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5 Bibliotecas Python Top para Dados em 2025!

05-06-2025 | 18:38 | Alexsandro Felix

E aí, futuro mestre dos dados! Quer dominar a análise de dados em 2025 e impressionar todo mundo com gráficos irados e cálculos espertos? Então, pegue seu café (ou energético, sem julgamentos) e venha conhecer as 5 bibliotecas Python essenciais que vão te transformar no ninja da análise de dados! Vamos falar de Pandas, NumPy, Polars, Matplotlib e Seaborn — o que cada uma faz, como usar e quando tirar elas da cartola. Bora mergulhar nesse mundo de números e códigos?

Pandas: O Mestre das Tabelas

O que faz? Pandas é tipo o Excel turbinado: organiza dados em tabelas (DataFrames), carrega CSV, filtra, agrupa e calcula tudo rapidinho. Perfeito pra mexer com dados estruturados!
Exemplo simples: Carregar um CSV e calcular a média.

import pandas as pd
# Carrega o CSV
df = pd.read_csv(“vendas.csv”)  # Ex.: colunas “Produto” e “Vendas”
print(“Seus dados:”, df)
# Média das vendas
media = df[“Vendas”].mean()
print(f”Média de vendas: R$ {media:.2f}”)

import pandas as pd
# Carrega o CSV
df = pd.read_csv("vendas.csv")  # Ex.: colunas "Produto" e "Vendas"
print("Seus dados:", df)
# Média das vendas
media = df["Vendas"].mean()
print(f"Média de vendas: R$ {media:.2f}")

Quando usar? Use Pandas quando precisar limpar dados, fazer cálculos (médias, somas) ou mexer com CSV, Excel ou bancos de dados. É o canivete suíço da análise!

NumPy: O Gênio dos Números

O que faz? NumPy é o mago das contas: lida com arrays (listas turbinadas), faz operações matemáticas rápidas e é a base de quase tudo em dados. Rápido e poderoso!
Exemplo simples: Calcular a média de um array.

import numpy as np
# Array de vendas
vendas = np.array([150, 200, 300, 250])
# Média rapidinha
media = np.mean(vendas)
print(f”Média das vendas: R$ {media:.2f}”)

import numpy as np
# Array de vendas
vendas = np.array([150, 200, 300, 250])
# Média rapidinha
media = np.mean(vendas)
print(f"Média das vendas: R$ {media:.2f}")

Quando usar? Aposte no NumPy para cálculos pesados, números em grande escala ou quando precisa de velocidade (ex.: simulações, estatísticas).

Polars: O Novo Veloz do Pedaço

O que faz? Polars é o novato veloz de 2025: parecido com Pandas, mas mais rápido e otimizado pra big data. Processa tabelas enormes sem suar!
Exemplo simples: Carregar CSV e calcular média.

import polars as pl
# Carrega o CSV
df = pl.read_csv(“vendas.csv”)
print(“Seus dados:”, df)
# Média das vendas
media = df[“Vendas”].mean()
print(f”Média de vendas: R$ {media:.2f}”)

import polars as pl
# Carrega o CSV
df = pl.read_csv("vendas.csv")
print("Seus dados:", df)
# Média das vendas
media = df["Vendas"].mean()
print(f"Média de vendas: R$ {media:.2f}")

Quando usar? Escolha Polars se seus dados são gigantes (milhões de linhas) ou se quer velocidade máxima em análises. É o foguete da turma!

Matplotlib: O Artista dos Gráficos

O que faz? Matplotlib é o pintor dos dados: cria gráficos de barras, linhas, dispersão e mais. Personalizável, mas simples pra começar!
Exemplo simples: Gráfico de barras.

import matplotlib.pyplot as plt
# Dados
produtos = [“Camisa”, “Bola”, “Tênis”]
vendas = [150, 200, 300]
# Gráfico
plt.bar(produtos, vendas, color=”skyblue”)
plt.title(“Vendas por Produto – 2025”)
plt.xlabel(“Produto”)
plt.ylabel(“Vendas (R$)”)
plt.savefig(“grafico_vendas.png”)
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
# Dados
produtos = ["Camisa", "Bola", "Tênis"]
vendas = [150, 200, 300]
# Gráfico
plt.bar(produtos, vendas, color="skyblue")
plt.title("Vendas por Produto - 2025")
plt.xlabel("Produto")
plt.ylabel("Vendas (R$)")
plt.savefig("grafico_vendas.png")
plt.show()

Quando usar? Use Matplotlib pra gráficos básicos ou quando quiser personalizar cada detalhe (cores, tamanhos) pra relatórios ou apresentações.

Seaborn: O Estilista dos Gráficos

O que faz? Seaborn é o primo chique do Matplotlib: faz gráficos lindos e elegantes com menos código. Ótimo pra visualizações que impressionam!
Exemplo simples: Gráfico de dispersão.

import seaborn as sns
import pandas as pd
# Carrega dados
df = pd.read_csv(“vendas.csv”)
# Gráfico de dispersão
sns.scatterplot(x=”Data”, y=”Vendas”, data=df, hue=”Produto”)
plt.title(“Vendas por Data – 2025”)
plt.savefig(“dispersao_vendas.png”)
plt.show()

import seaborn as sns
import pandas as pd
# Carrega dados
df = pd.read_csv("vendas.csv")
# Gráfico de dispersão
sns.scatterplot(x="Data", y="Vendas", data=df, hue="Produto")
plt.title("Vendas por Data - 2025")
plt.savefig("dispersao_vendas.png")
plt.show()

Quando usar? Aposte no Seaborn pra gráficos bonitos e rápidos — dispersão, boxplots, mapas de calor — perfeitos pro Instagram ou pro chefe!

Prontos pra 2025, ninjas dos dados?

Essas 5 bibliotecas — Pandas, NumPy, Polars, Matplotlib e Seaborn — são seu time dos sonhos pra análise de dados em 2025! Instale com pip install pandas numpy polars matplotlib seaborn e teste os códigos. Quer ir além e virar um pro de verdade? Confira o curso Formação em Análise de Dados com Python pra dominar essas ferramentas e arrasar nos projetos! Misture elas: use Pandas ou Polars pra dados, NumPy pra cálculos e Matplotlib ou Seaborn pros gráficos. O céu (e seu CSV) é o limite!

E você, qual biblioteca vai testar primeiro? Deixe nos comentários e conte: já usou alguma dessas ou tem uma favorita? Compartilhe o post com os amigos e bora espalhar a vibe dos dados em 2025!

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Relatórios Fáceis: Automatize com Python e Dados!

05-06-2025 | 17:36 | Alexsandro Felix

E aí, mestre dos dados e rei das planilhas! Cansado de passar horas montando relatórios, copiando e colando números como se fosse um estagiário do Excel? Chega disso! Hoje, vamos usar o superpoder do Python e da análise de dados pra automatizar relatórios e fazer você brilhar no trabalho (ou pelo menos impressionar o chefe enquanto toma café). Com um script simples, você vai transformar dados bagunçados em relatórios irados, tudo num piscar de olhos. Bora virar o ninja da automatização?

Por que automatizar relatórios?

Relatórios manuais são tipo lavar louça à mão: demorado, chato e cheio de erros. Com Python, você lê dados, processa, cria gráficos e até exporta um PDF — tudo automático! Seja pra vendas, treinos fitness ou até os cliques da sua fotografia esportiva, esse truque vai te salvar.

