Open form
  • Nowość!

Python. Rusz głową! Wydanie III - Paul Barry

Indeks: KSZ-25887 EAN: 9788328907003

Książka Paula Barry'ego do nauki programowania w Python. Przedstawia podstawy Pythona, w tym zmienne, typy danych, struktury danych i algorytmy. Zgłębia tajniki funkcji, obiektów, klas i dziedziczenia. Pozwala na przyswojenie zasad organizacji kodu w modułach i pakietach. Wyjaśnia także podstawy uczenia maszynowego w Pythonie. Autor tłumaczy skomplikowane zagadnienia w prosty sposób. Oprócz samej teorii znajduje się tutaj także wiele praktycznych ćwiczeń.

Python. Rusz głową! Wydanie III - Paul Barry
79,90 zł
76,10 zł netto
Zapłać później
Producent: Helion

Opis produktu: Python. Rusz głową! Wydanie III - Paul Barry

Książka Paula Barry'ego do nauki programowania w Python. Przedstawia podstawy Pythona, w tym zmienne, typy danych, struktury danych i algorytmy. Zgłębia tajniki funkcji, obiektów, klas i dziedziczenia. Pozwala na przyswojenie zasad organizacji kodu w modułach i pakietach. Wyjaśnia także podstawy uczenia maszynowego w Pythonie. Autor tłumaczy skomplikowane zagadnienia w prosty sposób. Oprócz samej teorii znajduje się tutaj także wiele praktycznych ćwiczeń.

Python. Rusz głową! Wydanie III - Paul Barry

Książka Python. Rusz głową! Wydanie III - Paul Barry.

Język programowania Python.

Wyjątkowość Pythona

Program Python umożliwia nie tylko tworzenie rozbudowanych aplikacji, ale również rozwiązywanie złożonych problemów. Korzystają z niego programiści, analitycy danych, naukowcy, inżynierowie, specjaliści od sztucznej inteligencji i profesjonaliści z wielu innych dziedzin. Język Python jest jednym z najchętniej używanych języków programowania, ponieważ jest przystępny i uniwersalny.

Informacja o autorze

Paul Barry to wykładowca w Instytucie Technologicznym w Carlow. Wcześniej w Irlandii i Kanadzie zajmował się rozwiązaniami IT dla opieki zdrowotnej. Ekspert w dziedzinie programowania w Pythonie i w Perlu. Współpracownik „Linux Journal Magazine”, napisał kilka książek o programowaniu.

Informacje o książce

  • Tytuł oryginału: Head First Python: A Learner's Guide to the Fundamentals of Python Programming, A Brain-Friendly Guide, 3rd Edition
  • Autor: Paul Barry
  • Tłumaczenie: Piotr Rajca
  • Wydawca: Helion S.A.
  • Rok wydania: 2024
  • Liczba stron: 632
  • ISBN: 978-83-289-0700-3
  • Oprawa: miękka
  • Format: 200 x 225 mm
Python. Rusz głową! Wydanie III - Paul Barry

Książka Python. Rusz głową! Wydanie III.

Spis treści książki

Wprowadzenie

      • Dla kogo jest ta książka?
      • Wiemy, co myślisz
      • Wiemy, co myśli Twój mózg
      • Metapoznanie - myślenie o myśleniu
      • Oto co MY zrobiliśmy
      • Przeczytaj to
      • Instalujemy najnowszą wersję Pythona
      • Sam Python to nie wszystko
      • Skonfiguruj VS Code wedle własnych upodobań
      • Dodaj dwa wymagane rozszerzenia do VS Code
      • Wsparcie dla Pythona w VS Code jest nie do pobicia
      • Zespół recenzentów technicznych
      • Podziękowania

