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無料コース

効率的なPythonコードの書き方

中級スキルレベル

更新済み 2026/01

効率的なコードの書き方を学びましょう。これにより、迅速に実行され、リソースを巧みに割り当て、不要なオーバーヘッドを回避することが可能となります。

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PythonProgramming

4 時間

15 ビデオ

52 演習

4,000 XP

150K+

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数千社の学習者に愛されています

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コースの説明

Data Scientistとしての時間の大半は、コードの実行を待つのではなく、データから有用な示唆を引き出すことに使うべきです。効率的なPythonコードを書くことで、実行時間を短縮し、計算資源を節約でき、結果としてData Scientistとして本当にやりたい仕事に集中できます。本コースでは、Pythonの組み込みデータ構造、関数、モジュールを活用して、よりクリーンで高速、かつ効率的なコードを書く方法を学びます。ボトルネックを見つけるためにコードの計測とプロファイリングを行う方法を確認し、その後、PythonのStandard Library、NumPy、pandasを用いて、これらのボトルネックや望ましくない設計パターンを取り除く練習をします。コース終了時には、効率的なPythonコードを書き始めるために必要なツールが身につきます。動画にはライブ字幕があり、動画左下の"Show transcript"をクリックすると表示できます。コースの用語集は、右側のリソースセクションにあります。 CPEクレジットを取得するには、コースを完了し、認定アセスメントで70%のスコアに到達する必要があります。右側のCPEクレジットの案内をクリックするとアセスメントに移動できます。

前提条件

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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効率的なPythonコードの書き方

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