Opis
książki
:
Learning Python. 3rd Edition
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, you will know enough about the language to use it in any application domain you choose.
Learning Python is based on material from author Mark Lutz's popular training courses, which he's taught over the past decade. Each chapter is a self-contained lesson that helps you thoroughly understand a key component of Python before you continue. Along with plenty of annotated examples, illustrations, and chapter summaries, every chapter also contains Brain Builder, a unique section with practical exercises and review quizzes that let you practice new skills and test your understanding as you go.
This book covers:
- Types and Operations -- Python's major built-in object types in depth: numbers, lists, dictionaries, and more
- Statements and Syntax -- the code you type to create and process objects in Python, along with Python's general syntax model
- Functions -- Python's basic procedural tool for structuring and reusing code
- Modules -- packages of statements, functions, and other tools organized into larger components
- Classes and OOP -- Python's optional object-oriented programming tool for structuring code for customization and reuse
- Exceptions and Tools -- exception handling model and statements, plus a look at development tools for writing larger programs
Wybrane bestsellery
-
Nowość Promocja
Sztuczna inteligencja stale się rozwija. Właściwie codziennie słyszymy o jej rosnących możliwościach, nowych osiągnięciach i przyszłości, jaką nam przyniesie. Jednak w tej książce skupiamy się nie na przyszłości, a na teraźniejszości i praktycznym obliczu AI - na usługach, które świadczy już dziś. Większość najciekawszych zastosowań sztucznej inteligencji bazuje na ML (uczenie maszynowe, ang. machine learning), NLP (przetwarzanie języka naturalnego, ang. natural language processing) i architekturze RAG (ang. retrieval augmented generation) zwiększającej możliwości tzw. dużych modeli językowych (LLM, ang. large language model). Stanowią one podwaliny budowy systemów AI, bez których te systemy często wcale nie mogłyby powstać.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 39 pkt
(37,89 zł najniższa cena z 30 dni)
39.50 zł
79.00 zł (-50%) -
Odkryj potęgę tworzenia aplikacji webowych z najpopularniejszym językiem programowania ostatnich lat! Ta obszerna, licząca ponad 500 stron publikacja to prawdziwa skarbnica wiedzy dla każdego, kto pragnie zgłębić tajniki projektowania nowoczesnych rozwiązań internetowych w Pythonie. Od fundamentów po zaawansowane techniki - ta książka przeprowadzi
- PDF + ePub + Mobi 34 pkt
-
Nowość Promocja
Przetwarzanie obrazów to dynamicznie rozwijająca się dziedzina, która znajduje zastosowanie w licznych branżach, takich jak medycyna, motoryzacja, przemysł rozrywkowy, bezpieczeństwo, rolnictwo czy marketing. Umożliwia automatyczne rozpoznawanie obiektów, analizę obrazów medycznych i tworzenie interaktywnych aplikacji korzystających ze sztucznej inteligencji. Warto się zagłębić w techniki przetwarzania obrazów, które stały się dostępniejsze i skuteczniejsze niż kiedykolwiek wcześniej dzięki lepszemu wykorzystaniu mocy obliczeniowej niezbędnej do procesowania sieci konwolucyjnych (CNN) i algorytmów YOLO. Ponadto modele generatywne, jak DALL-E czy Midjourney, oferują możliwości generowania obrazów na potrzeby trenowania modeli AI, co pozwala zwiększać różnorodność i wielkość puli danych (ang. data augmentation). Powszechnym narzędziem w segmencie computer vision jest biblioteka OpenCV. Jest używana do analizy obrazów, rozpoznawania obiektów, detekcji twarzy, wykrywania ruchu czy segmentacji obrazów. OpenCV oferuje dostęp do szerokiego zakresu narzędzi i algorytmów, a dobre opanowanie biblioteki otwiera drzwi do ciekawych projektów związanych z widzeniem komputerowym. Umiejętność przetwarzania obrazów jest niezwykle ceniona na rynku pracy – specjaliści mogą liczyć na atrakcyjne stanowiska i różnorodne wyzwania technologiczne.- Videokurs 64 pkt
(34,65 zł najniższa cena z 30 dni)
64.35 zł
99.00 zł (-35%) -
Nowość Promocja
Język programowania ogólnego przeznaczenia Python należy obecnie do najpopularniejszych na świecie. Skąd się bierze jego fenomen? Niewątpliwie kluczowe znaczenie ma tu bardzo czytelna składnia, mocno zbliżona do składni języka naturalnego. Czyni to Pythona dość łatwym do opanowania, także dla początkujących. Osoby bardziej doświadczone doceniają go za wszechstronność. Pythona można używać w różnych dziedzinach, takich jak analiza danych, sztuczna inteligencja, tworzenie stron internetowych, automatyka i automatyzacja, pisanie aplikacji mobilnych i wiele innych. Dodajmy do tego rozbudowany pakiet bibliotek standardowych i oto mamy (niemal) idealny język programowania.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 29 pkt
