Você quer rodar um script de Python para alguma tarefa de automação ou mesmo análise de dados, mas desanima só de pensar em ter que instalar e configurar um ambiente do zero, ajustar um bom editor de código e configurar PATH?
A boa notícia é: você não precisa instalar absolutamente nada.
Graças ao Google Colab (ou Colaboratory), você pode escrever e executar código Python diretamente do seu navegador. Ele funciona como um Google Docs, mas para código. Vamos explorar como essa ferramenta gratuita do Google democratizou o acesso ao Python.
O que é o Google Colab?
O Google Colab é um serviço de nuvem gratuito hospedado pelo Google que permite que qualquer pessoa escreva e execute código Python através do navegador. Ele é baseado nos Jupyter Notebooks.
Pense nele como literalmente um caderno onde você pode ter:
- Células de texto: Para escrever notas, documentação e explicar seu raciocínio.
- Células de código: Para escrever e executar seu código Python.
O mais importante: todo o processamento acontece nos servidores do Google, não no seu computador.
Porque usar o Google Colab para Python
Existem inúmeras razões, mas pra quem está começando, a barreira da instalação é real. Para quem é experiente, a conveniência é surreal.
- Zero Instalação: Uma grande vantagem, na minha opinião. Você só precisa de um navegador (como o Chrome ou Firefox) e uma conta Google. Adeus, conflitos de versão e
pip installque não funciona. - Acesso a Hardware grátis: O Colab oferece acesso gratuito a GPUs (Unidades de Processamento Gráfico) e TPUs (Unidades de Processamento Tensorial) do Google. Isso é essencial para tarefas pesadas como machine learning e deep learning, que levariam horas em um computador comum.
- Bibliotecas pré-instaladas: As principais bibliotecas de análise e ciência de dados, como Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn e TensorFlow, já vêm prontas para uso. É só importar e usar!
- Integração total com o Google Drive: Seus “notebooks” (.ipynb) são salvos automaticamente no seu Google Drive. Você pode facilmente ler arquivos (planilhas, CSVs) do seu Drive e salvar seus resultados lá.
- Colaboração fácil: Assim como no Google Docs, você pode compartilhar seu notebook com um link, permitir comentários ou até mesmo dar permissão de edição para que outras pessoas colaborem no seu código em tempo real.
Como usar o Google Colab?
Basicamente, você precisa estar logado em uma conta Google e acessar o colab.research.google.com.
Na página inicial, clique em New notebook:
Ao carregar a interface, você verá a sua primeira célula de código. Ela tem um ícone de Play à esquerda, onde você consegue executar o seu código.
Passando o cursor no meio, você tem a opção de adicionar uma nova célula de código ou um bloco para textos e anotações:
Assim que você inserir qualquer trecho de código e executar pela primeira vez, o seu Colab se conectará a uma instância gratuita da Google – para que o seu código seja executado.
Depois dessa conexão inicial, a instância pode permanecer ativa por até 1 hora ou mais. Caso fique inativa, será desconectada e terá que executar novamente os blocos de código.
Em questão de segundos, sem ter que ocupar o seu computador com nada, você sai de um exemplo básico como esse que imprime mensagem e faz soma, para algo mais complexo como:
from transformers import pipeline
classifier = pipeline("zero-shot-classification",
model="facebook/bart-large-mnli")
result = classifier(
"Uber do Aeroporto",
candidate_labels=["Transporte", "Alimentação", "Lazer", "Outros"]
)
print(result["labels"][0])Consegue adivinhar o que o código acima faz? Não? Veja o resultado abaixo.
No exemplo acima, estou usando um pequeno modelo LLM para categorização dos meus gastos. Eu passo o nome da despesa e a lista com as categorias possíveis.
A primeira execução para efetuar todos os downloads levou cerca de 2 minutos, mas as execuções seguintes de classificação levam 2s ou menos.
PAUSA PARA UMA PEQUENA HISTÓRIA: Não há muito tempo atrás, quando ainda não existia ChatGPT e nem Gemini, eu trabalhei por diversos anos seguidos com análise de dados de pesquisas NPS (Net Promoter Score). Recebíamos mais de 3.000 comentários em cada pesquisa e queríamos entender todos eles.
Além do trabalho manual para classificar, em certo momento desenvolvi um modelo próprio usando um classificador Naive Bayes, mas classificava muitos comentários de forma errada. Quando chegou o GPT, tudo mudou.
E agora está ainda mais acessível, você pode executar um modelo confiável no Colab ou localmente, sem expor nenhuma informação a terceiros.
Plano gratuito x pago
Mesmo na versão gratuita, o Colab é perfeito e completo. Uma das impossibilidades é a de deixar o seu código rodando em background. Isso só é possível nos planos pagos a partir de R$ 58/mês.
Consulte os planos pagos aqui: colab.research.google.com/signup
Quando não vai funcionar tão bem…
Em algum momento, dada a complexidade de alguma tarefa, pode ser que não seja possível utilizar o Colab.
Um exemplo: Eu já precisei desenvolver uma automação em Python que acessava um CRM de atendimento e encerrava os chamados de suporte como se fosse um atendente real. Para algo desse tipo, na qual eu precisava estar supervisionando por algum período, é preciso conseguir visualizar o que está sendo feito.
Isso não é possível no Colab, já que você não enxerga o que está sendo feito por trás dos panos. Logo, uma instalação do Python no seu PC ainda seria necessária.
Conclusão: Python é para todos
O Google Colab remove a maior barreira para quem quer começar com Python, especialmente em análise de dados. A capacidade de rodar código, compartilhar projetos e, o mais importante, não se preocupar com instalação, torna essa ferramenta indispensável.
Seja você alguém aprendendo a rodar o seu primeiro print(), um analista de dados processando planilhas com Pandas ou um pesquisador treinando modelos complexos, seu ambiente Python está a apenas um clique de distância, direto no navegador.
