11 de Agosto de 2026 12 min de leitura

#14 - Datas, Matemática, JSON e Expressões Regulares

Uma volta pelos módulos datetime, math, json e re do Python - datas e horas, funções matemáticas, conversão de e para JSON e expressões regulares.

Fechando esse bloco mais avançado do tutorial, vamos dar uma volta por quatro módulos que aparecem em praticamente qualquer programa Python de tamanho razoável: datetime pra trabalhar com datas e horários, math pra funções matemáticas que vão além dos operadores básicos, json pra trocar dados com APIs e arquivos de configuração, e re pra buscar e manipular texto com expressões regulares.

São quatro assuntos independentes entre si, então sinta-se à vontade pra ler este post em partes, conforme a necessidade do momento.

O módulo datetime

Diferente de outras linguagens, o Python não tem um tipo “data” embutido na linguagem — pra trabalhar com datas e horários, você precisa importar o módulo datetime da biblioteca padrão.

Data e hora atuais

import datetime

agora = datetime.datetime.now()
print(agora)

A saída (o valor exato varia, claro) é algo como:

2026-08-11 12:20:00.123456

Acessando partes de uma data

Um objeto datetime tem atributos pra cada componente da data.

import datetime

agora = datetime.datetime.now()
print(agora.year)
print(agora.month)
print(agora.day)
print(agora.strftime("%A"))

A saída é algo como:

2026
8
11
Tuesday

Nota: por padrão, nomes de dias e meses do datetime vêm em inglês, mesmo com o sistema configurado em português. Pra exibir em pt-BR você precisaria configurar o locale do sistema operacional, ou formatar o texto manualmente com um dicionário de tradução.

Criando uma data específica

Pra criar uma data que não é “agora”, use o construtor datetime.datetime(ano, mês, dia, ...).

import datetime

data_evento = datetime.datetime(2026, 12, 25)
print(data_evento)

A saída é:

2026-12-25 00:00:00

Formatando datas com strftime()

O método strftime() converte um objeto datetime num texto formatado do jeito que você quiser, usando códigos de formatação — %Y pro ano com quatro dígitos, %m pro mês numérico, %d pro dia, %B pro nome do mês por extenso, e por aí vai.

import datetime

data_evento = datetime.datetime(2026, 12, 25)
print(data_evento.strftime("%d/%m/%Y"))
print(data_evento.strftime("%B de %Y"))

A saída é:

25/12/2026
December de 2026

O módulo math

Além das quatro operações básicas (+, -, *, /) e de algumas funções embutidas que já funcionam sem importar nada (como min(), max(), abs() e pow()), o módulo math traz funções matemáticas mais específicas.

Funções embutidas (sem precisar importar)

print(min(4, 9, 1))
print(max(4, 9, 1))
print(abs(-8.5))
print(pow(2, 10))

A saída é:

1
9
8.5
1024

Funções do módulo math

Já pra raiz quadrada, arredondamento, logaritmos e constantes como pi, é preciso importar math.

import math

print(math.sqrt(64))
print(math.ceil(4.1))
print(math.floor(4.9))
print(math.pi)

A saída é:

8.0
5
4
3.141592653589793

math.ceil() sempre arredonda pra cima, math.floor() sempre arredonda pra baixo — diferente da função embutida round(), que arredonda pro inteiro mais próximo seguindo a regra usual de arredondamento.

import math

valor = 4.5
print(math.ceil(valor))
print(math.floor(valor))
print(round(valor))

A saída é:

5
4
4

Nota: repare que round(4.5) deu 4, não 5. O Python usa “arredondamento bancário” (rounds to even) em caso de empate exato — vale a pena testar esse comportamento se sua aplicação depender de arredondamento preciso.

O módulo json

JSON (JavaScript Object Notation) é o formato mais comum pra troca de dados entre sistemas — é o que a maioria das APIs usa pra responder requisições, e é um formato de arquivo de configuração popular. O módulo json, também da biblioteca padrão, converte entre texto JSON e estruturas Python.

De JSON para Python: json.loads()

import json

texto_json = '{"nome": "Felipe", "idade": 33, "ativo": true}'
dados = json.loads(texto_json)

print(dados)
print(dados["nome"])
print(type(dados))

A saída é:

{'nome': 'Felipe', 'idade': 33, 'ativo': True}
Felipe
<class 'dict'>

Repare que json.loads() transforma o texto JSON num dicionário Python de verdade, já pronto pra ser acessado com colchetes.

De Python para JSON: json.dumps()

O caminho inverso — de uma estrutura Python pra um texto JSON — é feito com json.dumps().

import json

pessoa = {
    "nome": "Felipe",
    "idade": 33,
    "linguagens": ["Python", "JavaScript"],
    "ativo": True,
    "endereco": None
}

texto_json = json.dumps(pessoa)
print(texto_json)

A saída é:

{"nome": "Felipe", "idade": 33, "linguagens": ["Python", "JavaScript"], "ativo": true, "endereco": null}

A tabela de conversão é bem intuitiva: dict vira objeto JSON, list/tuple viram array, str vira string, int/float viram número, True/False viram true/false (em minúsculo) e None vira null.

