Python in a Nutshell. 4th Edition
- Ocena:
- Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
- Stron:
- 738
- Dostępne formaty:
-
ePubMobi
Opis ebooka: Python in a Nutshell. 4th Edition
Python was recently ranked as today's most popular programming language on the TIOBE index, thanks to its broad applicability to design and prototyping to testing, deployment, and maintenance. With this updated fourth edition, you'll learn how to get the most out of Python, whether you're a professional programmer or someone who needs this language to solve problems in a particular field.
Carefully curated by recognized experts in Python, this new edition focuses on version 3.10, bringing this seminal work on the Python language fully up to date on five version releases, including preview coverage of upcoming 3.11 features.
This handy guide will help you:
- Learn how Python represents data and program as objects
- Understand the value and uses of type annotations
- Examine which language features appeared in which recent versions
- Discover how to use modern Python idiomatically
- Learn ways to structure Python projects appropriately
- Understand how to debug Python code
Wybrane bestsellery
-
Język Python został ostatnio sklasyfikowany w indeksie TIOBE jako najpopularniejszy obecnie język programowania, co zawdzięcza szerokim możliwościom stosowania go w projektowaniu, prototypowaniu, testach, wdrażaniu i konserwacji oprogramowania. To zaktualizowane i rozszerzone czwarte wydanie poka...
Python w pigułce. Podręczny przewodnik po wersjach 3.10 i 3.11 Python w pigułce. Podręczny przewodnik po wersjach 3.10 i 3.11
Alex Martelli, Anna Martelli Ravenscroft, Steve Holden, Paul McGuire
(152.10 zł najniższa cena z 30 dni)152.10 zł
169.00 zł(-10%) -
This book offers Python programmers one place to look when they needhelp remembering or deciphering the syntax of this open source languageand its many powerful but scantily documented modules. Thiscomprehensive reference guide makes it easy to look up the mostfrequently needed information--not j...(118.15 zł najniższa cena z 30 dni)
118.15 zł
139.00 zł(-15%) -
Oto zaktualizowane wydanie popularnego przewodnika, dzięki któremu skorzystasz z ponad dwustu sprawdzonych receptur bazujących na najnowszych wydaniach bibliotek Pythona. Wystarczy, że skopiujesz i dostosujesz kod do swoich potrzeb. Możesz też go uruchamiać i testować za pomocą przykładowego zbio...
Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury. Od przygotowania danych do deep learningu. Wydanie II Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury. Od przygotowania danych do deep learningu. Wydanie II
(57.84 zł najniższa cena z 30 dni)62.30 zł
89.00 zł(-30%) -
Oto uzupełnione i zaktualizowane wydanie bestsellerowego przewodnika dla inżynierów sieci. Dzięki niemu przejdziesz trudną (ale ekscytującą!) drogę od tradycyjnej platformy do platformy sieciowej opartej na najlepszych praktykach programistycznych. Zaczniesz od zagadnień podstawowych, aby następn...
Zaawansowana inżynieria sieci w Pythonie. Automatyzacja, monitorowanie i zarządzanie chmurą. Wydanie IV Zaawansowana inżynieria sieci w Pythonie. Automatyzacja, monitorowanie i zarządzanie chmurą. Wydanie IV
(77.40 zł najniższa cena z 30 dni)90.30 zł
129.00 zł(-30%) -
Oto drugie, zaktualizowane i uzupełnione wydanie przewodnika po bibliotece Pandas. Dzięki tej przystępnej książce nauczysz się w pełni korzystać z możliwości oferowanych przez bibliotekę, nawet jeśli dopiero zaczynasz przygodę z analizą danych w Pythonie. Naukę rozpoczniesz z użyciem rzeczywisteg...
Jak analizować dane z biblioteką Pandas. Praktyczne wprowadzenie. Wydanie II Jak analizować dane z biblioteką Pandas. Praktyczne wprowadzenie. Wydanie II
(65.40 zł najniższa cena z 30 dni)76.30 zł
109.00 zł(-30%) -
Python, stanowiący czołowy temat tego kursu, jest jednym z najpopularniejszych języków programowania na świecie. Słynie z wszechstronności, czytelności i dużej społeczności użytkowników. W świecie finansów Python zyskał szczególne uznanie ze względu na swoją efektywność w analizie danych, modelow...