(27,90 zł najniższa cena z 30 dni)
29.49 zł
59.00 zł (-50%) -
Nowość Promocja
Tę książkę docenią w szczególności analitycy danych. Wyjaśniono w niej potencjał wnioskowania przyczynowego w zakresie szacowania wpływu i efektów w biznesie. Opisano klasyczne metody wnioskowania przyczynowego, w tym testy A/B, regresja liniowa, wskaźnik skłonności, metoda syntetycznej kontroli i metoda różnicy w różnicach, przy czym skoncentrowano się przede wszystkim na praktycznym aspekcie tych technik. Znalazło się tu również omówienie nowoczesnych rozwiązań, takich jak wykorzystanie uczenia maszynowego do szacowania heterogenicznych efektów. Każda metoda została zilustrowana opisem zastosowania w branży technologicznej.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 37 pkt
(35,90 zł najniższa cena z 30 dni)
37.45 zł
74.90 zł (-50%) -
Promocja
Tę książkę docenią średnio zaawansowani użytkownicy Pythona, którzy tworzą aplikacje korzystające z osiągnięć nauki o danych. Znajdziesz w niej omówienie możliwości języka, wbudowanych struktur danych Pythona, jak również takich bibliotek jak NumPy, pandas, scikit-learn i matplotlib. Nauczysz się wczytywania danych w różnych formatach, porządkowania, grupowania i agregowana zbiorów danych, a także tworzenia wykresów i map. Poszczególne zagadnienia zostały zilustrowane praktycznymi przykładami tworzenia rzeczywistych aplikacji, takich jak system obsługi taksówek z wykorzystaniem danych lokalizacyjnych, analiza reguł asocjacyjnych dla danych transakcji czy też uczenie maszynowe modelu przewidującego zmiany kursów akcji. Każdy rozdział zawiera interesujące ćwiczenia, które pozwolą Ci nabrać biegłości w stosowaniu opisanych tu technik.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 34 pkt
(32,90 zł najniższa cena z 30 dni)
34.50 zł
69.00 zł (-50%) -
Promocja
Dzięki tej książce dowiesz się, jak pozyskiwać, analizować i wizualizować dane, a potem używać ich do rozwiązywania problemów biznesowych. Wystarczy, że znasz podstawy Pythona i matematyki na poziomie liceum, aby zacząć stosować naukę o danych w codziennej pracy. Znajdziesz tu szereg praktycznych i zrozumiałych przykładów: od usprawniania działalności wypożyczalni rowerów, poprzez wyodrębnianie danych z witryn internetowych, po budowę systemów rekomendacyjnych. Poznasz rozwiązania oparte na danych, przydatne w podejmowaniu decyzji biznesowych. Nauczysz się korzystać z eksploracyjnej analizy danych, przeprowadzać testy A/B i klasyfikację binarną, a także używać algorytmów uczenia maszynowego.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 34 pkt
(32,90 zł najniższa cena z 30 dni)
34.50 zł
69.00 zł (-50%) -
Promocja
Ta książka wyjaśni Ci rolę matematyki w tworzeniu, renderowaniu i zmienianiu wirtualnych środowisk 3D, a ponadto pozwoli odkryć tajemnice najpopularniejszych dzisiaj silników gier. Za sprawą licznych praktycznych ćwiczeń zorientujesz się, co się kryje za rysowaniem linii i kształtów graficznych, stosowaniem wektorów i wierzchołków, budowaniem i renderowaniem siatek, jak również przekształcaniem wierzchołków. Nauczysz się używać kodu Pythona, a także bibliotek Pygame i PyOpenGL do budowy własnych silników. Dowiesz się też, jak tworzyć przydatne API i korzystać z nich podczas pisania własnych aplikacji.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 44 pkt
(39,90 zł najniższa cena z 30 dni)
44.50 zł
89.00 zł (-50%) -
Promocja
To trzecie, zaktualizowane i uzupełnione wydanie bestsellerowego podręcznika programowania w Pythonie. Naukę rozpoczniesz od podstawowych koncepcji programowania. Poznasz takie pojęcia jak zmienne, listy, klasy i pętle, a następnie utrwalisz je dzięki praktycznym ćwiczeniom. Dowiesz się, jak zapewnić interaktywność programom, i nauczysz się poprawnego testowania kodu przed dodaniem go do projektu. W kolejnych rozdziałach przystąpisz do praktycznej realizacji trzech projektów: gry zręcznościowej inspirowanej klasyczną Space Invaders, wizualizacji danych za pomocą dostępnych dla Pythona niezwykle użytecznych bibliotek i prostej aplikacji internetowej, gotowej do wdrożenia na serwerze WWW i opublikowania w internecie.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 59 pkt
