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Este exercicio faz parte do curso
Neste capítulo, você vai entender o que significa escrever código Python eficiente. Você vai explorar a Biblioteca Padrão do Python, conhecer os arrays do NumPy e praticar o uso de algumas ferramentas nativas do Python. Este capítulo cria a base para os conceitos que vêm a seguir.
Neste capítulo, você vai aprender a coletar e comparar tempos de execução entre diferentes abordagens de código. Você vai praticar o uso dos pacotes line_profiler e memory_profiler para fazer profiling da sua base de código e identificar gargalos. Em seguida, vai aplicar o que aprendeu substituindo esses gargalos por código Python eficiente.
Este capítulo aborda dicas e truques de eficiência mais avançados. Você vai conhecer alguns módulos nativos úteis para escrever código eficiente e praticar o uso de teoria dos conjuntos. Depois, vai aprender sobre padrões de loop em Python e como torná-los mais eficientes.
Este capítulo oferece uma breve introdução a como trabalhar de forma eficiente com DataFrames do pandas. Você vai conhecer as diferentes opções para iterar sobre um DataFrame. Depois, vai aprender a aplicar funções de forma eficiente aos dados armazenados em um DataFrame.
Exercicio Atual