reklama - zainteresowany?

Czysty kod w Pythonie. Tw - Helion

Czysty kod w Pythonie. Tw
ebook
Autor: Mariano Anaya
Tytu艂 orygina艂u: Clean Code in Python: Develop maintainable and efficient code, 2nd Edition
T艂umaczenie: Rados
ISBN: 978-83-283-8612-9
stron: 360, Format: ebook
Data wydania: 2022-04-01
Ksi臋garnia: Helion

Cena ksi膮偶ki: 43,45 z艂 (poprzednio: 77,59 z艂)
Oszcz臋dzasz: 44% (-34,14 z艂)

Dodaj do koszyka Czysty kod w Pythonie. Tw

Tagi: Python - Programowanie

Popularno

Dodaj do koszyka Czysty kod w Pythonie. Tw

 

Osoby kt贸re kupowa艂y "Czysty kod w Pythonie. Tw", wybiera艂y tak偶e:

  • Receptura na Python. Kurs Video. 54 praktyczne porady dla programist
  • Z艂am ten kod z Pythonem. Jak tworzy膰, testowa膰 i 艂ama膰 szyfry
  • NLP. Kurs video. Analiza danych tekstowych w j
  • Web scraping w Data Science. Kurs video. Uczenie maszynowe i architektura splotowych sieci neuronowych
  • Python dla administrator

Dodaj do koszyka Czysty kod w Pythonie. Tw

Spis tre艣ci

Czysty kod w Pythonie. Tw贸rz wydajny i 艂atwy w utrzymaniu kod. Wydanie II eBook -- spis tre艣ci

