

- Ocena:
- Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
- Stron:
- 624
- Dostępne formaty:
-
ePubMobi
Opis ebooka: Learning Python. 2nd Edition
Portable, powerful, and a breeze to use, Python is the popular open source object-oriented programming language used for both standalone programs and scripting applications. Python is considered easy to learn, but there's no quicker way to mastery of the language than learning from an expert teacher. This edition of Learning Python puts you in the hands of two expert teachers, Mark Lutz and David Ascher, whose friendly, well-structured prose has guided many a programmer to proficiency with the language.
Learning Python, Second Edition, offers programmers a comprehensive learning tool for Python and object-oriented programming. Thoroughly updated for the numerous language and class presentation changes that have taken place since the release of the first edition in 1999, this guide introduces the basic elements of the latest release of Python 2.3 and covers new features, such as list comprehensions, nested scopes, and iterators/generators.
Beyond language features, this edition of Learning Python also includes new context for less-experienced programmers, including fresh overviews of object-oriented programming and dynamic typing, new discussions of program launch and configuration options, new coverage of documentation sources, and more. There are also new use cases throughout to make the application of language features more concrete.
The first part of Learning Python gives programmers all the information they'll need to understand and construct programs in the Python language, including types, operators, statements, classes, functions, modules and exceptions. The authors then present more advanced material, showing how Python performs common tasks by offering real applications and the libraries available for those applications. Each chapter ends with a series of exercises that will test your Python skills and measure your understanding.
Learning Python, Second Edition is a self-paced book that allows readers to focus on the core Python language in depth. As you work through the book, you'll gain a deep and complete understanding of the Python language that will help you to understand the larger application-level examples that you'll encounter on your own. If you're interested in learning Python--and want to do so quickly and efficiently--then Learning Python, Second Edition is your best choice.
Wybrane bestsellery
-
Ta książka jest kompleksowym wprowadzeniem do matematyki dyskretnej, przydatnym dla każdego, kto chce pogłębić i ugruntować swoje umiejętności informatyczne. W zrozumiały sposób przedstawiono tu metody matematyki dyskretnej i ich zastosowanie w algorytmach i analizie danych, włączając w to techni...
Matematyka dyskretna dla praktyków. Algorytmy i uczenie maszynowe w Pythonie Matematyka dyskretna dla praktyków. Algorytmy i uczenie maszynowe w Pythonie
(41.40 zł najniższa cena z 30 dni)44.85 zł
69.00 zł(-35%) -
To drugie, zaktualizowane i poprawione wydanie bestsellerowego podręcznika Programowania w Pythonie pozwoli Ci błyskawicznie zacząć tworzyć kod, który działa! Zaczniesz od zrozumienia podstawowych koncepcji programistycznych, następnie nauczysz się zapewniać programom interaktywność i wykształcis...(59.40 zł najniższa cena z 30 dni)
64.35 zł
99.00 zł(-35%) -
Oto praktyczny przewodnik po wersji 3.0 systemu Spark, metodach statystycznych i rzeczywistych zbiorach danych. Omówiono w nim zasady rozwiązywania problemów analitycznych za pomocą interfejsu PySpark, z wykorzystaniem dobrych praktyk programowania w systemie Spark. Po lekturze można bezproblemow...
Zaawansowana analiza danych w PySpark. Metody przetwarzania informacji na szeroką skalę z wykorzystaniem Pythona i systemu Spark Zaawansowana analiza danych w PySpark. Metody przetwarzania informacji na szeroką skalę z wykorzystaniem Pythona i systemu Spark
Akash Tandon, Sandy Ryza, Uri Laserson, Sean Owen, Josh Wills
(44.85 zł najniższa cena z 30 dni)44.85 zł
69.00 zł(-35%) -
Mało kto lubi matematykę, zwłaszcza algebrę czy analizę matematyczną. Wydaje się trudna i niezrozumiała. Bardzo łatwo popełnić błędy podczas rozwiązywania równań różniczkowych czy całek. Jeśli jednak powierzysz najtrudniejszą i najżmudniejszą część obliczeń komputerowi, szybko się przekonasz, że ...
Matematyka w Pythonie. Algebra, statystyka, analiza matematyczna i inne dziedziny Matematyka w Pythonie. Algebra, statystyka, analiza matematyczna i inne dziedziny
(41.40 zł najniższa cena z 30 dni)44.85 zł
69.00 zł(-35%) -
Lektura tej książki ułatwi Ci pozbycie się obaw przed biblioteką asyncio. Zrozumiesz jej podstawowe elementy, co pozwoli Ci na rozpoczęcie programowania sterowanego zdarzeniami i prostą obsługę tysięcy jednoczesnych połączeń sieciowych. Dowiesz się, dlaczego Asyncio stanowi bezpieczniejszą altern...(23.94 zł najniższa cena z 30 dni)
25.93 zł
39.90 zł(-35%) -
W tej książce omówiono techniki wdrażania systemów na platformie AWS i zasady zarządzania nimi. Zaprezentowano podstawy korzystania z usługi Identity and Access Management oraz narzędzia sieciowe i monitorujące chmury AWS. Poruszono tematy Virtual Private Cloud, Elastic Compute Cloud, równoważeni...
