W porównaniu z innymi jÄ™zykami programowania Python wyróżnia siÄ™ prostotÄ… i zaskakujÄ…cymi możliwoÅ›ciami. Używa siÄ™ go do analizy danych, budowania sztucznej inteligencji, tworzenia stron WWW, jak również w badaniach naukowych. WÅ‚aÅ›ciwoÅ›ci tego jÄ™zyka sprawiajÄ…, że kod trzeba pisać uważnie, szczególnie w dużych projektach. Tymczasem trudno jest znaleźć odpowiednio dobre źródÅ‚o informacji o sposobach tworzenia kodu wysokiej jakoÅ›ci. Publikacje dotyczÄ…ce dobrych praktyk kodowania w Pythonie sÄ… nieliczne, a ich jakość nieraz pozostawia wiele do życzenia. Dodatkowy problem wynika z wszechstronnoÅ›ci Pythona: jest wykorzystywany w wielu dziedzinach i trudno wskazać wspólne dla nich wzorce programistyczne.

Ta książka jest znakomitym przewodnikiem, dziÄ™ki któremu zaczniesz tworzyć wydajne i bezbÅ‚Ä™dne aplikacje w Pythonie. Zaczniesz od formatowania i dokumentowania kodu, umiejÄ™tnego stosowania wbudowanych struktur, stosowania moduÅ‚ów i metaklas. W ten sposób nauczysz siÄ™ pisać uporzÄ…dkowany kod. Potem poznasz nowe funkcjonalnoÅ›ci jÄ™zyka Python i dowiesz siÄ™, jak efektywnie z nich korzystać. NastÄ™pnie dowiesz siÄ™, jak wykorzystywać zaawansowane cechy jÄ™zyka, takie jak programowanie asynchroniczne, okreÅ›lanie typów danych i obsÅ‚uga Å›cieżek, a także jak diagnozować kod, wykonywać testy jednostkowe i integracyjne oraz przygotowywać kod do uruchomienia w Å›rodowisku produkcyjnym. Na koÅ„cu poznasz najważniejsze narzÄ™dzia przeznaczone do szybkiego tworzenia kodu, zarzÄ…dzania jego wersjami i weryfikowania poprawnoÅ›ci.

W tej książce między innymi:

• wÅ‚aÅ›ciwe wykorzystywanie wyrażeÅ„ i instrukcji
• tworzenie wÅ‚asnych sÅ‚owników
• zaawansowane struktury danych
• pisanie najlepszych moduÅ‚ów, klas i funkcji
• asynchroniczne wywoÅ‚ywanie funkcji

Python: kodowanie jest sztukÄ…!

Osoby które kupowały "Czysty kod w Pythonie", wybierały także:

• GraphQL. Kurs video. Buduj nowoczesne API w Pythonie 169,00 zÅ‚, (50,70 zÅ‚ -70%)
• Receptura na Python. Kurs Video. 54 praktyczne porady dla programist 199,00 zÅ‚, (59,70 zÅ‚ -70%)
• Podstawy Pythona z Minecraftem. Kurs video. Piszemy pierwsze skrypty 149,00 zÅ‚, (44,70 zÅ‚ -70%)
• Twórz gry w Pythonie. Kurs video. Poznaj bibliotekÄ™ PyGame 249,00 zÅ‚, (74,70 zÅ‚ -70%)
• Data Science w Pythonie. Kurs video. Algorytmy uczenia maszynowego 199,00 zÅ‚, (59,70 zÅ‚ -70%)

Spis treści

Czysty kod w Pythonie -- spis treści

O autorze 7

O korektorze merytorycznym 8

Podziękowania 9

Wprowadzenie 11

Rozdział 1. Kodowanie pythoniczne 13

• Tworzenie pythonicznego kodu 13
  
  • Nazewnictwo 14
  • Wyrażenia i instrukcje 16
  • Pythoniczny styl kodowania 19
• Komentarze dokumentacyjne 24
  