  • O autorze
  • O recenzencie
  • Przedmowa
    • Dla kogo jest ta ksi膮偶ka?
    • Co zawiera ta ksi膮偶ka?
    • Jak najlepiej wykorzysta膰 t臋 ksi膮偶k臋?
    • Pobieranie plik贸w z przyk艂adowym kodem
    • Stosowane konwencje
  • 1. Wprowadzenie, formatowanie kodu i narz臋dzia
    • Wprowadzenie
      • Znaczenie terminu czysty kod
      • Znaczenie posiadania czystego kodu
      • Kilka wyj膮tk贸w
    • Formatowanie kodu
      • Przestrzeganie przewodnika stylu kodowania w projekcie
    • Dokumentacja
      • Komentarze do kodu
      • Docstringi
      • Adnotacje
      • Czy adnotacje zast臋puj膮 docstringi?
    • Narz臋dzia
      • Sprawdzanie sp贸jno艣ci typ贸w
      • Og贸lne sprawdzanie poprawno艣ci w kodzie
      • Formatowanie automatyczne
      • Konfiguracja automatycznych kontroli
    • Podsumowanie
    • Materia艂y referencyjne
  • 2. Kod pythoniczny
    • Indeksy i wycinki
      • Tworzenie w艂asnych sekwencji
    • Mened偶ery kontekstu
      • Implementacja mened偶er贸w kontekstu
    • Wyra偶enia sk艂adane i wyra偶enia przypisania
    • W艂a艣ciwo艣ci, atrybuty i r贸偶ne typy metod obiekt贸w
      • Znaki podkre艣lenia w Pythonie
      • W艂a艣ciwo艣ci
      • Tworzenie klas o bardziej zwartej sk艂adni
      • Obiekty iterowalne
        • Tworzenie obiekt贸w iterowalnych
        • Tworzenie sekwencji
      • Obiekty kontenerowe
      • Dynamiczne atrybuty obiekt贸w
      • Obiekty wywo艂ywalne
      • Podsumowanie metod magicznych
    • Haczyki Pythona
      • Mutowalne argumenty domy艣lne
      • Rozszerzanie typ贸w wbudowanych
    • Kr贸tkie wprowadzenie do kodu asynchronicznego
    • Podsumowanie
    • Materia艂y referencyjne
  • 3. Og贸lne cechy dobrego kodu
    • Projektowanie wed艂ug kontraktu
      • Warunki wst臋pne
      • Warunki ko艅cowe
      • Kontrakty pythoniczne
      • Projektowanie wed艂ug kontraktu wnioski
    • Programowanie defensywne
      • Obs艂uga b艂臋d贸w
        • Podstawianie warto艣ci
        • Obs艂uga wyj膮tk贸w
          • Obs艂uga wyj膮tk贸w na odpowiednim poziomie abstrakcji
          • Nie ujawniaj 艣lad贸w stosu u偶ytkownikom ko艅cowym
          • Unikaj pustych blok贸w except
          • Do艂膮cz oryginalny wyj膮tek
      • U偶ywanie asercji w Pythonie
    • Podzia艂 obowi膮zk贸w
      • Sp贸jno艣膰 i sprz臋偶enie
    • Akronimy
      • DRY/OAOO
      • YAGNI
      • KIS
      • EAFP/LBYL
    • Dziedziczenie w Pythonie
      • Kiedy zastosowanie dziedziczenia jest dobr膮 decyzj膮?
      • Antywzorce dziedziczenia
      • Wielokrotne dziedziczenie w Pythonie
        • Kolejno艣膰 rozwi膮zywania metod (MRO)
        • Domieszki
    • Argumenty funkcji i metod
      • Jak dzia艂aj膮 argumenty funkcji w Pythonie?
        • Jak argumenty s膮 kopiowane do funkcji?
        • Zmienna liczba argument贸w
        • Argumenty wy艂膮cznie pozycyjne
        • Argumenty wy艂膮cznie kluczowe
      • Liczba argument贸w w funkcjach
        • Argumenty funkcji a sprz臋偶enia
        • Sygnatury kompaktowych funkcji, kt贸re przyjmuj膮 zbyt wiele argument贸w
    • Uwagi ko艅cowe dotycz膮ce dobrych praktyk projektowania oprogramowania
      • Ortogonalno艣膰 w oprogramowaniu
      • Strukturyzacja kodu
    • Podsumowanie
    • Materia艂y referencyjne
  • 4. Zasady SOLID
    • Zasada pojedynczej odpowiedzialno艣ci
      • Klasa maj膮ca zbyt wiele obowi膮zk贸w
      • Podzia艂 obowi膮zk贸w
    • Zasada otwarty-zamkni臋ty
      • Przyk艂ad zagro偶e艅 dla utrzymania kodu w przypadku nieprzestrzegania zasady OCP
      • Refaktoryzacja systemu obs艂ugi zdarze艅 w celu uzyskania rozszerzalno艣ci
      • Rozbudowa systemu zdarze艅
      • Ko艅cowe przemy艣lenia na temat OCP
    • Zasada podstawiania Liskov
