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.

Hoş geldin!

Hızlı test: verimli olan nedir

Gelecekten küçük bir tat

Python'un Zen'i

Yerleşiklerle inşa etmek

Yerleşik pratik: range()

Yerleşik pratik: enumerate()

Yerleşik pratik: map()

NumPy dizilerinin gücü

NumPy dizileriyle pratik

Hepsini bir araya getirelim: 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.

Efficiently combining, counting, and iterating

Combining Pokémon names and types

Counting Pokémon from a sample

Combinations of Pokémon

Set theory

Comparing Pokédexes

Searching for Pokémon

Gathering unique Pokémon

Eliminating loops

Gathering Pokémon without a loop

Pokémon totals and averages without a loop

Writing better loops

One-time calculation loop

Holistic conversion loop

Bringing it all together: Pokémon z-scores

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

Bir Veri Bilimci olarak zamanının çoğunu kodunun çalışmasının bitmesini bekleyerek değil, verilerden eyleme dönüştürülebilir içgörüler çıkararak geçirmelisin. Verimli Python kodu yazmak, çalışma süresini azaltmaya ve hesaplama kaynaklarını tasarruflu kullanmaya yardımcı olur; böylece Veri Bilimci olarak sevdiğin işlere daha fazla zaman ayırırsın. Bu kursta, daha temiz, daha hızlı ve daha verimli kod yazmak için Python'un yerleşik veri yapıları, fonksiyonları ve modüllerini nasıl kullanacağını öğreneceksin. Darboğazları bulmak için kodu nasıl zamanlayıp profilleyeceğimizi keşfedeceğiz. Ardından, Python'un Standart Kitaplığı, NumPy ve pandas kullanarak bu darboğazları ve diğer kötü tasarım örüntülerini ortadan kaldırmayı pratik edeceksin. Bu kursu tamamladığında, verimli Python kodu yazmaya başlamak için gerekli araçlara sahip olacaksın!

Videolarda, videoların sol altındaki "Show transcript" bağlantısına tıklayarak açabileceğin canlı transkriptler bulunur.
Kurs sözlüğünü sağ taraftaki kaynaklar bölümünde bulabilirsin.
CPE kredisi almak için kursu tamamlaman ve nitelikli değerlendirmede %70 puana ulaşman gerekir. Sağ taraftaki CPE kredileri bilgilendirmesine tıklayarak değerlendirmeye gidebilirsin.

Data Types in Python

Python Toolbox

Verimli kod yazmayı öğrenin, hızlı çalışsın ve gereksiz yükten kaçınmak için kaynakları iyi yönetin.

Verimli Python Kodu Yazmak

Gereksiz ek yükten kaçınmak için hızlı çalışan ve kaynakları ustaca tahsis eden verimli kod yazmayı öğrenin.

Veri Mühendisi Python'da

Python Programlama

Hızlı test: verimli olan nedir

Verimli Python Kodu Yazmak

Uygulamalı interaktif egzersiz