In this chapter, you'll learn what it means to write efficient Python code. You'll explore Python's Standard Library, learn about NumPy arrays, and practice using some of Python's built-in tools.  This chapter builds a foundation for the concepts covered ahead.

Welcome!

Pop quiz: what is efficient

A taste of things to come

Zen of Python

Building with built-ins

Built-in practice: range()

Built-in practice: enumerate()

Built-in practice: map()

The power of NumPy arrays

Practice with NumPy arrays

Bringing it all together: Festivus!

Foundations for efficiencies

In this chapter, you will learn how to gather and compare runtimes between different coding approaches.  You'll practice using the line_profiler and memory_profiler packages to profile your code base and spot bottlenecks. Then, you'll put your learnings to practice by replacing these bottlenecks with efficient Python code.

Examining runtime

Using %timeit: your turn!

Using %timeit: specifying number of runs and loops

Using %timeit: formal name or literal syntax

Code profiling for runtime

Pop quiz: steps for using %lprun

Using %lprun: spot bottlenecks

Using %lprun: fix the bottleneck

Code profiling for memory usage

Pop quiz: steps for using %mprun

Using %mprun: Hero BMI

Using %mprun: Hero BMI 2.0

Bringing it all together: Star Wars profiling

Timing and profiling code

This chapter covers more complex efficiency tips and tricks. You'll learn a few useful built-in modules for writing efficient code and practice using set theory.  You'll then learn about looping patterns in Python and how to make them more efficient.

Combinare, contare e iterare in modo efficiente

Combinare nomi e tipi dei Pokémon

Conteggiare i Pokémon da un campione

Combinazioni di Pokémon

Teoria degli insiemi

Confrontare i Pokédex

Alla ricerca dei Pokémon

Raccogliere Pokémon unici

Eliminare i cicli

Raccogliere Pokémon senza un ciclo

Punteggi totali e medie dei Pokémon senza un ciclo

Scrivere cicli migliori

Ciclo con calcolo una tantum

Ciclo con conversione olistica

Mettere tutto insieme: z-score dei Pokémon

Gaining efficiencies

This chapter offers a brief introduction on how to efficiently work with pandas DataFrames. You'll learn the various options you have for iterating over a DataFrame. Then, you'll learn how to efficiently apply functions to data stored in a DataFrame.

Intro to pandas DataFrame iteration

Iterating with .iterrows()

Run differentials with .iterrows()

Another iterator method: .itertuples()

Iterating with .itertuples()

Run differentials with .itertuples()

pandas alternative to looping

Analyzing baseball stats with .apply()

Settle a debate with .apply()

Optimal pandas iterating

Replacing .iloc with underlying arrays

Bringing it all together: Predict win percentage

Congratulations!

Basic pandas optimizations

Baseball statistics

Course Glossary

Come Data Scientist, la maggior parte del tuo tempo dovrebbe essere dedicata a ricavare insight utili dai dati — non ad aspettare che il codice finisca di eseguire. Scrivere codice Python efficiente può ridurre i tempi di esecuzione e risparmiare risorse computazionali, liberandoti così per fare ciò che ami di più come Data Scientist. In questo corso imparerai a usare le strutture dati, le funzioni e i moduli integrati di Python per scrivere codice più pulito, veloce ed efficiente. Esploreremo come misurare e profilare il codice per individuare i colli di bottiglia. Poi metterai in pratica ciò che hai imparato eliminando questi colli di bottiglia e altri schemi progettuali poco efficaci, utilizzando la Standard Library di Python, NumPy e pandas. Al termine del corso avrai gli strumenti necessari per iniziare a scrivere codice Python efficiente!

I video includono trascrizioni dal vivo che puoi visualizzare facendo clic su "Show transcript" in basso a sinistra nei video.
Il glossario del corso si trova a destra nella sezione delle risorse.
Per ottenere i crediti CPE devi completare il corso e raggiungere un punteggio del 70% nella valutazione qualificata. Puoi accedere alla valutazione facendo clic sul riquadro dei crediti CPE sulla destra.

Data Types in Python

Python Toolbox

Impara a scrivere codice efficiente che esegue rapidamente e gestisce risorse per evitare sprechi.

Scrivere codice Python efficiente

Impara a scrivere codice efficiente che si esegua velocemente e usi le risorse in modo intelligente per evitare sprechi inutili.

Combinare, contare e iterare in modo efficiente

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