PlanetGeek

Just caught this on my radar today — and I’m genuinely excited.

I’ve been eyeing a few Eversolo DACs and players for a while now, especially since I revamped my music setup (more on that in a future post), and now, the newly announced Eversolo Play Streaming Amplifier looks like it checks all the boxes on my list of requirements.

It even comes in two editions: one with a built-in CD player, and one without. Originally, CD support was just a “nice-to-have” for me… but now? It’s officially a must-have. Although my main source of music is digital (local files and streaming), I still have hundreds of CDs. And no, I never joined the vinyl bandwagon.

Now we wait for it to make its way across the pond to Europe.

Can’t wait to get my hands (and ears) on it.

Here we are again — almost a full decade later — with part four of my home server saga!

And yes, unbelievably, it’s still the same server from all those years ago: the ever-reliable HP Microserver Gen8. Quiet, stable, and surprisingly capable after all this time. It hasn’t been running ESXi Free for a while now, and many of the original services have been retired — either because I no longer needed them, or I found better alternatives.

Currently, it’s running TrueNAS Scale (Dragonfish-24.04.2.5) — and the transition was mostly smooth. The only hiccup? I had to wipe out my previous RAID setup. TrueNAS doesn’t play well with hardware RAID, especially with the HP Smart Array P420 Controller I had added years ago. It has its own storage architecture that prefers direct disk access.

What’s Still Running:

• File Sharing – Native SMB shares from TrueNAS. Solid and reliable.
• Backup – Using Bvckup 2 Pro on my PCs, targeting the Gen8 for storage.
• Plex – Long gone. These days, streaming services like Netflix and Prime have taken over.
• Download Management – Also retired.
• SFTP Server – Used to share public files, but no longer needed.
• VPN / Private Cloud – Replaced everything with Tailscale, and it’s been a game-changer. Seriously, one of the best additions I’ve made. If you don’t know Tailscale, it’s a zero-config VPN that uses WireGuard under the hood and creates a private mesh network between your devices — wherever they are. I can now access the TrueNAS dashboard, SMB shares, or SSH into my server from literally anywhere (even my phone), with no firewall tweaks or weird NAT rules. It even supports MagicDNS and exit nodes if you want all your traffic to route securely through your home network. Well… now recalling I had to make a few tweaks, because I installed Taiscale in my EdgeRouter X… but I didn’t had to, I just wanted to play with it a bit more, because, hacking.

The Gen8 is now handling a few extra duties that weren’t part of the original plan:

• UniFi Network Controller – Running on a lightweight Ubuntu VM. TrueNAS’s built-in virtualization makes this easy.
• AdGuard Home – This one has become indispensable in a household with teens, smart TVs, tablets, and IoT clutter. I run AdGuard Home in a container on the Gen8. It acts as a local DNS sinkhole, filtering ads, trackers, and shady domains before they even reach your devices. It also gives me visibility into where traffic is going and what’s being blocked. It has centralized content filtering (for devices that don’t support ad blockers natively), you can set per-device rules (yes, you can “accidentally” block TikTok and other social media sites just for the kids). It has a minimal resource usage as it’s very lightweight and the web interface is clean and simple to use. Total win.
  

What’s Next?

Unless the Gen8 suffers a critical hardware failure, I plan to keep it running. It’s not the fastest thing in the world, but for what I need, it’s perfectly fine. If something dies, I might go with a newer Mini PC build — compact, silent, low power, and capable of running Proxmox or even TrueNAS Scale with ease.

Funny thing — I’ve already replaced my personal laptop with a Mini PC (but that’s a story for another post).

For now, though?
Ol’ Faithful lives on.

[Pela Estrada Fora]

Se você está começando a programar em Python, provavelmente já se deparou com a necessidade de organizar seu código para evitar aquela bagunça de linhas repetitivas. É aqui que as funções entram em cena, como super-heroínas do seu script! Neste artigo, vamos explorar o que são funções, sua sintaxe, como usar parâmetros e valores de retorno, e por que elas são essenciais para manter seu código limpo e eficiente. Tudo isso com exemplos práticos que você pode testar agora mesmo!

Pronto para dar um salto no seu aprendizado de Python? Vamos mergulhar de cabeça!

O que são Funções em Python?

