ponto de vista funcional, as listas são apenas um lugar para reunir outros objetos; assim você pode tratá-los como um grupo. As listas também definem uma ordenação posicional, da esquerda para a direita, para seus itens. Acessadas pelo deslocamento Exatamente como acontece com as strings, você pode buscar um objeto componente de uma lista indexando-o no deslocamento do objeto. Como nas listas os itens são ordenados pelas suas posições, você também pode executar tarefas como fracionamento e concatenação. As listas têm comprimento variável, são heterogêneas e podem ser aninhadas arbitrariamente.

12 12 Listas tem tamanho dinâmico Ao contrário das strings, as listas podem crescer e diminuir no local (tem comprimento variável) e podem conter qualquer tipo de objeto, não apenas strings de um único caractere (elas são heterogêneas). Como as listas podem conter outros objetos complexos, elas também suportam aninhamento arbitrário; você pode criar listas de listas de listas. Categoria sequência mutável As listas possuem operações de indexação, fracionamento e concatenação. Como as listas são mutáveis, elas também suportam outras operações como exclusão e atribuição de índice. Arrays de referências de objetos Tecnicamente, as listas do Python contêm zero ou mais referências para outros objetos. As listas podem lembrar os arrays (vetores) de ponteiros (endereços). Quando você insere um objeto em uma estrutura de dados ou em um nome de variável, o Python sempre armazena uma referência para o objeto e não uma cópia dele (a não ser que você solicite uma cópia explicitamente).

13 13 Por que utilizar vetores? Teste 1 Recebe 10 números sem utilizar vetores. Se não existisse vetores um programa deveria tratar uma sequencia de dados iguais conforme o programa semvetor.py, a seguir: 1 Usando um editor de texto crie o código fonte: a0 = int(input('digite um número: ')) a1 = int(input('digite um número: ')) a2 = int(input('digite um número: ')) a3 = int(input('digite um número: ')) a4 = int(input('digite um número: ')) a5 = int(input('digite um número: ')) a6 = int(input('digite um número: ')) a7 = int(input('digite um número: ')) a8 = int(input('digite um número: ')) a9 = int(input('digite um número: ')) print("os números digitados foram: %d, %d, %d, %d, %d, %d, %d, %d, %d e %d" % (a0, a1, a2, a3, a4, a5, a6, a7, a8, a9))

14 14 2 Executar: $ python semvetor.py Na saída é apresentada, podemos notar que para receber os 10 números e depois apresentá-lo torna-se um trabalho grande!!! Mas se você estiver pensando que nem é tanto trabalho assim, imagine se for necessário armazenar 100 ou mais números!!! Neste caso o uso de vetor será fundamental. 3 Saída: Digite um número: 1 Digite um número: 2 Digite um número: 3 Digite um número: 4 Digite um número: 5 Digite um número: 6 Digite um número: 7 Digite um número: 8 Digite um número: 9 Digite um número: 10 Os números digitados foram: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 e 10

15 15 Teste 2 Programa que recebe 10 números usando vetor. 1 Usando um editor de texto crie o código fonte: a = [0]*10 a[0] = int(input('digite um número: ')) a[1] = int(input('digite um número: ')) a[2] = int(input('digite um número: ')) a[3] = int(input('digite um número: ')) a[4] = int(input('digite um número: ')) a[5] = int(input('digite um número: ')) a[6] = int(input('digite um número: ')) a[7] = int(input('digite um número: ')) a[8] = int(input('digite um número: ')) a[9] = int(input('digite um número: ')) print("os numeros digitados foram: %s" % a) Observação, no exemplo a linha a = [0]*10 cria dez elementos na lista a com valor igual a 0. Este artificio é utilizado para criar uma matriz de tamanho determinado.

