You'll learn all about iterators and iterables, which you have already worked with when writing for loops. You'll learn some handy functions that will allow you to effectively work with iterators. And you’ll finish the chapter with a use case that is pertinent to the world of data science and dealing with large amounts of data—in this case, data from Twitter that you will load in chunks using iterators.

Introduction to iterators

Iterators vs. Iterables

Iterating over iterables (1)

Iterating over iterables (2)

Iterators as function arguments

Playing with iterators

Using enumerate

Using zip

Using * and zip to 'unzip'

Using iterators to load large files into memory

Processing large amounts of Twitter data

Extracting information for large amounts of Twitter data

Congratulations!

Using iterators in PythonLand

In this chapter, you'll build on your knowledge of iterators and be introduced to list comprehensions, which allow you to create complicated lists—and lists of lists—in one line of code! List comprehensions can dramatically simplify your code and make it more efficient, and will become a vital part of your Python toolbox. You'll then learn about generators, which are extremely helpful when working with large sequences of data that you may not want to store in memory, but instead generate on the fly.

Liste kavrayışları

Basit bir list comprehension yaz

Yinelenebilirler üzerinde list comprehension

Liste üreteci yazma

İç içe liste kapsamaları

Gelişmiş kavrayışlar

Kapsamalarda koşullu ifadeler kullanma (1)

Kapsamlarda koşullulardan yararlanma (2)

Dict comprehensions

Jeneratör ifade­lerine giriş

Liste üreteçleri vs. jeneratörler

Kendi üreteç ifadelerini yaz

Üreteç ifadelerinde çıktıyı değiştirmek

Bir üretici (generator) oluştur

List comprehensions ve generator'ları noktalayalım.

Zaman damgalı veriler için list comprehension

Zaman damgalı veriler için koşullu liste üreteçleri

List comprehensions and generators

This chapter will allow you to apply your newly acquired skills toward wrangling and extracting meaningful information from a real-world dataset—the World Bank's World Development Indicators. You'll have the chance to write your own functions and list comprehensions as you work with iterators and generators to solidify your Python chops.

Welcome to the case study!

Zipping dictionaries

Writing a function to help you

Using a list comprehension

Turning this all into a DataFrame

Using Python generators for streaming data

Processing data in chunks (1)

Writing a generator to load data in chunks (2)

Writing a generator to load data in chunks (3)

Using pandas' read_csv iterator for streaming data

Writing an iterator to load data in chunks (1)

Writing an iterator to load data in chunks (2)

Writing an iterator to load data in chunks (3)

Writing an iterator to load data in chunks (4)

Writing an iterator to load data in chunks (5)

Final thoughts

Bringing it all together!

Tweets

World Bank World Development Indicators

Course Glossary

Bu Python Araç Kutusu kursunda, daha gelişmiş Python becerileri oluşturmaya devam edeceksin. Önce, for döngüleri bağlamında zaten karşına çıkan nesneler olan yineleyicileri (iterators) öğreneceksin. Ardından, Python ile çalışan tüm veri profesyonelleri ve geliştiriciler için son derece kullanışlı araçlar olan liste üreteçlerini (list comprehensions) keşfedeceksin. Kursun sonunda, bu kursun her iki bölümünde öğrendiğin tüm teknikleri uygulayacağın bir vaka çalışmasıyla bitireceksin.

Videolarda, videoların sol alt köşesindeki "Show transcript" seçeneğine tıklayarak açabileceğin canlı altyazılar bulunur.
Kurs sözlüğünü sağdaki kaynaklar bölümünde bulabilirsin.
CPE kredileri almak için, kursu tamamlaman ve nitelikli değerlendirmede %70 puana ulaşman gerekir. Sağdaki CPE kredileri açıklamasına tıklayarak değerlendirmeye gidebilirsin.

Introduction to Functions in Python

Yineleyiciler ve liste kavramalarını öğrenerek modern Veri Bilimi becerilerinizi geliştirin.

Python Araç Kutusu

Yineleyiciler ve liste kavrayışları hakkında bilgi edinerek modern Veri Bilimi becerilerinizi geliştirmeye devam edin.

Yardımcı Veri Bilimcisi  Python'da

Yardımcı Python Geliştiricisi

Python Programlama Temelleri

Data Scientist at DataCamp

Kapsamlar ve üreteçleri tamamlayalım.

Tekrar: liste kapsamları

Hadi pratik yapalım!

List comprehensions and generators - List comprehensions ve generator'ları noktalayalım.

List comprehensions ve generator'ları noktalayalım.

Create Your Free Account