Resumo Atualizado: Como Utilizar o Google Colab (com Foco em Arquivos)

O que é o Google Colab? É um ambiente de notebook baseado na nuvem do Google, que permite escrever e executar código Python no navegador, sem configuração, com acesso gratuito a GPUs/TPUs. Ideal para ciência de dados e machine learning.

Passo a Passo:

Acessar o Google Colab:

Vá para colab.research.google.com (logado na sua conta Google).

Ou crie via Google Drive (Novo > Mais > Google Colaboratory).

Criar ou Abrir um Notebook:

Use o pop-up inicial ("Novo notebook", Abrir) ou o menu Arquivo.

Interface Básica:

Células de Código: Para código Python (executar com Shift + Enter ou ▶️).

Células de Texto: Para documentação formatada (Markdown).

Trabalhar com Arquivos (Ponto Central):

Importante: O ambiente Colab é temporário. Arquivos criados/upados diretamente nele são perdidos ao fim da sessão.

Método 1: Upload Direto (Temporário):

Painel esquerdo > Ícone Pasta > Botão "Fazer upload...".

Selecione o arquivo do seu PC. Ele aparece em /content/.

Use no código pelo nome (ex: pd.read_csv('meu_arquivo.csv')).

Desvantagem: Arquivo some ao desconectar.

Método 2: Montar Google Drive (Persistente - Recomendado):

Execute em uma célula de código:

from google.colab import drive drive.mount('/content/drive')

Siga as instruções: clique no link, autorize a conta, copie o código e cole de volta no Colab.

Seu Google Drive aparece como /content/drive/MyDrive/ no painel de Arquivos.

Acesse arquivos usando o caminho completo (ex: pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/Dados/arquivo.csv')).

Salve arquivos no Drive para mantê-los (ex: df.to_csv('/content/drive/MyDrive/Resultados/output.csv')).

Vantagem: Arquivos persistem no seu Google Drive.

Método 3: Usar Arquivos do GitHub (Fontes Externas):

Este método é ótimo para acessar arquivos de dados públicos ou dos seus próprios repositórios sem precisar baixá-los manualmente ou clonar todo o repositório.

Passo 1: Encontrar o URL "Raw" do arquivo:

Navegue até o arquivo desejado no repositório do GitHub.

Clique no botão "Raw". Isso exibirá o conteúdo bruto do arquivo no navegador.

Copie o URL da barra de endereços do navegador. Este URL apontará diretamente para o conteúdo do arquivo (geralmente começa com raw.githubusercontent.com).

Passo 2: Ler o arquivo no Colab (Exemplo com Pandas para CSV):

Em uma célula de código, use bibliotecas como o Pandas para ler o arquivo diretamente a partir do URL copiado:

import pandas as pd

Cole o URL Raw que você copiou aqui

url_raw_github = 'URL_DO_SEU_ARQUIVO_RAW_AQUI'

Ler um arquivo CSV diretamente do GitHub

df_github = pd.read_csv(url_raw_github)

Agora você pode trabalhar com o DataFrame 'df_github'

print(df_github.head()) IGNORE_WHEN_COPYING_START content_copy download Use code with caution. Python IGNORE_WHEN_COPYING_END

Observação: Isso lê o arquivo diretamente na memória (para um DataFrame, neste exemplo). Não baixa o arquivo fisicamente para o ambiente temporário do Colab, a menos que você use comandos específicos para download (como !wget URL) ou salve o DataFrame em um arquivo local ou no Drive montado.

Alternativa (Para múltiplos arquivos): Se precisar de vários arquivos de um repositório, pode ser mais prático clonar o repositório para o ambiente temporário do Colab usando !git clone URL_DO_REPOSITORIO.git. Lembre-se que os arquivos clonados assim também são temporários.

Salvar seu Trabalho:

Notebook (.ipynb): Salvo automaticamente no Google Drive (pasta Colab Notebooks por padrão). Use Arquivo > Salvar.

Arquivos de Dados/Resultados: Salve-os explicitamente no seu Google Drive (usando o Método 2) para não perdê-los.