16 16 2 Executar: $ python comvetor1.py 3 - Saída: Digite um número: 1 Digite um número: 2 Digite um número: 3 Digite um número: 4 Digite um número: 5 Digite um número: 6 Digite um número: 7 Digite um número: 8 Digite um número: 9 Digite um número: 10 Os números digitados foram: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] Comparando Teste1 com Teste2 não tem muita diferença, só que ao invés de utilizarmos 10 variáveis (separadas), utilizamos uma estrutura de vetor, neste caso uma lista chamada a. A principal diferença neste exemplo foi ao final ao invés de apresentarmos os elementos um a um, mostramos apenas a lista na última linha do comando print. Porém, o programa pode ser melhor escrito com o uso de comandos de repetição. Vamos fazer isto no Teste3.

17 17 Teste 3 Programa que recebe 10 números usando vetor e laço de repetição. 1 Usando um editor de texto crie o código fonte: a = [0]*10 for i in range(10): a[i] = int(input('digite um número: ')) print("os números digitados foram:") print(a) 2 Executar: $ python comvetor2.py 4 - Saída: Digite um número: 1 Digite um número: 2 Digite um número: 3 Digite um número: 4 Digite um número: 5 Digite um número: 6 Digite um número: 7 Digite um número: 8 Digite um número: 9 Digite um número: 10 Os números digitados foram: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

18 18 Operações com listas: Operação Interpretação L1 = [ ] Uma lista vazia l2 = [0, 1, 2, 3] Quatro itens na lista L3 = ['abc', ['def', 'ghi']] sublistas aninhadas L2[i] Índice L3[i][j] Índice de índice L2[i:j] Fracionamento len(l2) Comprimento L1+L2 Concatenação L2 * 3 Repetição for x in L2 Iteração 3 in L2 participação como membro

19 19 Operações com listas: Operação L2.append(4) L2.extend([5,6,7]) L2.sort() L2.index[1] L2.reverse() del L2[k] del L2[i:j] L2.pop() L2[i:j] = [ ] L2[i] = 1 L2[i:j[ = [4, 5, 6] range(4) xrange(0, 4) L4 = [x**2 for x in range(5)] Interpretação Métodos Redução Atribuição de índice Atribuição de fracionamento Produz listas/tuplas de inteiros Abrangência de listas

20 20 Operações básicas com listas As listas respondem aos operadores + e * exatamente como as strings; aqui eles também significam concatenação e repetição, exceto que o resultado é uma nova lista e não uma string. Na verdade, as listas respondem a todas as operações de sequência gerais usadas para strings. >>> len([1,2,3]) 3 >>> [1,2,3]+[4,5,6] [1, 2, 3, 4, 5, 6] >>> ['Ola!'*4] ['Ola!Ola!Ola!Ola!'] >>> ['Ola!']*4 ['Ola!', 'Ola!', 'Ola!', 'Ola!'] >>> 3 in [1,2,3] True >>> for x in [1,2,3]: print x,

21 21 Concatenação de lista e string Você não pode concatenar uma lista e uma string, a não ser que primeiro converta a lista em uma string, usando as aspas simples, str() ou formatação com %. Você também pode converter a string em uma lista; a função interna list() faz esta tarefa. >>> [1,2] + "34" Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: can only concatenate list (not "str") to list >>> '[1,2]' + "34" '[1,2]34' >>> [1,2] + list("34") [1, 2, '3', '4']

22 >>> L[1] 'dois' >>> L[1:] ['dois', 'tres', 'quatro'] >>> L[ 1] 'quatro' Fundamentos de Programação I 22 Indexação e fracionamento Como as listas são sequências a indexação e o fracionamento funcionam da mesma maneira, mas o resultado da indexação de uma lista depende do tipo de objeto que está no deslocamento especificado, e o fracionamento de uma lista sempre retorna uma nova lista: >>> L = ['um', 'dois', 'tres', 'quatro'] >>> L[0] 'um' >>> L[2] 'tres' >>> L[3] 'quatro' >>> L[4] Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> IndexError: list index out of range

