Python wydaje siÄ™ jÄ™zykiem idealnym: ma intuicyjnÄ… skÅ‚adniÄ™, jest przyjemny w używaniu, umożliwia tworzenie wydajnego, elastycznego kodu. Przy tym jest wyjÄ…tkowo wszechstronny, a stosowanie go w przeróżnych celach uÅ‚atwiajÄ… liczne biblioteki tworzone przez pasjonatów. To jednak nie zmienia faktu, że aby stać siÄ™ profesjonalnym programistÄ… Pythona, trzeba nauczyć siÄ™ tworzyć kod godny profesjonalisty: dziaÅ‚ajÄ…cy bez bÅ‚Ä™dów, czysty, czytelny i Å‚atwy w utrzymaniu. W tym celu trzeba korzystać z branżowych standardów, które okreÅ›lajÄ… styl kodowania, projektowania aplikacji i prowadzenie caÅ‚ego procesu programowania. Należy wiedzieć, kiedy i w jaki sposób modularyzować kod, jak poprawić jakość przez zmniejszenie zÅ‚ożonoÅ›ci i stosować kilka innych, koniecznych praktyk.

Ta książka okaże siÄ™ szczególnie cenna dla każdego, kto zamierza profesjonalnie tworzyć kod w Pythonie. Stanowi jasny i zrozumiaÅ‚y zbiór zasad wytwarzania oprogramowania o najwyższej jakoÅ›ci, praktyk stosowanych przez zawodowych wyjadaczy projektowania i kodowania. Poza teoretycznym omówieniem poszczególnych zagadnieÅ„ znalazÅ‚o siÄ™ tu mnóstwo przykÅ‚adów i przydatnych ćwiczeÅ„, utrwalajÄ…cych prezentowany materiaÅ‚. Nie zabrakÅ‚o krótkiego wprowadzenia do Pythona, przedstawiono też sporo informacji o strukturach danych i różnych podejÅ›ciach w kontekÅ›cie osiÄ…gania dobrej wydajnoÅ›ci kodu.

Pokazano, w jaki sposób zapobiegać nadmiernemu przyrostowi kodu podczas rozwijania aplikacji i jak redukować niepożądane powiÄ…zania w aplikacji. DodatkowÄ… wartoÅ›ciÄ… publikacji jest bogactwo informacji o ogólnej architekturze oprogramowania, przydatnych każdemu zawodowemu programiÅ›cie.

W książce między innymi:

• podstawy projektowania w Pythonie
• wysokopoziomowe koncepcje rozwoju oprogramowania
• abstrakcje i hermetyzacja kodu
• różne metody testowania kodu
• tworzenie dużych systemów a rozszerzalność i elastyczność aplikacji

Pythona praktykuj profesjonalnie!

Osoby które kupowały "Python. Dobre praktyki profesjonalistów", wybierały także:

• Lider wystarczaj 47,78 zÅ‚, (12,90 zÅ‚ -73%)
• Internet a prawo - jak si 46,07 zÅ‚, (12,90 zÅ‚ -72%)
• Bioksi 44,48 zÅ‚, (12,90 zÅ‚ -71%)
• Socjotechnika. Sztuka zdobywania wÅ‚adzy nad umysÅ‚ami. Wydanie II 44,48 zÅ‚, (12,90 zÅ‚ -71%)
• Åšwiat w skali mikro. Wszystko o modelarstwie 39,67 zÅ‚, (11,90 zÅ‚ -70%)

Spis treści

Python. Dobre praktyki profesjonalistów -- spis treści

Przedmowa 9

Podziękowania 11

O książce 13

O autorze 16

CZĘŚĆ I. DLACZEGO TO WSZYSTKO MA ZNACZENIE 17

Rozdział 1. Szersze spojrzenie 19

• 1.1. Python jest jÄ™zykiem dla przedsiÄ™biorstw 20
  
  • 1.1.1. Czasy siÄ™ zmieniajÄ… 20
  • 1.1.2. Co lubiÄ™ w Pythonie 21
• 1.2. Python jest jÄ™zykiem przyjaznym do nauczania 21
• 1.3. Projektowanie jest procesem 22
  
