

Seu próximo nível começa aqui
Com a Assinatura Ilimitada, você tem tudo que precisa para sua aprovação.
Com a Assinatura Ilimitada, você combina prática, teoria e método em uma única assinatura com tudo que você precisa para sua aprovação.
O comando >>> num_lista.extend([2, 20]) acrescenta dois elementos à lista original quando executado.
Certo
Errado
A biblioteca Pandas é amplamente utilizada para manipulação e análise de dados em Python.
Considere o trecho de código a seguir.

O valor numérico exibido como saída ao comando print será
300
50
320
250
275
Considere o código abaixo, escrito na linguagem de programação Python (versão 3.10.12), com uso da biblioteca sklearn (scikit-learn) versão 1.5.2.

Com relação ao código acima, analise os itens a seguir.
I. O valor atribuído a s0 (na linha 4) será ou True ou False.
II. O valor atribuído a s1 (na linha 5) será diferente de s0.
III. A operação na linha 6 causa erro do tipo ValueError.
Está correto o que se afirma em
I, apenas.
II, apenas.
III, apenas.
I e II, apenas.
II e III, apenas.
Os comandos de atribuição em linguagens de programação permitem associar valores a variáveis, sendo essenciais para o armazenamento e manipulação de dados. Considerando o uso de comandos de atribuição, analise as afirmativas a seguir.
I. Em linguagens como Python, o operador de atribuição (=) é utilizado para associar valores a variáveis, permitindo alterações dinâmicas no tipo de dado armazenado.
II. O operador de atribuição composto, como += em linguagens como Java e C++, permite atualizar o valor de uma variável adicionando-lhe outro valor, simplificando operações aritméticas.
III. Em linguagens fortemente tipadas, como Java, o operador de atribuição pode converter, automaticamente, o tipo de dado do lado direito para corresponder ao tipo da variável no lado esquerdo.
Está correto o que se afirma em:
I, II e III.
I e II, apenas.
I e III, apenas.
II, apenas.
Qual das seguintes bibliotecas é amplamente usada para manipulação de arrays e matrizes em Python?
pandas
numpy
scikit-learn
seaborn
matplotlib
A visualização de dados nos Sistemas de Informação apoia diversas análises de dados. Observe o seguinte gráfico pizza gerado por um código Python, utilizando a biblioteca matplotlib.pyplot.

No Python, com a biblioteca matplotlib.pyplot, para destacar fatias da pizza, afastando-as do centro, deve-se usar o parâmetro:
axis
explode
scatter
startangle
width marker
Considere o código abaixo, em Python, que utiliza a técnica de classe de equivalência e análise de valor limite para elaboração de teste de unidade.

Nesse contexto, é correto afirmar que os testes implementam, respectivamente,
1 classe de equivalência com 2 valores limites.
2 classes de equivalência: uma com 2 valores limites, e outra com 3 valores limites.
2 classes de equivalência: uma com 1 valor limite, e outra com 3 valores limites.
1 classe de equivalência com 1 valor limite.
Um desenvolvedor foi contratado para criar um sistema web para uma pequena startup que deseja lançar um MVP (Produto Mínimo Viável) de uma plataforma de cursos online. O objetivo inicial é disponibilizar um catálogo de cursos, permitir o cadastro de usuários e oferecer um painel administrativo para gerenciar os conteúdos. A startup tem poucos recursos e precisa lançar a plataforma rapidamente. O desenvolvedor deseja escolher um framework que permita crescer e escalar o projeto futuramente, caso o produto tenha sucesso.
Considerando o cenário descrito, assinale a alternativa que apresenta a melhor escolha para o desenvolvedor e sua justificativa.
Flask é a melhor opção, pois oferece um ambiente minimalista que permite ao desenvolvedor adicionar apenas os componentes necessários, resultando em um sistema mais leve e otimizado para escalar rapidamente.
Flask e Django são igualmente recomendáveis para este caso, pois ambos permitem um desenvolvimento rápido sem grandes diferenças em relação às ferramentas disponíveis por padrão.
O Flask é a escolha ideal, pois oferece um suporte nativo para administração de usuários e gerenciamento de banco de dados, eliminando a necessidade de instalar bibliotecas adicionais para essas funções.
Django é mais adequado, pois já inclui um painel administrativo embutido, um ORM poderoso e mecanismos de autenticação, acelerando o desenvolvimento e reduzindo o esforço necessário para implementar funcionalidades essenciais.
Django não é uma boa escolha, pois sua estrutura rígida e quantidade de funcionalidades embutidas tornam a aplicação pesada e inadequada para MVPs e startups que buscam desenvolvimento ágil.
Se um erro do tipo ValueError ocorrer na conversão dentro do bloco try:, o programa será encerrado imediatamente, sem exibir a mensagem Erro: Entrada inválida. Digite um número válido..
Certo
Errado
Considere o seguinte trecho de código em Python, que tem como objetivo processar um arquivo de texto contendo dados numéricos e realizar operações sobre tais valores:

Garantindo que:
1. A média dos números lidos seja calculada e armazenada na variável media, mesmo que o arquivo esteja vazio.
2. Os números maiores que a média sejam gravados sempre em um novo arquivo chamado "saida.txt"
3. O código esteja protegido contra divisão por zero, de forma que a função tenha continuidade, mesmo que identificada a possibilidade de erro.
Assinale a alternativa que apresenta um código válido para continuar a função corretamente.