0. Dlaczego Python? Podobny, ale inny

      • Przygotowania do wykonywania kodu
      • Przygotowanie do pierwszego doświadczenia z Jupyterem
      • Wprowadźmy trochę kodu do edytora notatnika
      • Naciśnij Shift+Enter, aby uruchomić kod
      • Co zrobić, jeśli chcesz więcej niż jedną kartę?
      • Przyjrzyj się bliżej kodowi rysowania kart
      • Wielka czwórka: lista, krotka, słownik i zbiór
      • Stwórz swoją talię kart z użyciem zbioru
      • print dir - podwójne mambo
      • Uzyskiwanie pomocy na temat wyników dir
      • Wypełniamy zbiór kartami
      • Teraz to wygląda jak talia kart
      • A właściwie czym jest zmienna card?
      • Musisz coś znaleźć?
      • Zróbmy przerwę i sprawdźmy, czym dysponujemy
      • Python jest dostarczany wraz z bogatą biblioteką standardową
      • W Pythonie piszesz tylko kod, którego potrzebujesz
      • Kiedy już myślałeś, że to koniec...

1. Zaczynamy. Wskakujemy!

      • Jak trener pracował do tej pory?
      • Trener potrzebuje lepszego stopera
      • Plik i arkusz kalkulacyjny są ze sobą "powiązane"
      • Nasze pierwsze zadanie: wyodrębnić dane z nazwy pliku
      • Łańcuch znaków to obiekt mający atrybuty
      • Pobieramy dane pływaka z nazwy pliku
      • Nie próbuj zgadywać, co robi dana metoda.
      • Dzielenie łańcuchów znaków na części
      • Wciąż zostaje nam coś do zrobienia
      • Komunikaty błędów czytaj od dołu do góry
      • Uważaj na łączenie wywołań metod
      • Wypróbujmy inną metodę łańcuchów znaków
      • Pozostało nam jedynie utworzenie paru zmiennych
      • Zadanie nr 1 zostało wykonane!
      • Zadanie nr 2: przetworzenie danych z pliku

2. Listy liczb. Przetwarzanie danych z list

      • Zadanie nr 2: przetworzenie danych z pliku
      • Zrób sobie kopię danych trenera
      • Wbudowana funkcja open operuje na plikach
      • Stosowanie with do otwierania (i zamykania) pliku
      • Zmienne są tworzone dynamicznie, wedle potrzeb
      • Tym, o co nam naprawdę chodzi, są dane z pliku
      • Już mamy dane pływaków z pliku
      • Kolejne czynności wyglądają znajomo
      • Wiedza z poprzedniego rozdziału zaczyna przynosić korzyści
      • Konwersja łańcucha z czasem na wartość liczbową
      • Setne sekundy w Pythonie
      • Krótka prezentacja pętli for w Pythonie
      • Pojedynek na gołe pięści: pętla for kontra pętla while
      • Idziemy do przodu, robiąc wielkie postępy!
      • Zachowajmy kopię skonwertowanych czasów
      • Wyświetlenie listy metod listy
      • Nadszedł czas, by obliczyć średnią
      • Konwersja średniej na format łańcucha z czasem
      • Pora zebrać wszystko w całość
      • Zadanie nr 2 jest (w końcu) gotowe!

3. Lista plików. Funkcje, moduły i pliki

      • Już masz większość potrzebnego kodu
      • Jak utworzyć funkcję w Pythonie?
      • Zapisuj swój kod tak często, jak masz ochotę
      • Zwyczajne skopiowanie kodu nie wystarczy
      • Koniecznie skopiuj cały niezbędny kod
      • Używaj modułów do współdzielenia kodu
      • Pław się w blasku zwróconych danych
      • W razie konieczności funkcje mogą zwracać krotki
      • Przygotujmy listę nazw plików trenera
      • Nadszedł czas, by pobawić się w detektywa.
      • Co można robić z listami?
      • Czy przyczyną problemu są dane, czy nasz kod?
      • Decyzje, decyzje i jeszcze raz decyzje
      • Poszukajmy dwukropka "w" łańcuchu
      • Czy w efekcie przetworzyłeś 60 plików?
      • Kod dla trenera zaczyna nabierać kształtu

