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Lição 15 - Validação de dados

objetivo

Olá, estudante, tudo bem?

Após falarmos sobre tipos e estruturas de dados, daremos continuidade em nossa busca pelo conhecimento. Nesta lição, estudaremos a validação de dados, em que teremos uma compreensão sólida dos princípios e das práticas da validação de dados em Python. Esse tema é uma parte crucial do desenvolvimento de software, pois nos ajuda a garantir que os dados inseridos ou processados em um programa estejam corretos, consistentes e seguros.

Durante esta lição, você será introduzido aos fundamentos da validação de dados em Python, em que exploraremos técnicas para garantir a integridade dos dados, evitando entradas inválidas ou maliciosas. Abordarei conceitos, como expressões regulares, para validar formatos específicos, a utilização de estruturas condicionais, para verificar limites, e a implementação de funções personalizadas de validação. Ao compreender e aplicar esses princípios, você estará mais bem preparado para desenvolver um software robusto e resistente a falhas causadas por dados inadequados. Assim, ao final desta lição, você será capaz de implementar técnicas eficazes de validação de dados em seus projetos, melhorando a confiabilidade e a segurança de suas aplicações.

problematização

Pense em um sistema de registro de usuários em um aplicativo. Sem uma robusta validação de dados, os usuários poderiam inserir informações incorretas, como endereços de e-mail mal formatados, senhas inadequadas ou datas de nascimento inválidas. Isso não apenas comprometeria a integridade dos dados, mas também poderia resultar em falhas de segurança e experiências de usuário insatisfatórias. Note que, ao implementamos técnicas eficazes de validação de dados em Python, esse problema poderia ser resolvido, garantindo que os endereços de e-mail sigam o formato apropriado, que as senhas atendam a requisitos de segurança mínimos e que as datas de nascimento estejam dentro de intervalos aceitáveis. Isso não apenas mantém a qualidade dos dados, mas também cria uma experiência mais confiável e segura para os usuários.

Dessa forma, a validação de dados, nesse contexto, atua como uma camada de proteção, impedindo que informações inconsistentes ou maliciosas comprometam o funcionamento adequado do sistema. Isso destaca a importância crucial da validação de dados em garantir a confiabilidade e a segurança das aplicações.

Vamos aprender mais sobre esse assunto?

case

No case fictício de hoje, você conhecerá a empresa Tech Guard Solutions, que desenvolveu um software inovador para gerenciamento de projetos, colaboração e comunicação entre equipes. No entanto enfrentou um desafio significativo relacionado à entrada de dados. Muitos usuários estavam inserindo informações inconsistentes e incorretas, comprometendo a eficácia da plataforma. Muitos usuários inseriam datas de conclusão de tarefas no formato errado, comprometendo a precisão das programações. Além disso, senhas fracas e endereços de e-mail inválidos eram uma constante, colocando em risco a segurança da plataforma. A empresa percebeu que, para garantir a eficácia do seu software e a satisfação do usuário, era vital implementar uma robusta validação de dados.

A equipe de desenvolvimento optou por utilizar as capacidades de validação de dados em Python. Implementou verificações estritas para garantir que as datas fossem inseridas no formato correto e estivessem dentro de limites temporais realistas. Além disso, reforçou políticas de senhas e criou algoritmos para validar endereços de e-mail. Além disso, com a implementação bem-sucedida da validação de dados em Python, a empresa viu uma melhoria significativa na qualidade dos dados. Observe que nesse caso as programações de projeto tornaram-se mais precisas, e a segurança do sistema foi reforçada, o que, por consequência, diminuiu a incidência de erros causados por dados incorretos, resultando em uma experiência de usuário mais fluida e confiável.

Conceitualização

A validação de dados é importante para garantir a integridade e confiabilidade de um sistema, pois, em qualquer aplicação ou software, os dados desempenham papel vital, e sua precisão é essencial para o funcionamento adequado do sistema. Temos inúmeras razões para querer implementar a validação de dados em seu software, como: garantir a integridade dos dados, previnir erros, trazer segurança dos dados, melhorar a experiência do usuário e a consistência dos dados, evitar dados corrompidos e facilitar a manutenção e o cumprimento de regras de negócio do sistema.

