4. Mais ferramentas de controle de fluxo
****************************************

Além do comando "while" recém apresentado, Python tem as estruturas
usuais de controle de fluxo conhecidas em outras linguagens, com
algumas particulares.


4.1. Comandos "if"
==================

Provavelmente o mais conhecido comando de controle de fluxo é o "if".
Por exemplo:

   >>> x = int(input("Please enter an integer: "))
   Please enter an integer: 42
   >>> if x < 0:
   ...     x = 0
   ...     print('Negative changed to zero')
   ... elif x == 0:
   ...     print('Zero')
   ... elif x == 1:
   ...     print('Single')
   ... else:
   ...     print('More')
   ...
   More

Pode haver zero ou mais partes "elif", e a parte "else" é opcional. A
palavra-chave '"elif"' é uma abreviação para 'else if', e é útil para
evitar identação excessiva. Uma sequência "if" ... "elif" ... "elif"
... substitui os comandos "switch" ou "case", encontrados em outras
linguagens.


4.2. Comandos "for"
===================

O comando "for" em Python é um pouco diferente do que costuma ser em C
ou Pascal. Ao invés de sempre iterar sobre uma progressão aritmética
de números (como no Pascal), ou permitir ao usuário definir o passo de
iteração e a condição de parada (como C), o comando "for" do Python
itera sobre os itens de qualquer sequência (seja uma lista ou uma
string), na ordem que aparecem na sequência. Por exemplo (sem
trocadilhos):

   >>> # Measure some strings:
   ... words = ['cat', 'window', 'defenestrate']
   >>> for w in words:
   ...     print(w, len(w))
   ...
   cat 3
   window 6
   defenestrate 12

Se for necessário modificar a sequência, sobre a qual está iterando,
dentro do laço de repetição (por exemplo, para duplicar itens
selecionados), é recomendado que primeiro crie-se uma cópia da
sequência. Iterar sobre uma sequência não cria implicitamente uma
cópia. A notação de fatiamento é bastante conveniente para isso:

   >>> for w in words[:]:  # Loop over a slice copy of the entire list.
   ...     if len(w) > 6:
   ...         words.insert(0, w)
   ...
   >>> words
   ['defenestrate', 'cat', 'window', 'defenestrate']

Com "for w in words:", o exemplo tentaria criar uma lista infinita,
inserindo "defenestrate" uma e outra vez.


4.3. A função "range()"
=======================

Se você precisar iterar sobre sequências numéricas, a função embutida
"range()" é a resposta. Ela gera progressões aritméticas:

   >>> for i in range(5):
   ...     print(i)
   ...
   0
   1
   2
   3
   4

O ponto de parada fornecido nunca é incluído na lista; "range(10)"
gera uma lista com 10 valores, exatamente os índices válidos para uma
sequência de comprimento 10. É possível iniciar o intervalo em outro
número, ou alterar a razão da progressão (inclusive com passo
negativo):

   range(5, 10)
      5, 6, 7, 8, 9

   range(0, 10, 3)
      0, 3, 6, 9

   range(-10, -100, -30)
     -10, -40, -70

Para iterar sobre os índices de uma sequência, combine "range()" e
"len()" da seguinte forma:

   >>> a = ['Mary', 'had', 'a', 'little', 'lamb']
   >>> for i in range(len(a)):
   ...     print(i, a[i])
   ...
   0 Mary
   1 had
   2 a
   3 little
   4 lamb

Na maioria dos casos, porém, é mais conveniente usar a função
"enumerate()", veja Técnicas de iteração.

Uma coisa estranha acontece se imprime-se um range:

   >>> print(range(10))
   range(0, 10)

Em muitos aspectos, o objeto retornado pela função "range()" se
comporta como se fosse uma lista, mas na verdade não é. É um objeto
que retorna os itens sucessivos da sequência desejada quando você
itera sobre a mesma, mas na verdade ele não gera a lista, economizando
espaço.

Nós dizemos que tal objeto é *iterável*, isto é, adequado como um alvo
para funções e construções que esperam algo do qual possam obter itens
sucessivos até que o suprimento se  esgote. Vimos que a instrução
"for" é um *iterador*. A função "list()" é outro; cria listas de
iteráveis:

   >>> list(range(5))
   [0, 1, 2, 3, 4]

Mais tarde, veremos mais funções que retornam *iteráveis* e recebem
*iteráveis* como argumento.


