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Curso

Caixa de ferramentas Python

BásicoNível de habilidade

Atualizado 12/2025

Continue aprimorando suas habilidades em ciência de dados aprendendo sobre iteradores e compreensões de listas.

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PythonProgramming

4 h

12 vídeos

46 Exercícios

3,800 XP

310K+

Declaração de realização

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Descrição do curso

Neste curso sobre a Caixa de ferramentas Toolbox, você continuará a desenvolver habilidades mais avançadas em Python. Primeiro, você aprenderá sobre iteradores, objetos que você já viu no contexto de loops for. Em seguida, você aprenderá sobre compreensões de lista, que são ferramentas extremamente úteis para todos os profissionais de dados e desenvolvedores que trabalham com Python. Você terminará o curso trabalhando em um estudo de caso no qual aplicará todas as técnicas que aprendeu nas duas partes do curso.Os vídeos têm transcrições ao vivo que você pode ver clicando em “Mostrar transcrição” no canto inferior esquerdo dos vídeos. O glossário do curso está à direita, na seção de recursos. Para obter créditos de CPE, você precisa concluir o curso e atingir uma pontuação de 70% na avaliação de qualificação. Você pode acessar a avaliação clicando na chamada de créditos CPE à direita.

Pré-requisitos

Introduction to Functions in Python

1

Usando iteradores na PythonLand

Você aprenderá tudo sobre iteradores e iteráveis, com os quais já trabalhou ao escrever loops for. Você aprenderá algumas funções úteis que lhe permitirão trabalhar com iteradores de forma eficaz. E você terminará o capítulo com um caso de uso que é pertinente ao mundo da ciência de dados e ao tratamento de grandes quantidades de dados; nesse caso, dados do Twitter que você carregará em partes usando iteradores.

Introdução aos iteradores

Iteradores vs. Iteráveis

Iteração sobre iteráveis (1)

Iteração sobre iteráveis (2)

Iteradores como argumentos de função

Brincando com iteradores

Usando enumerate

Usando * e zip para 'descompactar'

Usando iteradores para carregar arquivos grandes na memória

Processamento de grandes quantidades de dados do Twitter

Extração de informações de grandes quantidades de dados do Twitter

Iniciar capítulo

2

Compreensões de lista e geradores

Neste capítulo, você desenvolverá seu conhecimento sobre iteradores e conhecerá as compreensões de lista, que permitem criar listas complicadas–e listas de listas–em uma única linha de código! As compreensões de lista podem simplificar bastante o seu código e torná-lo mais eficiente, e se tornarão uma parte vital da sua caixa de ferramentas Python. Em seguida, você aprenderá sobre geradores, que são extremamente úteis ao trabalhar com grandes sequências de dados que talvez você não queira armazenar na memória, mas sim gerar em tempo real.

Compreensões de lista

Escreva uma compreensão de lista básica.

Compreensão de lista sobre iteráveis

Escrevendo compreensões de listas

Compreensões de listas aninhadas

Compreensões avançadas

Uso de condicionais em compreensões (1)

Uso de condicionais em compreensões (2)

Compreensões de dicionário

Introdução às expressões geradoras

Compreensões de lista vs. geradores

Escreva suas próprias expressões geradoras

Alterando a saída em expressões geradoras

Construção de um gerador

Resumindo compreensões e geradores.

Compreensões de lista para dados com registro de data e hora

Compreensões de listas condicionais para dados com registro de data e hora

Iniciar capítulo

3

Reunindo tudo.

Este capítulo permitirá que você aplique suas habilidades recém-adquiridas para manipular e extrair informações significativas de um conjunto de dados do mundo real–os Indicadores de Desenvolvimento Mundial do Banco Mundial. Você terá a oportunidade de escrever suas próprias funções e compreensões de lista enquanto trabalha com iteradores e geradores para solidificar suas habilidades em Python.

Bem-vindo ao estudo de caso!

Compactação de dicionários

Escrevendo uma função para ajudar você

Usando uma compreensão de lista

Transformando tudo isso em um DataFrame

Usando geradores Python para dados de streaming

Processamento de dados em partes (1)

Escrevendo um gerador para carregar dados em partes (2)

Escrevendo um gerador para carregar dados em partes (3)

Usando o iterador read_csv do pandas para dados de streaming

Escrevendo um iterador para carregar dados em partes (1)

Escrevendo um iterador para carregar dados em partes (2)

Escrevendo um iterador para carregar dados em partes (3)

Escrevendo um iterador para carregar dados em partes (4)

Escrevendo um iterador para carregar dados em partes (5)

Considerações finais

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Caixa de ferramentas Python

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