Ir al contenido principal

Curso

Cómo escribir código Python eficiente

IntermedioNivel de habilidad

Actualizado 1/2026

Aprende a escribir código eficiente que se ejecute con rapidez y asigna recursos con habilidad para evitar sobrecargas innecesarias.

Comienza el curso gratis

PythonProgramming

4 h

15 vídeos

52 Ejercicios

4,000 XP

150K+

Certificado de logros

Preferido por estudiantes en miles de empresas

¿Formando un equipo?

Prueba para empresas

Descripción del curso

Como Data Scientist, la mayor parte de tu tiempo debería dedicarse a extraer información útil de los datos, no a esperar a que termine de ejecutarse tu código. Escribir código Python eficiente puede reducir el tiempo de ejecución y ahorrar recursos computacionales, liberándote para hacer lo que más te gusta como Data Scientist. En este curso, aprenderás a usar las estructuras de datos, funciones y módulos integrados de Python para escribir código más limpio, rápido y eficiente. Exploraremos cómo cronometrar y perfilar código para encontrar cuellos de botella. Después, practicarás cómo eliminarlos, junto con otros patrones de diseño poco recomendables, usando la Biblioteca estándar de Python, NumPy y pandas. Al finalizar el curso, tendrás las herramientas necesarias para empezar a escribir código Python eficiente.Los vídeos incluyen transcripciones en directo que puedes mostrar haciendo clic en "Show transcript" en la parte inferior izquierda de los vídeos. El glosario del curso está disponible a la derecha, en la sección de recursos. Para obtener créditos CPE, debes completar el curso y alcanzar una puntuación del 70% en la evaluación cualificada. Puedes ir a la evaluación haciendo clic en el aviso de créditos CPE a la derecha.

Requisitos previos

Data Types in Python Python Toolbox

1

Fundamentos de eficiencia

En este capítulo verás qué significa escribir código Python eficiente. Explorarás la Biblioteca estándar de Python, conocerás los arrays de NumPy y practicarás con algunas de las herramientas integradas de Python. Este capítulo sienta las bases para los conceptos que verás más adelante.

¡Te damos la bienvenida!

Prueba sorpresa: ¿qué es la eficiencia?

Un anticipo de lo que está por venir

Zen de Python

Edificio empotrado

Práctica incorporada: range()

Práctica incorporada: enumerar()

Práctica incorporada: map()

El poder de las matrices NumPy

Practica con matrices NumPy

Uniéndolo todo: ¡Festivus!

Iniciar capítulo

2

Cronometrar y perfilar código

En este capítulo, aprenderás a recopilar y comparar tiempos de ejecución entre distintos enfoques de código. Practicarás con los paquetes line_profiler y memory_profiler para perfilar tu base de código y detectar cuellos de botella. Luego pondrás en práctica lo aprendido sustituyendo esos cuellos de botella por código Python eficiente.

Examinar el tiempo de ejecución

Usando %timeit: ¡te toca!

Uso de %timeit: especificar el número de ejecuciones y bucles

Uso de %timeit: nombre formal o sintaxis literal

Perfilado del código en tiempo de ejecución

Prueba sorpresa: pasos para utilizar %lprun

Utilizar %lprun: detectar cuellos de botella

Utilizar %lprun: arreglar el cuello de botella

Perfilado de código para uso de memoria

Prueba sorpresa: pasos para utilizar %mprun

Utilizando %mprun: Hero BMI

Utilizando %mprun: Héroe BMI 2.0

Uniéndolo todo: Perfil de Star Wars

Iniciar capítulo

3

Ganando eficiencia

Este capítulo trata consejos y trucos de eficiencia más complejos. Conocerás algunos módulos integrados útiles para escribir código eficiente y practicarás con teoría de conjuntos. Después verás patrones de bucles en Python y cómo hacerlos más eficientes.

Combinar, contar e iterar eficazmente

Combinar nombres y tipos de Pokémon

Contar Pokémon de una muestra

Combinaciones de Pokémon

Teoría de conjuntos

Comparar Pokédex

Buscando Pokémon

Reunir Pokémon únicos

Eliminar bucles

Reunir Pokémon sin bucle

Totales y medias Pokémon sin bucle

Escribir mejores bucles

Bucle de cálculo único

Bucle de conversión holística

Uniéndolo todo: Puntuación z de Pokémon

Iniciar capítulo

4

Optimizaciones básicas en pandas

Este capítulo ofrece una breve introducción a cómo trabajar de forma eficiente con DataFrames de pandas. Conocerás las distintas opciones para iterar sobre un DataFrame. Luego, aprenderás a aplicar funciones de forma eficiente a los datos almacenados en un DataFrame.

Introducción a la iteración de pandas DataFrame

Iterar con .iterrows()

Ejecuta diferenciales con .iterrows()

Otro método iterador: .itertuples()

Iterar con .itertuples()

Ejecutar diferenciales con .itertuples()

alternativa de pandas a los bucles

Analizar estadísticas de béisbol con .apply()

Resuelve un debate con .apply()

Iteración óptima de pandas

Sustituir .iloc por matrices subyacentes

Uniéndolo todo: Predecir el porcentaje de victorias

¡Enhorabuena!

Iniciar capítulo

Cómo escribir código Python eficiente

Curso
completo

Obtener certificado de logros

Añade esta certificación a tu perfil de LinkedIn o a tu currículum.
Compártelo en redes sociales y en tu evaluación de desempeño.Inscríbete ahora

¡Únete a 19 millones de estudiantes y empieza Cómo escribir código Python eficiente hoy mismo!

Desarrolla tus habilidades de datos con la aplicación móvil de DataCamp

Progresa desde cualquier dispositivo móvil con nuestros cursos y desafíos de programación diarios de 5 minutos.