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cours

Écrire du code Python efficace

Intermédiaire

Updated 12/2024

Apprenez à écrire un code efficace qui s'exécute rapidement et qui alloue les ressources de manière habile afin d'éviter les frais généraux inutiles.

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Description du cours

En tant que Data Scientist, vous devriez passer la majorité de votre temps à tirer des informations exploitables des données - et non pas à attendre que votre code finisse de s'exécuter. L'écriture d'un code Python efficace peut aider à réduire le temps d'exécution et à économiser les ressources de calcul, pour finalement vous libérer pour faire ce que vous aimez en tant que Data Scientist. Dans ce cours, vous apprendrez à utiliser les structures de données, les fonctions et les modules intégrés de Python pour écrire un code plus propre, plus rapide et plus efficace. Nous verrons comment chronométrer et profiler le code afin de trouver les goulets d'étranglement. Ensuite, vous vous entraînerez à éliminer ces goulets d'étranglement, ainsi que d'autres mauvais modèles de conception, à l'aide de la bibliothèque standard de Python, de NumPy et de pandas. Après avoir suivi ce cours, vous aurez les outils nécessaires pour commencer à écrire du code Python efficace !

Conditions préalables

Data Types in Python Python Toolbox

1

Les fondements des gains d'efficacité

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Bienvenue !

Petit quiz : qu'est-ce que l'efficacité ?

Un avant-goût des choses à venir

Le zen de Python

Bâtiment à encastrer

Entraînement intégré : portée()

Pratique intégrée : enumerate()

Pratique intégrée : map()

La puissance des tableaux NumPy

Pratique des tableaux NumPy

Tout est réuni : Festivus !

2

Code de synchronisation et de profilage

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Examen de la durée d'exécution

Utilisation de %timeit : à vous de jouer !

Utilisation de %timeit : spécification du nombre d'exécutions et de boucles

Utilisation de %timeit : nom formel ou syntaxe littérale

Profilage du code pour l'exécution

Petit quiz : étapes de l'utilisation de %lprun

Utilisation de %lprun : repérer les goulets d'étranglement

L'utilisation de %lprun permet de résoudre le problème du goulot d'étranglement.

Profilage du code pour l'utilisation de la mémoire

Petit quiz : étapes de l'utilisation de %mprun

Utilisation de %mprun : Héros BMI

Utilisation de %mprun : Hero BMI 2.0

Tout est réuni : Profilage de la guerre des étoiles

3

Gagner en efficacité

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Combiner, compter et itérer efficacement

Combinaison de noms et de types de Pokémon

Compter les Pokémon à partir d'un échantillon

Combinaisons de Pokémon

Théorie des ensembles

Comparing Pokédexes

À la recherche de Pokémon

Gathering unique Pokémon

Élimination des boucles

Rassembler des Pokémon sans boucle

Totaux et moyennes Pokémon sans boucle

Écrire de meilleures boucles

Boucle de calcul unique

Boucle de conversion holistique

Tout est réuni : Z-scores Pokémon

4

Optimisations de base de pandas

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Introduction à l'itération pandas DataFrame

Itérer avec .iterrows()

Exécutez les différentielles avec .iterrows()

Une autre méthode d'itérateur : .itertuples()

Itérer avec .itertuples()

Exécutez les différentielles avec .itertuples()

L'alternative pandas au bouclage

Analyse des statistiques de baseball avec .apply()

Réglez un débat avec .apply()

Itération optimale de pandas

Remplacement de .iloc par des tableaux sous-jacents

Tout est réuni : Prévoir le pourcentage de victoire

Félicitations !

Écrire du code Python efficace

Cours
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