segunda-feira, 14 de março de 2016

Reading Parquet Files in Python with rows

Many people in the data science field use the parquet format to store tabular data, as it's the default format used by Apache Spark -- an efficient data storage format for analytics. The problem is: the format is binary (you can't just open it with your preferred code editor) and there's no such a good Python library to read -- not until today!

I found a Python library called parquet-python on GitHub but it's hard to use, doesn't have one code example, was not available on PyPI and it looks like it's not maintained anymore. So I decided to implement a parquet plugin (read-only) for my library rows: it uses the parquet-python library under the hood (I needed to upload it to PyPI so you can install it easly) and exposes the data in a pretty simple, pythonic way.

Installation

I didn't realese the rows version with this plugin yet, so you need to grab the most recent rows version by running:

pip install -U git+https://github.com/turicas/rows.git@develop

And also the dependency:

pip install parquet

If the data is compressed using Google's snappy you'll also need the library headers and other Python dependency -- install everything by running:

apt-get install libsnappy-dev
pip install python-snappy

Then you can use rows.import_from_parquet(filename) in your programs! \o/

Python Example

A quick Python code example:

import rows

table = rows.import_from_parquet('myfile.parquet')
for row in table:
    print row  # access fields values with `rows.field_name`

Note that the current implementation is not optimized (for example, it'll put everything into memory) but at least you can extract desired data and then convert to a more friendly format easily.

Converting Parquet to Other Formats with rows' CLI

You can convert Parquet files to many tabular formats (like CSV) by using the rows's command-line interface, so you don't need to code.

Install the rows CLI by running:

pip install rows[cli]

Now convert the parquet file:

rows convert myfile.parquet myfile.csv  # yes, simple like this!

You can replace csv with any other supported format (the list is always growing!), such as: txt, html, xls, xlsx and sqlite.

If your file is small enough you can actually see it without needing to save the output to another file by using the print subcommand:

rows print myfile.parquet  # will extract, convert and print data as text

And you can actually query data as in SQL (this CLI is awesome!), for example:

rows query 'nation_key < 10' tests/data/nation.dict.parquet \
     --output=data.csv

By running this command the CLI will:

  • Import data from tests/data/nation.dict.parquet file into memory;
  • Export to SQLite (:memory:);
  • Run the query (nation_key < 10) and get the results;
  • Convert the results to a new rows.Table object;
  • Export the table to CSV format and save it into data.csv (the result format could be html, xls, xlsx or any other write-plugin supported by rows).

With this addition to rows I think the library and its command-line interface became one of the tools every data scientist should have installed. ;-)

domingo, 6 de março de 2016

Searching dd-wrt Router Database with ddwrtdb

I really like the dd-wrt router operating system: I can install it on cheap routers (starting from 27 USD, as TP-Link WR741ND) to have a great Web configuration interface and performance (way better than general factory software).

I'm always looking for new router models to check if they're supported by dd-wrt and to compare prices/hardware specs (as I'm always buying new routers to help some friends with their Wi-Fi networks). The problem is: dd-wrt's website usability is not that good, specially the router database search. As I prefer to use my terminal instead of the Web browser, I've created a command-line tool to deal with it: it's called ddwrtdb and the code is available at my GitHub account!

It's also available on Python Package Index so you can install it using Python's pip by running:

pip install https://github.com/turicas/rows/archive/develop.zip
pip install ddwrtdb

That's it! Now run ddwrtdb --help to see the available commands (it's pretty intuitive). You can also check out the project' README for command examples.

This simple command-line tool (< 200 lines of Python code) was created using these awesome libraries:

  • click, to easily create a beautiful command-line interface;
  • lxml, to use XPath in order to parse HTML more easily;
  • requests, to make HTTP requests to dd-wrt's website;
  • rows, to automatically extract tables from HTML and to export data to any tabular format.

domingo, 28 de fevereiro de 2016

Detectando Encoding e Tipo de Arquivo com Python

Read this blog post in English.

