reklama - zainteresowany?

Python. Programowanie funkcyjne - Helion

Python. Programowanie funkcyjne
ebook
Autor: Steven F. Lott
Tytuł oryginału: Functional Python Programming: Discover the power of functional programming, generator functions, lazy evaluation, the b
ISBN: 978-83-283-5072-4
Format: ebook
Data wydania: 2019-01-01
Ksi─Ögarnia: Helion

Cena ksi─ů┼╝ki: 50,25 z┼é (poprzednio: 67,00 z┼é)
Oszczędzasz: 25% (-16,75 zł)

Dodaj do koszyka Python. Programowanie funkcyjne

Dodaj do koszyka Python. Programowanie funkcyjne

 

Osoby które kupowały "Python. Programowanie funkcyjne", wybierały także:

  • Windows Media Center. Domowe centrum rozrywki
  • Ruby on Rails. ─ćwiczenia
  • DevOps w praktyce. Kurs video. Jenkins, Ansible, Terraform i Docker
  • Przyw├│dztwo w ┼Ťwiecie VUCA. Jak by─ç skutecznym liderem w niepewnym ┼Ťrodowisku
  • Scrum. O zwinnym zarz─ůdzaniu projektami. Wydanie II rozszerzone

Dodaj do koszyka Python. Programowanie funkcyjne

Spis tre┼Ťci

Python. Programowanie funkcyjne eBook -- spis tre┼Ťci


O autorze 9

O recenzencie 10

Przedmowa 9

Rozdział 1. Zrozumieć programowanie funkcyjne 17

  • Paradygmat programowania 18
  • Podzia┼é paradygmatu proceduralnego 19
    • Korzystanie z paradygmatu funkcyjnego 20
    • Korzystanie z funkcyjnych hybryd 22
    • Tworzenie obiektu 23
    • Stos ┼╝ó┼éwi 24
  • Klasyczny przyk┼éad programowania funkcyjnego 25
  • Eksploracyjna analiza danych 28
  • Podsumowanie 29

Rozdział 2. Podstawowe pojęcia programowania funkcyjnego 31

  • Funkcje pierwszej klasy 32
    • Czyste funkcje 32
    • Funkcje wy┼╝szego rz─Ödu 33
  • Dane niemutowalne 34
  • Warto┼Ťciowanie ┼Ťcis┼ée i nie┼Ťcis┼ée 36
  • Rekurencja zamiast jawnego stanu p─Ötli 37
  • Funkcyjne systemy typów 41
  • Znajome terytorium 41
  • Poj─Öcia zaawansowane 42
  • Podsumowanie 43

Rozdział 3. Funkcje, iteratory i generatory 45

  • Pisanie czystych funkcji 46
  • Funkcje jako obiekty pierwszej klasy 48
  • Korzystanie z ┼éa┼äcuchów znaków 49
  • U┼╝ywanie krotek i krotek nazwanych 50
    • Korzystanie z wyra┼╝e┼ä generatorowych 52
    • Odkrywanie ogranicze┼ä generatorów 54
    • ┼ü─ůczenie wyra┼╝e┼ä generatorowych 56
  • Czyszczenie surowych danych za pomoc─ů funkcji generatorowych 56
  • Korzystanie z list, s┼éowników i zbiorów 58
    • Korzystanie z mapowa┼ä stanowych 61
    • Wykorzystanie modu┼éu bisect do tworzenia mapowania 63
  • U┼╝ywanie stanowych zbiorów 64
  • Podsumowanie 65

Rozdział 4. Praca z kolekcjami 67

  • Przegl─ůd rodzajów funkcji 68
  • Praca z obiektami iterowalnymi 68
    • Parsowanie pliku XML 69
    • Parsowanie pliku na wy┼╝szym poziomie 71
    • Tworzenie par elementów z sekwencji 73
    • Jawne u┼╝ycie funkcji iter() 76
    • Rozszerzanie prostej p─Ötli 77
    • Stosowanie wyra┼╝e┼ä generatorowych do funkcji skalarnych 80
    • Wykorzystanie funkcji any() i all() jako redukcji 81
    • U┼╝ywanie funkcji len() i sum() 83
    • U┼╝ywanie sum i zlicze┼ä w obliczeniach statystycznych 84
  • Korzystanie z funkcji zip() do tworzenia struktury i sp┼éaszczania sekwencji 87
    • Rozpakowywanie spakowanej sekwencji 88
    • Sp┼éaszczanie sekwencji 89
    • Nadawanie struktury p┼éaskim sekwencjom 90
    • Tworzenie struktury p┼éaskich sekwencji - podej┼Ťcie alternatywne 92
  • Wykorzystanie funkcji reverse() do zmiany kolejno┼Ťci elementów 93
  • Wykorzystanie funkcji enumerate() w celu uwzgl─Ödnienia numeru porz─ůdkowego 94
  • Podsumowanie 94