Python i finanse. Kurs video. Tworzenie modeli, prognoz i analiz rynkowych Python i finanse. Kurs video. Tworzenie modeli, prognoz i analiz rynkowych
(39.90 zł najniższa cena z 30 dni)107.60 zł
269.00 zł(-60%) -
Zanurz się w fascynujący świat programowania w języku Python i osiągnij imponujący poziom umiejętności w zaledwie 24 godziny! Oto kilka zalet, które sprawiają, że ta książka jest niezbędna dla każdego aspirującego programisty: Szybki start: podstawy Pythona już w pierwszych godzinach nauki ...
Python w 1 dzień. Nauka programowania w Pythonie w 24 godziny od A do Z Python w 1 dzień. Nauka programowania w Pythonie w 24 godziny od A do Z
-
Czy zastanawiasz się czasem nad tym, jak to możliwe, że jesteśmy w stanie „rozmawiać” z maszynami? Że coś mówimy, a one nas rozumieją i odpowiadają na nasze pytania, realizują polecenia, wykonują zadania? I na odwrót – to one mówią (i piszą) do nas słowami, które są dla nas jasn...
NLP. Kurs video. Analiza danych tekstowych w języku Python NLP. Kurs video. Analiza danych tekstowych w języku Python
(39.90 zł najniższa cena z 30 dni)52.15 zł
149.00 zł(-65%) -
To książka przeznaczona dla osób, które pracują ze zbiorami danych. Jest praktycznym przewodnikiem po koncepcjach algebry liniowej, pomyślanym tak, by ułatwić ich zrozumienie i zastosowanie w użytecznych obliczeniach. Poszczególne zagadnienia przedstawiono za pomocą kodu Pythona, wraz z przykłada...
Praktyczna algebra liniowa dla analityków danych. Od podstawowych koncepcji do użytecznych aplikacji w Pythonie Praktyczna algebra liniowa dla analityków danych. Od podstawowych koncepcji do użytecznych aplikacji w Pythonie
(46.20 zł najniższa cena z 30 dni)53.90 zł
77.00 zł(-30%) -
Ta książka stanowi wszechstronne omówienie wszystkich bibliotek Pythona, potrzebnych naukowcom i specjalistom pracującym z danymi. Znalazł się tu dokładny opis IPythona, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn i innych narzędzi. Podręcznik uwzględnia przede wszystkim ich aspekty praktyczne, dzięk...
Python Data Science. Niezbędne narzędzia do pracy z danymi. Wydanie II Python Data Science. Niezbędne narzędzia do pracy z danymi. Wydanie II
(77.40 zł najniższa cena z 30 dni)90.30 zł
129.00 zł(-30%)
Ebooka "Python in a Nutshell. 4th Edition" przeczytasz na:
-
czytnikach Inkbook, Kindle, Pocketbook, Onyx Boox i innych
-
systemach Windows, MacOS i innych
-
systemach Windows, Android, iOS, HarmonyOS
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących formaty: PDF, EPub, Mobi
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Audiobooka "Python in a Nutshell. 4th Edition" posłuchasz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP3 (pliki spakowane w ZIP)
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Kurs Video "Python in a Nutshell. 4th Edition" zobaczysz:
-
w aplikacjach Ebookpoint i Videopoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych z dostępem do najnowszej wersji Twojej przeglądarki internetowej
Szczegóły ebooka
- ISBN Ebooka:
- 978-10-981-1351-3, 9781098113513
- Data wydania ebooka:
- 2023-01-09 Data wydania ebooka często jest dniem wprowadzenia tytułu do sprzedaży i może nie być równoznaczna z datą wydania książki papierowej. Dodatkowe informacje możesz znaleźć w darmowym fragmencie. Jeśli masz wątpliwości skontaktuj się z nami sklep@ebookpoint.pl.
