Boas práticas, testes e preparação para entrevistas

🧭 Boas práticas, testes e aplicações reais

Vamos consolidar o que aprendemos com foco na clareza, manutenibilidade e preparação para situações reais de trabalho. A ideia é manter o fluxo de loop simples, evitar dependências desnecessárias e documentar as condições de saída. Em termos de cargo de desenvolvedor, a leitura de código é tão importante quanto escrevê-lo: loops devem ser fáceis de entender num relance.

Boas práticas incluem: escolher o tipo de loop adequado para o problema, evitar lógica complexa dentro do corpo do loop, e adicionar comentários que expliquem o porquê das decisões. Em termos de qualidade de software, precisamos também pensar em testabilidade: escrever pequenos testes ou asserts que verifiquem comportamentos esperados do loop, especialmente em casos de entrada variável.

Próximo passo: leve essa base para depuração, portfólio e entrevistas. Por exemplo, um exercício de portfólio poderia ser um script que lê dados de uma lista de clientes, valida entradas e produz um relatório simples com somatórios, contagens e verificações de consistência.

# Função simples para somar números de 1 a N com validação básica

def soma_de_1_a(n):
    if n < 1:
        raise ValueError('N precisa ser >= 1')
    total = 0
    for i in range(1, n+1):
        total += i
    return total

print(soma_de_1_a(10))  # 55
Desafio final: Implemente um contador que some números de 1 a 100 usando for e range, em seguida crie um pequeno parser de entradas com validação iterativa: leia números de entrada até que o usuário digite 'fim' e valide se cada entrada é inteiro entre 0 e 50. Mostre o total acumulado ao final.
Curiosidade: Muitas empresas exigem que você demonstre pensamento lógico com exercícios simples de looping em entrevistas técnicas. Demonstrar clareza de fluxo, limites de iteração e manejo de casos de erro pode ser tão valioso quanto uma solução perfeita. (4)