  • 1.3.1. DoÅ›wiadczenie użytkownika 23
  • 1.3.2. Już to widziaÅ‚eÅ› 24
• 1.4. Projektowanie umożliwia tworzenie lepszego oprogramowania 24
  
  • 1.4.1. Rozważania przy projektowaniu oprogramowania 25
  • 1.4.2. Oprogramowanie organiczne 26
• 1.5. Kiedy inwestować w projektowanie 27
• 1.6. Nowe poczÄ…tki 28
• 1.7. Projekt jest demokratyczny 29
  
  • 1.7.1. Obecność umysÅ‚u 29
• 1.8. Jak korzystać z tej książki 31
• Podsumowanie 32

CZĘŚĆ II. PODSTAWY PROJEKTOWANIA 33

Rozdział 2. Rozdzielanie zagadnień 35

• 2.1. Przestrzenie nazw 36
  
  • 2.1.1. Przestrzenie nazw oraz polecenie import 36
  • 2.1.2. Wiele twarzy importowania 38
  • 2.1.3. Przestrzenie nazw zapobiegajÄ… kolizjom nazw 39
• 2.2. Hierarchia rozdzielania w Pythonie 41
  
  • 2.2.1. Funkcje 41
  • 2.2.2. Klasy 47
  • 2.2.3. ModuÅ‚y 52
  • 2.2.4. Pakiety 52
• Podsumowanie 54

Rozdział 3. Abstrakcja i hermetyzacja 57

• 3.1. Co to jest abstrakcja? 57
  
  • 3.1.1. "Czarna skrzynka" 57
  • 3.1.2. Abstrakcja jest jak cebula 59
  • 3.1.3. Abstrakcja to uproszczenie 61
  • 3.1.4. Dekompozycja umożliwia zastosowanie abstrakcji 62
• 3.2. Hermetyzacja 63
  
  • 3.2.1. Konstrukty hermetyzacji w Pythonie 63
  • 3.2.2. Prywatność w Pythonie 64
• 3.3. Wypróbuj 64
  
  • 3.3.1. Refaktoryzacja 66
• 3.4. Style programowania to też abstrakcja 67
  
  • 3.4.1. Programowanie proceduralne 67
  • 3.4.2. Programowanie funkcyjne 67
  • 3.4.3. Programowanie deklaratywne 69
• 3.5. Typowanie, dziedziczenie i polimorfizm 70
• 3.6. Rozpoznanie nieprawidÅ‚owej abstrakcji 72
  
  • 3.6.1. Kwadratowe koÅ‚ki i okrÄ…gÅ‚e otwory 72
  • 3.6.2. Buty szyte na miarÄ™ 73
• Podsumowanie 73

Rozdział 4. Projektowanie pod kątem wysokiej wydajności 75

• 4.1. PÄ™dzÄ…c przez czas i przestrzeÅ„ 76
  
  • 4.1.1. ZÅ‚ożoność jest trochÄ™... zÅ‚ożona 76
  • 4.1.2. ZÅ‚ożoność czasowa 77
  • 4.1.3. ZÅ‚ożoność przestrzeni 80
• 4.2. Wydajność i typy danych 81
  
  • 4.2.1. Typy danych dla staÅ‚ego czasu 81
  • 4.2.2. Typy danych w czasie liniowym 82
  • 4.2.3. ZÅ‚ożoność przestrzeni w operacjach na typach danych 82
• 4.3. Zrób to, zrób to dobrze, spraw, żeby byÅ‚o szybkie 85
  
  • 4.3.1. Zrób to 86
  • 4.3.2. Zrób to dobrze 86
  • 4.3.3. Spraw, żeby byÅ‚o szybkie 89
• 4.4. NarzÄ™dzia 89
  
  • 4.4.1. timeit 90
  • 4.4.2. Profilowanie CPU 91
• 4.5. Wypróbuj 92
• Podsumowanie 93