4.4. Comandos "break" e "continue", e cláusula "else", nos laços de repetição
=============================================================================

O comando "break", como no C, sai imediatamente do laço de repetição
mais interno, seja "for" ou "while".

Comanos de repetição podem ter uma cláusula "else"; que é executada
quando o laço termina, pela exaustão da lista (com "for") ou quando a
condição se torna falsa (com "while"), mas não quando a repetição é
terminada por um comando "break".  Exemplificado a seguir por um laço
de repetição que busca por números primos:

   >>> for n in range(2, 10):
   ...     for x in range(2, n):
   ...         if n % x == 0:
   ...             print(n, 'equals', x, '*', n//x)
   ...             break
   ...     else:
   ...         # loop fell through without finding a factor
   ...         print(n, 'is a prime number')
   ...
   2 is a prime number
   3 is a prime number
   4 equals 2 * 2
   5 is a prime number
   6 equals 2 * 3
   7 is a prime number
   8 equals 2 * 4
   9 equals 3 * 3

(Sim, o código está correto. Olhe atentamente: a cláusula "else"
pertence ao laço "for", e **não** ao comando "if".)

Quando usado com um laço de repetição, a cláusula "else" tem mais em
comum com o "else" do comando "try", do que aquele dos comandos "if"::
a cláusula "else" do comando   "try" executa quando nenhuma exceção
ocorre, e a cláusula "else" dos laços de repetição executa quando
nenhum "break" ocorre. Mais explicações do comando "try" e exceções,
consulte Tratamento de exceções.

A instrução "continue", também emprestada da linguagem C, continua com
a próxima iteração do laço:

   >>> for num in range(2, 10):
   ...     if num % 2 == 0:
   ...         print("Found an even number", num)
   ...         continue
   ...     print("Found a number", num)
   Found an even number 2
   Found a number 3
   Found an even number 4
   Found a number 5
   Found an even number 6
   Found a number 7
   Found an even number 8
   Found a number 9


4.5. Comandos "pass"
====================

O comando "pass" não faz nada. Ela pode ser usada quando a sintaxe
exige um comando mas a semântica do programa não requer nenhuma ação.
Por exemplo:

   >>> while True:
   ...     pass  # Busy-wait for keyboard interrupt (Ctrl+C)
   ...

Isto é usado muitas vezes para se definir classes mínimas:

   >>> class MyEmptyClass:
   ...     pass
   ...

Outra ocasião em que o "pass" pode ser usado é como um substituto
temporário para uma função ou bloco condicional, quando se está
trabalhando com código novo, ainda indefinido, permitindo que
mantenha-se o pensamento num nível mais abstrato. O "pass" é
silenciosamente ignorado:

   >>> def initlog(*args):
   ...     pass   # Remember to implement this!
   ...


4.6. Definindo Funções
======================

Podemos criar uma função que escreve a série de Fibonacci até um
limite arbitrário:

   >>> def fib(n):    # write Fibonacci series up to n
   ...     """Print a Fibonacci series up to n."""
   ...     a, b = 0, 1
   ...     while a < n:
   ...         print(a, end=' ')
   ...         a, b = b, a+b
   ...     print()
   ...
   >>> # Now call the function we just defined:
   ... fib(2000)
   0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987 1597

A palavra reservada "def" inicia a *definição* de uma função. Ela deve
ser seguida do nome da função e da lista de parâmetros formais entre
parênteses. Os comandos que formam o corpo da função começam na linha
seguinte e devem ser indentados.

Opcionalmente, a primeira linha do corpo da função pode ser uma
literal string, cujo propósito é documentar a função. Se presente,
essa string chama-se *docstring*. (Há mais informação sobre docstrings
na seção Strings de documentação.) Existem ferramentas que utilizam
docstrings para produzir automaticamente documentação online ou para
imprimir, ou ainda, permitir que o usuário navegue interativamente
pelo código. É uma boa prática incluir sempre docstrings em suas
funções, portanto, tente fazer disso um hábito.

A *execução* de uma função cria uma nova tabela de símbolos para as
variáveis locais da função.  Mais precisamente, todas as atribuições
de variáveis numa função são armazenadas na tabela de símbolos local;
referências a variáveis são buscadas primeiro na tabela de símbolos
local, em seguida na tabela de símbolos locais de funções
delimitadoras ou circundantes, depois na tabela de símbolos global e,
finalmente, na tabela de nomes da própria linguagem. Embora possam ser
referenciadas, variáveis globais e de funções externas não podem ter
atribuições (a menos que seja utilizado o comando "global", para
variáveis globais, ou "nonlocal", para variáveis de funções externas).