(9,90 zł najniższa cena z 30 dni)
59.50 zł
119.00 zł (-50%) -
Promocja
Ta książka jest trzecim, starannie zaktualizowanym wydaniem wyczerpującego przewodnika po narzędziach analitycznych Pythona. Uwzględnia Pythona 3.0 i bibliotekę pandas 1.4. Została napisana w przystępny sposób, a poszczególne zagadnienia bogato zilustrowano przykładami, studiami rzeczywistych przypadków i fragmentami kodu. W trakcie lektury nauczysz się korzystać z możliwości oferowanych przez pakiety pandas i NumPy, a także środowiska IPython i Jupyter. Nie zabrakło wskazówek dotyczących używania uniwersalnych narzędzi przeznaczonych do ładowania, czyszczenia, przekształcania i łączenia zbiorów danych. Pozycję docenią analitycy zamierzający zacząć pracę w Pythonie, jak również programiści Pythona, którzy chcą się zająć analizą danych i obliczeniami naukowymi.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 59 pkt
(39,90 zł najniższa cena z 30 dni)
59.50 zł
119.00 zł (-50%)
O autorze książki
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 - pozostałe książki
-
Promocja
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 formatu JSON, moduł timeit, pakiet PyPy, metoda os.popen, generatory, rekurencje, słabe referencje, atrybuty i metody __mro__, __iter__, super, __slots__, metaklasy, deskryptory, funkcja random, pakiet Sphinx i wiele innych. W książce znalazło się mnóstwo ćwiczeń, quizów, pomocnych ilustracji oraz przykładów kodu. Jest to kompendium dla każdego, kto chce szybko zacząć programować w Pythonie i tworzyć wydajny kod o wysokiej jakości.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 99 pkt
(39,90 zł najniższa cena z 30 dni)
99.50 zł
199.00 zł (-50%) -
Promocja
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 poręczną formą. Znajdziesz tu szczegółowe informacje na temat typów wbudowanych, wyjątków, programowania obiektowego oraz przetwarzania nazw i reguł zasięgu. Kolejne wydanie tej książki zostało ulepszone i zaktualizowane o mnóstwo nowych informacji, takich jak wykorzystanie Python Launcher w systemie Windows czy formalne reguły dziedziczenia. To doskonałe źródło informacji na temat języka Python!- PDF + ePub + Mobi
- Druk 24 pkt
(19,90 zł najniższa cena z 30 dni)
24.95 zł
49.90 zł (-50%) -
Promocja
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 other prominent Python tools. The handy index lets you pinpoin- ePub + Mobi 46 pkt
(28,44 zł najniższa cena z 30 dni)
46.74 zł
54.99 zł (-15%) -
Promocja
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’re new to programming or a professional developer versed in othe- ePub + Mobi 237 pkt
(228,65 zł najniższa cena z 30 dni)
237.15 zł
279.00 zł (-15%) -
Promocja
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 zagadnieniami, jak sterowanie przepływem programu, wykorzystanie pętli, list, słowników oraz operacje na plikach. Ponadto w każdej chwili będziesz mógł sprawdzić składnię oraz sposoby wykorzystania funkcji i wyjątków wbudowanych. Książka stanowi znakomite kompendium wiedzy na temat języka Python. Sprawdzi się ona w rękach początkującego użytkownika - jako przewodnik, a w rękach zaawansowanego programisty - jako pomocnik.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 14 pkt
(9,90 zł najniższa cena z 30 dni)
14.95 zł
29.90 zł (-50%) -
Promocja
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 dzięki podstawowym narzędziom proceduralnym Pythona, dowiesz się wszystkiego o modułach Pythona - pakietach instrukcji i funkcji oraz innych narzędziach zorganizowanych w większe komponenty, odkryjesz narzędzie programowania zorientowanego obiektowo, umożliwiające strukturyzację kodu, opanujesz model obsługi wyjątków i narzędzia programistyczne służące do pisania większych programów, zapoznasz się z zaawansowanymi narzędziami Pythona, w tym dekoratorami, deskryptorami, metaklasami i przetwarzaniem tekstu Unicode.- PDF + ePub + Mobi
- Druk 74 pkt
(39,90 zł najniższa cena z 30 dni)
74.50 zł
149.00 zł (-50%) -
Książka Python. Wprowadzenie. Wydanie III stanowi kompletny i szczegółowy przewodnik po podstawach języka Python. Wiedza w niej zawarta umożliwia pełne zrozumienie tego języka, co pozwoli Ci pojąć dowolne przykłady kodu na poziomie aplikacji. Zwięźle i jasno przedstawione przykłady świetnie ilustrują poszczególne kwestie i problemy, co daje solidny fundament do praktycznego zastosowania świeżo nabytych umiejętności. Ta książka ma wszystko, czego potrzebujesz, aby nie tylko dokładnie poznać język Python, ale także efektywnie z niego korzystać!