Rozdział 5. Testowanie oprogramowania 95

• 5.1. Czym jest testowanie oprogramowania 96
  
  • 5.1.1. Czy robi to, co napisano w instrukcji 96
  • 5.1.2. Anatomia testu funkcjonalnego 96
• 5.2. PodejÅ›cia do testowania funkcjonalnego 98
  
  • 5.2.1. Testy manualne 98
  • 5.2.2. Testy automatyczne 98
  • 5.2.3. Testy akceptacyjne 99
  • 5.2.4. Testy jednostkowe 100
  • 5.2.5. Testy integracyjne 101
  • 5.2.6. Piramida testów 102
  • 5.2.7. Testy regresji 103
• 5.3. Stwierdzenie faktów 104
• 5.4. Testy jednostkowe z unittest 105
  
  • 5.4.1. Organizacja testów z unittest 105
  • 5.4.2. Uruchamianie testów z unittest 105
  • 5.4.3. Pisanie pierwszego testu w unittest 105
  • 5.4.4. Pierwszy test integracyjny w unittest 108
  • 5.4.5. Zamienniki testowe 110
  • 5.4.6. Wypróbuj 112
  • 5.4.7. Pisanie ciekawych testów 114
• 5.5. Testowanie z pytest 114
  
  • 5.5.1. Organizowanie testów w pytest 115
  • 5.5.2. Konwersja testów w unittest na pytest 115
• 5.6. Poza testowaniem funkcjonalnym 116
  
  • 5.6.1. Testy wydajnoÅ›ci 116
  • 5.6.2. Testowanie obciążenia 117
• 5.7. Rozwój oparty na testach: podstawy 117
  
  • 5.7.1. To sposób myÅ›lenia 118
  • 5.7.2. To filozofia 118
• Podsumowanie 119

CZĘŚĆ III. ARANÅ»ACJA DUÅ»YCH SYSTEMÓW 121

RozdziaÅ‚ 6. Rozdzielanie aspektów w praktyce 123

• 6.1. Aplikacja do tworzenia zakÅ‚adek z wiersza poleceÅ„ 124
• 6.2. Wycieczka po Bark 125
  
  • 6.2.1. KorzyÅ›ci wynikajÄ…ce z rozdzielenia: powtórzenie 125
• 6.3. PoczÄ…tkowa struktura kodu, wedÅ‚ug aspektów 126
  
  • 6.3.1. Warstwa przechowywania danych 127
  • 6.3.2. Warstwa logiki biznesowej 136
  • 6.3.3. Warstwa prezentacji 140
• Podsumowanie 147

Rozdział 7. Rozszerzalność i elastyczność 149

• 7.1. Co to jest kod rozszerzalny? 149
  
  • 7.1.1. Dodawanie nowych zachowaÅ„ 150
  • 7.1.2. Modyfikacja istniejÄ…cych zachowaÅ„ 152
  • 7.1.3. Luźne wiÄ…zanie 153
• 7.2. RozwiÄ…zania dla sztywnoÅ›ci 155
  
  • 7.2.1. Oddawanie: odwrócenie sterowania 155
  • 7.2.2. DiabeÅ‚ tkwi w szczegóÅ‚ach: poleganie na interfejsach 158
  • 7.2.3. Zwalczanie entropii: zasada odpornoÅ›ci 159
• 7.3. Ćwiczenie rozszerzalnoÅ›ci 160
• Podsumowanie 164

Rozdział 8. Zasady (i wyjątki) dziedziczenia 165

• 8.1. Historia dziedziczenia w programowaniu 165
  
  • 8.1.1. Panaceum 166
  • 8.1.2. Wyzwania hierarchii 166
• 8.2. Dziedziczenie obecnie 168
  
  • 8.2.1. Do czego sÅ‚uży dziedziczenie 168
  • 8.2.2. ZastÄ™powalność 169
  • 8.2.3. Idealny przypadek użycia dziedziczenia 170
• 8.3. Dziedziczenie w Pythonie 173
  
