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Corso

Scrivere codice Python efficiente

IntermedioLivello di competenza

Aggiornato 01/2026

Impara a scrivere codice efficiente che si esegua velocemente e usi le risorse in modo intelligente per evitare sprechi inutili.

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PythonProgramming4 h15 video52 Esercizi4,000 XP150K+Attestato di conseguimento

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Descrizione del corso

Come Data Scientist, la maggior parte del tuo tempo dovrebbe essere dedicata a ricavare insight utili dai dati — non ad aspettare che il codice finisca di eseguire. Scrivere codice Python efficiente può ridurre i tempi di esecuzione e risparmiare risorse computazionali, liberandoti così per fare ciò che ami di più come Data Scientist. In questo corso imparerai a usare le strutture dati, le funzioni e i moduli integrati di Python per scrivere codice più pulito, veloce ed efficiente. Esploreremo come misurare e profilare il codice per individuare i colli di bottiglia. Poi metterai in pratica ciò che hai imparato eliminando questi colli di bottiglia e altri schemi progettuali poco efficaci, utilizzando la Standard Library di Python, NumPy e pandas. Al termine del corso avrai gli strumenti necessari per iniziare a scrivere codice Python efficiente!I video includono trascrizioni dal vivo che puoi visualizzare facendo clic su "Show transcript" in basso a sinistra nei video. Il glossario del corso si trova a destra nella sezione delle risorse. Per ottenere i crediti CPE devi completare il corso e raggiungere un punteggio del 70% nella valutazione qualificata. Puoi accedere alla valutazione facendo clic sul riquadro dei crediti CPE sulla destra.

Prerequisiti

Data Types in Python Python Toolbox

1

Foundations for efficiencies

In this chapter, you'll learn what it means to write efficient Python code. You'll explore Python's Standard Library, learn about NumPy arrays, and practice using some of Python's built-in tools. This chapter builds a foundation for the concepts covered ahead.

Pop quiz: what is efficient

A taste of things to come

Zen of Python

Building with built-ins

Built-in practice: range()

Built-in practice: enumerate()

Built-in practice: map()

The power of NumPy arrays

Practice with NumPy arrays

Bringing it all together: Festivus!

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2

Timing and profiling code

In this chapter, you will learn how to gather and compare runtimes between different coding approaches. You'll practice using the line_profiler and memory_profiler packages to profile your code base and spot bottlenecks. Then, you'll put your learnings to practice by replacing these bottlenecks with efficient Python code.

Examining runtime

Using %timeit: your turn!

Using %timeit: specifying number of runs and loops

Using %timeit: formal name or literal syntax

Code profiling for runtime

Pop quiz: steps for using %lprun

Using %lprun: spot bottlenecks

Using %lprun: fix the bottleneck

Code profiling for memory usage

Pop quiz: steps for using %mprun

Using %mprun: Hero BMI

Using %mprun: Hero BMI 2.0

Bringing it all together: Star Wars profiling

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3

Gaining efficiencies

This chapter covers more complex efficiency tips and tricks. You'll learn a few useful built-in modules for writing efficient code and practice using set theory. You'll then learn about looping patterns in Python and how to make them more efficient.

Efficiently combining, counting, and iterating

Combining Pokémon names and types

Counting Pokémon from a sample

Combinations of Pokémon

Comparing Pokédexes

Searching for Pokémon

Gathering unique Pokémon

Eliminating loops

Gathering Pokémon without a loop

Pokémon totals and averages without a loop

Writing better loops

One-time calculation loop

Holistic conversion loop

Bringing it all together: Pokémon z-scores

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4

Basic pandas optimizations

This chapter offers a brief introduction on how to efficiently work with pandas DataFrames. You'll learn the various options you have for iterating over a DataFrame. Then, you'll learn how to efficiently apply functions to data stored in a DataFrame.

Intro to pandas DataFrame iteration

Iterating with .iterrows()

Run differentials with .iterrows()

Another iterator method: .itertuples()

Iterating with .itertuples()

Run differentials with .itertuples()

pandas alternative to looping

Analyzing baseball stats with .apply()

Settle a debate with .apply()

Optimal pandas iterating

Replacing .iloc with underlying arrays

Bringing it all together: Predict win percentage

Congratulations!

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