      • Wykrywanie problem贸w dotycz膮cych zasady LSP za pomoc膮 narz臋dzi
        • Wykorzystanie narz臋dzia mypy do wykrywania nieprawid艂owych sygnatur metod
        • Wykrywanie niezgodnych sygnatur za pomoc膮 programu pylint
      • Bardziej subtelne przypadki narusze艅 zasady LSP
      • Uwagi na temat LSP
    • Segregacja interfejs贸w
      • Interfejs, kt贸ry dostarcza zbyt wiele
      • Im mniejszy interfejs, tym lepiej
      • Jak ma艂y powinien by膰 interfejs?
    • Odwracanie zale偶no艣ci
      • Przypadek sztywnych zale偶no艣ci
      • Odwracanie zale偶no艣ci
      • Wstrzykiwanie zale偶no艣ci
    • Podsumowanie
    • Bibliografia
  • 5. Korzystanie z dekorator贸w do usprawniania kodu
    • Czym s膮 dekoratory w Pythonie?
      • Dekoratory funkcji
      • Dekoratory klas
      • Inne rodzaje dekorator贸w
    • Bardziej zaawansowane dekoratory
      • Przekazywanie argument贸w do dekorator贸w
        • Dekoratory z zagnie偶d偶onymi funkcjami
        • Obiekty dekoratory
      • Dekoratory z warto艣ciami domy艣lnymi
      • Dekoratory dla podprogram贸w
      • Rozszerzona sk艂adnia dekorator贸w
    • Dobre zastosowania dla dekorator贸w
      • Dostosowywanie sygnatur funkcji
      • Walidacja parametr贸w
      • 艢ledzenie kodu
    • Skuteczne dekoratory unikanie typowych b艂臋d贸w
      • Zachowywanie danych o oryginalnym opakowanym obiekcie
      • Obs艂uga skutk贸w ubocznych w dekoratorach
        • Nieprawid艂owa obs艂uga skutk贸w ubocznych w dekoratorze
        • Dekoratory z po偶膮danymi skutkami ubocznymi
      • Tworzenie dekorator贸w, kt贸re b臋d膮 dzia艂a膰 dla ka偶dego rodzaju obiekt贸w
    • Dekoratory a czysty kod
      • Kompozycja zamiast dziedziczenia
      • Zasada DRY z wykorzystaniem dekorator贸w
      • Dekoratory a podzia艂 odpowiedzialno艣ci
      • Analiza dobrych dekorator贸w
    • Podsumowanie
    • Bibliografia
  • 6. Pe艂niejsze wykorzystywanie obiekt贸w dzi臋ki deskryptorom
    • Pierwsze spojrzenie na deskryptory
      • Oprzyrz膮dowanie zwi膮zane z deskryptorami
      • Opis metod protoko艂u deskryptora
        • Metoda get
        • Metoda set
        • Metoda delete
        • Metoda set name
    • Rodzaje deskryptor贸w
      • Deskryptory niezwi膮zane z danymi
      • Deskryptory danych
    • Deskryptory w praktyce
      • Zastosowanie deskryptor贸w
        • Pierwsza pr贸ba. Bez u偶ycia deskryptor贸w
        • Implementacja idiomatyczna
    • R贸偶ne formy implementacji deskryptor贸w
      • Problem wsp贸艂dzielonego stanu
      • Dost臋p do s艂ownika obiektu
      • Korzystanie ze s艂abych referencji
    • Wi臋cej uwag na temat deskryptor贸w
      • Wielokrotne wykorzystanie kodu
      • Alternatywa dla dekorator贸w klas
    • Analiza deskryptor贸w
      • W jaki spos贸b Python wewn臋trznie u偶ywa deskryptor贸w?
        • Funkcje i metody
        • Wbudowane dekoratory dla metod
        • Gniazda
      • Implementacja deskryptor贸w w dekoratorach
    • Uwagi ko艅cowe na temat deskryptor贸w
      • Interfejs deskryptor贸w
      • Obiektowy projekt deskryptor贸w
      • Adnotacje typ贸w dla deskryptor贸w
    • Podsumowanie
    • Bibliografia
  • 7. Generatory, iteratory i programowanie asynchroniczne
    • Wymagania techniczne
    • Tworzenie generator贸w
      • Pierwsze spojrzenie na generatory
      • Wyra偶enia generatorowe
    • Idiomatyczne iteracje
      • Idiomy iteracji
      • Funkcja next()
      • Korzystanie z generatora
      • Itertools
      • Upraszczanie kodu za pomoc膮 iterator贸w
        • Powtarzaj膮ce si臋 iteracje
        • P臋tle zagnie偶d偶one
      • Wzorzec Iterator w Pythonie
        • Interfejs iteracji
        • Obiekty sekwencji jako obiekty iterowalne
    • Podprogramy
      • Metody interfejsu generatora