Funções são como receitas de bolo: um conjunto de instruções que você pode chamar sempre que precisar, sem precisar reescrever tudo. Elas permitem que você modularize seu código, ou seja, divida-o em pedaços reutilizáveis, facilitando a manutenção e a leitura.

Em Python, uma função é definida com a palavra-chave def, seguida pelo nome da função e, opcionalmente, parâmetros. Quando você chama a função, ela executa o bloco de código associado. Simples, né? Mas poderoso!

Sintaxe Básica de uma Função

A sintaxe de uma função em Python é assim:

def nome_da_funcao(parametro1, parametro2):
    # Bloco de código
    return resultado

• def: Indica que você está definindo uma função.
• nome_da_funcao: Escolha um nome descritivo (use letras minúsculas e _ para separar palavras, como calcular_media).
• parametro1, parametro2: Variáveis que a função recebe (opcional).
• return: Devolve um resultado (também opcional).

Vamos ver um exemplo prático:

def saudar_usuario(nome):
    mensagem = f"Olá, {nome}! Bem-vindo ao mundo Python!"
    return mensagem

# Chamando a função
print(saudar_usuario("João"))  # Saída: Olá, João! Bem-vindo ao mundo Python!

Teste você mesmo: Copie esse código, mude o nome para o seu e execute. Viu como é fácil?

Parâmetros: Dando Vida às Funções

Parâmetros permitem que suas funções sejam flexíveis. Eles são como os ingredientes da sua receita: você pode mudar a quantidade ou o tipo para obter resultados diferentes. Existem alguns tipos de parâmetros em Python:

• Parâmetros obrigatórios: Devem ser passados na chamada da função.
• Parâmetros opcionais: Têm valores padrão e não precisam ser informados.

Exemplo com parâmetros obrigatórios e opcionais:

def calcular_preco(produto, desconto=0):
    preco = 100  # Preço base fictício
    preco_final = preco - (preco * desconto / 100)
    return f"O preço de {produto} com {desconto}% de desconto é R${preco_final:.2f}"

# Testando
print(calcular_preco("Camiseta"))  # Saída: O preço de Camiseta com 0% de desconto é R$100.00
print(calcular_preco("Tênis", 20))  # Saída: O preço de Tênis com 20% de desconto é R$80.00

Dica prática: Experimente mudar o valor do desconto ou até adicionar um parâmetro extra, como um imposto. Isso vai te ajudar a entender como os parâmetros funcionam na prática!

Quer acelerar seu aprendizado? O e-book Python de A-Z: Guia de Primeiros Passos com a Linguagem é perfeito para iniciantes que querem dominar conceitos como funções de forma prática e divertida. Confira aqui e comece hoje mesmo!

Valores de Retorno: O que a Função “Entrega”?

O return é como o garçom que traz o prato pronto da cozinha. Ele devolve o resultado da função para quem a chamou. Sem o return, a função pode executar ações, mas não entrega um valor específico.

Exemplo com múltiplos retornos:

def calcular_estatisticas(numeros):
    soma = sum(numeros)
    media = soma / len(numeros)
    return soma, media  # Retorna dois valores

# Testando
lista = [10, 20, 30, 40]
soma, media = calcular_estatisticas(lista)
print(f"Soma: {soma}, Média: {media}")  # Saída: Soma: 100, Média: 25.0

Teste você mesmo: Crie uma lista com outros números e passe para a função. Tente adicionar mais cálculos, como o maior valor (max(numeros)). Isso vai reforçar seu entendimento!

Por que Funções são Tão Importantes?

Imagine escrever um código com 500 linhas, onde você repete o mesmo cálculo de média 10 vezes. Se precisar mudar algo, vai ter que editar cada trecho. Com funções, você escreve o cálculo uma vez e o reutiliza quantas vezes quiser. Benefícios das funções incluem:

• Reutilização: Evita repetir código (o famoso DRY – Don’t Repeat Yourself).
• Organização: Divide o código em blocos lógicos, tornando-o mais fácil de entender.
• Manutenção: Alterações em uma função afetam todas as chamadas, economizando tempo.
• Legibilidade: Nomes descritivos de funções tornam o código quase auto explicativo.