O que você precisa

Python: Baixe em python.org, caso ainda não seja da turma.
Bibliotecas: Vamos usar Pandas (para dados), Matplotlib (gráficos) e FPDF (pra PDF). Instale assim:

pip install pandas matplotlib fpdf

Dados: Um arquivo CSV (ex.: vendas, gastos, o que quiser). Crie um simples ou pegue um de teste!

Passo a passo: automatize como um pro

Vamos criar um script que lê um CSV, analisa os dados e gera um relatório maneiro. Mãos na massa!

Prepare seus Dados – crie um arquivo “dados.csv” (ou use o seu) com colunas como “Data”, “Produto”, “Vendas”. Exemplo:

Data,Produto,Vendas
2025-06-01,Camisa,150
2025-06-02,Bola,2002
025-06-03,Tênis,300

Código mágico em Python: – copie e cole isso num arquivo (ex.: auto_relatorio.py):

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from fpdf import FPDF
import os

# Ler o CSV
try:
    df = pd.read_csv(“dados.csv”)
    print(“Dados carregados! Olha o resumo:”)
    print(df.describe())
except:
    print(“Ops! Checa se o ‘dados.csv’ tá na pasta, jovem Padawan!”)

# Análise simples: total e média de vendas
total_vendas = df[“Vendas”].sum()
media_vendas = df[“Vendas”].mean()

# Gráfico de barras
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.bar(df[“Produto”], df[“Vendas”], color=”skyblue”)
plt.title(“Vendas por Produto – Junho 2025”)
plt.xlabel(“Produto”)
plt.ylabel(“Vendas (R$)”)
plt.savefig(“vendas_grafico.png”)
plt.close()

# Criar um PDF irado
pdf = FPDF()
pdf.add_page()
pdf.set_font(“Arial”, size=12)
pdf.cell(200, 10, txt=”Relatório Automático de Vendas – Junho 2025″, ln=1, align=”C”)
pdf.cell(200, 10, txt=f”Total de Vendas: R$ {total_vendas}”, ln=1)
pdf.cell(200, 10, txt=f”Média de Vendas: R$ {media_vendas:.2f}”, ln=1)
pdf.ln(10)
pdf.image(“vendas_grafico.png”, x=10, w=190)
pdf.output(“relatorio_vendas.pdf”)
print(“Tcharan! Seu relatório ‘relatorio_vendas.pdf’ tá pronto!”)

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from fpdf import FPDF
import os

# Ler o CSV
try:
    df = pd.read_csv("dados.csv")
    print("Dados carregados! Olha o resumo:")
    print(df.describe())
except:
    print("Ops! Checa se o 'dados.csv' tá na pasta, jovem Padawan!")

# Análise simples: total e média de vendas
total_vendas = df["Vendas"].sum()
media_vendas = df["Vendas"].mean()

# Gráfico de barras
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.bar(df["Produto"], df["Vendas"], color="skyblue")
plt.title("Vendas por Produto - Junho 2025")
plt.xlabel("Produto")
plt.ylabel("Vendas (R$)")
plt.savefig("vendas_grafico.png")
plt.close()

# Criar um PDF irado
pdf = FPDF()
pdf.add_page()
pdf.set_font("Arial", size=12)
pdf.cell(200, 10, txt="Relatório Automático de Vendas - Junho 2025", ln=1, align="C")
pdf.cell(200, 10, txt=f"Total de Vendas: R$ {total_vendas}", ln=1)
pdf.cell(200, 10, txt=f"Média de Vendas: R$ {media_vendas:.2f}", ln=1)
pdf.ln(10)
pdf.image("vendas_grafico.png", x=10, w=190)
pdf.output("relatorio_vendas.pdf")
print("Tcharan! Seu relatório 'relatorio_vendas.pdf' tá pronto!")

O que esse código faz?

Lê seu “dados.csv” com Pandas e mostra um resumo.C
alcula o total e a média das vendas (ou o que você quiser mudar).
Cria um gráfico de barras colorido pra impressionar.
Gera um PDF com os números e o gráfico, pronto pra enviar ao chefe!

Teste e brilhe!

Salve o script, coloque o “dados.csv” na mesma pasta e rode:

python auto_relatorio.py

Deu erro? Verifique o arquivo CSV ou se instalou as bibliotecas. Tenta de novo, você consegue!

Benefícios de ser um ninja da automatização

Tempo livre: Economize horas e vá curtir a vida (ou tirar fotos esportivas!).
Zero erros: Adeus, typos de planilha. Python não pisca na bola.
Impressão garantida: Um PDF bonitão com gráficos? É promoção na certa!

E agora, mestre dos relatórios?

Você tá pronto pra automatizar tudo com Python e análise de dados! Teste o script, troque “Vendas” por outros dados (gastos, cliques, marmitas vendidas) e customize. Que tal agendar isso pra rodar todo mês? Pesquise “schedule Python” e suba de nível!

Deixe nos comentários: que tipo de relatório você automatizou? Compartilhe o post com os amigos e vire o guru da produtividade no trampo!

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Detecção de apneia do sono chega aos Galaxy Watch na Europa

05-06-2025 | 17:30 | Aberto até de Madrugada

Quem tiver um Galaxy Watch vai poder usá-lo para monitorizar a qualidade do sono e detectar potenciais situações de apneia do sono.

A Samsung acaba de anunciar que a funcionalidade de deteção de apneia do sono nos Galaxy Watch vai chegar a mais 34 países europeus, bem como à Austrália e Singapura, totalizando agora 70 países. Esta expansão foi possível graças à certificação CE, que confirma o cumprimento das normas de saúde e segurança da União Europeia.

Disponível através da app Samsung Health Monitor nos Galaxy Watch, esta ferramenta permite identificar sintomas precoces de apneia do sono, uma condição comum mas muitas vezes não diagnosticada, que pode trazer sérios riscos para a saúde se não for tratada.

A funcionalidade já tinha sido aprovada pelas autoridades reguladoras dos Estados Unidos (FDA), Coreia do Sul, Brasil, Canadá, Austrália e Singapura, sendo pioneira na aprovação de um wearable com capacidade de detectar sinais de apneia do sono de grau moderado a severo.

Têm sido cada vez mais numerosos os casos em que smartwatches e wearables permitem identificar atempadamente sinais de alerta relacionados com a saúde, que de outra forma poderiam passar despercebidos, possibilitando que os utilizadores se dirijam aos médicos para serem tratados antes de terem consequências mais graves.

Fotos e Dados: Analise EXIF com Python!

05-06-2025 | 17:00 | Alexsandro Felix

E aí, galera apaixonada por fotografia e dados? Recentemente, recebi uma mensagem irada de um leitor do nosso blog, que curtiu o artigo “Análise de Metadados EXIF com Python: Extraia Ouro das Suas Fotos!” e pediu mais dicas sobre como explorar o EXIF. Pois bem, meu amigo, esse post é pra você e pra todo mundo que quer virar detetive dos cliques! Vamos usar Python para descobrir padrões nas suas fotos — sejam de jogos de futebol épicos ou treinos suados — e mergulhar fundo nos metadados EXIF. Bora extrair mais ouro dessa mina?

O que é EXIF, afinal?

EXIF (Exchangeable Image File Format) é tipo o diário secreto das suas fotos: guarda data, hora, local (se tiver GPS), modelo da câmera, ISO, abertura e velocidade do obturador. Nosso leitor quer saber mais, então imagine: e se você descobrir em que horário suas fotos esportivas ficam mais iradas? Ou qual configuração turbina seus cliques? Python vai te transformar no Sherlock Holmes da fotografia!