Considere o seguinte código python:

Qual refatoração melhor representa os princípios de Clean Code?
def process(x, y):
result = x + y
return result
ef add_numbers(number1, number2):
return number1 + number2
def calculate(a, b):
sum = a + b
return sum
def addValues(val1, val2):
total = val1 + val2
return total
def numbers_sum(x_val, y_val):
result = x_val + y_val
return result
Assinale a opção que apresenta o resultado da execução do código Python 3.8 abaixo.
L1=(0)
L2=(1,2,3,4)
for k in range(3,-3,-1):
L1.append(L2[k])
for x in L1:
print(x)
AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'append'.
0 4 3 2 1 4 3.
IndexError: list index out of range.
AttributeError: 'int' object has no attribute 'append'.
0 4 2 3 1 4 3.
Analise o código Python abaixo

Ao executar o código, os valores impressos são
R1 = 3000.0 e R2 = 9000.0.
R1 = 6000.0 e R2 = 9000.0.
R1 = 6000.0 e R2 = 18000.0.
R1 = 12000.0 e R2 = 36000.0.
R1 = 50000.0 e R2 = 150000.0.
Considere que certo professor universitário tenha desenvolvido o código em Python a seguir, que classifica estudantes de acordo com o desempenho de cada um. Considere, ainda, que para testar o código, esse professor tenha gerado 30 números aleatórios superiores ou iguais 0 e inferiores ou iguais a 10. Considere, por fim, que um aluno será classificado como: aprovado, se sua nota for superior ou igual a 7; em recuperação, se sua nota for superior ou igual a 5 e inferior a 7; ou reprovado; se sua nota for inferior a 5.

A partir das informações apresentadas nessa situação hipotética, é correto afirmar que a execução do citado código será bem-sucedida e mostrará a nota média dos estudantes.
Certo
Errado
Em projetos de Robótica Educacional no Ensino Fundamental, uma das preocupações centrais é a escolha da linguagem de programação que favoreça a aprendizagem inicial. Considerando a cognitividade envolvida na abstração dos algoritmos e a adequação das ferramentas às etapas do desenvolvimento infantil, qual linguagem de programação é geralmente indicada como mais apropriada para alunos iniciantes por utilizar uma interface gráfica de blocos de programação que reduz a sobrecarga cognitiva associada à sintaxe textual? Assinale a alternativa correta:
Python
Logo
Java
Scratch
C++
Ao criar um projeto em Python utilizando o framework Django, um arquivo é gerado, para que o usuário possa utilizar comandos via linha de comando, como iniciar o servidor.
O nome desse arquivo é:
app.py
django.py
manage.py
requirements.py
settings.py
Considere o código Python a seguir.

É correto afirmar que este código
verifica quantos números da lista são potências perfeitas (quadrados ou cubos).
conta quantos números primos existem na lista fornecida pelo usuário.
calcula quantos números da lista possuem quantidade ímpar de divisores.
determina quantos números da lista são coprimos com o número 2.
conta quantos números da lista são membros da sequência de Fibonacci.
Considerando dois programas equivalentes, um escrito em Java e outro em Python, ambos contendo um erro de divisão por zero, um desenvolvedor decide compilar e executar os códigos em seus respectivos ambientes:

Com base no funcionamento dos ambientes de execução de Java e Python, analise as assertivas e assinale a alternativa que aponta a(s) correta(s).
I. O código Java será compilado com sucesso, pois a expressão 10 / 0 é válida sintaticamente; o erro será exibido em tempo de execução como uma exceção.
II. O código Python será interrompido imediatamente com erro em tempo de execução, pois o interpretador avalia linha por linha durante a execução.
III. O Java detectará o erro de divisão por zero durante a compilação, impedindo a geração do bytecode .class.
IV. Tanto em Java quanto em Python, a instrução “Fim do programa” será exibida antes da exceção de divisão por zero.
Apenas I.
Apenas II e III.
Apenas I e II.
Apenas I e III.
Apenas I, II e IV.
Considere o seguinte código em Python, analise as assertivas e assinale a alternativa que aponta as corretas.


I. A função dividir trata explicitamente a divisão por zero com o bloco except.
II. O bloco finally será executado mesmo quando ocorrer uma exceção.
III. A mensagem “Divisão por zero não é permitida” será atribuída à variável resultado.
IV. O programa exibirá apenas a mensagem de erro tratada, sem exibir o texto do finally.
V. Se o segundo argumento fosse diferente de zero, o programa exibiria o resultado da divisão normalmente.
Apenas I, II e III.
Apenas II, IV e V.
Apenas I, III, IV e V.
Apenas I, II, III e V.
I, II, III, IV e V.
No contexto da linguagem Pyhton 3.0, assinale o código que, quando executado, exibe o resultado a seguir.
[[ 2 -3 1]
[ 4 5 6]
[-9 8 7]]
import pandas as pd
arr = pd.array([2, -3, 1, 4, 5, 6, -9, 8, 7])
reshaped_arr = arr.reshape((3, 3))
print(reshaped_arr)
import numpy as np
arr = np.array([2, -3, 1, 4, 5, 6, -9, 8, 7])
reshaped_arr = arr.reshape((3, 3))
print(reshaped_arr)
import pandas as pd
arr = pd.array([-9, -3, 1, 2, 4, 5, 6, 7, 8])
reshaped_arr = arr.reshape((3, 3))
print(reshaped_arr)
import numpy as np
arr = np.array([-9, -3, 1, 2, 4, 5, 6, 7, 8])
reshap_arr = arr.reshap((3, 3))
print(reshap_arr)
import numpy as np
import pandas as pd
arr = pd.order(np.array([2, -3, 1, 4, 5, 6, -9, 8, 7]))
reshap_arr = arr.reshap((3, 3))
print(reshap_arr)