Operar na bolsa de criptomoedas com alavancagem pode ser muito tentador, mas também envolve riscos significativos. Aqui estão alguns dos principais perigos: ### 1. **Risco de Perdas Aumentadas**: Com a alavancagem, você pode investir uma quantia maior do que realmente possui, o que significa que os lucros podem ser maiores, mas as perdas também são ampliadas. Se o mercado se mover contra a sua posição, você pode perder mais dinheiro do que o investimento inicial. ### 2. **Volatilidade do Mercado**: O mercado de criptomoedas é notoriamente volátil. Mudanças rápidas e drásticas nos preços podem ocorrer em questão de minutos, o que pode resultar em liquidações forçadas quando suas perdas atingem um certo nível. ### 3. **Liquidação**: Se o valor da sua posição cair abaixo de um determinado ponto (chamado de "margem"), a corretora pode liquidar sua posição para cobrir as perdas. Isso significa que você pode perder todo o seu investimento inicial rapidamente. ### 4. **Custo das Tax...
Operações com texto
text = 'Python Fácil'primeiro_caractere = text[0] # Retorna o primeiro caractere de um textoultimo_caractere = text[-1] # Retorna o último caractere de um textosegundo_caractere = text[1] # 0 -> primeira letra ; 1 -> segunda letrapenultimo_caractere = text[-2] # Retorna o peúltimo caractere de um textocaracteres_1_ate_3 = text[0:3] # Retorna um intervalo de caracteresultimos_tres_caracteres = text[-3:] # Retorna um intervalo dos últimos caracteresnumero_de_caracteres = len(text) # Retorna o número total de caracteres (inclui espaços)texto_maiusculo = text.upper() # Transforma todas as letras em maiúsculastexto_minusculo = text.lower() # Transforma todas as letras em minúsculasverificar_palavra = "Python" in text # Retorna verdadeiro se a palavra aparece no texto ou Falso em caso contrárioencontrar_posicao = text.find("Fácil") # Retorna a posição do inicio da palavra procurada no textoremover_espacos = text.strip() # Remove todos os espaços excessivos de um textoremover_espacos_inicio = text.lstrip() # Remove todos os espaços excessivos ao início de um textoremover_espacos_fim = text.rstrip() # Remove todos os espaços excessivos ao fim de um textoinserir_texto_em_outro_moderno = f"O nome do meu blog é: {text}" # Disponível a partir do Python 3.6 (F strings)inserir_texto_em_outro_antigo = "O nome do meu blog é: {}".format(text) # Modo antigo de concatenar textos
Output:
text: 'Python Fácil'primeiro_caractere: 'P'ultimo_caractere: 'l'segundo_caractere: 'y'penultimo_caractere: 'i'caracteres_1_ate_3: 'Pyt'ultimos_tres_caracteres: 'cil'numero_de_caracteres: 12texto_maiusculo: 'PYTHON FÁCIL'texto_minusculo: 'python fácil'verificar_palavra: Trueencontrar_posicao: 7remover_espacos: 'Python Fácil'remover_espacos_inicio: 'Python Fácil'remover_espacos_fim: 'Python Fácil'inserir_texto_em_outro_moderno: 'O nome do meu blog é: Python Fácil'inserir_texto_em_outro_antigo: 'O nome do meu blog é: Python Fácil'
2 - Operações matemáticas
num_1 = 9num_2 = 2soma = num_1 + num_2 # Soma de dois valoressubtracao = num_1 - num_2 # Subtração de dois valoresmultiplicacao = num_1 * num_2 # Multiplicação de dois valoresdivisao = num_1 / num_2 # Divisão de dois valoresdivisao_arredondada = num_1 // num_2 # Divisão arredondada de dois valorespotencia = num_1 ** num_2 # Primeiro valor elevado ao segundo valor (potência)resto_divisao = num_1 % num_2 # Resto da divisão do primeiro valor pelo segundo
Output:
num_1: 9num_2: 2soma: 11subtracao: 7multiplicacao: 18divisao: 4.5divisao_arredondada: 4potencia: 81resto_divisao: 1
3 - Operadores Lógicos
num_1 = 9num_2 = 2maior = num_1 > num_2 # Verifica se o valor 1 é maior que o valor 2menor = num_1 <= num_2 # Verifica se o valor 1 é menor que o valor 2maior_ou_igual = num_1 >= num_2 # Verifica se o valor 1 é maior ou igual que o valor 2menor_ou_igual = num_1 <= num_2 # Verifica se o valor 1 é menor ou igual que o valor 2igual = num_1 == num_2 # Verifica se o valor 1 é igual ao valor 2diferente = num_1 != num_2 # # Verifica se o valor 1 é diferente que o valor 2maior_E_diferente = num_1 > num_2 & num_1 != num_2 # Verifica se o valor 1 é maior e diferente que o valor 2menor_OU_diferente = num_1 < num_2 | num_1 != num_2 # Verifica se o valor 1 é menor ou diferente que o valor 2