Mãos à obra: o que você precisa

Python: Baixe em python.org se ainda não tiver, jovem Padawan. Se você não sabe como instalar, da uma olhada nesse artigo onde ensino como instalar o Python.
Biblioteca Pillow: Nossa heroína para ler EXIF. Instale com:

pip install Pillow

pip install Pillow

Pandas e Matplotlib: Para organizar e exibir os dados em gráficos show. Instale assim:

pip install pandas matplotlib

pip install pandas matplotlib

Fotos: Pegue suas imagens — de preferência de esportes, como o leitor curte — e prepare-se!

Passo a passo: destrinchando o EXIF

Atendendo ao pedido do nosso leitor, aqui vai um script simples e poderoso para analisar metadados EXIF e caçar padrões. Vamos lá?

Carregue suas fotos – Crie uma pasta (ex.: “fos_esportivas”) e jogue seus JPGs ou PNGs lá. O script vai fuçar tudo!
Código mágico em Python – copie e cole isso num arquivo (ex.: analise_exif.py):

from PIL import Image
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import os

# Pasta com suas fotos
pasta = “fotos_esportivas”
dados = []

# Ler cada foto na pasta
for arquivo in os.listdir(pasta):
    if arquivo.endswith((“.jpg”, “.jpeg”, “.png”)):
        caminho = os.path.join(pasta, arquivo)
        try:
            img = Image.open(caminho)
            exif = img._getexif()
            if exif:
                # Extrair data, hora e outras infos
                data_hora = exif.get(36867)  # Tag EXIF para “DateTimeOriginal”
                camera = exif.get(272)       # Tag para modelo da câmera
                if data_hora and camera:
                    dados.append({“Arquivo”: arquivo, “DataHora”: data_hora, “Camera”: camera})
        except:
            print(f”Ops, {arquivo} não tem EXIF ou deu erro! Calma, acontece!”)

# Criar um DataFrame com os dados
df = pd.DataFrame(dados)
print(“Olha só o que encontramos, leitor curioso:”)
print(df)

# Extrair só a hora da data
df[“Hora”] = pd.to_datetime(df[“DataHora”]).dt.hour

# Gráfico: fotos por hora do dia
plt.figure(figsize=(10, 6))
df[“Hora”].value_counts().sort_index().plot(kind=”bar”, color=”skyblue”)
plt.title(“Quando Você Tira Suas Fotos? (Por Hora)”)
plt.xlabel(“Hora do Dia”)
plt.ylabel(“Número de Fotos”)
plt.savefig(“fotos_por_hora.png”)
plt.show()

from PIL import Image
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import os

# Pasta com suas fotos
pasta = "fotos_esportivas"
dados = []

# Ler cada foto na pasta
for arquivo in os.listdir(pasta):
    if arquivo.endswith((".jpg", ".jpeg", ".png")):
        caminho = os.path.join(pasta, arquivo)
        try:
            img = Image.open(caminho)
            exif = img._getexif()
            if exif:
                # Extrair data, hora e outras infos
                data_hora = exif.get(36867)  # Tag EXIF para "DateTimeOriginal"
                camera = exif.get(272)       # Tag para modelo da câmera
                if data_hora and camera:
                    dados.append({"Arquivo": arquivo, "DataHora": data_hora, "Camera": camera})
        except:
            print(f"Ops, {arquivo} não tem EXIF ou deu erro! Calma, acontece!")

# Criar um DataFrame com os dados
df = pd.DataFrame(dados)
print("Olha só o que encontramos, leitor curioso:")
print(df)

# Extrair só a hora da data
df["Hora"] = pd.to_datetime(df["DataHora"]).dt.hour

# Gráfico: fotos por hora do dia
plt.figure(figsize=(10, 6))
df["Hora"].value_counts().sort_index().plot(kind="bar", color="skyblue")
plt.title("Quando Você Tira Suas Fotos? (Por Hora)")
plt.xlabel("Hora do Dia")
plt.ylabel("Número de Fotos")
plt.savefig("fotos_por_hora.png")
plt.show()

O que esse código faz?

Varre sua pasta “fotos_esportivas” atrás de imagens.
Puxa o EXIF: data, hora, modelo da câmera e mais.
Organiza tudo num tabelão esperto com Pandas.
Plota um gráfico de barras pra revelar em que horários você clica mais. Será que você brilha de manhã ou à noite, hein?

Teste e divirta-se!

Salve o script, jogue suas fotos na pasta e rode com:

python analise_exif.py

python analise_exif.py

Se der erro, relaxa! Algumas fotos (culpa do WhatsApp ou editores) perdem o EXIF. Tente outras!

O que você pode descobrir?

Padrões de horário: Talvez suas fotos esportivas bombem às 16h, com aquela luz dourada de tirar o fôlego!
Câmera preferida: Será que sua Canon, Nikon ou celular é o MVP dos cliques?
Dicas: Nosso amigo quer mais EXIF? Teste tags como ISO (34855) ou abertura (33437) pra ajustar suas fotos de ação!

E agora, mestre dos cliques e dados?

Obrigado ao nosso leitor por pedir mais sobre EXIF e nos inspirar! Agora é com você: rode o script, explore os padrões e vire o ninja da análise de dados na fotografia. Quer mais? Pesquise “EXIF tags” no Google e adicione ao código! Poste seu gráfico no Instagram, marque o blog e mostre o que achou.

Deixe nos comentários: qual padrão você descobriu nas suas fotos? E se gostou, compartilhe com os amigos fotógrafos e programadores. Leitor, esse foi pra você — espero que curta!

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Módulo de tomadas Tessan com 3 USB + 3 tomadas a €21

05-06-2025 | 15:30 | Aberto até de Madrugada

Uma excelente opção para quem tem que lidar com um número crescente de dispositivos USB para recarregar, é usar um módulo de tomada com portas USB integradas, como é o caso deste módulo cubo de tomada Tessan com 3x tomadas mais 3x USB (incluindo USB-C).

Hoje em dia temos uma grande variedade de carregadores USB, mas estes módulos de tomada com portas USB integradas acabam por ser uma solução bastante atractiva, já que permitem manter a utilidade da tomada original, mas adicionando portas USB adicionais para carregarem outros equipamentos sem necessidade de carregadores individuais.

Este módulo de tomada Tessan com 3x tomadas mais 3x USB (1x USB-C) está disponível por 21 euros na Amazon Espanha.

As portas USB-A podem fornecer até 5 V a 2.4 A (12 W) cada uma, a USB-C pode fornecer 3 A (15 W). Quanto à tomada em si, poderá suportar cargas até um máximo de 2500 W; e temos ainda a vantagem de um prático interruptor facilmente acessível para cortar completamente a energia e evitar os consumos "fantasma" em standby.

É uma opção bastante interessante, especialmente para locais como casas de banho ou cozinhas, onde será conveniente manter o acesso à tomada eléctrica, mas ainda assim arranjar forma de recarregar aparelhos via USB - não só os habituais smartphones e tablets, mas também coisas como colunas Bluetooth, relógios, iluminação recarregável, escovas de dentes e máquinas de barbear, etc.

Acompanha as melhores promoções diárias no nosso grupo AadM Promos.

Chrome ganha copiar e procurar texto em PDFs digitalizados

05-06-2025 | 14:30 | Aberto até de Madrugada

O Chrome resolve uma das limitações mais frustrantes, a (in)capacidade de procurar e copiar texto de PDFs digitalizados.

O Google Chrome acaba de receber uma funcionalidade muito aguardada: a possibilidade de copiar e procurar texto em PDFs digitalizados. Até agora, estes documentos eram tratados como imagens, o que impedia qualquer tipo de selecção ou pesquisa de texto.