        • close()
        • throw(typ_wyj膮tku[, warto艣膰_wyj膮tku[, 艣lad_wyj膮tku]])
        • send(warto艣膰)
      • Bardziej zaawansowane podprogramy
        • Zwracanie warto艣ci w podprogramach
        • Delegowanie zada艅 do mniejszych podprogram贸w sk艂adnia yield from
          • Najprostsze wykorzystanie sk艂adni yield from
          • Przechwytywanie warto艣ci zwracanej przez podgenerator
          • Wysy艂anie danych do podgeneratora i odbieranie ich stamt膮d
    • Programowanie asynchroniczne
      • Magiczne metody asynchroniczne
        • Asynchroniczne mened偶ery kontekstu
        • Inne metody magiczne
      • Iteracja asynchroniczna
      • Generatory asynchroniczne
    • Podsumowanie
    • Bibliografia
  • 8. Testy jednostkowe i refaktoryzacja
    • Zasady projektowania a testy jednostkowe
      • Uwaga na temat innych form automatycznych test贸w
      • Testy jednostkowe a zwinne wytwarzanie oprogramowania
      • Testy jednostkowe a projektowanie oprogramowania
      • Definiowanie granic testowania
    • Narz臋dzia testowania
      • Frameworki i biblioteki do test贸w jednostkowych
        • unittest
          • Testy sparametryzowane
        • pytest
          • Proste przypadki testowe dla modu艂u pytest
          • Testy sparametryzowane
          • Fikstury
        • Pokrycie kodu testami
          • Konfigurowanie modu艂u do badania pokrycia kodu testami
          • Zastrze偶enia do pokrycia kodu testami
        • Obiekty mock
          • Ostrze偶enie przed 艂ataniem i obiektami mock
          • Korzystanie z obiekt贸w mock
    • Refaktoryzacja
      • Ewolucje kodu
      • Kod produkcyjny nie jest jedynym, kt贸ry ewoluuje
    • Wi臋cej o testowaniu
      • Testowanie oparte na w艂a艣ciwo艣ciach
      • Testowanie mutacji
      • Typowe motywy w testowaniu
        • Warto艣ci graniczne
        • Klasy r贸wnowa偶no艣ci
        • Przypadki brzegowe
      • Kr贸tkie wprowadzenie do techniki TDD
    • Podsumowanie
    • Bibliografia
  • 9. Typowe wzorce projektowe
    • Zagadnienia dotycz膮ce wzorc贸w projektowych w Pythonie
    • Wzorce projektowe w praktyce
      • Wzorce kreacyjne
        • Fabryki
        • Singleton i Stan wsp贸艂dzielony (Monostat)
          • Stan wsp贸艂dzielony (Monostat)
        • Wzorzec Borga
        • Budowniczy
      • Wzorce strukturalne
        • Adapter
        • Kompozyt
        • Dekorator
        • Fasada
      • Wzorce behawioralne
        • 艁a艅cuch odpowiedzialno艣ci
        • Metoda szablonowa
        • Polecenie
        • Stan
    • Pusty obiekt
    • Ko艅cowe przemy艣lenia dotycz膮ce wzorc贸w projektowych
      • Wp艂yw zastosowania wzorc贸w na projekt
      • Wzorce projektowe jako teoria
      • Nazwy w modelach
    • Podsumowanie
    • Bibliografia
  • 10. Czysta architektura
    • Od czystego kodu do czystej architektury
      • Podzia艂 odpowiedzialno艣ci
      • Aplikacje monolityczne a mikrous艂ugi
      • Abstrakcje
    • Komponenty oprogramowania
      • Pakiety
        • Zarz膮dzanie zale偶no艣ciami
        • Inne problemy dotycz膮ce zarz膮dzania zale偶no艣ciami
        • Wersje artefakt贸w
      • Kontenery Docker
        • Przypadek u偶ycia
        • Kod
        • Modele domen
        • Wywo艂ywanie z aplikacji
        • Adaptery
      • Us艂ugi
        • Analiza
        • Przep艂yw zale偶no艣ci
        • Ograniczenia
        • Testowalno艣膰
        • Ujawnianie intencji
    • Podsumowanie
    • Bibliografia
    • Podsumowanie ko艅cowe

Dodaj do koszyka Czysty kod w Pythonie. Tw

Code, Publish & WebDesing by CATALIST.com.pl



(c) 2005-2024 CATALIST agencja interaktywna, znaki firmowe nale偶膮 do wydawnictwa Helion S.A.