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

• Windows Media Center. Domowe centrum rozrywki 66,67 zł, (8,00 zł -88%)
• Ruby on Rails. Ćwiczenia 18,75 zł, (3,00 zł -84%)
• DevOps w praktyce. Kurs video. Jenkins, Ansible, Terraform i Docker 190,00 zł, (39,90 zł -79%)
• Przywództwo w świecie VUCA. Jak być skutecznym liderem w niepewnym środowisku 58,64 zł, (12,90 zł -78%)
• Scrum. O zwinnym zarządzaniu projektami. Wydanie II rozszerzone 58,64 zł, (12,90 zł -78%)

Spis treści

Python. Programowanie funkcyjne eBook -- spis treści

O autorze 9

O recenzencie 10

Przedmowa 9

Rozdział 1. Zrozumieć programowanie funkcyjne 17

• Paradygmat programowania 18
• Podział paradygmatu proceduralnego 19
  
  • Korzystanie z paradygmatu funkcyjnego 20
  • Korzystanie z funkcyjnych hybryd 22
  • Tworzenie obiektu 23
  • Stos żółwi 24
• Klasyczny przykład programowania funkcyjnego 25
• Eksploracyjna analiza danych 28
• Podsumowanie 29

Rozdział 2. Podstawowe pojęcia programowania funkcyjnego 31

• Funkcje pierwszej klasy 32
  
  • Czyste funkcje 32
  • Funkcje wyższego rzędu 33
• Dane niemutowalne 34
• Wartościowanie ścisłe i nieścisłe 36
• Rekurencja zamiast jawnego stanu pętli 37
• Funkcyjne systemy typów 41
• Znajome terytorium 41
• Pojęcia zaawansowane 42
• Podsumowanie 43

Rozdział 3. Funkcje, iteratory i generatory 45

• Pisanie czystych funkcji 46
• Funkcje jako obiekty pierwszej klasy 48
• Korzystanie z łańcuchów znaków 49
• Używanie krotek i krotek nazwanych 50
  
  • Korzystanie z wyrażeń generatorowych 52
  • Odkrywanie ograniczeń generatorów 54
  • Łączenie wyrażeń generatorowych 56
• Czyszczenie surowych danych za pomocą funkcji generatorowych 56
• Korzystanie z list, słowników i zbiorów 58
  
  • Korzystanie z mapowań stanowych 61
  • Wykorzystanie modułu bisect do tworzenia mapowania 63
• Używanie stanowych zbiorów 64
• Podsumowanie 65

Rozdział 4. Praca z kolekcjami 67

• Przegląd rodzajów funkcji 68
• Praca z obiektami iterowalnymi 68
  
  • Parsowanie pliku XML 69
  • Parsowanie pliku na wyższym poziomie 71
  • Tworzenie par elementów z sekwencji 73
  • Jawne użycie funkcji iter() 76
  • Rozszerzanie prostej pętli 77
  • Stosowanie wyrażeń generatorowych do funkcji skalarnych 80
  • Wykorzystanie funkcji any() i all() jako redukcji 81
  • Używanie funkcji len() i sum() 83
  • Używanie sum i zliczeń w obliczeniach statystycznych 84
• Korzystanie z funkcji zip() do tworzenia struktury i spłaszczania sekwencji 87
  
  • Rozpakowywanie spakowanej sekwencji 88
  • Spłaszczanie sekwencji 89
  • Nadawanie struktury płaskim sekwencjom 90
  • Tworzenie struktury płaskich sekwencji - podejście alternatywne 92
• Wykorzystanie funkcji reverse() do zmiany kolejności elementów 93
• Wykorzystanie funkcji enumerate() w celu uwzględnienia numeru porządkowego 94
• Podsumowanie 94

Rozdział 5. Funkcje wyższego rzędu 97

• Wykorzystanie funkcji max() i min() do wyszukiwania ekstremów 98
• Korzystanie z formatu wyrażeń lambda w Pythonie 101
• Wyrażenia lambda i rachunek lambda 103
• Korzystanie z funkcji map() w celu zastosowania funkcji do kolekcji 103
  
  • Wykorzystanie wyrażeń lambda i funkcji map() 104
• Użycie funkcji map() w odniesieniu do wielu sekwencji 105
• Wykorzystanie funkcji filter() do przekazywania lub odrzucania danych 107
• Użycie funkcji filter() do identyfikacji wartości odstających 108
• Funkcja iter() z wartością "strażnika" 109
• Wykorzystanie funkcji sorted() do porządkowania danych 110
• Pisanie funkcji wyższego rzędu 111
• Pisanie mapowań i filtrów wyższego rzędu 112
  