AWS dla administratorów systemów. Tworzenie i utrzymywanie niezawodnych aplikacji chmurowych AWS dla administratorów systemów. Tworzenie i utrzymywanie niezawodnych aplikacji chmurowych
(51.35 zł najniższa cena z 30 dni)51.35 zł
79.00 zł(-35%) -
Ta książka jest zwięzłym, skupionym na praktyce przewodnikiem po Pythonie w wersji 3.6 i nowszych. Dzięki niej skoncentrujesz się na rdzeniu języka i podstawowych zagadnieniach, które musisz doskonale opanować, jeśli chcesz pisać w nim dobry kod. Dowiesz się zatem, jak działa Python i jakich zasa...(41.40 zł najniższa cena z 30 dni)
44.85 zł
69.00 zł(-35%) -
Metody statystyczne są kluczowym elementem data science, mimo to niewielu specjalistów data science posiada formalne wykształcenie statystyczne. Kursy i podręczniki o podstawach statystyki, rzadko kiedy omawiają temat z perspektywy data science. W drugim wydaniu tego popularnego podręcznika zosta...
Statystyka praktyczna w data science. 50 kluczowych zagadnień w językach R i Python. Wydanie II Statystyka praktyczna w data science. 50 kluczowych zagadnień w językach R i Python. Wydanie II
(41.40 zł najniższa cena z 30 dni)44.85 zł
69.00 zł(-35%) -
Python to jeden z najpopularniejszych dynamicznych języków programowania. Nie od dziś znajduje on zastosowanie w różnych dziedzinach informatyki, zwłaszcza jako doskonały język skryptowy. Jeśli korzystasz z niego na co dzień i chcesz szybko wyszukiwać niezbędne informacje lub odświeżyć swoją wied...(8.50 zł najniższa cena z 30 dni)
9.35 zł
17.00 zł(-45%) -
Dzięki tej książce dowiesz się, jak sobie z tym poradzić. Znalazło się w niej krótkie wprowadzenie do Pythona oraz do automatyzacji przetwarzania tekstu i obsługi systemu plików, a także do pisania własnych narzędzi wiersza poleceń. Zaprezentowano również przydatne narzędzia linuksowe, systemy za...
Python dla DevOps. Naucz się bezlitośnie skutecznej automatyzacji Python dla DevOps. Naucz się bezlitośnie skutecznej automatyzacji
(53.40 zł najniższa cena z 30 dni)57.85 zł
89.00 zł(-35%)
O autorze ebooka
Mark Lutz od 30 lat zajmuje się programowaniem. Dziś jest jedną z najważniejszych postaci w świecie Pythona. Napisał kilka popularnych, wielokrotnie wznawianych książek o programowaniu w tym języku. Przeprowadził też kilkaset sesji treningowych poświęconych Pythonowi. Zanim w 1992 roku zainteresował się tym językiem, zajmował się implementacją Prologa i pracował nad kompilatorami, narzędziami programistycznymi, aplikacjami skryptowymi oraz systemami klient-serwer.
Mark Lutz, David Ascher - pozostałe książki
-
To kompleksowy podręcznik do nauki programowania w Pythonie. Jego piąte wydanie zostało gruntownie zaktualizowane i rozbudowane o dodatkowe treści. Omówiono tu najnowsze wersje Pythona w liniach 3.X i 2.X, czyli 3.3 i 2.7, i dodano opisy nowych lub rozszerzonych mechanizmów, takich jak obsługa fo...(119.40 zł najniższa cena z 30 dni)
129.35 zł
199.00 zł(-35%) -
Jeżeli jednak chcesz mieć zawsze pod ręką sprawdzone źródło informacji, które pozwoli Ci w każdej sytuacji rozwiać wątpliwości, to trafiłeś na doskonałą pozycję. Należy ona do serii Leksykon kieszonkowy i charakteryzuje się niezwykle zwięzłym, przejrzystym układem najważniejszych treści oraz porę...
-
Updated for both Python 3.4 and 2.7, this convenient pocket guide is the perfect on-the-job quick reference. You’ll find concise, need-to-know information on Python types and statements, special method names, built-in functions and exceptions, commonly used standard library modules, and oth...
Python Pocket Reference. Python In Your Pocket. 5th Edition Python Pocket Reference. Python In Your Pocket. 5th Edition
(46.74 zł najniższa cena z 30 dni)46.74 zł
54.99 zł(-15%) -
Get a comprehensive, in-depth introduction to the core Python language with this hands-on book. Based on author Mark Lutz’s popular training course, this updated fifth edition will help you quickly write efficient, high-quality code with Python. It’s an ideal way to begin, whether you...
Learning Python. Powerful Object-Oriented Programming. 5th Edition Learning Python. Powerful Object-Oriented Programming. 5th Edition
(245.65 zł najniższa cena z 30 dni)254.15 zł
299.00 zł(-15%) -
Niniejsza książka należy do popularnej serii Leksykon kieszonkowy, dzięki której zawsze i wszędzie możesz przypomnieć sobie wybrane zagadnienia, związane z różną tematyką. Pozycja, którą właśnie trzymasz w rękach, została poświęcona językowi Python. W trakcie jej lektury zapoznasz się z takimi za...(14.95 zł najniższa cena z 30 dni)
16.45 zł
29.90 zł(-45%) -
Dzięki tej książce zapoznasz się z podstawowymi typami wbudowanymi Pythona, takimi jak liczby, listy oraz słowniki, nauczysz się tworzyć i przetwarzać obiekty za pomocą instrukcji Pythona, a także opanujesz ogólny model składni tego języka, stworzysz strukturę kodu i wykorzystasz kod ponownie dzi...(74.50 zł najniższa cena z 30 dni)
81.95 zł
149.00 zł(-45%) -
If you've mastered Python's fundamentals, you're ready to start using it to get real work done. Programming Python will show you how, with in-depth tutorials on the language's primary application domains: system administration, GUIs, and the Web. You'll also explore how Python is used in database...
