Repositório pessoal de estudos, anotações e projetos práticos em Python — construído ao longo da jornada de aprendizado, do básico à orientação a objetos e integrações com APIs externas.
Este repositório funciona como um caderno de estudos: reúne exercícios, desafios e pequenos projetos desenvolvidos durante cursos e práticas autônomas em Python. Não é um tutorial nem uma biblioteca pronta para uso — é o registro da evolução técnica, desde lógica de programação até tópicos mais avançados como orientação a objetos, manipulação de arquivos, automação e integração com APIs.
Por natureza, o conteúdo cresce e muda com frequência: novas aulas, desafios e projetos são adicionados continuamente conforme o aprendizado avança. Por isso, este README descreve a estrutura e o propósito de cada área, em vez de listar arquivos específicos — assim ele continua válido mesmo quando novo conteúdo é incluído.
O repositório é organizado em três grandes frentes de estudo:
Acompanhamento do curso completo de Python do Curso em Vídeo (prof. Gustavo Guanabara), organizado por módulos progressivos (Modulo_01, Modulo_02, ...). Cada módulo contém as aulas correspondentes e os desafios propostos, cobrindo uma trilha que vai de lógica básica (variáveis, condições, repetições) até tópicos intermediários/avançados (funções, manipulação de arquivos, bibliotecas de terceiros como rich, boas práticas de estrutura de projeto).
Exercícios e mini-projetos baseados em conteúdos da Hashtag Programação, com foco em aplicações práticas e automações do dia a dia — como conversão de arquivos, reconhecimento de fala, validação de documentos (CPF/CNPJ) e automação de interface via teclado/mouse.
Projetos autorais e independentes, não vinculados a nenhum curso específico. É aqui que ideias próprias são colocadas em prática — incluindo o Cleitinho, um chatbot em desenvolvimento com integração à API da Groq, reconhecimento de fala e interface gráfica própria.
💡 Como cada pasta cresce de forma independente, o número de módulos, aulas e projetos dentro de cada categoria não é fixo — a divisão acima representa a lógica de organização, que se mantém estável mesmo quando novos itens são adicionados.
O núcleo do repositório é Python puro, mas diversos exercícios e projetos exploram bibliotecas externas, entre elas:
| Categoria | Bibliotecas observadas |
|---|---|
| Interface e output no terminal | rich, colorama |
| Integração com APIs / IA | groq, python-dotenv |
| Reconhecimento de fala e áudio | speech_recognition, pygame |
| Automação | pyautogui, keyboard |
| Validação de dados | validate-docbr |
Essa lista tende a se expandir conforme novos projetos são adicionados — não deve ser tratada como exaustiva.
- Para acompanhar a evolução cronológica do aprendizado: comece por
Curso_em_Video/Modulo_01e avance pelos módulos em ordem. - Para ver aplicações práticas e scripts pontuais: explore
Hashtag/. - Para ver projetos mais elaborados e autorais: vá direto a
mini-projetos/.
Cada pasta de aula ou projeto é autocontida — em geral, basta abrir o arquivo .py principal daquela pasta para entender o exercício, sem dependências entre pastas diferentes (exceto quando um projeto usa módulos próprios, como em Cleitinho - ChatBot/).
A maioria dos arquivos é independente e pode ser executada diretamente:
python nome_do_arquivo.pyPara os projetos que dependem de bibliotecas externas (como o Cleitinho, que usa groq e python-dotenv), recomenda-se criar um ambiente virtual e instalar as dependências indicadas nos imports do próprio arquivo antes de rodar:
python -m venv venv
source venv/bin/activate # Windows: venv\Scripts\activate
pip install <biblioteca-necessária>Alguns projetos que utilizam chaves de API (como o Cleitinho) esperam um arquivo .env local — que não é versionado por questões de segurança.
Este repositório está sob a licença MIT — veja o arquivo LICENSE para mais detalhes.
Edy Carlos de Santana Souza GitHub: @DyCarlosSantana