Data com python

Você já teve que manipular datas em python?

Ela dá uma confusão e retorna a data errada. 😏

Olha o que estava acontecendo no meu código.

Ele estava retornando como data atual  15 de novembro sendo que hoje é 14 de novembro

Assim estava  meu código

#Importando a biblioteca import datetime

#Obter a data atual

date_today =datetime.datetime.now()

#Formatar a data em "dd/mm/aaaa"

date_formated= date_today.strftime("%d/%m/%Y")

print(date_formated)

15/11/2023

Tudo estava certinho, chamava a função, porém a data retornava errada.

Logo depois de dar umas pesquisadas, descobri 🙀🙀 que acontece pelo fuso horário ou localização incorreta no ambiente do sistema, ele pega a data e pela hora que estamos rodando o código, pode ter uma diferença de um dia.

É por isso que vamos melhorar o código definindo o fuso horário local. 

Vamos a usar uma nova biblioteca pytz e definimos explicitamente o fuso horário de 'America/São_Paulo'

Ficando o código assim

#Instalando pacote pytz com Pip Install Packages

pip install pytz

#Importando as bibliotecas

import datetime

import pytz  

# Obter a data e hora atual com o fuso horário local

datetime_now = datetime.datetime.now(pytz.timezone('America/Sao_Paulo'))

# Obter apenas a parte da data

date_today = datetime_now.date()

# Formatar a data em "dd/mm/aaaa"

date_formatted = date_today.strftime("%d/%m/%Y")

print(date_formatted)

14/11/2023

Agora sim 👌👌 imprime certinho o dia de hoje que é 14 de novembro

Código disponível em: https://github.com/nadiduno/linkColabGoogle/blob/main/datanadiduno.ipynb

Atributo async e defer em JavaScript.

O atributo async é usado quando você está carregando um script externo e deseja que ele seja executado de forma assíncrona. Aqui estão algumas coisas importantes a saber:

1. Carregamento Assíncrono:

   • Quando você inclui o atributo async em uma tag <script>, o navegador começa a baixar o arquivo JavaScript imediatamente, mas não bloqueia a renderização da página enquanto o arquivo está sendo baixado.
   • Isso é útil para melhorar o desempenho da página, especialmente quando você tem muitos scripts externos. A renderização da página não fica bloqueada esperando que todos os scripts sejam baixados.

2. Ordem de Execução:

   • Scripts com o atributo async não garantem uma ordem específica de execução. O primeiro script que terminar de baixar será executado primeiro.
   • Se a ordem de execução for importante (por exemplo, se você tem dependências entre scripts), é melhor usar o atributo defer em vez de async.

3. Compatibilidade com Navegadores:

   • O atributo async é suportado em navegadores modernos, mas pode não funcionar em navegadores mais antigos.
   • Certifique-se de testar seu código em diferentes navegadores para garantir a compatibilidade.

<script src="script.js" async></script>

Python - Ciência de dados

 Python é a linguagem de programação de código aberto mais usada por cientistas da computação. Essa linguagem se impulsionou para a vanguarda do gerenciamento de infraestrutura, análise de dados e desenvolvimento de software. De fato, entre suas qualidades, o Python permite que os desenvolvedores se concentrem no que fazem, em vez de como o fazem.

Para que serve a linguagem Python? Os principais usos do Python pelos desenvolvedores são: a programação de aplicações e a criação de serviços web de metaprogramação de geração de código. Tecnicamente, esta linguagem será usada principalmente para scripts e automação (interação com navegadores web).

Raspagem da web do Python, escrever scripts para limpar e analisar um banco de dados, ver resultados graficamente, visualização de dados são uma das coisas que podemos fazer e para isso temos à disposição as bibliotecas para ajudarmos.

Algumas bibliotecas Python são:

Pandas, que permite manipular e analisar tabelas de dados na forma de um Excel em esteróides.

NumPy, que permite cálculos científicos (especialmente estatísticos e probabilísticos).

Scikit-Learn e Tensorflow, que suportam o desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina e deep learning.

Scrapy e BeautifulSoup, que permitem que os dados sejam extraídos diretamente da Web (chamado de "scraping").

Seaborn e Matplotlib, que ajudam na visualização de dados, principalmente oferecendo ferramentas de construção gráfica.

Biopython facilita o processamento e a análise de dados biológicos.

Pygame é usada para criar videogames 2D ou 3D.

As bibliotecas Python participam assim das duas principais forças da linguagem: sua simplicidade de uso, sua versatilidade. Para usar uma biblioteca, basta importá-la no início do programa (basta uma linha de código).

A riqueza das bibliotecas Python torna possível empurrar os limites da linguagem e enfrentar projetos ambiciosos e exigentes em muitas áreas de aplicação.

___________________

Um artigo extraído e traduzido ao português https://ln.ijaba.info/2023/04/foundational-python-for-data-science.html

Descarga do livro em PDF Python Data Science