The goal of this course is to transform you into a Python expert, and so the first chapter starts off with best practices when writing functions. You'll cover docstrings and why they matter and how to know when you need to turn a chunk of code into a function. You will also learn the details of how Python passes arguments to functions, as well as some common gotchas that can cause debugging headaches when calling functions.

Docstrings

Crafting a docstring

Retrieving docstrings

Docstrings to the rescue!

DRY and "Do One Thing"

Extract a function

Split up a function

Pass by assignment

Mutable or immutable?

Best practice for default arguments

Best Practices

If you've ever seen the "with" keyword in Python and wondered what its deal was, then this is the chapter for you! Context managers are a convenient way to provide connections in Python and guarantee that those connections get cleaned up when you are done using them. This chapter will show you how to use context managers, as well as how to write your own.

Utilisation des gestionnaires de contexte

Le nombre de chats

La rapidité des chats

Rédaction des gestionnaires de contexte

Le gestionnaire de contexte timer()

Un gestionnaire de contexte open() en lecture seule

Sujets avancés

Cas d'utilisation du gestionnaire de contexte

Récupération des données du NASDAQ

Modification du répertoire de travail

Context Managers

Decorators are an extremely powerful concept in Python. They allow you to modify the behavior of a function without changing the code of the function itself. This chapter will lay the foundational concepts needed to thoroughly understand decorators (functions as objects, scope, and closures), and give you a good introduction into how decorators are used and defined. This deep dive into Python internals will set you up to be a superstar Pythonista.

Functions are objects

Building a command line data app

Reviewing your co-worker's code

Returning functions for a math game

Scope

Understanding scope

Modifying variables outside local scope

Closures

Checking for closure

Closures keep your values safe

Decorators

Using decorator syntax

Defining a decorator

Now that you understand how decorators work under the hood, this chapter gives you a bunch of real-world examples of when and how you would write decorators in your own code. You will also learn advanced decorator concepts like how to preserve the metadata of your decorated functions and how to write decorators that take arguments.

Real-world examples

Print the return type

Counter

Decorators and metadata

Preserving docstrings when decorating functions

Measuring decorator overhead

Decorators that take arguments

Run_n_times()

HTML Generator

Timeout(): a real world example

Tag your functions

Check the return type

Great job!

More on Decorators

Vous avez effectué votre analyse, élaboré votre rapport et entraîné un modèle. Quelle est la prochaine étape ? Si vous souhaitez déployer votre modèle en production, votre code devra être plus fiable que les scripts exploratoires d'un notebook Jupyter. Écrire des fonctions en Python vous permettra d'acquérir des bases solides pour écrire des fonctions complexes et élégantes, afin que vous puissiez apporter vos compétences en recherche et en ingénierie à votre équipe. Vous découvrirez des astuces utiles, telles que la manière d'écrire des gestionnaires de contexte et des décorateurs. Vous découvrirez également les meilleures pratiques pour écrire des fonctions réutilisables et faciles à maintenir, accompagnées d'une documentation de qualité. On dit que les personnes capables de mener des recherches approfondies et d'écrire du code de haute qualité sont des perles rares. Suivez ce cours et découvrez la magie !

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Apprenez à écrire des fonctions complexes, maintenables et réutilisables avec une bonne documentation.

Écrire des fonctions en Python

Apprenez à écrire des fonctions complexes, maintenables et réutilisables, en suivant les meilleures pratiques et une documentation claire.

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