Valor da carga em kN/m: 10
Distância em metros: 13

A reação no apoio A é: 65.000000 kN
A reação no apoio B é: 65.000000 kN
O momento fletor máximo é: 211.250000 kN

Informe uma distância a partir do apoio A: 4
O momento fletor na distância informada é: 180.000000 kN

A força cortante no apoio A é: 65.000000 kN
A força cortante no apoio B é: -65.000000 kN

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# Algoritmo que calcula reação de apoio, momento fletor
# e força cortante em uma viga bi-apoiada em Python

# vamos importar o módulo Math
import math

# função principal do programa
def main():
  # vamos pedir para o usuário informar o valor da carga
  carga = float(input("Valor da carga em kN/m: "))
  
  # vamos pedir para o usuário informar a distância entre os apoios
  distancia = float(input("Distancia em metros: "))
  
  # vamos calcular a reação no apoio A
  reacao_a = (1.0 / 2.0) * carga * distancia
  
  # vamos calcular a reação no apoio B
  reacao_b = reacao_a
  
  # vamos calcular o momento fletor máximo
  flexao_maxima = (1.0 / 8.0) * carga * math.pow(distancia, 2.0)
  
  # e mostramos o resultado
  print("\nA reação no apoio A é: {0} kN".format(reacao_a))
  print("A reação no apoio B é: {0} kN".format(reacao_b))
  print("O momento fletor máximo é: {0} kN".format(flexao_maxima))
  
  # vamos pedir para o usuário informar uma distância a
  # partir do apoio A
  distancia_temp = float(input("\nInforme uma distância a partir do apoio A: "))
  # vamos mostrar o momento fletor na distância informada
  if distancia_temp > distancia:
    print("\nDistância inválida.")
  else:
    flexao_distancia = (1.0 / 2.0) * carga * distancia_temp * \
      (distancia - distancia_temp)
    print("O momento fletor na distância informada é: {0} kN".format(
      flexao_distancia))  
   
  # vamos mostrar a força cortante no apoio A
  cortante_a = (1.0 / 2.0) * carga * distancia
  print("\nA força cortante no apoio A é: {0} kN".format(cortante_a))
  
  # vamos mostrar a força cortante no apoio B
  cortante_b = cortante_a * -1
  print("A força cortante no apoio B é: {0} kN".format(cortante_b))
  
if __name__== "__main__":
  main()

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# vamos importar o módulo Tkinter
from tkinter import *
from tkinter.ttk import *
 
# método principal
def main():
  # cria a janela principal da aplicação
  janela_principal = Tk() 
  
  # define as dimensões da janela
  janela_principal.geometry("400x350")
  
  # define o título da janela
  janela_principal.title("Uso do controle Canvas")
 
  # vamos criar o objeto Canvas
  canvas = Canvas(janela_principal, bg="white", width=400, height=350)
 
  # colocamos o Canvas na janela principal
  canvas.grid(row=0, column=0)
 
  # agora vamos desenhar um círculo no Canvas começando nas
  # coordenadas x=20 e y=30 centro de um retângulo de largura
  # 150 pixels por uma altura de 150 pixels e largura da linha
  # de 5 pixels
  canvas.create_oval(20, 30, 150, 150, width="5")
 
  # entramos no loop de eventos 
  janela_principal.mainloop()
 
if __name__== "__main__":
  main()

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def main():
  a = 9
  b = 2
  res = a / b
  resto = a % b
  print(a, "dividido por", b, "é", res)
  print("O resto da divisao é", resto)

if __name__== "__main__":
  main()

Marca;Modelo;Ano;Valor;Vendido
Fiat;Sienna;2010;23500.00;S
Volkswagen;Polo;2009;31453.00;N
Volkswagen;;2001;19200.00;S
Fiat;Palio;1995;7500.00;S
Honda;Civic;;42000.00;S
Renault;Sandero;2010;52000.00;N

Os dados do DataFrame são:

        Marca   Modelo     Ano    Valor Vendido
0        Fiat   Sienna  2010.0  23500.0       S
1  Volkswagen     Polo  2009.0  31453.0       N
2  Volkswagen      NaN  2001.0  19200.0       S
3        Fiat    Palio  1995.0   7500.0       S
4       Honda    Civic     NaN  42000.0       S
5     Renault  Sandero  2010.0  52000.0       N

Há valores ausentes no DataFrame

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# importamos a biblioteca Pandas
import pandas as pd
 
def main():
  # vamos carregar os dados do arquivo .csv
  df = pd.read_csv("C:\\estudos_python\\carros.csv",
   delimiter=";")
 
  # vamos mostrar o DataFrame resultante
  print("Os dados do DataFrame são:\n")
  print(df)

  # vamos testar se existe algum valor ausenta em alguma
  # das colunas do DataFrame
  if df.isnull().values.any():
    print("\nHá valores ausentes no DataFrame")
  else:
    print("\nNão existe valores ausentes no DataFrame")

if __name__== "__main__":
  main()

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import math

# função que permite calcular a distância
# entre dois pontos no plano (R2)
def distancia2d(x1, y1, x2, y2):
  a = x2 - x1
  b = y2 - y1
  c = math.sqrt(math.pow(a, 2) + math.pow(b, 2))
  return c

# função principal do programa
def main():
  # vamos ler os dados do primeiro ponto
  x1 = float(input("Informe o x do primeiro ponto: "))
  y1 = float(input("Informe o y do primeiro ponto: "))
    
  # vamos ler os dados do segundo ponto
  x2 = float(input("Informe o x do segundo ponto: "))
  y2 = float(input("Informe o y do segundo ponto: "))
    
  # vamos obter a distância entre eles
  distancia = distancia2d(x1, y1, x2, y2)
  print("Distância entre os dois pontos: %0.2f" % distancia);
  
if __name__== "__main__":
  main()

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# vamos importar o módulo Math
import math

# função que calcula e retorna a apótema de um
# polítono regular
def calcular_apotema(lados, comprimento):
  # a quantidade de lados e o comprimento deles
  # não podem ser negativos
  if lados < 0 or comprimento < 0:
    return -1
 
  # calculamos a apótema
  return (comprimento / (2 * math.tan((180 / lados)
    * math.pi / 180)))
  
# função principal do programa
def main():
  # vamos ler a quantidade de lados
  lados = int(input("Informe a quantidade de lados: "))
  
  # vamos ler o comprimento dos lados
  comprimento = int(input("Informe o comprimento dos lados: "))

  # e agora calculamos a apótema dos polígono
  apotema = calcular_apotema(lados, comprimento)

  # e mostramos o resultado
  print("A apótema do polígono é: {0}".format(apotema))

if __name__== "__main__":
  main()