Exemplo prático de organização:

def calcular_imc(peso, altura):
    imc = peso / (altura ** 2)
    if imc < 18.5:
        return f"Seu IMC é {imc:.2f}: Abaixo do peso"
    elif 18.5 <= imc < 25:
        return f"Seu IMC é {imc:.2f}: Peso normal"
    else:
        return f"Seu IMC é {imc:.2f}: Sobrepeso"

# Testando
print(calcular_imc(70, 1.75))  # Saída: Seu IMC é 22.86: Peso normal

Desafio: Modifique a função para incluir mais categorias de IMC, como “Obesidade”. Execute e veja o resultado!

Pronto para dar um passo além? Se você quer usar Python para análise de dados, o curso Formação em Análise de Dados com Python ensina desde funções até visualizações incríveis. Clique aqui e transforme seus projetos!

Dicas para Criar Funções Eficientes

• Nomes descritivos: Use nomes como calcular_media em vez de cm.
• Comentários: Explique o que a função faz, especialmente se for complexa.
• Evite funções longas: Se uma função tem mais de 20 linhas, considere dividi-la.
• Teste sempre: Antes de usar uma função em um projeto maior, teste-a com diferentes entradas.

Conclusão: Funções são suas Melhores Amigas!

Funções em Python são como atalhos que tornam seu código mais organizado, reutilizável e fácil de manter. Com elas, você pode transformar um emaranhado de linhas em um script elegante e funcional. Agora que você aprendeu a criar funções, que tal colocá-las em prática em seus projetos?

Gostou deste artigo? Deixe um comentário contando como você usa funções no seu código ou qual exemplo achou mais legal! Não esqueça de explorar outros artigos no blog para continuar sua jornada em Python e inscreva-se na nossa newsletter para receber dicas exclusivas diretamente no seu e-mail.

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Bem-vindos a uma nova tradição no blog! A partir de agora, toda sexta-feira será dedicada a uma dica de leitura para descontrair, fugir um pouco do código e mergulhar em histórias incríveis. E para começar com o pé direito, vamos falar de um clássico da literatura: Um Estudo em Vermelho, de Arthur Conan Doyle. Prepare-se para conhecer o início da lendária dupla Sherlock Holmes e Dr. Watson, com um review e resumo sem spoilers, perfeito para quem quer se aventurar nesse romance policial.

Por que uma pausa para leitura?

Aqui no blog, amamos Python, tecnologia e programação. Mas também sabemos que uma boa história pode recarregar as energias e inspirar novas ideias. Por isso, decidimos trazer, toda sexta, sugestões de livros que não têm nada a ver com código, mas que vão enriquecer seu repertório cultural e te ajudar a relaxar. E para estrear essa série, nada melhor que o primeiro caso de Sherlock Holmes!

Um Estudo em Vermelho: Sobre o que é o livro?

Publicado em 1887, Um Estudo em Vermelho é o romance que apresentou ao mundo o detetive Sherlock Holmes e seu fiel companheiro, Dr. John Watson. Escrito por Arthur Conan Doyle, o livro é um marco da literatura policial e combina suspense, lógica afiada e uma narrativa envolvente. A história começa com Watson, um médico militar recém-chegado a Londres, buscando um lugar para morar. Por acaso, ele conhece Holmes, um excêntrico “consultor detetive” com métodos peculiares. Juntos, eles são arrastados para investigar um crime misterioso que desafia a polícia.

O livro é dividido em duas partes: a primeira foca na investigação em Londres, enquanto a segunda explora o passado dos personagens envolvidos no caso. Sem dar spoilers, posso garantir que a trama é cheia de reviravoltas e mostra o brilhantismo de Holmes em ação, com suas deduções impressionantes.

Por que ler Um Estudo em Vermelho?

• Introdução a Sherlock Holmes: Se você nunca leu nada sobre o detetive mais famoso da literatura, este é o ponto de partida ideal. Aqui, você conhece a essência de Holmes – sua mente analítica, sua excentricidade e até suas manias.
• Narrativa envolvente: A escrita de Conan Doyle é acessível e cativante, perfeita tanto para leitores experientes quanto para quem está começando.
• Mistério bem construído: O caso central é intrigante e mantém você grudado nas páginas, tentando desvendar o enigma junto com Holmes.
• História curta e fluida: A edição que tenho em mãos tem apenas 190 páginas, é uma leitura rápida, ideal para uma pausa no fim de semana.

