🤖 Python e Ship

Instalar e gerenciar versoes Python com pyenv ou python3 nativo.

Sem a versao certa, nada funciona. Claude Code precisa de um Python consistente.

pyenv install, pyenv local, python3 --version, PATH.

Ambientes virtuais isolam dependencias por projeto.

Evita conflitos e garante reproducibilidade.

python3 -m venv, uv venv, activate, .venv no .gitignore.

Instalar pacotes com pip ou uv (alternativa rapida ao pip).

Claude Code gera requirements.txt; voce precisa saber instalar e travar versoes.

pip install, pip freeze, requirements.txt, uv pip install.

Escrever scripts Python simples com ajuda do Claude Code.

Automatizar tarefas repetitivas e o primeiro passo do "ship".

argparse, pathlib, sys.argv, if __name__.

Usar Claude Code para identificar e corrigir bugs rapidamente.

Debug e 50% do tempo de dev; IA reduz isso drasticamente.

Colar traceback, pedir fix, breakpoints, pdb.

Adicionar type hints com ajuda do Claude para codigo mais robusto.

Type hints melhoram o autocompletar e reduzem bugs em runtime.

str, int, list[str], Optional, TypedDict, mypy.

Extrair dados de paginas web com requests e BeautifulSoup.

Automacao comeca com dados; scraping e a porta de entrada.

requests.get, BeautifulSoup, selectors, rate limiting.

Processar centenas de arquivos com pathlib e glob.

Tarefas manuais que levam horas viram um script de 20 linhas.

pathlib.Path, glob, shutil, rename em massa.

Ler, transformar e exportar dados entre CSV, JSON e outros formatos.

Todo pipeline de dados precisa converter formatos.

csv.DictReader, json.load/dump, pandas basico.

Agendar scripts para rodar automaticamente com cron/systemd.

Automacao real = rodar sem intervencao humana.

crontab -e, cron syntax, logging, systemd timers.

Consumir APIs REST de servicos como GitHub, Slack, etc.

Scripts poderosos conectam servicos entre si.

requests, headers, auth tokens, paginacao.

try/except, logging, retries e graceful degradation.

Script de producao nao pode morrer silenciosamente.

try/except, logging module, tenacity, exit codes.

Criar sua primeira API com FastAPI em minutos.

FastAPI e o framework Python mais rapido para APIs modernas.

FastAPI(), @app.get, uvicorn, async.

Definir schemas de dados com Pydantic BaseModel.

Validacao automatica elimina bugs de dados na entrada.

BaseModel, Field, validators, response_model.

Implementar as quatro operacoes basicas de qualquer API.

CRUD e o padrao universal; toda API comeca aqui.

@app.post/get/put/delete, status codes, path params.

Adicionar CORS, rate limiting e autenticacao basica.

API sem auth e convite pra desastre.

CORSMiddleware, Depends, OAuth2, API keys.

FastAPI gera Swagger UI e ReDoc automaticamente.

Documentacao viva que facilita debug e onboarding.

/docs, /redoc, OpenAPI schema, tags.

Rodar local com uvicorn e deploy remoto com gunicorn.

API que so roda local nao e produto.

uvicorn, gunicorn, reverse proxy, HTTPS.

Escrever e rodar testes com pytest.

Testes sao a rede de seguranca que permite iteracao rapida.

test_ prefix, assert, pytest -v, markers.

Fixtures preparam estado; conftest.py compartilha entre arquivos.

Evita duplicacao e mantem testes limpos.

@pytest.fixture, scope, conftest.py, parametrize.

Simular dependencias externas com unittest.mock.

Testar sem depender de banco, API ou filesystem.

Mock, patch, MagicMock, side_effect.

Medir quais linhas de codigo sao exercitadas pelos testes.

Voce nao sabe o que nao esta testado ate medir.

pytest-cov, --cov=src, coverage html, branch coverage.

Escrever o teste antes do codigo, com Claude gerando a implementacao.

TDD + IA e superpoder: voce define o que, IA faz o como.

Red-green-refactor, test-first, specification by example.

Rodar testes automaticamente em cada push/PR.

CI garante que ninguem (nem a IA) quebre o que funciona.

GitHub Actions, pytest step, coverage badge, fail fast.

Empacotar sua app Python num container Docker.

"Funciona na minha maquina" vira "funciona em qualquer lugar".

Dockerfile, docker build, docker run, multi-stage.

Orquestrar multiplos containers (app + DB + redis) com um YAML.

Apps reais tem mais de um servico.

docker-compose.yml, services, volumes, networks.

Deploy com um comando em plataformas como Railway ou Fly.io.

Cloud PaaS e a forma mais rapida de colocar no ar.

railway deploy, fly launch, Procfile, buildpacks.

Gerenciar .env, secrets e configs por ambiente (dev/staging/prod).

Secrets vazados = desastre; config errada = downtime.

.env, python-dotenv, pydantic-settings, 12-factor.

Structured logging, health checks e alertas basicos.

Sem monitoring, voce so descobre problemas quando o usuario reclama.

structlog, /health endpoint, uptime monitoring.

Horizontal vs vertical scaling, caching e quando pensar nisso.

Saber quando (e quando NAO) escalar evita overengineering.

Replicas, load balancer, Redis cache, premature optimization.

Construir o minimo viavel que entrega valor real.

Perfeccionismo mata projetos; MVP lanca projetos.

MVP, scope cutting, "good enough", time-boxed.

Decidir o que NAO fazer e tao importante quanto o que fazer.

Com IA, voce pode construir rapido; o gargalo vira decidir O QUE.

Must/should/could/won't, impact vs effort, backlog grooming.

Checklist pre-lancamento: testes, docs, monitoring, rollback.

Lancamentos sem checklist sao lancamentos com surpresas.

Pre-launch, smoke tests, rollback plan, feature flags.

Coletar feedback real e transformar em melhorias.

Produto sem feedback e adivinhacao.

User feedback, analytics, bug reports, feature requests.

Ciclos curtos de build-measure-learn apos o lancamento.

O lancamento nao e o fim; e o comeco.

Sprints, changelogs, semver, continuous deployment.

Caminhos apos dominar Python + Claude Code: SaaS, open source, consultoria.

Saber o destino ajuda a escolher o proximo passo.

SaaS, open source, freelance, portfolio, community.