Инструментарий Data Science в Python (часть 2)

Вы узнаете все об итераторах и итерируемых, с которыми вы ранее работали при написании циклов. Вы изучите несколько удобных функций, которые позволят вам эффективно работать с итераторами. И закончите главу на живом примере, относящемся к миру данных и имеющий дело с большими объемами данных — в данном случае это данные из Twitter, которые вы будете загружать частями, используя итераторы.

Эта глава позволит вам применить свои недавно приобретенные навыки для сбора и извлечения значимой информации из реального набора данных — показателей мирового развития Всемирного банка. Вы напишете свои собственные функции и составите списковое включение, также будете работать с итераторами и генераторами, чтобы укрепить ваши знания в области данных Python.

В этой главе вы будете опираться на свои знания итераторов и познакомитесь со списковыми включениями, которые позволят вам создавать сложные списки и списки списков в одной строке кода! Понимание списков значительно упростит ваш код и сделать его более эффективным, и станет важной частью вашего инструментария Data Science. Затем вы познакомитесь с генераторами, которые чрезвычайно полезны при работе с большими последовательностями данных, которые не нужно хранить в памяти, а вместо этого генерировать на лету.