O conteúdo desse artigo está disponível também em vídeo:

Alguns dos usuários da minha biblioteca rows me pediram funcionalidades de detecção de encoding e tipo de arquivo, então comecei a procurar alguma biblioteca Python simples e rápida que desse conta dessa tarefa. O problema: encontrei muitas bibliotecas e nenhuma delas me atraiu por alguns dos seguintes motivos:

  • Não tinha uma implementação pythônica;
  • Não estava disponível no Debian (se eu usasse o pacote rows no Debian iria quebrar);
  • Não estava sendo mantida atualmente;
  • Não funcionava corretamente.

Então percebi que não existe uma "solução de ouro" para esse problema em Python. Muitos pythonistas usam a biblioteca chardet, mas ela detecta muitas vezes com erros e é razoavelmente lenta (principalmente se você precisar fazer a detecção enquanto um usuário aguarda a resposta através de uma chamada de API via HTTP) -- veja mais detalhes sobre isso no vídeo.

But there should be one -- and preferably only one -- obvious way to do it.

Então, eu pensei: por que não usar o programa file, que já é bastante conhecido por hackers do mundo UNIX, é rápido e muito mais assertivo que todas as outras opções? Para minha surpresa não existia um bom binding de Python para a libmagic (algumas bibliotecas rodavam o comando file mas isso não era uma opção para mim pois dependia de mais um pacote do sistema e não era uma solução muito portável).

Depois de vasculhar o repositório de código do file eu encontrei um binding simples para Python, que na época não estava disponível no PyPI e não era tão pythônica como eu esperava.

A Solução

Como o código é software livre, eu criei uma issue no sistema de bugs do file para resolver o problema e o Christos Zoulas (atual mantenedor) me pediu um patch, que eu implementei, enviei e foi aceito. :-)

Fiquei muito feliz de poder colaborar com um software importante e que eu uso desde de meus primeiros passos no mundo GNU/Linux (2003? 2004?)! Durante minha busca eu descobri que o primeiro commit da versão livre do file é de 1987 (eu tinha menos de 4 meses de idade!) -- e o software ainda é mantido hoje.

Agora todos podemos usar binding oficial do file para Python: a nova biblioteca é chamada file-magic e pode ser instalada executando:

pip install file-magic

Ela disponibiliza várias funções e atributos, mas as mais importantes são bem simples e intuitivas: elas retornam uma namedtuple com os resultados da detecção. Vamos ao código!

>>> import magic

>>> # Você pode especificar diretamente um nome de arquivo
>>> filename_detected = magic.detect_from_filename('turicas.jpg')
>>> print(filename_detected)
FileMagic(mime_type='image/jpeg', encoding='binary',
          name='JPEG image data, JFIF standard 1.02, aspect ratio, density 1x1, segment length 16, progressive, precision 8, 842x842, frames 3')
>>> # E você pode acessar os atributos da `namedtuple`:
>>> print(filename_detected.mime_type)
image/jpeg

# E se você já tem o conteúdo do arquivo em memória:
>>> with open('data.html') as fobj:
...     data = fobj.read()
>>> content_detected = magic.detect_from_content(data)
>>> print(content_detected)
FileMagic(mime_type='text/html', encoding='utf-8',
          name='HTML document, UTF-8 Unicode text')
>>> print(content_detected.encoding)
utf-8

Algumas coisas ainda precisam ser melhoradas (como a documentação, rodar os testes em outras plataformas etc.), porém a biblioteca já pode ser instalada através do pip, é rápida e precisa. :-)

Espero que vocês tenham gostado! ;-)

quinta-feira, 11 de fevereiro de 2016

Fatura do NuBank em CSV

O Que é NuBank?

Para quem não conhece, NuBank é um cartão de crédito que não te cobra anuidade e tem um ótimo atendimento, além de um aplicativo para celular bastante fácil de usar (é sua única interface com eles). Em resumo: eles estão fazendo o que em geral os bancos não fazem e estão lucrando com isso! Já faz alguns meses que estou usando e recomendo! Se quiser saber mais detalhes acesse a página deles.

