Programistów Pythona ograniczaj

Osoby które kupowały "Programowanie w Pythonie dla ", wybierały także:

• Django 4. Praktyczne tworzenie aplikacji sieciowych. Wydanie IV 125,48 zł, (38,90 zł -69%)
• Zaawansowane uczenie maszynowe z językiem Python 55,94 zł, (17,90 zł -68%)
• Flask. Kurs video. Od pierwszej linijki kodu do praktycznego zastosowania 119,00 zł, (47,60 zł -60%)
• Python na start. Kurs video. Tw 99,00 zł, (39,60 zł -60%)
• Python. Kurs video. Programowanie asynchroniczne 97,32 zł, (39,90 zł -59%)

Spis treści

Programowanie w Pythonie dla średnio zaawansowanych. Najlepsze praktyki tworzenia czystego kodu eBook -- spis treści

• O autorze
• O recenzencie technicznym
• Podziękowania
• Wprowadzenie
  • Kto powinien przeczytać tę książkę i dlaczego
  • O tej książce
  • Twoja podróż programistyczna
• Część I. Pierwsze kroki
• 1. Obsługa błędów i poszukiwanie pomocy
  • Komunikaty o błędach w Pythonie
    • Analiza śladu
    • Wyszukiwanie informacji na temat komunikatów o błędach
  • Zapobieganie błędom dzięki wykorzystaniu linterów
  • Jak prosić o pomoc w programowaniu?
    • Ogranicz konieczność dopowiadania od razu podaj jak najwięcej informacji
    • Sformułuj swój problem w postaci rzeczywistego pytania
    • Zadawaj pytania na właściwej stronie internetowej
    • Podsumuj swoje pytanie w nagłówku
    • Wyjaśnij, co ma robić Twój kod
    • Dołącz kompletny komunikat o błędzie
    • Udostępnij swój pełny kod
    • Zastosuj odpowiednie formatowanie, aby poprawić czytelność kodu
    • Powiedz osobom pomagającym, czego już próbowałeś
    • Opisz swoją konfigurację
  • Przykłady pytań
  • Podsumowanie
• 2. Konfiguracja środowiska i wiersz polecenia
  • System plików
    • Ścieżki w Pythonie
    • Katalog domowy
    • Bieżący katalog roboczy
    • Ścieżki względne i bezwzględne
  • Programy i procesy
  • Wiersz poleceń
    • Otwieranie okna terminala
    • Uruchamianie programów z wiersza poleceń
    • Korzystanie z argumentów wiersza poleceń
    • Uruchamianie kodu Pythona z wiersza poleceń z wykorzystaniem argumentu -c
    • Uruchamianie programów w Pythonie z wiersza poleceń
    • Uruchamianie programu py.exe
    • Uruchamianie poleceń systemu operacyjnego z programu Pythona
    • Minimalizacja wpisywania dzięki mechanizmowi uzupełniania z wykorzystaniem klawisza Tab
    • Wyświetlanie historii poleceń
    • Korzystanie z popularnych poleceń
      • Dopasowywanie folderów i nazw plików do symboli wieloznacznych
      • Zmiana katalogów za pomocą polecenia cd
      • Wyświetlanie zawartości folderu za pomocą poleceń dir i ls
      • Wyświetlanie zawartości podfolderów za pomocą poleceń dir /s i find
      • Kopiowanie plików i folderów za pomocą poleceń copy i cp
      • Przenoszenie plików i folderów za pomocą poleceń move i mv
      • Zmienianie nazw plików i folderów za pomocą poleceń ren i mv
      • Usuwanie plików i folderów za pomocą poleceń del i rm
      • Tworzenie folderów za pomocą poleceń md i mkdir
      • Usuwanie folderów za pomocą poleceń rd i rmdir
      • Wyszukiwanie programów za pomocą poleceń where i which
      • Czyszczenie terminala za pomocą poleceń cls i clear
  • Zmienne środowiskowe i PATH
    • Wyświetlanie wartości zmiennych środowiskowych
    • Korzystanie ze zmiennej środowiskowej PATH
    • Zmiana zawartości zmiennej środowiskowej PATH dla wiersza polecenia
    • Trwałe dodawanie folderów do zmiennej PATH w systemie Windows
    • Trwałe dodawanie folderów do zmiennej PATH w systemach macOS i Linux
  • Uruchamianie programów Pythona bez wiersza poleceń
    • Uruchamianie programów Pythona w systemie Windows
    • Uruchamianie programów Pythona w systemie macOS
    • Uruchamianie programów Pythona w systemie Ubuntu Linux
  • Podsumowanie
• Część II. Najlepsze praktyki, narzędzia i techniki
• 3. Formatowanie kodu za pomocą narzędzia Black
  • Jak stracić przyjaciół i zrobić sobie wrogów wśród współpracowników?
  • Przewodniki stylu i PEP 8
  • Odstępy w poziomie
    • Używaj jako wcięć znaków spacji
    • Odstępy w obrębie wiersza
      • Umieść jedną spację pomiędzy operatorami a identyfikatorami
      • Nie wstawiaj spacji przed separatorami i wstaw pojedynczą spację po separatorach
      • Nie umieszczaj spacji przed kropkami ani po nich
      • Nie umieszczaj spacji po nazwie funkcji, metody lub kontenera
      • Nie umieszczaj spacji za otwierającymi nawiasami kwadratowymi lub przed nawiasami zamykającymi
      • Umieść dwie spacje przed komentarzami kończącymi wiersz
  • Odstępy w pionie
    • Przykład zastosowania odstępów w pionie
    • Najlepsze praktyki dotyczące odstępów w pionie
  • Black: bezkompromisowy formater kodu
    • Instalacja narzędzia Black
    • Uruchamianie narzędzia Black z wiersza polecenia
      • Dostosowywanie ustawienia długości wiersza
      • Wyłączenie ujmowania ciągów znaków w cudzysłów
      • Podgląd zmian, które ma zamiar wprowadzić Black
    • Wyłączenie programu Black dla części Twojego kodu
  • Podsumowanie
• 4. Wybieranie zrozumiałych nazw
  • Style wielkości liter
  • Konwencje nazewnictwa PEP 8
  • Odpowiednia długość nazw
    • Zbyt krótkie nazwy
    • Zbyt długie nazwy
      • Prefiksy w nazwach
      • Sekwencyjne przyrostki liczbowe w nazwach
  • Korzystaj z nazw ułatwiających wyszukiwanie
  • Unikaj dowcipów, kalamburów i określeń żargonowych
  • Nie nadpisuj wbudowanych nazw
  • Najgorsze możliwe nazwy zmiennych
  • Podsumowanie
• 5. Wyszukiwanie cuchnącego kodu
  • Powielony kod
  • Magiczne liczby
  • Kod wykomentowany i martwy
  • Debugowanie za pomocą komunikatów
  • Zmienne z przyrostkami numerycznymi
  • Klasy, które powinny być funkcjami lub modułami
  • Listy składane wewnątrz list składanych
  • Puste bloki except i niejasne komunikaty o błędach
  • Mity związane z cuchnącym kodem
    • Mit: funkcje powinny mieć tylko jedną instrukcję return na końcu
    • Mit: funkcje powinny zawierać co najwyżej jedną instrukcję try
    • Mit: argumenty-flagi są złe
    • Mit: zmienne globalne są złe
    • Mit: komentarze są niepotrzebne
  • Podsumowanie
• 6. Pisanie pythonicznego kodu
  • Zen Pythona
  • Naucz się cenić znaczące wcięcia
  • Częste przypadki niewłaściwego korzystania ze składni
    • Używaj funkcji enumerate() zamiast range()
    • Używaj instrukcji with zamiast open() i close()
    • Do porównywania z None używaj is zamiast ==
  • Formatowanie ciągów znaków
    • Jeśli ciąg zawiera wiele lewych ukośników, używaj surowych ciągów znaków
    • Formatowanie ciągów za pomocą f-stringów
  • Tworzenie płytkich kopii list
  • Pythoniczne sposoby korzystania ze słowników
    • Używaj ze słownikami wywołań get() i setdefault()
    • Użyj dla wartości domyślnych klasy collections.defaultdict
    • Używaj słowników zamiast instrukcji switch
  • Wyrażenia warunkowe: brzydki operator trójargumentowy Pythona
  • Korzystanie z wartości zmiennych
    • Operatory przypisania i operatory porównania
    • Sprawdzanie, czy zmienna jest jedną z wielu wartości
  • Podsumowanie
• 7. Programistyczny żargon
  • Definicje
    • Python język i Python interpreter
    • Odśmiecanie
    • Literały
    • Słowa kluczowe
    • Obiekty, wartości, egzemplarze i tożsamości
    • Elementy
    • Obiekty mutowalne i niemutowalne
    • Indeksy, klucze i skróty
    • Kontenery, sekwencje, mapowanie i typy zbiorów
    • Metody dunder i metody magiczne
    • Moduły i pakiety
    • Obiekty wywoływalne i obiekty pierwszej klasy
  • Często mylone terminy
    • Instrukcje a wyrażenia
    • Blok, klauzula i ciało
    • Zmienna a atrybut
    • Funkcja a metoda
    • Obiekt iterowalny a iterator
    • Błędy składniowe, błędy wykonania a błędy semantyczne
    • Parametry a argumenty
    • Koercja typu a rzutowanie typu
    • Właściwości a atrybuty
    • Kod bajtowy a kod maszynowy
    • Skrypt a program, język skryptowy a język programowania
    • Biblioteka, framework, SDK, silnik i API
  • Podsumowanie
  • Dalsza lektura
• 8. Znane pułapki Pythona
  • Nie dodawaj ani nie usuwaj elementów z listy, kiedy po niej iterujesz
  • Nie kopiuj mutowalnych wartości inaczej niż poprzez wywołania copy.copy() lub copy.deepcopy()
  • Nie używaj wartości mutowalnych w roli argumentów domyślnych
  • Nie buduj ciągów za pomocą konkatenacji
  • Nie oczekuj, że funkcja sort() posortuje listę alfabetycznie
  • Nie zakładaj, że liczby zmiennoprzecinkowe są idealnie dokładne
  • Nie twórz łańcucha operatorów nierówności !=
  • Nie zapominaj o przecinku w krotce złożonej z jednego elementu
  • Podsumowanie
• 9. Ezoteryczne osobliwości Pythona
  • Dlaczego 256 to jest 256, ale 257 to nie jest 257
  • Internowanie ciągów
  • Sztuczne operatory inkrementacji i dekrementacji w Pythonie
  • Wszystko z nic
  • Wartości logiczne są liczbami całkowitymi
  • Tworzenie łańcucha operatorów różnego rodzaju
  • Antygrawitacja w Pythonie
  • Podsumowanie
• 10. Pisanie skutecznych funkcji
  • Nazwy funkcji
  • Kompromisy dotyczące rozmiaru funkcji
  • Parametry i argumenty funkcji
    • Argumenty domyślne
    • Korzystanie z * i ** w celu przekazywania argumentów do funkcji
    • Użycie * do tworzenia funkcji wariadycznych
    • Tworzenie funkcji wariadycznych za pomocą składni **
    • Tworzenie funkcji-wrapperów za pomocą składni * i **
  • Programowanie funkcyjne
    • Skutki uboczne
    • Funkcje wyższego rzędu
    • Funkcje lambda
    • Mapowanie i filtrowanie z wykorzystaniem list składanych
  • Zwracane wartości zawsze powinny mieć ten sam typ danych
  • Zgłaszanie wyjątków a zwracanie kodów błędów
  • Podsumowanie
• 11. Komentarze, docstringi i wskazówki typu
  • Komentarze
    • Styl komentarzy
    • Komentarze inline
    • Komentarze wyjaśniające
    • Komentarze podsumowujące
    • Komentarze typu wyciągnięte wnioski
    • Komentarze prawne
    • Profesjonalny ton
    • Znaczniki kodu i komentarze TODO
    • Magiczne komentarze i kodowanie plików źródłowych
  • Docstringi
  • Wskazówki typu
    • Korzystanie z narzędzi do statycznej analizy kodu
      • Instalowanie i uruchamianie programu Mypy
      • Wskazywanie kodu, który ma być ignorowany przez Mypy
    • Ustawianie wskazówek dla wielu typów
    • Ustawianie wskazówek typu dla list, słowników i nie tylko
  • Backport wskazówek typu z wykorzystaniem komentarzy
  • Podsumowanie
• 12. Organizowanie projektów kodu z wykorzystaniem systemu Git
  • Commity i repozytoria systemu Git
  • Korzystanie z narzędzia Cookiecutter do tworzenia nowych projektów w Pythonie
  • Instalacja Gita
    • Konfigurowanie nazwy użytkownika Gita i adresu e-mail
    • Instalacja narzędzi GUI dla Gita
  • Przepływ pracy w systemie Git
    • W jaki sposób Git śledzi stan pliku?