Rozdział 5. Funkcje wyższego rzędu 97

  • Wykorzystanie funkcji max() i min() do wyszukiwania ekstremów 98
  • Korzystanie z formatu wyra┼╝e┼ä lambda w Pythonie 101
  • Wyra┼╝enia lambda i rachunek lambda 103
  • Korzystanie z funkcji map() w celu zastosowania funkcji do kolekcji 103
    • Wykorzystanie wyra┼╝e┼ä lambda i funkcji map() 104
  • U┼╝ycie funkcji map() w odniesieniu do wielu sekwencji 105
  • Wykorzystanie funkcji filter() do przekazywania lub odrzucania danych 107
  • U┼╝ycie funkcji filter() do identyfikacji warto┼Ťci odstaj─ůcych 108
  • Funkcja iter() z warto┼Ťci─ů "stra┼╝nika" 109
  • Wykorzystanie funkcji sorted() do porz─ůdkowania danych 110
  • Pisanie funkcji wy┼╝szego rz─Ödu 111
  • Pisanie mapowa┼ä i filtrów wy┼╝szego rz─Ödu 112
    • Rozpakowywanie danych podczas mapowania 113
    • Opakowywanie dodatkowych danych podczas mapowania 115
    • Sp┼éaszczanie danych podczas mapowania 116
    • Strukturyzacja danych podczas filtrowania 118
  • Pisanie funkcji generatorowych 119
  • Budowanie funkcji wy┼╝szego rz─Ödu z wykorzystaniem obiektów wywo┼éywalnych 121
    • Zapewnienie dobrego projektu funkcyjnego 123
  • Przegl─ůd wybranych wzorców projektowych 124
  • Podsumowanie 125

Rozdział 6. Rekurencje i redukcje 127

  • Proste rekurencje numeryczne 128
    • Implementacja optymalizacji ogonowej 129
    • Pozostawienie rekurencji bez zmian 130
    • Obs┼éuga trudnego przypadku optymalizacji ogonowej 131
    • Przetwarzanie kolekcji za pomoc─ů rekurencji 132
    • Optymalizacja ogonowa dla kolekcji 133
    • Redukcje i sk┼éadanie kolekcji z wielu elementów w jeden element 134
  • Redukcja grupowania - z wielu elementów do mniejszej liczby 136
    • Budowanie mapowania za pomoc─ů metody Counter 136
    • Budowanie mapowania przez sortowanie 137
    • Grupowanie lub podzia┼é danych wed┼éug warto┼Ťci klucza 139
    • Pisanie bardziej ogólnych redukcji grupuj─ůcych 142
    • Pisanie redukcji wy┼╝szego rz─Ödu 143
    • Pisanie parserów plików 144
  • Podsumowanie 150

Rozdział 7. Dodatkowe techniki przetwarzania krotek 153

  • U┼╝ywanie krotek do zbierania danych 154
  • U┼╝ywanie krotek nazwanych do zbierania danych 156
  • Budowanie nazwanych krotek za pomoc─ů konstruktorów funkcyjnych 159
  • Unikanie stanowych klas dzi─Öki wykorzystaniu rodzin krotek 160
    • Przypisywanie rang statystycznych 163
    • Opakowanie zamiast zmiany stanu 165
    • Wielokrotne opakowanie zamiast zmian stanu 166
    • Obliczanie korelacji rangowej Spearmana 167
  • Polimorfizm i dopasowywanie typów ze wzorcami 169
  • Podsumowanie 174