Problemas

O NuBank, apesar de muito bom, para mim poderia melhorar em alguns detalhes:

  • Ainda não dá para transferir as milhas do cartão para compra de passagens aéreas;
  • Ainda não consigo colocar o pagamento da fatura como débito automático no Banco do Brasil (parece que só está disponível para Santander);
  • É chato ter que usar o PDF da fatura para conferir meus gastos.

Quando estou no Brasil tento usar o NuBank para todas as compras, pois isso facilita muito o controle dos meus gastos - caso não concorde que gastar no cartão é melhor para ter o controle dos gastos então leia o adendo (quando estou fora evito usar o cartão de crédito pois o IOF para compras internacionais é de 6,38%). Porém, como a fatura vem por email em PDF e não dá pra exportar para outros formatos pelo aplicativo, torna-se trabalhoso (e chato) demais o processo de jogar os gastos para minha planilha financeira pessoal e conferí-los. Como adoro programar e programar é, em resumo, automatizar coisas, resolvi criar um software para fazer a conversão da fatura do NuBank PDF para CSV (que antes eu fazia manualmente). :D

Convertendo a Fatura

O código do software está todo na minha conta no GitHub, chama-se nubank-to-csv. Ele foi escrito em Python usando a minha biblioteca rows (para facilitar a extração para CSV e qualquer outro formato tabular) e a biblioteca lxml para extrair os dados do HTML que é gerado pelo pdftohtml. Fique à vontade para contribuir com o script caso você manje dos paranauê (fiz uma lista de sugestões de contribuição).

O fluxo então é esse:

Fatura em PDF >[pdftohtml]> Fatura em HTML >[nubank-to-csv]> Fatura em CSV

Depois de instalar o nubank-to-csv e suas dependências basta rodar dois comandos:

pdftohtml fatura.pdf
python nubank.py faturas.html fatura-lindona.csv

O arquivo na segunda linha é faturas.html (com "s") mesmo -- esse arquivo é gerado pelo pdftohtml (junto com outros) depois da conversão. Você pode deletar os arquivos gerados pelo pdftohtml depois disso. Esse comando não segue bem a filosofia do UNIX e é bem inflexível (não dá pra especificar o nome do arquivo de saída, por exemplo). :-/

Uma coisa legal do script é que ele já junta as entradas relacionadas a IOF com o gasto que gerou o IOF, facilitando bastante meu controle! :D

Convertendo o CSV para Outro Formato

Se você tem a command-line interface da biblioteca rows instalada (pip install rows ou apt-get install rows) você também pode converter o CSV para diversos outros formatos, como XLS, XLSX, JSON, SQLite, HTML e TXT. Para converter, basta rodar:

rows convert fatura-lindona.csv fatura.xls

Caso queira outro formato em vez de XLS, basta trocar "xls" ali pela extensão desejada que o software é esperto o suficiente para identificar. :)

Adendo: Controle das Contas

Muita gente prefere evitar o uso do cartão de crédito para ter mais controle das contas (já vi muitos conselhos vindos de profissionais do ramo financeiro sobre evitar o uso do cartão). Eu prefiro usar o cartão sempre que possível (quando estou no Brasil) pois quando gasto em dinheiro em geral esqueço facilmente com o que gastei (e eu gosto de saber com o que gastei meu dinheiro - essa é a primeira ação para conseguir manter uma vida financeira saudável).

Muita gente se assusta quando eu digo isso porque a maior parte das pessoas que usa o cartão de crédito tem "uma surpresa" quando chega a fatura. Eu nunca tenho surpresas pois:

  • Na planilha onde controlo meus ganhos e gastos já tenho estimativas de entrada e saída para os próximos meses;
  • Duas vezes por semana vejo pelo aplicativo do NuBank o que gastei nos últimos dias e lanço na planilha do próximo mês (que é quando terei que pagar a fatura); e
  • Quando a fatura chega eu a converto para CSV, abro no LibreOffice e confiro se está de acordo com o que lancei na minha planilha financeira anteriormente.

Com esses simples passos eu sei exatamente o valor da fatura que virá e tenho como me conter caso esteja gastando demais!

Curtiu? Que tal compartilhar com seus amigos? ;)

Dúvidas e sugestões? Comente! :)

terça-feira, 2 de fevereiro de 2016

Detecting File Type and Encoding In Python

Read this blog post in Brazilian Portuguese.

