diff --git a/book/06-estruturas-de-dados/04-dicionarios.ipynb b/book/06-estruturas-de-dados/04-dicionarios.ipynb index 4caf283..dd5108b 100644 --- a/book/06-estruturas-de-dados/04-dicionarios.ipynb +++ b/book/06-estruturas-de-dados/04-dicionarios.ipynb @@ -514,7 +514,7 @@ "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ - "Neste capítulo, exploramos os dicionários, uma estrutura de dados não ordenada fundamental em Python que permite mapear chaves a valores de forma eficiente. Aprendemos como criar, acessar, modificar e remover elementos, além de métodos úteis como `get`, `keys`, `values` e `items`. Na sequência, vamos aprender sobre a última estrutura de dados básicas de Python: os sets." + "Neste capítulo, exploramos os dicionários, uma estrutura de dados não ordenada fundamental em Python que permite mapear chaves a valores de forma eficiente. Aprendemos como criar, acessar, modificar e remover elementos, além de métodos úteis como `get`, `keys`, `values` e `items`. Na sequência, vamos aprender sobre a última estrutura de dados básicas de Python: os conjuntos." ] } ], diff --git a/book/06-estruturas-de-dados/05-sets.ipynb b/book/06-estruturas-de-dados/05-conjuntos.ipynb similarity index 99% rename from book/06-estruturas-de-dados/05-sets.ipynb rename to book/06-estruturas-de-dados/05-conjuntos.ipynb index f479120..0adfd60 100644 --- a/book/06-estruturas-de-dados/05-sets.ipynb +++ b/book/06-estruturas-de-dados/05-conjuntos.ipynb @@ -262,8 +262,8 @@ "source": [ "Conjuntos são a estrutura ideal para trabalharmos pensando em teoria dos conjuntos. Na teoria dos conjuntos, trabalhamos com operações que nos ajudam a combinar, comparar e manipular coleções de elementos. Em Python, a estrutura de dados conjunto (*set*) oferece uma maneira eficiente de realizar essas operações. Vamos explorar as principais operações entre conjuntos.\n", "\n", - "```{image} ../img/06-05-sets-theory.png\n", - ":name: sets-theory\n", + "```{image} ../img/06-05-teoria-conjuntos.png\n", + ":name: teoria-conjuntos\n", "```\n", "*
Teoria dos conjuntos (fonte: autoria própria)
*" ] diff --git a/book/07-fluxo-controle/01-condicionais.ipynb b/book/07-fluxo-controle/01-condicionais.ipynb index cc1df7e..831af02 100644 --- a/book/07-fluxo-controle/01-condicionais.ipynb +++ b/book/07-fluxo-controle/01-condicionais.ipynb @@ -78,7 +78,7 @@ "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ - "Qualquer operação de continência com `in` ou `not in`, seja em strings, listas, sets ou dicionário, também podem ser condicionais:" + "Qualquer operação de continência com `in` ou `not in`, seja em strings, listas, conjuntos ou dicionários, também podem ser condicionais:" ] }, { @@ -1029,8 +1029,7 @@ "Neste capítulo, você aprendeu sobre estruturas condicionais em Python. Vimos como usar `if`, `else` e `elif` para criar decisões em nossos programas, e como combinar múltiplas condições usando operadores lógicos `and`, `or` e `not`. Além disso, você aprendeu sobre a importância de manter o código limpo e legível, evitando aninhar muitos `if` e usando parênteses para melhorar a formatação do código. Também vimos um último caso de aplicação real de negócios de como combinar estruturas condicionais e operadores lógicos para decidir se um cliente é elegível para uma promoção de frete grátis.\n", "\n", "No próximo capítulo vamos aprender sobre estruturas de repetição, que nos permitem executar um bloco de código várias vezes. Vamos aprender sobre os laços `for` e `while`, e como usá-los para automatizar tarefas repetitivas em Python. Até lá!\n", - "\n", - "" + "\n" ] } ], @@ -1050,7 +1049,7 @@ "name": "python", "nbconvert_exporter": "python", "pygments_lexer": "ipython3", - "version": "3.12.2" + "version": "3.12.6" } }, "nbformat": 4, diff --git a/book/07-fluxo-controle/02-repeticao.ipynb b/book/07-fluxo-controle/02-repeticao.ipynb index 5997427..8a91006 100644 --- a/book/07-fluxo-controle/02-repeticao.ipynb +++ b/book/07-fluxo-controle/02-repeticao.ipynb @@ -17,8 +17,7 @@ "\n", "Em Python, temos duas estruturas de repetição, também chamadas de *laços*: `for` e `while`. A estrutura `for` é utilizada quando sabemos o número de vezes que o bloco de código deve ser executado. Já a estrutura `while` é utilizada quando não sabemos o número de vezes que o bloco de código deve ser executado, mas sabemos a condição de parada.\n", "\n", - "Nesta seção, vamos aprender mais sobre estas duas estruturas.\n", - "" + "Nesta seção, vamos aprender mais sobre estas duas estruturas.