- Język publikacji:
- angielski
- Rozmiar pliku ePub:
- 3.5MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 10.6MB
Spis treści ebooka
- Preface
- How To Use This Book
- Part I, Getting Started with Python
- Part II, Core Python Language and Built-ins
- Part III, Python Library and Extension Modules
- Part IV, Network and Web Programming
- Part V, Extending, Distributing, and Version Upgrade and Migration
- How To Use This Book
- Conventions Used in This Book
- Reference Conventions
- Version Conventions
- Typographic Conventions
- Using Code Examples
- OReilly Online Learning
- How to Contact Us
- Acknowledgments
- 1. Introduction to Python
- The Python Language
- The Python Standard Library and Extension Modules
- Python Implementations
- CPython
- PyPy
- Choosing Between CPython, PyPy, and Other Implementations
- Other Developments, Implementations, and Distributions
- Jython and IronPython
- Numba
- Pyjion
- IPython
- MicroPython
- Anaconda and Miniconda
- pyenv: Simple support for multiple versions
- Transcrypt: Convert your Python to JavaScript
- Licensing and Price Issues
- Python Development and Versions
- Python Resources
- Documentation
- Python documentation for nonprogrammers
- Extension modules and Python sources
- Books
- Documentation
- Community
- Python Software Foundation
- Workgroups
- Python conferences
- User groups and organizations
- Mailing lists
- Social media
- Installation
- Installing Python from Binaries
- Installing Python from Source Code
- Microsoft Windows
- Uncompressing and unpacking the Python source code
- Building the Python source code
- Microsoft Windows
- Unix-Like Platforms
- Uncompressing and unpacking the Python source code
- Configuring, building, and testing
- Installing after the build
- 2. The Python Interpreter
- The python Program
- Environment Variables
- Command-Line Syntax and Options
- The Windows py Launcher
- The PyPy Interpreter
- Interactive Sessions
- The python Program
- Python Development Environments
- IDLE
- Other Python IDEs
- Free Text Editors with Python Support
- Tools for Checking Python Programs
- Running Python Programs
- Running Python in the Browser
- PyScript
- Jupyter
- 3. The Python Language
- Lexical Structure
- Lines and Indentation
- Character Sets
- Tokens
- Identifiers
- Keywords
- Operators
- Delimiters
- Literals
- Statements
- Simple statements
- Compound statements
- Lexical Structure
- Data Types
- Numbers
- Integer numbers
- Floating-point numbers
- Complex numbers
- Underscores in numeric literals
- Numbers
- Sequences
- Iterables
- Strings
- bytes objects
- bytearray objects
- Tuples
- Lists
- Sets
- Dictionaries
- None
- Ellipsis (...)
- Callables
- Boolean Values
- Variables and Other References
- Variables
- Object attributes and items
- Accessing nonexistent references
- Variables
- Assignment Statements
- Plain assignment
- Augmented assignment
- del Statements
- Expressions and Operators
- Comparison Chaining
- Short-Circuiting Operators
- The conditional operator
- Assignment Expressions
- := in an if/elif statement
- := in a while statement
- := in a list comprehension filter
- Numeric Operations
- Numeric Conversions
- Arithmetic Operations
- Division
- Exponentiation
- Comparisons
- Bitwise Operations on Integers
- Sequence Operations
- Sequences in General
- Sequence conversions
- Concatenation and repetition
- Membership testing
- Indexing a sequence
- Slicing a sequence
- Sequences in General
- Strings
- Tuples
- Lists
- Modifying a list
- In-place operations on a list
- List methods
- Sorting a list
- Set Operations
- Set Membership
- Set Methods
- Dictionary Operations
- Dictionary Membership
- Indexing a Dictionary
- Dictionary Methods
- Control Flow Statements
- The if Statement
- The match Statement
- Building patterns
- Literal patterns
- The wildcard pattern
- Capture patterns
- Value patterns
- OR patterns
- Group patterns
- Sequence patterns
- as patterns
- Mapping patterns
- Class patterns
- Guards
- Configuring classes for positional matching
- The while Statement
- The for Statement
- Iterators
- Iterables versus iterators
- range
- List comprehensions
- Set comprehensions
- Dictionary comprehensions
- The break Statement
- The continue Statement
- The else Clause on Loop Statements
- The pass Statement
- The try and raise Statements
- The with Statement
- Functions