I was looking for a simple and fast Python library to implement proper file type detection and encoding detection into my rows library and found that there are many libraries available on Python Package Index which claim to do it. None of them attracted me because one of the following reasons:

  • Do not have a pythonic implementation,
  • Is not available on Debian to install as a package (it's important so people can install rows and its dependencies using pip or apt-get),
  • Is not maintained anymore, or
  • Have some missing feature.

None seemed to be the de-facto way to do it in Python (I think pythonistas do it in many ways). Many pythonistas use the chardet library but its results are wrong sometimes and it's pretty slow (specially if you need to detect during an API HTTP request, while the client is waiting).

But there should be one -- and preferably only one -- obvious way to do it.

So, I thought: why not use the file software, which is well known by all UNIX hackers, faster and most accurate than all the other solutions I know? To my surprise there was not such a good Python binding for file on PyPI (and calling it as a child process was not and option since it would add one more system-dependant package, not detectable during a pip install if missing and would also turn this solution less portable). Then, searching on its repository I found a simple Python wrapper, which was not available on PyPI at that time and was not that pythonic as I expected.

The Solution

Since it's free/libre software, I've created an issue on file bug tracker to solve the problem and Christos Zoulas (the current maintainer) asked for a patch, which I implemented, sent and was accepted. I'm pretty happy I can contribute to a software I've been using since my earlier times on GNU/Linux (2003? 2004?). During this process I found that the first commit on the free/libre file (which every GNU/Linux distribution and BSD flavor uses) implementation was done when I was less than 4 months old (!) -- and it's still maintained today.

Now you can use the official file Python binding: the new library is called file-magic and can be installed by running:

pip install file-magic

It provides some methods and attributes but the most important are pretty simple and intuitive to use: they return a namedtuple with the data you want! Let's take a tour through an example:

>>> import magic

>>> # You can pass the filename and it'll open the file for you:
>>> filename_detected = magic.detect_from_filename('turicas.jpg')
>>> print filename_detected
FileMagic(mime_type='image/jpeg', encoding='binary',
          name='JPEG image data, JFIF standard 1.02, aspect ratio, density 1x1, segment length 16, progressive, precision 8, 842x842, frames 3')
>>> # It's a `namedtuple` so you can access the attributes directly:
>>> print filename_detected.mime_type
image/jpeg

# If you have the file contents already, just use `detect_from_content`:
>>> with open('data.html') as fobj:
...     data = fobj.read()
>>> content_detected = magic.detect_from_content(data)
>>> print content_detected
FileMagic(mime_type='text/html', encoding='utf-8',
          name='HTML document, UTF-8 Unicode text')
>>> print content_detected.encoding
utf-8

There are still some things to be improved (like running tests in other platforms -- including Python 3) but it's pip-installable and usable now, so we can benefit from it. Feel free to contribute. :)

Hope you enjoy it!

quarta-feira, 30 de setembro de 2015

Pão de queijo + Python = UaiPython!

O Evento

No último fim de semana de agosto tive o prazer de participar do UaiPython: o maior evento sobre a linguagem Python do estado de Minas! Foi muito bom poder encontrar o pessoal e ainda palestrar lá; sempre gostei de Minas por conta do povo ser super gente boa, ter comidas super deliciosas... e agora uma comunidade Python super forte! o/

O pessoal do Python User Group de lá (PUG-MG) organizou o evento que teve minicursos, palestras e foi regado a pão de queijo:

Palestras

As palestras que mais curti foram a da Júlia Rizza que falou sobre o web2py (framework que fiz algumas contribuições há uns 6 anos) - eu não o utilizo mais, porém o trabalho de divulgação/documentação que a Júlia está fazendo é fantástico! - e do Ervilis Viana (meu colega de trabalho na equipe de backend da Onyo e um dos organizadores do evento) que falou sobre a importância das comunidades de desenvolvimento de software em uma lightning talk (palestras de 5 minutos que são tradição nos eventos de Python). E fica aqui a ênfase: o importante são as pessoas e é por isso que as melhores partes dos eventos são as conversas de corredor, as trocas de ideias na mesa do restaurante durante o almoço ou do bar durante a cerveja pós-evento (essa última costuma ser a opção mais divertida ;-).