23 23 Alterando listas Como as listas são mutáveis, elas suportam operações que alteram um objeto lista no local; ou seja, todas as operações desta seção modificam o objeto lista diretamente, sem obrigar o usuário a fazer uma nova cópia, como acontece com as strings. A diferença entre alterar objetos no local e copias é importante, se você alterar um objeto no local, poderá, ao mesmo tempo afetar mais do que uma referência para ele. Atribuição de índice e fracionamento Ao usar uma lista, você pode alterar seu conteúdo atribuindo a uma item (deslocamento) em particular ou a uma seção inteira (fracionamento): >>> L = ['um', 'dois', 'tres'] >>> L[1] = 'quatro' >>> L ['um', 'quatro', 'tres'] >>> L[0:2] = ['cinco', 'seis'] >>> L ['cinco', 'seis', 'tres']

24 24 Tanto a atribuição de índice quanto a de fracionamento são alterações no local, elas modificam a lista de itens diretamente, em vez de gerarem um novo objeto lista como resultado. A atribuição de fracionamento na última operação anterior, substitui uma seção inteira de uma lista em um único passo. Chamadas de método de lista Assim como as strings, os objetos list também suportam chamadas de método específicos, do tipo: >>> L ['cinco', 'seis', 'tres'] >>> L.append('sete') >>> L ['cinco', 'seis', 'tres', 'sete'] >>> L.sort() >>> L ['cinco', 'seis', 'sete', 'tres'] >>> X = ['7', '3', '1', '5'] >>> L.sort() >>> X ['1', '3', '5', '7']

25 25 O método append em lista anexa um item no final da lista, ele espera que se passe apenas um único objeto e não uma lista. O método sort ordena uma lista no local. Mas cuidado pois, tanto append quando o sort alteram definitivamente a lista. O método reverse inverte a lista no local e os métodos extend e pop inserem vários itens no final e excluem um item do final, respectivamente: >>> L = [1,2] >>> L.extend([3,4,5]) >>> L [1, 2, 3, 4, 5] >>> L.pop() 5 >>> L [1, 2, 3, 4] >>> L.reverse() >>> L [4, 3, 2, 1]

26 26 Você pode usar a instrução del para excluir um item ou uma seção: >>> L = ['presunto', 'coma', 'mais', 'por favor'] >>> del L[0] >>> L ['coma', 'mais', 'por favor'] >>> del L[1:] >>> L ['coma'] Como a atribuição de fracionamento é uma exclusão mais uma inserção, você pode também excluir seções de listas, atribuindo uma lista vazia a um fracionamento (L[i:j] = []). Existem mais métodos do que os vistos aqui, então é uma boa ideia pesquisar este métodos em outras literaturas.

27 27 Dicionários Além das listas os dicionários talvez sejam o tipo de dados mais flexíveis no Python. Listas são coleções ordenadas de objetos, e os dicionários são coleções desordenadas. A principal diferença entre listas e dicionários é que nos dicionários os itens são armazenados e buscados pela chave, em vez do deslocamento posicional. As principais propriedades dos dicionários, são: Acessados pela chave Às vezes, os dicionários são chamados de arrays associativos ou tabelas de hashing. Eles associam um conjunto de valores a chaves, para que você possa buscar um item de um dicionário usando a chave que o armazena. Em um dicionário, você usa a mesma operação de indexação para obter componentes, mas o índice assume a forma de chave e não de um deslocamento relativo.

28 28 Coleção desordenadas de objetos arbitrários Ao contrário das listas, os itens armazenados em um dicionário não são mantidos em uma ordem em particular; na verdade, o Python torna sua ordem aleatória para proporcionar uma pesquisa mais rápida. As chaves fornecem a localização simbólica (e não física) dos itens em um dicionário. Têm comprimento variável, são heterogêneas e podem ser aninhadas arbitrariamente Assim como as listas, os dicionários podem aumentar e diminuir no local, podem conter objetos de qualquer tipo e suportam aninhamento em qualquer profundidade (podem conter listas e outros dicionários). Categoria mutável mapeamento Os dicionários podem ser alterados no local por meio da atribuição de índices, mas não suportam as operações de sequência que funcionam em strings e listas. Como os dicionários são coleções desordenadas, operações que dependem de uma ordem fixa não têm sentido (por exemplo, concatenação, fracionamento). Em vez disso, os dicionários são os únicos representantes incorporados na categoria do tipo mapeamento objetos que fazem o mapeamento de chaves em valores.