- Defining Functions: The def Statement
- Parameters
- Positional parameters
- Named parameters
- Positional-only marker
- Positional argument collector
- Named argument collector
- Parameter sequence
- Mutable default parameter values
- Argument collector parameters
- Attributes of Function Objects
- Docstrings
- Other attributes of function objects
- Function Annotations
- The return Statement
- Calling Functions
- Positional and named arguments
- Keyword-only parameters
- Matching arguments to parameters
- The semantics of argument passing
- Namespaces
- The global statement
- Nested functions and nested scopes
- lambda Expressions
- Generators
- yield from
- Generators as near-coroutines
- Generator expressions
- Recursion
- 4. Object-Oriented Python
- Classes and Instances
- Python Classes
- The class Statement
- The Class Body
- Attributes of class objects
- Function definitions in a class body
- Class-private variables
- Class documentation strings
- Descriptors
- Overriding and nonoverriding descriptors
- Classes and Instances
- Instances
- __init__
- Attributes of instance objects
- The factory function idiom
- __new__
- Attribute Reference Basics
- Getting an attribute from a class
- Getting an attribute from an instance
- Setting an attribute
- Bound and Unbound Methods
- Inheritance
- Method resolution order
- Overriding attributes
- Delegating to superclass methods
- Cooperative superclass method calling
- Dynamic class definition using the type built-in function
- Deleting class attributes
- The Built-in object Type
- Class-Level Methods
- Static methods
- Class methods
- Properties
- Why properties are important
- Properties and inheritance
- __slots__
- __getattribute__
- Per Instance Methods
- Inheritance from Built-in Types
- Special Methods
- General-Purpose Special Methods
- Special Methods for Containers
- Sequences
- Mappings
- Sets
- Container slicing
- Container methods
- Abstract Base Classes
- The abc module
- ABCs in the collections module
- ABCs in the numbers module
- Special Methods for Numeric Objects
- Decorators
- Metaclasses
- Alternatives to Custom Metaclasses for Simple Class Customization
- How Python Determines a Classs Metaclass
- How a Metaclass Creates a Class
- Defining and using your own metaclasses
- A substantial custom metaclass example
- Data Classes
- Enumerated Types (Enums)
- 5. Type Annotations
- History
- Type-Checking Utilities
- mypy
- Other Type Checkers
- Type Annotation Syntax
- The typing Module
- Types
- Type Expression Parameters
- Abstract Base Classes
- Protocols
- Utilities and Decorators
- Defining Custom Types
- Generics and TypeVars
- Restricting TypeVar to specific types
- NamedTuple
- TypedDict
- TypeAlias
- NewType
- Using Type Annotations at Runtime
- How to Add Type Annotations to Your Code
- Adding Type Annotations to New Code
- Adding Type Annotations to Existing Code (Gradual Typing)
- Using .pyi Stub Files
- Summary
- 6. Exceptions
- The try Statement
- try/except
- try/finally
- try/except/finally
- The try Statement
- The raise Statement
- The with Statement and Context Managers
- Generators and Exceptions
- Exception Propagation
- Exception Objects
- The Hierarchy of Standard Exceptions
- Standard Exception Classes
- OSError subclasses
- Exceptions wrapping other exceptions or tracebacks
- Custom Exception Classes
- Custom Exceptions and Multiple Inheritance
- Other Exceptions Used in the Standard Library
- ExceptionGroup and except*
- Error-Checking Strategies
- LBYL Versus EAFP
- Handling Errors in Large Programs
- Logging Errors
- The logging module
- Configuring logging
- The assert Statement
- 7. Modules and Packages
- Module Objects
- The import Statement
- The module body
- Attributes of module objects
- Python built-ins
- Module documentation strings
- Module-private variables
- The import Statement
- The from Statement
- from...import *
- from versus import
- Handling import failures
- Module Objects
- Module Loading
- Built-in Modules
- Searching the Filesystem for a Module
- The Main Program
- Reloading Modules
- Circular Imports
- Custom Importers
- Rebinding __import__
- Import hooks
- Packages
- Special Attributes of Package Objects
- Absolute Versus Relative Imports
- Distribution Utilities (distutils) and setuptools
- Python Environments
- Enter the Virtual Environment
- What Is a Virtual Environment?
