你會完整學習疊代器與可疊代物件，這兩者在你撰寫 for 迴圈時其實已經用過。你也會學到一些實用函式，幫助你更有效率地操作疊代器。最後，本章將以一個與資料科學及大量資料處理密切相關的情境作結——以 Twitter 資料為例，示範如何使用疊代器分批載入資料。

Iterators 入門

Iterators 與 Iterables

疊代可疊代物件（1）

遍歷可疊代物件（2）

將迭代器作為函式引數

玩轉 iterators

使用 enumerate

使用 zip

使用 * 與 zip 來「反壓縮」

使用 iterators 將大型檔案載入記憶體

處理大量的 Twitter 資料

從大量 Twitter 資料中擷取資訊

恭喜！

在 PythonLand 使用疊代器

本章將在你對疊代器的理解上更進一步，並介紹串列生成式，它能讓你用一行程式碼建立複雜的串列，甚至是巢狀串列！串列生成式能大幅簡化並提升程式碼效率，會成為你 Python 工具箱中不可或缺的一環。接著，你會學到產生器（generators），在處理不想全部放進記憶體、而是即時產生的大型資料序列時特別實用。

List comprehensions（列表生成式）

撰寫基本的清單生成式

對可疊代物件做串列推導式

撰寫列表生成式

巢狀列表生成式

進階綜合運算式

在推導式中使用條件（1）

在推導式中使用條件式（2）

Dict comprehensions

認識 generator 表達式

List comprehension 與 generator 的比較

自己撰寫產生器運算式

在產生器運算式中改變輸出

建構一個產生器

綜合回顧：comprehensions 與 generators 結語

具有時間標記資料的串列生成式

帶條件的時間戳記資料串列生成式

串列生成式與產生器

本章將帶你把新學到的技能用在真實世界的資料集上，進行整理並擷取有意義的資訊——世界銀行的「世界發展指標」。你會有機會自行撰寫函式與串列生成式，並結合疊代器與產生器，扎實鍛鍊你的 Python 能力。

歡迎進入案例研究！

將字典用 zip 打包

撰寫一個幫得上忙的函式

使用列表生成式

把這一切轉成 DataFrame

使用 Python 產生器進行串流資料處理

分批處理資料（1）

撰寫產生器以分批載入資料（2）

撰寫產生器以分批載入資料（3）

使用 pandas 的 read_csv 迭代器來串流資料

撰寫疊代器以分批載入資料（1）

撰寫迭代器以分批載入資料（2）

撰寫疊代器以分批載入資料（3）

撰寫疊代器以分批載入資料（4）

撰寫迭代器以分批載入資料（5）

最後的想法

整合所學！

World Bank World Development Indicators

Tweets

Course Glossary

在本課程「Python 工具箱」中，你會持續精進更進階的 Python 技能。首先，你會學到關於疊代器（iterators）的知識，你其實已在 for 迴圈的情境中遇過它們。接著，你會學到串列生成式（list comprehensions），這是所有使用 Python 的資料專業人士與開發者都非常好用的工具。最後，你會透過一個個案研究作結，把本課程兩個部分所學到的技巧整合運用。

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課程詞彙表位於右側的資源區塊。
若要取得 CPE 學分，你需要完成課程，並在合格測驗中達到 70% 的成績。你可以點擊右側的 CPE 學分提示前往測驗。

Introduction to Functions in Python

透過學習迭代器和列表推導，繼續提升現代數據科學技能。

Python 工具箱

學習迭代器與列表推導式，持續精進現代 Data Science 技能。

助理資料科學家  使用 Python

Python 開發人員入門

Python 程式設計基礎

Data Scientist at DataCamp

生成器表達式入門

生成器表達式

串列生成式 vs. 生成器

從生成器列印值（1）

從生成器列印值（2）

生成器 vs. 串列生成式

生成器表達式中的條件判斷

生成器函式

撰寫一個生成器函式

使用生成器函式

一起來練習吧！

串列生成式與產生器 - 認識 generator 表達式

認識 generator 表達式

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