Números inteiros são a base da programação em Python e representam valores sem casas decimais, como 1, 42 ou 1000. Dominar esse tipo de dado é essencial para realizar cálculos, contagens, indexação de listas e controle de fluxo em seus programas. Python oferece uma tipagem dinâmica, o que significa que você não precisa declarar explicitamente o tipo da variável ao trabalhar com inteiros.
Na prática, os inteiros são utilizados em diversas situações do dia a dia da programação. Você os encontrará em operações matemáticas básicas, como soma e subtração, até cálculos mais complexos envolvendo divisão inteira e resto de divisão. Esses conceitos são fundamentais para resolver problemas como determinar se um número é par ou ímpar, dividir recursos igualmente ou calcular potências.
Neste exercício, você praticará a manipulação de números inteiros em Python, aplicando operadores aritméticos e compreendendo como o Python processa diferentes tipos de operações numéricas. O foco está em consolidar o entendimento sobre como declarar variáveis, realizar operações e converter tipos de dados quando necessário.
O que você vai treinar
- Declaração de variáveis inteiras sem especificação explícita de tipo
- Operações aritméticas básicas como adição, subtração e multiplicação
- Uso dos operadores de divisão inteira e resto de divisão
- Aplicação do operador de potenciação para cálculos exponenciais
- Conversão entre strings e inteiros utilizando funções nativas
Pré-requisitos
Para aproveitar melhor este exercício, é recomendável ter conhecimento básico sobre variáveis em Python e compreender os operadores em Python. Familiaridade com a função print() também facilitará a visualização dos resultados.
Agora é hora de colocar a mão na massa e praticar tudo o que você aprendeu sobre números inteiros. Os exercícios abaixo foram criados para reforçar cada conceito apresentado, desde a declaração de variáveis até operações mais específicas como divisão inteira e resto. Começar exercício agora é o melhor caminho para solidificar seu aprendizado e ganhar confiança na manipulação de dados numéricos em Python.