- Druk 129 pkt
Niedostępna
-
Promocja
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 databases, networking, front-end scripting layers, text proce- ePub + Mobi 237 pkt
(228,65 zł najniższa cena z 30 dni)
237.15 zł
279.00 zł (-15%) -
Promocja
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 as well as version 2.6. You'll also quickly find exact- ePub + Mobi 46 pkt
(28,44 zł najniższa cena z 30 dni)
46.74 zł
54.99 zł (-15%) -
Promocja
Already the industry standard for Python users, ProgrammingPython fromO'Reilly just got even better. This third edition has been updated toreflect current best practices andthe abundance of changes introduced by the latest version of thelanguage, Python 2.5.Whether you're a novice or an advancedpractitioner, you'll find thisrefreshed book more than- ePub + Mobi 177 pkt
(119,68 zł najniższa cena z 30 dni)
177.65 zł
209.00 zł (-15%)
Kup polskie wydanie:
Ebooka "Learning Python. 3rd 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 "Learning Python. 3rd Edition" posłuchasz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolonych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP3 (pliki spakowane w ZIP)
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Kurs Video "Learning Python. 3rd 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 książki
- ISBN Ebooka:
- 978-05-965-5449-1, 9780596554491
- Data wydania ebooka :
- 2007-10-22 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:
- 3.4MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 3.4MB
Spis treści książki
- Learning Python, 3rd Edition
- Dedication
- A Note Regarding Supplemental Files
- Preface
- About This Third Edition
- This Editions Python Language Changes
- This Edition's Python Training Changes
- This Edition's Structural Changes
- This Edition's Scope Changes
- About This Book
- This Book's Prerequisites
- This Book's Scope and Other Books
- This Book's Style and Structure
- Book Updates
- About the Programs in This Book
- Preparing for Python 3.0
- About This Series
- Using Code Examples
- Font Conventions
- Safari Books Online
- How to Contact Us
- Acknowledgments
- About This Third Edition
- I. Getting Started
- 1. A Python Q&A Session
- Why Do People Use Python?
- Software Quality
- Developer Productivity
- Is Python a "Scripting Language"?
- OK, but What's the Downside?
- Who Uses Python Today?
- What Can I Do with Python?
- Systems Programming
- GUIs
- Internet Scripting
- Component Integration
- Database Programming
- Rapid Prototyping
- Numeric and Scientific Programming
- Gaming, Images, AI, XML, Robots, and More
- What Are Python's Technical Strengths?
- It's Object Oriented
- It's Free
- It's Portable
- It's Powerful
- It's Mixable
- It's Easy to Use
- It's Easy to Learn
- It's Named After Monty Python
- How Does Python Stack Up to Language X?
- Chapter Summary
- Why Do People Use Python?
- 2. How Python Runs Programs
- Introducing the Python Interpreter
- Program Execution
- The Programmer's View
- Python's View
- Byte code compilation
- The Python Virtual Machine (PVM)
- Performance implications
- Development implications
- Execution Model Variations
- Python Implementation Alternatives
- CPython
- Jython
- IronPython
- Execution Optimization Tools
- The Psyco just-in-time compiler
- The Shedskin C++ translator
- Frozen Binaries
- Future Possibilities?
- Python Implementation Alternatives
- Chapter Summary
- 3. How You Run Programs
- Interactive Coding
- Using the Interactive Prompt
- System Command Lines and Files
- Using Command Lines and Files
- Unix Executable Scripts (#!)
- Clicking File Icons
- Clicking Icons on Windows
- The raw_input Trick
- Other Icon-Click Limitations
- Module Imports and Reloads
- The Grander Module Story: Attributes
- Modules and namespaces
- import and reload Usage Notes
- The Grander Module Story: Attributes
- The IDLE User Interface
- IDLE Basics
- Using IDLE
- Advanced IDLE Tools
- Other IDEs
- Embedding Calls
- Frozen Binary Executables
- Text Editor Launch Options
- Other Launch Options
- Future Possibilities?
- Which Option Should I Use?
- Chapter Summary
- BRAIN BUILDER
- Part I Exercises
- Interactive Coding
- 1. A Python Q&A Session
- II. Types and Operations
- 4. Introducing Python Object Types
- Why Use Built-in Types?
- Python's Core Data Types
- Numbers
- Strings
- Sequence Operations
- Immutability
- Type-Specific Methods
- Getting Help
- Other Ways to Code Strings
- Pattern Matching
- Lists
- Sequence Operations
- Type-Specific Operations
- Bounds Checking
- Nesting
- List Comprehensions
- Dictionaries
- Mapping Operations
- Nesting Revisited
- Sorting Keys: for Loops
- Iteration and Optimization
- Missing Keys: if Tests
- Tuples
- Why Tuples?
- Files
- Other File-Like Tools
- Other Core Types
- How to Break Your Code's Flexibility
- User-Defined Classes
- And Everything Else
- Chapter Summary
- Why Use Built-in Types?