Com a nova actualização, o visualizador de PDFs do Chrome passa a usar reconhecimento ótico de caracteres (OCR), o que permite detectar texto em documentos digitalizados. Isto significa que já é possível usar o "Ctrl + F" para procurar palavras ou simplesmente copiar texto como já acontecia nos PDF normais.

A funcionalidade começou por ser apanhada na versão Beta do Chrome mas já está a chegar a mais utilizadores. Não há qualquer indicação visual da novidade, pelo que os utilizadores terão que ir experimentando até repararem que o comportamento é idêntico, quer o ficheiro PDF seja digital ou digitalizado "como imagem".

É uma melhoria discreta mas muito útil, especialmente para quem lida com formulários antigos, documentos em papel ou PDFs académicos - dispensando a necessidade de recorrer a ferramentas externas para poder realizar estas operações.

Google Meet melhora partilha de ecrã

05-06-2025 | 13:00 | Aberto até de Madrugada

Os utilizadores do Google Meet vâo poder fazer a partilha de ecrã com maior qualidade e fluidez.

O Google Meet vai receber uma série de melhorias para tornar a partilha de ecrã mais rápida, intuitiva e com melhor qualidade de imagem. A interface foi redesenhada para destacar o botão de partilha, agora maior e colocado ao lado dos controlos principais, facilitando o acesso durante uma reunião.

A qualidade de vídeo foi também optimizada. A partilha de ecrã está agora mais suave e nítida, especialmente ao mostrar conteúdos dinâmicos como texto em movimento ou vídeos. Outra novidade prática é o regresso automático à apresentação anterior caso o apresentador actual deixe de partilhar o ecrã.

Há também nova funcionalidade que permite apresentar conteúdos directamente através da câmara, com qualidade até 1080p a 30 gps. Isto inclui câmaras externas, câmaras de documentos ou equipamentos de produção de vídeo - possibilitando apresentações mais profissionais, e também sendo útil para o contecto de aulas ou demonstrações em directo.

Estas melhorias vão ser disponibilizadas gradualmente nas próximas semanas para utilizadores do Google Workspace, fazendo do Meet uma ferramenta mais versátil e adequada para todo o tipo de cenários.

OnePlus lança modelo compacto 13s - mas só na Índia

05-06-2025 | 11:00 | Aberto até de Madrugada

A OnePlus lançou novo modelo ideal para os fãs dos smartphones "mini" - o OnePlus 13s - mas que infelizmente só fica disponível na Índia.

A OnePlus revelou o novo 13s, um smartphone compacto com especificações dignas de um topo de gama. Com um ecrã LTPO OLED de 6.32" (face aos 6.82" do 13 normal), o 13s vem equipado com um Snapdragon 8 Gen 3 (Elite), 12 GB de RAM e até 512 GB de armazenamento UFS 4.0. A bateria não se deixa intimidar pelo tamanho, oferecendo uma capacidade de 5.850 mAh com carregamento rápido a 80 W, o que supera muitos rivais de maior dimensão.

O sistema de arrefecimento foi reforçado com uma câmara de vapor e nova camada de dissipação de calor no painel traseiro. Corre OxygenOS 15 (baseado no Android 15) e estreia o novo "Plus Button", substituto do tradicional Alert Slider, que agora permite ativar funcionalidades inteligentes como o assistente Plus Mind e a ferramenta Mind Space para organização de conteúdos.

A nível fotográfico, o OnePlus 13s oferece uma câmara principal de 50 MP com OIS, uma câmara telefoto 2x de 50 MP e uma câmara frontal de 32 MP com autofocus - algo raro mesmo em modelos de segmento superior. O telefone grava vídeo 4K com Dolby Vision e traz ferramentas de inteligência artificial para transcrição e tradução em tempo real em várias apps, incluindo chamadas e vídeos.

Disponível nas cores Green Silk, Pink Satin e Black Velvet, o OnePlus 13s é infelizmente um exclusivo para o mercado indiano, com preços a partir das ₹54.999 (€561). Resta esperar que a pressão dos fãs possa levar a OnePlus a lançar este modelo globalmente.

OnePlus Pad 3 cresce em todos os sentidos

05-06-2025 | 10:00 | Aberto até de Madrugada

A OnePlus revelou o seu mais recente tablet, o OnePlus Pad 3, que cresce em tamanho e capacidades.

A OnePlus apresentou oficialmente o Pad 3, o seu novo tablet que traz melhorias significativas face ao modelo anterior. O ecrã (LCD) cresce para as 13.2" com resolução 3.4K e Dolby Vision, acompanhado por oito altifalantes para som envolvente. Pode ser complementado com acessórios como teclado e caneta, para quem o quiser usar como "portátil", que podem estar incluídos nas promoções iniciais de lançamento para quem fizer pré-reserva.

O desempenho também sobe de nível, com o Snapdragon 8 Gen 3 (versão Elite), sistema de arrefecimento melhorado, 12 ou 16 GB de RAM e até 512 GB de armazenamento. A bateria aumentou significativamente, passando de 9.510 mAh para os 12.140 mAh, e com carregamento ainda mais rápido de 80W.

A inteligência artificial tem um papel de destaque: o Pad 3 integra o Google Gemini para tradução, resumos, escrita, pesquisa visual e mais. Além disso, comunica facilmente com smartphones OnePlus e até com computadores Mac, suportando gestos e partilha de ficheiros por arrastar e largar. A nova caneta Stylo 2 detecta 16 mil níveis de pressão, modo de ultra baixa latência, feedback táctil, e função de ponteiro laser.

As pré-reservas já estão disponíveis na Europa, com entregas a partir de 2 de Julho. Os primeiros compradores recebem a versão com mais armazenamento sem custo adicional, podendo ainda escolher entre o teclado Smart Keyboard ou a capa Folio como oferta. Há ainda 10% de desconto para estudantes, opções de retoma, e promoções combinadas com outros dispositivos OnePlus. Durante o período de lançamento, o preço na Europa fica nos €599 para o modelo topo de gama (16GB+512GB).

Poco X7 Pro a €386

05-06-2025 | 09:00 | Aberto até de Madrugada

O Poco X7 Pro 5G já chegou às lojas, e está disponível a preço bastante interessante.

O Poco X7 Pro vem equipado com um ecrã AMOLED CrystalRes 1.5K de 6.67" (1220 x 2712 pixeis) a 120 Hz, com luminosidade de até 3200 nits de pico e touch a 2560 Hz, chipset MediaTek Dimensity 8400 Ultra de 4nm, 12 GB RAM, 512 GB UFS 4.0, dual SIM, 5G, NFC, e bateria de 6000 mAh com carregamento rápido HyperCharge de 90 W (carregamento a 100% em 42 minutos). A espessura fica-se pelos 8.3 mm e o peso nas 195 g, contando também com protecção IP68 contra água e pó.

Nas câmaras temos um conjunto de câmaras 50 MP + 8 MP ultrawide, e câmara frontal de 20 MP. E o sistema fica a cargo do mais recente HyperOS da Xiaomi.

O Poco X7 Pro 5G 12+512 GB está disponível por 386 euros na Amazon Espanha.

Em alternativa, temos também Poco X7 não-Pro a preço mais reduzido.

Mais um modelo que vem complementar a oferta da marca e que mantém a sua habitual relação preço/qualidade; e que demonstra que não é preciso gastar 500 ou 1000 euros para se ficar com um smartphone mais que suficiente para todo o tipo de actividades.

Acompanha as melhores promoções diárias no nosso grupo AadM Promos.

