Python Toolbox

Du lernst alles über Iteratoren und Iterables (iterierbare Objekte), mit denen du bereits beim Schreiben von for-Schleifen gearbeitet hast. Du lernst einige praktische Funktionen kennen, mit denen du effektiv mit Iteratoren arbeiten kannst. Das Kapitel endet mit einem Anwendungsfall, der für die Welt der Data Science und den Umgang mit großen Datenmengen relevant ist – in diesem Fall mit Daten von Twitter, die du mithilfe von Iteratoren in Blöcken lädst.

In diesem Kapitel baust du auf deinem Wissen über Iteratoren auf und lernst List Comprehensions kennen, mit denen du komplizierte Listen – und Listen von Listen – in einer einzigen Codezeile erstellen kannst! List Comprehensions können deinen Code drastisch vereinfachen und effizienter machen und werden zu einem wichtigen Bestandteil deiner Python-Toolbox. Dann lernst du etwas über Generatoren, die sehr hilfreich sind, wenn du mit großen Datenmengen arbeitest, die du nicht im Speicher ablegen willst, sondern die du stattdessen direkt generierst.

In diesem Kapitel kannst du deine neu erworbenen Fähigkeiten anwenden, um aussagekräftige Informationen aus einem realen Datensatz – den Weltentwicklungsindikatoren der Weltbank – zu extrahieren. Du hast die Möglichkeit, deine eigenen Funktionen und List Comprehensions zu schreiben, während du mit Iteratoren und Generatoren arbeitest, um deine Python-Kenntnisse zu festigen.