Ласкаво просимо!

Ефективне написання коду Python

Logan Thomas

Scientific Software Technical Trainer, Enthought

Огляд курсу

Ваш код має бути інструментом для отримання інсайтів
- А не тим, що змушує чекати на результати
У цьому курсі ви навчитеся:
- Писати чистий, швидкий і ефективний код Python
- Профілювати код, щоб знаходити «вузькі місця»
- Усувати «вузькі місця» та шкідливі шаблони проєктування

Що таке ефективність

Написання ефективного коду Python
- Мінімальний час виконання (fast runtime)
- Мінімальне споживання ресурсів (small memory footprint)

alt="Рівняння: секундомір із стрілкою вниз плюс флешка зі стрілкою вниз дорівнює слову efficient"

Визначення «Pythonic»

Написання ефективного Python-коду
- Фокус на читабельності
- Використання конструкцій Python за призначенням (тобто Pythonic)

# Non-Pythonic
doubled_numbers = []

for i in range(len(numbers)):
    doubled_numbers.append(numbers[i] * 2)

# Pythonic
doubled_numbers = [x * 2 for x in numbers]

The Zen of Python від Тіма Пітерса

Прекрасне краще за потворне.
Явне краще за неявне.
Просте краще за складне.
Складне краще за заплутане.
Плоске краще за вкладене.
Рідке краще за щільне.
Читабельність має значення.
Особливі випадки не настільки особливі, щоб ламати правила.
Хоча практичність переважає чистоту.
Помилки ніколи не мають проходити непоміченими.
Якщо їх не приглушено навмисно.
Перед неоднозначністю відмовляйтеся вгадувати.
...

Що варто знати

Типи даних, що зазвичай використовують у Data Science
- Data Types for Data Science
Написання й використання власних функцій
- Python Data Science Toolbox (Part 1)
Анонімні функції (lambda‑вирази)
- Python Data Science Toolbox (Part 1)
Написання та використання спискових включень
- Python Data Science Toolbox (Part 2)

Почнімо!

Ефективне написання коду Python