  • Komentarze dokumentacyjne do moduÅ‚ów 26
  • Komentarze dokumentacyjne do klas 26
  • Komentarze dokumentacyjne do funkcji 27
  • Przydatne narzÄ™dzia dokumentacyjne 28
• Pythoniczne struktury sterujÄ…ce 28
  
  • Wyrażenia listowe 28
  • Nie twórz skomplikowanych wyrażeÅ„ listowych 29
  • Kiedy stosować wyrażenia lambda? 31
  • Kiedy stosować generatory, a kiedy wyrażenia listowe? 31
  • Dlaczego nie należy stosować instrukcji else w pÄ™tlach? 32
  • Dlaczego warto stosować funkcjÄ™ range() w jÄ™zyku Python 3? 34
• ZgÅ‚aszanie wyjÄ…tków 35
  
  • CzÄ™sto zgÅ‚aszane wyjÄ…tki 36
  • ObsÅ‚uguj wyjÄ…tki za pomocÄ… instrukcji finally 37
  • Twórz wÅ‚asne klasy wyjÄ…tków 37
  • ObsÅ‚uguj konkretne wyjÄ…tki 39
  • Zwracaj uwagÄ™ na zewnÄ™trzne wyjÄ…tki 40
  • Twórz jak najmniejsze bloki try 41
• Podsumowanie 42

Rozdział 2. Struktury danych 43

• Popularne struktury danych 43
  
  • Zbiory i wydajny kod 43
  • Przetwarzanie danych za pomocÄ… struktury namedtuple 45
  • Typ str i znaki diakrytyczne 47
  • Zamiast list stosuj iteratory 48
  • Przetwarzaj listy za pomocÄ… funkcji zip() 50
  • Wykorzystuj zalety wbudowanych funkcji 51
• Zalety sÅ‚ownika 53
  
  • Kiedy używać sÅ‚ownika zamiast innych struktur? 53
  • Kolekcje 53
  • SÅ‚owniki uporzÄ…dkowany, domyÅ›lny i zwykÅ‚y 56
  • SÅ‚ownik jako odpowiednik instrukcji switch 57
  • Scalanie sÅ‚owników 58
  • Czytelne wyÅ›wietlanie zawartoÅ›ci sÅ‚ownika 59
• Podsumowanie 60

Rozdział 3. Jak pisać lepsze funkcje i klasy? 61

• Funkcje 61
  
  • Twórz maÅ‚e funkcje 61
  • Twórz generatory 63
  • Używaj wyjÄ…tku zamiast wyniku None 64
  • Stosuj w argumentach klucze i wartoÅ›ci domyÅ›lne 65
  • Nie twórz funkcji jawnie zwracajÄ…cych wynik None 66
  • Krytycznie podchodź do tworzonych funkcji 68
  • Stosuj w wyrażeniach funkcje lambda 70
• Klasy 71
  
  • Jak duża powinna być klasa? 71
  • Struktura klasy 72
  • WÅ‚aÅ›ciwe użycie dekoratora @property 74
  • Kiedy należy stosować metody statyczne? 75
  • Dziedziczenie klas abstrakcyjnych 76
  • OdwoÅ‚ania do stanu klasy przy użyciu dekoratora @classmethod 77
  • Atrybuty publiczne zamiast prywatnych 78
• Podsumowanie 79

Rozdział 4. Praca z modułami i metaklasami 81

• ModuÅ‚y i metaklasy 81
• PorzÄ…dkowanie kodu za pomocÄ… moduÅ‚ów 82
• Zalety pliku __init__.py 84
• Importowanie funkcji i klas z moduÅ‚ów 86
  
  • Blokowanie importu caÅ‚ego moduÅ‚u za pomocÄ… metaklasy __all__ 87
• Kiedy stosować metaklasy? 88
• Weryfikowanie podklas za pomocÄ… metody __new__() 89
• Dlaczego atrybut __slots__ jest tak przydatny? 91
• Modyfikowanie funkcjonowania klasy za pomocÄ… metaklasy 93
• Deskryptory w jÄ™zyku Python 94
• Podsumowanie 96

