En este nuevo Lab, vamos a argumentar por que utilizar el formato pickle durante el resto  de Labs. Y basicamente es por la rapidez, y sobretodo, no hemos tratado el tema de Modin, un modulo, en el que tengo personalmente mucha fe depositada, y del cual hablaremos con profundidad en posteriores ocasiones.

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Pickle, el mejor formato para almacenar timeseries en Python


Modin is an early-stage project at UC Berkeley’s RISELab designed to facilitate the use of distributed computing for Data Science. It is a multiprocess Dataframe library with an identical API to pandas that allows users to speed up their Pandas workflows.


https://towardsdatascience.com/get-faster-pandas-with-modin-even-on-your-laptops-b527a2eeda74


Pickle It is used for serializing and de-serializing a Python object structure. Any object in python can be pickled so that it can be saved on disk. What pickle does is that it “serialises” the object first before writing it to file. Pickling is a way to convert a python object (list, dict, etc.) into a character stream. The idea is that this character stream contains all the information necessary to reconstruct the object in another python script.


https://pythontips.com/2013/08/02/what-is-pickle-in-python/

El notebook y el dataset utilizado para estas pruebas, lo podras encontrar en la seccion de recursos