Os impactos negativos de dados não validados podem ser significativos e abrangentes, afetando várias áreas em um sistema, como: surgimento de erros e comportamentos inesperados, comprometimento da segurança, perda da integridade dos dados, experiência do usuário insatisfatória, vulnerabilidade de segurança, propagação de erros, dificuldades na manutenção e, consequentemente, prejuízos financeiros.

Tipos de dados a serem validados

Como vimos, a validação de dados é uma prática essencial para garantir a integridade e segurança dos sistemas e, como temos diferentes tipos de dados, é necessário que tenhamos métodos específicos de validação. Vamos explorar alguns exemplos:

Strings: para strings, a validação pode envolver a verificação do comprimento, os caracteres permitidos ou proibidos e os formatos específicos. Isso é comum ao lidar com nomes, senhas ou qualquer entrada de texto.
Números: a validação de números pode incluir a verificação de limites, os formatos específicos (como números inteiros ou decimais) e a ausência de caracteres não numéricos. Isso é crucial para garantir que os cálculos e as operações numéricas no sistema ocorram corretamente.
Datas: datas requerem validação rigorosa para garantir que estão no formato correto, respeitando as convenções de ano, mês e dia. A validação pode incluir verificações de anos bissextos, limites de datas válidas e consistência entre datas relacionadas.
Endereços de e-mail: a validação de endereços de e-mail pode envolver a verificação de padrões específicos, como a presença de “@” e um domínio válido. Isso ajuda a evitar que endereços de e-mail inválidos sejam inseridos no sistema.
Telefones: números de telefone podem ser validados quanto a formatos específicos, à presença de dígitos numéricos, e, em alguns casos, até mesmo quanto à verificação de códigos de país.
Campos numéricos com limites: em campos que requerem números dentro de certos limites (por exemplo, idade, quantidade de itens), a validação é necessária para garantir que os valores inseridos estejam dentro desses limites.
Campos obrigatórios: a validação pode incluir a verificação de campos obrigatórios para garantir que informações essenciais sejam fornecidas antes de prosseguir.
Campos de texto livre: em campos de texto livre, a validação pode ser mais flexível, mas, ainda assim, pode incluir verificações para evitar a entrada de caracteres especiais indesejados.
Campos alfanuméricos: campos que devem conter apenas letras e números podem ser validados para evitar caracteres especiais.
Validação cruzada: em alguns casos, a validação pode envolver a comparação ou validação cruzada entre diferentes campos para garantir consistência nos dados.

Regras de validação

A aplicação de regras comuns de validação é uma prática essencial para garantir a qualidade e consistência dos dados em um sistema. As regras de validação são critérios ou condições estabelecidas para verificar se os dados inseridos em um sistema atendem aos requisitos predefinidos. Essas regras são essenciais para garantir a precisão, a integridade e a consistência dos dados, além de contribuírem para a segurança e eficácia do sistema como um todo.

Existem diversos tipos de regras de validação, que podem variar de acordo com a natureza dos dados e as necessidades específicas do sistema. Veja a seguir algumas das regras de validação mais comuns:

Comprimento mínimo e máximo: definir limites para o comprimento de strings, campos numéricos ou qualquer tipo de dado que tenha uma dimensão. Isso evita entradas muito curtas ou muito longas, mantendo a usabilidade e a integridade dos dados.
Formato específico (expressões regulares): utilizar expressões regulares para validar se uma string atende a um formato específico. Por exemplo, ao validar um número de telefone, pode-se usar uma expressão regular para garantir que siga um padrão, como (123) 456-7890.
Validações contextuais: algumas validações dependem do contexto do dado. Por exemplo, ao validar uma data de nascimento, pode ser necessário verificar se a data está no passado e se condiz com a idade inserida em outros campos.
Validação numérica: além de limites mínimo e máximo, a validação numérica pode incluir verificar se um número é inteiro ou decimal, se está dentro de uma faixa específica ou se atende a outras condições específicas.
Validação de e-mail: para endereços de e-mail, além da validação básica de formato, pode-se verificar a existência do domínio e outras condições específicas.
Verificação de duplicatas: em campos que devem ser únicos, como IDs ou endereços de e-mail, é crucial validar se não existem duplicatas no sistema.
Validação de campos obrigatórios: garantir que campos essenciais sejam preenchidos antes de prosseguir. Isso evita a entrada de dados incompletos ou inconsistentes.
Validação de Intervalos temporais: ao lidar com datas, validar se intervalos temporais estão corretos. Por exemplo, ao cadastrar eventos, garantir que a data de término seja posterior à data de início.
Validação de campos calculados: em alguns casos, é necessário validar se campos calculados automaticamente (por exemplo, total de uma compra) coincidem com os valores inseridos manualmente.
Validação de campos alfanuméricos: garantir que campos que devem conter apenas letras e números estejam livres de caracteres especiais.