Rozdział 8. Moduł itertools 175

  • Praca z iteratorami niesko┼äczonymi 176
    • Liczenie za pomoc─ů count() 176
    • Zliczanie z wykorzystaniem argumentów zmiennoprzecinkowych 177
    • Wielokrotne iterowanie cyklu za pomoc─ů funkcji cycle() 179
    • Powtarzanie pojedynczej warto┼Ťci za pomoc─ů funkcji repeat() 181
  • U┼╝ywanie iteratorów sko┼äczonych 182
    • Przypisywanie liczb za pomoc─ů funkcji enumerate() 182
    • Obliczanie sum narastaj─ůcych za pomoc─ů funkcji accumulate() 185
    • ┼ü─ůczenie iteratorów za pomoc─ů funkcji chain() 186
    • Podzia┼é iteratora na partycje za pomoc─ů funkcji groupby() 187
    • Scalanie obiektów iterowalnych za pomoc─ů funkcji zip_longest() i zip() 188
    • Filtrowanie z wykorzystaniem funkcji compress() 189
    • Zbieranie podzbiorów za pomoc─ů funkcji islice() 190
    • Filtrowanie stanowe z wykorzystaniem funkcji dropwhile() i takewhile() 191
    • Dwa podej┼Ťcia do filtrowania za pomoc─ů funkcji filterfalse() i filter() 192
    • Zastosowanie funkcji do danych z wykorzystaniem funkcji starmap() i map() 193
  • Klonowanie iteratorów za pomoc─ů funkcji tee() 194
  • Receptury modu┼éu itertools 195
  • Podsumowanie 197

Rozdział 9. Dodatkowe techniki itertools 199

  • Wyliczanie iloczynu kartezja┼äskiego 200
  • Redukowanie iloczynu 200
    • Obliczanie odleg┼éo┼Ťci 202
    • Uzyskanie wszystkich pikseli i wszystkich kolorów 204
    • Analiza wydajno┼Ťci 205
    • Przeformowanie problemu 207
    • ┼ü─ůczenie dwóch transformacji 207
  • Permutacje zbioru warto┼Ťci 209
  • Generowanie wszystkich kombinacji 210
  • Receptury 212
  • Podsumowanie 213

Rozdział 10. Moduł functools 215

  • Narz─Ödzia przetwarzania funkcji 216
  • Memoizacja wcze┼Ťniejszych wyników za pomoc─ů dekoratora lru_cache 216
  • Definiowanie klas z dekoratorem total_ordering 218
    • Definiowanie klas liczbowych 221
  • Stosowanie argumentów cz─Ö┼Ťciowych za pomoc─ů funkcji partial() 222
  • Redukcja zbiorów danych za pomoc─ů funkcji reduce() 223
    • ┼ü─ůczenie funkcji map() i reduce() 224
    • Korzystanie z funkcji reduce() i partial() 226
    • U┼╝ycie funkcji map() i reduce() do oczyszczania surowych danych 226
    • Korzystanie z funkcji reduce() i partial() 227
  • Podsumowanie 230

Rozdzia┼é 11. Techniki projektowania dekoratorów 231

  • Dekoratory jako funkcje wy┼╝szego rz─Ödu 231
    • Korzystanie z funkcji update_wrapper() z modu┼éu functools 235
  • Zagadnienia przekrojowe 236
  • Funkcje z┼éo┼╝one 236
    • Wst─Öpne przetwarzanie nieprawid┼éowych danych 238
  • Dekoratory z parametrami 239
  • Implementacja bardziej z┼éo┼╝onych dekoratorów 242
  • Kwestie z┼éo┼╝onego projektu 243
  • Podsumowanie 246

Rozdział 12. Moduły multiprocessing i threading 247

  • Programowanie funkcyjne a wspó┼ébie┼╝no┼Ť─ç 248
  • Co naprawd─Ö oznacza wspó┼ébie┼╝no┼Ť─ç? 248
    • Warunki brzegowe 249
    • Wspó┼édzielenie zasobów za pomoc─ů procesów lub w─ůtków 249
    • Jak uzyska─ç najwi─Öksze korzy┼Ťci? 250
  • Korzystanie z pul wieloprocesowych i zada┼ä 251
    • Przetwarzanie wielu du┼╝ych plików 252
    • Parsowanie plików logu - pobieranie wierszy 253
    • Parsowanie wierszy logu do postaci obiektów namedtuple 254
    • Parsowanie dodatkowych pól obiektu Access 256
    • Filtrowanie szczegó┼éów dost─Öpu 259
    • Analiza szczegó┼éów dost─Öpu 261
    • Pe┼ény proces analizy 262
  • Korzystanie z puli wieloprocesowej w celu przetwarzania równoleg┼éego 263
    • Korzystanie z funkcji apply() do wykonywania pojedynczych ┼╝─ůda┼ä 265
    • Korzystanie z funkcji map_async(), starmap_async() i apply_async() 265
    • Bardziej z┼éo┼╝one architektury przetwarzania wieloprocesowego 266
    • Korzystanie z modu┼éu concurrent.futures 267
    • Korzystanie z pul w─ůtków modu┼éu concurrent.futures 267
    • Korzystanie z modu┼éów threading i queue 268
    • Projektowanie wspó┼ébie┼╝nego przetwarzania 268
  • Podsumowanie 270