Xiaomi Smart Band 10 prestes a chegar

05-06-2025 | 08:00 | Aberto até de Madrugada

Já estão a circular as características e imagens da próxima Smart Band 10 da Xiaomi.

De acordo com os mais recentes rumores, a Xiaomi já estará a preparar o lançamento da Smart Band 10, poucos meses depois de apresentar a Smart Band 9. As novas imagens e especificações que surgiram online mostram um design mais refinado e várias melhorias técnicas, incluindo um ecrã maior e novos sensores.

A Smart Band 10 deverá contar com um ecrã AMOLED de 1.72" com resolução de 212x520 e 326 ppi. A bateria de 233 mAh carrega em cerca de uma hora e promete até 21 dias de autonomia com uma só carga.

Vai suportar mais de 150 modos de desporto e correr o sistema HyperOS 2.0 da Xiaomi. A pulseira vem equipada com acelerómetro, giroscópio, sensor PPG, sensor de luz ambiente e uma bússola electrónica. A estrutura é em alumínio e a bracelete é de TPU. Pesa apenas 15.95 gramas.

Em termos de estilo, estarão disponíveis versões com braceletes em branco, preto e rosa. O lançamento na Europa está previsto com um preço entre os €40 e €50, mantendo-se como uma opção acessível - como tem sido tradição com as gerações anteriores.

Polestar estreia Google Maps personalizado

05-06-2025 | 07:00 | Aberto até de Madrugada

A Polestar vai tirar partido das capacidades de personalização do Google Maps no Android Automotive, para melhor integração com a sua identidade visual.

A Polestar aliou-se à Google para dar ao Google Maps um novo visual que combina melhor com os seus elementos visuais. Até agora, o Google Maps mantinha o seu design habitual mesmo quando usado no Android Automotive, o que contrastava com a estética usada nos restantes elementos. Mas isso vai mudar; o Google Maps passará a usar elementos gráficos da Polestar, como cantos mais rectos e os detalhes em laranja, para uma experiência visual mais coerente.

Além das questões estéticas, um interface mais consistente também facilita uma leitura mais rápida da informação, reduzindo distracções ao volante. Ao integrar melhor o Google Maps no sistema do carro, a Polestar pretende tornar a condução mais intuitiva e agradável, evitando "choques visuais" entre aplicações e sistema operativo.

O Android Automotive OS, ao contrário do Android Auto, funciona directamente no carro sem depender do telemóvel. Embora este sistema permita aos fabricantes personalizar o interface, apps como o Google Maps mantinham o seu estilo próprio. Com esta actualização, a Polestar torna-se a primeira marca a mostrar como essa integração pode ser melhorada, até com apps da própria Google. Marcas como a Volvo, GM ou Renault também usam o Android Automotive, ficando agora a questão se também eles irão seguir o exemplo.

EXPLAIN em SQL: Turbine Suas Consultas com Humor!”

05-06-2025 | 06:22 | Alexsandro Felix

Ei, você aí! Já teve aquela consulta SQL que parece demorar mais que fila de banco na segunda-feira? Pois é, a gente sabe como é frustrante. Mas calma, porque o comando EXPLAIN tá aqui pra salvar o dia! Ele é tipo o detetive do banco de dados, que te mostra o “plano infalível” (ou nem tanto) que o SQL usa pra executar sua query. Vamos mergulhar nesse mistério, rir um pouco e aprender a deixar suas consultas mais rápidas que o raio? Bora!

O Que Diabos é o EXPLAIN?

Imagina que o banco de dados é um cozinheiro tentando fazer seu prato favorito. O EXPLAIN é o caderninho de receitas dele, que mostra o passo a passo: “vou pegar a tabela inteira, misturar com outra, fuçar tudo, e talvez demorar uma eternidade”. Em vez de te entregar os dados, ele te dá o plano de execução da consulta, tipo:

Em que ordem ele vai mexer nas tabelas;
Se vai usar índices (os atalhos mágicos) ou não;
Como vai juntar as coisas (tipo, “vou colar tudo de qualquer jeito ou usar um truque esperto?”);
O custo (o “suor” que o banco vai gastar);
Quantas linhas ele vai ter que fuçar.

É como espiar o cérebro do banco de dados e dizer: “Sério, cara, você vai ler 1 milhão de linhas? Tô de boa, mas vamos otimizar isso aí!”

Como Usar? É Moleza!

jogar um EXPLAIN na frente do seu SELECT e pronto. Olha só:

EXPLAIN SELECT nome, idade FROM usuarios WHERE idade > 30;

EXPLAIN SELECT nome, idade FROM usuarios WHERE idade > 30;

Nenhum dado é retornado, só o plano. É tipo perguntar: “Ei, banco, como você vai fazer isso?” E ele responde: “Relaxa, eu tenho um plano… ou não, hehe”.

O Que o EXPLAIN Conta pra Gente?

O resultado é como um boletim do banco de dados, e cada sistema (MySQL, PostgreSQL, etc.) tem seu jeitinho de mostrar. Normalmente, você vê coisas como:

ID: O número da “fase” do plano, tipo “etapa 1, vamos nessa!”.
Tipo de acesso: O modo como o banco vai pegar os dados:
- ALL: “Vou ler TUDO, linha por linha, me segura!” (spoiler: isso é lento pra caramba).
- INDEX: “Tô de boa, vou usar um índice e ir direto ao ponto!”.
Tabela: Qual tabela ele tá mexendo.
Linhas: Quantas linhas ele acha que vai ter que olhar (se for 1 milhão, já começa a rezar).
Custo: O “preço” em esforço. Quanto maior, mais o banco sua pra entregar.

Se o plano gritar “ALL” em uma tabela gigante, é como se o banco dissesse: “Vou ler cada linha como se fosse meu diário secreto”. Hora de entrar em ação!

Por Que o EXPLAIN é Seu Parça?

Olha só os superpoderes dele:

Turbina a consulta: Descobre o que tá atrasando a vida (varredura completa? Tô fora!).
Checa índices: Vê se o banco tá usando os atalhos ou se tá perdido.
Salva do sufoco: Explica por que sua query demora mais que tartaruga em dia de preguiça.
Planejamento esperto: Perfeito pra prever o caos antes de botar em produção.

Exemplo Prático: Mãos na Massa!

Tá, vamos brincar de detetive. Imagina uma tabela usuarios com duas colunas: nome e idade. Você roda:

EXPLAIN SELECT nome, idade FROM usuarios WHERE idade > 30 ORDER BY nome;

EXPLAIN SELECT nome, idade FROM usuarios WHERE idade > 30 ORDER BY nome;

O banco te devolve algo assim (no MySQL, por exemplo):

Tipo: ALL (ai, caramba, ele vai ler a tabela inteira!).
Linhas: 1.000.000 (sério, banco? Um milhão de linhas? Tô de boa, mas você não!).
Custo: 9999 (nossa, isso vai custar caro em tempo e paciência).

O Problema

Sem índice, o banco faz uma “varredura total”, tipo procurar agulha no palheiro, linha por linha. Resultado? Lento que dói!

A Solução

Vamos criar um índice pra dar um atalho ao banco. É tipo dizer: “Olha, aqui tá o mapa pra achar quem tem mais de 30 anos rapidinho”. Código:

CREATE INDEX idx_idade ON usuarios(idade);

CREATE INDEX idx_idade ON usuarios(idade);

Agora, roda o EXPLAIN de novo:

EXPLAIN SELECT nome, idade FROM usuarios WHERE idade > 30 ORDER BY nome;

EXPLAIN SELECT nome, idade FROM usuarios WHERE idade > 30 ORDER BY nome;

Novo resultado:

Tipo: INDEX (eba, o banco achou o atalho!).
Linhas: 50.000 (bem menos, já tá mais esperto).
Custo: 500 (baratinho, banco, manda ver!).