- Creating and Deleting Virtual Environments
- Working with Virtual Environments
- Managing Dependency Requirements
- Other Environment Management Solutions
- Best Practices with Virtualenvs
- 8. Core Built-ins and Standard Library Modules
- Built-in Types
- Built-in Functions
- The sys Module
- The copy Module
- The collections Module
- ChainMap
- Counter
- OrderedDict
- defaultdict
- deque
- The functools Module
- The heapq Module
- The DecorateSortUndecorate Idiom
- The argparse Module
- The itertools Module
- 9. Strings and Things
- Methods of String Objects
- The string Module
- String Formatting
- Formatted String Literals (F-Strings)
- Debug printing with f-strings
- Formatted String Literals (F-Strings)
- Formatting Using format Calls
- Value Conversion
- Value Formatting: The Format Specifier
- Fill and alignment
- Sign indication
- Zero normalization (z)
- Radix indicator (#)
- Leading zero indicator (0)
- Field width
- Grouping option
- Precision specification
- Format type
- Nested Format Specifications
- Formatting of User-Coded Classes
- Legacy String Formatting with %
- Format Specifier Syntax
- Text Wrapping and Filling
- The pprint Module
- The reprlib Module
- Unicode
- The codecs Module
- The unicodedata Module
- 10. Regular Expressions
- Regular Expressions and the re Module
- REs and bytes Versus str
- Pattern String Syntax
- Common Regular Expression Idioms
- Sets of Characters
- Alternatives
- Groups
- Regular Expressions and the re Module
- Optional Flags
- Match Versus Search
- Anchoring at String Start and End
- Regular Expression Objects
- Match Objects
- Functions of the re Module
- REs and the := Operator
- The Third-Party regex Module
- 11. File and Text Operations
- The io Module
- Creating a File Object with open
- mode
- Binary and text modes
- Buffering
- Sequential and nonsequential (random) access
- Creating a File Object with open
- Attributes and Methods of File Objects
- Iteration on File Objects
- File-Like Objects and Polymorphism
- The io Module
- The tempfile Module
- Auxiliary Modules for File I/O
- The fileinput Module
- The struct Module
- In-Memory Files: io.StringIO and io.BytesIO
- Archived and Compressed Files
- The tarfile Module
- The TarFile class
- The TarInfo class
- The tarfile Module
- The zipfile Module
- The ZipFile class
- The ZipInfo class
- The os Module
- Filesystem Operations
- Path-string attributes of the os module
- Permissions
- File and directory functions of the os module
- File descriptor operations
- Filesystem Operations
- The os.path Module
- OSError Exceptions
- The errno Module
- The pathlib Module
- The stat Module
- The filecmp Module
- The fnmatch Module
- The glob Module
- The shutil Module
- Text Input and Output
- Standard Output and Standard Error
- The print Function
- Standard Input
- The getpass Module
- Richer-Text I/O
- The readline Module
- Console I/O
- curses
- The msvcrt module
- Internationalization
- The locale Module
- The gettext Module
- Using gettext for localization
- Essential gettext functions
- More Internationalization Resources
- 12. Persistence and Databases
- Serialization
- The csv Module
- csv functions and classes
- A csv example
- The csv Module
- The json Module
- json functions
- A json example
- Serialization
- The pickle Module
- pickle functions and classes
- A pickling example
- Pickling instances
- Pickling customization with the copyreg module
- The shelve Module
- A shelving example
- DBM Modules
- The dbm Package
- Examples of DBM-Like File Use
- The Python Database API (DBAPI)
- Exception Classes
- Thread Safety
- Parameter Style
