隆Te damos la bienvenida a este reto!

1

Empezando con Python desde 0

D铆a 1

2

Variables, funciones y sintaxis b谩sica

3

Tipos de datos: Numbers, Strings y Diccionarios

4

Playground - Retorna el tipo

D铆a 2

5

Operadores

6

Playground - Calcula la propina

D铆a 3

7

Condicionales

8

Playground - Averigua si un a帽o es bisiesto

9

Ciclos

10

Playground - Dibuja un triangulo usando bucles

D铆a 4

11

Listas

12

Encuentra a los gatitos m谩s famosos

13

Diccionarios

14

Obt茅n el promedio de los estudiantes

15

Tuplas

16

Obten la informaci贸n de los paquetes

D铆a 5

17

Calcula la cantidad de letras en una oraci贸n

18

Encuentra el mayor pal铆ndromo

D铆a 6

19

Sets

20

Encuentre la intersecci贸n de conjuntos

D铆a 7

21

List comprehension

22

Encuentra palabras con dos vocales

23

Dictionary Comprehension

24

Calcula la longitud de las palabras

D铆a 8

25

Funciones Lambda

26

Filtra mensajes de un user espec铆fico

27

Higher order functions

28

Crea tu propio m茅todo map

D铆a 9

29

Manejo de Errores y excepciones

30

Maneja correctamente los errores

31

Maneja las excepciones

D铆a 10

32

Playground - Crea un task manager usando closures

D铆a 11

33

Lectura de archivos de texto y CSV

D铆a 12

34

Programaci贸n orientada a objetos

35

Crea un auto usando clases

D铆a 13

36

Abstracci贸n en Python

37

Playground - Crea un sistema de carrito de compras

38

Encapsulamiento en Python

39

Playground - Encapsula datos de los usuarios

D铆a 14

40

Herencia en Python

41

Playground - Jerarqu铆a de animales usando herencia

D铆a 15

42

Polimorfismo en Python

43

Playground - Implementa un sistema de pagos

D铆a 16

44

Estructuras de datos en Python

45

Playground - Crea tu propia lista en python

46

Hash tables en Python

47

Playground - Implementaci贸n de una HashTable para Contactos

D铆a 17

48

Maps en Python

49

Playground - Crea un task manager con Maps

D铆a 18

50

Singly Linked List en Python

51

Playground - Implementaci贸n de una singly linked list

D铆a 19

52

Stacks en Python

53

Playground - Implementaci贸n de un stack

D铆a 20

54

Queues en Python

55

Playground - Implementaci贸n de una queue

D铆a 21

56

隆Lo lograste!

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Antes: $249

Currency
$209
Suscr铆bete

Termina en:

2 D铆as
11 Hrs
44 Min
29 Seg

Higher order functions

27/56

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

...

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Literal est谩n hechas para tener un mejor rendimiento, tremendo:

Diferencia entre map() y list comprehension

  • Cuando usa la funci贸n 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 tama帽o varias veces para acomodar nuevos elementos. Cada vez que se cambia el tama帽o de la lista, se debe reasignar la memoria de la lista, lo que puede ser un proceso lento.

  • En resumen, map() puede ser m谩s r谩pido 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.

Nota : En Python 3, la funci贸n reduce()se encuentra en el m贸dulo 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)

**++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.