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2. Mega Joker - RTP: 99%

Como outro jogo com um RTP de 99%, o Mega Joker é uma excelente opção para quem procura maximizar suas chances de ganhar. Este jogo clássico de 3 rolos é popular tanto entre os novatos quanto entre os jogadores experientes.

3. Blood Suckers - RTP: 98%

O Blood Suckers é um jogo cheio de ação e aventura sobre vampiros, com um RTP de 98%. Com seu ambiente amigável e apetitoso, é um show surpreendente no mundo dos jogos de slots online.

4. Rainbow Riches - RTP: 98%

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6. Starmania - RTP: 97,87%

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</di ```python Use Process Class to implement the functionality and define any necessary methods or attributes. Here's an example of a Person class and a metho called greet: class Person: def __init__(self, name): self.name = name def greet(self, greeting): return f"{greeting}, {self.name}!" # Example usage: p = Person("Alice") print(p.greet("Hello")) # Outputs: Hello, Alice! ``` Using the `process_csv` function from the previous exercise, we'll convert its functionality into a class named `CSVProcessor`. Now it will have a constructor to set the input and output file paths, and the processing itself will be implemented as the method `Process` in this class. Here's the example: ```python class CSVProcessor: def __init__(self, input_file, output_ file): self.input_file = input_ file self.output_file = output_ file # Existing code here for the 'process' method def process(self): # The content of the 'process_csv' function is placed here without changes ``` With this new class, the CSV processing can be modularized and reused in other parts of your applications, making the code more organized. Here's the updated version of the `process_csv` function as a method in the ́CSVProcessor` example: ```python import csv class CSVProcessor: def __init__(self, input_file, output_ file): self.input_file = input_ file self.output_file = output_ file def process(self): with open(self.input_file, newline='') as csvfile: data = list(csv.reader(cSvfile)) with open(self.output_file, 'w', newline='') as csvfile: writer_object = csv.writer(csvfile) for row in data: writer_object.writerow(row) print(f"{self.input_file} processed and saved to {self,output_ file}") # Example usage: csv_processor = CSVProcessor('input_file.csv', 'output_fiale. csV') csv_processor.process() ``` This solution fully utilizes object-oriented programming concepts and can also help you in further modifying or integrating the code for specific application requirements.