- Factory Functions
- Type Description Attributes
- The connect Function
- Connection Objects
- Cursor Objects
- DBAPI-Compliant Modules
- SQLite
- The sqlite3.Connection class
- The sqlite3.Row class
- A sqlite3 example
- 13. Time Operations
- The time Module
- The datetime Module
- The date Class
- The time Class
- The datetime Class
- The timedelta Class
- The tzinfo Abstract Class
- The timezone Class
- The zoneinfo Module
- The dateutil Module
- The sched Module
- The calendar Module
- 14. Customizing Execution
- Per-Site Customization
- Termination Functions
- Dynamic Execution and exec
- Avoiding exec
- Expressions
- compile and Code Objects
- Never exec or eval Untrusted Code
- Internal Types
- Type Objects
- The Code Object Type
- The Frame Type
- Garbage Collection
- The gc Module
- Instrumenting garbage collection
- The gc Module
- The weakref Module
- 15. Concurrency: Threads and Processes
- Threads in Python
- The threading Module
- Thread Objects
- Thread Synchronization Objects
- Timeout parameters
- Lock and RLock objects
- Condition objects
- Event objects
- Semaphore and BoundedSemaphore objects
- Timer objects
- Barrier objects
- Thread Local Storage
- The queue Module
- The multiprocessing Module
- Differences Between multiprocessing and threading
- Structural differences
- The Process class
- Differences in queues
- Differences Between multiprocessing and threading
- Sharing State: Classes Value, Array, and Manager
- The Value class
- The Array class
- The Manager class
- Process Pools
- The Pool class
- The AsyncResult class
- The ThreadPool class
- The concurrent.futures Module
- Threaded Program Architecture
- Process Environment
- Running Other Programs
- Using the Subprocess Module
- What to run, and how
- Subprocess files
- Other, advanced arguments
- Attributes of subprocess.Popen instances
- Methods of subprocess.Popen instances
- Using the Subprocess Module
- Running Other Programs with the os Module
- The mmap Module
- Methods of mmap Objects
- Using mmap Objects for IPC
- 16. Numeric Processing
- Floating-Point Values
- The math and cmath Modules
- The statistics Module
- The operator Module
- Random and Pseudorandom Numbers
- The random Module
- Crypto-Quality Random Numbers: The secrets Module
- The fractions Module
- The decimal Module
- Array Processing
- The array Module
- Extensions for Numeric Array Computation
- NumPy
- Creating a NumPy array
- Shape, indexing, and slicing
- Matrix operations in NumPy
- SciPy
- Additional numeric packages
- 17. Testing, Debugging, and Optimizing
- Testing
- Unit Testing and System Testing
- The doctest Module
- The unittest Module
- The TestCase class
- Unit tests dealing with large amounts of data
- Testing with nose2
- Testing with pytest
- Testing
- Debugging
- Before You Debug
- The inspect Module
- Introspecting callables
- An example of using inspect
- The traceback Module
- The pdb Module
- Other Debugging Modules
- ipdb
- pudb
- The warnings Module
- Classes
- Objects
- Filters
- Functions
- Optimization
- Developing a Fast-Enough Python Application
- Benchmarking
- Large-Scale Optimization
- List operations
- String operations
- Dictionary operations
- Set operations
- Summary of big-O times for operations on Python built-in types
- Profiling
- The profile module
- Calibration
- The pstats module
- Small-Scale Optimization
- The timeit module
- Memoizing
- Precomputing a lookup table
- Building up a string from pieces
- Searching and sorting
- Avoid exec and from ... import *
- Short-circuiting of Boolean expressions
- Short-circuiting of iterators
- Optimizing loops