Programming Python. Powerful Object-Oriented Programming. 4th Edition Programming Python. Powerful Object-Oriented Programming. 4th Edition
(245.65 zł najniższa cena z 30 dni)254.15 zł
299.00 zł(-15%) -
This is the book to reach for when you're coding on the fly and need an answer now. It's an easy-to-use reference to the core language, with descriptions of commonly used modules and toolkits, and a guide to recent changes, new features, and upgraded built-ins -- all updated to cover Python 3.X a...
Python Pocket Reference. Python in Your Pocket. 4th Edition Python Pocket Reference. Python in Your Pocket. 4th Edition
(46.74 zł najniższa cena z 30 dni)46.74 zł
54.99 zł(-15%) -
Portable, powerful, and a breeze to use, Python is ideal for both standalone programs and scripting applications. With this hands-on book, you can master the fundamentals of the core Python language quickly and efficiently, whether you're new to programming or just new to Python. Once you finish,...(126.65 zł najniższa cena z 30 dni)
126.65 zł
149.00 zł(-15%)
Ebooka 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 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 zobaczysz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP4 (pliki spakowane w ZIP)
Szczegóły ebooka
- ISBN Ebooka:
- 978-05-965-5193-3, 9780596551933
- Data wydania ebooka:
-
2003-12-23
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:
- 1.7MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 1.7MB
Spis treści ebooka
- Learning Python, 2nd Edition
- SPECIAL OFFER: Upgrade this ebook with OReilly
- A Note Regarding Supplemental Files
- Preface
- About This Second Edition
- Prerequisites
- This Books Scope
- This Book's Style and Structure
- Core Language
- Outer Layers
- Appendixes
- Book Updates
- Font Conventions
- About the Programs in This Book
- Using Code Examples
- How to Contact Us
- Acknowledgments
- Mark Also Says:
- David Also Says:
- I. Getting Started
- 1. A Python Q&A Session
- 1.1. Why Do People Use Python?
- 1.1.1. Software Quality
- 1.1.2. Developer Productivity
- 1.1. Why Do People Use Python?
- 1.2. Is Python a Scripting Language?
- 1.3. Okay, But What's the Downside?
- 1.4. Who Uses Python Today?
- 1.5. What Can I Do with Python?
- 1.5.1. Systems Programming
- 1.5.2. GUIs
- 1.5.3. Internet Scripting
- 1.5.4. Component Integration
- 1.5.5. Database Programming
- 1.5.6. Rapid Prototyping
- 1.5.7. Numeric Programming
- 1.5.8. Gaming, Images, AI, XML, and More
- 1. A Python Q&A Session
- 1.6. What Are Python's Technical Strengths?
- 1.6.1. It's Object-Oriented
- 1.6.2. It's Free
- 1.6.3. It's Portable
- 1.6.4. It's Powerful
- 1.6.5. It's Mixable
- 1.6.6. It's Easy to Use
- 1.6.7. It's Easy to Learn
- 1.7. How Does Python Stack Up to Language X?
- 2. How Python Runs Programs
- 2.1. Introducing the Python Interpreter
- 2.2. Program Execution
- 2.2.1. The Programmer's View
- 2.2.2. Python's View
- 2.2.2.1. Byte code compilation
- 2.2.2.2. Python Virtual Machine (PVM)
- 2.2.2.3. Performance implications
- 2.2.2.4. Development implications
- 2.3. Execution Model Variations
- 2.3.1. Python Implementation Alternatives
- 2.3.1.1. CPython
- 2.3.1.2. Jython
- 2.3.1.3. Python.NET
- 2.3.1. Python Implementation Alternatives
- 2.3.2. The Psyco Just-in-Time Compiler
- 2.3.3. Frozen Binaries
- 2.3.4. Future Possibilities?
- 3. How You Run Programs
- 3.1. Interactive Coding
- 3.1.1. Using the Interactive Prompt
- 3.1. Interactive Coding
- 3.2. System Command Lines and Files
- 3.2.1. Using Command Lines and Files
- 3.2.2. Unix Executable Scripts (#!)
- 3.3. Clicking Windows File Icons
- 3.3.1. Clicking Icons on Windows
- 3.3.2. The raw_input Trick
- 3.3.3. Other Icon Click Limitations
- 3.4. Module Imports and Reloads
- 3.4.1. The Grander Module Story: Attributes
- 3.4.2. Import and Reload Usage Notes
- 3.5. The IDLE User Interface
- 3.5.1. IDLE Basics
- 3.5.2. Using IDLE
- 3.6. Other IDEs
- 3.7. Embedding Calls
- 3.8. Frozen Binary Executables
- 3.9. Text Editor Launch Options
- 3.10. Other Launch Options
- 3.11. Future Possibilities?
- 3.12. Which Option Should I Use?
- 3.13. Part I Exercises
- II. Types and Operations
- 4. Numbers
- 4.1. Python Program Structure
- 4.2. Why Use Built-in Types?