Os parâmetros reais (argumentos) de uma chamada de função são
introduzidos na tabela de símbolos local da função no momento da
chamada; portanto, argumentos são passados *por valor* (onde o *valor*
é sempre uma *referência* para objeto, não o valor do objeto). [1]
Quando uma função chama outra função, uma nova tabela de símbolos é
criada para tal chamada.

Uma definição de função introduz o nome da função na tabela de
símbolos atual. O valor associado ao nome da função tem um tipo que é
reconhecido pelo interpretador como uma função definida pelo usuário.
Esse valor pode ser atribuído a outros nomes que também podem ser
usados como funções. Esse mecanismo serve para renomear funções:

   >>> fib
   <function fib at 10042ed0>
   >>> f = fib
   >>> f(100)
   0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89

Conhecendo outras linguagens, pode-se questionar que "fib" não é uma
função, mas um procedimento, pois ela não devolve um valor. Na
verdade, mesmo funções que não usam o comando "return" devolvem um
valor, ainda que pouco interessante. Esse valor é chamado "None" (é um
nome embutido). O interpretador interativo evita escrever "None"
quando ele é o único resultado de uma expressão. Mas se quiser vê-lo
pode usar o comando "print":

   >>> fib(0)
   >>> print(fib(0))
   None

É fácil escrever uma função que devolve uma lista de números da série
de Fibonacci, ao invés de exibi-los:

   >>> def fib2(n):  # return Fibonacci series up to n
   ...     """Return a list containing the Fibonacci series up to n."""
   ...     result = []
   ...     a, b = 0, 1
   ...     while a < n:
   ...         result.append(a)    # see below
   ...         a, b = b, a+b
   ...     return result
   ...
   >>> f100 = fib2(100)    # call it
   >>> f100                # write the result
   [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89]

Este exemplo demonstra novos recursos de Python:

* A instrução "return" finaliza a execução e retorna um valor da
  função. "return" sem qualquer expressão como argumento retorna
  "None". Atingir o final da função também retorna "None".

* A instrução "result.append(a)" chama um *método* do objeto lista
  "result". Um método é uma função que 'pertence' a um objeto, e é
  chamada "obj.methodname", onde "obj" é um objeto qualquer (pode ser
  uma expressão), e "methodname" é o nome de um método que foi
  definido pelo tipo do objeto. Tipos diferentes definem métodos
  diferentes. Métodos de diferentes tipos podem ter o mesmo nome sem
  ambiguidade. (É possível definir seus próprios tipos de objetos e
  métodos, utilizando *classes*, veja em Classes) O método "append()",
  mostrado no exemplo é definido para objetos do tipo lista; adiciona
  um novo elemento ao final da lista. Neste exemplo, ele equivale a
  "result = result + [a]", só que mais eficiente.


4.7. Mais sobre definição de funções
====================================

É possível definir funções com um número variável de argumentos.
Existem três formas, que podem ser combinadas.


4.7.1. Argumento com valores padronizados
-----------------------------------------

A mais útil das três é especificar um valor padronizado para um ou
mais argumentos. Isso cria uma função que pode ser invocada com menos
argumentos do que os que foram definidos. Por exemplo:

   def ask_ok(prompt, retries=4, reminder='Please try again!'):
       while True:
           ok = input(prompt)
           if ok in ('y', 'ye', 'yes'):
               return True
           if ok in ('n', 'no', 'nop', 'nope'):
               return False
           retries = retries - 1
           if retries < 0:
               raise ValueError('invalid user response')
           print(reminder)

Essa função pode ser chamada de várias formas:

* fornecendo apenas o argumento obrigatório: "ask_ok('Do you really
  want to quit?')"

* fornecendo um dos argumentos opcionais: "ask_ok('OK to overwrite the
  file?', 2)"

* ou fornecendo todos os argumentos: "ask_ok('OK to overwrite the
  file?', 2, 'Come on, only yes or no!')"

Este exemplo também introduz o operador "in", que verifica se uma
sequência contém ou não um determinado valor.

Os valores padronizados são avaliados no momento da definição da
função, e no escopo em que a função foi *definida*, portanto:

   i = 5

   def f(arg=i):
       print(arg)

   i = 6
   f()

irá exibir "5".

