Estudo de Paradigmas de Programação - Python

Este repositório contém exemplos e exercícios práticos em Python para estudo de diferentes paradigmas de programação. Os paradigmas abordados são:

• Paradigma Estruturado
• Paradigma Orientado a Objetos (OOP)
• Paradigma Concorrente

Objetivo

O objetivo deste repositório é fornecer uma base de aprendizado com exemplos claros e diretos sobre como aplicar os principais paradigmas de programação utilizando Python. Cada diretório contém exemplos práticos que demonstram conceitos fundamentais dos respectivos paradigmas.

Estrutura do Repositório

• estruturado/ - Exemplos de programação no paradigma estruturado, que foca em sequências de execução linear, controle de fluxo com laços, condicionais e funções.

• orientado_a_objetos/ - Exemplos de programação orientada a objetos (OOP), cobrindo conceitos como classes, objetos, herança, polimorfismo, encapsulamento e abstração.

• concorrente/ - Exemplos de programação concorrente, utilizando threads, processamento paralelo com multiprocessing e programação assíncrona com asyncio.

Paradigmas de Programação

Paradigma Estruturado

O paradigma estruturado organiza o código de forma linear e sequencial, utilizando funções e controle explícito de fluxo (como laços e condicionais). Ele não faz uso de objetos ou classes, focando em algoritmos e funções independentes.

Exemplo: Algoritmos de ordenação e cálculo de soma de elementos em listas usando apenas funções e estruturas de controle.

Paradigma Orientado a Objetos (OOP)

No paradigma orientado a objetos, o código é organizado em torno de objetos e classes. Objetos representam entidades do mundo real e são compostos por atributos (dados) e métodos (ações). OOP promove a reutilização de código e o design modular.

Exemplo: Criação de uma classe Carro, com atributos como marca, modelo e métodos como acelerar(), frear(). O OOP também envolve conceitos como herança, polimorfismo e encapsulamento.

Paradigma Concorrente

A programação concorrente lida com a execução simultânea de múltiplas tarefas, melhorando o desempenho em cenários de I/O e cálculos paralelizados. O Python oferece várias ferramentas para concorrência, incluindo threads, multiprocessing e programação assíncrona com asyncio.

Exemplo: Implementação de um sistema que baixa vários arquivos de maneira simultânea, usando threads ou asyncio para executar tarefas de forma não bloqueante.

Como Usar

1. Clone o repositório:

   git clone https://github.com/seu-usuario/nome-do-repositorio.git
   cd nome-do-repositorio