  • Rozpakowywanie danych podczas mapowania 113
  • Opakowywanie dodatkowych danych podczas mapowania 115
  • Spłaszczanie danych podczas mapowania 116
  • Strukturyzacja danych podczas filtrowania 118
• Pisanie funkcji generatorowych 119
• Budowanie funkcji wyższego rzędu z wykorzystaniem obiektów wywoływalnych 121
  
  • Zapewnienie dobrego projektu funkcyjnego 123
• Przegląd 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
  • Obsługa trudnego przypadku optymalizacji ogonowej 131
  • Przetwarzanie kolekcji za pomocą rekurencji 132
  • Optymalizacja ogonowa dla kolekcji 133
  • Redukcje i składanie kolekcji z wielu elementów w jeden element 134
• Redukcja grupowania - z wielu elementów do mniejszej liczby 136
  
  • Budowanie mapowania za pomocą metody Counter 136
  • Budowanie mapowania przez sortowanie 137
  • Grupowanie lub podział danych według wartości klucza 139
  • Pisanie bardziej ogólnych redukcji grupujących 142
  • Pisanie redukcji wyższego rzędu 143
  • Pisanie parserów plików 144
• Podsumowanie 150

Rozdział 7. Dodatkowe techniki przetwarzania krotek 153

• Używanie krotek do zbierania danych 154
• Używanie krotek nazwanych do zbierania danych 156
• Budowanie nazwanych krotek za pomocą konstruktorów funkcyjnych 159
• Unikanie stanowych klas dzięki 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 nieskończonymi 176
  
  • Liczenie za pomocą count() 176
  • Zliczanie z wykorzystaniem argumentów zmiennoprzecinkowych 177
  • Wielokrotne iterowanie cyklu za pomocą funkcji cycle() 179
  • Powtarzanie pojedynczej wartości za pomocą funkcji repeat() 181
• Używanie iteratorów skończonych 182
  
  • Przypisywanie liczb za pomocą funkcji enumerate() 182
  • Obliczanie sum narastających za pomocą funkcji accumulate() 185
  • Łączenie iteratorów za pomocą funkcji chain() 186
  • Podział iteratora na partycje za pomocą funkcji groupby() 187
  • Scalanie obiektów iterowalnych za pomocą funkcji zip_longest() i zip() 188
  • Filtrowanie z wykorzystaniem funkcji compress() 189
  • Zbieranie podzbiorów za pomocą funkcji islice() 190
  • Filtrowanie stanowe z wykorzystaniem funkcji dropwhile() i takewhile() 191
  • Dwa podejścia do filtrowania za pomocą funkcji filterfalse() i filter() 192
  • Zastosowanie funkcji do danych z wykorzystaniem funkcji starmap() i map() 193
• Klonowanie iteratorów za pomocą funkcji tee() 194
• Receptury modułu itertools 195
• Podsumowanie 197

Rozdział 9. Dodatkowe techniki itertools 199

• Wyliczanie iloczynu kartezjańskiego 200
• Redukowanie iloczynu 200
  
  • Obliczanie odległości 202
  • Uzyskanie wszystkich pikseli i wszystkich kolorów 204
  • Analiza wydajności 205
  • Przeformowanie problemu 207
  • Łączenie dwóch transformacji 207
• Permutacje zbioru wartości 209
• Generowanie wszystkich kombinacji 210
• Receptury 212
• Podsumowanie 213

Rozdział 10. Moduł functools 215

• Narzędzia przetwarzania funkcji 216
• Memoizacja wcześniejszych wyników za pomocą dekoratora lru_cache 216
• Definiowanie klas z dekoratorem total_ordering 218
  
  • Definiowanie klas liczbowych 221
• Stosowanie argumentów częściowych za pomocą funkcji partial() 222
• Redukcja zbiorów danych za pomocą funkcji reduce() 223
  
  • Łączenie funkcji map() i reduce() 224
  • Korzystanie z funkcji reduce() i partial() 226
  • Użycie funkcji map() i reduce() do oczyszczania surowych danych 226
  • Korzystanie z funkcji reduce() i partial() 227
• Podsumowanie 230

Rozdział 11. Techniki projektowania dekoratorów 231

• Dekoratory jako funkcje wyższego rzędu 231
  
  • Korzystanie z funkcji update_wrapper() z modułu functools 235
• Zagadnienia przekrojowe 236
• Funkcje złożone 236
  
  • Wstępne przetwarzanie nieprawidłowych danych 238
• Dekoratory z parametrami 239
• Implementacja bardziej złożonych dekoratorów 242
• Kwestie złożonego projektu 243
• Podsumowanie 246