  • 8.3.1. Inspekcja typu 173
  • 8.3.2. DostÄ™p do klasy bazowej 174
  • 8.3.3. Wielokrotne dziedziczenie i kolejność rozwiÄ…zywania metod 174
  • 8.3.4. Abstrakcyjne klasy bazowe 178
• 8.4. Dziedziczenie i kompozycja w programie Bark 180
  
  • 8.4.1. Refaktoryzacja w celu użycia abstrakcyjnej klasy bazowej 180
  • 8.4.2. Ostateczne spojrzenie na wykonane dziedziczenie 182
• Podsumowanie 182

Rozdział 9. Zapewnianie lekkości 183

• 9.1. Jak duża powinna być klasa/funkcja/moduÅ‚ 183
  
  • 9.1.1. Fizyczny rozmiar 184
  • 9.1.2. Pojedyncza odpowiedzialność 184
  • 9.1.3. ZÅ‚ożoność kodu 185
• 9.2. RozkÅ‚adanie zÅ‚ożonoÅ›ci 189
  
  • 9.2.1. WyodrÄ™bnianie konfiguracji 189
  • 9.2.2. WyodrÄ™bnianie funkcji 191
• 9.3. Dekompozycja klas 193
  
  • 9.3.1. ZÅ‚ożoność inicjacji 193
  • 9.3.2. WyodrÄ™bnianie klas i przekazywanie wywoÅ‚aÅ„ 195
• Podsumowanie 199

Rozdział 10. Luźne wiązania w praktyce 201

• 10.1. Definicja wiÄ…zania 201
  
  • 10.1.1. Tkanka Å‚Ä…czna 201
  • 10.1.2. ÅšcisÅ‚e wiÄ…zania 202
  • 10.1.3. Luźne wiÄ…zania 205
• 10.2. Rozpoznawanie wiÄ…zania 208
  
  • 10.2.1. Zazdrość o funkcje 208
  • 10.2.2. Chirurgia przy użyciu strzelby 209
  • 10.2.3. Nieszczelne abstrakcje 209
• 10.3. WiÄ…zania w programie Bark 210
• 10.4. Radzenie sobie z wiÄ…zaniami 212
  
  • 10.4.1. Powiadamianie użytkownika 212
  • 10.4.2. Przechowywanie zakÅ‚adek 215
  • 10.4.3. Wypróbuj 216
• Podsumowanie 219

CZĘŚĆ IV. CO DALEJ? 221

Rozdział 11. Dalej i wyżej 223

• 11.1. Co teraz 223
  
  • 11.1.1. Opracuj plan 224
  • 11.1.2. Wykonaj plan 225
  • 11.1.3. Åšledź swoje postÄ™py 227
• 11.2. Wzorce projektowe 228
  
  • 11.2.1. Mocne i sÅ‚abe strony wzorców projektowych w Pythonie 229
  • 11.2.2. Tematy, od których zacząć 230
• 11.3. Systemy rozproszone 230
  
  • 11.3.1. Tryby awarii w systemach rozproszonych 231
  • 11.3.2. Adresowanie stanu aplikacji 232
  • 11.3.3. Tematy, od których zacząć 232
• 11.4. Zanurz siÄ™ gÅ‚Ä™boko w Pythonie 232
  
  • 11.4.1. Styl kodu w jÄ™zyku Python 232
  • 11.4.2. Funkcje jÄ™zykowe sÄ… wzorcami 233
  • 11.4.3. Tematy, od których zacząć 234
• 11.5. Gdzie byÅ‚eÅ› 234
  
  • 11.5.1. Tam i z powrotem: opowieść programisty 234
  • 11.5.2. ZakoÅ„czenie 236
• Podsumowanie 236

Załącznik A. Instalacja Pythona 237

• A.1. Jakiej wersji Pythona powinienem użyć 237
• A.2. Python "systemowy" 238
• A.3. Instalowanie innych wersji Pythona 238
  
  • A.3.1. Pobierz oficjalnÄ… dystrybucjÄ™ Pythona 238
  • A.3.2. Pobierz za pomocÄ… Anacondy 239
• A.4. Weryfikacja instalacji 240