Higher order functions

21 Días de Python

¡Te damos la bienvenida a este reto!

Empezando con Python desde 0

Día 1

Variables, funciones y sintaxis básica

Tipos de datos: Numbers, Strings y Diccionarios

Playground - Retorna el tipo

Día 2

Operadores

Playground - Calcula la propina

Día 3

Condicionales

Playground - Averigua si un año es bisiesto

Ciclos

Playground - Dibuja un triangulo usando bucles

Día 4

Listas

Encuentra a los gatitos más famosos

Diccionarios

Obtén el promedio de los estudiantes

Tuplas

Obten la información de los paquetes

Día 5

Calcula la cantidad de letras en una oración

Encuentra el mayor palíndromo

Día 6

Sets

Encuentre la intersección de conjuntos

Día 7

List comprehension

Encuentra palabras con dos vocales

Dictionary Comprehension

Calcula la longitud de las palabras

Día 8

Funciones Lambda

Filtra mensajes de un user específico

Higher order functions

Crea tu propio método map

Día 9

Manejo de Errores y excepciones

Maneja correctamente los errores

Maneja las excepciones

Día 10

Playground - Crea un task manager usando closures

Día 11

Lectura de archivos de texto y CSV

Día 12

Programación orientada a objetos

Crea un auto usando clases

Día 13

Abstracción en Python

Playground - Crea un sistema de carrito de compras

Encapsulamiento en Python

Playground - Encapsula datos de los usuarios

Día 14

Herencia en Python

Playground - Jerarquía de animales usando herencia

Día 15

Polimorfismo en Python

Playground - Implementa un sistema de pagos

Día 16

Estructuras de datos en Python

Playground - Crea tu propia lista en python

Hash tables en Python

Playground - Implementación de una HashTable para Contactos

Día 17

Maps en Python

Playground - Crea un task manager con Maps

Día 18

Singly Linked List en Python

Playground - Implementación de una singly linked list

Día 19

Stacks en Python

Playground - Implementación de un stack

Día 20

Queues en Python

Playground - Implementación de una queue

Día 21

¡Lo lograste!

High Order Functions are functions that meet at least one of the following criteria:

...

Contributions 3

Questions 0

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Nicolas Alpargatero

2 years ago

Literal están hechas para tener un mejor rendimiento, tremendo:

Diferencia entre `map()` y `list comprehension`

Cuando usa la función map(), crea un nuevo iterable con la misma longitud que el iterable de entrada. Esto significa que la memoria para el nuevo iterable se asigna de una vez, antes de que tenga lugar cualquier procesamiento.
Por otro lado, cuando usa una list comprehension, la nueva lista se construye un elemento a la vez. Esto significa que a medida que crece la lista, es posible que deba cambiar su tamaño varias veces para acomodar nuevos elementos. Cada vez que se cambia el tamaño de la lista, se debe reasignar la memoria de la lista, lo que puede ser un proceso lento.
En resumen, map() puede ser más rápido que una list comprehension porque asigna previamente memoria para el resultado, mientras que una list comprehension puede necesitar reasignar memoria varias veces a medida que crece.

JHON FREDDY TAVERA BLANDON

2 years ago

Nota : En Python 3, la función reduce()se encuentra en el módulo functools.

from functools import reduce

def suma(x, y):
    return x + y

numeros = [1, 2, 3, 4, 5]
suma_total = reduce(suma, numeros)

# Output: 15
print(suma_total)

Waldir Zapata Garcia

2 years ago

**++Decorators ++**are the most common use of higher-order functions in Python. It allows programmers to modify the behavior of function or class. Decorators allow us to wrap another function in order to extend the behavior of wrapped function, without permanently modifying it. In Decorators, functions are taken as the argument into another function and then called inside the wrapper function.

21 Días de Python

Higher order functions

Diferencia entre map() y list comprehension

Diferencia entre `map()` y `list comprehension`