Python: A Linguagem Universal da Era Digital:

**Por Ricardo Costa Val do Rosario e ChatGPT 4.0

Fonte oficial:

"O que é Python? — um guia completo para iniciar nessa linguagem de programação" 
(https://www.alura.com.br/artigos/python)

Compartilho com vocês um documento reflexivo que preparei após ler o artigo “O que é Python?", contando com o auxilio do ChatGPT conforme minhas orientações.
Como médico servidor público com a intenção de me tornar educador em IA aplicada à saúde, vejo na linguagem Python um pilar fundamental para transformar a assistência médica e a gestão hospitalar.

Neste material, destaco:

•	Fundamentos teóricos e históricos da linguagem;
•	Códigos comentados com explicações didáticas;
•	Aplicações práticas em IA, automação e análise de dados.

Este artigo, redigido em tom introdutório e didático, delineia com propriedade os fundamentos da linguagem Python, destacando sua evolução histórica, aplicabilidade multidisciplinar e estrutura conceitual.
A linguagem é exaltada por sua versatilidade, sintaxe intuitiva e vocação multiparadigmática, o que a posiciona como uma das ferramentas de programação mais acessíveis e poderosas da atualidade.
Do ponto de vista epistemológico, o artigo realça a concepção de Python como linguagem de alto nível e dinamicamente tipada, um recurso que abstrai complexidades computacionais e promove uma aproximação simbiótica entre o raciocínio humano e a lógica computacional. Essa característica faz de Python uma linguagem paradigmática para a democratização da ciência de dados, do desenvolvimento web e da inteligência artificial.
A estrutura textual alterna explicações técnicas com exemplos práticos, o que favorece uma compreensão progressiva, mesmo para leitores neófitos.
Destacam-se ainda referências a práticas profissionais, como o uso de ambientes virtuais e a integração com bibliotecas que reforçam sua relevância no ecossistema tecnológico contemporâneo.

 São elas:
 
 - Scikit-learn, 
 - TensorFlow,
 - Flask.

Síntese Conceitual

Características fundamentais do Python:

•	Interpretada, de alto nível;
•	Multiparadigma (procedural, funcional, orientada a objetos);
•	Sintaxe legível e próxima da linguagem natural;
•	Forte suporte comunitário e bibliotecas robustas;
•	Usada em IA, ciência de dados, automação, web, etc.

Aplicações notáveis:

•	Empresas como Google, Facebook, Spotify, Amazon e Globo a utilizam amplamente;
•	Frameworks como Django, Flask, FastAPI potencializam o desenvolvimento web;
•	Ambientes virtuais garantem isolamento e integridade de dependências.

Exemplos Comentados de Código

1. Tipos de dados em Python

idade = 30                           # int
altura = 1.75                       # float
nome = "Ricardo"               # str
is_medico = True                 # bool
pacientes = ['João', 'Ana']    # list
altura_pacientes = {'João': 1.70, 'Ana': 1.60}  # dict

print(type(nome))                 # <class 'str'>

2. Estrutura condicional com if / elif / else

media = 6.5

if media < 5:
    print("Reprovado")
elif 5 <= media < 7:
    print("Recuperação")
else:
    print("Aprovado")

3. Laço for com range()

for i in range(1, 6):
    print(f"Consulta número {i}")

4. Laço while com entrada de dados

total = 0
while total < 1000:
    valor = int(input("Digite o valor gasto: "))
    total += valor
print("Total gasto:", total)

5. Criação e uso de um módulo personalizado

circulo.py:

pi = 3.14159

def area(raio):
    return pi (raio) 2

def perimetro(raio):
    return 2 pi  raio
main.py:

import circulo

print(circulo.area(5))        # 78.53975
print(circulo.perimetro(5))   # 31.4159

Python e Inteligência Artificial

O artigo também aborda o protagonismo de Python na construção de soluções de IA, evidenciado por bibliotecas como:

•	Scikit-learn – algoritmos de ML tradicionais (ex: regressão logística, árvores);
•	TensorFlow / Keras – deep learning (redes neurais convolucionais, RNNs);
•	PyTorch – amplamente usada em pesquisa.

Exemplo simples com Scikit-learn:

from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np

X = np.array([[1], [2], [3]])
y = np.array([2, 4, 6])

modelo = LinearRegression()
modelo.fit(X, y)

print(modelo.predict([[4]]))  # Resultado: [8.]

Conclusão Reflexiva

Este guia oferece não apenas um roteiro de iniciação à linguagem Python, mas uma visão holística de seu papel no cenário computacional moderno.
A abordagem equilibra pedagogia e profundidade técnica, o que o torna um excelente material introdutório, sobretudo para estudantes e profissionais em transição de carreira.
Espero que essa análise seja útil a quem está começando ou buscando um novo olhar sobre Python.