Implementação de validação em Python

A lógica de programação por trás da validação de dados é fundamental para garantir que o software aceite apenas entradas que atendam a critérios específicos. De acordo com Menezes (2017), a validação é muito importante para evitarmos erros difíceis de detectar depois de termos escrito o programa. Veja a seguir alguns conceitos essenciais:

Condicional (if-Else): a estrutura condicional if-else é fundamental para a validação. Ela permite que o programa execute diferentes blocos de código com base em condições específicas. Por exemplo, se o comprimento de uma string for menor que o mínimo permitido, o sistema pode rejeitar a entrada. Veja um exemplo na Figura 1:

Figura 1 - Validação condicional (if-else) em Python
Fonte: : o autor.

#PraCegoVer: a figura apresenta quatro linhas. Na primeira, está escrito “if len(minha_string) < comprimento_minimo:”; na segunda, “print(“Erro: Comprimento insuficiente.”)”; na terceira, “else:”; e, na última linha, está escrito “processar_dados(minha_string)”.

Laços de repetição (loops): em alguns casos, é necessário iterar sobre uma coleção de dados para aplicar validações. Por exemplo, ao verificar se uma lista de e-mails é válida, pode-se usar um loop. Veja um exemplo na Figura 2:

Figura 2 - Validação com laços de repetição em Python
Fonte: : o autor.

#PraCegoVer: a figura apresenta três linhas. Na primeira, está escrito “for email in lista_de_emails:”; na segunda, “if not validar_email(email):”; e, na terceira linha, está escrito “print(f”Erro: E-mail inválido - {email}”)”.

Expressões regulares: são poderosas para validar formatos específicos, como números de telefone, endereços de e-mail, entre outros. Elas usam padrões para descrever sequências de caracteres permitidas. Veja um exemplo na Figura 3:

Figura 3 - Validação com expressões regulares em Python
Fonte: : o autor.

#PraCegoVer: a figura apresenta seis linhas. Na primeira, está escrito “import re”; na terceira, “padrao_email = re.compile(r"[^@]+@[^@]+\.[^@]+")”; na quinta, “if not padrao_email.match(email):”; e, na sexta linha, está escrito “print("Erro: E-mail inválido")”. Na segunda e na quarta linhas, não há nada escrito.

Funções de validação: é uma prática comum encapsular a lógica de validação em funções. Isso não apenas facilita a reutilização do código, mas também melhora a legibilidade. Sobre este assunto, Menezes (2017) diz que as funções são muito úteis para validar a entrada de dados. Veja um exemplo na Figura 4:

Figura 4 - Validação com funções de validação em Python
Fonte: : o autor.

#PraCegoVer: a figura apresenta quatro linhas. Na primeira, está escrito “def validar_cpf(cpf):”; na segunda, “2 if len(cpf) != 11:”; na terceira, “return False” e, na última linha, está escrito “return True”.

A lógica de programação por trás da validação de dados é multifacetada e depende fortemente dos requisitos específicos do sistema. A combinação inteligente desses conceitos contribui para sistemas robustos e confiáveis.

saiba aplicar

Nesta lição, você esteve imerso no mundo da validação de dados em Python, uma habilidade essencial para qualquer desenvolvedor de software. Por meio deste estudo, você ganhou uma compreensão profunda dos princípios e das práticas que sustentam a integridade e segurança dos dados em suas aplicações. Desde o uso de expressões regulares para garantir formatos específicos até a implementação de funções personalizadas de validação, você aprendeu a construir sistemas resilientes que resistem a entradas inválidas ou maliciosas. Ao dominar essas técnicas, você está equipado para criar software robusto e confiável, protegendo suas aplicações contra falhas causadas por dados inadequados. Esse conhecimento não apenas eleva a qualidade dos seus projetos, mas também fortalece a confiança dos usuários na segurança e precisão das suas aplicações.

