- Wydawnictwo:
- Helion
- Wydawnictwo:
- Helion
- Ocena:
- 4.8/6 Opinie: 5
- Stron:
- 472
- Druk:
- oprawa miękka
- Dostępne formaty:
-
PDFePubMobi
Opis ebooka: Python. Szybko i prosto. Wydanie III
Na początku, w 1989 roku, był tylko wakacyjnym projektem Guida van Rossuma. Dziś jest potężnym językiem programowania o niesamowitej wszechstronności: można się nim posłużyć do napisania skryptu ułatwiającego prace administratora sieci, stworzenia aplikacji internetowej, a także opracowania systemu głębokiego uczenia maszynowego. Co więcej, dookoła Pythona skupiła się międzynarodowa społeczność tworząca niesamowite biblioteki i frameworki, co przenosi programowanie w Pythonie na zupełnie inny poziom. Ten język ma i taką ważną zaletę, że jego nauka jest przyjemna i angażująca. Nawet początkujący programista może bardzo szybko zacząć pisać poprawny i dobrze działający kod.
Dzięki tej książce zaczniesz błyskawicznie programować w Pythonie! Pominięto tu zbędne szczegóły, a skoncentrowano się na najważniejszych dla programisty, fundamentalnych zasadach programowania: przepływie sterowania, programowaniu zorientowanym obiektowo, dostępie do plików czy obsłudze wyjątków. Liczne porady, wskazówki i obszerne przykłady pomogą Ci w opanowaniu poszczególnych zagadnień. Poza omówieniem Pythona, jego najważniejszych bibliotek, pakietów i narzędzi w tym wydaniu znajdziesz pięć nowych rozdziałów dotyczących data science. Praca z tym podręcznikiem sprawi, że szybko będziesz gotów nawet na bardzo trudne zadania - i w pełni wykorzystasz potencjał Pythona!
W tej książce między innymi:
- wprowadzenie do Pythona i przygotowanie IDLE - środowiska pracy
- tworzenie kodu niezależnego od platformy
- dostęp do relacyjnych i nierelacyjnych baz danych
- obsługa wyjątków i praca na plikach
- pakiety w Pythonie
Python: język elegancki, wszechstronny, elastyczny!
Książka Naomi to wcielenie stylu charakterystycznego dla Pythona: piękne jest lepsze od brzydkiego, proste jest lepsze do złożonego, a czytelność ma znaczenie.
Z przedmowy Nicholasa Tollerveya, Python Software Foundation
Prowadzi Cię od podstaw Pythona do jego najciekawszych funkcjonalności używając zawsze przystępnego języka.
Eros Pedrini, everis
Uwolnij swoje Pythoniczne moce z tą książką i zacznij szybko programować prawdziwe aplikacje.
Carlos Fernandez Manzano Aguas de Murcia
Kompletna i rozstrzygająca książka do rozpoczęcia nauki Pythona.
Christos Paisios, e-Travel
Zapoczątkowany jako wakacyjny projekt Guido van Rossuma w 1989 roku, Python stał się niesamowitym językiem programowania. Jest przyjemy w nauce i czytaniu, a przy tym na tyle wszechstronny, by obsłużyć wszystko od niskopoziomowego dostępu do zasobów systemowych po zaawansowane zastosowania w dziedzinie deep learning. Schludnie prosty i kompletny, może także pochwalić się potężnym ekosystemem bibliotek i frameworków. Jest duże zapotrzebowanie na programistów Pythona - ta okazja nie może Cię ominąć!
Python. Szybko i prosto. Wydanie III to całościowy przewodnik po języku stworzony przez autorytet w świecie Pythona, Naomi Ceder. Ze zindywidualizowanym podejściem wprawnego nauczyciela, znajduje ona piękną równowagę pomiędzy szczegółami języka a wskazówkami i radami, jakie będą przydatne do podjęcia się dowolnego zadania. Obszerne i celne przykłady oraz praktyczne ćwiczenia pomagają opanować każde ważne zagadnienie. Niezależnie od tego, czy wczytujesz strony internetowe, czy pracujesz z zagnieżdżonymi krotkami, docenisz jasność, zwięzłość i przywiązanie do szczegółu, jakie charakteryzują tę książkę.
Co znajdziesz w środku:
- Jasne omówienie cech Pythona 3
- Najważniejsze biblioteki, pakiety i narzędzia
- Wyczerpujące ćwiczenia
- 5 nowych rozdziałów związanych z data science.
Książka napisana z myślą o osobach rozumiejących idee programowania, ale nie znających Pythona.
Wybrane bestsellery
-
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...
Data science i Python. Stawianie czoła najtrudniejszym wyzwaniom biznesowym Data science i Python. Stawianie czoła najtrudniejszym wyzwaniom biznesowym
(55.20 zł najniższa cena z 30 dni)48.30 zł
69.00 zł(-30%) -
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, ...
