Curso gratuito de JavaScript em 30 dias, com aulas passo a passo, exercícios diários e miniprojetos para iniciantes.
Asabeneh/30-Days-Of-Python
Um curso passo a passo de 30 dias que ensina Python, dos fundamentos a aplicações web, APIs e ferramentas de dados.
- Estrelas
- 76,729
- Forks
- 13,862
- Issues abertas
- 229
- Último commit
- há 21 dias
O que é?
30 Days Of Python é um curso de aprendizado para iniciantes, organizado em 30 aulas diárias, cada uma sobre um tópico. As aulas começam pela instalação do Python e do VS Code e seguem por variáveis, tipos de dados, fluxo de controle, funções, módulos, classes, manipulação de arquivos e tratamento de exceções.
As aulas finais abordam temas práticos: web scraping, ambientes virtuais, estatística, pandas, desenvolvimento de aplicações web, uso do MongoDB e consumo e criação de APIs. Cada dia é um arquivo Markdown independente, com explicações, exemplos e exercícios em três níveis de dificuldade.
O curso informa que a conclusão pode levar de 30 a 100 dias, e o autor disponibiliza um canal de vídeos complementar. O repositório também inclui traduções para vários outros idiomas.
Recursos principais
- 01Aborda os fundamentos de Python, de tipos de dados a classes, módulos e tratamento de exceções.
- 02Inclui tópicos das aulas finais, como pandas, web scraping, MongoDB e criação de APIs.
- 03Cada dia traz explicações, exemplos de código e exercícios em três níveis de dificuldade.
- 04Disponível em vários idiomas além do inglês.
Casos de uso
- Aprender Python do zero no próprio ritmo.
- Fazer os exercícios diários como parte de um plano estruturado de estudo autodidata.
- Revisar os fundamentos de Python antes de avançar para desenvolvimento web ou de dados.
Início rápido
- 1
Instale o Python 3 pelo python.org (baixe o instalador para o seu sistema operacional).
- 2
Confira se o Python está instalado exibindo a versão.
python3 --version - 3
Abra o shell interativo do Python e experimente seu primeiro script.
python - 4
Comece a ler o curso pelo Dia 1 (Introdução) e continue para o Dia 2.
Antes de usar
- O README não informa uma licença, então os termos de reutilização não estão claros.
- O curso está em inglês, e o README indica separadamente as edições em outros idiomas.
Tópicos
Perguntas frequentes
- O que é 30-Days-Of-Python?
- Um curso passo a passo de 30 dias que ensina Python, dos fundamentos a aplicações web, APIs e ferramentas de dados. 30 Days Of Python é um curso de aprendizado para iniciantes, organizado em 30 aulas diárias, cada uma sobre um tópico. As aulas começam pela instalação do Python e do VS Code e seguem por variáveis, tipos de dados, fluxo de controle, funções, módulos, classes, manipulação de arquivos e tratamento de exceções.
- 30-Days-Of-Python é gratuito? Qual é a licença?
- 30-Days-Of-Python não declara licença. O código é público, mas sem licença você não tem permissão explícita para reutilizá-lo; fale com o autor antes de depender dele.
- 30-Days-Of-Python ainda é mantido?
- Manutenção ativa. O último commit de 30-Days-Of-Python foi em 30 de set. de 2026.
- Para que posso usar 30-Days-Of-Python?
- Aprender Python do zero no próprio ritmo. Fazer os exercícios diários como parte de um plano estruturado de estudo autodidata. Revisar os fundamentos de Python antes de avançar para desenvolvimento web ou de dados.
- Como instalar 30-Days-Of-Python?
- Instale o Python 3 pelo python.org (baixe o instalador para o seu sistema operacional). Confira se o Python está instalado exibindo a versão.: python3 --version Abra o shell interativo do Python e experimente seu primeiro script.: python Comece a ler o curso pelo Dia 1 (Introdução) e continue para o Dia 2.
- Onde consigo 30-Days-Of-Python?
- O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/Asabeneh/30-Days-Of-Python
Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.
Projetos relacionados
Currículo introdutório de 10 semanas e 20 aulas da Microsoft, com tópicos fundamentais de ciência de dados, Python, quizzes e projetos.
Uma alternativa direta ao Jupyter com agente de IA, formato de notebook YAML `.deepnote` e editor baseado em blocos para Python, R e SQL.
Uma coleção de exemplos e guias em notebooks Jupyter que mostram como realizar tarefas comuns com a API da OpenAI.
Currículo gratuito e de código aberto para iniciantes aprenderem o Model Context Protocol (MCP) com exemplos práticos em C#, Java, JavaScript, Python, Rust e TypeScript.
Biblioteca de machine learning em Python baseada em SciPy e NumPy, com ferramentas de classificação, regressão, clustering e seleção de modelos, sob licença BSD.