E o ORDER BY?

Percebeu o ORDER BY nome? Sem um índice em nome, o banco ainda pode suar pra ordenar. Que tal outro índice?

CREATE INDEX idx_nome ON usuarios(nome);

CREATE INDEX idx_nome ON usuarios(nome);

Roda o EXPLAIN mais uma vez e, tchan-ran! O banco usa os dois índices, voa na consulta e te entrega o resultado mais rápido que o entregador de pizza em sexta-feira.

Variações: Cada Banco Tem Seu Jeito

MySQL: O EXPLAIN é básico, mas tem o EXPLAIN ANALYZE pra dizer: “Olha, rodei e gastei 2 segundos aqui!”. Exemplo:

EXPLAIN ANALYZE SELECT nome, idade FROM usuarios WHERE idade > 30;

EXPLAIN ANALYZE SELECT nome, idade FROM usuarios WHERE idade > 30;

Ele executa e te dá o tempo real. Show, né?

PostgreSQL: Também tem o EXPLAIN ANALYZE, que é tipo um personal trainer: roda a consulta e fala “tá gastando muito aqui, bora melhorar!”.
SQL Server: Usa SET SHOWPLAN_ALL ON ou o plano gráfico no SQL Server Management Studio. É tipo um mapa do tesouro, mas com gráficos bonitões.

Dicas de Ouro pra Arrasar

Índices são vida: Se o EXPLAIN mostra ALL, crie índices nas colunas do WHERE, JOIN ou ORDER BY.
Cuidado com junções: Se o banco tá juntando tabelas de um jeito lerdo, tipo “nested loops” pra milhões de linhas, repense a query.
Teste com ANALYZE: Em MySQL ou PostgreSQL, use EXPLAIN ANALYZE pra ver o tempo real e virar ninja.
Custo alto? Corre!: Se o custo tá nas alturas, é hora de otimizar, meu amigo.

Quer Se Aprofundar? Livros Incríveis na Amazon!

Se você tá empolgado pra virar mestre em SQL e otimização, separei uns livros top que você encontra na Amazon.com.br pra turbinar seu aprendizado:

“Introdução à Linguagem SQL“, de Thomas Nield: Perfeito pra quem tá começando! Ensina o básico de SQL, como SELECT, WHERE e JOIN, com exemplos práticos e exercícios. Ideal pra entender o EXPLAIN desde o comecinho. Compre e mergulhe nesse mundo!

“SQL para Análise de Dados: Técnicas Avançadas para Transformar Dados em Insights”, de Cathy Tanimura: Se você já manja um pouco, esse livro é ouro! Mostra como usar SQL pra análises avançadas, com funções de janela, subconsultas e dicas de otimização. Ótimo pra decifrar o EXPLAIN em cenários complexos.

“Sistemas de Banco de Dados“, de Ramez Elmasri e Shamkant B. Navathe: Um clássico pra quem quer ir fundo! Cobre modelagem, projeto e otimização de consultas, com foco em como o banco pensa (e o EXPLAIN te mostra isso). Essencial pra virar expert!

E Aí, Bora Otimizar

O EXPLAIN é tipo aquele amigo que te avisa: “Cara, você tá indo pelo caminho errado, bora consertar?”. Ele transforma o caos das consultas lentas em um plano claro pra deixar tudo voando. Então, da próxima vez que sua query parecer uma tartaruga, chame o EXPLAIN pra uma conversa e descubra o segredo da velocidade!

Curtiu? Já usou o EXPLAIN pra salvar uma consulta do apocalipse? Manda aqui nos comentários sua história ou dúvida, e vamos rir e aprender juntos! Tô de olho, hein!

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Análise de Metadados EXIF com Python: Extraia Ouro das Suas Fotos!

05-06-2025 | 03:07 | Alexsandro Felix

Você já parou para pensar que suas fotos guardam segredos? Não, não estou falando de mensagens escondidas em pixels (embora isso seria bem legal, né?). Estou falando dos metadados EXIF, aquelas informações valiosas que sua câmera grava automaticamente em cada clique: data, localização, modelo da câmera e até configurações como ISO e abertura. Se você é um fotógrafo, programador ou apenas um curioso, aprender a extrair esses dados com Python pode ser um divisor de águas! Neste artigo, vamos mergulhar nesse universo, com um toque de humor e muito código prático. Preparado para desenterrar o tesouro escondido nas suas imagens? Vamos lá!

O Que São Metadados EXIF e Por Que Eles Importam?

EXIF (Exchangeable Image File Format) é como o DNA das suas fotos. Ele registra detalhes técnicos e contextuais de cada imagem, como:

Data e hora: Quando o momento foi capturado?
Localização: Onde você estava? (Cuidado, isso pode revelar mais do que você gostaria!)
Configurações da câmera: ISO, velocidade do obturador, abertura, etc.
Modelo do equipamento: Qual câmera ou celular tirou a foto?

Por que isso é útil? Imagine organizar um portfólio de fotografia esportiva, como já fizemos aqui no artigo: Automatize Tarefas com Python: 5 Scripts Práticos, onde montamos um script que organiza arquivos por extensão, ou até mesmo para protejer sua privacidade removendo dados sensíveis. Além disso, para quem trabalha com marketing digital ou SEO, entender os metadados pode ajudar a otimizar imagens para sites, aumentando a relevância e o tráfego orgânico. E, claro, é uma habilidade de alto valor – palavras como “análise de dados” e “automatização” são ouro no mundo do CPC (custo por clique) para AdSense!

Ferramentas Que Você Vai Precisar

Antes de começar, certifique-se de ter:

Python instalado (se não sabe como, confira nosso tutorial Como Instalar Python com Pyenv).
A biblioteca Pillow, que é perfeita para trabalhar com imagens.
Uma foto com metadados EXIF (a maioria dos celulares e câmeras grava isso automaticamente).

Instale o Pillow com este comando no terminal:

pip install Pillow

pip install Pillow

Simples, né? Agora, vamos ao que interessa: o código!

Extraindo Metadados EXIF: Código Passo a Passo

Vamos criar um script em Python para extrair os metadados EXIF de uma foto. Prepare-se para se surpreender com o que sua imagem pode revelar! Aqui está o código, com explicações detalhadas:

from PIL import Image
from PIL.ExifTags import TAGS

# Função para extrair metadados EXIF
def extrair_exif(caminho_foto):
    try:
        # Abre a imagem
        imagem = Image.open(caminho_foto)
        # Extrai os metadados EXIF
        exif_dados = imagem._getexif()
        
        # Se não houver metadados, avisa o usuário
        if not exif_dados:
            print(“Ops! Esta foto não tem metadados EXIF. Que mistério!”)
            return
        
        # Dicionário para armazenar os dados legíveis
        exif_legivel = {}
        
        # Itera sobre os metadados e converte os códigos em nomes legíveis
        for tag_id, valor in exif_dados.items():
            tag_nome = TAGS.get(tag_id, tag_id)
            exif_legivel[tag_nome] = valor
        
        # Exibe os metadados de forma amigável
        print(“<img src="https://s.w.org/images/core/emoji/16.0.1/72x72/1f389.png" alt="🎉"> Descobrimos o tesouro escondido na sua foto! <img src="https://s.w.org/images/core/emoji/16.0.1/72x72/1f389.png" alt="🎉">”)
        for chave, valor in exif_legivel.items():
            print(f”{chave}: {valor}”)
            
    except Exception as e:
        print(f”Eita! Algo deu errado: {e}. Verifique o caminho da foto ou se ela tem metadados!”)