E por falar em pessoas: estamos contratando aqui na Onyo! Se você é competente e tem experiência com desenvolvimento backend em Python ou frontend e já trabalha remotamente, então entre em contato consco agora mesmo!

Minha Palestra

Eu particularmente gostei bastante de ter feito essa palestra: não só porque achei que consegui me expressar bem, mas porque o tema é algo que curto bastante e porque o processo de fazer a palestra me gerou bastante aprendizado: durante o evento eu lancei a versão 0.1.0 da biblioteca rows, um projeto que já venho trabalhando há algum tempo e acabei dando um gás para lançar publicamente durante a palestra.

O pessoal da Silex Sistemas filmou minha palestra, que pode ser vista no YouTube (porém tivemos alguns problemas de sincronismo e nem todo o conteúdo está online -- quando corrigirem o vídeo eu atualizarei aqui).

Os slides estão disponíveis em um repositório no GitHub (ver slides, ver código) e em meu slideshare (que você pode ver logo abaixo). Dê uma olhada também nos exemplos que usei durante a palestra e nos exemplos da biblioteca.

Foi bem legal ter o feedback da galera depois da palestra -- muita gente curtiu a biblioteca e já tenho recebido contribuições. =)

Veja também os vídeos das outras palestras do UaiPython 2015.

Bilioteca rows

Se você precisa trabalhar/converter dados tabulares, independente do formato em que eles estejam, então rows foi feita pensando em você! Para começar a brincar, instale a versão disponível no PyPI:

pip install rows

Caso você use Debian sid o pacote já está no repositório main (e estará também no Ubuntu 16.04), daí é só rodar:

aptitude update && aptitude install rows

E para quem tem coração de ferro e já quer desfrutar das novas funcionalidades (que estarão na versão 0.2.0), basta rodar:

pip install git+https://github.com/turicas/rows.git

Além de uma biblioteca que você pode usar em seus programas Python, o pacote possui uma command-line interface que facilita ainda mais quando você quer apenas converter dados. Aprenda mais sobre a biblioteca rows em seu README e veja os exemplos de uso.

Pessoas

Como eu comentei: o importante [nos eventos] são as pessoas. As palestras conseguimos assistir depois, via Internet; o conteúdo das palestras conseguimos aprender depois (basta saber por quais palavras-chave procurar); os pães-de-queijo conseguimos comprar depois; reunir todas essas pessoas novamente talvez não seja tão fácil assim quanto as outras coisas que acontecem nos eventos. Inclusive, eu tenho costume de não ir às palestras justamente para tentar aproveitar o momento para conhecer as pessoas e reencontrar os já conhecidos.

E falando das pessoas, coisas legais que aconteceram lá:

Python Brasil

Aproveitando o assunto: caso você tenha interesse em Python sugiro foretemente participar da PythonBrasil: é o maior evento nacional sobre a linguagem! Eu estarei lá (vou anualmente desde 2009), porém dessa vez não submeti palestra: resolvi enviar proposta de um tutorial sobre captura de dados com Python (você pode me ajudar votando para que ele seja aceito no evento ;-) -- os tutoriais serão totalmente gratuitos.

Até novembro em São José dos Campos e happy hacking! o/

sexta-feira, 31 de outubro de 2014

5 Dicas para Digitar Mais Rápido e Melhor

Mas por que, Turicas?

O simples fato de você usar muito o teclado, independente de sua profissão, já é um bom sinal de que você deveria aprender a usá-lo melhor, como você provavelmente faria com qualquer outra ferramenta de trabalho -- não basta ter boas ferramentas, temos que saber utilizá-las eficientemente (programadores, aprendam a digitar!).

TL; DR

Esse artigo é longo e poderia ser resumido na seguinte frase:

Digitar bem é questão de técnica e prática (um bom teclado também ajuda).