Além disso, o livro é uma ótima pedida para quem gosta de histórias que misturam lógica e emoção, algo que, de certa forma, ressoa com o pensamento estruturado de um programador!

Para quem é esse livro?

Um Estudo em Vermelho é perfeito para:

• Fãs de suspense e histórias policiais.
• Leitores que querem conhecer Sherlock Holmes pela primeira vez.
• Quem busca uma leitura leve, mas inteligente, para relaxar.
• Amantes de clássicos que marcaram a literatura

Se você curte séries como Sherlock (da BBC) ou filmes sobre detetives, esse livro vai te conquistar.

Onde comprar Um Estudo em Vermelho?

Se você ficou curioso para mergulhar nessa aventura, recomendo adquirir Um Estudo em Vermelho pela Amazon. Clique aqui para comprar: Comprar Um Estudo em Vermelho na Amazon. Escolha entre edições físicas, e-books ou até audiobooks, dependendo do seu estilo de leitura.

Dicas para aproveitar a leitura:

• Crie um clima: Leia em um ambiente tranquilo, talvez com uma xícara de chá ou café, para entrar no clima vitoriano de Londres.
• Preste atenção aos detalhes: Holmes é mestre em observar o que ninguém vê. Tente captar as pistas que Conan Doyle deixa na narrativa.
• Continue a jornada: Se gostar do livro, saiba que ele é o primeiro de uma série de histórias sobre Holmes. Há muito mais para explorar!

Conclusão: Uma leitura que vale a pena

Um Estudo em Vermelho é um clássico atemporal que combina suspense, inteligência e personagens inesquecíveis. É a escolha perfeita para começar nossa série de dicas de leitura às sextas-feiras, trazendo um momento de descontração para equilibrar a rotina de códigos e algoritmos. Se você está procurando uma história que prenda sua atenção e te transporte para a Londres do século XIX, este livro é para você.

E agora, quero ouvir de você! Já leu Um Estudo em Vermelho ou outras aventuras de Sherlock Holmes? Tem alguma dica de livro para nossas próximas sextas-feiras? Deixe seu comentário abaixo e compartilhe suas impressões! Além disso, não perca os outros artigos do blog – temos dicas de Python, tecnologia e muito mais. Inscreva-se na nossa newsletter para receber as novidades direto no seu e-mail e não perder nenhuma dica de leitura ou tutorial. Até a próxima sexta!

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E aí, pessoal do blog!

Sabe aquelas notícias sobre Inteligência Artificial que parecem coisa de filme? Pois é, a IA não é mais ficção científica, ela tá aqui, transformando o mercado de trabalho e criando um monte de oportunidades novas e bacanas. E se você tá pensando em entrar nessa onda, ou dar um UP na sua carreira, prepare-se: tem uma linguagem de programação que é a chave para abrir muitas dessas portas. Acertou quem pensou em… Python!

Recentemente, demos uma olhada numa matéria super interessante (lá no O Antagonista) que falava sobre as carreiras que prometem bombar com o avanço da Inteligência Artificial em 2025. E o que a gente viu? Que muitas dessas áreas quentíssimas têm um denominador comum: o bom e velho (nem tão velho assim!) Python.

Carreira Turbinada Pela IA? Python Tá No Meio!

O artigo destaca algumas posições que estarão em alta. Duas que chamaram MUITO a atenção e que tem tudo a ver com o nosso papo por aqui são:

• Especialista em Inteligência Artificial e Machine Learning: Pensa em treinar máquinas para aprender, tomar decisões, reconhecer padrões. É um campo fascinante que tá revolucionando indústrias inteiras. E adivinha qual linguagem é a mais usada pelas maiores empresas e pesquisadores da área? Exato: Python, com suas bibliotecas poderosas como TensorFlow e PyTorch.
• Analista de Dados e Business Intelligence: Com a IA gerando e processando volumes gigantescos de dados, alguém precisa dar sentido a tudo isso! Analistas de dados são como detetives modernos, encontrando tesouros de informação escondidos nos números. Python é essencial aqui, com ferramentas como Pandas e NumPy que transformam a análise de dados de uma tarefa chata para algo eficiente e, ouso dizer, elegante!

O artigo também mencionou o Desenvolvedor de Automações com IA, outra área onde saber programar (e Python é ótimo para isso!) te dá uma super vantagem para conectar sistemas e otimizar processos usando APIs e modelos de linguagem.

