- Wydawnictwo:
- Helion
- Wydawnictwo:
- Helion
- Ocena:
- 5.0/6 Opinie: 2
- Stron:
- 240
- Druk:
- oprawa miękka
- Dostępne formaty:
-
PDFePubMobi
Opis ebooka: Python. Dobre praktyki profesjonalistów
Python wydaje się językiem idealnym: ma intuicyjną składnię, jest przyjemny w używaniu, umożliwia tworzenie wydajnego, elastycznego kodu. Przy tym jest wyjątkowo wszechstronny, a stosowanie go w przeróżnych celach ułatwiają liczne biblioteki tworzone przez pasjonatów. To jednak nie zmienia faktu, że aby stać się profesjonalnym programistą Pythona, trzeba nauczyć się tworzyć kod godny profesjonalisty: działający bez błędów, czysty, czytelny i łatwy w utrzymaniu. W tym celu trzeba korzystać z branżowych standardów, które określają styl kodowania, projektowania aplikacji i prowadzenie całego procesu programowania. Należy wiedzieć, kiedy i w jaki sposób modularyzować kod, jak poprawić jakość przez zmniejszenie złożoności i stosować kilka innych, koniecznych praktyk.
Ta książka okaże się szczególnie cenna dla każdego, kto zamierza profesjonalnie tworzyć kod w Pythonie. Stanowi jasny i zrozumiały zbiór zasad wytwarzania oprogramowania o najwyższej jakości, praktyk stosowanych przez zawodowych wyjadaczy projektowania i kodowania. Poza teoretycznym omówieniem poszczególnych zagadnień znalazło się tu mnóstwo przykładów i przydatnych ćwiczeń, utrwalających prezentowany materiał. Nie zabrakło krótkiego wprowadzenia do Pythona, przedstawiono też sporo informacji o strukturach danych i różnych podejściach w kontekście osiągania dobrej wydajności kodu.
Pokazano, w jaki sposób zapobiegać nadmiernemu przyrostowi kodu podczas rozwijania aplikacji i jak redukować niepożądane powiązania w aplikacji. Dodatkową wartością publikacji jest bogactwo informacji o ogólnej architekturze oprogramowania, przydatnych każdemu zawodowemu programiście.
W książce między innymi:
- podstawy projektowania w Pythonie
- wysokopoziomowe koncepcje rozwoju oprogramowania
- abstrakcje i hermetyzacja kodu
- różne metody testowania kodu
- tworzenie dużych systemów a rozszerzalność i elastyczność aplikacji
Pythona praktykuj profesjonalnie!
Profesjonalny kod nie tylko działa bez błędów. Jest czysty, czytelny i łatwy w utrzymaniu. Aby przejść ze zdolnego kodera w języku Python do profesjonalnego programisty, musisz nauczyć się standardów branżowych, które dotyczą stylu kodowania, projektowania aplikacji i procesu programowania. Aby dobrze poznać te zagadnienia niezbędna jest ta książka.
Praktyki Pythona dla profesjonalistów uczy projektowania i pisania profesjonalnej jakości oprogramowania, które jest zrozumiałe, łatwe w utrzymaniu i rozszerzalne. Dane Hillard jest profesjonalnym programistą w języku Python, który pomógł dziesiątkom programistów zrobić pierwszy krok i wie, co jest do tego potrzebne. Dzięki przydatnym przykładom i ćwiczeniom uczy, kiedy, dlaczego i jak modularyzować kod, jak poprawić jakość poprzez zmniejszenie złożoności i wiele więcej. Zastosuj te podstawowe zasady, a Twój kod będzie łatwiejszy do czytania, utrzymywania i ponownego wykorzystania przez Ciebie i innych.
W środku:
- Organizacja dużych projektów w języku Python
- Osiąganie właściwego poziomu abstrakcji
- Pisanie czystego kodu wielokrotnego użytku
- Stosowanie dziedziczenia i kompozycji
- Uwagi dotyczące testowania i wydajności
Dla czytelników zaznajomionych z podstawami języka Python lub innego języka obiektowego.