Mas se você quer realmente entender como digitar mais rápido e melhor, além de saber alguns detalhes maneiros ("cultura inútil"?), continue lendo as 5 dicas a seguir. :-)

Dica #1: Use os DEZ Dedos

Para começar, que tal usar toda a capacidade que você tem? ;-) Não usar os 10 dedos para digitar é como ocupar só parte dos leitos disponíveis de um hospital quando existem pacientes suficientes para ocupar todos. Não subutilize sua capacidade!

A posição correta dos dedos segue ilustrada:

Digitar corretamente é TÃO FÁCIL!
Norman Saksvig já sabia disso em 1.947
Foto por Crossett Library

Por padrão, você apoia seus dedos (com exceção dos dedões) na fileira principal, que é a que tem as letras "asdfghjklç" em um teclado padrão ABNT2 (falarei mais sobre o layout do teclado abaixo).

O dedo indicador é o único que toca duas teclas para a mesma fileira: o esquerdo toca as teclas "f" e "g" (fica "estacionado" na "f") e o direito toca "j" e "h" (fica "estacionado" na "j").

Dica #2: Não Olhe Para o Teclado

Confesso que fico inquieto quando vejo alguém "catando milho" (olhando para o teclado em busca da tecla desejada). O contrário de "catar milho" é "datilografar" (touch typing, em Inglês) e é isso que você precisa aprender! :-D

A razão da catação de milho é o desconhecimento sobre a posição das teclas e para contornar isso, segue uma dica infalível:

As teclas "f" e "j", onde você deve estacionar seus dedos indicadores, possuem ranhuras.

Tateando o teclado você consegue identificar onde colocar os dedos indicadores e, a partir da imagem da dica 1, você consegue posicionar os outros dedos também (existem até alguns adesivos que aumentam a ranhura para facilitar encontrar essas teclas, que são chamadas de home keys). Com isso, você consegue digitar todas as teclas da fileira principal sem olhar, bastando decorar a ordem das teclas e seus respectivos dedos.

Para as demais fileiras, basta deslocar os dedos para cima e para baixo: dessa forma, o dedo mindinho esquerdo digitará as teclas "a" na fileira principal, "q" na fileira acima e "z" na fileira abaixo.

Destaque para as ranhuras nas teclas 'f' e 'j' do meu Das Keyboard
Ranhuras do meu DasKeyboard Model S Ultimate

Como você pode perceber na foto acima, meu teclado não possui letras impressas -- não tê-las também ajuda bastante a não olhar para o teclado! ;-)

Os teclados físicos de celular (alguém lembra deles?) seguem a mesma lógica com relação a ranhuras (que também são bem úteis para cegos).

Destaque para a ranhura na tecla '5' do teclado do celular Nokia 3120
Ranhura na tecla "5" de um Nokia 3120

A tecla 5 também funciona como home key nos numpads, os teclados numéricos:

Destaque para a ranhura na tecla '5' de um teclado numérico
Ranhura na tecla "5" de um teclado numérico

No teclado numérico o dedo médio fica na tecla "5", o indicador na "4" e o anelar na "6". O "0" é digitado com o polegar, os sinais à direita com o mínimo e as demais teclas são digitadas deslocando-se os três dedos principais (indicador, médio e anelar).

Dica #3: Use um Bom Teclado

Saber digitar bem usando um teclado ruim não é algo prazeroso. Porém, definir se uma característica é boa ou ruim depende de cada um, é algo pessoal. Seguem as minhas preferências:

Características Desejáveis

  • Teclas bem separadas
  • Teclas ligeiramente côncavas
  • Teclas não tão pequenas (depende do tamanho de seu dedo)
  • Resposta boa (é o feedback que o teclado te dá ao apertar uma tecla -- o meu DasKeyboard, por exemplo, faz um "click")

Teclas separadas, côncavas e com tamanho adequado (para o meu gosto) do teclado do meu notebook Lenovo Z460
Teclado do notebook Lenovo Z460: exemplo de características desejáveis

Características Indesejáveis

  • "Fn" à esquerda de "Ctrl" e com variações de tamanho entre as teclas modificadoras ("Ctrl", "Win/Super", "Alt")
  • Setas, "Page Up" e "Page Down" em tamanho minúsculo
  • "Esc" e "Fn"s minúsculos
  • "Fn"s invertidos com funções multimídia
  • "Insert", "Delete", "Home" e "End" minúsculos e fora do posicionamento original ("Home" acima de "End", "Insert" acima de "Delete" e "Home" à direita de "Insert"); "Page Up" e "Page Down" também não estão nesse "grupo"

Características indesejáveis em um teclado
Características indesejáveis em um teclado

O teclado em questão é, ironicamente, também de um notebook Lenovo: dessa vez é de um Thinkpad.