Por Que Python Se Deu Tão Bem Nesse Casamento Com a IA?

Não é por acaso que Python virou a “língua oficial” da IA e Data Science. Sua sintaxe limpa e fácil de ler (lembra do nosso papo sobre Python não morder?), a vasta quantidade de bibliotecas prontas (tipo “kits” de ferramentas pra IA e dados) e a comunidade ativa tornam o desenvolvimento nessas áreas muito mais rápido e eficiente.

É como ter um carro superpotente e fácil de dirigir numa estrada novinha em folha, em vez de tentar pilotar um trator numa trilha esburacada.

Quer Pegar Essa Onda do Futuro? Comece Agora Com Python!

Viu só? A Inteligência Artificial não é uma ameaça para todas as carreiras, mas sim um convite para evoluir e se adaptar. E aprender Python é, sem dúvida, um dos melhores investimentos que você pode fazer hoje para surfar nessa onda e garantir seu espaço nas profissões do futuro.

Se você tá coçando a cabeça, pensando “Ok, me convenceram, mas por onde eu começo de verdade?”, a boa notícia é que dar os primeiros passos com Python é mais simples do que parece. Às vezes, um bom guia prático faz toda a diferença para organizar as ideias e começar com o pé direito. Para quem busca um material que vai direto ao ponto para não se perder no labirinto inicial e quer construir uma base sólida, o Python de A-Z, guia de primeiros passos com a linguagem pode ser exatamente o que você precisa para ligar o motor da sua jornada no mundo da programação.

E se você já deu os primeiros passos e a área de dados te chamou a atenção – afinal, a IA vive de dados! – e quer se aprofundar para dominar as técnicas mais usadas no mercado, transformando dados brutos em insights valiosos, investir em uma formação completa em Análise de Dados com Python é um movimento inteligente. A Formação em Análise de Dados com Python é um caminho excelente para quem busca especialização e quer se destacar em uma das áreas mais promissoras impulsionadas pela era da Inteligência Artificial.

Inteligência Artificial.A IA Tá Aí, e Seu Aprendizado Também Pode Estar!

A mensagem é clara: a Inteligência Artificial está moldando o futuro do trabalho, e o conhecimento em linguagens como Python é um diferencial enorme. Aproveite esse momento para investir em você, aprender uma habilidade com alta demanda e se posicionar para as oportunidades que vêm por aí.A jornada de aprendizado é contínua e empolgante. Mergulhe de cabeça, construa seus projetos e faça parte da comunidade que está criando o futuro

Curtiu o panorama e se animou para aprender Python? Temos mais conteúdo esperando por você!

• Deixe seu comentário aqui embaixo! Qual carreira da era da IA te interessa mais?
• Explore outros artigos no nosso blog e continue sua jornada de aprendizado!Não perca nossas novidades e dicas exclusivas!
• Assine nossa newsletter agora mesmo e receba conteúdo de valor direto na sua caixa de entrada!Vamos juntos nessa!

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Ten years ago, I couldn’t stand either.

Jazz sounded like a dissonant chaos. Whisky burned on the way down. Both felt like they belonged to someone older, wiser — someone else entirely, but not mine.

I discovered the wonders of traditional wet shaving in 2017.
This was how my grandfather used to shave — a double-edged blade, shaving soap lathered by hand into a rich foam. No more skin rashes, no more infected follicles, no redness on my pale face. Shaving became a ritual, almost ceremonial. But something was missing.

“Why not listen to some music?” I thought.
The usual rock wasn’t cutting it (no pun intended), so I put on some jazz — a genre I never liked much. But hey, I hadn’t shaved like this before either. Why not keep stepping outside my comfort zone?

Spotify, by some stroke of kismet, recommended Kind of Blue by Miles Davis.
I recognized the name — a jazz legend — but I had no idea what his music sounded like. Same with John Coltrane. “Cannonball” Adderley, Paul Chambers, Jimmy Cobb, Bill Evans, and Wynton Kelly were complete strangers to me.

Hot water. Lather. Blade. And then — So What.
I literally stopped shaving when Miles’ trumpet came in. I was hooked.
It didn’t sound like the typical chaotic jazz I remembered. It felt both old and new. The improvisation wasn’t dissonant. Every instrument had a voice, a role, a place in the tune. It flowed.