Output:
num_1: 9num_2: 2maior: Truemenor: Falsemaior_ou_igual: Truemenor_ou_igual: Falseigual: Falsediferente: Truemaior_E_diferente: Truemenor_OU_diferente: True
4 - Datas
import datetimefrom dateutil.relativedelta import relativedeltaimport calendarhoje = datetime.datetime.today().date() # Retorna a data atualontem = hoje + datetime.timedelta(days=-1) # Retorna a data de ontemprimeiro_dia_do_mes = datetime.datetime(hoje.year, hoje.month, 1) # Retorna o primeiro dia do mêsultimo_dia_do_mes = datetime.datetime(hoje.year, hoje.month, calendar.monthrange(hoje.year, hoje.month)[1]) # Retorna o último dia do mêsmes_anterior = hoje + relativedelta(months=-1) # Retorna o mês anteriorproximo_mes = hoje + relativedelta(months=1) # Retorna o próximo mêsano_anterior = hoje + relativedelta(years=-1) # Retorna o ano anteriorproximo_ano = hoje + relativedelta(years=1) # Retorna o próximo anoano_mes_dia_hora_minuto_segundo = hoje.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") # Formata a data em texto para Ano-Mês-Dia Hora:Minuto:Segundoano_mes_dia = hoje.strftime("%Y-%m-%d") # Formata a data em texto para Ano-Mês-Diadia_mes_ano = hoje.strftime("%d-%m-%Y") # Formata a data em texto para Dia-Mês-Anodia_mes_ano_barras = hoje.strftime("%d/%m/%Y") # Formata a data em texto para Dia-Mês-Ano com barras no separador
Output:
hoje: datetime.date(2021, 7, 19)ontem: datetime.date(2021, 7, 18)primeiro_dia_do_mes: datetime.datetime(2021, 7, 1, 0, 0)ultimo_dia_do_mes: datetime.datetime(2021, 7, 31, 0, 0)mes_anterior: datetime.date(2021, 6, 19)proximo_mes: datetime.date(2021, 8, 19)ano_anterior: datetime.date(2020, 7, 19)proximo_ano: datetime.date(2022, 7, 19)ano_mes_dia_hora_minuto_segundo: '2021-07-19 00:00:00'ano_mes_dia: '2021-07-19'dia_mes_ano: '19-07-2021'dia_mes_ano_barras: '19/07/2021'
5 - Loops
items = [1, 2, 3]dict_1 = {'valor1':1,'valor2':2,'valor3':3}n_repeticoes = 3continuar = True# Iterar sob todos os items de uma listafor item in items: print(item) # Iterar sob todos os pares de chave e valor de um dicionáriofor key, value in dict_1.items(): print(key, value) # Iterar sob todas as chaves de um dicionáriofor key in dict_1.keys(): print(key) # Iterar sob todas as chaves de um dicionáriofor value in dict_1.values(): print(value) # Repetir uma tarefa por um determinado número de vezesfor i in range(n_repeticoes): print(i) # Repetir uma tarefa até que uma condição seja atingidacounter = 0while continuar: print(counter) if counter > n_repeticoes: continuar = False else: counter = counter + 1
Output:
123valor1 1valor2 2valor3 3valor1valor2valor312301201234
6 - Escrita/Leitura de Arquivos
Escrever em um arquivo de texto:
# Escrever uma linha em um arquivo de textowith open('meu_texto.txt', 'w') as f: f.write('Esta é a minha mensagem')
Output (um arquivo é criado):
meu_texto.txt
Esta é a minha mensagem
Ler um arquivo de texto:
# Ler um arquivo de textowith open('meu_texto.txt', 'r') as f: text = f.read()print(text)
Output:
Esta é a minha mensagem
Escrever uma linha para cada item de uma lista
# Escrever uma linha para cada item de uma lista em um arquivo de textolista_de_textos = [ 'Esta', 'é', 'a', 'minha', 'mensagem']with open('meu_texto.txt', 'w') as f: f.writelines('\n'.join(lista_de_textos))
Output (um arquivo é criado):
meu_texto.txt
Estaéaminhamensagem
7 - Pandas
Escrever em um arquivo de texto:
df = pd.read_csv('data.csv') # criar um dataframe a partir de um csvdf = pd.read_excel('data.xlsx') # criar um dataframe a partir de uma planilha excelfiltered_df = df[df['nome_coluna']=='valor_filtro'] # filtrar um dataframe por um valor em uma colunadf['coluna'] = df['coluna'].apply(lambda x : x.lower()) # aplicar uma transformação em uma columa de um dataframedf = (df.groupby(['coluna1', 'coluna2']) # agrupar dados .agg({ 'coluna_valor' : 'sum', # soma 'coluna_valor' : 'max', # máximo 'coluna_valor' : 'min', # mínimo 'coluna_valor' : 'count', # contagem 'coluna_valor' : 'nunique', # contagem distinta 'coluna_valor' : 'mean', # média 'coluna_valor' : 'mediana', # mediana })df.to_csv('nome_arquivo_saida.csv', index=False, sep=';') # exportar um dataframe para csv
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