Matematyka w programowaniu gier i grafice komputerowej. Tworzenie i renderowanie wirtualnych środowisk 3D oraz praca z nimi Matematyka w programowaniu gier i grafice komputerowej. Tworzenie i renderowanie wirtualnych środowisk 3D oraz praca z nimi
(62.30 zł najniższa cena z 30 dni)62.30 zł
89.00 zł(-30%) -
Pytest – nowoczesny framework do uruchamiania testów automatycznych w języku Python. Można używać tej platformy do przeprowadzania testów jednostkowych, ale sprawdzi się świetnie także podczas konstruowania rozbudowanych testów wyższego poziomu (integracyjnych, end-to-end) dla całych aplika...
Pytest. Kurs video. Automatyzacja testów w Pythonie Pytest. Kurs video. Automatyzacja testów w Pythonie
(44.70 zł najniższa cena z 30 dni)96.85 zł
149.00 zł(-35%) -
Oto zaktualizowane wydanie popularnego przewodnika, dzięki któremu skorzystasz z ponad dwustu sprawdzonych receptur bazujących na najnowszych wydaniach bibliotek Pythona. Wystarczy, że skopiujesz i dostosujesz kod do swoich potrzeb. Możesz też go uruchamiać i testować za pomocą przykładowego zbio...
Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury. Od przygotowania danych do deep learningu. Wydanie II Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury. Od przygotowania danych do deep learningu. Wydanie II
(53.40 zł najniższa cena z 30 dni)62.30 zł
89.00 zł(-30%) -
Sposobów na naukę Pythona jest sporo i powstało na ten temat mnóstwo publikacji. Jeżeli ten wybór jest właśnie przed Tobą, rozważ naukę Pythona poprzez tworzenie prostych gier. Ich programowanie to nie tylko świetna zabawa, ale też doskonała metoda rozwijania umiejętności algorytmicznych, kreatyw...
Python od podstaw. Kurs video. Tworzenie pierwszych gier w PyCharm Python od podstaw. Kurs video. Tworzenie pierwszych gier w PyCharm
(51.60 zł najniższa cena z 30 dni)64.50 zł
129.00 zł(-50%) -
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%) -
Nie są ani roślinami, ani zwierzętami, ale występują dosłownie wszędzie, także w powietrzu i w naszych ciałach. Mogą być mikroskopijne, ale należą również do największych poznanych organizmów. Dzięki nim na lądzie powstało życie. Mogą przetrwać bez dodatkowej ochrony w kosmosie i rozwijać się w o...
Strzępki życia. O tym, jak grzyby tworzą nasz świat, zmieniają nasz umysł i kształtują naszą przyszłość Strzępki życia. O tym, jak grzyby tworzą nasz świat, zmieniają nasz umysł i kształtują naszą przyszłość
-
Zanurz się w świat spisku i zdrady, starych wrogów i nowych przyjaciół, zasypanej śniegiem dziczy i korporacyjnej chciwości.(30.79 zł najniższa cena z 30 dni)
30.79 zł
39.99 zł(-23%) -
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%) -
Imprezowy wieczór sprzed piętnastu lat zakończył się brutalną napaścią, po której życie Sary Linton legło w gruzach. Od tamtej pory udało jej się zbudować swój świat od nowa. Jest odnoszącą sukcesy lekarką, zaręczoną z Willem Trentem - którego kocha nad życie - a przeszłość ostatecznie zostawiła ...(22.19 zł najniższa cena z 30 dni)
30.33 zł
36.99 zł(-18%)
O autorze ebooka
Naomi Ceder programuje w wielu językach od prawie 30 lat, pełniła też funkcję administratora systemów Linux i architekta systemów. Od 2001 roku uczy programować w Pythonie na wszystkich poziomach zaawansowania — od 12-latków po profesjonalistów. Chętnie wykłada na temat Pythona i zalet społeczności opartej na integracji. Obecnie prowadzi zespół deweloperski w Dick Blick Art Materials i jest prezesem Python Software Foundation.
Ebooka "Python. Szybko i prosto. Wydanie III" 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. Szybko i prosto. Wydanie III" 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. Szybko i prosto. Wydanie III" 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:
- The Quick Python Book, 3rd Edition
- Tłumaczenie:
- Katarzyna Bogusławska
- ISBN Książki drukowanej:
- 978-83-283-3771-8, 9788328337718
- Data wydania książki drukowanej:
- 2019-04-02
- ISBN Ebooka:
- 978-83-283-3772-5, 9788328337725
- Data wydania ebooka:
- 2019-04-02 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:
- 84673
- Rozmiar pliku Pdf:
- 4.2MB
- Rozmiar pliku ePub:
- 4.3MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 10.3MB
- Przykłady na ftp
Ebook zawiera materiały dodatkowe, które możesz pobrać z serwera FTP - link znajdziesz na stronie redakcyjnej.