4. Sformatowane literały łańcuchowe. Twórz wykresy na podstawie danych

      • Tworzymy prosty wykres słupkowy przy użyciu HTML-a i SVG
      • Przechodzimy od prostego wykresu do wykresu dla trenera
      • Konstruujemy potrzebne łańcuchy z HTML-em w kodzie
      • Konkatenacja łańcuchów znaków nie jest skalowalna
      • F-łańcuchy są bardzo popularną możliwością Pythona
      • Dzięki użyciu f-łańcuchów generowanie kodu SVG jest proste!
      • Wciąż dysponujemy danymi, prawda?
      • Zadbaj, by zwracane były wszystkie niezbędne dane
      • Teraz już mamy dane liczbowe, ale czy nadają się one do użycia?
      • Pozostaje nam już jedynie dokończyć stronę WWW
      • Zapisywanie w plikach, podobnie jak odczyt z plików, jest bezbolesne
      • Zostały już tylko poprawki estetyczne
      • Czas na kolejną niestandardową funkcję
      • Dodajmy kolejną funkcję do naszego modułu
      • Co jest z tymi wartościami setnych sekundy?
      • Zaokrąglanie nie jest tym, czego chcemy (w tym przypadku)
      • Wszystko idzie doskonale.

5. Grunt to organizacja. Decyzje dotyczące struktur danych

      • Pobierzmy listę imion pływaków
      • Lista-zbiór-lista - sztuczka usuwająca powtórzenia
      • Trener dysponuje już listą imion
      • Mała zmiana robi "wielką" różnicę
      • Każda krotka jest unikatowa
      • Bardzo szybkie wyszukiwanie z użyciem słowników
      • Słowniki to magazyny par klucz-wartość ułatwiające wyszukiwanie
      • Anatomia tworzenia słownika
      • Słowniki są zoptymalizowane pod kątem szybkości wyszukiwania
      • Wyświetlanie całego słownika
      • Moduł pprint wyświetla dane w atrakcyjny sposób
      • Twój słownik list jest łatwy do przetwarzania
      • Wszystko zaczyna do siebie pasować

6. Tworzenie aplikacji internetowych. Pisanie aplikacji internetowych

      • Instalujemy Flaska z PyPI
      • Przygotuj katalog aplikacji
      • Podczas pracy z kodem mamy różne możliwości
      • Anatomia minimalnej aplikacji Flaska
      • Budujemy aplikację internetową kawałek po kawałku
      • O co chodzi z tym NameError?
      • Flask udostępnia wbudowaną obsługę sesji
      • Do obsługi sesji Flask używa słownika
      • Wprowadzenie w kodzie "lepszej poprawki"
      • Tworzenie szablonów Jinja2 oszczędza czas
      • Rozszerz szablon base.html, by utworzyć więcej stron
      • Dynamiczne tworzenie listy rozwijanej
      • Musimy w jakiś sposób przetworzyć dane formularza
      • Dane z formularza są dostępne jako słownik
      • Funkcje obsługują domyślne wartości parametrów
      • Domyślne wartości parametrów są opcjonalne
      • Końcowa wersja kodu, strona 1. z 2
      • Końcowa wersja kodu, strona 2. z 2
      • Jak na pierwszą aplikację internetową wygląda to dobrze
      • System dla trenera jest gotowy do użycia

7. Wdrażanie. Uruchamiaj swój kod gdziekolwiek

      • Wciąż coś wydaje się nie w porządku
      • Jinja2 wykonuje kod zapisany pomiędzy {{ i }}.
      • Dziesięć kroków wdrażania aplikacji w chmurze
      • Konto dla początkujących to wszystko, czego Ci trzeba
      • Nic Cię nie powstrzyma przed natychmiastowym rozpoczęciem.
      • W razie wątpliwości pozostań przy ustawieniach domyślnych
      • Wygenerowana aplikacja nie robi wiele
      • Wdrażanie aplikacji w serwisie PythonAnywhere
      • Rozpakuj swój kod z poziomu konsoli
      • Skonfiguruj kartę Web, aby wskazywała na Twój kod
      • Zmodyfikuj plik WSGI swojej aplikacji
      • Twoja aplikacja działająca w chmurze jest gotowa!