Formatando a saída com indent

Por padrão, json.dumps() gera tudo numa linha só, o que é ótimo pra transmitir dados, mas péssimo pra ler. O parâmetro indent resolve isso.

import json

pessoa = {"nome": "Felipe", "linguagens": ["Python", "JavaScript"]}
print(json.dumps(pessoa, indent=4))

A saída é:

{
    "nome": "Felipe",
    "linguagens": [
        "Python",
        "JavaScript"
    ]
}

Também dá pra ordenar as chaves alfabeticamente com sort_keys=True, útil quando você quer uma saída determinística (por exemplo, pra comparar dois JSONs num teste automatizado).

O módulo re (expressões regulares)

Expressão regular (ou regex) é um padrão de busca escrito numa sintaxe própria e compacta, usado pra encontrar, validar ou substituir trechos de texto que seguem um determinado formato — como validar um e-mail, extrair todos os números de um texto, ou trocar todas as ocorrências de uma palavra.

Em Python, isso é feito através do módulo re, também da biblioteca padrão.

Buscando um padrão com search()

re.search() procura o padrão em qualquer lugar da string, e devolve um objeto Match na primeira ocorrência encontrada (ou None, se não encontrar nada).

import re

texto = "O rato roeu a roupa do rei de Roma"
resultado = re.search(r"ro\w+", texto)

print(resultado)
print(resultado.group())

A saída é:

<re.Match object; span=(9, 14), match='roeu'>
roeu

Encontrando todas as ocorrências com findall()

Enquanto search() para na primeira ocorrência, findall() devolve uma lista com todas as ocorrências do padrão no texto.

import re

texto = "O rato roeu a roupa do rei de Roma"
resultados = re.findall(r"ro\w+", texto)

print(resultados)

A saída é:

['roeu', 'roupa']

Repare que “Roma”, com R maiúsculo, não entrou na lista — por padrão, expressões regulares são sensíveis a maiúsculas e minúsculas.

Dividindo uma string com split()

re.split() funciona como o .split() de string, só que usando um padrão regex como separador em vez de um texto fixo.

import re

texto = "um,dois;três dez"
partes = re.split(r"[,; ]", texto)

print(partes)

A saída é:

['um', 'dois', 'três', 'dez']

Substituindo texto com sub()

re.sub() substitui todas as ocorrências de um padrão por outro texto.

import re

texto = "Contato: [email protected] ou [email protected]"
texto_censurado = re.sub(r"\w+@\w+\.\w+", "[email oculto]", texto)

print(texto_censurado)

A saída é:

Contato: [email oculto] ou [email oculto]

Principais metacaracteres

Uma expressão regular ganha poder combinando caracteres especiais (metacaracteres) que representam padrões, não caracteres literais. Alguns dos mais usados:

• . — qualquer caractere (exceto quebra de linha);
• ^ — início da string;
• $ — fim da string;
• * — zero ou mais ocorrências do que vem antes;
• + — uma ou mais ocorrências do que vem antes;
• ? — zero ou uma ocorrência (torna o anterior opcional);
• [] — um conjunto de caracteres, como [aeiou];
• \d — um dígito (equivalente a [0-9]);
• \w — um caractere alfanumérico (letras, números e _);
• \s — um espaço em branco.

import re

textos = ["[email protected]", "não é email", "[email protected]"]

for texto in textos:
    if re.search(r"^\w+@\w+\.\w+", texto):
        print(f"{texto} parece um e-mail válido")
    else:
        print(f"{texto} não parece um e-mail")

A saída é:

ana@email.com parece um e-mail válido
não é email não parece um e-mail
outro@dominio.com.br parece um e-mail válido

Nota: essa regex de e-mail é bem simplificada, só pra ilustrar o conceito — validar e-mail de verdade com regex é uma tarefa surpreendentemente complicada, e na prática costuma valer mais a pena usar uma biblioteca pronta pra isso do que tentar cobrir todos os casos com um padrão caseiro.

O objeto Match

Quando re.search() encontra alguma coisa, ele devolve um objeto Match com informações úteis sobre a ocorrência: .span() devolve a posição inicial e final do trecho encontrado, .string devolve a string original pesquisada, e .group() devolve o próprio texto encontrado.

import re

resultado = re.search(r"\d+", "Tenho 33 anos")

print(resultado.span())
print(resultado.string)
print(resultado.group())

A saída é:

(6, 8)
Tenho 33 anos
33

E com isso fecham-se quatro ferramentas que você vai usar direto no dia a dia: datetime pra qualquer coisa envolvendo tempo, math pra contas mais elaboradas, json pra conversar com o mundo exterior via APIs e arquivos de configuração, e re pra buscar padrões em texto sem precisar escrever dezenas de if e .find() encadeados.

Fonte adaptada: Python Datetime, Python Math, Python JSON, Python RegEx