Spis treści ebooka
- 1.1. Czemu powinienem uczyć się właśnie Pythona? 29
- 1.2. W czym Python wypada dobrze? 30
- 1.2.1. Python jest łatwy w użyciu 30
- 1.2.2. Python jest zwięzły 30
- 1.2.3. Python jest czytelny 31
- 1.2.4. Python jest kompletny 32
- 1.2.5. Python jest wieloplatformowy 32
- 1.2.6. Python jest darmowy 32
- 1.3. Z czym Python sobie nie radzi? 33
- 1.3.1. Python nie jest najszybszym z języków 33
- 1.3.2. Python nie ma największej liczby bibliotek 34
- 1.3.3. Python nie sprawdza typów zmiennych podczas kompilacji 34
- 1.3.4. Python słabo wspiera urządzenia mobilne 34
- 1.3.5. Python nie wykorzystuje dobrze wielu procesorów naraz 34
- 1.4. Po co uczyć się Pythona 3? 35
- Podsumowanie 36
- 2.1. Instalacja Pythona 37
- 2.2. Podstawy trybu interaktywnego i IDLE 39
- 2.2.1. Podstawowy tryb konsolowy 39
- 2.2.2. Zintegrowane środowisko programistyczne IDLE 40
- 2.2.3. Wybór pomiędzy podstawowym trybem konsolowym a IDLE 41
- 2.3. Używanie okna konsoli Pythona w IDLE 41
- 2.4. Witaj, świecie 42
- 2.5. Używanie konsoli do poznania możliwości Pythona 42
- Podsumowanie 44
- 3.1. Python w skrócie 46
- 3.2. Typy wbudowane 46
- 3.2.1. Liczby 46
- 3.2.2. Listy 48
- 3.2.3. Krotki 49
- 3.2.4. Łańcuchy znaków 50
- 3.2.5. Słowniki 51
- 3.2.6. Zbiory 52
- 3.2.7. Obiekty plików 52
- 3.3. Kontrola przepływu sterowania 53
- 3.3.1. Wartości logiczne i wyrażenia 53
- 3.3.2. Instrukcja if-elif-else 53
- 3.3.3. Pętla while 54
- 3.3.4. Pętla for 54
- 3.3.5. Definiowanie funkcji 55
- 3.3.6. Wyjątki 55
- 3.3.7. Kontekstowa obsługa błędów i słowo kluczowe with 56
- 3.4. Tworzenie modułów 57
- 3.5. Programowanie zorientowane obiektowo 58
- Podsumowanie 59
- 4.1. Struktura wcięć i bloków 63
- 4.2. Zróżnicowanie komentarzy 65
- 4.3. Zmienne i przypisania 65
- 4.4. Wyrażenia 67
- 4.5. Łańcuchy znaków 68
- 4.6. Liczby 68
- 4.6.1. Wbudowane funkcje liczbowe 70
- 4.6.2. Zaawansowane funkcje liczbowe 70
- 4.6.3. Przeliczenia liczbowe 70
- 4.6.4. Liczby zespolone 70
- 4.6.5. Zaawansowane funkcje na liczbach zespolonych 71
- 4.7. Wartość None 72
- 4.8. Uzyskiwanie danych od użytkownika 72
- 4.9. Wbudowane operatory 73
- 4.10. Podstawy stylu typowego dla Pythona 73
- Podsumowanie 73
- 5.1. Listy a tablice 76
- 5.2. Indeksy list 76
- 5.3. Modyfikowanie list 78
- 5.4. Sortowanie list 80
- 5.4.1. Własne mechanizmy sortowania 81
- 5.4.2. Funkcja sorted 83
- 5.5. Inne przydatne działania na listach 83
- 5.5.1. Przynależność do zbioru i operator in 83
- 5.5.2. Konkatenacja list i operator + 83
- 5.5.3. Inicjalizacja listy i operator * 83
- 5.5.4. Maksymalna i minimalna wartość elementu oraz funkcje max i min 84
- 5.5.5. Przeszukiwanie listy i metoda index 84
- 5.5.6. Wystąpienia elementu i metoda count 85
- 5.5.7. Podsumowanie działań na listach 85
- 5.6. Listy zagnieżdżone i kopie głębokie 86
- 5.7. Krotki 88
- 5.7.1. Podstawy krotek 88
- 5.7.2. Jednoelementowe krotki wymagają przecinka 89
- 5.7.3. Pakowanie i rozpakowywanie krotek 90
- 5.7.4. Konwertowanie pomiędzy listami i krotkami 91
- 5.8. Zbiory 92
- 5.8.1. Działania na zbiorach 92
- 5.8.2. Frozenset 93
- Podsumowanie 93
- 6.1. Łańcuchy znaków jako sekwencje znaków 95
- 6.2. Podstawowe działania na łańcuchach znaków 96
- 6.3. Znaki specjalne i znaki ucieczki 96
- 6.3.1. Podstawowe sekwencje specjalne 97
- 6.3.2. Numeryczne sekwencje specjalne i znaki Unicode 97
- 6.3.3. Drukowanie i rozwijanie łańcuchów znaków ze znakami specjalnymi 98
- 6.4. Metody łańcuchów znaków 99
