Importante

Você está vendo a versão anterior da nova experiência da Alura que estamos preparando para você. Em breve, ela ganha uma identidade visual novinha totalmente pensada em potencializar seus estudos!

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resposta

Faça como eu fiz: arquivos e pandas

def gerar_resumos(emails):
resumos_emails = []
for i, email in enumerate(emails, start=1):
resumo = f"Resumo do e-mail {i}: {email[:50]}..."
resumos_emails.append(resumo)
with open("resumos.txt", "w", encoding="utf-8") as arquivo:
arquivo.writelines(resumo + "\n" for resumo in resumos_emails)
with open("resumos.txt", "r", encoding="utf-8") as arquivo:
resumos_lidos = [linha.strip() for linha in arquivo.readlines()]
return resumos_lidos
emails = [
"Reunião marcada para segunda-feira às 10h.",
"Lembrete sobre o prazo de entrega do projeto.",
"Convite para participar do treinamento de Python."
]

resultado = gerar_resumos(emails)

for resumo in resultado:
print(resumo)

Resumo do e-mail 1: Reunião marcada para segunda-feira às 10h....
Resumo do e-mail 2: Lembrete sobre o prazo de entrega do projeto....
Resumo do e-mail 3: Convite para participar do treinamento de Python....

  • Read
    -with open("arquivo.txt", "r", encoding="utf-8") as arquivo:
    conteudo = arquivo.read()

print(conteudo)

  • Readline
    with open("arquivo.txt", "r", encoding="utf-8") as arquivo:
    linha1 = arquivo.readline()
    linha2 = arquivo.readline()

print(linha1)
print(linha2)

  • Readlines
    with open("arquivo.txt", "r", encoding="utf-8") as arquivo:
    linhas = arquivo.readlines()

print(linhas)

import pandas as pd
df = pd.read_csv("/content/distancias_sao_paulo.csv")

import pandas as pd
import google.generativeai as genai
cidades = [
{"cidade": "Ushuaia", "distancia_km": 3380},
{"cidade": "Santiago", "distancia_km": 2590},
{"cidade": "Medellin", "distancia_km": 4320},
{"cidade": "Rovaniemi", "distancia_km": 11650},
{"cidade": "Berlim", "distancia_km": 10250},
{"cidade": "Bran", "distancia_km": 10550},
{"cidade": "Orlando", "distancia_km": 6850},
{"cidade": "Inuvik", "distancia_km": 10850},
{"cidade": "Toronto", "distancia_km": 8180},
{"cidade": "Dubai", "distancia_km": 12150}
]
df = pd.DataFrame(cidades)
print(df)
df.to_csv(
"distancias.csv",
index=False,
encoding="utf-8"
)

print("Arquivo distancias.csv criado.")

  cidade  distancia_km

0 Ushuaia 3380
1 Santiago 2590
2 Medellin 4320
3 Rovaniemi 11650
4 Berlim 10250
5 Bran 10550
6 Orlando 6850
7 Inuvik 10850
8 Toronto 8180
9 Dubai 12150
Arquivo distancias.csv criado.

1 resposta

Olá, Marcelo! Como vai?

Parabéns pela realização das atividades!

Você apresentou um código bem estruturado, demonstrou domínio em manipulação de arquivos com diferentes métodos de leitura (read, readline, readlines) e aplicou corretamente o uso de pandas para organizar dados em DataFrames. Além disso, conseguiu integrar a criação de arquivos .csv, o que torna o trabalho prático e aplicável em análises futuras.

É importante perceber que você conseguiu mostrar como Python pode ser usado tanto para manipulação de textos simples quanto para organização de dados mais complexos, como distâncias entre cidades.

Se quiser aprofundar ainda mais, algumas boas práticas são:

  • Tratamento de erros: incluir verificações para garantir que o arquivo existe antes de tentar abrir.
  • Automatização: criar funções que recebam parâmetros e gerem relatórios ou arquivos automaticamente.
  • Visualização: usar bibliotecas como matplotlib ou seaborn para representar graficamente os dados do DataFrame.

Ah uma pergunta: Você prefere explorar mais a manipulação de arquivos de texto simples ou avançar para análises gráficas e estatísticas com os dados em DataFrames?

Fico à disposição! E se precisar, conte sempre com o apoio do fórum.

Abraço e bons estudos!

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