8. Praca z HTML-em. Webscraping

      • Trener potrzebuje więcej danych
      • Przed pozyskaniem danych ze stron WWW musisz je poznać
      • Potrzebujemy planu działania
      • Przewodnik po scrapowaniu stron WWW krok po kroku
      • Czas na poznanie technologii parsowania HTML-a
      • Pobieramy nieprzetworzoną stronę HTML z Wikipedii
      • Poznaj dane, które chcesz scrapować
      • Wycinek można skopiować z dowolnej sekwencji
      • Anatomia wycinków, 1. z 3
      • Anatomia wycinków, 2. z 3
      • Anatomia wycinków, 3. z 3
      • Najwyższy czas na nieco poważniejsze parsowanie HTML-a
      • Przeszukiwanie zupy w celu znalezienia interesujących nas znaczników
      • Zwróconą zupę także można przeszukiwać
      • Która tabela zawiera potrzebne dane?
      • Cztery duże tabele i cztery zestawy rekordów świata
      • Czas zająć się pobraniem faktycznych danych
      • Pobieramy dane ze wszystkich tabel, 1. z 2
      • Pobieramy dane ze wszystkich tabel, 2. z 2
      • Ta zagnieżdżona pętla jest podchwytliwa

9. Praca z danymi. Manipulowanie danymi

      • Naginanie danych do naszej woli.
      • Teraz już dysponujesz potrzebnymi danymi.
      • Skorzystaj z tego, co już potrafisz.
      • Czy tu aby nie jest za dużo danych?
      • Odrzucenie danych sztafet
      • Teraz jesteś już gotów, by zaktualizować stronę z wykresami słupkowymi
      • Python posiada wbudowaną bibliotekę do obsługi JSON-a
      • JSON jest formatem tekstowym, ale niezbyt ładnym
      • Dochodzimy do integracji z aplikacją internetową
      • Wszystko, co trzeba: skopiuj i wklej.
      • Dodawanie rekordów świata do wykresu słupkowego
      • Czy najnowsza wersja aplikacji internetowej jest gotowa?
      • Serwis PythonAnywhere zadba o to.
      • Musisz skopiować także swój kod pomocniczy
      • Prześlij aplikację do serwisu PythonAnywhere
      • Poinstruuj serwis, by zaczął wykonywać Twój najnowszy kod
      • Przetestuj skrypt przed wdrożeniem go w chmurze
      • Niech zadanie będzie wykonywane codziennie o 1:00 w nocy

9,5. Praca z ramkami danych. Dane tabelaryczne

      • Słoń w pomieszczeniu. a może to panda?
      • Słownik słowników w pandas?
      • Zaczynamy zgodnie z przyjętymi konwencjami
      • Lista ramek danych
      • Wybór kolumn z ramki danych
      • Ramka danych na słownik, podejście 1.
      • Usuwanie niepożądanych danych z ramki danych
      • Negowanie wyrażeń warunkowych w pandas
      • Ramka danych na słownik, podejście 2.
      • Ramka danych na słownik, podejście 3.
      • To jest kolejny słownik słowników
      • Polonizacja słownika rekordów
      • Gdzie są nasze dane?
      • Porównanie gazpacho i pandas
      • To był jedynie błyskawiczny rzut oka.