- 6.4.1. Metody split i join 99
- 6.4.2. Konwersja łańcuchów znaków na liczby 100
- 6.4.3. Usuwanie dodatkowych białych znaków 101
- 6.4.4. Przeszukiwanie łańcuchów znaków 102
- 6.4.5. Modyfikowanie łańcuchów znaków 104
- 6.4.6. Zmienianie łańcuchów znaków przy użyciu operacji na listach 105
- 6.4.7. Przydatne metody i stałe 106
- 6.5. Konwersja obiektów na łańcuchy znaków 107
- 6.6. Korzystanie z metody format 108
- 6.6.1. Metoda format i parametry pozycyjne 109
- 6.6.2. Metoda format i parametry wskazywane po nazwie 109
- 6.6.3. Specyfikatory formatowania 110
- 6.7. Formatowanie łańcuchów znaków przy użyciu % 110
- 6.7.1. Korzystanie z sekwencji formatowania 111
- 6.7.2. Parametry przekazywane przez nazwę i sekwencje formatujące 112
- 6.8. Interpolacja łańcuchów znaków 112
- 6.9. Typ bytes 113
- Podsumowanie 115
- 7.1. Czym jest słownik? 117
- 7.2. Inne działania na słownikach 119
- 7.3. Liczenie słów 122
- 7.4. Co może być kluczem słownika? 123
- 7.5. Macierze rzadkie 124
- 7.6. Słowniki jako pamięć podręczna 125
- 7.7. Wydajność słowników 126
- Podsumowanie 127
- 8.1. Pętla while 129
- 8.2. Instrukcja if-elif-else 130
- 8.3. Pętla for 132
- 8.3.1. Funkcja range 132
- 8.3.2. Ograniczenie funkcji range poprzez wartość początkową i krok 133
- 8.3.3. Używanie instrukcji break oraz continue w pętlach for 133
- 8.3.4. Pętla for i rozpakowywanie krotek 133
- 8.3.5. Funkcja enumerate 134
- 8.3.6. Funkcja zip 134
- 8.4. Listy i słowniki składane 135
- 8.4.1. Wyrażenia generatora 136
- 8.5. Instrukcje, bloki i wcięcia 136
- 8.6. Wartości i wyrażenia logiczne 139
- 8.6.1. Obiekty jako wartości logiczne 139
- 8.6.2. Porównania i operatory logiczne 140
- 8.7. Prosty program analizujący plik tekstowy 141
- Podsumowanie 142
- 9.1. Podstawy definiowania funkcji 143
- 9.2. Opcje parametrów funkcji 144
- 9.2.1. Parametry pozycyjne 145
- 9.2.2. Przekazywanie argumentów przez nazwę parametru 146
- 9.2.3. Zmienna liczba argumentów 147
- 9.2.4. Łączenie technik przekazywania argumentów 148
- 9.3. Obiekty mutowalne jako argumenty 148
- 9.4. Zmienne lokalne, nielokalne i globalne 149
- 9.5. Przypisywanie funkcji do zmiennych 151
- 9.6. Wyrażenia lambda 152
- 9.7. Funkcje generatorów 152
- 9.8. Dekoratory 154
- Podsumowanie 155
- 10.1. Czym jest moduł? 157
- 10.2. Pierwszy moduł 158
- 10.3. Instrukcja import 161
- 10.4. Ścieżka szukania modułów 161
- 10.4.1. Gdzie umieszczać własne moduły 162
- 10.5. Nazwy prywatne w modułach 163
- 10.6. Biblioteka i moduły zewnętrzne 164
- 10.7. Zasięg zmiennych i przestrzenie nazw w Pythonie 165
- Podsumowanie 171
- 11.1. Tworzenie bardzo prostego programu 174
- 11.1.1. Uruchamianie skryptu z wiersza poleceń 174
- 11.1.2. Argumenty wiersza poleceń 175
- 11.1.3. Przekierowywanie wejścia i wyjścia skryptu 175
- 11.1.4. Moduł argparse 176
- 11.1.5. Używanie modułu fileinput 177
- 11.2. Tworzenie skryptów bezpośrednio wykonywalnych w systemie UNIX 179
- 11.3. Skrypty w systemach macOS 180
- 11.4. Możliwości wykonywania skryptów w systemach Windows 180
- 11.4.1. Uruchamianie skryptu z wiersza poleceń lub poprzez PowerShell 180
- 11.4.2. Inne możliwości w systemach Windows 181
- 11.5. Programy i moduły 181
- 11.6. Dystrybucja aplikacji w Pythonie 186
- 11.6.1. Pakiety wheel 186
- 11.6.2. zipapp oraz pex 186
- 11.6.3. py2exe oraz py2app 187
- 11.6.4. Tworzenie programów wykonywalnych za pomocą freeze 187
- Podsumowanie 188
- 12.1. os i os.path a pathlib 190
