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¿Cómo escribir mejor código en Python?

En este articulo es para explicar una breve introducción sobre cómo escribir código más limpio, más rápido y mas eficiente en Python, ademas de como encontrar posibles cuellos de botella en nuestro código, también veremos la importancia de los malos patrones de diseño utilizando las bibliotecas estándar de Python que son NumPy y Pandas.

¿Qué se entiende por código eficiente en Python?

Nos referimos a eficiente como palabra clave que stasiface dos conceptos clave:

• "El código eficiente es rápido y tiene una pequeña latencia entre la ejecución y la devolución de un resultado",  en otras palabras es el tiempo mínimo de compilación.
• "El código eficiente asigna recursos con habilidad y no esta sujeto a una sobrecarga innecesaria."En otras palabras es el tiempo mínimo de consumo.

La definición de tiempo de ejecución rápido y el uso de memoria depende de la tarea que estemos realizando, es importante que al momento de escribir código en Python tenemos que tener en cuenta que la manera en que fue diseñado a menudo se conoce como código Pythonic , esto significa que el código que se escribe sigue las mejores prácticas & principios que rigen a Python.

Para que nosotros podamos ver cuales  son los principios o modismos que se usan en Pythonic tenemos que escribir en nuestra terminal de python import this & nos aparecerá una lista como esta:

Beautiful is better than ugly.
Explicit is better than implicit.
Simple is better than complex.
Complex is better than complicated.
Flat is better than nested.
Sparse is better than dense.
Readability counts.
Special cases aren't special enough to break the rules.
Although practicality beats purity.
Errors should never pass silently.
Unless explicitly silenced.
In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess.
There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it.
Although that way may not be obvious at first unless you're Dutch.
Now is better than never.
Although never is often better than *right* now.
If the implementation is hard to explain, it's a bad idea.
If the implementation is easy to explain, it may be a good idea.
Namespaces are one honking great idea -- let's do more of those!

fuente

Esta es una lista de algunos modismos y mejores practicas que resumen la filosofía de diseño de Python.

Este articulo esta hecho con el objetivo de que todos aprendamos algo nuevo siempre, por lo que me di a la tarea de escribir varias reseñas de cursos a notebooks , en los cuales tu podrás revisar, estudiar, descargar y así aprender nuevas cosas , espero te sirvan y aquí te dejo los links a los notebooks con la información:

• Código Eficiente en Python
  
• Código eficiente en DataFrames
  
• Funciónes en Python
• Breve introducción a las clases
  
• Repositorio
  

Espero te sirva de algo y aprendas nuevas cosas, con cariño Fernando V.