- 5. Numbers
- Python Numeric Types
- Numeric Literals
- Built-in Numeric Tools and Extensions
- Python Expression Operators
- Mixed Operators Follow Operator Precedence
- Parentheses Group Subexpressions
- Mixed Types Are Converted Up
- Preview: Operator Overloading
- Numbers in Action
- Variables and Basic Expressions
- Numeric Display Formats
- Division: Classic, Floor, and True
- Bitwise Operations
- Long Integers
- Complex Numbers
- Hexadecimal and Octal Notation
- Other Built-in Numeric Tools
- Other Numeric Types
- Decimal Numbers
- Sets
- Booleans
- Third-Party Extensions
- Chapter Summary
- Python Numeric Types
- 6. The Dynamic Typing Interlude
- The Case of the Missing Declaration Statements
- Variables, Objects, and References
- Types Live with Objects, Not Variables
- Objects Are Garbage-Collected
- Shared References
- Shared References and In-Place Changes
- Shared References and Equality
- Dynamic Typing Is Everywhere
- Chapter Summary
- The Case of the Missing Declaration Statements
- 7. ofsmallStrings
- String Literals
- Single- and Double-Quoted Strings Are the Same
- Escape Sequences Represent Special Bytes
- Raw Strings Suppress Escapes
- Triple Quotes Code Multiline Block Strings
- Unicode Strings Encode Larger Character Sets
- Strings in Action
- Basic Operations
- Indexing and Slicing
- Extended slicing: the third limit
- String Conversion Tools
- Character code conversions
- Changing Strings
- String Formatting
- Advanced String Formatting
- Dictionary-Based String Formatting
- String Methods
- String Method Examples: Changing Strings
- String Method Examples: Parsing Text
- Other Common String Methods in Action
- The Original string Module
- General Type Categories
- Types Share Operation Sets by Categories
- Mutable Types Can Be Changed In-Place
- Chapter Summary
- String Literals
- 8. Lists and Dictionaries
- Lists
- Lists in Action
- Basic List Operations
- Indexing, Slicing, and Matrixes
- Changing Lists In-Place
- Index and slice assignments
- List method calls
- Other common list operations
- Dictionaries
- Dictionaries in Action
- Basic Dictionary Operations
- Changing Dictionaries In-Place
- More Dictionary Methods
- A Languages Table
- Dictionary Usage Notes
- Using dictionaries to simulate flexible lists
- Using dictionaries for sparse data structures
- Avoiding missing-key errors
- Using dictionaries as "records"
- Other ways to make dictionaries
- Chapter Summary
- 9. Tuples, Files, and Everything Else
- Tuples
- Tuples in Action
- Tuple syntax peculiarities: commas and parentheses
- Conversions and immutability
- Why Lists and Tuples?
- Tuples in Action
- Files
- Opening Files
- Using Files
- Files in Action
- Storing and parsing Python objects in files
- Storing native Python objects with pickle
- Storing and parsing packed binary data in files
- Other File Tools
- Type Categories Revisited
- Object Flexibility
- References Versus Copies
- Comparisons, Equality, and Truth
- The Meaning of True and False in Python
- Python's Type Hierarchies
- Other Types in Python
- Built-in Type Gotchas
- Assignment Creates References, Not Copies
- Repetition Adds One Level Deep
- Beware of Cyclic Data Structures
- Immutable Types Can't Be Changed In-Place
- Chapter Summary
- BRAIN BUILDER
- Part II Exercises
- Tuples
- 4. Introducing Python Object Types
- III. Statements and Syntax
- 10. Introducing Python Statements
- Python Program Structure Revisited
- Python's Statements
- A Tale of Two ifs
- What Python Adds
- What Python Removes
- Parentheses are optional
- End of line is end of statement
- End of indentation is end of block
- Why Indentation Syntax?
- A Few Special Cases
- Statement rule special cases
- Block rule special case
- A Quick Example: Interactive Loops
- A Simple Interactive Loop
- Doing Math on User Inputs
- Handling Errors by Testing Inputs
- Handling Errors with try Statements
- Nesting Code Three Levels Deep
- Chapter Summary
- Python Program Structure Revisited
- 11. rwordsAssignment, Expressions, and print
- Assignment Statements
- Assignment Statement Forms
- Sequence Assignments
- Advanced sequence assignment patterns
- Multiple-Target Assignments
- Multiple-target assignment and shared references
- Augmented Assignments
- Augmented assignment and shared references
- Variable Name Rules
- Naming conventions
- Names have no type, but objects do
- Expression Statements
- Expression Statements and In-Place Changes
- print Statements
- The Python "Hello World" Program
- Redirecting the Output Stream
- The print >> file Extension
- Chapter Summary
- Assignment Statements
- 12. if Tests
- if Statements
- General Format
- Basic Examples
- Multiway Branching
- Python Syntax Rules
- Block Delimiters
- Statement Delimiters
- A Few Special Cases
- Truth Tests
- The if/else Ternary Expression
- Chapter Summary
- if Statements
- 13. while and for Loops
- while Loops
- General Format
- Examples
- break, continue, pass, and the Loop else
- General Loop Format
- Examples
- pass
- continue
- break
- else
- More on the loop else clause
- for Loops
- General Format
- Examples
- Basic usage
- Other data types
- Tuple assignment in for
- Nested for loops
- Iterators: A First Look
- File Iterators
- Other Built-in Type Iterators
- Other Iteration Contexts
- User-Defined Iterators
- Loop Coding Techniques
- Counter Loops: while and range
- Nonexhaustive Traversals: range
- Changing Lists: range
- Parallel Traversals: zip and map
- Dictionary construction with zip
- Generating Both Offsets and Items: enumerate
- List Comprehensions: A First Look
- List Comprehension Basics
- Using List Comprehensions on Files
- Extended List Comprehension Syntax
- Chapter Summary
- while Loops
- 14. The Documentation Interlude
- Python Documentation Sources
- # Comments
- The dir Function
- Docstrings: _ _doc_ _
- User-defined docstrings
- Docstring standards
- Built-in docstrings
- PyDoc: The help Function
- PyDoc: HTML Reports
- Standard Manual Set
- Web Resources
- Published Books
- Common Coding Gotchas
- Chapter Summary
- BRAIN BUILDER
- Part III Exercises
- Python Documentation Sources
- 10. Introducing Python Statements
- IV. Functions
- 15. Function Basics
- Why Use Functions?