# Substitua ‘sua_foto.jpg’ pelo caminho da sua imagem
caminho = “sua_foto.jpg”
extrair_exif(caminho)

from PIL import Image
from PIL.ExifTags import TAGS

# Função para extrair metadados EXIF
def extrair_exif(caminho_foto):
    try:
        # Abre a imagem
        imagem = Image.open(caminho_foto)
        # Extrai os metadados EXIF
        exif_dados = imagem._getexif()
        
        # Se não houver metadados, avisa o usuário
        if not exif_dados:
            print("Ops! Esta foto não tem metadados EXIF. Que mistério!")
            return
        
        # Dicionário para armazenar os dados legíveis
        exif_legivel = {}
        
        # Itera sobre os metadados e converte os códigos em nomes legíveis
        for tag_id, valor in exif_dados.items():
            tag_nome = TAGS.get(tag_id, tag_id)
            exif_legivel[tag_nome] = valor
        
        # Exibe os metadados de forma amigável
        print("🎉 Descobrimos o tesouro escondido na sua foto! 🎉")
        for chave, valor in exif_legivel.items():
            print(f"{chave}: {valor}")
            
    except Exception as e:
        print(f"Eita! Algo deu errado: {e}. Verifique o caminho da foto ou se ela tem metadados!")

# Substitua 'sua_foto.jpg' pelo caminho da sua imagem
caminho = "sua_foto.jpg"
extrair_exif(caminho)

Como Funciona?

Importamos as bibliotecas: Usamos o PIL (Pillow) para abrir a imagem e o TAGS para traduzir os códigos numéricos dos metadados em nomes compreensíveis.
Abrimos a foto: A função Image.open() carrega sua imagem.
Extraímos o EXIF: O método _getexif() pega os metadados brutos.
Tornamos legível: Convertemos os códigos em nomes como “DateTime” ou “GPSInfo” e exibimos tudo de forma clara.
Tratamos erros: Se algo der errado (foto sem EXIF ou caminho inválido), o script avisa com bom humor

Teste Você Mesmo!

Salve o código acima em um arquivo (ex.: exif_python.py), substitua “sua_foto.jpg” pelo caminho de uma foto sua e rode com:

python exif_python.py

python exif_python.py

O que você descobriu? A data daquela viagem inesquecível? A localização exata de um pôr do sol perfeito? Conte nos comentários o que sua foto revelou!

Dicas de Ouro para Usar Metadados EXIF

Organização: Use a data e localização para catalogar suas fotos automaticamente. Ideal para fotógrafos ou blogueiros de viagem!
Segurança: Cuidado com dados de GPS! Antes de postar fotos online, remova informações sensíveis. Afinal, cuidados com segurança nos tempos atuais é muito mais que se preocupar com ataques brute force.
SEO e Marketing: Otimize imagens com metadados relevantes (como “fotografia de paisagem 2025”) para atrair tráfego orgânico e cliques valiosos em anúncios.

Por Que Python é Seu Melhor Amigo Aqui?

Python é como aquele amigo confiável que simplifica tudo. Com bibliotecas como Pillow, você extrai metadados em poucas linhas de código! Além disso, é uma habilidade de desenvolvimento de software e análise de dados que impressiona no currículo e atrai atenção em buscas de alto CPC, como “automatização de processos” ou “programação Python”. Quer aprender mais sobre Python? Confira nosso guia Declarando Variáveis em Python, ou quem sabe, adquira o livro Introdução à Programação com Python.

E Agora? Mãos à Obra!

Agora que você sabe extrair metadados EXIF com Python, que tal explorar suas fotos? Teste o código, descubra histórias escondidas e compartilhe nos comentários: qual dado mais te surpreendeu? Ficou com dúvida? Quer mais dicas de programação ou SEO? Inscreva-se na nossa newsletter para não perder nenhum artigo e confira outros conteúdos incríveis aqui no blog, como nossa dica sobre Fail2ban no Ubuntu para proteger seus projetos digitais.

Vamos lá, detetive de fotos! Desenterre os segredos das suas imagens e transforme cliques em conhecimento (e quem sabe, em cliques valiosos para o AdSense)!

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Meta e Yandex apanhadas a identificar utilizadores Android

04-06-2025 | 20:00 | Aberto até de Madrugada

A Meta e a Yandex foram apanhadas a usar tácticas pouco éticas para identificar e fazer o tracking de utilizadores Android.

Por muito que as empresas assegurem respeitar a privacidade dos utilizadores, há hábitos que parecem não mudar. Investigadores revelaram que a Meta e a empresa russa Yandex têm estado, de forma oculta, a associar a actividade de navegação web dos utilizadores Android às suas contas do Facebook, Instagram e Yandex. Esta associação foi possível graças aos scripts de tracking Meta Pixel e Yandex Metrica, presentes em milhões de sites, que exploram comunicações locais entre o browser e as apps para contornar as protecções de privacidade do sistema.

Supostamente, existe uma separação entre o que os utilizadores fazem na web e as apps instaladas nos seus smartphones, tanto por motivos de segurança como para maior privacidade. Mas neste caso, a Meta e Yandex recorrem ao envio de identificadores web para portas locais no dispositivo, que são monitorizadas pelas apps instaladas. Isto permite associar dados de navegação, como os sites que visitam (mesmo em modo privado) à identidade real do utilizador.

A Meta começou este comportamento em 2023, mas a Yandex já o praticava desde 2017. Ambas as empresas alegam não recolher dados sensíveis nem fazer a identificação dos utilizadores, mas o que é certo é que se apressaram a suspender este sistema após o início de uma investigação por parte da Google, que diz que esta prática viola as regras da Play Store. Alguns browsers, como o DuckDuckGo e Brave, já implementaram medidas para bloquear estas técnicas, e o Chrome e o Firefox estão a trabalhar em medidas idênticas.

No entanto, os especialistas alertam que as medidas de bloqueio podem ser facilmente contornáveis, possibilitando o mesmo tipo de tracking no futuro. A única solução passará pela reformulação do acesso às portas locais - algo que demorará significativamente mais tempo para fazer. Até lá, recomendam evitar a instalação das apps do Facebook, Instagram ou Yandex como forma de protegerem a sua privacidade.

DIGI ainda sofre de problemas de falha de rede - e falta de segurança

04-06-2025 | 17:30 | Aberto até de Madrugada

Os clientes da DIGI continuam a reportar problemas "estranhos" de falta de rede, que persistem há meses.

A chegada da DIGI a Portugal foi muito bem recebida, trazendo uma necessária lufada de ar fresco a um sector que estava "estagnado" em termos de tarifários. Dito isto, os meses vão passando e começa a reduzir-se a margem de manobra para as desculpas de que certos problemas se devem à juventude do serviço no nosso país.

Há bastantes relatos de pessoas que dizem que, de um momento para o outro, e sem qualquer explicação, ficam sem serviços de dados nos seus smartphones - sendo necessário fazer um "modo avião on / off" para que o smartphone recupere a ligação. Embora o apoio ao cliente pareça não saber dar qualquer explicação aos clientes, o mais curioso é que este comportamento parece estar a ser causado pela própria rede da DIGI.