- 12.2. Ścieżki i nazwy ścieżek 190
- 12.2.1. Ścieżki bezwzględne i względne 191
- 12.2.2. Bieżący katalog roboczy 192
- 12.2.3. Poruszanie się po katalogach przy pomocy pathlib 193
- 12.2.4. Operacje na nazwach ścieżek 193
- 12.2.5. Operacje na nazwach ścieżek przy użyciu pathlib 195
- 12.2.6. Użyteczne stałe i funkcje 196
- 12.3. Uzyskiwanie informacji o plikach 198
- 12.3.1. Uzyskiwanie informacji o plikach przy użyciu scandir 199
- 12.4. Więcej operacji w systemie plików 199
- 12.4.1. Więcej operacji w systemie plików przy użyciu pathlib 201
- 12.5. Obsługa wszystkich plików w części drzewa katalogów 202
- Podsumowanie 203
- 13.1. Otwieranie plików i obiektów typu file 205
- 13.2. Zamykanie plików 206
- 13.3. Otwieranie plików w różnych trybach 207
- 13.4. Funkcje do czytania i pisania danych tekstowych lub binarnych 207
- 13.4.1. Używanie trybu binarnego 209
- 13.5. Czytanie i pisanie przy pomocy pathlib 210
- 13.6. Operacje wejścia/wyjścia i przekierowania 210
- 13.7. Przekierowanie binarnych struktur danych i moduł struct 213
- 13.8. Serializacja obiektów do plików 215
- 13.8.1. Argumenty przeciw serializacji 217
- 13.9. Magazynowanie obiektów przy użyciu modułu shelve 218
- Podsumowanie 220
- 14.1. Wstęp do wyjątków 221
- 14.1.1. Ogólna koncepcja błędów i obsługi wyjątków 222
- 14.1.2. Bardziej formalna definicja wyjątku 224
- 14.1.3. Obsługa różnych typów wyjątków 225
- 14.2. Wyjątki w Pythonie 225
- 14.2.1. Typy wyjątków w Pythonie 226
- 14.2.2. Zgłaszanie wyjątków 228
- 14.2.3. Łapanie i obsługa wyjątków 229
- 14.2.4. Definiowanie nowych wyjątków 230
- 14.2.5. Debugowanie programów przy użyciu instrukcji assert 231
- 14.2.6. Hierarchia dziedziczenia wyjątków 232
- 14.2.7. Przykład: program do pisania danych na dysku w Pythonie 232
- 14.2.8. Przykład: wyjątki w zwykłych przeliczeniach 233
- 14.2.9. Kiedy używać wyjątków? 234
- 14.3. Managery kontekstu i słowo kluczowe with 235
- Podsumowanie 236
- 15.1. Definiowanie klas 239
- 15.1.1. Wykorzystanie instancji klasy jako struktury lub rekordu 240
- 15.2. Zmienne instancji 241
- 15.3. Metody 241
- 15.4. Zmienne klasy 243
- 15.4.1. Zagwozdka związana ze zmiennymi klasy 244
- 15.5. Metody statyczne i metody klas 245
- 15.5.1. Metody statyczne 246
- 15.5.2. Metody klas 247
- 15.6. Dziedziczenie 248
- 15.7. Dziedziczenie i zmienne klasowe oraz zmienne instancji 250
- 15.8. Powtórka: podstawy klas w Pythonie 251
- 15.9. Zmienne i metody prywatne 253
- 15.10. @property i bardziej elastyczne zmienne instancji 254
- 15.11. Zasięg i przestrzenie nazw dla instancji klas 255
- 15.12. Destruktory i zarządzanie pamięcią 259
- 15.13. Wielodziedziczenie 260
- Podsumowanie 262
- 16.1. Co to jest wyrażenie regularne? 263
- 16.2. Wyrażenia regularne ze znakami specjalnymi 264
- 16.3. Wyrażenia regularne i łańcuchy znaków 265
- 16.3.1. Raw stringi 266
- 16.4. Uzyskiwanie dostępu do dopasowanego tekstu w łańcuchu znaków 267
- 16.5. Zastępowanie tekstu wyrażeniem regularnym 270
- Podsumowanie 272
- 17.1. Typy również są obiektami 273
- 17.2. Korzystanie z typów 274
- 17.3. Typy i klasy zdefiniowane przez użytkownika 274
- 17.4. Duck typing 276
- 17.5. Czym jest specjalny atrybut metody? 277
- 17.6. Obiekty zachowujące się jak listy 278
- 17.7. Atrybut metody __getitem__ 279
- 17.7.1. Jak to działa? 280
- 17.7.2. Implementacja kompletu funkcjonalności listy 281
- 17.8. Obiekt o wszystkich możliwościach listy 281
- 17.9. Klasy pochodne od typów wbudowanych 283
- 17.9.1. Pochodne od listy 283
- 17.9.2. Pochodne klasy UserList 284
- 17.10. Kiedy korzystać ze specjalnych atrybutów metod? 285
- Podsumowanie 286
- 18.1. Czym jest pakiet? 287
- 18.2. Pierwszy przykład 288
- 18.3. Konkretny przykład 289
- 18.3.1. Pliki __init__ w pakietach 291
- 18.3.2. Podstawowe użycie pakietu matproj 291
- 18.3.3. Ładowanie subpakietów i submodułów 291
- 18.3.4. Instrukcja import wewnątrz pakietów 292
- 18.4. Atrybut __all__ 293
- 18.5. Właściwe korzystanie z pakietów 294
- Podsumowanie 295
- 19.1. "Wszystko w standardzie" - biblioteka standardowa 298
- 19.1.1. Praca z różnymi typami danych 298
- 19.1.2. Operacje na plikach i pamięci 298
- 19.1.3. Dostęp do usług systemu operacyjnego 300
- 19.1.4. Korzystanie z protokołów i formatów internetu 300
- 19.1.5. Narzędzia do tworzenia i debugowania oraz usługi uruchomieniowe 301
- 19.2. Wyjście poza bibliotekę standardową 301
- 19.3. Dodawanie kolejnych bibliotek w Pythonie 302
- 19.4. Instalowanie bibliotek Pythona przy użyciu pip oraz venv 302
- 19.4.1. Instalacja z flagą --user 303
- 19.4.2. Środowiska wirtualne 303
- 19.5. PyPI (czyli The Cheese Shop) 304
- Podsumowanie 304
- 20.1. Problem: niekończący się napływ plików z danymi 307
- 20.2. Scenariusz: dane produktowe z piekła 308
- 20.3. Więcej organizacji 310
- 20.4. Oszczędzanie miejsca: kompresja i sprzątanie 311
- 20.4.1. Kompresja 311
- 20.4.2. Sprzątanie plików 312
- Podsumowanie 314
- 21.1. Witamy w ETL 315
- 21.2. Czytanie plików tekstowych 316
- 21.2.1. Kodowanie tekstu: ASCII, Unicode itp. 316
- 21.2.2. Tekst nieustrukturyzowany 318
- 21.2.3. Pliki płaskie podzielone znakami specjalnymi 320
- 21.2.4. Moduł csv 322
- 21.2.5. Czytanie pliku CSV jako listy słowników 324
- 21.3. Pliki Excel 324
- 21.4. Czyszczenie danych 326
- 21.4.1. Czyszczenie 326
- 21.4.2. Sortowanie 327
- 21.4.3. Problemy i pułapki czyszczenia danych 328
- 21.5. Pisanie plików z danymi 329
- 21.5.1. CSV i pliki dzielone znakami specjalnymi 329
- 21.5.2. Zapisywanie plików Excel 330
- 21.5.3. Pakowanie plików danych 331
- Podsumowanie 331
- 22.1. Pobieranie plików 333
- 22.1.1. Korzystanie z Pythona do pobierania plików z serwera FTP 334
- 22.1.2. Pobieranie plików przy użyciu SFTP 335
- 22.1.3. Pobieranie plików przy użyciu HTTP/HTTPS 336
- 22.2. Pobieranie danych przez API 337
- 22.3. Ustrukturyzowane formaty danych 339
- 22.3.1. Dane w formacie JSON 339
- 22.3.2. Dane XML 342
- 22.4. Sczytywanie danych z sieci WWW 347
- Podsumowanie 351
- 23.1. Relacyjne bazy danych 354
- 23.1.1. Bazodanowe API Pythona 354
- 23.2. SQLite: korzystanie z bazy danych SQLite 354
- 23.3. Używanie MySQL, PostgreSQL i innych relacyjnych baz danych 357
- 23.4. Ułatwienie pracy z bazą danych - ORM 357
- 23.4.1. SQLAlchemy 358
- 23.4.2. Wykorzystanie Alembic do zmian struktury bazy danych 361
- 23.5. Nierelacyjne bazy danych 364
- 23.6. Klucz-wartość i Redis 364
- 23.7. Dokumenty w MongoDB 367
- Podsumowanie 370
- 24.1. Narzędzie do badania danych 371
- 24.1.1. Zalety Pythona w zakresie obsługi danych 371
- 24.1.2. Python może być lepszy niż arkusz kalkulacyjny 372
- 24.2. Notatnik Jupyter 372
- 24.2.1. Uruchomienie jądra 373
- 24.2.2. Wykonanie kodu w komórce 373
- 24.3. Python i pandas 375
- 24.3.1. Dlaczego mógłbyś chcieć używać pandas? 375
- 24.3.2. Instalacja pandas 375
- 24.3.3. Ramki danych 376
- 24.4. Czyszczenie danych 377
- 24.4.1. Ładowanie i zachowywanie danych w pandas 377
- 24.4.2. Czyszczenie danych i ramki danych 379
- 24.5. Agregowanie danych i manipulowanie nimi 381
- 24.5.1. Łączenie ramek danych 382
- 24.5.2. Wybieranie danych 383
- 24.5.3. Grupowanie i agregacja 384
- 24.6. Obrazowanie danych 385
- 24.7. Kiedy nie używać biblioteki pandas? 386
- Podsumowanie 387
- Pobranie danych 389
- Parsowanie danych dat pomiarów 392
- Wybór stacji na podstawie długości i szerokości geograficznej 393
- Wybór stacji i uzyskanie jej metadanych 395
- Pozyskanie i sparsowanie danych pogodowych 397
- Pozyskanie danych 397
- Parsowanie danych pogodowych 397
- Zapisywanie danych pogodowych do bazy danych (opcjonalne) 400
- Wybieranie i obrazowanie danych 401
- Użycie pandas do tworzenia wykresu 401
O autorce 15
Przedmowa 17
Wprowadzenie 19
Podziękowania 21
O książce 23
CZĘŚĆ I. ZACZYNAMY 27
Rozdział 1. O Pythonie 29
Rozdział 2. Pierwsze kroki 37
Rozdział 3. Przegląd najważniejszych zagadnień w Pythonie 45
CZĘŚĆ II. PODSTAWY 61
Rozdział 4. Podstawy podstaw 63
Rozdział 5. Listy, krotki i zbiory 75
Rozdział 6. Łańcuchy znaków 95
Rozdział 7. Słowniki 117
Rozdział 8. Przepływ sterowania 129
Rozdział 9. Funkcje 143
Rozdział 10. Moduły i zakresy 157
Rozdział 11. Programy w Pythonie 173
Rozdział 12. Praca z systemem plików 189
Rozdział 13. Pisanie i czytanie plików 205
Rozdział 14. Wyjątki 221
CZĘŚĆ III. ZAAWANSOWANE CECHY JĘZYKA 237
Rozdział 15. Klasy i programowanie zorientowane obiektowo 239
Rozdział 16. Wyrażenia regularne 263
Rozdział 17. Typy danych jako obiekty 273
Rozdział 18. Pakiety 287
Rozdział 19. Korzystanie z bibliotek Pythona 297
CZĘŚĆ IV. PRACA Z DANYMI 305
Rozdział 20. Podstawy obsługi plików 307
Rozdział 21. Procesowanie plików danych 315
Rozdział 22. Dane w sieci 333
Rozdział 23. Przechowywanie plików 353
Rozdział 24. Badanie danych 371
Studium przypadku 389
Dodatek A. Przewodnik po dokumentacji Pythona 403
Dodatek B. Odpowiedzi do ćwiczeń 425
Skorowidz 467
Helion - inne książki
-
Dzięki tej świetnie napisanej, miejscami przezabawnej książce dowiesz się, na czym naprawdę polega testowanie granic bezpieczeństwa fizycznego. To fascynująca relacja o sposobach wynajdywania niedoskonałości zabezpieczeń, stosowania socjotechnik i wykorzystywania słabych stron ludzkiej natury. Wy...(47.20 zł najniższa cena z 30 dni)
41.30 zł
59.00 zł(-30%) -
Ta książka zawiera szereg praktycznych wskazówek dotyczących przygotowania, przeprowadzania i oceniania wyników kontrolowanych eksperymentów online. Dzięki niej nauczysz się stosować naukowe podejście do formułowania założeń i oceny hipotez w testach A/B, dowiesz się także, jak sprawdzać wiarygod...
Kontrolowane eksperymenty online. Praktyczny przewodnik po testach A/B Kontrolowane eksperymenty online. Praktyczny przewodnik po testach A/B
(63.20 zł najniższa cena z 30 dni)55.30 zł
79.00 zł(-30%) -
Współpraca z ChatGPT wymaga pewnego przygotowania. Niewątpliwą zaletą tej technologii jest to, że można się z nią porozumieć za pomocą języka naturalnego ― takiego, jakim komunikujemy się ze sobą na co dzień. Rzecz w tym, by nauczyć się w odpowiedni sposób zadawać pytania i wydawać poleceni...(34.93 zł najniższa cena z 30 dni)
34.93 zł
49.90 zł(-30%) -
Dzięki tej książce poznasz od podstaw Gita i GitLaba. Dowiesz się, jak skonfigurować runnery GitLaba, a także jak tworzyć i konfigurować potoki dla różnych etapów cyklu rozwoju oprogramowania. Poznasz zasady interpretacji wyników potoków w GitLabie. Nauczysz się też wdrażania kodu w różnych środo...