- Using multiprocessing for heavy CPU work
- Optimizing I/O
- 18. Networking Basics
- The Berkeley Socket Interface
- Socket Addresses
- Client/Server Computing
- Connectionless client and server structures
- Connection-oriented client and server structures
- The socket Module
- Socket Objects
- A Connectionless Socket Client
- A Connectionless Socket Server
- A Connection-Oriented Socket Client
- A Connection-Oriented Socket Server
- The Berkeley Socket Interface
- Transport Layer Security
- SSLContext
- 19. Client-Side Network Protocol Modules
- Email Protocols
- The poplib Module
- The smtplib Module
- Email Protocols
- HTTP and URL Clients
- URL Access
- The urllib Package
- The urllib.parse module
- The urllib.request module
- The Third-Party requests Package
- Sending requests
- requests optional named parameters
- The files argument (and other ways to specify the requests body)
- How to interpret requests examples
- The Response class
- Other Network Protocols
- 20. Serving HTTP
- http.server
- WSGI
- WSGI Servers
- ASGI
- Python Web Frameworks
- Full-Stack Versus Lightweight Frameworks
- A Few Popular Full-Stack Frameworks
- Considerations When Using Lightweight Frameworks
- A Few Popular Lightweight Frameworks
- Flask
- Flask request objects
- Flask response objects
- Flask
- FastAPI
- 21. Email, MIME, and Other Network Encodings
- MIME and Email Format Handling
- Functions in the email Package
- The email.message Module
- The email.Generator Module
- Creating Messages
- The email.encoders Module
- The email.utils Module
- Example Uses of the email Package
- MIME and Email Format Handling
- Encoding Binary Data as ASCII Text
- The base64 Module
- The quopri Module
- The uu Module
- 22. Structured Text: HTML
- The html.entities Module
- The BeautifulSoup Third-Party Package
- The BeautifulSoup Class
- Which parser BeautifulSoup uses
- BeautifulSoup, Unicode, and encoding
- The BeautifulSoup Class
- The Navigable Classes of bs4
- Indexing instances of Tag
- Getting an actual string
- Attribute references on instances of BeautifulSoup and Tag
- contents, children, and descendants
- parent and parents
- next_sibling, previous_sibling, next_siblings, and previous_siblings
- next_element, previous_element, next_elements, and previous_elements
- bs4 find Methods (aka Search Methods)
- Arguments of search methods
- Filters
- name
- string
- attrs
- Other named arguments
- Arguments of search methods
- bs4 CSS Selectors
- An HTML Parsing Example with BeautifulSoup
- Generating HTML
- Editing and Creating HTML with bs4
- Building and adding new nodes
- Replacing and removing nodes
- Editing and Creating HTML with bs4
- Building HTML with bs4
- Templating
- The jinja2 Package
- The jinja2.Environment class
- The jinja2.Template class
- Building HTML with jinja2
- 23. Structured Text: XML
- ElementTree
- The Element Class
- The ElementTree Class
- Functions in the ElementTree Module
- ElementTree
- Parsing XML with ElementTree.parse
- Selecting Elements from an ElementTree
- Editing an ElementTree
- Building an ElementTree from Scratch
- Parsing XML Iteratively
- 24. Packaging Programs and Extensions
- What We Dont Cover in This Chapter
- A Brief History of Python Packaging
- Online Material
- 25. Extending and Embedding Classic Python
- Online Material
- 26. v3.7 to v3.n Migration
- Significant Changes in Python Through 3.11
- Planning a Python Version Upgrade
- Choosing a Target Version
- Scoping the Work
- Applying the Code Changes
- Upgrade Automation Using pyupgrade
- Multiversion Testing
- Use a Controlled Deployment Process
- How Often Should You Upgrade?
