Python na poważnie

Czarny pas w programowaniu, skalowaniu, testowaniu i nie tylko

1 opinia

Format:

epub, mobi, ibuk

DODAJ DO ABONAMENTU

WYBIERZ RODZAJ DOSTĘPU

44,10  63,00

Format: epub, mobi

 

Dostęp online przez myIBUK

WYBIERZ DŁUGOŚĆ DOSTĘPU

6,15

Wypożycz na 24h i opłać sms-em

44,1063,00

cena zawiera podatek VAT

ZAPŁAĆ SMS-EM

TA KSIĄŻKA JEST W ABONAMENCIE

Już od 19,90 zł miesięcznie za 5 ebooków!

WYBIERZ SWÓJ ABONAMENT

Rozwijaj swoje umiejętności programowania w Pythonie, zagłębiając się w tajniki języka przy pomocy książki Python na poważnie. Napisana z myślą o developerach i doświadczonych programistach książka Python na poważnie bazuje na ponad 15-letnim doświadczeniu w pracy z Pythonem, uczy czytelników, jak unikać typowych błędów, jak pisać kod w bardziej produktywny sposób i jak szybciej budować lepsze programy. Omówimy szereg zaawansowanych zagadnień, takich jak wielowątkowość i memoizacja, przedstawimy porady ekspertów m.in. w zakresie projektowania interfejsów API i obsługi baz danych, a także wytłumaczymy pewne wewnętrzne mechanizmy, aby pomóc w lepszym zrozumieniu języka Python.
Na początku dowiesz się, jak rozpocząć projekt i rozwiązać takie kwestie jak numerowanie wersji i automatyczne sprawdzanie kodu. Później zobaczysz, jak efektywnie definiować funkcje, wybierać odpowiednie struktury danych i biblioteki, budować przyszłościowe programy, przygotowywać oprogramowanie do dystrybucji oraz optymalizować swoje programy, także na poziomie kodu bajtowego.
Ponadto dowiesz się jak:
Tworzyć i wykorzystywać efektywne dekoratory i metody, z uwzględnieniem metod abstrakcyjnych, statycznych i klas Używać Pythona do programowania funkcyjnego przy pomocy generatorów oraz funkcji czystych i funkcyjnych Rozszerzać narzędzie flake8 o analizę drzewa składniowego AST, wprowadzając bardziej zaawansowaną technikę automatycznego sprawdzania kodu Przeprowadzać dynamiczną analizę wydajności w celu wykrywania słabych punktów w kodzie Korzystać z relacyjnych baz danych, a także efektywnie zarządzać danymi i przesyłać je strumieniowo przy użyciu PostgreSQL Wznieś swoje umiejętności na wyższy poziom. Ucz się od ekspertów i zostań poważnym programistą Pythona dzięki książce Python na poważnie!


Liczba stron238
WydawcaWydawnictwo Naukowe PWN
TłumaczenieNatalia Chounlamany-Turalska
ISBN-13978-83-01-20641-3
Numer wydania1
Język publikacjipolski
Informacja o sprzedawcyRavelo Sp. z o.o.