Dane Hillard spędził większość swojej kariery programistycznej korzystając z Pythona do tworzenia aplikacji internetowych.
"Bogactwo informacji na temat ogólnej architektury oprogramowania i prawd, które można zastosować w dowolnym języku."
David T. Kerns, Rincon Research Corporation
"Kup tę książkę i zacznij pisać kod Python jak profesjonalista."
Davide Cadamuro, BMW Group
"Łatwa do przyswojenia książka ze świetnymi informacjami na temat projektowania łatwego do skalowania i czytelnego oprogramowania."
Mike Stevens, Silver Hammer Associates
"Ta książka pomoże każdemu programiście Pythona stać się profesjonalistą."
Joseph Perenia, Sony Interactive Entertainment
Wybrane bestsellery
-
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...(44.85 zł najniższa cena z 30 dni)
48.30 zł
69.00 zł(-30%) -
Internet rozwija się w niesamowitym tempie. Dawniej sieć WWW była prostsza ― projektanci łączyli kod PHP, HTML i zapytania do MySQL w jednym pliku. Z czasem urosła do miliardów stron, co radykalnie zmieniło jej kształt. Zmieniły się też narzędzia i sposób pracy. Dziś idealnym wyborem dewelo...(44.85 zł najniższa cena z 30 dni)
48.30 zł
69.00 zł(-30%) -
Czy jesteś gotowy, aby wznieść swoje umiejętności programowania w Pythonie na zupełnie nowy poziom? Najnowsza publikacja renomowanego autora Kevina Clarksona to prawdziwa skarbnica wiedzy dla doświadczonych programistów, którzy pragną zgłębić najbardziej zaawansowane aspekty tego wszechstronnego ...
-
Oddajemy w Państwa ręce kompendium wiedzy, które stanowi nieocenione źródło informacji dla wszystkich zainteresowanych zgłębianiem tajników uczenia maszynowego i głębokiego uczenia. Ta obszerna publikacja, licząca ponad 800 stron, jest prawdziwą skarbnicą wiedzy teoretycznej i praktycznej, staran...
-
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...(41.40 zł najniższa cena z 30 dni)
48.30 zł
69.00 zł(-30%) -
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...(53.40 zł najniższa cena z 30 dni)
62.30 zł
89.00 zł(-30%) -
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 zape...(71.40 zł najniższa cena z 30 dni)
83.30 zł
119.00 zł(-30%) -
Mam licencje na wszystko. Radio? Proszę bardzo. Gdy mam powiedzieć w porze największej słuchalności ogłaszając zabójcze wyniki wyborów: Drodzy Panstwo! KURWA MAC! nie ma problemu. Zorganizować koncert Perfectu w ścisłym centrum, zakorkować Warszawę o ósmej rano w poniedziałek i dogadać się z poli...(34.83 zł najniższa cena z 30 dni)
34.83 zł
51.99 zł(-33%) -
W 1929 roku siedemnastoletnia Lenora Hope została oskarżona o brutalne zamordowanie swoich rodziców i siostry. Policja jednak nigdy nie udowodniła jej winy.(20.45 zł najniższa cena z 30 dni)
32.72 zł
40.90 zł(-20%) -
2014. Jacek Nitecki stoi samotny przed halą odlotów Okęcia. Zaczyna padać deszcz. Dzwoni telefon. Jacek odbiera, myśląc, że jego droga do piekła właśnie się skończyła. Ale ona dopiero się zaczyna.(42.68 zł najniższa cena z 30 dni)
45.82 zł
53.90 zł(-15%)
O autorze ebooka
Dane Hillard jest głównym programistą aplikacji internetowych w ITHAKA, organizacji non profit działającej w szkolnictwie wyższym. Wcześniej zajmował się budowaniem mechanizmów wnioskowania z danych telemetrycznych i potokami ETL dla aplikacji bioinformatycznych. Stara się kodować kreatywnie i łączyć różne pasje ? do muzyki, fotografii, jedzenia i programowania. Często występuje na międzynarodowych konferencjach poświęconych Pythonowi i Django.
Ebooka "Python. Dobre praktyki profesjonalistów" 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. Dobre praktyki profesjonalistów" 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. Dobre praktyki profesjonalistów" 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
- Tytuł oryginału:
- Practices of the Python Pro
- Tłumaczenie:
- Michał Sternik
- ISBN Książki drukowanej:
- 978-83-283-6869-9, 9788328368699
- Data wydania książki drukowanej:
- 2020-10-27
- ISBN Ebooka:
- 978-83-283-6870-5, 9788328368705
- Data wydania ebooka:
- 2020-10-27 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.
- Format:
- 168x237
- Numer z katalogu:
- 120774
- Rozmiar pliku Pdf:
- 6.7MB
- Rozmiar pliku ePub:
- 9.6MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 22.4MB
- Pobierz przykładowy rozdział PDF
- Przykłady na ftp
Ebook zawiera materiały dodatkowe, które możesz pobrać z serwera FTP - link znajdziesz na stronie redakcyjnej.
Spis treści ebooka
- 1.1. Python jest językiem dla przedsiębiorstw 20
- 1.1.1. Czasy się zmieniają 20
- 1.1.2. Co lubię w Pythonie 21
- 1.2. Python jest językiem przyjaznym do nauczania 21
- 1.3. Projektowanie jest procesem 22
- 1.3.1. Doświadczenie użytkownika 23
- 1.3.2. Już to widziałeś 24
- 1.4. Projektowanie umożliwia tworzenie lepszego oprogramowania 24
- 1.4.1. Rozważania przy projektowaniu oprogramowania 25
- 1.4.2. Oprogramowanie organiczne 26
- 1.5. Kiedy inwestować w projektowanie 27
- 1.6. Nowe początki 28
- 1.7. Projekt jest demokratyczny 29
- 1.7.1. Obecność umysłu 29
- 1.8. Jak korzystać z tej książki 31
- Podsumowanie 32
- 2.1. Przestrzenie nazw 36
- 2.1.1. Przestrzenie nazw oraz polecenie import 36
- 2.1.2. Wiele twarzy importowania 38
- 2.1.3. Przestrzenie nazw zapobiegają kolizjom nazw 39
- 2.2. Hierarchia rozdzielania w Pythonie 41
- 2.2.1. Funkcje 41
- 2.2.2. Klasy 47
- 2.2.3. Moduły 52
- 2.2.4. Pakiety 52
- Podsumowanie 54
- 3.1. Co to jest abstrakcja? 57
- 3.1.1. "Czarna skrzynka" 57
- 3.1.2. Abstrakcja jest jak cebula 59
- 3.1.3. Abstrakcja to uproszczenie 61
- 3.1.4. Dekompozycja umożliwia zastosowanie abstrakcji 62
- 3.2. Hermetyzacja 63
- 3.2.1. Konstrukty hermetyzacji w Pythonie 63
- 3.2.2. Prywatność w Pythonie 64
- 3.3. Wypróbuj 64
- 3.3.1. Refaktoryzacja 66
- 3.4. Style programowania to też abstrakcja 67
- 3.4.1. Programowanie proceduralne 67
- 3.4.2. Programowanie funkcyjne 67
- 3.4.3. Programowanie deklaratywne 69
- 3.5. Typowanie, dziedziczenie i polimorfizm 70
- 3.6. Rozpoznanie nieprawidłowej abstrakcji 72
- 3.6.1. Kwadratowe kołki i okrągłe otwory 72
- 3.6.2. Buty szyte na miarę 73
- Podsumowanie 73
- 4.1. Pędząc przez czas i przestrzeń 76
- 4.1.1. Złożoność jest trochę... złożona 76
- 4.1.2. Złożoność czasowa 77
- 4.1.3. Złożoność przestrzeni 80
- 4.2. Wydajność i typy danych 81
- 4.2.1. Typy danych dla stałego czasu 81
- 4.2.2. Typy danych w czasie liniowym 82
- 4.2.3. Złożoność przestrzeni w operacjach na typach danych 82
- 4.3. Zrób to, zrób to dobrze, spraw, żeby było szybkie 85
- 4.3.1. Zrób to 86
- 4.3.2. Zrób to dobrze 86
- 4.3.3. Spraw, żeby było szybkie 89
- 4.4. Narzędzia 89
- 4.4.1. timeit 90
- 4.4.2. Profilowanie CPU 91
- 4.5. Wypróbuj 92
- Podsumowanie 93
- 5.1. Czym jest testowanie oprogramowania 96
- 5.1.1. Czy robi to, co napisano w instrukcji 96
- 5.1.2. Anatomia testu funkcjonalnego 96
- 5.2. Podejścia do testowania funkcjonalnego 98
- 5.2.1. Testy manualne 98
- 5.2.2. Testy automatyczne 98
- 5.2.3. Testy akceptacyjne 99
- 5.2.4. Testy jednostkowe 100
- 5.2.5. Testy integracyjne 101
- 5.2.6. Piramida testów 102
- 5.2.7. Testy regresji 103
- 5.3. Stwierdzenie faktów 104
- 5.4. Testy jednostkowe z unittest 105
- 5.4.1. Organizacja testów z unittest 105
- 5.4.2. Uruchamianie testów z unittest 105
- 5.4.3. Pisanie pierwszego testu w unittest 105
- 5.4.4. Pierwszy test integracyjny w unittest 108
- 5.4.5. Zamienniki testowe 110
- 5.4.6. Wypróbuj 112
- 5.4.7. Pisanie ciekawych testów 114
- 5.5. Testowanie z pytest 114
- 5.5.1. Organizowanie testów w pytest 115
- 5.5.2. Konwersja testów w unittest na pytest 115
- 5.6. Poza testowaniem funkcjonalnym 116
- 5.6.1. Testy wydajności 116
- 5.6.2. Testowanie obciążenia 117
- 5.7. Rozwój oparty na testach: podstawy 117
- 5.7.1. To sposób myślenia 118
- 5.7.2. To filozofia 118
- Podsumowanie 119
- 6.1. Aplikacja do tworzenia zakładek z wiersza poleceń 124
- 6.2. Wycieczka po Bark 125
- 6.2.1. Korzyści wynikające z rozdzielenia: powtórzenie 125
- 6.3. Początkowa struktura kodu, według aspektów 126
- 6.3.1. Warstwa przechowywania danych 127
- 6.3.2. Warstwa logiki biznesowej 136
- 6.3.3. Warstwa prezentacji 140
- Podsumowanie 147
- 7.1. Co to jest kod rozszerzalny? 149
- 7.1.1. Dodawanie nowych zachowań 150
- 7.1.2. Modyfikacja istniejących zachowań 152
- 7.1.3. Luźne wiązanie 153
- 7.2. Rozwiązania dla sztywności 155
- 7.2.1. Oddawanie: odwrócenie sterowania 155
- 7.2.2. Diabeł tkwi w szczegółach: poleganie na interfejsach 158
- 7.2.3. Zwalczanie entropii: zasada odporności 159
- 7.3. Ćwiczenie rozszerzalności 160
- Podsumowanie 164
- 8.1. Historia dziedziczenia w programowaniu 165
- 8.1.1. Panaceum 166
- 8.1.2. Wyzwania hierarchii 166
- 8.2. Dziedziczenie obecnie 168
- 8.2.1. Do czego służy dziedziczenie 168
- 8.2.2. Zastępowalność 169
- 8.2.3. Idealny przypadek użycia dziedziczenia 170
- 8.3. Dziedziczenie w Pythonie 173
- 8.3.1. Inspekcja typu 173
- 8.3.2. Dostęp do klasy bazowej 174
- 8.3.3. Wielokrotne dziedziczenie i kolejność rozwiązywania metod 174
- 8.3.4. Abstrakcyjne klasy bazowe 178
- 8.4. Dziedziczenie i kompozycja w programie Bark 180
- 8.4.1. Refaktoryzacja w celu użycia abstrakcyjnej klasy bazowej 180