Agora, o que acha de implementar o uso de validação de dados em Python? Para isso, siga o passo a passo a seguir para a implementação:

Abra seu navegador web e acesse o site OnlineGDB, disponível em https://www.onlinegdb.com.
Escolha a linguagem de programação que deseja usar. Selecione “Python” na lista suspensa.
Implementaremos alguns tipos específicos de validação de dados que foram vistos na conceitualização desta lição.

Validação por condicional: implemente uma validação simples usando condicional para verificar se uma senha tem, pelo menos, oito caracteres. (Figura 5).

Figura 5 - Validação de comprimento de senha
Fonte: : o autor.

#PraCegoVer: a figura apresenta seis linhas. Na primeira, está escrito “senha = input("Digite sua senha: ")”; na terceira, “if len(senha) < 8:”; na quarta, “print("Erro: A senha deve ter pelo menos 8 caracteres.")”; na quinta, “else:”; e, na sexta linha, está escrito “print("Senha válida!")”. Na segunda linha, não há nada escrito.

Validação por laços de repetição: crie uma lista de e-mails e use um loop para validar cada um (Figura 6).

Figura 6 - Validação de lista de e-mails
Fonte: : o autor.

#PraCegoVer: a figura apresenta sete linhas. Na primeira, está escrito “lista_de_emails = ["usuario@email.com", "emailinvalido", "outro@email.com"]”; na terceira, “for email in lista_de_emails:”; na quarta, “if "@" not in email or "." not in email:”; na quinta, “print(f"Erro: E-mail inválido - {email}")”; na sexta, “else:” e, na sétima linha, está escrito “print(f"E-mail válido - {email}")”. Na segunda linha, não há nada escrito.

Validação por expressões regulares: use uma expressão regular para validar se um número de telefone está no formato adequado (Figura 7).

Figura 7 - Validação de formato de telefone
Fonte: : o autor.

#PraCegoVer: a figura apresenta dez linhas. Na primeira, está escrito “import re”; na terceira, “padrao_telefone = re.compile(r"\d{3}-\d{3}-\d{4}")”; na quinta, “telefone = input("Digite seu telefone (formato xxx-xxx-xxxx): ")”; na sétima, “if not padrao_telefone.match(telefone):”; na oitava, “print("Erro: Formato de telefone inválido.")”; na nona, “else:”; e, na décima linha, está escrito “print("Telefone válido!")”. Na segunda e na sexta linhas, não há nada escrito.

Validação por função: crie uma função para validar se um número é par (Figura 8).

Figura 8 - Validação por função de número par ou ímpar
Fonte: : o autor.

#PraCegoVer: a figura apresenta 12 linhas. Na primeira, está escrito “def validar_numero_par(numero):”; na segunda, “if numero % 2 == 0:”; na terceira, “return True”; na quarta, “else:”; na quinta, “5 return False”; na sétima, “numero = int(input("Digite um número: "))”; na nona, “if validar_numero_par(numero):”; na décima, “print("Número par!")”; na décima primeira, “else:”; e, na décima segunda linha, está escrito “print("Número ímpar!")”. Na sexta e na oitava linhas, não há nada escrito.

Implemente cada um dos exemplos e execute o código clicando em “Run” e teste diferentes entradas para ver as mensagens de validação. Essa é uma prática simples que cobre diferentes técnicas de validação de dados em Python. Para casos mais complexos, as estratégias podem ser combinadas para criar validações mais robustas e precisas. Desafie seus colegas e seu professor a implementá-las!

REFERÊNCIAS

MENEZES, N. N. C. Introdução à Programação com Python: algoritmos e lógica de programação para iniciantes. 2. São Paulo: Novatec, 2017.

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