- 4.3. Numbers
- 4.3.1. Number Literals
- 4.3.2. Built-in Tools and Extensions
- 4.4. Python Expression Operators
- 4.4.1. Mixed Operators: Operator Precedence
- 4.4.2. Parentheses Group Subexpressions
- 4.4.3. Mixed Types: Converted Up
- 4.4.4. Preview: Operator Overloading
- 4. Numbers
- 4.5. Numbers in Action
- 4.5.1. Basic Operations and Variables
- 4.5.2. Numeric Representation
- 4.5.3. Division: Classic, Floor, and True
- 4.5.4. B itwise Operations
- 4.5.5. L ong Integers
- 4.5.6. Complex Numbers
- 4.5.7. Hexadecimal and Octal Notation
- 4.5.8. Other Numeric Tools
- 4.6. The Dynamic Typing Interlude
- 4.6.1. How Assignments Work
- 4.6.2. References and Changeable Objects
- 4.6.3. References and Garbage Collection
- 5. Strings
- 5.1. String Literals
- 5.1.1. Single- and Double-Quoted Strings Are the Same
- 5.1.2. Escape Sequences Code Special Bytes
- 5.1.3. Raw Strings Suppress Escapes
- 5.1.4. Triple Quotes Code Multiline Block Strings
- 5.1.5. Unicode Strings Encode Larger Character Sets
- 5.1. String Literals
- 5.2. Strings in Action
- 5.2.1. Basic Operations
- 5.2.2. Indexing and Slicing
- 5.2.2.1. I ndexing (S[i]) fetches components at offsets
- 5.2.2.2. S licing (S[i:j]) extracts contiguous sections of a sequence
- 5.2.3. String Conversion Tools
- 5.2.4. C hanging Strings
- 5.3. String Formatting
- 5.3.1. Advanced String Formatting
- 5.4. String Methods
- 5.4.1. String Method Examples: Changing Strings
- 5.4.2. String Method Examples: Parsing Text
- 5.4.3. The Original Module
- 5.5. General Type Categories
- 5.5.1. Types Share Operation Sets by Categories
- 5.5.2. Mutable Types Can Be Changed in-Place
- 6. Lists and Dictionaries
- 6.1. Lists
- 6.2. Lists in Action
- 6.2.1. Basic List Operations
- 6.2.2. In dexing, Slicing, and Matrixes
- 6.2.3. Changing Lists in-Place
- 6.2.3.1. Index and slice assignment
- 6.2.3.2. List method calls
- 6.3. Dictionaries
- 6.4. Dictionaries in Action
- 6.4.1. Basic Dictionary Operations
- 6.4.2. Changing Dictionaries in-Place
- 6.4.3. More Dictionary Methods
- 6.4.4. A Languages Table
- 6.4.5. Dictionary Usage Notes
- 6.4.5.1. Using dictionaries to simulate flexible lists
- 6.4.5.2. Using dictionaries for sparse data structures
- 6.4.5.3. Using dictionaries as "records"
- 7. Tuples, Files, and Everything Else
- 7.1. Tuples
- 7.1.1. Why Lists and Tuples?
- 7.1. Tuples
- 7.2. Files
- 7.2.1. Files in Action
- 7.3. Type Categories Revisited
- 7.4. Object Generality
- 7.5. References Versus Copies
- 7.6. Comparisons, Equality, and Truth
- 7.7. Python's Type Hierarchies
- 7.8. Other Types in Python
- 7.9. Built-in Type Gotchas
- 7.9.1. Assignment Creates References, Not Copies
- 7.9.2. Repetition Adds One-Level Deep
- 7.9.2.1. Solutions
- 7.9.3. Cyclic Data Structures
- 7.9.4. Immutable Types Can't Be Changed in-Place
- 7.10. Part II Exercises
- III. Statements and Syntax
- 8. Assignment, Expressions, and Print
- 8.1. Assignment Statements
- 8.1.1. Variable Name Rules
- 8.1.1.1. Naming conventions
- 8.1.1.2. Names have no type, but objects do
- 8.1.1. Variable Name Rules
- 8.1.2. Augmented Assignment Statements
- 8.1. Assignment Statements
- 8. Assignment, Expressions, and Print
- 8.2. Expression Statements
- 8.3. Print Statements
- 8.3.1. The Python "Hello World" Program
- 8.3.2. Redirecting the Output Stream
- 8.3.2.1. The print>>file extension
- 9. if Tests
- 9.1. if Statements
- 9.1.1. General Format
- 9.1.2. Examples
- 9.1.2.1. Multiway branching
- 9.1. if Statements
- 9.2. Python Syntax Rules
- 9.2.1. Block Delimiters
- 9.2.2. Statement Delimiters
- 9.2.3. A Few Special Cases
- 9.3. Truth Tests
- 10. while and for Loops
- 10.1. while Loops
- 10.1.1. General Format
- 10.1.2. Examples
- 10.1. while Loops
- 10.2. break, continue, pass, and the Loop else
- 10.2.1. General Loop Format
- 10.2.2. Examples
- 10.2.3. More on the Loop else
- 10.3. for Loops
- 10.3.1. General Format
- 10.3.2. Examples
- 10.4. Loop Variations
- 10.4.1. Counter Loops: range
- 10.4.2. Nonexhaustive Traversals: range
- 10.4.3. Changing Lists: range
- 10.4.4. Parallel Traversals: zip and map
- 10.4.5. Dictionary Construction with zip
- 11. Documenting Python Code
- 11.1. The Python Documentation Interlude
- 11.1.1. Documentation Sources
- 11.1.2. # Comments
- 11.1.3. The dir Function
- 11.1.4. Docstrings: __doc__
- 11.1.4.1. User-defined docstrings
- 11.1.4.2. Docstring standards
- 11.1.4.3. Built-in docstrings
- 11.1.5. PyDoc: The help Function
- 11.1.6. PyDoc: HTML Reports
- 11.1.7. Standard Manual Set
- 11.1.8. Web Resources
- 11.1.9. Published Books
- 11.1. The Python Documentation Interlude
- 11.2. Common Coding Gotchas
- 11.3. Part III Exercises
- IV. Functions
- 12. Function Basics
- 12.1. Why Use Functions?
- 12.2. Coding Functions
- 12.2.1. def Statements
- 12.2.2. def Executes at Runtime
- 12.3. A First Example: Definitions and Calls
- 12.3.1. Definition
- 12.3.2. Calls
- 12.3.3. Polymorphism in Python
- 12. Function Basics
- 12.4. A Second Example: Intersecting Sequences
- 12.4.1. Definition
- 12.4.2. Calls
- 12.4.3. Polymorphism Revisited
- 12.4.4. Local Variables
- 13. Scopes and Arguments
- 13.1. Scope Rules
- 13.1.1. Python Scope Basics
- 13.1.2. Name Resolution: The LEGB Rule
- 13.1.3. Scope Example
- 13.1.4. The Built-in Scope
- 13.1. Scope Rules
- 13.2. The global Statement
- 13.3. Scopes and Nested Functions
- 13.3.1. Nested Scope Details
- 13.3.2. Nested Scope Examples
- 13.4. Passing Arguments
- 13.4.1. Arguments and Shared References
- 13.4.2. Avoiding Mutable Argument Changes
- 13.4.3. Simulating Output Parameters
- 13.5. Special Argument Matching Modes
- 13.5.1. Keyword and Default Examples
- 13.5.2. Arbitrary Arguments Examples
- 13.5.3. Combining Keywords and Defaults
- 13.5.4. The min Wakeup Call
- 13.5.4.1. Full credit
- 13.5.4.2. Bonus points
- 13.5.4.3. The punch line
- 13.5.5. A More Useful Example: General Set Functions
- 13.5.6. Argument Matching: The Gritty Details
- 14. Advanced Function Topics
- 14.1. Anonymous Functions: lambda
- 14.1.1. lambda Expressions
- 14.1.2. Why lambda?
- 14.1.3. How (Not) to Obfuscate Your Python Code
- 14.1.4. Nested lambdas and Scopes
- 14.1. Anonymous Functions: lambda
- 14.2. Applying Functions to Arguments
- 14.2.1. The apply Built-in
- 14.2.1.1. Passing keyword arguments
- 14.2.1. The apply Built-in
- 14.2.2. Apply-Like Call Syntax
- 14.3. Mapping Functions Over Sequences
- 14.4. Functional Programming Tools
- 14.5. List Comprehensions
- 14.5.1. List Comprehension Basics
- 14.5.2. Adding Tests and Nested Loops
- 14.5.3. Comprehending List Comprehensions
- 14.6. Generators and Iterators
- 14.6.1. Generator Example
- 14.6.2. Iterators and Built-in Types
- 14.7. Function Design Concepts
- 14.7.1. Functions Are Objects: Indirect Calls
- 14.8. Function Gotchas
- 14.8.1. Local Names Are Detected Statically
- 14.8.2. Defaults and Mutable Objects
- 14.8.3. Functions Without Returns
- 14.9. Part IV Exercises
- V. Modules
- 15. Modules: The Big Picture
- 15.1. Why Use Modules?
- 15.2. Python Program Architecture
- 15.2.1. How to Structure a Program
- 15.2.2. Imports and Attributes
- 15.2.3. Standard Library Modules
- 15.3. How Imports Work
- 15.3.1. 1. Find It
- 15.3.1.1. The module search path
- 15.3.1.2. The sys.path list
- 15.3.1.3. Module file selection
- 15.3.1. 1. Find It
- 15.3.2. 2. Compile It (Maybe)
- 15.3.3. 3. Run It
- 15. Modules: The Big Picture
- 16. Module Coding Basics
- 16.1. Module Creation
- 16.2. Module Usage
- 16.2.1. The import Statement
- 16.2.2. The from statement
- 16.2.3. The from * statement
- 16.2.4. Imports Happen Only Once
- 16.2.5. import and from Are Assignments
- 16.2.6. Cross-File Name Changes
- 16.2.7. import and from Equivalence
- 16.3. Module Namespaces
- 16.3.1. Files Generate Namespaces
- 16.3.2. Attribute Name Qualification
- 16.3.3. Imports Versus Scopes
- 16.3.4. Namespace Nesting
- 16.4. Reloading Modules
- 16.4.1. Reload Basics
- 16.4.2. Reload Example
- 17. Module Packages
- 17.1. Package Import Basics
- 17.1.1. Packages and Search Path Settings
- 17.1.2. Package __init__.py Files
- 17.1. Package Import Basics
- 17.2. Package Import Example
- 17.2.1. from Versus import with Packages
- 17.3. Why Use Package Imports?
- 17.4. A Tale of Three Systems
- 18. Advanced Module Topics
- 18.1. Data Hiding in Modules
- 18.1.1. Minimizing from* damage: _X and __all__
- 18.1. Data Hiding in Modules
- 18.2. Enabling Future Language Features
- 18.3. Mixed Usage Modes: __name__ and __main__
- 18.4. Changing the Module Search Path
- 18.5. The import as Extension
- 18.6. Module Design Concepts
- 18.6.1. Modules Are Objects: Metaprograms
- 18.7. Module Gotchas
- 18.7.1. Importing Modules by Name String
- 18.7.2. from Copies Names but Doesn't Link
- 18.7.3. Statement Order Matters in Top-Level Code
- 18.7.4. Recursive "from" Imports May Not Work
- 18.7.5. reload May Not Impact from Imports
- 18.7.6. reload and from and Interactive Testing
- 18.7.7. reload Isn't Applied Transitively
- 18.8. Part V Exercises
- VI. Classes and OOP
- 19. OOP: The Big Picture
- 19.1. Why Use Classes?
- 19.2. OOP from 30,000 Feet
- 19.2.1. Attribute Inheritance Search
- 19.2.2. Coding Class Trees
- 19.2.3. OOP Is About Code Reuse
- 19. OOP: The Big Picture
- 20. Class Coding Basics
- 20.1. Classes Generate Multiple Instance Objects
- 20.1.1. Class Objects Provide Default Behavior
- 20.1.2. Instance Objects Are Concrete Items
- 20.1.3. A First Example
- 20.1. Classes Generate Multiple Instance Objects
- 20.2. Classes Are Customized by Inheritance
- 20.2.1. A Second Example
- 20.2.2. Classes and Modules
- 20.3. Classes Can Intercept Python Operators
- 20.3.1. A Third Example
- 20.3.2. Why Operator Overloading?
- 21. Class Coding Details
- 21.1. The Class Statement
- 21.1.1. General Form
- 21.1.2. Example
- 21.1. The Class Statement
- 21.2. Methods
- 21.2.1. Example
- 21.2.2. Calling Superclass Constructors
- 21.2.3. Other Method Call Possibilities
- 21.3. Inheritance
- 21.3.1. Attribute Tree Construction
- 21.3.2. Specializing Inherited Methods
- 21.3.3. Class Interface Techniques
- 21.3.4. Abstract Superclasses
- 21.4. Operator Overloading
- 21.4.1. Common Operator Overloading Methods
- 21.4.2. __getitem__ Intercepts Index References
- 21.4.3. __getitem__ and __iter__ Implement Iteration
- 21.4.3.1. User-defined iterators
- 21.4.4. __getattr__ and __setattr__ Catch Attribute References
- 21.4.5. __repr__ and __str__Return String Representations
- 21.4.6. __radd__ Handles Right-Side Addition
- 21.4.7. __call__ Intercepts Calls
- 21.4.8. __del__ Is a Destructor
- 21.5. Namespaces: The Whole Story
- 21.5.1. Unqualified Names: Global Unless Assigned
- 21.5.2. Qualified Names: Object Namespaces
- 21.5.3. Assignments Classify Names
- 21.5.4. Namespace Dictionaries
- 21.5.5. Namespace Links
- 22. Designing with Classes
- 22.1. Python and OOP
- 22.1.1. Overloading by Call Signatures (or Not)
- 22.1. Python and OOP
- 22.2. Classes as Records
- 22.3. OOP and Inheritance: "is-a" Relationships
- 22.4. OOP and Composition: "has-a" Relationships
- 22.4.1. Stream Processors Revisited
- 22.5. OOP and Delegation
- 22.6. Multiple Inheritance
- 22.7. Classes Are Objects: Generic Object Factories
- 22.7.1. Why Factories?
- 22.8. Methods Are Objects: Bound or Unbound
- 22.9. Documentation Strings Revisited
- 22.10. Classes Versus Modules
- 23. Advanced Class Topics
- 23.1. Extending Built-in Types
- 23.1.1. Extending Types by Embedding
- 23.1.2. Extending Types by Subclassing
- 23.1. Extending Built-in Types
- 23.2. Pseudo-Private Class Attributes
- 23.2.1. Name Mangling Overview
- 23.2.2. Why Use Pseudo-Private Attributes?
- 23.3. "New Style" Classes in Python 2.2
- 23.3.1. Diamond Inheritance Change
- 23.3.1.1. Diamond inheritance example
- 23.3.1.2. Explicit conflict resolution
- 23.3.1. Diamond Inheritance Change
- 23.3.2. Other New Style Class Extensions
- 23.3.2.1. Static and class methods
- 23.3.2.2. Instance slots
- 23.3.2.3. Class properties
- 23.3.2.4. New __getattribute__ overload method
- 23.4. Class Gotchas
- 23.4.1. Changing Class Attributes Can Have Side Effects
- 23.4.2. Multiple Inheritance: Order Matters
- 23.4.3. Class Function Attributes Are Special: Static Methods
- 23.4.3.1. Solution (prior to 2.2, and in 2.2 normally)
- 23.4.3.2. Static and class methods in Python 2.2
- 23.4.4. Methods, Classes, and Nested Scopes
- 23.4.5. Overwrapping-itis
- 23.5. Part VI Exercises
- VII. Exceptions and Tools
- 24. Exception Basics
- 24.1. Why Use Exceptions?
- 24.1.1. Exception Roles
- 24.1. Why Use Exceptions?
- 24.2. Exception Handling: The Short Story
- 24.3. The try/except/else Statement
- 24.3.1. Try Statement Clauses
- 24.3.2. The try/else Clause
- 24.3.3. Example: Default Behavior
- 24.3.4. Example: Catching Built-in Exceptions
- 24. Exception Basics
- 24.4. The try/finally Statement
- 24.4.1. Example: Coding Termination Actions with try/finally
- 24.5. The raise Statement
- 24.5.1. Example: Raising and Catching User-Defined Exceptions
- 24.5.2. Example: Passing Extra Data with raise
- 24.5.3. Example: Propagating Exceptions with raise
- 24.6. The assert Statement
- 24.6.1. Example: Trapping Constraints (but Not Errors)
- 25. Exception Objects
- 25.1. String-Based Exceptions
- 25.2. Class-Based Exceptions
- 25.2.1. Class Exception Example
- 25.2.2. Why Class Exceptions?
- 25.2.3. Built-in Exception Classes
- 25.2.4. Specifying Exception Text
- 25.2.5. Sending Extra Data in Instances
- 25.2.5.1. Example: extra data with classes and strings
- 25.3. General raise Statement Forms
- 26. Designing with Exceptions
- 26.1. Nesting Exception Handlers
- 26.1.1. Example: Control-Flow Nesting
- 26.1.2. Example: Syntactic Nesting
- 26.1. Nesting Exception Handlers
- 26.2. Exception Idioms
- 26.2.1. Exceptions Aren't Always Errors
- 26.2.2. Functions Signal Conditions with raise
- 26.2.3. Debugging with Outer try Statements
- 26.2.4. Running in-Process Tests
- 26.3. Exception Design Tips
- 26.3.1. What Should Be Wrapped
- 26.3.2. Catching Too Much
- 26.3.3. Catching Too Little
- 26.4. Exception Gotchas
- 26.4.1. String Exceptions Match by Identity, Not Value
- 26.4.2. Catching the Wrong Thing
- 26.5. Core Language Summary
- 26.5.1. The Python Toolset
- 26.5.2. Development Tools for Larger Projects
- 26.6. Part VII Exercises
- VIII. The Outer Layers
- 27. Common Tasks in Python
- 27.1. Exploring on Your Own
- 27.2. Conversions, Numbers, and Comparisons
- 27.3. Manipulating Strings
- 27.3.1. The string Module
- 27.3.2. Complicated String Matches with Regular Expressions
- 27.3.2.1. A real regular expression problem
- 27.4. Data Structure Manipulations
- 27.4.1. Making Copies
- 27.4.1.1. The copy module
- 27.4.1. Making Copies
- 27.4.2. Sorting
- 27.4.3. Randomizing
- 27.4.4. Making New Data Structures
- 27.4.5. Making New Lists and Dictionaries
- 27. Common Tasks in Python
- 27.5. Manipulating Files and Directories
- 27.5.1. The os and os.path Modules
- 27.5.2. Copying Files and Directories: The shutil Module
- 27.5.3. Filenames and Directories
- 27.5.4. Matching Sets of Files
- 27.5.5. Using Temporary Files
- 27.5.6. Modifying Input and Outputs
- 27.5.7. Using Standard I/O to Process Files
- 27.5.7.1. Finding all lines that start with a #
- 27.5.7.2. Extracting the fourth column of a file (where columns are defined by whitespace)
- 27.5.7.3. Extracting the fourth column of a file, where columns are separated by colons, and making it lowercase
- 27.5.7.4. Printing the first 10 lines, the last 10 lines, and every other line
- 27.5.7.5. Counting the number of times the word "Python" occurs in a file
- 27.5.7.6. Changing a list of columns into a list of rows
- 27.5.7.7. Choosing chunk sizes
- 27.5.8. Doing Something to a Set of Files Specified on the Command Line
- 27.5.9. Processing Each Line of One or More Files
- 27.5.10. Dealing with Binary Data: The struct Module
- 27.6. Internet-Related Modules
- 27.6.1. The Common Gateway Interface: The cgi Module
- 27.6.2. Manipulating URLs: The urllib and urlparse Modules
- 27.6.3. Specific Internet Protocols
- 27.6.4. Processing Internet Data
- 27.6.5. XML Processing
- 27.7. Executing Programs
- 27.8. Debugging, Testing, Timing, Profiling
- 27.8.1. Debugging with pdb
- 27.8.2. Testing with unittest
- 27.8.3. Timing
- 27.9. Exercises
- 28. Frameworks
- 28.1. An Automated Complaint System
- 28.1.1. Excerpt from the HTML File
- 28.1. An Automated Complaint System
- 28.2. Interfacing with COM: Cheap Public Relations
- 28.3. A Tkinter-Based GUI Editor for Managing Form Data
- 28.3.1. The Main Program
- 28.3.2. The Form Editor
- 28.3.3. Design Considerations
- 28.4. Jython: The Felicitous Union of Python and Java
- 28.4.1. Jython Gives Python Programmers Access to Java Libraries
- 28.4.2. Jython as a Java Scripting Language
- 28.4.3. A Real Jython/Swing Application: grapher.py
- 28.5. Exercises
- 29. Python Resources
- 29.1. Layers of Community
- 29.1.1. The Core
- 29.1.2. Local User Groups
- 29.1.3. Conferences and Workshops
- 29.1.4. Where to Get Help
- 29.1.4.1. Python-help
- 29.1.4.2. Python-tutor
- 29.1.4.3. Python-list
- 29.1.5. Special Interest Groups
- 29.1.6. python-dev
- 29.1.7. News Sources
- 29.1. Layers of Community
- 29.2. The Process
- 29.3. Services and Products
- 29.4. The Legal Framework: The Python Software Foundation
- 29.5. Software
- 29.5.1. Search the Web
- 29.5.2. Search the Mailing List Archives
- 29.5.3. Look in the Vaults of Parnassus
- 29.5.4. Check the Python Package Index (PyPI)
- 29.5.5. Look in the Python Cookbook
- 29.6. Popular Third-Party Software
- 29.6.1. Interfaces to Windows and the MacOS
- 29.6.1.1. Windows
- 29.6.1.2. Macintosh
- 29.6.1. Interfaces to Windows and the MacOS
- 29.6.2. Special-Purpose Libraries
- 29.6.2.1. Scientific computing libraries
- 29.6.2.2. Relational database interfaces
- 29.6.2.3. Graphics libraries
- 29.6.2.3.1. Python Imaging Library (PIL)
- 29.6.2.3.2. PyGame and PyOpenGL
- 29.6.3. Interfaces to GUI Toolkits
- 29.6.4. Interfaces to C/C++/Fortran
- 29.6.4.1. SWIG and f2py
- 29.6.4.2. CXX and Boost::Python
- 29.6.4.3. Pyrex, Weave, and Psyco
- 29.6.4.4. ctypes
- 29.6.5. Little Gems
- 29.6.6. Packaging Tools
- 29.6.6.1. Installer
- 29.6.6.2. py2exe
- 29.7. Web Application Frameworks
