Inicio
Cursos
Caja de herramientas Python

Repaso de comprensiones y generadores.

Create Your Free Account

Email Address

Password

By continuing, you accept our Terms of Use, our Privacy Policy and that your data is stored in the USA.

Este ejercicio forma parte del curso

Caja de herramientas Python

PrincipianteNivel de habilidad

4.8+

499 reviews

Comienza el curso gratis

Aprenderás todo sobre iteradores e iterables, con los que ya has trabajado al escribir bucles for. Aprenderás algunas funciones útiles que te permitirán trabajar eficazmente con iteradores. Y terminarás el capítulo con un caso de uso pertinente para el mundo de la ciencia de datos y el manejo de grandes cantidades de datos; en este caso, datos de Twitter que cargarás en fragmentos utilizando iteradores.

Exercise 1: Introducción a los iteradores Exercise 2: Iteradores frente a iterables Exercise 3: Iteración sobre iterables (1)Exercise 4: Iteración sobre iterables (2)Exercise 5: Iteradores como argumentos de función Exercise 6: Jugar con iteradores Exercise 7: Uso de enumerate Exercise 8: Uso de zip Exercise 9: Uso de * y zip para "descomprimir"Exercise 10: Uso de iteradores para cargar archivos grandes en memoria Exercise 11: Procesamiento de grandes cantidades de datos de Twitter Exercise 12: Extracción de información en grandes cantidades de datos de Twitter Exercise 13: ¡Enhorabuena!

En este capítulo, ampliarás tus conocimientos sobre los iteradores y conocerás las comprensiones de listas, que te permiten crear listas complicadas (y listas de listas) en una línea de código. Las comprensiones de listas pueden simplificar mucho tu código y hacerlo más eficiente, y se convertirán en una parte vital de tu caja de herramientas Python. A continuación, aprenderás sobre los generadores, que son muy útiles cuando trabajas con grandes secuencias de datos que quizá no quieras almacenar en memoria, sino generar sobre la marcha.

Exercise 1: Comprensiones de listas Exercise 2: Escribir una comprensión de listas básica Exercise 3: Comprensión de listas sobre iterables Exercise 4: Escritura de comprensiones de listas Exercise 5: Comprensiones de listas anidadas Exercise 6: Comprensiones avanzadas Exercise 7: Uso de condicionales en comprensiones (1)Exercise 8: Uso de condicionales en comprensiones (2)Exercise 9: Comprensiones de diccionarios Exercise 10: Introducción a las expresiones de generador Exercise 11: Comprensiones de listas frente a generadores Exercise 12: Escribir tus propias expresiones de generador Exercise 13: Cambio de la salida en expresiones de generador Exercise 14: Creación de un generador Exercise 15: Repaso de comprensiones y generadores.

Ejercicio actual

Exercise 16: Comprensiones de listas para datos con marca temporal Exercise 17: Comprensiones de listas condicionales para datos con marca temporal

Este capítulo te permitirá aplicar tus competencias recién adquiridas para manipular y extraer información significativa de un conjunto de datos del mundo real: los indicadores de desarrollo del Banco Mundial. Tendrás la oportunidad de escribir tus propias funciones y comprensiones de listas mientras trabajas con iteradores y generadores para consolidar tus conocimientos de Python.

Exercise 1: Te damos la bienvenida al caso práctico Exercise 2: Compresión de diccionarios Exercise 3: Escritura de una función para ayudarte Exercise 4: Uso de una comprensión de listas Exercise 5: Convertir todo esto en un DataFrame Exercise 6: Uso de generadores Python para streaming de datos Exercise 7: Procesamiento de datos en fragmentos (1)Exercise 8: Escritura de un generador para cargar datos en fragmentos (2)Exercise 9: Escritura de un generador para cargar datos en fragmentos (3)Exercise 10: Uso del iterador read_csv de pandas para streaming de datos Exercise 11: Escritura de un iterador para cargar datos en fragmentos (1)Exercise 12: Escritura de un iterador para cargar datos en fragmentos (2)Exercise 13: Escritura de un iterador para cargar datos en fragmentos (3)Exercise 14: Escritura de un iterador para cargar datos en fragmentos (4)Exercise 15: Escritura de un iterador para cargar datos en fragmentos (5)Exercise 16: Reflexiones finales