29 29 Tabelas de referências de objetos (tabelas hashing) Se as listas são arrays de referência de objeto, os dicionários são tabelas desordenadas de referências de objetos. Internamente, os dicionários são implementados como tabelas hashing (estruturas de dados que suportam recuperação muito rápida), as quais começam pequenas e crescem segundo a demanda. Além disso, o Python emprega algoritmos de hashing otimizados para localizar chaves, de modo que a recuperação é muito rápida. Os dicionários armazenam referências de objetos (não cópias), exatamente como as listas. Operação D1 = {} D2 = {'spam':2, 'eggs':3} D3 = {'food': {'ham':1, 'egg':2}} D2['eggs'] Interpretação Dicionário vazio Dicionário de dois itens Aninhamento Indexação pela chave D3['food']['ham'] D2.has_key Métodos

30 30 Operação D2.values{} D2.copy{} D2.get(key, default) D2.update(D1) len(d1) D2[key] = 42 del D2[key] D4 = dict(zip(keyslist, valslist)) Interpretação Métodos Comprimento (número de entradas armazenadas) Adição/alteração Exclusão Construção Operações básicas de dicionário Na operação normal, é possível criar dicionários, armazena e acessa itens pela chave: >>> d2 = {'spam':2, 'ham':1, 'eggs':3} >>> d2['spam'] 2 >>> d2 {'eggs': 3, 'ham': 1, 'spam': 2}

31 31 Usamos em dicionário a mesma sintaxe dos colchetes para indexar dicionários pela chave, como fizemos para indexar listas pelos deslocamentos. Mas aqui, isso significa acesso pela chave e não posição. Observe que a ordem das chaves em um dicionário quase sempre será diferente daquela que você digitou. Isso é feito para manter uma busca rápida dos elementos na memória. A função interna len funciona retornando o número de itens armazenados no dicionário, ou o comprimento de sua lista de chaves. O método de dicionário has_key permite que se teste a existência de uma chave. E o método keys retorna todas as chaves presentes no dicionário, reunidas em uma lista.

32 32 O comando in é usado para verificar se uma chave está armazenada no dicionário, tal como a chamada has_key. >>> d2 = {'spam':2, 'ham':1, 'eggs':3} >>> d2.keys() ['eggs', 'ham', 'spam'] >>> len(d2) 3 >>> d2.has_key('ham') True >>> 'ham'in d2 True Alterando dicionários no local Os dicionários são mutáveis, para alterá-los basta atribuir um valor a uma chave para alterar ou criar a entrada.

33 33 A instrução del exclui a entrada associada à chave especificada como índice. >>> d2 {'eggs': 3, 'ham': 1, 'spam': 2} >>> d2['ham'] = ['grill', 'bake', 'fry'] >>> d2 {'eggs': 3, 'ham': ['grill', 'bake', 'fry'], 'spam': 2} >>> del d2['eggs'] >>> d2 {'ham': ['grill', 'bake', 'fry'], 'spam': 2} >>> d2['brunch'] = 'Bacon' >>> d2 {'brunch': 'Bacon', 'ham': ['grill', 'bake', 'fry'], 'spam': 2} Assim como nas listas a atribuição a um índice altera o valor associado. Ao contrário das listas, entretanto, ao atribuir uma nova chave de dicionário (que não foi atribuída antes), você cria uma nova entrada no dicionário, como foi feito no exemplo anterior para a chave 'brunch'. Isso não funciona para listas, pois o Python considera um deslocamento fora dos limites, caso esteja além do fim de uma lista, e lança um erro. Para expandir uma lista, você precisa usar ferramentas como o método append ou a atribuição de fracionamento.