Ciekawe propozycje

Spis treści

  PODZIĘKOWANIA XV
  WPROWADZENIE XVII
  Kto i dlaczego powinien przeczytać tę książkę XVIII
  O tej książce XVIII
  1. ROZPOCZYNANIE PROJEKTU     1
  Wersje Pythona     1
  Układ projektu     3
    Co robić     3
    Czego nie robić     4
  Numerowanie wersji     5
  Style programowania i automatyczne sprawdzanie     6
    Narzędzia do wykrywania błędów stylu     8
    Narzędzia do wykrywania błędów programistycznych     8
  Joshua Harlow o Pythonie     10
  2. MODUŁY, BIBLIOTEKI I PLATFORMY M     13
  System importowania     14
    Moduł sys     16
    Ścieżki importowania     16
    Niestandardowe importery     17
    Obiekty wyszukujące z listy sys.meta_path     17
  Przydatne standardowe biblioteki     19
  Zewnętrzne biblioteki     21
    Lista wymagań, jakie powinna spełniać bezpieczna biblioteka zewnętrzna     22
    Chronienie kodu przy użyciu opakowania API     23
  Instalacja pakietu: dodatkowe możliwości narzędzia pip     23
  Stosowanie i wybieranie platform     26
  Doug Hellmann, Python Core Developer, o bibliotekach Pythona     27
  3. DOKUMENTACJA I NAJLEPSZE PRAKTYKI     33
  Dokumentowanie przy użyciu Sphinksa     34
    Rozpoczęcie pracy ze Sphinksem i reST     35
    Moduły Sphinksa     36
    Pisanie rozszerzeń Sphinksa     39
    Zarządzanie zmianami interfejsów API     41
    Numerowanie wersji API     41
    Dokumentowanie zmian API     42
    Oznaczanie przestarzałych funkcji przy użyciu modułu warnings     44
  Podsumowanie     46
  Christophe de Vienne o rozwijaniu interfejsów API     46
  4. OBSŁUGA ZNACZNIKÓW CZASU I STREF CZASOWYCH     49
  Problem brakujących stref czasowych     50
  Budowanie domyślnych obiektów datetime     50
  Rozpoznawanie stref czasowych przy użyciu dateutil     52
  Serializowanie obiektów datetime rozpoznających strefę czasową     54
  Rozwiązywanie problemu niejednoznacznych godzin     56
  Podsumowanie     57
  5. DYSTRYBUCJA OPROGRAMOWANIA     59
  Krótka historia plików setup.py     60
  Zarządzanie pakietami przy użyciu setup.cfg     62
  Standardowy format dystrybucji wheel     64
  Dzielenie się swoją pracą ze światem     66
  Punkty wejścia     70
    Wizualizowanie punktów wejścia     71
    Wykorzystywanie skryptów konsoli    72
    Wykorzystywanie wtyczek i sterowników     74
  Podsumowanie     77
  Nick Coghlan o zarządzaniu pakietami     77
  6. TESTY JEDNOSTKOWE     79
  Podstawy testowania     80
    Proste testy     80
    Pomijanie testów     82
    Uruchamianie wybranych testów     83
    Równoległe uruchamianie testów    85
    Tworzenie obiektów wykorzystywanych w testach przy użyciu fikstur    86
    Uruchamianie scenariuszy testowych     87
    Kontrolowane testy bazujące na atrapach obiektów     88
    Odkrywanie nieprzetestowanego kodu przy użyciu coverage     93
  Środowiska wirtualne     95
    Konfigurowanie środowiska wirtualnego     96
    Stosowanie virtualenv wraz z narzędziem tox     98
    Odtwarzanie środowiska     99
    Stosowanie różnych wersji Pythona     100
    Integrowanie innych testów     101
  Zasady dotyczące testowania     102
  Robert Collins o testowaniu     103
  7. METODY I DEKORATORY     107
  Dekoratory i kiedy ich używać     108
    Tworzenie dekoratorów     108
    Pisanie dekoratorów     109
    Stosowanie wielu dekoratorów     110
    Pisanie dekoratorów klas     111
  W jaki sposób działają metody w Pythonie    116
  Metody statyczne     117
  Metody klasy     119
  Metody abstrakcyjne     120
  Mieszanie metod statycznych, klasy i abstrakcyjnych     121
    Umieszczanie implementacji w metodach abstrakcyjnych     123