    • Po co jest stan staged?
  • Tworzenie repozytorium Gita na komputerze lokalnym
    • Dodawanie plików do śledzenia przez Gita
    • Ignorowanie plików w repozytorium
    • Zatwierdzanie zmian
      • Używanie polecenia git diff do wyświetlania zmian przed zatwierdzeniem
      • Wykorzystanie narzędzia git difftool do wyświetlania zmian za pomocą aplikacji GUI
      • Jak często należy zatwierdzać zmiany?
    • Usuwanie plików z repozytorium
    • Zmiana nazwy i przenoszenie plików w repozytorium
  • Przeglądanie loga commitów
  • Przywracanie wcześniejszych zmian
    • Cofanie niezatwierdzonych lokalnych zmian
    • Anulowanie stanu staged pliku
    • Cofanie najnowszych commitów
    • Cofanie zmian do określonego commita dla pojedynczego pliku
    • Przepisywanie historii commitów
  • GitHub i polecenie git push
    • Przesyłanie istniejącego repozytorium do usługi GitHub
    • Klonowanie repozytorium z istniejącego repozytorium w serwisie GitHub
  • Podsumowanie
• 13. Mierzenie wydajności algorytmów i analiza Big O
  • Moduł timeit
  • Profiler cProfile
  • Analiza algorytmów Big O
  • Rzędy w notacji Big O
    • Metafora regału dla rzędów notacji Big O
      • O(1), stały czas wykonywania
      • O(log n), logarytmiczny czas wykonywania
      • O(n), liniowy czas wykonywania
      • O(n log n), N-Log-N
      • O(n2), czas wielomianowy
      • O(2n), czas wykładniczy
      • O(n!), wzrost czasu w tempie n silnia
    • Notacja Big O mierzy najgorszy scenariusz
  • Określanie rzędu Big O kodu
    • Dlaczego niższe rzędy i współczynniki nie mają znaczenia?
    • Przykłady analizy Big O
    • Rzędy Big O popularnych wywołań
    • Analiza Big O w mgnieniu oka
    • Big O nie ma znaczenia dla małych n, czyli dla większości przypadków
  • Podsumowanie
• 14. Praktyczne projekty
  • Wieża Hanoi
    • Wyjście
    • Kod źródłowy
    • Pisanie kodu
  • Cztery w rzędzie
    • Wyjście
    • Kod źródłowy
    • Pisanie kodu
  • Podsumowanie
• Część III. Python obiektowy
• 15. Klasy i programowanie obiektowe
  • Analogia do rzeczywistego świata: wypełnianie formularza
  • Tworzenie obiektów na podstawie klas
  • Tworzenie prostej klasy: WizCoin
    • Metody __init__() i self
    • Atrybuty
    • Atrybuty prywatne i metody prywatne
  • Funkcja type() i atrybut __qualname__
  • Przykłady kodu obiektowego i nieobiektowego: kółko i krzyżyk
  • Projektowanie klas dla rzeczywistych aplikacji jest trudne
  • Podsumowanie
• 16. Programowanie obiektowe i dziedziczenie
  • Jak działa dziedziczenie
    • Przesłanianie metod
    • Funkcja super()
    • Staraj się stosować kompozycję zamiast dziedziczenia
    • Minusy dziedziczenia
  • Funkcje isinstance() i issubclass()
  • Metody klasy
  • Atrybuty klasy
  • Metody statyczne
  • Kiedy używać metod i atrybutów klasy oraz metod statycznych w programach obiektowych?
  • Terminologia obiektowa
    • Hermetyzacja
    • Polimorfizm
  • Kiedy nie używać dziedziczenia?
  • Dziedziczenie wielokrotne
  • Kolejność rozpoznawania metod
  • Podsumowanie
• 17. Pythoniczny paradygmat OOP: właściwości i metody dunder
  • Właściwości
    • Przekształcanie atrybutu we właściwość
    • Używanie setterów do sprawdzania poprawności danych
    • Właściwości tylko do odczytu
    • Kiedy używać właściwości?
  • Metody dunder w Pythonie
    • Metody dunder reprezentacji tekstowych
    • Liczbowe metody dunder
    • Odbite numeryczne metody dunder
    • Metody dunder rozszerzonego przypisania w miejscu
    • Metody dunder porównań
  • Podsumowanie