- Coding Functions
- def Statements
- def Executes at Runtime
- A First Example: Definitions and Calls
- Definition
- Calls
- Polymorphism in Python
- A Second Example: Intersecting Sequences
- Definition
- Calls
- Polymorphism Revisited
- Local Variables
- Chapter Summary
- Why Use Functions?
- 16. Scopes and Arguments
- Scope Rules
- Python Scope Basics
- Name Resolution: The LEGB Rule
- Scope Example
- The Built-in Scope
- The global Statement
- Minimize Global Variables
- Minimize Cross-File Changes
- Other Ways to Access Globals
- Scopes and Nested Functions
- Nested Scope Details
- Nested Scope Examples
- Factory functions
- Retaining enclosing scopes' state with defaults
- Nested scopes and lambdas
- Scopes versus defaults with loop variables
- Arbitrary scope nesting
- Passing Arguments
- Arguments and Shared References
- Avoiding Mutable Argument Changes
- Simulating Output Parameters
- Special Argument-Matching Modes
- Keyword and Default Examples
- Keywords
- Defaults
- Arbitrary Arguments Examples
- Collecting arguments
- Unpacking arguments
- Combining Keywords and Defaults
- The min Wakeup Call
- Full credit
- Bonus points
- The punch line
- A More Useful Example: General Set Functions
- Argument Matching: The Gritty Details
- Keyword and Default Examples
- Chapter Summary
- Scope Rules
- 17. Advanced Function Topics
- Anonymous Functions: lambda
- lambda Expressions
- Why Use lambda?
- How (Not) to Obfuscate Your Python Code
- Nested lambdas and Scopes
- Applying Functions to Arguments
- The apply Built-in
- Passing keyword arguments
- apply-Like Call Syntax
- The apply Built-in
- Mapping Functions over Sequences: map
- Functional Programming Tools: filter and reduce
- List Comprehensions Revisited: Mappings
- List Comprehension Basics
- Adding Tests and Nested Loops
- List Comprehensions and Matrixes
- Comprehending List Comprehensions
- Iterators Revisited: Generators
- Generator Function Example
- Extended Generator Function Protocol: send Versus next
- Iterators and Built-in Types
- Generator Expressions: Iterators Meet List Comprehensions
- Timing Iteration Alternatives
- Function Design Concepts
- Functions Are Objects: Indirect Calls
- Function Gotchas
- Local Names Are Detected Statically
- Defaults and Mutable Objects
- Functions Without returns
- Enclosing Scope Loop Variables
- Chapter Summary
- BRAIN BUILDER
- Part IV Exercises
- Anonymous Functions: lambda
- 15. Function Basics
- V. Modules
- 18. Modules: The Big Picture
- Why Use Modules?
- Python Program Architecture
- How to Structure a Program
- Imports and Attributes
- Standard Library Modules
- How Imports Work
- 1. Find It
- The module search path
- The sys.path list
- Module file selection
- Advanced module selection concepts
- 2. Compile It (Maybe)
- 3. Run It
- 1. Find It
- Chapter Summary
- 19. Module Coding Basics
- Module Creation
- Module Usage
- The import Statement
- The from statement
- The from * Statement
- Imports Happen Only Once
- import and from Are Assignments
- Cross-File Name Changes
- import and from Equivalence
- Potential Pitfalls of the from Statement
- When import is required
- Module Namespaces
- Files Generate Namespaces
- Attribute Name Qualification
- Imports Versus Scopes
- Namespace Nesting
- Reloading Modules
- reload Basics
- reload Example
- Chapter Summary
- 20. Module Packages
- Package Import Basics
- Packages and Search Path Settings
- Package _ _init_ _.py Files
- Package Import Example
- from Versus import with Packages
- Why Use Package Imports?
- A Tale of Three Systems
- Chapter Summary
- Package Import Basics
- 21. Advanced Module Topics
- Data Hiding in Modules
- Minimizing from * Damage: _X and _ _all_ _
- Enabling Future Language Features
- Mixed Usage Modes: _ _name_ _ and _ _main_ _
- Unit Tests with _ _name_ _
- Changing the Module Search Path
- The import as Extension
- Relative Import Syntax
- Why Relative Imports?
- Module Design Concepts
- Modules Are Objects: Metaprograms
- Module Gotchas
- Statement Order Matters in Top-Level Code
- Importing Modules by Name String
- from Copies Names but Doesn't Link
- from * Can Obscure the Meaning of Variables
- reload May Not Impact from Imports
- reload, from, and Interactive Testing
- reload Isn't Applied Transitively
- Recursive from Imports May Not Work
- Chapter Summary
- BRAIN BUILDER
- Part V Exercises
- Data Hiding in Modules
- 18. Modules: The Big Picture
- VI. Classes and OOP
- 22. OOP: The Big Picture
- Why Use Classes?