Dica #4: Escolha um Bom Layout

Quem não usou PCs na década de 90 talvez não saiba que usamos layouts diferentes do (agora) onipresente ABNT2. O ABNT2 é só um dos diversos outros layouts possíveis e a boa notícia é que, independente do hardware do seu teclado, você pode trocar o layout através de uma configuração de software.

Obviamente, teclados já vem de fábrica com etiquetas nas teclas seguindo algum layout, mas você pode configurar seu sistema para identificar as teclas de forma diferente (isso só é ruim para quem cata milho ;-).

Layout Dvorak

Teclado antigo que troquei as teclas para o layout Dvorak
Teclado antigo que troquei as teclas para o layout Dvorak

Há alguns anos usei o layout Dvorak por algumas semanas e gostei bastante (um dia pretendo voltar a usá-lo), daí resolvi trocar as teclas de posição (só pra assustar quem tentava digitar nele ;-). Repare que nesse layout:

  • Das letras, as únicas que não foram trocadas (vindo de um layout ABNT2) são "a" e "m"
  • Todas as vogais são acessadas diretamente através da mão esquerda, sem precisar mudar de fileira (todas na fileira principal)
  • As home keys são as letras "u" e "h" (e não "f" e "j") e, por isso, fiz ranhuras nelas com um ferro de solda

Repare também que raspei o símbolo do Windows das duas teclas "Super". :-D

Usar um teclado com layout Dvorak foi uma experiência incrível: digitar é algo bastante natural para mim, mas quando me deparei com o Dvorak eu sabia apenas as posições das teclas "a" e "m" -- me senti inútil. Tive que reaprender a datilografar (achei mais difícil que aprender uma língua nova).

Eu cheguei a digitar em uma velocidade aceitável nele em 2010, mas na época ficava com Dvorak no desktop e ABNT2 no notebook, que me causou bastante confusão mental e me fez voltar 100% para o ABNT2 porque precisei de um pouco mais de produtividade naquele momento.

Mesmo não usando mais o Dvorak, recomendo fortemente testá-lo: ele foi criado na década de 20 por August Dvorak e é bem mais ergonômico e eficiente que um teclado ABNT2/QWERTY.

Layouts Personalizados

Além dos layouts pré-definidos, você pode fazer alterações em seu próprio layout também -- por exemplo, conheço desenvolvedores de software que:

  • Invertem o "caps lock" com o "ctrl" (preferem não usar "caps lock")
  • Invertem a ação do "shift" nas teclas numéricas ("!" é feito naturalmente e "1" é feito segurando "shift")

A configuração de layout e personalização varia de sistema para sistema. Para quem usa GNU/Linux, dê uma olhada no manual do arquivo de configuração .XCompose.

Dica #5: Treine, Treine, Treine!

De nada adianta saber toda essa teoria se você não pratica. Corrigir-se para usar os dedos corretos e fazer pequenos exercícios ajuda bastante no processo.

Uma forma bastante divertida e eficiente de treinar é usar o site TypeRacer, onde você consegue medir sua velocidade de digitação e ainda pode convidar amigos para "correr" contigo; dá pra ver sua evolução também através de um gráfico com o histórico de suas velocidades. Minha média no TypeRacer é de 82 palavras por minuto (WPM).

Se você fez um teste lá e acha 82 WPM um número alto, veja só esse vídeo:


Final do Campeonato DasKeyboard

Conclusão

Em resumo:

  • Saber usar o teclado (não olhar, usar os dez dedos)
  • Usar um bom teclado
  • Praticar

Boa digitação! o/

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