I had no idea I was listening to one of the greatest jazz masterpieces ever created.
And then Coltrane’s tenor saxophone joined in.
There I was, having a religious experience — with a razor blade in my hand. Almost ten minutes of pure bliss.

In time, my taste for jazz deepened.
Miles. Coltrane. Parker. Brubeck. Evans.
They weren’t just playing music — they were having conversations, full of pauses, detours, contradictions. The kind I understood better as I got older.

Jazz taught me that beauty doesn’t always follow a straight line.
That it’s okay to feel a little lost inside a song — as long as you keep listening.
(Though I still struggle with modern jazz. I’m stuck in the classics. And honestly? I don’t care.)

I had my beer phase. Then a wine phase.
But none of it ever felt truly mine.
Whisky came later, like a punctuation mark at the end of long days.

At first, it was about the ritual.
The quiet of pouring a dram. The weight of the glass.
The warmth that spreads — not just through the body, but the mood.
The comfort it gifts to the soul.

I started noticing differences:
Peat smoke. Sherry casks. The sweetness of a bourbon versus the sharp clarity of a Japanese blend.
It stopped being about the alcohol. It became about the taste. The story.
About how jazz sounded with a side of whisky.

I fell in love with the Japanese brands — Suntory, Nikka…
There’s something in Japanese whisky that flows over your tastebuds like a wave of heat and flavour.
You can taste every decision the Master Blender made. It’s craftsmanship in a glass.

What jazz and whisky have in common is patience.
They don’t demand your attention.
They wait for you to come to them.
They reward slowing down, leaning in, letting go of certainty.

In a world that worships speed, they taught me the pleasure of drifting.
Of shutting down — just a little. Enough to feel something again.

I’m no connoisseur — not in jazz, not in whisky. But I know what I like.
A moody Bill Evans track on a rainy night.
A smoky Monkey Shoulder in a quiet room.

They remind me I’ve grown — not just older, but deeper.
More comfortable in my own silences.
More curious than certain.

So here’s to the long road of acquired tastes.
To music you once found confusing.
To drinks you once found harsh.
To the surprising ways we evolve — without even noticing.

Windows

Office

Combos Windows+Office

• Windows 11 - [ Download Link ]
• Windows 10 - [ Download Link ]
• Microsoft Office 2016 Professional Plus - [ Download Link ]
• Microsoft Office 2019 Professional Plus - [ Download Link ]
• Microsoft Office 2021 Professional Plus - [ Download Link ]

Olá, futuro mestre do Python! Se você já deu os primeiros passos no mundo da programação com Python, provavelmente já esbarrou nos famosos loops (for e while). Eles são super úteis para repetir tarefas e automatizar processos chatos (ninguém quer copiar e colar código 100 vezes, né?).Mas e se, no meio de um loop, você precisar dar um “chega!” ou pular uma etapa específica? É aí que entram em cena nossos amigos break e continue. Pense neles como os botões de controle que te dão o poder de microgerenciar o fluxo dos seus loops.Neste artigo, vamos desvendar esses dois comandos, entender quando e como usá-los, e claro, vamos colocar a mão na massa com exemplos práticos que você pode rodar aí no seu computador! Preparado para dar um upgrade no seu controle de fluxo? Então, bora lá!

break: O Botão de Pânico (ou Saída Rápida) do Seu Loop

Imagine que você está procurando por algo em uma lista gigantesca. Quando você encontra o que procura, faz sentido continuar vasculhando a lista inteira? Claro que não! Você quer parar na hora, certo?É exatamente isso que o comando break faz. Quando o Python encontra um break dentro de um loop (for ou while), ele interrompe o loop imediatamente, sem terminar as iterações restantes, e continua executando o código que vem depois do loop. É como apertar o botão de “ejetar” do seu loop!

Quando usar break?

• Quando você encontrou o item que procurava em uma lista e não precisa mais continuar.
• Quando uma condição de erro inesperada acontece dentro do loop.
• Quando você quer garantir que o loop pare depois de um certo número de execuções, mesmo que a condição do loop ainda seja verdadeira (cuidado para não criar loops infinitos sem querer

Exemplo Prático: Encontrando um Número Secreto

Vamos supor que temos uma lista de números e queremos parar de procurar assim que encontrarmos o número 7.

numeros = [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15]
numero_secreto = 7

print("Procurando pelo número secreto...")

for numero in numeros:
  print(f"Verificando o número: {numero}")
  if numero == numero_secreto:
    print(f"UHUU! Encontrei o número secreto: {numero}!")
    break # <- O break entra em ação aqui!
  print("Esse não é o número secreto... continuando a busca.") # Esta linha só executa se não encontrar o número secreto

print("Busca finalizada (fora do loop).")