- OOP from 30,000 Feet
- Attribute Inheritance Search
- Classes and Instances
- Class Method Calls
- Coding Class Trees
- OOP Is About Code Reuse
- Chapter Summary
- 23. Class Coding Basics
- Classes Generate Multiple Instance Objects
- Class Objects Provide Default Behavior
- Instance Objects Are Concrete Items
- A First Example
- Classes Are Customized by Inheritance
- A Second Example
- Classes Are Attributes in Modules
- Classes Can Intercept Python Operators
- A Third Example
- Why Use Operator Overloading?
- The World's Simplest Python Class
- Chapter Summary
- Classes Generate Multiple Instance Objects
- 24. Class Coding Details
- The class Statement
- General Form
- Example
- Methods
- Example
- Calling Superclass Constructors
- Other Method Call Possibilities
- Inheritance
- Attribute Tree Construction
- Specializing Inherited Methods
- Class Interface Techniques
- Abstract Superclasses
- Operator Overloading
- Common Operator Overloading Methods
- _ _getitem_ _ Intercepts Index References
- _ _getitem_ _ and _ _iter_ _ Implement Iteration
- User-Defined Iterators
- Multiple iterators on one object
- _ _getattr_ _ and _ _setattr_ _ Catch Attribute References
- Emulating Privacy for Instance Attributes
- _ _repr_ _ and _ _str_ _ Return String Representations
- _ _radd_ _ Handles Right-Side Addition
- _ _call_ _ Intercepts Calls
- Function Interfaces and Callback-Based Code
- _ _del_ _ Is a Destructor
- Namespaces: The Whole Story
- Simple Names: Global Unless Assigned
- Attribute Names: Object Namespaces
- The "Zen" of Python Namespaces: Assignments Classify Names
- Namespace Dictionaries
- Namespace Links
- A More Realistic Example
- Chapter Summary
- The class Statement
- 25. Designing with Classes
- Python and OOP
- Overloading by Call Signatures (or Not)
- Classes As Records
- OOP and Inheritance: "Is-a" Relationships
- OOP and Composition: "Has-a" Relationships
- Stream Processors Revisited
- OOP and Delegation
- Multiple Inheritance
- Classes Are Objects: Generic Object Factories
- Why Factories?
- Methods Are Objects: Bound or Unbound
- Documentation Strings Revisited
- Classes Versus Modules
- Chapter Summary
- Python and OOP
- 26. Advanced Class Topics
- Extending Built-in Types
- Extending Types by Embedding
- Extending Types by Subclassing
- Pseudoprivate Class Attributes
- Name Mangling Overview
- Why Use Pseudoprivate Attributes?
- New-Style Classes
- Diamond Inheritance Change
- Diamond inheritance example
- Explicit conflict resolution
- Other New-Style Class Extensions
- Static and class methods
- Instance slots
- Class properties
- New _ _getattribute_ _ overloading method
- Diamond Inheritance Change
- Static and Class Methods
- Using Static and Class Methods
- Function Decorators
- Decorator Example
- Class Gotchas
- Changing Class Attributes Can Have Side Effects
- Multiple Inheritance: Order Matters
- Methods, Classes, and Nested Scopes
- "Overwrapping-itis"
- Chapter Summary
- BRAIN BUILDER
- Part VI Exercises
- Extending Built-in Types
- 22. OOP: The Big Picture
- VII. Exceptions and Tools
- 27. Exception Basics
- Why Use Exceptions?
- Exception Roles
- Exception Handling: The Short Story
- The try/except/else Statement
- try Statement Clauses
- The try/else Clause
- Example: Default Behavior
- Example: Catching Built-in Exceptions
- The try/finally Statement
- Example: Coding Termination Actions with try/finally
- Unified try/except/finally
- Combining finally and except by Nesting
- Unified try Example
- The raise Statement
- Example: Raising and Catching User-Defined Exceptions
- Example: Passing Extra Data with raise
- Example: Propagating Exceptions with raise
- The assert Statement
- Example: Trapping Constraints (but Not Errors)
- with/as Context Managers
- Basic Usage
- The Context Management Protocol
- Chapter Summary
- Why Use Exceptions?
- 28. Exception Objects
- String-Based Exceptions
- String Exceptions Are Right Out!
- Class-Based Exceptions
- Class Exception Example
- Why Class Exceptions?
- Built-in Exception Classes
- Specifying Exception Text
- Sending Extra Data and Behavior in Instances
- Example: Extra data with classes and strings
- General raise Statement Forms
- Chapter Summary
- String-Based Exceptions
- 29. Designing with Exceptions
- Nesting Exception Handlers
- Example: Control-Flow Nesting
- Example: Syntactic Nesting
- Exception Idioms
- Exceptions Aren't Always Errors
- Functions Signal Conditions with raise
- Debugging with Outer try Statements
- Running In-Process Tests
- More on sys.exc_info
- Exception Design Tips
- What Should Be Wrapped
- Catching Too Much: Avoid Empty excepts
- Catching Too Little: Use Class-Based Categories
- Exception Gotchas
- String Exceptions Match by Identity, Not by Value
- Catching the Wrong Thing
- Core Language Summary
- The Python Toolset
- Development Tools for Larger Projects
- Chapter Summary
- BRAIN BUILDER
- Part VII Exercises
- Nesting Exception Handlers
- 27. Exception Basics
- VIII. Appendixes
- A. Installation and Configuration
- Installing the Python Interpreter
- Is Python Already Present?
