Compactador de logs
Em sistemas reais, logs são a principal fonte de diagnóstico de falhas. Ser capaz de extrair métricas como 'quantos erros por hora' permite identificar picos de problema e agir rápido. Dominar parsing com ferramentas básicas do Python evita depender de bibliotecas externas e dá controle total sobre o processamento.
O PROBLEMA
Processe arquivo de log: agrupe por data, filtre ERROR, gere relatório.
EXEMPLO
10:00-11:00: 5 erros, Total: 17
SOBRE O CONCEITO
O exercício ensina a percorrer um arquivo linha a linha (com for) e usar startswith para filtrar apenas as que começam com 'ERROR'. Depois, usa split para extrair o timestamp (ex: '10:00-11:00') e agrupar contagens num dicionário. O erro comum 'não parsear hora' ocorre quando o aluno ignora o horário e conta erros sem intervalo — isso invalida o relatório, pois o objetivo é mostrar erros por faixa de horário. Usar in para verificar chave no dicionário e write para gerar o arquivo de saída completa o fluxo.
RESOLUÇÃO