    Prawda o metodzie super     124
  Podsumowanie     127
  8. PROGRAMOWANIE FUNKCYJNE     129
  Tworzenie czystych funkcji     130
  Generatory     131
    Tworzenie generatora     131
    Zwracanie i przekazywanie wartości przy użyciu instrukcji yield     133
    Inspekcje generatorów     134
  Wyrażenia listowe     136
  Funkcjonowanie funkcji funkcyjnych     137
    Stosowanie funkcji na elementach przy użyciu funkcji map()     137
    Filtrowanie list przy użyciu funkcji filter()     138
    Pobieranie indeksów przy użyciu funkcji enumerate()     138
    Sortowanie listy przy użyciu funkcji sorted()     138
    Wyszukiwanie przy użyciu any() i all() elementów spełniających warunki     139
    Łączenie list przy użyciu funkcji zip()     139
    Rozwiązania typowych problemów     140
    Przydatne funkcje itertools     140
  Podsumowanie     145
  9. DRZEWO AST, HY I ATRYBUTY JAK W JĘZYKU LISP     147
  Analizowanie drzewa AST     148
    Pisanie programu przy użyciu AST    150
    Obiekty AST     151
    Przechodzenie drzewa AST     151
  Rozszerzanie narzędzia fl ake8 o analizy AST    153
    Pisanie klasy     154
    Pomijanie nieistotnego kodu     154
    Sprawdzanie, czy istnieje odpowiedni dekorator     155
    Poszukiwanie argumentu self     156
  Szybkie wprowadzenie do Hy     158
  Podsumowanie     160
  Paul Tagliamonte o AST i Hy     160
  10. WYDAJNOŚĆ I OPTYMALIZACJE     165
  Struktury danych     166
  Zrozumienie działania programu przez profi lowanie     168
    cProfi le     169
    Dezasemblowanie przy użyciu modułu dis     171
  Efektywne defi niowanie funkcji     173
  Listy uporządkowane i bisect     174
  namedtuple i __slots__     177
  Memoizacja     182
  Szybszy Python dzięki PyPy     184
  Eliminacja kopiowania przy użyciu protokołu bufora     185
  Podsumowanie     190
  Victor Stinner o optymalizacji     190
  11. SKALOWALNOŚĆ I ARCHITEKTURA 193
  Wielowątkowość w Pythonie i jej ograniczenia     194
  Przetwarzanie wieloprocesowe kontra wielowątkowe     195
  Architektura sterowana zdarzeniami     197
  Inne opcje i asyncio     199
  Architektura zorientowana na usługi     200
  Komunikacja między procesami przy użyciu ZeroMQ     201
  Podsumowanie     203
  12. ZARZĄDZANIE RELACYJNYMI BAZAMI DANYCH     205
  Rozwiązania RDBMS, ORM i kiedy ich używać     205
  Wewnętrzne bazy danych     208
  Strumieniowe przesyłanie danych przy użyciu Flask i PostgreSQL     209
    Pisanie aplikacji do strumieniowego przesyłania danych     209
    Budowanie aplikacji     212
  Dimitri Fontaine on Databases     214
  13. PISZ MNIEJ, PROGRAMUJ WIĘCEJ     219
  Użycie modułu six do wspierania wersji Python 2 i 3     219
    Ciągi a unicode     221
    Rozwiązywanie problemu przeniesienia modułów Pythona     221
    Moduł modernize     222
  Wykorzystywanie Pythona jak języka Lisp do tworzenia jednego dyspozytora     222
    Tworzenie metod generycznych w języku Lisp     222
    Metody generyczne w Pythonie     224
  Menedżery kontekstu     226
  Redukowanie szablonowego kodu przy użyciu attr     229
  Podsumowanie     232
  INDEKS     233
RozwińZwiń
W celu zapewnienia wysokiej jakości świadczonych przez nas usług, nasz portal internetowy wykorzystuje informacje przechowywane w przeglądarce internetowej w formie tzw. „cookies”. Poruszając się po naszej stronie internetowej wyrażasz zgodę na wykorzystywanie przez nas „cookies”. Informacje o przechowywaniu „cookies”, warunkach ich przechowywania i uzyskiwania dostępu do nich znajdują się w Regulaminie.

Nie pokazuj więcej tego powiadomienia