🧑💻 Novo artigo: "Generators em Python: Técnicas Essenciais para Código Eficiente e Robusto"
Generators são "listas preguiçosas" que economizam memória e brilham com arquivos gigantes, sequências infinitas e pipelines. Cobri yield vs return, exceções, context managers e exemplos práticos para você aplicar hoje!
Perfeito para devs Python que querem código mais eficiente. 👇
Entre numa pira de estudos que rendeu alguns artigos para meu blog, mas estou puxando o freio de mão, não tenho tanto tempo e nem inspiração para uma produção diária. Vou espaçar mais e fazer publicações semanais, isso me dará um pouco mais de fôlego e tempo para aprofundar nos assuntos.
🚀 Seu app Python "incha" a memória misteriosamente? Desvende o Garbage Collector do CPython: refcounting + GC geracional, ciclos traiçoeiros, tuning de thresholds que corta latência 20-50%!
Exemplos reais, benchmarks e gc.collect() na prática. Evite OOMs em prod AGORA! 💾🔥
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🚀 Atenção, devs Python! 🚀
Você já ouviu falar em *Primitive Obsession*? É aquele code smell que vira pesadelo quando usamos só *primitivos* (strings, dicts, listas) para modelar dados complexos num sistema. A boa notícia: existe uma saída poderosa e elegante! 💥
No artigo fresquinho *"Primitive Obsession no Python: Refatorando com Dataclasses para Value Objects Robustos"*, inspirado na incrível Live de Python #150 do Eduardo Mendes, você vai descobrir como as **dataclasses** podem revolucionar seu código!
✨ Imagine ter:
- Abstrações de domínio ricas, tipadas e imutáveis
- Código mais seguro e testável, sem KeyError ou lógica espalhada
- Menos boilerplate e alta legibilidade
- Validações incorporadas e comportamento encapsulado
- Facilidade para escalar e evoluir sistemas com menos bugs
Este é o caminho para sair da armadilha dos primitivos e dominar Value Objects com Python moderno! 🚀👩💻👨💻
🙌 Não perca tempo! Leia o artigo completo e transforme sua maneira de pensar software:
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