- 29.7.1. Zope
- 29.7.2. Twisted
- 29.7.3. Quixote
- 29.7.4. Webware, Spyce, and More
- 29.8. Tools for Python Developers
- IX. Appendixes
- A. Installation and Configuration
- A.1. Installing the Python Interpreter
- A.1.1. Where to Get Python
- A.1.2. Installation Steps
- A.1.3. Configuration Steps
- A.1.3.1. Python environment variables
- A.1.4. How to Set Configuration Options
- A.1.4.1. UNIX/Linux shell variables
- A.1.4.2. DOS variables (Windows)
- A.1.4.3. Other Windows options
- A.1.4.4. Path files
- A.1. Installing the Python Interpreter
- A. Installation and Configuration
- B. Solutions to Exercises
- B.1. Part I
- B.2. Part II
- B.3. Part III
- B.4. Part IV
- B.5. Part V
- B.6. Part VI
- B.7. Part VII
- B.8. Part VIII
- B.8.1. Chapter 27
- B.8.2. Chapter 28
- About the Authors
- Colophon
- SPECIAL OFFER: Upgrade this ebook with OReilly
O'Reilly Media - inne książki
-
The way developers design, build, and run software has changed significantly with the evolution of microservices and containers. These modern architectures offer new distributed primitives that require a different set of practices than many developers, tech leads, and architects are accustomed to...(211.65 zł najniższa cena z 30 dni)
220.15 zł
259.00 zł(-15%) -
Learn how to build end-to-end scalable machine learning solutions with Apache Spark. With this practical guide, author Adi Polak introduces data and ML practitioners to creative solutions that supersede today's traditional methods. You'll learn a more holistic approach that takes you beyond speci...(262.65 zł najniższa cena z 30 dni)
262.65 zł
309.00 zł(-15%) -
What is eBPF? With this revolutionary technology, you can write custom code that dynamically changes the way the kernel behaves. It's an extraordinary platform for building a whole new generation of security, observability, and networking tools.This practical book is ideal for developers, system ...(186.15 zł najniższa cena z 30 dni)
186.15 zł
219.00 zł(-15%) -
Combing the web is simple, but how do you search for data at work? It's difficult and time-consuming, and can sometimes seem impossible. This book introduces a practical solution: the data catalog. Data analysts, data scientists, and data engineers will learn how to create true data discovery in ...(220.15 zł najniższa cena z 30 dni)
220.15 zł
259.00 zł(-15%) -
This updated edition of the Nutshell guide not only helps experienced Java programmers get the most out of versions through Java 17, it also serves as a learning path for new developers. Chock-full of examples that demonstrate how to take complete advantage of modern Java APIs and development bes...(220.15 zł najniższa cena z 30 dni)
220.15 zł
259.00 zł(-15%) -
Get started with Ray, the open source distributed computing framework that simplifies the process of scaling compute-intensive Python workloads. With this practical book, Python programmers, data engineers, and data scientists will learn how to leverage Ray locally and spin up compute clusters. Y...(220.15 zł najniższa cena z 30 dni)
220.15 zł
259.00 zł(-15%) -
Remove your doubts about AI and explore how this technology can be future-proofed using blockchain's smart contracts and tamper-evident ledgers. With this practical book, system architects, software engineers, and systems solution specialists will learn how enterprise blockchain provides permanen...(262.65 zł najniższa cena z 30 dni)
262.65 zł
309.00 zł(-15%) -
FinOps brings financial accountability to the variable spend model of cloud. Used by the majority of global enterprises, this management practice has grown from a fringe activity to the de facto discipline managing cloud spend. In this book, authors J.R. Storment and Mike Fuller outline the proce...(262.65 zł najniższa cena z 30 dni)
262.65 zł
309.00 zł(-15%) -
Edge AI is transforming the way computers interact with the real world, allowing IoT devices to make decisions using the 99% of sensor data that was previously discarded due to cost, bandwidth, or power limitations. With techniques like embedded machine learning, developers can capture human intu...(262.65 zł najniższa cena z 30 dni)
262.65 zł
309.00 zł(-15%) -
Why is it difficult for so many companies to get digital identity right? If you're still wrestling with even simple identity problems like modern website authentication, this practical book has the answers you need. Author Phil Windley provides conceptual frameworks to help you make sense of all ...(186.15 zł najniższa cena z 30 dni)
186.15 zł
219.00 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.
W przypadku usługi "Druk na żądanie" termin dostarczenia przesyłki może obejmować także czas potrzebny na dodruk (do 10 dni roboczych)
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.


Oceny i opinie klientów: Learning Python. 2nd Edition Mark Lutz, David Ascher (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.