Como rodar e o que esperar:

• Copie e cole este código em um arquivo meu_loop.py (ou o nome que preferir).
• Abra seu terminal ou prompt de comando.
• Navegue até a pasta onde salvou o arquivo.
• Execute o código com o comando: python meu_loop.py

Saída esperada:

Procurando pelo número secreto...
Verificando o número: 1
Esse não é o número secreto... continuando a busca.
Verificando o número: 3
Esse não é o número secreto... continuando a busca.
Verificando o número: 5
Esse não é o número secreto... continuando a busca.
Verificando o número: 7
UHUU! Encontrei o número secreto: 7!
Busca finalizada (fora do loop).

Entendendo o que aconteceu

O loop começou a iterar pela lista numeros. A cada número, ele imprimiu que estava verificando. Quando chegou no número 7, a condição if numero == numero_secreto: se tornou verdadeira. Ele imprimiu a mensagem de sucesso e, imediatamente, encontrou o break. Isso fez com que o loop fosse encerrado naquele exato momento. A mensagem “Esse não é o número secreto…” não foi impressa para os números 9, 11, 13 e 15, porque o loop parou antes de chegar neles. O código então continuou a execução depois do loop, imprimindo “Busca finalizada…”.Ficou claro o poder do break? Ele é direto e reto: achou, parou

continue: Pulando a Fogueira (ou a Etapa Chata)

Agora, imagine outra situação. Você está processando uma lista de arquivos, mas sabe que alguns deles estão corrompidos e não podem ser processados. Você não quer parar todo o processo por causa de um arquivo ruim, quer? Você só quer pular aquele específico e ir para o próximo.

É para isso que serve o comando continue. Quando o Python encontra um continue dentro de um loop, ele pula todo o código restante da iteração atual e vai direto para a próxima iteração do loop.

É como pular uma casa no jogo da vida ou pular a fila do banco (na programação é permitido!).

Quando usar continue?

• Quando você precisa pular o processamento de um item específico que não atende a uma condição.
• Para otimizar loops, pulando etapas desnecessárias para certos elementos.
• Para lidar com casos excepcionais dentro de uma iteração sem parar o loop inteiro.

Exemplo Prático: Pulando Números Pares

Vamos iterar por uma lista de números e imprimir apenas os números ímpares, pulando os pares.

numeros = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

print("Imprimindo apenas números ímpares:")

for numero in numeros:
  print(f"\n--- Verificando o número: {numero} ---") # Adicionei esses prints para vermos o fluxo
  if numero % 2 == 0: # Verifica se o número é par (resto da divisão por 2 é 0)
    print(f"Ops! O número {numero} é par. Pulando esta iteração com continue...")
    continue # <- O continue entra em ação aqui!
  
  # Este código só será executado se o continue NÃO for encontrado
  print(f"O número {numero} é ímpar. Processando...")
  print(f"Processado: {numero * 2}") # Apenas um exemplo de "processamento"

print("\nProcessamento de ímpares finalizado (fora do loop).")

Como rodar e o que esperar:

• Copie e cole este código em um arquivo (ex: meu_continue.py).
• Execute-o no terminal/prompt: python meu_continue.py

Saída esperada:

Imprimindo apenas números ímpares:

--- Verificando o número: 1 ---
O número 1 é ímpar. Processando...
Processado: 2

--- Verificando o número: 2 ---
Ops! O número 2 é par. Pulando esta iteração com continue...

--- Verificando o número: 3 ---
O número 3 é ímpar. Processando...
Processado: 6

--- Verificando o número: 4 ---
Ops! O número 4 é par. Pulando esta iteração com continue...

--- Verificando o número: 5 ---
O número 5 é ímpar. Processando...
Processado: 10

--- Verificando o número: 6 ---
Ops! O número 6 é par. Pulando esta iteração com continue...

