Com o advento da Ciência de Dados o mundo agora está redescobrindo a linguagem Python, e isso pode ser bem caótico para ela (assim como foi a explosão de Java). Calma que explico, existem muitas pessoas que fazem aqueles cursos de 6 hrs ou leem livros tipo "Python Fluente" e já se acham os donos da linguagem e que conseguem fazer relativamente TUDO. Isso é bem verdade pois o Google, fóruns e livros tipo "Cookbook" ajudam muito.
Com Java acontece muito disso (o mesmo ocorre com JavaScript), basta ver os modelos propostos e os que sumiram com uma velocidade assustadora, um pseudo Arquiteto leu uma trabalho de Pós Graduação, achou interessante e resolveu implantar isso sem fazer um estudo de caso, uma análise de impacto ou nada do gênero e pronto está criado aquele sistema com Wicket + Vue.js + MongoDB.
Em Ciência de Dados e Python penso que a coisa irá acontecer a nível de Modelos Implementados, veremos modelos que irão demorar horas (ou dias) para serem executados e ninguém se incomodará pois o "Cientista" falou que isso se deve por causa da quantidade de dados analisados que são enormes (pelo menos dessa vez ninguém culpará a linguagem, mas sim os dados ou as máquinas).
Vamos falar do método zip() por exemplo, esse é quase exclusivo de Python, Java não isso (e se tem serve para aquilo que provavelmente você deve ter imaginado). Este método serve para iterar duas ou mais listas ao mesmo tempo, como por exemplo:
Não estou aqui para condenar ninguém ou qualquer curso ou livro, estou apenas chamando a atenção para um fato que vai ocorrer (sim, rodei um Modelo Preditivo para descobrí-lo) muito em breve, se já não está ocorrendo. Ou seja, não é necessário diminuir sua amostra, não é necessário aumentar seu cluster de máquinas apenas melhorar um pouco seu código. Não Fernando, você está falando besteira e sou EXCELENTE. Muito bem, vamos a um pequeno desafio, veja esse código:
Obrigado pela atenção
Fernando Anselmo
Spoiler.
O código em questão deveria ser reescrito usando o método filter(), da seguinte forma:
Com Java acontece muito disso (o mesmo ocorre com JavaScript), basta ver os modelos propostos e os que sumiram com uma velocidade assustadora, um pseudo Arquiteto leu uma trabalho de Pós Graduação, achou interessante e resolveu implantar isso sem fazer um estudo de caso, uma análise de impacto ou nada do gênero e pronto está criado aquele sistema com Wicket + Vue.js + MongoDB.
Em Ciência de Dados e Python penso que a coisa irá acontecer a nível de Modelos Implementados, veremos modelos que irão demorar horas (ou dias) para serem executados e ninguém se incomodará pois o "Cientista" falou que isso se deve por causa da quantidade de dados analisados que são enormes (pelo menos dessa vez ninguém culpará a linguagem, mas sim os dados ou as máquinas).
Falar Pythonico ou Não
Se Python é uma linguagem então devemos falar Pythonico, normalmente para aprendermos algo usamos a "Comparação", fazia assim, agora faço assim. A língua inglesa é difícil de aprender (para os brasileiros) pois sua estrutura gramatical muda. Em linguagens de programação isso também acontece (não, não existe uma Gramática de Python), calma não estou falando de tempos verbais, mas sim de formas no modo de programar.Vamos falar do método zip() por exemplo, esse é quase exclusivo de Python, Java não isso (e se tem serve para aquilo que provavelmente você deve ter imaginado). Este método serve para iterar duas ou mais listas ao mesmo tempo, como por exemplo:
first = [1, 3, 5, 7, 9] second = [2, 4, 6, 8, 10] for x, y in zip(first, se0cond): print(x + y)Ou seja, em a cada iteração um valor de cada uma das listas é puxado, outro método pouco conhecido é o map(), que serve para iterar métodos e listas, vamos imaginar que exista um método criado para calcular a Raiz Quadrada de um número (ou outro mais complexo que deseje):
def raiz(x):
return x**0.5
Simples assim, e se vem de outras linguagens provavelmente escreverá algo assim para iterar esse método com elementos de uma lista e colocá-los em outra lista:raizes = []
nums = [4,9,27,32,78,98,45,22]
for num in nums:
raizes.append(raiz(num))
Quando na verdade isso deveria ser escrito da seguinte forma:nums = [4,9,27,32,78,98,45,22] raizes = map(raiz, nums)
Não estou aqui para condenar ninguém ou qualquer curso ou livro, estou apenas chamando a atenção para um fato que vai ocorrer (sim, rodei um Modelo Preditivo para descobrí-lo) muito em breve, se já não está ocorrendo. Ou seja, não é necessário diminuir sua amostra, não é necessário aumentar seu cluster de máquinas apenas melhorar um pouco seu código. Não Fernando, você está falando besteira e sou EXCELENTE. Muito bem, vamos a um pequeno desafio, veja esse código:
nums = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
def pares(x):
return x % 2 == 0
numsPares = []
for num in nums:
if even(num):
numsPares.append(num)
Como conhece bem a linguagem sabe que esse código está pegando somente os pares da lista de nums e jogando-os na lista numsPares. Suas opções são:- O código está bom do jeito que está.
- Deve ser reescrito para ...
- Esse corpo não me pertence.
Obrigado pela atenção
Fernando Anselmo
Spoiler.
O código em questão deveria ser reescrito usando o método filter(), da seguinte forma:
numPares = filter(pares, nums)