**Aviso importante:** Valores padronizados são avaliados apenas uma
vez. Isso faz diferença quando o valor é um objeto mutável, como uma
lista, dicionário, ou instâncias de classes. Por exemplo, a função a
seguir acumula os argumentos passados, nas chamadas subsequentes:

   def f(a, L=[]):
       L.append(a)
       return L

   print(f(1))
   print(f(2))
   print(f(3))

Isso exibirá:

   [1]
   [1, 2]
   [1, 2, 3]

Se não quiser que o valor padrão seja compartilhado entre chamadas
subsequentes, pode reescrever a função assim:

   def f(a, L=None):
       if L is None:
           L = []
       L.append(a)
       return L


4.7.2. Argumentos nomeados
--------------------------

Funções também podem ser chamadas usando *keyword arguments* da forma
"kwarg=value".  Por exemplo, a função a seguir:

   def parrot(voltage, state='a stiff', action='voom', type='Norwegian Blue'):
       print("-- This parrot wouldn't", action, end=' ')
       print("if you put", voltage, "volts through it.")
       print("-- Lovely plumage, the", type)
       print("-- It's", state, "!")

aceita um argumento obrigatório ("voltage") e três argumentos
opcionais ("state", "action", e "type"). Esta função pode ser chamada
de qualquer uma dessas formas:

   parrot(1000)                                          # 1 positional argument
   parrot(voltage=1000)                                  # 1 keyword argument
   parrot(voltage=1000000, action='VOOOOOM')             # 2 keyword arguments
   parrot(action='VOOOOOM', voltage=1000000)             # 2 keyword arguments
   parrot('a million', 'bereft of life', 'jump')         # 3 positional arguments
   parrot('a thousand', state='pushing up the daisies')  # 1 positional, 1 keyword

mas todas as formas a seguir seriam inválidas:

   parrot()                     # required argument missing
   parrot(voltage=5.0, 'dead')  # non-keyword argument after a keyword argument
   parrot(110, voltage=220)     # duplicate value for the same argument
   parrot(actor='John Cleese')  # unknown keyword argument

Numa chamada de função, argumentos nomeados devem vir depois dos
argumentos posicionais. Todos os argumentos nomeados passados devem
corresponder com argumentos aceitos pela função (ex. "actor" não é um
argumento nomeado válido para a função "parrot"), mas sua ordem é
irrelevante. Isto também inclui argumentos obrigatórios (ex.:
"parrot(voltage=1000)" funciona). Nenhum argumento pode receber mais
de um valor. Eis um exemplo que não funciona devido a esta restrição:

   >>> def function(a):
   ...     pass
   ...
   >>> function(0, a=0)
   Traceback (most recent call last):
     File "<stdin>", line 1, in <module>
   TypeError: function() got multiple values for keyword argument 'a'

Quando um último parâmetro formal no formato "**name" está presente,
ele recebe um dicionário (veja Tipo de Mapeamento --- dict) contendo
todos os argumentos nomeados, exceto aqueles que correspondem a um
parâmetro formal.  Isto pode ser combinado com um parâmetro formal no
formato "*name" (descrito na próxima subseção) que recebe uma tuple
contendo os argumentos posicionais, além da lista de parâmetros
formais.  ("*name" deve ocorrer antes de  "**name".) Por exemplo, se
definirmos uma função assim:

   def cheeseshop(kind, *arguments, **keywords):
       print("-- Do you have any", kind, "?")
       print("-- I'm sorry, we're all out of", kind)
       for arg in arguments:
           print(arg)
       print("-" * 40)
       for kw in keywords:
           print(kw, ":", keywords[kw])

Pode ser chamada assim:

   cheeseshop("Limburger", "It's very runny, sir.",
              "It's really very, VERY runny, sir.",
              shopkeeper="Michael Palin",
              client="John Cleese",
              sketch="Cheese Shop Sketch")

e, claro, exibiria:

   -- Do you have any Limburger ?
   -- I'm sorry, we're all out of Limburger
   It's very runny, sir.
   It's really very, VERY runny, sir.
   ----------------------------------------
   shopkeeper : Michael Palin
   client : John Cleese
   sketch : Cheese Shop Sketch

Observe que a ordem em que os argumentos nomeados são exibidos é
garantida corresponder à ordem em que foram fornecidos na chamada da
função.


