Olá, Weydison. Como vai?
Parabéns pela resolução perfeita do desafio! É muito bacana ver você avançando pelos conceitos de funções e manipulação de listas em Python, estruturando um script limpo, funcional e que atende 100% dos requisitos solicitados pela sua líder de estágio.
A sua estratégia de tratamento de texto ficou excelente. Ir substituindo as pontuações por espaço com o método .replace() evita que caracteres como uma vírgula ou um ponto final fiquem "grudados" na palavra, o que alteraria falsamente a contagem do tamanho dela. O uso do .split() para fatiar a frase e a combinação do list(filter(lambda ...)) na linha de filtragem demonstraram uma ótima maturidade em programação funcional.
O resultado impresso no terminal com a frase do teste trará exatamente as palavras desejadas: ['Aprender', 'Python', 'Alura', 'muito']. Todas elas com 5 ou mais caracteres!
Para enriquecer a sua bagagem técnica para o seu estágio em Processamento de Linguagem Natural (NLP), quero compartilhar duas dicas profissionais de refatoração e otimização de performance:
1. Refatorando o Tratamento de Texto (Clean Code)
O seu bloco de substituições repetidas com .replace() funciona perfeitamente para esse cenário controlado. Porém, no mundo real do NLP, os textos brutos (corpora) vêm com dezenas de pontuações e símbolos diferentes. Fazer uma linha para cada caractere deixaria o código gigantesco.
Uma prática de mercado muito elegante é usar um laço for simples para iterar sobre uma string contendo todas as pontuações indesejadas, limpando a frase em poucas linhas:
frase = "Aprender Python aqui na Alura é muito bom"
# Limpa todas as pontuações mapeadas em um loop compacto
for caractere in ",.!?;:":
frase = frase.replace(caractere, " ")
palavras = frase.split()
(Nota de engenharia: Em projetos de NLP em larga escala, os desenvolvedores costumam usar Expressões Regulares através da biblioteca nativa re, com o comando re.sub(r'[.,!?]', ' ', frase), que faz toda essa varredura de uma só vez na velocidade da luz).
2. Substituindo filter por List Comprehension
Como conversamos em tópicos anteriores aqui na comunidade, o ecossistema Python adora as estruturas de List Comprehension (Compreensão de Lista). Embora o uso do filter() com a função lambda esteja impecável, na maioria das empresas de tecnologia os programadores preferem legibilidade no estilo "pythonico".
Veja como a sua linha de filtragem ganharia uma leitura super natural:
# Lê-se: guarde a palavra para cada palavra na lista SE o tamanho da palavra for >= 5
palavras_filtradas = [palabra for palabra in palavras if len(palabra) >= 5]
Essa abordagem, além de dispensar o uso da palavra-chave lambda e a conversão explícita para list(), costuma ter uma performance de processamento ligeiramente superior no interpretador do Python.
Você organizou muito bem o código e comentou cada etapa com precisão, o que é uma qualidade gigante para quem está estagiando e trabalhando em equipe. Continue com essa dedicação fantástica!
Espero que possa ter lhe ajudado!
