Verificação de números em Python: maior, menor ou igual

Operadores relacionais

Em Python, os operadores de comparação são: >, <, >=, <=, == e !=. Eles permitem transformar uma pergunta de lógica em código simples e legível.

Ao comparar valores, o resultado é um booleano: True ou False. Esse valor é fundamental para decisões de fluxo, como em estruturas if, while e expressões condicionais.

É comum combinar operadores com palavras-chave como and, or e not para construir condições mais complexas, por exemplo quando queremos verificar se um número está dentro de um intervalo ou se uma string satisfaz múltiplas regras.

Além disso, convém considerar a coerção de tipos e evitar armadilhas comuns, como comparar string numérica com inteiro; para evitar surpresas, normalize os tipos antes de comparar e utilize funções de conversão quando apropriado.

If simples e encadeamento lógico

Um teste básico: se A > B, use if A > B: …; caso contrário, verifique outra condição com elif ou use else. Em Python, as estruturas de decisão permitem encadear condições de forma simples e legível, o que facilita o raciocínio lógico, especialmente para iniciantes.

O encadeamento permite explorar várias relações entre dois números sem criar blocos complexos. Ao invés de blocos aninhados, você pode usar elif para cobrir cenários adicionais, mantendo o código limpo e previsível.

Além da comparação de maior e menor, é comum tratar a igualdade com A == B e a diferença com A != B. Operadores de ordem (>, <, >=, <=) ajudam a cobrir bordas, como quando A ou B são iguais ou quando se deseja permitir apenas valores acima ou abaixo de um limiar.

Dicas para docentes: proponha exercícios simples com valores explícitos, peça aos alunos que prevejam o resultado antes de executar o código e incentive a leitura de mensagens de saída para reforçar o pensamento computacional.

Exemplo rápido: com A = 7 e B = 3, o teste confirma que A é maior que B; com A = 2 e B = 5, o código passa para a condição seguinte. Assim, a lógica de decisão fica evidente e reutilizável em problemas do mundo real.

Trabalhando com inteiros

Para inteiros, a comparação é direta: A > B, A == B e A < B retornam True ou False com valores numéricos.

Além disso, inteiros podem ser usados em expressões lógicas simples, onde operações como A != B ou A >= B ajudam a capturar cenários comuns em problemas de programação.

Combine condições usando operadores lógicos para casos mais específicos. Por exemplo, para saber se um valor está entre dois limites, você pode usar: (A > LimiteInferior) and (A < LimiteSuperior).

É útil notar que booleans em Python são valores inteiros: True corresponde a 1 e False a 0, o que às vezes influencia contagens ou somas simples com inteiros.

Boas práticas incluem escrever cenários de teste simples, criar pequenos exemplos em papel e depois codificar esses casos em testes unitários para verificar que as condições estão funcionando conforme o esperado.

Floats e precisão

Ao trabalhar com floats, tenha em mente pequenas imprecisões de arredondamento; use uma tolerância, por exemplo abs(a – b) < 1e-9, para decidir igualdade aproximadamente.

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Isso evita falhas de comparação devido a erros de ponto flutuante.

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Outra prática importante é entender a diferença entre igualdade absoluta e relativa. Em muitos cenários, uma diferença de 1e-9 pode representar variações insignificantes dependendo da magnitude dos números.

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Ao trabalhar com cálculos financeiros ou de alta precisão, considere usar a classe Decimal ou números inteiros representando centavos, para evitar a perda de precisão típica dos floats.

Entradas do usuário e prevenção de erros

Ao ler números do usuário, converta com int() ou float() dentro de try/except para tratar valores inválidos.

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Além disso, envolva a operação de conversão em uma função utilitária que padronize o tratamento de erros e as mensagens ao usuário.

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Ao validar entradas, considere cenários como números inteiros, decimais, números em strings com espaços, sinais, ou até notação científica, para que sua verificação seja robusta.

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Utilize mensagens de erro claras e consistentes, para que o código seja compreensível por alunos e para facilitar a depuração por docentes.

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Exemplos de fluxo de validação ajudam a demonstrar o processo: tente converter, capture ValueError, informe o usuário e repita a solicitação até que a entrada seja válida, mantendo a lógica de maior/menor/igual intacta.

Boas práticas e exercícios

Boas práticas ajudam a tornar o código legível e confiável. Adote estruturas de decisão claras como if, elif e else, mantendo cada condição simples e comentando quando necessário.

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Use nomes de variáveis descritivos e consistentes. Evite siglas ambíguas e prefira palavras completas que reflitam o papel da informação no programa.

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Crie casos de teste com limites superiores e inferiores para verificar comportamentos extremos, como números muito grandes, valores negativos ou zero. Isso reduz surpresas em produção.

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Exercite cenários reais, como comparar notas, temperaturas ou contagens, para consolidar o conceito. Combine essas situações com listas ou dicionários simples para enriquecer a prática.

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Ao final, documente as decisões lógicas com pequenos comentários ou docstrings, para que leitores futuros entendam por que uma condição foi escolhida.