Automatyzacja metodyki DevOps za pomocą potoków CI/CD GitLaba. Buduj efektywne potoki CI/CD do weryfikacji, zabezpieczenia i wdrażania kodu, korzystając z rzeczywistych przykładów Automatyzacja metodyki DevOps za pomocą potoków CI/CD GitLaba. Buduj efektywne potoki CI/CD do weryfikacji, zabezpieczenia i wdrażania kodu, korzystając z rzeczywistych przykładów
(55.30 zł najniższa cena z 30 dni)55.30 zł
79.00 zł(-30%) -
ChatGPT, chatbot opracowany i udostępniony przez firmę OpenAI, szybko stał się obiektem zainteresowania internautów na całym świecie — i na nowo wzbudził gorące dyskusje wokół sztucznej inteligencji. Ludzie mediów prześcigają się w skrajnych wizjach, jedni podchodzą do tematu entuzjastyczni...(10.95 zł najniższa cena z 30 dni)
12.04 zł
21.90 zł(-45%) -
To czwarte, zaktualizowane wydanie znakomitego przewodnika poświęconego zastosowaniu uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych problemów w analizie danych. Dzięki książce dowiesz się wszystkiego, co trzeba wiedzieć o wstępnym przetwarzaniu danych, znajdowaniu kluczowych spostrzeżeń, prog...
Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. Wydanie IV Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. Wydanie IV
(83.40 zł najniższa cena z 30 dni)97.30 zł
139.00 zł(-30%) -
Dzięki tej książce łatwo przyswoisz teoretyczne podstawy i zaczniesz je płynnie wdrażać w rzeczywistych scenariuszach. Dowiesz się, w jaki sposób myślenie przyczynowe ułatwia rozwiązywanie problemów, i poznasz pojęcia Pearla, takie jak strukturalny model przyczynowy, interwencje, kontrfakty itp. ...
Wnioskowanie i związki przyczynowe w Pythonie. Nowoczesne uczenie maszynowe z wykorzystaniem bibliotek DoWhy, EconML, PyTorch i nie tylko Wnioskowanie i związki przyczynowe w Pythonie. Nowoczesne uczenie maszynowe z wykorzystaniem bibliotek DoWhy, EconML, PyTorch i nie tylko
(65.40 zł najniższa cena z 30 dni)76.30 zł
109.00 zł(-30%) -
Na matematykę w szkole kładzie się bardzo duży nacisk. Uczymy się jej przez wiele lat, rozwiązujemy tysiące zadań, często zmagamy się z nią na egzaminach wstępnych i końcowych. Wydawałoby się, że jako ludzie dorośli powinniśmy ją mieć w małym palcu. A jednak mniejsze i większe matematyczne wyzwan...(23.40 zł najniższa cena z 30 dni)
27.30 zł
39.00 zł(-30%) -
Tę książkę docenią przede wszystkim inżynierowie oprogramowania, programiści i administratorzy systemów, którzy muszą szybko zrozumieć praktyki DevOps. Znajdziesz tu bezcenną wiedzę, która ułatwi Ci efektywną pracę z nowoczesnym stosem aplikacji i sprawne przystąpienie do zadań związanych z DevOp...
DevOps dla zdesperowanych. Praktyczny poradnik przetrwania DevOps dla zdesperowanych. Praktyczny poradnik przetrwania
(40.20 zł najniższa cena z 30 dni)46.90 zł
67.00 zł(-30%) -
Oto przewodnik po inżynierii detekcji, przeznaczony dla inżynierów zabezpieczeń i analityków bezpieczeństwa. Zaprezentowano w nim praktyczną metodologię planowania, budowy i walidacji mechanizmów wykrywania zagrożeń. Opisano zasady pracy z frameworkami służącymi do testowania i uwierzytelniania p...
Inżynieria detekcji cyberzagrożeń w praktyce. Planowanie, tworzenie i walidacja mechanizmów wykrywania zagrożeń Inżynieria detekcji cyberzagrożeń w praktyce. Planowanie, tworzenie i walidacja mechanizmów wykrywania zagrożeń
(53.40 zł najniższa cena z 30 dni)62.30 zł
89.00 zł(-30%)
Dzieki opcji "Druk na żądanie" do sprzedaży wracają tytuły Grupy Helion, które cieszyły sie dużym zainteresowaniem, a których nakład został wyprzedany.
Dla naszych Czytelników wydrukowaliśmy dodatkową pulę egzemplarzy w technice druku cyfrowego.
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Druk na żądanie":
- usługa obejmuje tylko widoczną poniżej listę tytułów, którą na bieżąco aktualizujemy;
- cena książki może być wyższa od początkowej ceny detalicznej, co jest spowodowane kosztami druku cyfrowego (wyższymi niż koszty tradycyjnego druku offsetowego). Obowiązująca cena jest zawsze podawana na stronie WWW książki;
- zawartość książki wraz z dodatkami (płyta CD, DVD) odpowiada jej pierwotnemu wydaniu i jest w pełni komplementarna;
- usługa nie obejmuje książek w kolorze.
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka, którą chcesz zamówić pochodzi z końcówki nakładu. Oznacza to, że mogą się pojawić drobne defekty (otarcia, rysy, zagięcia).
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Końcówka nakładu":
- usługa obejmuje tylko książki oznaczone tagiem "Końcówka nakładu";
- wady o których mowa powyżej nie podlegają reklamacji;
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka drukowana
Oceny i opinie klientów: Python. Szybko i prosto. Wydanie III Naomi Ceder (5) 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.
(3)
(0)
(1)
(0)
(1)
(0)
więcej opinii