Rozdział 5. Dekoratory i menedżery kontekstu 97

• Dekoratory 97
  
  • Czym sÄ… dekoratory i dlaczego sÄ… tak przydatne? 98
  • Korzystanie z dekoratorów 99
  • Modyfikowanie dziaÅ‚ania funkcji za pomocÄ… dekoratorów 101
  • Stosowanie kilku dekoratorów jednoczeÅ›nie 102
  • Dekorowanie funkcji z argumentami 103
  • Używaj dekoratorów z biblioteki 104
  • Dekoratory obsÅ‚ugujÄ…ce stan klasy i weryfikujÄ…ce poprawność danych 106
• Menedżery kontekstu 108
  
  • Zalety menedżerów kontekstu 108
  • Tworzenie menedżera kontekstu od podstaw 109
  • Tworzenie menedżera kontekstu za pomocÄ… biblioteki contextlib 111
  • Praktyczne przykÅ‚ady użycia menedżera kontekstu 111
• Podsumowanie 114

Rozdział 6. Generatory i iteratory 115

• Zalety generatorów i iteratorów 115
  
  • Iteratory 115
  • Generatory 117
  • Kiedy stosować iteratory? 118
  • ModuÅ‚ itertools 119
  • Dlaczego generatory sÄ… tak przydatne? 121
  • Wyrażenia listowe i iteratory 122
• Zalety instrukcji yield 122
  
  • Instrukcja yield from 123
  • Instrukcja yield jest szybka 123
• Podsumowanie 124

Rozdział 7. Nowe funkcjonalności języka Python 125

• Programowanie asynchroniczne 125
  
  • Wprowadzenie do programowania asynchronicznego 126
  • Jak to dziaÅ‚a? 128
  • Obiekty oczekiwalne 133
  • Biblioteki do tworzenia kodu asynchronicznego 139
• Python i typy danych 143
  
  • Typy danych w Pythonie 143
  • ModuÅ‚ typing 144
  • Czy typy danych spowalniajÄ… kod? 145
  • Jak dziÄ™ki moduÅ‚owi typing można pisać lepszy kod? 146
• Metoda super() 147
• Lepsza obsÅ‚uga Å›cieżek dziÄ™ki bibliotece pathlib 147
• print() jest teraz funkcjÄ… 147
• f-ciÄ…gi 147
• ObowiÄ…zkowe argumenty pozycyjne 148
• Kontrolowana kolejność elementów w sÅ‚ownikach 148
• Iteracyjne rozpakowywanie struktur 149
• Podsumowanie 149

Rozdział 8. Diagnostyka i testy kodu 151

• Diagnostyka 151
  
  • NarzÄ™dzia diagnostyczne 152
  • Funkcja breakpoint() 155
  • ModuÅ‚ logging zamiast funkcji print() 155
  • Identyfikowanie sÅ‚abych punktów kodu za pomocÄ… metryk 159
  • Do czego przydaje siÄ™ Å›rodowisko IPython? 159
• Testy 161
  
  • Dlaczego testowanie kodu jest ważne? 161
  • Biblioteki pytest i unittest 161
  • Testowanie oparte na wÅ‚aÅ›ciwoÅ›ciach 164
  • Tworzenie raportów z testów 165
  • Automatyzacja testów jednostkowych 166
  • Przygotowanie kodu do uruchomienia w Å›rodowisku produkcyjnym 166
  • Sprawdzanie pokrycia kodu testami 167
  • Program virtualenv 168
• Podsumowanie 169

Dodatek. Niezwykłe narzędzia dla języka Python 171

• Sphinx 171
• Coverage.py 172
• pre-commit 173
• Pyenv 173
• Jupyter Lab 174
• Pycharm/VSCode/Sublime 174
• Flake8 i Pylint 175