def exemplo_erros():
try:
# ValueError
numero = int("abc")
# TypeError
soma = "texto" + 5
# ZeroDivisionError
resultado = 10 / 0
except ValueError:
print("Erro de valor: entrada inválida. Digite apenas números.")
except TypeError:
print("Erro de tipo: operação entre tipos incompatíveis.")
except ZeroDivisionError:
print("Erro: divisão por zero não é permitida.")
except Exception as e:
print(f"Erro inesperado: {e}")
finally:
print("Finalizando execução (ex.: fechar arquivos).")
exemplo_erros()
import pandas as pd
dados = {
"usuario": ["Ana", "Bruno", "Carlos", "Daniela"],
"resenha": [
"Excelente aplicativo, recomendo!",
"Não gostei, trava muito.",
"Funciona bem, mas poderia ser mais rápido.",
"Péssima experiência, não recomendo."
],
"avaliacao": ["Positiva", "Negativa", "Neutra", "Negativa"]
}
df = pd.DataFrame(dados)
df_negativas = df[df["avaliacao"] == "Negativa"]
print(df_negativas)
resenhas_negativas = df_negativas["resenha"].tolist()
texto_unificado = " | ".join(resenhas_negativas)
print("Texto unificado:\n", texto_unificado)
prompt = f"""
Analise as seguintes resenhas negativas e categorize em uma palavra:
{texto_unificado}
Categorias possíveis: Usabilidade, Performance, Confiabilidade, Outro.
Responda apenas com uma palavra por resenha, separadas por espaço.
"""
print(prompt)
resposta_llm = "Performance Confiabilidade Usabilidade Confiabilidade"
categorias = resposta_llm.split()
print(categorias)
import json
resposta_json = """
{
"usuario": "Bruno",
"resenha_original": "Não gostei, trava muito.",
"resenha_pt": "Não gostei, trava muito.",
"avaliacao": "Negativa"
}
"""
dicionario = json.loads(resposta_json)
print(dicionario)
def processar_resenhas(lista_resenhas):
resultados = []
for r in lista_resenhas:
try:
# Aqui você chamaria o LLM real
avaliacao = "Negativa" if "não" in r.lower() else "Positiva"
resultados.append({"resenha": r, "avaliacao": avaliacao})
except Exception as e:
print(f"Erro ao processar resenha: {e}")
return resultados
resultado_final = processar_resenhas(df["resenha"].tolist())
print(resultado_final)
Conte com o apoio da comunidade Alura na sua jornada. Abraços e bons estudos!