Olá, Kevin. Como vai?
Parabéns pela dedicação e pelo excelente desempenho nos desafios! É muito bacana ver que, além de resolver os problemas, você teve a curiosidade de explorar alternativas e testar diferentes formas de chegar ao mesmo resultado, como nas duas resoluções da Questão 8 sobre o resto da divisão.
Analisando as imagens do seu projeto, notei que você já domina bem o uso de métodos de strings e operadores aritméticos. Gostaria de destacar alguns pontos técnicos bem interessantes que você aplicou e dar uma pequena sugestão de boas práticas:
- Uso Criativo de Funções: Na Questão 9 e 10, você utilizou
chr(64) para o @ e chr(36) para o $. Embora passar o caractere direto entre aspas seja o mais comum, usar o código ASCII com chr() demonstra um ótimo conhecimento de fundamentos da computação. - Encadeamento de Métodos: Você aplicou muito bem o encadeamento, como em
frase.lower().replace().capitalize(). Isso deixa o código enxuto e elegante. - Substituição de Pontuação: Na Questão 6 e na de Altura, você usou o
.replace(',', '.'). Essa é uma técnica essencial em Data Science no Brasil, já que nossos dados costumam vir com vírgula, mas o Python exige o ponto para reconhecer números do tipo float.
Uma pequena sugestão de melhoria:
Nas questões que envolvem divisão e resto (como a Questão 8), seu código está logicamente correto, mas ele pode gerar um erro chamado ZeroDivisionError caso o usuário digite 0 no denominador, mesmo com o aviso no input. Em projetos futuros, você pode começar a explorar o tratamento de exceções ou uma estrutura condicional para validar se o divisor é diferente de zero antes de realizar o cálculo:
if d_divisor != 0:
resto = n_dividendo % d_divisor
print(f'O resto é {resto}')
else:
print('Erro: Não é possível dividir por zero!')
Além disso, notei que você usou códigos de escape ANSI (como \033[33m) para colorir o texto no terminal. Isso mostra um capricho extra com a experiência do usuário (UX) do seu programa!
Continue com esse entusiasmo e essa pegada investigativa, pois é exatamente essa curiosidade que forma bons cientistas de dados.
Espero que possa ter lhe ajudado!