- Where to Fetch Python
- Installation Steps
- Configuring Python
- Python Environment Variables
- How to Set Configuration Options
- Unix/Linux shell variables
- DOS variables (Windows)
- Other Windows options
- Path files
- Installing the Python Interpreter
- B. Solutions to End-of-Part Exercises
- Part I, Getting Started
- Part II, Types and Operations
- Part III, Statements and Syntax
- Part IV, Functions
- Part V, Modules
- Part VI, Classes and OOP
- Part VII, Exceptions and Tools
- A. Installation and Configuration
- About the Author
- Colophon
- Copyright
O'Reilly Media - inne książki
-
Nowość Promocja
Business decisions in any context—operational, tactical, or strategic—can have considerable consequences. Whether the outcome is positive and rewarding or negative and damaging to the business, its employees, and stakeholders is unknown when action is approved. These decisions are usually made under the proverbial cloud of uncertainty.With this pra- ePub + Mobi 194 pkt
(186,15 zł najniższa cena z 30 dni)
194.65 zł
228.99 zł (-15%) -
Nowość Promocja
If you're a developer looking to build a distributed, resilient, scalable, high-performance application, you may be evaluating distributed SQL and NoSQL solutions. Perhaps you're considering the Aerospike database.This practical book shows developers, architects, and engineers how to get the highly scalable and extremely low-latency Aerospike datab- ePub + Mobi 254 pkt
Aerospike: Up and Running. Developing on a Modern Operational Database for Globally Distributed Apps
(228,65 zł najniższa cena z 30 dni)
254.15 zł
299.00 zł (-15%) -
Nowość Promocja
Reinforcement learning (RL) has led to several breakthroughs in AI. The use of the Q-learning (DQL) algorithm alone has helped people develop agents that play arcade games and board games at a superhuman level. More recently, RL, DQL, and similar methods have gained popularity in publications related to financial research.This book is among the fir- ePub + Mobi 228 pkt
(220,15 zł najniższa cena z 30 dni)
228.65 zł
269.00 zł (-15%) -
Nowość Promocja
Learn how to use Go's strengths to develop services that are scalable and resilient even in an unpredictable environment. With this book's expanded second edition, Go developers will explore the composition and construction of cloud native applications, from lower-level Go features and mid-level patterns to high-level architectural considerations.E- ePub + Mobi 228 pkt
(220,15 zł najniższa cena z 30 dni)
228.65 zł
269.00 zł (-15%) -
Promocja
To ensure that applications are reliable and always available, more businesses today are moving applications to AWS. But many companies still struggle to design and build these cloud applications effectively, thinking that because the cloud is resilient, their applications will be too. With this practical guide, software, DevOps, and cloud engineer- ePub + Mobi 228 pkt
(220,15 zł najniższa cena z 30 dni)
228.65 zł
269.00 zł (-15%) -
Promocja
Performance tuning is an experimental science, but that doesn't mean engineers should resort to guesswork and folklore to get the job done. Yet that's often the case. With this practical book, intermediate to advanced Java technologists working with complex platforms will learn how to tune Java cloud applications for performance using a quantitativ- ePub + Mobi 228 pkt
(220,15 zł najniższa cena z 30 dni)
228.65 zł
269.00 zł (-15%) -
Promocja
Today, investment in financial technology and digital transformation is reshaping the financial landscape and generating many opportunities. Too often, however, engineers and professionals in financial institutions lack a practical and comprehensive understanding of the concepts, problems, techniques, and technologies necessary to build a modern, r- ePub + Mobi 228 pkt
(220,15 zł najniższa cena z 30 dni)
228.65 zł
269.00 zł (-15%) -
Promocja
Until recently, infrastructure was the backbone of organizations operating software they developed in-house. But now that cloud vendors run the computers, companies can finally bring the benefits of agile custom-centricity to their own developers. Adding product management to infrastructure organizations is now all the rage.But how's that possible- ePub + Mobi 194 pkt
(186,15 zł najniższa cena z 30 dni)
194.65 zł
228.99 zł (-15%) -
Promocja
Cloud services and SaaS software permeate every company's IT landscape, requiring a shift from manually provisioned services to a more structured approach, with codification at its core. Terraform provides tools to manage the lifecycle of your IT landscape across thousands of different cloud providers and SaaS platforms.By defining your infrastruct- ePub + Mobi 211 pkt
(194,65 zł najniższa cena z 30 dni)
211.65 zł
249.00 zł (-15%) -
Promocja
Using machine learning for products, services, and critical business processes is quite different from using ML in an academic or research setting—especially for recent ML graduates and those moving from research to a commercial environment. Whether you currently work to create products and services that use ML, or would like to in the future, this- ePub + Mobi 254 pkt
(245,65 zł najniższa cena z 30 dni)
254.15 zł
299.00 zł (-15%)
Dzięki 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@ebookpoint.pl
Książka drukowana
Oceny i opinie klientów: Learning Python. 3rd Edition Mark Lutz (0) Weryfikacja opinii następuje na podstawie historii zamowień na koncie Użytkownika umiejszczającego opinię.