Python counter.

Em muitos algoritmos computacionais, a utilização de contadores é muito usada.

Existem várias ferramentas Python para trabalhar com contadores, mas o counter é uma das mais eficientes.

Geralmente para trabalhar com contadores, criamos um loop de zero até o total de itens.

Com counter não precisamos adicionar nenhuma lógica com loop para realizar a contagem dos itens.

A única desvantagem é que o counter só consegue fazer a contagem de objetos simples.

Acesse o tutorial completo em: https://nakatech.herokuapp.com/article/2021/pyCounter.html.

Python namedTuple.

Python oferece uma função chamada namedTuple para trabalhar com tuplas de forma organizada.

Com a função, podemos criar tuplas imutáveis que garantem ainda mais a segurança do código.

Trabalhar com tuplas, dicionários e listas pode se tornar algo complexo quando o número de itens aumentam.

O namedTuple vem para deixar mais legível o código, em vez de utilização de índices, podemos nomear os campos.

Além de deixar mais limpo o código, a manutenção se torna algo fácil de se manter.

Acesse o tutorial completo em : https://nakatech.herokuapp.com/article/2021/pyNamedTuple.html.

Python e estrutura de dados.

A estrutura de dados é algo fundamental na programação.

Com Python não seria diferente, e nesse Post vamos mostrar algumas formas de estruturar nossos dados utilizando Python.

Uma particularidade do Python quando trabalhamos com listas é que ela não é tão organizada como em Java que proporciona uma interface com várias implementações de tipos de listas.

Vamos ver nesse Post algumas formas de utilização das listas e como utilizar para estruturar dados.

Escolher o tipo de implementação de lista pode determinar a eficiência da estrutura de dados utilizado na aplicação.

Acesse o artigo completo em: https://nakatech.herokuapp.com/article/pyData.html.