Há também o detalhe técnico da DIGI ter a sua rede 2G sem suporte para dados móveis (o que inviabiliza o uso de cartões SIM da DIGI para dispositivos de comunicação celular que não suportem 4G ou 5G) e de manter o uso de um algoritmo de encriptação completamente obsoleto e ultrapassado, o A5/1 - para referência, a MEO está a usar o A5/3, enquanto a NOS e Vodafone usam o A5/4. Mesmo tendo em conta todas as vulnerabilidades das redes 2G, não faz grande sentido não estar a usar as melhores medidas de segurança possíveis.

Existe também grande frustração, por parte dos utilizadores com mais conhecimentos técnicos, de não conseguirem chegar a pessoal de suporte que possa dar repostas adequadas. Como se poderá imaginar, não será o suporte de primeira linha que irá saber lidar com este tipo de questões; mas não seria má ideia que, lá pelo meio do guião que o pessoal de suporte tem que seguir, surgisse a possibilidade de passar algumas das questões para o departamento adequado.

Powerbank Baseus Enerfill MagSafe wireless 10000mAh a €25

04-06-2025 | 15:30 | Aberto até de Madrugada

Baseus Enerfill bateria externa para Magsafe 10000 mAh 22,5 W a €25 - activar desconto de 25%
Para aqueles que procuram a máxima autonomia longe de uma tomada ou porta USB, este power bank MagSafe wireless de 5000 mAh recarrega iPhones sem necessidade de cabos.

Os powerbanks há muito que são companhia habitual de muitos utilizadores, permitindo uma utilização intensiva e despreocupada de smartphones e tablets, sabendo-se que a sua autonomia poderá ser prolongada assim que for necessário sem estar dependente da proximidade de uma tomada eléctrica ou carregador. E no caso deste powerbank Baseus Enerfill temos a conveniência adicionar do sistema magnético MagSafe / Qi2 que permite o carregamento wireless livre de cabos.

Este powerbank Baseus Enerfill MagSafe 10000 mAh está disponível por 25 euros na Amazon Espanha - activar cupão de desconto de 5%.

O powerbank vem com uma única porta USB-C que suporta carregamento bidireccional PD de até 22.5W, mas o seu elemento diferenciador é a compatibilidade MagSafe que possibilita o carregamento wireless com iPhones bastando encaixá-lo magneticamente na traseira sem necessidade de cabos adicionais. Neste caso a velocidade fica reduzida a 7.5W/15W dependendo do modelo de iPhone, pelo que quem tiver pressa poderá preferir fazer o carregamento tradicional via cabo - especialmente se se tratar de um iPhone mais antigo com MagSafe de 7.5W. Como último elemento de destaque adicional, o seu tamanho compacto, que permite que facilmente seja transportado para qualquer lado sem grandes inconvenientes .

Segue as melhores promoções do dia no nosso grupo AadM Promos no Facebook.

Unreal Engine impressiona com The Witcher 4

04-06-2025 | 14:30 | Aberto até de Madrugada

O State of Unreal 2025 apresentou novidades do Unreal Engine 5.6, mas o destaque foi para o The Witcher 4.

O Unreal Engine da Epic tem sido o motor gráfico de referência dos últimos anos, e não pára de receber melhorias para assegurar que isso se irá manter nos próximos anos. Para o State of Unreal 2025 o grande destaque foi para o novo The Witcher 4, que se apresenta com uma qualidade gráfica de última geração - que chega ao ponto de modelar a musculatura interna dos cavalos, para se obterem animações com maior realismo.

Estando a Epic em constante luta contra as comissões da Apple, era algo que também não podia ter passado sem menção. A Epic anunciou que agora oferece 100% dos lucros para os developers até ao primeiro milhão de dólares, cobrando uma comissão de 12% apenas daí em diante. Evidentemente, também fez questão de realçar que cobra 0% de comissões sobre quem optar por usar um sistema de pagamentos externo.

YouTube e WhatsApp deixam de funcionar em iPhones antigos

04-06-2025 | 13:00 | Aberto até de Madrugada

Utilizadores com iPhones e iPads mais antigos deixam de ter acesso às apps do YouTube e WhatsApp.

A mais recente actualização da app do YouTube para iOS passou a exigir o iOS 16 ou superior, deixando de fora os iPhones mais antigos. Entre os dispositivos afectados estão o iPhone 6s, 6s Plus, 7, 7 Plus e o iPhone SE de 1ª geração. Também o iPod touch (7.ª geração) perdeu acesso. No caso dos iPads, os modelos Air 2 e mini 4 deixam de ser compatíveis, já que a app requer agora o iPadOS 16. Quem tem estes dispositivos ainda pode aceder ao YouTube através do navegador, em m.youtube.com, embora a experiência esteja longe da app nativa, com funcionalidades limitadas.

E não é caso único, também o WhatsApp deixou de ser compatível com versões do iOS inferiores à 15.1, afectando modelos como os iPhone 5s, iPhone 6 e iPhone 6 Plus. Desde 1 de Junho, utilizadores com esses iPhones deixaram de poder utilizar a versão mais recente da app, sendo necessário fazer o upgrade para um iPhone mais recente. A versão web continua disponível, mas com limitações face à app nativa. Para quem está a pensar mudar de iPhone, é possível fazer uma cópia de segurança das conversas e transferi-las para o novo equipamento. Em paralelo, o WhatsApp também ganhou recentemente uma versão nativa para iPad.

Apesar de ser sempre triste ver equipamentos que perdem o acesso a serviços, há a atenuante de que estamos a falar de dispositivos que foram lançados há cerca de uma década, o que é uma "eternidade" neste sector. Por outro lado, e numa sociedade que tanto diz preocupar-se com a sustentabilidade, deveria ficar assegurado que, a partir do momento que um produto electrónico perde o suporte oficial do fabricante, deveria disponibilizar formas de ficar aberto à comunidade, para que pudesse continuar a manter-se actualizado e útil, em vez de ir directamente para o caixote do lixo electrónico.

ERSE quer fim da fidelização do bi-horário e tri-horário

04-06-2025 | 12:11 | A Minha Alegre Casinha

A ERSE quer acabar com o actual período de fidelização que obriga os consumidores a permanecerem 12 meses na tarifa escolhida - simples, bi-horária ou tri-horária.

A ERSE (Entidade Reguladora dos Serviços Energéticos) propôs o fim do período de fidelização de 12 meses na escolha das tarifas de electricidade, permitindo aos consumidores domésticos com potência contratada até 20,7 kVA mudarem livremente entre tarifa simples, bi-horária ou tri-horária sempre que celebrarem um novo contrato. A medida faz parte da revisão do Regulamento Tarifário do Setor Elétrico, que está agora em consulta pública.

O objetivo é dar mais liberdade aos consumidores no mercado liberalizado de electricidade, permitindo uma gestão mais flexível dos seus custos energéticos. Actualmente, os utilizadores estão presos à opção tarifária escolhida durante um ano, o que pode ser pouco vantajoso em períodos de alteração de hábitos de consumo ou variações no preço da electricidade. A proposta insere-se no novo ciclo regulatório que começa em 2026 e traz outras medidas, como a introdução de um limite aos proveitos (revenue cap) das redes de transporte e distribuição em Alta e Média Tensão, para aumentar a eficiência e flexibilidade do setor. Pela primeira vez, esta metodologia será também aplicada às redes eléctricas dos Açores e da Madeira.

Além disso, a ERSE quer melhorar os incentivos ao desempenho técnico da gestão do sistema eléctrico e criar mecanismos que assegurem a viabilidade financeira do Comercializador de Último Recurso. Está ainda prevista uma nova consulta pública sobre possíveis alterações aos períodos horários, com base num estudo feito para Portugal Continental. As contribuições à consulta actual podem ser enviadas até 8 de Julho de 2025.

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