- 8.4.2. Ostateczne spojrzenie na wykonane dziedziczenie 182
- Podsumowanie 182
- 9.1. Jak duża powinna być klasa/funkcja/moduł 183
- 9.1.1. Fizyczny rozmiar 184
- 9.1.2. Pojedyncza odpowiedzialność 184
- 9.1.3. Złożoność kodu 185
- 9.2. Rozkładanie złożoności 189
- 9.2.1. Wyodrębnianie konfiguracji 189
- 9.2.2. Wyodrębnianie funkcji 191
- 9.3. Dekompozycja klas 193
- 9.3.1. Złożoność inicjacji 193
- 9.3.2. Wyodrębnianie klas i przekazywanie wywołań 195
- Podsumowanie 199
- 10.1. Definicja wiązania 201
- 10.1.1. Tkanka łączna 201
- 10.1.2. Ścisłe wiązania 202
- 10.1.3. Luźne wiązania 205
- 10.2. Rozpoznawanie wiązania 208
- 10.2.1. Zazdrość o funkcje 208
- 10.2.2. Chirurgia przy użyciu strzelby 209
- 10.2.3. Nieszczelne abstrakcje 209
- 10.3. Wiązania w programie Bark 210
- 10.4. Radzenie sobie z wiązaniami 212
- 10.4.1. Powiadamianie użytkownika 212
- 10.4.2. Przechowywanie zakładek 215
- 10.4.3. Wypróbuj 216
- Podsumowanie 219
- 11.1. Co teraz 223
- 11.1.1. Opracuj plan 224
- 11.1.2. Wykonaj plan 225
- 11.1.3. Śledź swoje postępy 227
- 11.2. Wzorce projektowe 228
- 11.2.1. Mocne i słabe strony wzorców projektowych w Pythonie 229
- 11.2.2. Tematy, od których zacząć 230
- 11.3. Systemy rozproszone 230
- 11.3.1. Tryby awarii w systemach rozproszonych 231
- 11.3.2. Adresowanie stanu aplikacji 232
- 11.3.3. Tematy, od których zacząć 232
- 11.4. Zanurz się głęboko w Pythonie 232
- 11.4.1. Styl kodu w języku Python 232
- 11.4.2. Funkcje językowe są wzorcami 233
- 11.4.3. Tematy, od których zacząć 234
- 11.5. Gdzie byłeś 234
- 11.5.1. Tam i z powrotem: opowieść programisty 234
- 11.5.2. Zakończenie 236
- Podsumowanie 236
- A.1. Jakiej wersji Pythona powinienem użyć 237
- A.2. Python "systemowy" 238
- A.3. Instalowanie innych wersji Pythona 238
- A.3.1. Pobierz oficjalną dystrybucję Pythona 238
- A.3.2. Pobierz za pomocą Anacondy 239
- A.4. Weryfikacja instalacji 240
Przedmowa 9
Podziękowania 11
O książce 13
O autorze 16
CZĘŚĆ I. DLACZEGO TO WSZYSTKO MA ZNACZENIE 17
Rozdział 1. Szersze spojrzenie 19
CZĘŚĆ II. PODSTAWY PROJEKTOWANIA 33
Rozdział 2. Rozdzielanie zagadnień 35
Rozdział 3. Abstrakcja i hermetyzacja 57
Rozdział 4. Projektowanie pod kątem wysokiej wydajności 75
Rozdział 5. Testowanie oprogramowania 95
CZĘŚĆ III. ARANŻACJA DUŻYCH SYSTEMÓW 121
Rozdział 6. Rozdzielanie aspektów w praktyce 123
Rozdział 7. Rozszerzalność i elastyczność 149
Rozdział 8. Zasady (i wyjątki) dziedziczenia 165
Rozdział 9. Zapewnianie lekkości 183
Rozdział 10. Luźne wiązania w praktyce 201
CZĘŚĆ IV. CO DALEJ? 221
Rozdział 11. Dalej i wyżej 223
Załącznik A. Instalacja Pythona 237
Oceny i opinie klientów: Python. Dobre praktyki profesjonalistów Dane Hillard (2) 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.
(1)
(0)
(1)
(0)
(0)
(0)
więcej opinii