10. Bazy danych. Organizujemy się

      • Odezwał się do nas trener.
      • Planowanie popłaca.
      • Zadanie nr 1: określenie struktury bazy danych
      • Struktura z chusteczek + dane
      • Instalowanie modułu DBcm z PyPI
      • Początki z DBcm i ze SQLite
      • DBcm świetnie współdziała z instrukcją "with"
      • Kod SQL zapisuj pomiędzy sekwencjami trzech cudzysłowów
      • Nie wszystkie polecenia SQL zwracają wyniki
      • Twoje tabele są gotowe (a zadanie nr 1 jest wykonane)
      • Określanie listy plików z wynikami pływaków
      • Zadanie nr 2: dodawanie danych do tabeli
      • Zachowaj bezpieczeństwo, używając w SQL-u symboli zastępczych Pythona
      • Powtórzmy ten proces dla tabeli konkurencji
      • Pozostaje już jedynie tabela czasów.
      • Czasy są zapisane w plikach pływaków.
      • Narzędzie do aktualizacji bazy danych, 1. z 2
      • Narzędzie do aktualizacji bazy danych, 2. z 2
      • Za danie nr 2 (w końcu) zostało wykonane

11. Listy składane. Integracja z bazą danych

      • Wypróbujmy zapytania w nowym notatniku
      • Pięć wierszy kodu pętli staje się jednym
      • Podwójne mambo bez podkreśleń
      • Jedno zapytanie z głowy, pozostają trzy.
      • Dwa zapytania z głowy, pozostają jeszcze dwa.
      • Ostatnie (zapytanie), choć nie najmniej ważne...
      • Kod narzędzi danych, część 1. z 2
      • Kod narzędzi danych, część 2. z 2
      • Już niemal nadszedł czas na integrację bazy danych
      • Aktualizacja istniejącego kodu aplikacji internetowej
      • Zatem. o co chodzi z tym szablonem?
      • Zajmijmy się wyświetleniem konkurencji
      • Pozostaje nam już jedynie wyświetlenie wykresu
      • Przeglądamy ostatni kod modułu klubplywacki.py
      • Poznaj szablon Jinja2 do generowania kodu SVG
      • Moduł narzedzia_konwersji
      • list zip. że co?!?
      • Integracja bazy danych z aplikacją została zakończona!

12. Kolejne wdrożenie. Ostatnie szlify.

      • Migracja do MariaDB
      • Przenoszenie danych trenera do MariaDB
      • Ponowne wykorzystanie tabel, 1. z 2
      • Wprowadź trzy zmiany w pliku schema.sql
      • Ponowne wykorzystanie tabel, 2. z 2
      • Sprawdź, czy tabele zostały zdefiniowane poprawnie
      • Skopiowanie istniejących danych do bazy MariaDB
      • Zadbaj o zgodność zapytań z MariaDB
      • Zmienić trzeba także kod narzędzi bazy danych
      • Utwórz bazę danych w serwisie PythonAnywhere
      • Popraw słownik z informacjami do nawiązania połączenia z bazą
      • Kopiowanie wszystkiego do chmury
      • Zaktualizuj swoją aplikację, wgrywając najnowszy kod
      • Jeszcze tylko kilka kroków.
      • Wypełnij swoją bazę danych w chmurze danymi
      • Nadszedł czas na "Jazdę próbną" aplikacji w chmurze
      • Czy jest jakiś problem z PythonAnywhere?
      • Trener jest naprawdę szczęśliwy!

Dodatek. Pozostałości. Dziesięć najważniejszych zagadnień, o których nie napisaliśmy

      • 1. Klasy
      • 2. Wyjątki
      • 3. Testowanie
      • 4. Wyrażenie przypisania
      • 5. Gdzie jest switch? Jaki switch?
      • 6. Zaawansowane możliwości języka
      • 7. Współbieżność
      • 8. Podpowiedzi typów
      • 9. Środowiska wirtualne
      • 10. Narzędzia

Skorowidz

Książka - Autor Paul Barry
Książka - ISBN 978-83-289-0700-3
Książka - Oprawa miękka
Książka - Wydawnictwo Helion S.A.
Szerokość opakowania 21.5 cm
Wysokość opakowania 19.5 cm
Głębokość opakowania 3 cm
Masa opakowania 0.921 kg

Jako pierwszy zadaj pytanie dotyczące tego produktu!

Klienci którzy zakupili ten produkt kupili również:

Produkty z tej samej kategorii: