After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
课程介绍
作为一名数据科学家，您的大部分时间应该用来从数据中提炼可操作的洞见，而不是等待代码运行结束。高效的 Python 代码可以缩短运行时间、节省计算资源，从而让您把精力投入到更有价值的工作中。本课程将带您学习如何利用 Python 的内置数据结构、函数和模块，编写更简洁、更快速、更高效的代码。我们将探讨如何对代码进行计时与性能分析，以定位瓶颈。随后，您将练习使用 Python 标准库、NumPy 和 pandas 消除这些瓶颈，并改进不良的设计模式。完成本课程后，您将具备开始编写高效 Python 代码所需的工具！视频包含实时字幕，您可以点击视频左下角的 "Show transcript" 展开查看。
课程术语表位于右侧的资源部分。
若要获得 CPE 学分，您需要完成课程并在合格测评中取得 70% 的分数。您可以点击右侧的 CPE 学分提示进入测评。
先修要求
课程大纲
课程大纲
1
效率基础
本章将带您理解什么是高效的 Python 代码。您将探索 Python 标准库，了解 NumPy 数组，并练习使用一些 Python 的内置工具。本章为后续内容打下基础。
2
代码计时与剖析
本章将介绍如何收集并比较不同编码方式的运行时间。您将练习使用 line_profiler 和 memory_profiler 包剖析代码库并发现瓶颈。然后，您会将所学付诸实践，用更高效的 Python 代码替换这些瓶颈。
3
获得更高效率
本章涵盖更复杂的提效技巧。您将学习几种有助于编写高效代码的内置模块，并练习使用集合论。随后，您将了解 Python 中的循环模式，以及如何让它们更高效。
4
pandas 基础优化
本章将简要介绍如何高效地处理 pandas DataFrame。您将了解遍历 DataFrame 的多种方式。随后，您将学习如何高效地对 DataFrame 中的数据应用函数。
高效编写 Python 代码
课程完成