4.7.3. Listas de argumentos arbitrários
---------------------------------------

Finalmente, a opção menos usada é especificar que a função pode ser
chamada com um número arbitrário de argumentos. Esses argumentos serão
empacotados em uma tupla (ver Tuplas e Sequências). Antes dos
argumentos em número variável, zero ou mais argumentos normais podem
estar presentes.

   def write_multiple_items(file, separator, *args):
       file.write(separator.join(args))

Normalmente, esses argumentos "variadic" estarão no final da lista de
parâmetros formais, porque eles englobam todos os argumentos de
entrada restantes, que são passados para a função. Quaisquer
parâmetros formais que ocorrem após o parâmetro "*args" são argumentos
'chave-valor' nomeados, o que significa que eles só podem ser usados
como chave-valor, em vez de argumentos posicionais:

   >>> def concat(*args, sep="/"):
   ...     return sep.join(args)
   ...
   >>> concat("earth", "mars", "venus")
   'earth/mars/venus'
   >>> concat("earth", "mars", "venus", sep=".")
   'earth.mars.venus'


4.7.4. Desempacotando listas de argumentos
------------------------------------------

A situação contrária ocorre quando os argumentos já estão numa lista
ou tupla, mas precisam ser desempacotados, para chamar uma função que
requer argumentos posicionais.  Por exemplo, a função embutida
"range()" espera argumentos separados *start* e *stop*.  Se eles não
estão disponíveis separadamente, escreva a chamada da função com o
operador "*" para desempacotar os argumentos da lista ou tupla:

   >>> list(range(3, 6))            # normal call with separate arguments
   [3, 4, 5]
   >>> args = [3, 6]
   >>> list(range(*args))            # call with arguments unpacked from a list
   [3, 4, 5]

Da mesma maneira, dicionário podem entregar argumentos nomeados com o
operador "**":

   >>> def parrot(voltage, state='a stiff', action='voom'):
   ...     print("-- This parrot wouldn't", action, end=' ')
   ...     print("if you put", voltage, "volts through it.", end=' ')
   ...     print("E's", state, "!")
   ...
   >>> d = {"voltage": "four million", "state": "bleedin' demised", "action": "VOOM"}
   >>> parrot(**d)
   -- This parrot wouldn't VOOM if you put four million volts through it. E's bleedin' demised !


4.7.5. Expressões lambda
------------------------

Pequenas funções anônimas podem ser criadas com a palavra-chave
"lambda". Esta função retorna a soma de seus dois argumentos: "lambda
a, b: a+b". As funções Lambda podem ser usadas sempre que objetos
função forem necessários. Eles são sintaticamente restritos a uma
única expressão. Semanticamente, eles são apenas açúcar sintático para
uma definição de função normal. Como definições de funções aninhadas,
as funções lambda podem referenciar variáveis contidas no escopo:

   >>> def make_incrementor(n):
   ...     return lambda x: x + n
   ...
   >>> f = make_incrementor(42)
   >>> f(0)
   42
   >>> f(1)
   43

O exemplo acima usa uma expressão lambda para retornar uma função.
Outro uso é passar uma pequena função como um argumento:

   >>> pairs = [(1, 'one'), (2, 'two'), (3, 'three'), (4, 'four')]
   >>> pairs.sort(key=lambda pair: pair[1])
   >>> pairs
   [(4, 'four'), (1, 'one'), (3, 'three'), (2, 'two')]


4.7.6. Strings de documentação
------------------------------

Aqui estão algumas convenções sobre o conteúdo e formatação de strings
de documentação.

A primeira linha deve sempre ser curta, um resumo conciso do propósito
do objeto. Por brevidade, não deve explicitamente se referir ao nome
ou tipo do objeto, uma vez que estas informações estão disponíveis por
outros meios (exceto se o nome da função for o próprio verbo que
descreve a finalidade da função). Essa linha deve começar com letra
maiúscula e terminar com ponto.

Se existem mais linhas na string de documentação, a segunda linha deve
estar em branco, separando visualmente o resumo do resto da descrição.
As linhas seguintes devem conter um ou mais parágrafos descrevendo as
convenções de chamada ao objeto, seus efeitos colaterais, etc.