- Summary
- A. New Features and Changes in Python 3.7 Through 3.11
- Python 3.7
- Python 3.8
- Python 3.9
- Python 3.10
- Python 3.11
- Index
O'Reilly Media - inne książki
-
Software as a service (SaaS) is on the path to becoming the de facto model for building, delivering, and operating software solutions. Adopting a multi-tenant SaaS model requires builders to take on a broad range of new architecture, implementation, and operational challenges. How data is partiti...(237.15 zł najniższa cena z 30 dni)
245.65 zł
289.00 zł(-15%) -
Great engineers don't necessarily make great leaders—at least, not without a lot of work. Finding your path to becoming a strong leader is often fraught with challenges. It's not easy to figure out how to be strategic, successful, and considerate while also being firm. Whether you're on the...(118.15 zł najniższa cena z 30 dni)
126.65 zł
149.00 zł(-15%) -
Data science happens in code. The ability to write reproducible, robust, scaleable code is key to a data science project's success—and is absolutely essential for those working with production code. This practical book bridges the gap between data science and software engineering,and clearl...(211.65 zł najniższa cena z 30 dni)
220.15 zł
259.00 zł(-15%) -
With the massive adoption of microservices, operators and developers face far more complexity in their applications today. Service meshes can help you manage this problem by providing a unified control plane to secure, manage, and monitor your entire network. This practical guide shows you how th...(194.65 zł najniższa cena z 30 dni)
211.65 zł
249.00 zł(-15%) -
Get practical advice on how to leverage AI development tools for all stages of code creation, including requirements, planning, design, coding, debugging, testing, and documentation. With this book, beginners and experienced developers alike will learn how to use a wide range of tools, from gener...(164.25 zł najniższa cena z 30 dni)
186.15 zł
219.00 zł(-15%) -
Rust's popularity is growing, due in part to features like memory safety, type safety, and thread safety. But these same elements can also make learning Rust a challenge, even for experienced programmers. This practical guide helps you make the transition to writing idiomatic Rust—while als...(164.25 zł najniższa cena z 30 dni)
186.15 zł
219.00 zł(-15%) -
Advance your Power BI skills by adding AI to your repertoire at a practice level. With this practical book, business-oriented software engineers and developers will learn the terminologies, practices, and strategy necessary to successfully incorporate AI into your business intelligence estate. Je...(211.65 zł najniższa cena z 30 dni)
220.15 zł
259.00 zł(-15%) -
Microservices can be a very effective approach for delivering value to your organization and to your customers. If you get them right, microservices help you to move fast by making changes to small parts of your system hundreds of times a day. But if you get them wrong, microservices will just ma...(203.15 zł najniższa cena z 30 dni)
211.65 zł
249.00 zł(-15%) -
JavaScript gives web developers great power to create rich interactive browser experiences, and much of that power is provided by the browser itself. Modern web APIs enable web-based applications to come to life like never before, supporting actions that once required browser plug-ins. Some are s...(186.15 zł najniższa cena z 30 dni)
186.15 zł
219.00 zł(-15%) -
How will software development and operations have to change to meet the sustainability and green needs of the planet? And what does that imply for development organizations? In this eye-opening book, sustainable software advocates Anne Currie, Sarah Hsu, and Sara Bergman provide a unique overview...(169.14 zł najniższa cena z 30 dni)
177.65 zł
209.00 zł(-15%)
Dzieki opcji "Druk na żądanie" do sprzedaży wracają tytuły Grupy Helion, które cieszyły sie dużym zainteresowaniem, a których nakład został wyprzedany.
Dla naszych Czytelników wydrukowaliśmy dodatkową pulę egzemplarzy w technice druku cyfrowego.
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Druk na żądanie":
- usługa obejmuje tylko widoczną poniżej listę tytułów, którą na bieżąco aktualizujemy;
- cena książki może być wyższa od początkowej ceny detalicznej, co jest spowodowane kosztami druku cyfrowego (wyższymi niż koszty tradycyjnego druku offsetowego). Obowiązująca cena jest zawsze podawana na stronie WWW książki;
- zawartość książki wraz z dodatkami (płyta CD, DVD) odpowiada jej pierwotnemu wydaniu i jest w pełni komplementarna;
- usługa nie obejmuje książek w kolorze.
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka, którą chcesz zamówić pochodzi z końcówki nakładu. Oznacza to, że mogą się pojawić drobne defekty (otarcia, rysy, zagięcia).
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Końcówka nakładu":
- usługa obejmuje tylko książki oznaczone tagiem "Końcówka nakładu";
- wady o których mowa powyżej nie podlegają reklamacji;
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka drukowana
Oceny i opinie klientów: Python in a Nutshell. 4th Edition Alex Martelli, Anna Martelli Ravenscroft, Steve Holden (0) Weryfikacja opinii następuję na podstawie historii zamówień na koncie Użytkownika umieszczającego opinię. Użytkownik mógł otrzymać punkty za opublikowanie opinii uprawniające do uzyskania rabatu w ramach Programu Punktowego.