\n" ] }, { @@ -919,16 +918,16 @@ "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ - "## Compreensão de listas, dicionários e sets" + "## Compreensão de listas, dicionários e conjuntos" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ - "Python oferece uma forma um tanto quanto diferente para unir laços de repetição e estruturas de decisão com estrutras como listas, dicionários e sets. \n", + "Python oferece uma forma um tanto quanto diferente para unir laços de repetição e estruturas de decisão com estrutras como listas, dicionários e conjuntos. \n", "\n", - "Compreensões de listas, dicionários e sets permitem que você crie novas sequencias a partir de sequências existentes de uma forma bastante legível. Vamos explorar como utilizar compreensões para cada tipo de coleção, entender suas sintaxes, e ver exemplos práticos de como aplicá-las." + "Compreensões de listas, dicionários e conjuntos permitem que você crie novas sequencias a partir de sequências existentes de uma forma bastante legível. Vamos explorar como utilizar compreensões para cada tipo de coleção, entender suas sintaxes, e ver exemplos práticos de como aplicá-las." ] }, { @@ -1191,14 +1190,14 @@ "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ - "### Compreensão de sets" + "### Compreensão de conjuntos" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ - "Podemos também criar compreensão de sets de forma similar.\n", + "Podemos também criar compreensão de conjuntos de forma similar.\n", "\n", "Imagine que você tenha uma lista de dicionários, onde cada dicionário representa um cliente com informações como nome, idade, e o país de origem. Queremos identificar todos os países únicos de onde os clientes são provenientes para, por exemplo, realizar uma segmentação de mercado.\n", "\n", @@ -1218,7 +1217,7 @@ "]\n", "```\n", "\n", - "Podemos usar compreensão de sets para extrair os países únicos dos clientes que possuem menos de 25 anos." + "Podemos usar compreensão de conjuntos para extrair os países únicos dos clientes que possuem menos de 25 anos." ] }, { @@ -1287,7 +1286,7 @@ "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ - "Ao longo deste capítulo, você aprendeu sobre as estruturas de repetição em Python: `for` e `while`. O laço `for` é usado quando sabemos quantas vezes queremos executar um bloco de código, enquanto o laço `while` é usado quando não sabemos quantas vezes queremos executar um bloco de código, mas sabemos a condição de parada. Além disso, você aprendeu sobre as instruções `break` e `continue` para controlar o fluxo de repetição. Por fim, você aprendeu sobre compreensões de listas, dicionários e sets, que são maneiras compactas de criar novas sequências a partir de sequências existentes.\n", + "Ao longo deste capítulo, você aprendeu sobre as estruturas de repetição em Python: `for` e `while`. O laço `for` é usado quando sabemos quantas vezes queremos executar um bloco de código, enquanto o laço `while` é usado quando não sabemos quantas vezes queremos executar um bloco de código, mas sabemos a condição de parada. Além disso, você aprendeu sobre as instruções `break` e `continue` para controlar o fluxo de repetição. Por fim, você aprendeu sobre compreensões de listas, dicionários e conjuntos, que são maneiras compactas de criar novas sequências a partir de sequências existentes.\n", "\n", "No próximo capítulo vamos aprender em mais detalhes sobre funções em Python. Até lá!" ] @@ -1309,7 +1308,7 @@ "name": "python", "nbconvert_exporter": "python", "pygments_lexer": "ipython3", - "version": "3.12.2" + "version": "3.12.6" } }, "nbformat": 4, diff --git a/book/08-funcoes/01-introducao.ipynb b/book/08-funcoes/01-introducao.ipynb index 55ee8dd..f2ce53b 100644 --- a/book/08-funcoes/01-introducao.ipynb +++ b/book/08-funcoes/01-introducao.ipynb @@ -86,7 +86,7 @@ "\n", "3. **Funções de manipulação de sequências**\n", "\n", - "Essas funções são usadas para processar e manipular sequências como listas, tuplas e sets.\n", + "Essas funções são usadas para processar e manipular sequências como listas, tuplas e conjuntos.\n", "\n", "- `len():` Retorna o comprimento (número de itens) de uma sequência.\n", "- `max():` Retorna o maior item de uma sequência.\n", @@ -838,7 +838,7 @@ "name": "python", "nbconvert_exporter": "python", "pygments_lexer": "ipython3", - "version": "3.12.2" + "version": "3.12.6" } }, "nbformat": 4, diff --git a/book/_toc.yml b/book/_toc.yml index b6b2700..df1d77b 100644 --- a/book/_toc.yml +++ b/book/_toc.yml @@ -43,7 +43,7 @@ parts: - file: 06-estruturas-de-dados/02-listas.ipynb - file: 06-estruturas-de-dados/03-tuplas.ipynb - file: 06-estruturas-de-dados/04-dicionarios.ipynb - - file: 06-estruturas-de-dados/05-sets.ipynb + - file: 06-estruturas-de-dados/05-conjuntos.ipynb - caption: Estruturas de controle chapters: diff --git a/book/img/06-05-sets-theory.png b/book/img/06-05-teoria-conjuntos.png similarity index 100% rename from book/img/06-05-sets-theory.png rename to book/img/06-05-teoria-conjuntos.png