Python. Rusz głową! Wydanie III - Paul Barry

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.

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

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

Książka Python. Rusz głową! Wydanie III.

Spis treści książki

Wprowadzenie

1. • 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

1. • 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!

1. • 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

1. • 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

1. • 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

1. • 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

1. • 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

1. • 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

1. • 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

1. • 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

1. • 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

1. • 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

1. • 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

1. • 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.

1. • 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. • 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