Bellacosa Mainframe do jcl ao json laboratorio pratico

🧪 LABORATÓRIO — DO JCL AO JSON

🐍 Missão: Dominar dados reais com Python

👉 Formato: desafios práticos
👉 Nível: iniciante → intermediário
👉 Ideal para 1–2 dias de hands-on
👉 Pode virar curso ou workshop

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🔹 BLOCO 1 — Arquivos (I/O)

🧩 Desafio 1 — Leitor de arquivo sequencial

Crie um programa que:

• Leia clientes.txt
• Mostre número total de linhas
• Mostre a primeira e última linha

💡 Analog: processamento sequencial COBOL

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🧩 Desafio 2 — Contador de registros válidos

Arquivo contém linhas vazias e comentários iniciados por #.

Conte apenas registros válidos.

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🧩 Desafio 3 — Gerador de arquivo batch

Crie um arquivo relatorio.txt contendo:

• Data/hora atual
• Total de registros processados
• Status “OK”

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🧩 Desafio 4 — Conversor TXT → CSV

Entrada:

123;Ana;1200
456;João;950

Produza um CSV com cabeçalho.

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🧩 Desafio 5 — Copiador com filtro

Copie transacoes.txt para aprovadas.txt
apenas registros com valor > 1000.

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🔹 BLOCO 2 — Pandas (Dados tabulares)

🧩 Desafio 6 — Carregar dataset

Use Pandas para:

• Ler um CSV
• Mostrar as 5 primeiras linhas
• Mostrar número de registros

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🧩 Desafio 7 — Filtro de negócios

Mostre apenas clientes com saldo > 1000.

Ordene por saldo decrescente.

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🧩 Desafio 8 — Estatísticas rápidas

Calcule:

• Média do saldo
• Máximo
• Mínimo
• Total

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🧩 Desafio 9 — Agrupamento

Agrupe clientes por cidade e conte quantos há em cada uma.

💡 Similar a GROUP BY

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🧩 Desafio 10 — Pipeline batch moderno

Leia um CSV → filtre → salve novo CSV com resultados.

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🔹 BLOCO 3 — NumPy (Processamento numérico)

🧩 Desafio 11 — Operações vetoriais

Crie dois arrays e calcule:

• Soma elemento a elemento
• Produto elemento a elemento
• Produto escalar

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🧩 Desafio 12 — Matriz de desempenho

Simule vendas por região:

• Matriz 3×4
• Calcule totais por linha e coluna

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🔹 BLOCO 4 — APIs (Integração moderna)

🧩 Desafio 13 — Consumidor de API

Use uma API pública (ex.: cotação de moedas).

Exiba:

• Valor atual
• Data/hora
• Fonte

💡 Biblioteca: requests

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🧩 Desafio 14 — API → DataFrame

Obtenha dados JSON de uma API e:

• Converta para Pandas
• Mostre estatísticas
• Salve em CSV

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🔹 BLOCO 5 — Web Scraping

🧩 Desafio 15 — Minerador de dados web

Extraia dados de uma página pública:

• Títulos de notícias OU
• Tabela da Wikipedia

Salve em arquivo estruturado.

💡 Bibliotecas:

requests
BeautifulSoup
pandas.read_html()

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🏆 DESAFIO EXTRA (Modo Arquitetura)

🔥 Mega-missão — Pipeline completo

Construa um fluxo:

👉 Coletar dados de API
👉 Complementar com dados de arquivo local
👉 Processar com Pandas
👉 Salvar resultado final

💥 Isso simula um ETL moderno.

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🎯 O que você dominará ao concluir

✔ Manipulação de arquivos
✔ Processamento tabular
✔ Computação numérica
✔ Integração com sistemas externos
✔ Coleta de dados da web
✔ Data pipelines
✔ Base para Data Science

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🚀 Tradução para linguagem mainframe

Arquivos → Dataset sequencial

Pandas → DB2 em memória

NumPy → cálculo científico

APIs → integração online

Scraping → coleta automática

 

Bellacosa Mainframe o mundo da APIs em Python e Mainframe

🔥 “API NÃO É CICS! — O Guia PROIBIDO que Todo Coboleiro Precisa Ler Antes de Virar ‘Júnior’ em Python”

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☕ Introdução no estilo Bellacosa

Se você vem do mundo do COBOL, acostumado com CICS, MQ, VSAM e chamadas bem estruturadas… prepare-se:

👉 Em Python, o mundo gira em torno de APIs.

E não, não é exagero.

Se no mainframe você faz EXEC CICS LINK, no Python você faz requisições HTTP para APIs REST — e isso muda completamente o jogo.

Hoje você não consome arquivos.
Você consome serviços vivos.

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🧠 Um pouco de história (porque raiz importa)

Antes de falarmos de Python, vamos entender o conceito:

• Anos 70–90 → Integração via arquivos batch (hello JCL 👋)
• Anos 90–2000 → RPC, CORBA, Web Services SOAP
• Pós-2010 → REST APIs (HTTP simples + JSON)

👉 E aí entra Python como o “canivete suíço” dessa nova era.

A linguagem nasceu em 1991 com Guido van Rossum, mas só explodiu quando virou padrão para:

• automação
• integração
• dados
• e claro… consumo de APIs

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🚀 O que é API (tradução COBOL)

Pensa assim:

COBOL	Python
CICS LINK	HTTP Request
Copybook	JSON
COMMAREA	Body da requisição
Program	Endpoint

👉 API = um programa remoto que você chama via rede.

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🔥 As APIs mais usadas em Python (ESSENCIAIS)

1. 🌐 requests — o “EXEC CICS” do Python

A biblioteca mais famosa para consumir APIs.

import requests

response = requests.get("https://api.github.com")
print(response.json())

💡 Tradução Bellacosa:

Isso é basicamente um CALL 'API' USING COMMAREA… só que via internet.

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2. ⚡ FastAPI — o “CICS moderno”

Se você quer criar APIs:

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/")
def home():
    return {"message": "Hello Mainframe!"}

🔥 Extremamente rápido, moderno e tipado.

👉 É tipo montar seu próprio CICS + transaction server, só que leve.

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3. 🧱 Flask — o clássico minimalista

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route("/")
def home():
    return "Hello COBOL world!"

💡 Muito usado em sistemas menores ou protótipos.

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4. 🔐 httpx — o “requests turbo”

• Assíncrono (não bloqueia execução)
• Melhor performance

import httpx

response = httpx.get("https://api.github.com")
print(response.json())

👉 Ideal para alta concorrência.

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5. 🤖 APIs famosas que você VAI usar

• GitHub API
• OpenAI API
• Google Maps API
• AWS APIs

Essas são as “bases de dados modernas”.

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🧪 Exemplo prático (modo COBOL mindset)

Cenário:

Você quer consultar dados de usuário.

import requests

url = "https://jsonplaceholder.typicode.com/users/1"
response = requests.get(url)

if response.status_code == 200:
    data = response.json()
    print(data["name"])

💡 Pense assim:

• status_code → retorno do programa
• json() → estrutura de dados (tipo copybook dinâmico)

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⚠️ Pecados capitais do coboleiro em APIs

❌ 1. Esperar estrutura fixa (copybook mental)

JSON muda.

👉 Use:

data.get("campo", "default")

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❌ 2. Ignorar erro HTTP

if response.status_code != 200:
    print("ERRO!")

👉 Sem isso, você vai quebrar em produção. Certeza.

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❌ 3. Fazer tudo síncrono (modo batch)

Python moderno usa async.

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💡 Truques de veterano (ouro puro)

🔥 1. Timeout SEMPRE

requests.get(url, timeout=5)

👉 Evita travar igual job preso em spool.

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🔥 2. Headers = identidade

headers = {"Authorization": "Bearer TOKEN"}
requests.get(url, headers=headers)

👉 Sem isso, muitas APIs nem respondem.

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🔥 3. Logging é vida

print(response.text)

👉 Debug de API = olhar payload.

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🔥 4. Use Postman antes de codar

👉 Teste a API antes. Igual testar JCL antes do PROD.

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🧠 Curiosidades que poucos sabem

• O termo REST foi criado por Roy Fielding em 2000
• JSON substituiu XML porque é mais leve
• APIs hoje substituem bancos inteiros
• Muitas empresas nem expõem mais DB — só API

👉 Ou seja:
Você não acessa dados.
Você negocia com serviços.

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🥚 Easter Eggs (pra você brilhar na roda)

🐍 Python tem API embutida para web

import webbrowser
webbrowser.open("https://google.com")

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🎯 requests aceita JSON direto

requests.post(url, json={"nome": "Bellacosa"})

👉 Sem precisar serializar manualmente.

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💣 Dá pra mockar API (testes)

from unittest.mock import patch

👉 Igual simular programa no batch.

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🔥 Conexão com o mundo Mainframe

Você não precisa abandonar COBOL.

👉 Você pode:

• Criar API em Python
• Consumir do COBOL via HTTP (CICS Web Services)
• Integrar legado com cloud

💡 Isso é o futuro real:
Mainframe + APIs + Python

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🎯 Conclusão estilo Bellacosa

Se você ainda está pensando em arquivo sequencial…

👉 você já está atrasado.

APIs são o novo VSAM.
JSON é o novo copybook.
HTTP é o novo CICS.

E Python?

👉 É a linguagem que cola tudo isso.

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☕ Frase final pra guardar

“Quem domina API não precisa migrar do mainframe… ele domina o mundo ao redor dele.”

 

Bellacosa Mainframe apresenta o OWASP para Analistas programadores COBOL 

💀🔐 “OWASP NÃO É SOBRE WEB… É SOBRE SOBREVIVER — O Guia que Todo Dev COBOL Sênior Ignora Até Ser Tarde”

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☕ Introdução — o incômodo necessário

Se você trabalha com COBOL há anos, já deve ter ouvido isso:

“Mainframe é seguro por natureza.”

Agora deixa eu ajustar essa frase:

“Mainframe é robusto…
mas segurança depende de você.”

E é exatamente aqui que entra o
👉 OWASP

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🧠 O que é OWASP (sem enrolação)

OWASP é uma organização global que reúne especialistas para responder uma pergunta simples:

“Como sistemas são invadidos… de verdade?”

E mais importante:

“Como evitar isso?”

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💡 A essência do OWASP

• Não vende produto
• Não é vendor
• Não é marketing

👉 É conhecimento aberto baseado em ataques reais

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⏳ Origem — por que isso nasceu?

No início dos anos 2000:

• Aplicações web explodindo
• Segurança praticamente ignorada
• Desenvolvedores focados só em “fazer funcionar”

Resultado?

💣 Sistemas sendo quebrados com facilidade ridícula

Foi aí que nasceu o OWASP.

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🎯 Objetivo inicial

Criar um guia simples:

“Aqui estão as formas mais comuns de te hackearem.”

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💣 OWASP Top 10 — o mapa do inimigo

Esse é o coração do projeto:

👉 OWASP Top 10

Uma lista das vulnerabilidades mais críticas.

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⚠️ Easter Egg #1

Muitas falhas do Top 10 existem há mais de 15 anos

E continuam acontecendo.

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🔥 Exemplos que batem direto no seu COBOL

1) Injection (SQL Injection)

EXEC SQL
 SELECT * FROM USERS
 WHERE NAME = :WS-NAME
END-EXEC

💀 Sem validação → vulnerável

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2) Broken Access Control

• Usuário acessa dados que não deveria
• Falha de lógica, não de tecnologia

👉 clássico em CICS mal desenhado

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3) Sensitive Data Exposure

MOVE "123456" TO WS-PASSWORD

💣 Parabéns, você criou um incidente

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4) Security Misconfiguration

• RACF mal configurado
• Permissões abertas
• Ambientes sem controle

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🧠 O ponto que muda tudo

OWASP não fala de linguagem.

Ele fala de comportamento.

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💬 Tradução direta

• Não importa se é COBOL, Java ou Node
• Se você confiar no input → você perde
• Se você expor segredo → você perde
• Se você não validar → você perde

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🔍 Como isso entra no seu dia a dia (COBOL + CICS + DB2)

Cenário real moderno:

• API REST → chama CICS
• Frontend → envia dados
• DB2 → executa query

👉 Isso é um ambiente OWASP puro

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⚠️ Easter Egg #2

O ataque começa no browser…
e termina no seu programa COBOL

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🧨 OWASP na prática (não teórica)

💥 Fluxo real de ataque:

1. Input malicioso entra via API
2. Passa sem validação
3. Chega no COBOL
4. Executa lógica indevida
5. Acesso indevido ao DB2
6. Logs não detectam

👉 invasor dentro por meses

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🛠️ Como usar OWASP na prática (PASSO A PASSO)

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🥇 PASSO 1 — Pare de confiar no input

“Tudo que vem de fora é suspeito.”

• Tela
• API
• arquivo
• integração

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🥈 PASSO 2 — Validação forte

• tamanho
• tipo
• conteúdo

👉 não é “IF != SPACE” 😅

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🥉 PASSO 3 — Proteja secrets

• nunca em código
• usar RACF corretamente
• ou vault externo

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🏅 PASSO 4 — Monitore comportamento

• logs
• acessos estranhos
• padrões anormais

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🎖️ PASSO 5 — Use o stack moderno

• SAST → antes de rodar
• DAST → testando ataque
• SCA → dependências

👉 DevSecOps

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🧩 Curiosidades que poucos sabem

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🧠 Curiosidade #1

OWASP é mantido por voluntários.

👉 os melhores especialistas do mundo colaboram de graça

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💣 Curiosidade #2

Grandes ataques (inclusive bancos) exploram falhas do Top 10

👉 nada “sofisticado”
👉 só mal feito bem explorado

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🔥 Curiosidade #3

OWASP não é só Top 10

Eles têm:

• guias de código seguro
• ferramentas
• labs
• projetos específicos

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⚠️ O maior erro do dev sênior

“Eu já vi de tudo… isso não me pega.”

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💥 Realidade

• Sistemas antigos + integração moderna = risco novo
• Código legado + API aberta = superfície de ataque gigante

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🧠 Mentalidade que muda o jogo

Antes:

“Funciona?”

Agora:

“É seguro?”

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💀 Frases pra carregar com você

“Se entra sem controle… vira comando.”

“Se está no código… não é segredo.”

“Você não precisa ser hackeado… para estar vulnerável.”

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☕ Conclusão — o choque final

OWASP não é um framework.

Não é uma ferramenta.

Não é modinha.

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👉 É um espelho.

Ele mostra:

• onde você erra
• como você pode cair
• e como evitar o pior

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🎯 Fechamento estilo Bellacosa

“O mainframe não vai te salvar.”

“O COBOL não vai te salvar.”

(pausa)

“Mas o conhecimento… pode.”

 

Bellacosa Mainframe proteja seu CICS dos hackers

 

💀🔥 “Seu CICS Está Conversando com o Hacker — e Você Chamando de Integração”

XSS, SAST, DAST e SCA explicados para quem vive de COBOL… e precisa sobreviver ao mundo moderno

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☕ Introdução — o choque silencioso

Você passou anos dominando:

• COBOL
• CICS
• DB2
• JCL

E agora vem alguém falar de:

XSS… SAST… DAST… SCA…

Parece coisa de web, né?

(pausa)

Não é.

👉 É sobre como seu sistema pode ser explorado hoje, mesmo sendo legado.

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🌐 XSS — O ataque que começa fora… e termina no seu COBOL

💡 O que é

XSS (Cross-Site Scripting) é quando alguém injeta código malicioso via interface (web/app).

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⚡ A história (origem)

No começo da web:

• Sistemas confiavam no input
• Ninguém validava nada
• Browsers executavam tudo

Resultado?

💣 Scripts maliciosos rodando dentro da aplicação

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💥 O pulo do gato (Easter Egg)

XSS não é só frontend.

Hoje ele pode:

• roubar sessão
• alterar requisições
• chamar APIs

👉 e aí…

“Quem executa o comando final?”

👉 Seu backend.
👉 Seu COBOL.

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🧠 Exemplo prático (fluxo real)

1. Usuário injeta script no campo web
2. Script roda no navegador de outro usuário
3. Esse script chama API
4. API chama CICS
5. COBOL processa como legítimo

💀 Pronto. Você foi usado como ferramenta.

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🎯 Insight de sênior

“O problema não é o script…
é confiar no que veio de fora.”

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🔍 SAST — O scanner que te salva antes do desastre

💡 O que é

SAST (Static Application Security Testing) analisa seu código sem executar.

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🧠 Tradução direta

“É alguém lendo seu COBOL procurando erro de segurança.”

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⏳ Origem

Surgiu quando empresas perceberam:

“Corrigir bug em produção custa caro.”

👉 Então começaram a analisar antes.

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💻 Exemplo COBOL

EXEC SQL
 SELECT * FROM CLIENTS
 WHERE NAME = :WS-NAME
END-EXEC

Se WS-NAME não for validado…

👉 SAST grita.

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🎯 O que ele pega

• SQL Injection
• lógica insegura
• uso indevido de variáveis
• padrões perigosos

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💣 Easter Egg

70% das falhas poderiam ser evitadas aqui.

Mas…

ninguém roda SAST direito.

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🧨 DAST — Quando o sistema enfrenta o mundo real

💡 O que é

DAST (Dynamic Application Security Testing) testa o sistema rodando.

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🧠 Tradução direta

“Aqui é o hacker batendo na sua porta.”

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⚡ Como funciona

• envia inputs maliciosos
• testa endpoints
• tenta quebrar autenticação

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💥 Exemplo real

• envia ' OR '1'='1
• manipula headers
• força comportamento inesperado

👉 se o sistema responder errado…

💀 vulnerabilidade confirmada

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🎯 Diferença brutal

SAST	DAST
teoria	prática
código	comportamento
prevenção	exploração

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💣 Easter Egg

Tem coisa que só aparece em produção.

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🧩 SCA — O inimigo invisível

💡 O que é

SCA (Software Composition Analysis) analisa dependências.

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🧠 Tradução direta

“Seu código pode estar perfeito…
e ainda assim vulnerável.”

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⏳ Origem

Explosão de:

• bibliotecas
• frameworks
• integrações

👉 ninguém mais escreve tudo do zero

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🔥 No seu mundo (sim, isso te afeta)

• copybooks compartilhados
• serviços externos
• APIs
• módulos reutilizados

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💥 Exemplo real

Você usa um serviço interno vulnerável.

👉 você herda o problema.

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💣 Easter Egg

Muitos ataques recentes são cadeia de dependência.

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⚔️ JUNTANDO TUDO — O ECOSSISTEMA REAL

💡 Como tudo se conecta

1. XSS → entra pelo frontend
2. DAST → descobre falha rodando
3. SAST → poderia ter evitado
4. SCA → revela risco escondido

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🧠 Tradução brutal

Você não perde por uma falha.

Você perde por um conjunto.

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🛠️ COMO APLICAR ISSO NO SEU DIA A DIA (PASSO A PASSO)

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🥇 1. Pare de confiar no input

• tudo é suspeito
• sempre

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🥈 2. Validação forte

• tipo
• tamanho
• conteúdo

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🥉 3. Integre SAST no pipeline

• antes do deploy
• obrigatório

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🏅 4. Execute DAST regularmente

• simular ataque
• testar comportamento

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🎖️ 5. Monitore dependências (SCA)

• CVEs
• versões
• integrações

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🧠 6. Pense como atacante

“Se eu quisesse quebrar isso… como faria?”

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💀 ERROS CLÁSSICOS DE DEV SÊNIOR

• “isso nunca aconteceu aqui”
• “mainframe já é seguro”
• “isso é problema do front”

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🔥 FRASES PRA LEVAR PRA VIDA

“Segurança não é tecnologia… é disciplina.”

“Se entra sem controle… vira comando.”

“O ataque começa longe… mas termina no seu código.”

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☕ CONCLUSÃO — A VERDADE QUE NINGUÉM GOSTA

Você não precisa aprender isso porque virou moda.

Você precisa porque:

👉 seu sistema agora está exposto
👉 seu COBOL faz parte de um ecossistema
👉 e o atacante já entendeu isso

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🎯 Fechamento

“Você pode continuar escrevendo código que funciona…”

(pausa)

“Ou começar a escrever código que sobrevive.”

 

🔥 De scripts simples ao controle da Inteligência Artificial: como Python virou a linguagem mais poderosa do planeta

Bellacosa Mainframe e o poder do Python

🔥 De scripts simples ao controle da Inteligência Artificial: como Python virou a linguagem mais poderosa do planeta

Python se consolidou como a principal linguagem para Inteligência Artificial, Data Science e automação devido à sua simplicidade, poder e enorme ecossistema de bibliotecas. 

Ferramentas como NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow e PyTorch permitem desenvolver desde análises de dados até modelos avançados de Machine Learning e Deep Learning com rapidez e eficiência. 

Além disso, Python é amplamente utilizado para automação de tarefas, integração entre sistemas, processamento de APIs e criação de soluções corporativas modernas. 

Sua capacidade de conectar ambientes legados, como mainframes, a tecnologias de nuvem e IA o torna uma linguagem estratégica para empresas e profissionais. Presente em setores como finanças, saúde, engenharia e Big Tech, Python viabiliza desde previsões analíticas até sistemas inteligentes em produção. 

Por isso, aprender Python hoje significa adquirir uma das competências mais valorizadas do mercado digital e preparar-se para o futuro orientado por dados e Inteligência Artificial.

🤖 Python em IA (Inteligência Artificial)

💡 Por que Python domina IA?

✔ Sintaxe simples → foco no algoritmo, não na linguagem
✔ Bibliotecas científicas gigantes
✔ Comunidade massiva
✔ Integração fácil com C/C++ e GPUs
✔ Ferramentas prontas para produção

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🧠 Principais bibliotecas de IA

• NumPy → matemática vetorial

• Pandas → manipulação de dados

• Scikit-learn → Machine Learning clássico

• TensorFlow / PyTorch → Deep Learning

• Transformers (Hugging Face) → IA generativa / LLMs

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🚀 Exemplo: IA simples (classificação)

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

X = [[150, 0], [170, 0], [140, 1], [130, 1]]
y = ["homem", "homem", "mulher", "mulher"]

modelo = DecisionTreeClassifier()
modelo.fit(X, y)

print(modelo.predict([[160, 0]]))

👉 Modelo aprende padrões e faz previsões.

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📊 Python em Data Science

🧮 O que é Data Science?

Transformar dados brutos em conhecimento e decisões.

Pipeline típico:

Dados → Limpeza → Análise → Visualização → Modelo → Insight

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🧰 Ferramentas principais

• Pandas → “Excel turbinado”

• NumPy → computação científica

• Matplotlib / Seaborn → gráficos

• Jupyter Notebook → análise interativa

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📈 Exemplo: análise de dados

import pandas as pd

dados = {
    "Produto": ["A", "B", "C"],
    "Vendas": [120, 340, 290]
}

df = pd.DataFrame(dados)

print(df["Vendas"].mean())

👉 Resultado: média das vendas.

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📊 Visualização rápida

import matplotlib.pyplot as plt

df.plot(kind="bar", x="Produto", y="Vendas")
plt.show()

👉 Um gráfico em segundos.

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⚙️ Python em Automação

Aqui Python vira uma arma de produtividade absurda 💥

🛠️ Automação de tarefas comuns

✔ Processamento de arquivos
✔ Web scraping
✔ Integração entre sistemas
✔ Automação de planilhas
✔ Deploy e DevOps
✔ Rotinas batch modernas
✔ Monitoramento
✔ Scripts administrativos

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📁 Exemplo: automação de arquivos

import os

for arquivo in os.listdir():
    if arquivo.endswith(".txt"):
        print("Arquivo encontrado:", arquivo)

👉 Base de robôs corporativos.

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🌐 Exemplo: automação web

import requests

resposta = requests.get("https://api.github.com")

print(resposta.status_code)

👉 Integração com APIs — fundamental hoje.

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☕ Visão “Mainframe Engineer”

Se você vem de COBOL ou sistemas corporativos:

🏛️ Python é o novo “glue language”

Ele conecta tudo:

Mainframe ↔ Cloud ↔ APIs ↔ IA ↔ Apps ↔ Dados

Exemplo real:

👉 Extrair dados DB2
👉 Processar com Pandas
👉 Rodar modelo preditivo
👉 Expor via API REST

Tudo em Python.

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🌍 Onde Python é usado HOJE

🤖 IA e Big Tech

• ChatGPT, Gemini, Claude

• Sistemas de recomendação

• Visão computacional

• NLP

🏦 Finanças

• Análise de risco

• Trading algorítmico

• Fraude

🏥 Saúde

• Diagnóstico assistido

• Bioinformática

🛰️ Engenharia / Ciência

• Simulações

• Pesquisa científica

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🔥 Por que Python venceu?

Porque ele está no ponto ideal entre:

Produtividade + Poder + Ecosistema + Simplicidade

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💣 Em uma frase

👉 Se dados são o novo petróleo, Python é a refinaria.