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Como escrever um código Python eficiente

Aprenda a escrever código eficiente que execute rapidamente e aloque recursos com habilidade.

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Descrição do Curso

Como cientista de dados, a maior parte do seu tempo deve ser gasta na obtenção de insights práticos a partir dos dados, e não esperando que o código termine de ser executado. Escrever um código Python eficiente pode ajudar a reduzir o tempo de execução e economizar recursos computacionais, liberando você para fazer as coisas que adora como cientista de dados. Neste curso, você aprenderá a usar as estruturas de dados, as funções e os módulos integrados do Python para escrever códigos mais limpos, mais rápidos e mais eficientes. Exploraremos como cronometrar e traçar o perfil do código para encontrar gargalos. Em seguida, você praticará a eliminação desses gargalos e de outros padrões de projeto ruins, usando a biblioteca padrão do Python, o NumPy e o pandas. Depois de concluir este curso, você terá as ferramentas necessárias para começar a escrever códigos Python eficientes!
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Programação Python

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  1. 1

    Fundamentos para eficiências

    Gratuito

    Neste capítulo, você aprenderá o que significa escrever um código Python eficiente. Você explorará a Biblioteca Padrão do Python, aprenderá sobre matrizes NumPy e praticará o uso de algumas das ferramentas integradas do Python. Este capítulo cria uma base para os conceitos abordados a seguir.

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    Você é bem-vindo!
    50 xp
    Questionário: o que é eficiência?
    50 xp
    Uma amostra do que está por vir
    100 xp
    Zen do Python
    50 xp
    Edifício com armários embutidos
    50 xp
    Prática incorporada: intervalo()
    100 xp
    Prática incorporada: enumerate()
    100 xp
    Prática incorporada: map()
    100 xp
    O poder das matrizes NumPy
    50 xp
    Prática com matrizes NumPy
    100 xp
    Reunindo tudo isso: Festivus!
    100 xp
  2. 2

    Código de tempo e perfil

    Neste capítulo, você aprenderá a reunir e comparar tempos de execução entre diferentes abordagens de codificação. Você praticará o uso dos pacotes line_profiler e memory_profiler para traçar o perfil da sua base de código e identificar gargalos. Em seguida, você colocará em prática o que aprendeu, substituindo esses gargalos por um código Python eficiente.

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