34 34 Mais métodos de dicionário Os métodos de dicionário values e items retornam listas dos valores e tuplas de pares (chave, valor), respectivamente. >>> d2 = {'spam':2, 'ham':1, 'eggs':3} >>> d2 {'eggs': 3, 'ham': 1, 'spam': 2} >>> d2.values() [3, 1, 2] >>> d2.items() [('eggs', 3), ('ham', 1), ('spam', 2)]

35 35 Normalmente, buscar uma chave inexistente é um erro, mas o método get retorna um valor padrão (nome, ou um padrão passado), caso a chave não exista. [('eggs', 3), ('ham', 1), ('spam', 2)] >>> d2.get('spam') 2 >>> d2.get('toast') >>> d2.get('spam'), d2.get('toast') (2, None) O método update fornece aos dicionários algo semelhante à concatenação; ele intercala as chaves e os valores de um dicionário em outro, sobrescrevendo cegamente os valores da mesma chave: >>> d2 {'eggs': 3, 'ham': 1, 'spam': 2} >>> d3 = {'toast':4, 'muffin':5} >>> d2.update(d3) >>> d2 {'toast': 4, 'muffin': 5, 'eggs': 3, 'ham': 1, 'spam': 2}

36 36 Uma tabela de linguagens Aqui está um exemplo de dicionário mais realista. O exemplo a seguir cria uma tabela que faz o mapeamento de nomes de linguagem de programação (as chaves) para seus criadores (os valores). Você busca o nome de um criador indexando no nome da linguagem: >>> table = {'Python': 'Guido van Rossum',... 'perl': 'Larry Wall',... 'tcl': 'John Ousterhout'} >>> language = 'Python' >>> creator = table[language] >>> creator 'Guido van Rossum' >>> table['tcl'] 'John Ousterhout' >>>

37 37 Percorrendo um dicionário >>> for lang in table.keys():... print lang, '\t', table[lang]... Python Guido van Rossum tcl John Ousterhout perl Larry Wall Como os dicionários não são sequências, você não pode fazer iteração por eles diretamente com uma instrução for, como acontece com as strings e listas. Mas se você precisar precorrer os itens de um dicionário, é fácil: a chamada do método de dicionário keys retorna uma lista de todas as chaves armazenadas pelas quais você faz uma interação com um loop for.

38 38 O Python também nos permite percorrer a lista de chaves de um dicionário sem realmente chamar o método keys na maioria dos loops for. Para qualquer dicionário D, escrever for key in D: funciona da mesma forma que escrever for key in D.keys():. >>> for key in table:... print table[key]... Guido van Rossum John Ousterhout Larry Wall

39 39 Usando dicionários como registros Dicionários podem substituir estruturas de dados de pesquisa (pois indexar pela chave é uma operação de pesquisa) e representar muitos tipos de informações estruturadas. Por exemplo, os dicionários são uma das muitas maneiras de descrever as propriedades de um item no domínio de seu programa; eles podem ter a mesma função de registros ou estruturas de outras linguagens: >>> cadastro = {} >>> cadastro['nome'] = 'pedro' >>> cadastro['idade'] = 20 >>> cadastro['profissao'] = 'programador' >>> print cadastro['nome'] pedro >>>

40 40 Os dicionários permitem representar informações estruturadas facilmente: >>> pedro = {'nome': 'Marco',... 'profissao': ['professor'],... 'web': ' 'endereco': {'rua': 'das flores', 'estado': 'PR'}} >>> pedro {'web': ' 'endereco': {'rua': 'das flores', 'estado': 'PR'}, 'profissao': ['professor'], 'nome': 'Marco'} >>> pedro['endereco'] {'rua': 'das flores', 'estado': 'PR'} >>> pedro['endereco']['rua'] 'das flores'

41 41 Referência: ASCENCIO, Ana F.G; CAMPOS, Edilene A.V. Fundamentos da programação de computadores Algoritmos, Pascal, C/C++ e Java. 2ed. Editora Pearson SALVETTI, Dirceu D; BARBOSA, Lisbete M. Algoritmos. Editora Makron Books LUTZ, Mark; ASCHER, David. Aprendendo Python. 2º edição. Editora Bookman BORGES, Luiz Eduardo. Python para desenvolvedores. 1º edição. Edição do autor. Rio de janeiro BRUECK, Dave; TANNER, Stephen. Python 2.1 Bible. Editora Hungry Minds MARTELLI, Alex. Python in a Nutshell. Editora O'Reilly

42 42 Fim!