Rozdział 12. Moduły multiprocessing i threading 247

• Programowanie funkcyjne a współbieżność 248
• Co naprawdę oznacza współbieżność? 248
  
  • Warunki brzegowe 249
  • Współdzielenie zasobów za pomocą procesów lub wątków 249
  • Jak uzyskać największe korzyści? 250
• Korzystanie z pul wieloprocesowych i zadań 251
  
  • Przetwarzanie wielu dużych plików 252
  • Parsowanie plików logu - pobieranie wierszy 253
  • Parsowanie wierszy logu do postaci obiektów namedtuple 254
  • Parsowanie dodatkowych pól obiektu Access 256
  • Filtrowanie szczegółów dostępu 259
  • Analiza szczegółów dostępu 261
  • Pełny proces analizy 262
• Korzystanie z puli wieloprocesowej w celu przetwarzania równoległego 263
  
  • Korzystanie z funkcji apply() do wykonywania pojedynczych żądań 265
  • Korzystanie z funkcji map_async(), starmap_async() i apply_async() 265
  • Bardziej złożone architektury przetwarzania wieloprocesowego 266
  • Korzystanie z modułu concurrent.futures 267
  • Korzystanie z pul wątków modułu concurrent.futures 267
  • Korzystanie z modułów threading i queue 268
  • Projektowanie współbieżnego przetwarzania 268
• Podsumowanie 270

Rozdział 13. Wyrażenia warunkowe i moduł operator 271

• Ocena wyrażeń warunkowych 272
  
  • Wykorzystywanie nieścisłych reguł słownikowych 273
  • Filtrowanie wyrażeń warunkowych zwracających True 274
  • Wyszukiwanie pasującego wzorca 275
• Używanie modułu operator zamiast wyrażeń lambda 276
  
  • Pobieranie wartości nazwanych atrybutów podczas korzystania z funkcji wyższego rzędu 278
• Wykorzystanie funkcji starmap z operatorami 279
• Redukcje z wykorzystaniem funkcji modułu operator 281
• Podsumowanie 282

Rozdział 14. Biblioteka PyMonad 283

• Pobieranie i instalacja modułu pymonad 284
• Kompozycja funkcyjna i rozwijanie funkcji 284
  
  • Korzystanie z rozwijanych funkcji wyższego rzędu 286
  • Rozwijanie funkcji w trudny sposób 288
• Kompozycja funkcyjna i operator * z biblioteki pymonad 288
• Funktory zwykłe i aplikatywne 290
  
  • Korzystanie z leniwego funktora List() 291
• Funkcja bind() i operator >> 294
• Implementacja symulacji za pomocą monad 295
• Dodatkowe własności biblioteki pymonad 298
• Podsumowanie 299

Rozdział 15. Podejście funkcyjne do usług sieciowych 301

• Model HTTP żądanie-odpowiedź 302
  
  • Wstrzykiwanie stanu za pomocą plików cookie 303
  • Serwer o projekcie funkcyjnym 304
  • Szczegóły widoku funkcyjnego 304
  • Zagnieżdżanie usług 305
• Standard WSGI 306
  
  • Zgłaszanie wyjątków podczas przetwarzania WSGI 309
  • Praktyczne aplikacje WSGI 310
• Definiowanie usług 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 użycia 320
• Podsumowanie 322

Rozdział 16. Optymalizacje i ulepszenia 323

• Memoizacja i buforowanie 324
• Specjalizacja memoizacji 325
• Ogonowe optymalizacje rekurencji 327
• Optymalizacja pamięci 328
• Optymalizacja dokładności 329
  
  • Redukcja dokładności w zależności od wymagań odbiorców 329
• Studium przypadku - podejmowanie decyzji na podstawie testu zgodności chi-kwadrat 330
  
  • Filtrowanie i redukcja surowych danych z wykorzystaniem obiektu Counter 332
  • Odczyt podsumowanych danych 333
  • Obliczanie sum za pomocą obiektu Counter 334
  • Obliczanie prawdopodobieństw na podstawie obiektów Counter 335
• Obliczanie oczekiwanych wartości i wyświetlanie tabeli krzyżowej 337
  
  • Obliczanie wartości chi-kwadrat 339
  • Obliczanie progu wartości chi-kwadrat 339
  • Obliczanie niekompletnej funkcji gamma 340
  • Obliczanie kompletnej funkcji gamma 343
  • Obliczanie szans na losową dystrybucję 344
• Funkcyjne wzorce projektowe 346
• Podsumowanie 348

Skorowidz 349