Practicing Coding Interview Questions in Python

En este capítulo, refrescaremos los conceptos de las principales estructuras de datos que se usan en Python. Veremos cómo trabajar con listas, tuplas, conjuntos y diccionarios. También trataremos las cadenas y cómo escribir expresiones regulares para extraer secuencias específicas de caracteres de un texto dado.

Este capítulo se centra en los objetos iterables. Recordaremos qué es un objeto iterable y cómo identificarlo. A continuación, veremos las comprensiones de listas, una característica muy especial del lenguaje Python para definir listas. Después, repasaremos cómo combinar varios objetos iterables en uno. Por último, veremos cómo crear objetos iterables personalizados usando generadores.

Este capítulo se centrará en los aspectos funcionales de Python. Empezaremos definiendo funciones con una cantidad variable de argumentos posicionales y de palabra clave. Luego veremos las funciones lambda y en qué casos pueden ser útiles. En particular, veremos cómo usarlas con funciones como map(), filter() y reduce(). Para terminar, recordaremos qué es la recursión y cómo implementarla correctamente.

Este capítulo cubrirá temas de computación científica en Python. Empezaremos explicando la diferencia entre los arrays de NumPy y las listas, y por qué los primeros se adaptan mejor a cálculos complejos. Luego veremos técnicas útiles para manipular DataFrames de pandas. Para terminar, haremos visualizaciones de datos usando diagramas de dispersión, histogramas y diagramas de caja.