or
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
ในบทนี้จะได้เรียนรู้ว่าการเขียน Python code ที่มีประสิทธิภาพหมายความว่าอย่างไร จะสำรวจ Python Standard Library เรียนรู้เกี่ยวกับ NumPy arrays และฝึกใช้เครื่องมือในตัวของ Python บทนี้จะวางรากฐานสำหรับแนวคิดที่จะครอบคลุมในบทถัดไป
ในบทนี้จะได้เรียนรู้วิธีวัดและเปรียบเทียบเวลาในการรันระหว่างแนวทางการเขียนโค้ดแบบต่าง ๆ จะฝึกใช้แพ็กเกจ line_profiler และ memory_profiler เพื่อ profile โค้ดและระบุจุดที่เป็นคอขวด จากนั้นจะนำความรู้ที่ได้มาปรับปรุงโค้ดให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น
บทนี้ครอบคลุมเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพที่ซับซ้อนมากขึ้น จะได้เรียนรู้โมดูลในตัวที่มีประโยชน์สำหรับการเขียนโค้ดอย่างมีประสิทธิภาพ และฝึกใช้ทฤษฎีเซต จากนั้นจะศึกษารูปแบบการวนลูปใน Python และวิธีทำให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น
แบบฝึกหัดปัจจุบัน
บทนี้แนะนำวิธีทำงานกับ pandas DataFrames อย่างมีประสิทธิภาพ จะได้เรียนรู้ตัวเลือกต่าง ๆ สำหรับการวนซ้ำใน DataFrame จากนั้นจะเรียนรู้วิธีนำฟังก์ชันไปใช้กับข้อมูลใน DataFrame อย่างมีประสิทธิภาพ