Conheça três módulos Python que vão te fazer um programador melhor: itertools, functools e collections

Que Python é uma linguagem fácil e cheia de recursos, você já sabe. Agora, como você pode usar os módulos padrão da linguagem para escrever códigos ainda melhores? Conheça as bibliotecas "itertools", "functools" e "collections" e fique maravilhado com as infinitas possibilidades de aplicações que deixarão seu código mais elegante, flexível e pythonico!

Transcript

1. Conheça três módulos Python que vão te fazer um programador melhor: itertools, functools e collections Março 2022 1
2. Summary Quem sou eu? Itertools Functools Collections Conclusão Referências 2 3 4 16 21 27 29
3. Quem sou eu? 3 github.com/gillianomenezes @gillianomenezes @gillianomenezes linkedin.com/in/gillianomenezes/ gillianomenezes@gmail.com Tech Lead na Loadsmart
4. itertools Funções que criam iteradores para laços eficientes 4
5. Itertools Como nos ajuda? 5 ➜ Cria iteradores complexos • tempo de execução mais rápido • uso eficiente de memória ➜ Forma uma “álgebra de iteradores” tornando possível construir ferramentas sucintas e eficientes em Python puro
6. 6 Cycle Desafio 1 Faça um iterador retornando elementos do iterável e salvando uma cópia de cada um. Quando o iterável estiver esgotado, retorne elementos da cópia salva. Repete indefinidamente. Ex: cycle('ABCD') --> A B C D A B C D A B C D ...
7. 7 Cycle Desafio 1
8. 8 Filtro Desafio 2 Faça um iterador que filtre elementos de iteráveis retornando apenas aqueles para os quais o predicado é False. Se o predicado for None, retorne os itens que não são falsos. Ex: filterfalse(lambda x: x%2, range(10)) --> 0 2 4 6 8
9. 9 Filtro Desafio 2
10. 10 agrupamento Desafio 3 Dada uma lista de entradas de valores e um inteiro positivo n, escreva uma função que divida as entradas em grupos de comprimento n. Ex: se inputs = [1, 2, 3, 4, 5, 6] e n = 2, sua função deve retornar [(1, 2), (3, 4), (5, 6)]
11. 11 agrupamento Desafio 3 Mas… o que acontece quando você tenta passar uma lista com, digamos, 100 milhões de elementos?
12. 12 agrupamento Desafio 3
13. 13 agrupamento Desafio 3 Como refatorar o codigo usando itertools?
14. 14 agrupamento Desafio 3
15. Itertools Conclusão 15 Existem duas razões principais pelas quais essa “álgebra de iteradores” é útil: • eficiência de memória aprimorada (via lazy evaluation) • tempo de execução mais rápido.
16. functools Funções e operações de ordem superior em objetos callable 16
17. functools 17 O módulo functools é para funções de ordem superior: funções que atuam ou retornam outras funções
18. 18 Uso de lru_cache functools Crie uma função que retorna o total da soma da sequência de Fibonacci com base no valor de entrada. Ex: fibonacci(6) -> 8
19. 19 singledispatch functools Transforma uma função em uma função genérica de single dispatch, ou sejam a implementação é escolhida com base no tipo do argumento.
20. 20 singledispatch functools Escreva uma função que exibe a soma de dois inteiros se o tipo for inteiro ou concatena se os tipos de entrada forem uma lista. Ex: add(1,1) -> “A soma e: 2” add(“1”, “1”) -> “Concatenando fica: 11”
21. collections Tipos de dados de contêineres 21
22. collections 22 Este módulo implementa tipos de dados de contêineres especializados que fornecem alternativas aos contêineres embutidos do Python: dict, list, set e tuple.
23. 23 Contando letras em um arquivo de texto collections ➜ Digamos que você tenha um arquivo que contém algum texto. Você precisa contar o número de vezes que cada letra aparece no texto. Por exemplo, digamos que você tenha um arquivo chamado pyzen.txt com o seguinte conteúdo:
24. 24 Contando letras em um arquivo de texto collections Vamos incrementar mais um pouco esse exemplo…
25. 25 Contando letras em um arquivo de texto collections Vamos incrementar mais um pouco esse exemplo…
26. Conclusão 26
27. Conclusão 27 ➜ A biblioteca padrão do Python é muito extensa, oferecendo uma ampla gama de recursos ➜ Fornecem soluções padronizadas para muitos problemas que ocorrem em programação cotidiana ➜ Conhecer e esses módulos te permitirá escrever códigos mais limpos e otimizados
28. Referências 28
29. Referências 29 Python Fluente: Programação Clara, Concisa e Eficaz Luciano Ramalho Documentação oficial | Python 3.10.3 https://docs.python.org/pt-br/3/library/itertools.html https://docs.python.org/pt-br/3/library/functools.html https://docs.python.org/pt-br/3/library/collections.html Real Python https://realpython.com/python-itertools/ https://realpython.com/python-counter/
30. Venha trocar uma ideia! 30 github.com/gillianomenezes @gillianomenezes @gillianomenezes linkedin.com/in/gillianomenezes/ gillianomenezes@gmail.com
31. Obrigado ❤