Mapa de Proficiência Python: Do Básico ao Profissional

Este mapa ajuda a medir sua evolução. Ele não é uma lista de recursos decorados, mas um conjunto de competências observáveis. Proficiência significa conseguir resolver problemas, explicar decisões, evitar armadilhas e manter código funcionando quando ele cresce.

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Nível 1: Iniciante Operacional

Você está neste nível quando consegue:

• executar arquivos .py;
• usar print;
• criar variáveis;
• usar int, float, str, bool e None;
• escrever if, for e while;
• criar listas e dicionários simples;
• escrever funções básicas;
• ler erros simples.

Sinais de lacuna:

• depende de copiar exemplos sem entender;
• mistura tudo em um único bloco;
• não sabe explicar o erro exibido;
• usa nomes genéricos demais;
• tem dificuldade para converter entrada de usuário.

Meta para avançar:

• escrever scripts pequenos sem consulta constante;
• explicar cada linha do próprio código;
• criar funções para evitar repetição.

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Nível 2: Básico Sólido

Você está neste nível quando consegue:

• validar entradas;
• usar match, enumerate, zip e comprehensions;
• separar funções por responsabilidade;
• entender escopo local e global;
• usar try/except com exceções específicas;
• ler e escrever arquivos simples;
• trabalhar com JSON e CSV;
• organizar código em dois ou mais módulos.

Sinais de lacuna:

• usa except Exception sem critério;
• cria funções longas demais;
• altera variáveis globais sem necessidade;
• não separa entrada, cálculo e saída;
• não sabe onde colocar cada parte do código.

Meta para avançar:

• transformar scripts em programas organizados;
• criar módulos reutilizáveis;
• começar a escrever testes.

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Nível 3: Intermediário Prático

Você está neste nível quando consegue:

• usar type hints em funções principais;
• criar CLIs com argparse;
• usar pathlib;
• usar logging;
• depurar com breakpoint;
• criar testes com pytest;
• usar ambientes virtuais;
• instalar dependências com pip;
• estruturar projetos com src/, tests/ e README.

Sinais de lacuna:

• instala pacotes globalmente sem controle;
• não consegue reproduzir ambiente;
• depende de prints permanentes para diagnosticar;
• não consegue testar o código sem rodar o programa inteiro;
• usa notebooks ou scripts como depósito de tudo.

Meta para avançar:

• criar aplicações pequenas testáveis;
• configurar qualidade mínima;
• documentar como executar o projeto.

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Nível 4: Profissional Inicial

Você está neste nível quando consegue:

• desenhar APIs internas claras;
• usar dataclass, TypedDict e Protocol quando fazem sentido;
• criar exceções de domínio;
• empacotar código reutilizável;
• usar pyproject.toml;
• rodar ruff, pytest e verificação de tipos;
• separar domínio, infraestrutura e interface;
• revisar código pensando em manutenção.

Sinais de lacuna:

• adiciona abstrações sem necessidade;
• cria dependências circulares;
• não sabe onde tratar exceções;
• mistura regra de negócio com banco, arquivo ou CLI;
• escreve testes frágeis demais.

Meta para avançar:

• construir projetos que outra pessoa consiga instalar, testar e manter;
• explicar trade-offs de design;
• melhorar clareza antes de otimizar.

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Nível 5: Proficiência Avançada

Você está neste nível quando consegue:

• modelar domínios com baixo acoplamento;
• criar pacotes versionados;
• usar tipagem como contrato;
• lidar com performance de forma medida;
• projetar logs e diagnósticos para produção;
• automatizar testes e qualidade em CI;
• revisar segurança básica;
• documentar decisões técnicas;
• refatorar sem quebrar comportamento.

Sinais de lacuna:

• otimiza sem medir;
• cria arquitetura mais complexa que o problema;
• ignora compatibilidade e migração;
• não registra decisões importantes;
• não considera operação, observabilidade e manutenção.

Meta para avançar:

• estudar testes avançados, arquitetura, bancos, APIs, async, performance, segurança e deploy.

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Matriz de Competências

Competência	Básico	Intermediário	Profissional
Sintaxe	Escreve comandos simples	Usa idiomatismos	Prioriza clareza e manutenção
Funções	Cria funções pequenas	Separa responsabilidades	Define contratos estáveis
Erros	Lê exceções comuns	Trata falhas esperadas	Modela exceções de domínio
Dados	Usa listas e dicts	Lê JSON/CSV	Valida e versiona formatos
Projeto	Script único	Módulos	Pacote testável
Testes	Assert simples	Pytest	Testes de contrato e regressão
Tipagem	Hints básicos	Coleções e Optional	Protocol, aliases e design
Debug	Print	Breakpoint e logs	Diagnóstico operacional
Dependências	Pip básico	Venv	Pyproject e build

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Checklist Final da Parte Básica

Antes de sair desta parte, você deve conseguir:

• criar uma CLI pequena;
• persistir dados em JSON;
• separar código em módulos;
• escrever pelo menos cinco testes;
• usar ambiente virtual;
• explicar um traceback;
• validar entrada inválida;
• formatar saída;
• usar type hints;
• documentar como executar o projeto.

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Plano de Revisão

1. Refaça os exercícios dos arquivos 1 a 6.
2. Faça os exercícios de entrada, arquivos e módulos.
3. Construa o projeto guiado sem copiar tudo de uma vez.
4. Escreva testes para cada função de regra.
5. Revise o código procurando nomes ruins e funções longas.
6. Adicione README ao projeto.
7. Explique em voz alta como os módulos se conectam.

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Próximos Estudos

Depois desta trilha, avance para:

• estruturas de dados;
• orientação a objetos;
• testes mais completos;
• qualidade de código;
• HTTP e APIs;
• bancos de dados;
• automação;
• análise de dados;
• async;
• deploy e produção.

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Aprofundamento Complementar

Evidências de proficiência

Guarde evidências concretas do aprendizado:

• um script interativo;
• uma CLI com argparse;
• um projeto com JSON;
• um pacote simples com pyproject.toml;
• um conjunto de testes com pytest;
• um README com instruções;
• uma refatoração antes/depois.

Esses artefatos mostram mais domínio do que apenas anotações.

Autoavaliação por tarefa

Para cada novo problema, pergunte:

• consigo decompor em funções?
• sei quais dados entram e saem?
• sei onde erros podem ocorrer?
• sei como testar a parte principal?
• sei explicar as escolhas?
• consigo simplificar a solução?

Sinais de maturidade

Um estudante está avançando quando começa a:

• apagar código desnecessário;
• preferir nomes claros;
• escrever funções menores;
• evitar abstrações prematuras;
• criar testes antes de refatorar;
• ler documentação oficial;
• aceitar que código simples é melhor que código impressionante.

Próximo marco prático

Antes de avançar para tópicos grandes, construa três projetos pequenos:

1. Gerenciador de tarefas em JSON.
2. Calculadora financeira com CLI.
3. Leitor de CSV com relatório final.

Cada projeto deve ter README, funções separadas, validação e testes básicos.