Encontramos 20 resultados para "funções"
Detecte padrões potencialmente inseguros no código, investigue o contexto e mantenha exceções específicas e revisáveis.
Mantenha request ID e outros dados contextuais separados entre tarefas concorrentes, com restauração explícita do estado.
Introduza verificação estática por módulos, impeça novas lacunas e aumente o rigor sem paralisar uma base existente.
Produza eventos pesquisáveis em JSON, acrescente contexto por requisição e mantenha informações sensíveis fora dos logs.
Modele uma tabela, execute CRUD com sessões curtas e separe dados persistidos dos contratos públicos da API.
Construa uma interface de linha de comando tipada, com ajuda automática, validação e testes, sem esconder as decisões de design da aplicação.
Defina contratos leves com typing.Protocol e aceite qualquer objeto compatível sem exigir herança explícita.
Crie testes mais claros com fixtures, arquivos temporários e monkeypatch, isolando dependências externas sem testar apenas o mock.
Transforme um DataFrame em um dashboard interativo com Streamlit, filtros, métricas, gráfico e cache sem esconder cuidados de validação e deploy.
Versione mudanças de esquema com Alembic e SQLAlchemy, revisando migrações automáticas antes de aplicá-las com segurança.
Use Ruff para lint, imports e formatação em um projeto Python, com configuração enxuta, correções seguras e validação na CI.
Use Hypothesis com pytest para gerar entradas, validar invariantes, reduzir falhas e descobrir casos extremos que exemplos manuais não cobrem.
Crie um remetente SMTP em Python com texto e HTML, anexos, STARTTLS, configuração por ambiente, validações e erros observáveis.
Guia prático de automação de PDFs com pypdf: união, divisão, rotação, metadados, extração de texto, criptografia e tratamento de erros.
Construa uma CLI instalável para gerenciar tarefas usando argumentos posicionais, opções, subcommands, entry points e testes.
Valide colunas, tipos e regras de negócio em DataFrames com Pandera e construa um pequeno pipeline de vendas coberto por testes.
Consulte CSV, Parquet e DataFrames diretamente com SQL usando DuckDB e Python, sem montar um servidor de banco de dados.
Use expressões e execução lazy do Polars para criar pipelines de DataFrames claros, entendendo quando comparar, combinar ou permanecer com Pandas.
Um roteiro defensivo para APIs Python: identidade, permissões por objeto, entrada confiável, CORS, limites, secrets e observabilidade sem vazamentos.
Entenda WSGI e ASGI, compare seus modelos de concorrência e escolha o protocolo e o servidor adequados para APIs, Django, streaming e WebSockets.