Rozdział 13. Wyrażenia warunkowe i moduł operator 271

  • Ocena wyra┼╝e┼ä warunkowych 272
    • Wykorzystywanie nie┼Ťcis┼éych regu┼é s┼éownikowych 273
    • Filtrowanie wyra┼╝e┼ä warunkowych zwracaj─ůcych True 274
    • Wyszukiwanie pasuj─ůcego wzorca 275
  • U┼╝ywanie modu┼éu operator zamiast wyra┼╝e┼ä lambda 276
    • Pobieranie warto┼Ťci nazwanych atrybutów podczas korzystania z funkcji wy┼╝szego rz─Ödu 278
  • Wykorzystanie funkcji starmap z operatorami 279
  • Redukcje z wykorzystaniem funkcji modu┼éu operator 281
  • Podsumowanie 282

Rozdział 14. Biblioteka PyMonad 283

  • Pobieranie i instalacja modu┼éu pymonad 284
  • Kompozycja funkcyjna i rozwijanie funkcji 284
    • Korzystanie z rozwijanych funkcji wy┼╝szego rz─Ödu 286
    • Rozwijanie funkcji w trudny sposób 288
  • Kompozycja funkcyjna i operator * z biblioteki pymonad 288
  • Funktory zwyk┼ée i aplikatywne 290
    • Korzystanie z leniwego funktora List() 291
  • Funkcja bind() i operator >> 294
  • Implementacja symulacji za pomoc─ů monad 295
  • Dodatkowe w┼éasno┼Ťci biblioteki pymonad 298
  • Podsumowanie 299

Rozdzia┼é 15. Podej┼Ťcie funkcyjne do us┼éug sieciowych 301

  • Model HTTP ┼╝─ůdanie-odpowied┼║ 302
    • Wstrzykiwanie stanu za pomoc─ů plików cookie 303
    • Serwer o projekcie funkcyjnym 304
    • Szczegó┼éy widoku funkcyjnego 304
    • Zagnie┼╝d┼╝anie us┼éug 305
  • Standard WSGI 306
    • Zg┼éaszanie wyj─ůtków podczas przetwarzania WSGI 309
    • Praktyczne aplikacje WSGI 310
  • Definiowanie us┼éug sieciowych jako funkcji 311
    • Tworzenie aplikacji WSGI 312
    • Pobieranie surowych danych 314
    • Stosowanie filtra 315
    • Serializowanie wyników 316
    • Serializacja danych w formatach JSON lub CSV 317
    • Serializacja danych do formatu XML 318
    • Serializacja danych do formatu HTML 319
  • Monitorowanie u┼╝ycia 320
  • Podsumowanie 322

Rozdział 16. Optymalizacje i ulepszenia 323

  • Memoizacja i buforowanie 324
  • Specjalizacja memoizacji 325
  • Ogonowe optymalizacje rekurencji 327
  • Optymalizacja pami─Öci 328
  • Optymalizacja dok┼éadno┼Ťci 329
    • Redukcja dok┼éadno┼Ťci w zale┼╝no┼Ťci od wymaga┼ä odbiorców 329
  • Studium przypadku - podejmowanie decyzji na podstawie testu zgodno┼Ťci chi-kwadrat 330
    • Filtrowanie i redukcja surowych danych z wykorzystaniem obiektu Counter 332
    • Odczyt podsumowanych danych 333
    • Obliczanie sum za pomoc─ů obiektu Counter 334
    • Obliczanie prawdopodobie┼ästw na podstawie obiektów Counter 335
  • Obliczanie oczekiwanych warto┼Ťci i wy┼Ťwietlanie tabeli krzy┼╝owej 337
    • Obliczanie warto┼Ťci chi-kwadrat 339
    • Obliczanie progu warto┼Ťci chi-kwadrat 339
    • Obliczanie niekompletnej funkcji gamma 340
    • Obliczanie kompletnej funkcji gamma 343
    • Obliczanie szans na losow─ů dystrybucj─Ö 344
  • Funkcyjne wzorce projektowe 346
  • Podsumowanie 348

Skorowidz 349

Dodaj do koszyka Python. Programowanie funkcyjne

Code, Publish & WebDesing by CATALIST.com.pl



(c) 2005-2024 CATALIST agencja interaktywna, znaki firmowe nale┼╝─ů do wydawnictwa Helion S.A.