O analisador Python não remove a indentação de literais string multi-
linha. Portanto, ferramentas que processem strings de documentação
precisam lidar com isso, quando desejável. Existe uma convenção para
isso. A primeira linha não vazia após a linha de sumário determina a
indentação para o resto da string de documentação. (Não podemos usar a
primeira linha para isso porque ela em geral está adjacente às aspas
que iniciam a string, portanto sua indentação real não fica aparente.)
Espaços em branco "equivalentes" a essa indentação são então removidos
do início das demais linhas da string. Linhas com indentação menor não
devem ocorrer, mas se ocorrerem, todos os espaços à sua esquerda são
removidos. A equivalência de espaços em branco deve ser testada após a
expansão das tabulações (8 espaços, normalmente).

Eis um exemplo de uma docstring multi-linha:

   >>> def my_function():
   ...     """Do nothing, but document it.
   ...
   ...     No, really, it doesn't do anything.
   ...     """
   ...     pass
   ...
   >>> print(my_function.__doc__)
   Do nothing, but document it.

       No, really, it doesn't do anything.


4.7.7. Anotações de Função
--------------------------

Function annotations são informações metadados completamente opcionais
sobre os tipos usados pels funções definidas pelo usuário (veja **PEP
3107** e **PEP 484** para mais informações).

*Annotations* são armazenadas no atributo "__annotations__" da função,
como um dicionário, e não tem efeito em nenhuma otra parte da função.
Anotações nos parâmetros são definidas por um dois-pontos após o nome
do parâmetro, seguido por uma expressão que representa o valor da
anotação.  Anotações de retorno são definidas pelo literal "->",
seguido por uma expressão, entre a lista de parâmetros e os dois-
pontos que indica o final do comando "def".  O exemplo a seguir tem um
argumento posicional, um argumento nomeado e o seu valor de retorno
está anotado:

   >>> def f(ham: str, eggs: str = 'eggs') -> str:
   ...     print("Annotations:", f.__annotations__)
   ...     print("Arguments:", ham, eggs)
   ...     return ham + ' and ' + eggs
   ...
   >>> f('spam')
   Annotations: {'ham': <class 'str'>, 'return': <class 'str'>, 'eggs': <class 'str'>}
   Arguments: spam eggs
   'spam and eggs'


4.8. Intermezzo: estilo de codificação
======================================

Agora que está prestes a escrever códigos mais longos e complexos em
Python, é um bom momento para falar sobre *estilo de codificação*. A
maioria das linguagens podem ser escritas (ou *formatadas*) em
diferentes estilos; alguns são mais legíveis do que outros. Tornar o
seu código mais fácil de ler, para os outros, é sempre uma boa ideia,
e adotar um estilo de codificação agradável ajuda bastante.

Em Python, o **PEP 8** tornou-se o guia de estilo adotado pela maioria
dos projetos; promove um estilo de codificação muito legível e
visualmente agradável. Todo desenvolvedor Python deve lê-lo em algum
momento; eis os pontos mais importantes, selecionados para você:

* Use indentação com 4 espaços, e não use tabulações.

  4 spaces are a good compromise between small indentation (allows
  greater nesting depth) and large indentation (easier to read).  Tabs
  introduce confusion, and are best left out.

* Quebre as linhas de modo que não excedam 79 caracteres.

  Isso ajuda os usuários com telas pequenas e torna possível abrir
  vários arquivos de código lado a lado em telas maiores.

* Deixe linhas em branco para separar funções e classes, e blocos de
  código dentro de funções.

* Quando possível, coloque comentários em uma linha própria.

* Escreva strings de documentação.

* Use espaços ao redor de operadores e após vírgulas, mas não
  diretamente dentro de parênteses, colchetes e chaves: "a = f(1, 2) +
  g(3, 4)".

* Nomeie suas classes e funções de forma consistente; a convenção é
  usar "MaiusculoCamelCase" para classes e "minusculo_com_underscores"
  para funções e métodos.  Sempre use "self" como o nome para o
  primeiro argumento dos métodos (veja Primeiro contato com classes
  para mais informações sobre classes e métodos).

* Não use codificações exóticas se o seu código é feito para ser usado
  em um contexto internacional. O padrão do Python, UTF-8, ou mesmo
  ASCII puro funciona bem em qualquer caso.

* Da mesma forma, não use caracteres não-ASCII em identificadores se
  houver apenas a menor chance de pessoas falando um idioma diferente
  ler ou manter o código.

-[ Notas de rodapé ]-

[1] Na verdade, *passagem por referência para objeto* seria uma
    descrição melhor, pois, se um objeto mutável for passado, quem
    chamou verá as alterações feitas por quem foi chamado (por
    exemplo, a inclusão de itens em uma lista).