--- Verificando o número: 7 ---
O número 7 é ímpar. Processando...
Processado: 14

--- Verificando o número: 8 ---
Ops! O número 8 é par. Pulando esta iteração com continue...

--- Verificando o número: 9 ---
O número 9 é ímpar. Processando...
Processado: 18

--- Verificando o número: 10 ---
Ops! O número 10 é par. Pulando esta iteração com continue...

Processamento de ímpares finalizado (fora do loop).

Entendendo o que aconteceu:

O loop percorre cada número. Quando o número é par, a condição numero % 2 == 0 é verdadeira. A mensagem “Ops!…” é impressa, e então o continue é executado. Isso faz com que o Python ignore a linha print(f"O número {numero} é ímpar. Processando...") e a linha print(f"Processado: {numero * 2}) para aquele número (o número par). Ele “pula” o restante da iteração e vai direto para o próximo número da lista. Quando o número é ímpar, a condição if numero % 2 == 0: é falsa, o continue não é executado, e o código de “processamento” é executado normalmente.Viu a diferença? O break para tudo, o continue apenas pula a vez atual.

break vs. continue: Qual Usar Quando?

A diferença é crucial e simples:

• break: PARA TUDO! Sai completamente do loop.
• continue: PRÓXIMO! Pula o resto da iteração atual e vai para a próxima.

Seu uso depende do que você precisa fazer: parar ou pular.

Indo Além e Construindo Coisas Incríveis com Python

Compreender como controlar o fluxo dos seus programas, seja com loops, if/else, break ou continue, é um passo GIGANTE na sua jornada Python. São esses fundamentos que te permitem construir lógicas mais complexas e resolver problemas reais.Se você está gostando de desvendar esses segredos e quer ir além, construir projetos de verdade e solidificar sua base em Python de forma completa, desde os primeiros passos até tópicos mais avançados, eu tenho uma recomendação especial: o e-book Python de A-Z, guia de primeiros passos com a linguagem. É um material pensado para te acompanhar nessa jornada, cheio de exemplos e explicações claras. Ele pode ser o seu mapa para dominar Python! Garanta seu exemplar e acelere seu aprendizado!

Reforce Seu Aprendizado!

Dominar loops é fundamental. Para complementar o que vimos aqui e aprofundar ainda mais seus conhecimentos sobre loops em Python, recomendo a leitura destes outros artigos no blog:

• Python para Iniciantes: Laços e Variáveis Descomplicados
• Dominando Loops em Python: Guia Completo

Eles vão te dar uma visão ainda mais robusta sobre o assunto!

Conclusão (e um Pedido!)

Aí estão eles: break e continue! Ferramentas simples, mas poderosíssimas para controlar o fluxo dos seus loops em Python. Lembre-se: break para tudo, continue pula uma volta. Pratique com os exemplos, modifique-os, teste seus próprios cenários. A prática leva à perfeição (e a menos bugs chatos!).

Curtiu o artigo? Conseguiu rodar os exemplos? Tem alguma dúvida ou um jeito diferente de usar break ou continue? Deixe seu comentário abaixo! Sua interação é super importante pra gente!

E já que você está por aqui, que tal explorar outros artigos no blog? Temos conteúdo fresquinho saindo do forno para te ajudar a se tornar um desenvolvedor Python incrível. Ah, e não se esqueça de se inscrever na nossa newsletter para não perder nenhuma novidade!Até a próxima aventura Pythônica!

The post Break e Continue: Controle de Fluxo em Python first appeared on Alexsandro Felix.

It has been almost 10 years since I stopped blogging.

With the focus changing from blogging to social media, I lost the attention span, the time and motivation I usually dedicated to this… also, I found that my opinions and posts became mostly a drop in an ocean of echoes.

When I and others started the tech / geek blogging scene in Portugal, things were very different. There are still a few that resist like Rui, Celso, Pedro and Hugo, but I just hadn’t the energy or the motivation necessary to keep blogging like they did.

Why this post now?

Well… for a sanity check. Because I felt the need to blog / write again. Not that I have much to say, of even that it might be of interest to the World, but in a time where most of the Internet is crap, violence or even AI generated, I felt like I needed to build my own “oasis”.

What will I bring here? Old man rants about everything mostly. Kinda like that Family Guy sketch “What grinds my gears” stuff.

Bare with me, I’m close to 3 years of being 50.

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