Opis
książki
:
Learning Python. 3rd Edition
Portable, powerful, and a breeze to use, Python is ideal for both standalone programs and scripting applications. With this hands-on book, you can master the fundamentals of the core Python language quickly and efficiently, whether you're new to programming or just new to Python. Once you finish, you will know enough about the language to use it in any application domain you choose.
Learning Python is based on material from author Mark Lutz's popular training courses, which he's taught over the past decade. Each chapter is a self-contained lesson that helps you thoroughly understand a key component of Python before you continue. Along with plenty of annotated examples, illustrations, and chapter summaries, every chapter also contains Brain Builder, a unique section with practical exercises and review quizzes that let you practice new skills and test your understanding as you go.
This book covers:
- Types and Operations -- Python's major built-in object types in depth: numbers, lists, dictionaries, and more
- Statements and Syntax -- the code you type to create and process objects in Python, along with Python's general syntax model
- Functions -- Python's basic procedural tool for structuring and reusing code
- Modules -- packages of statements, functions, and other tools organized into larger components
- Classes and OOP -- Python's optional object-oriented programming tool for structuring code for customization and reuse
- Exceptions and Tools -- exception handling model and statements, plus a look at development tools for writing larger programs
Wybrane bestsellery
-
Nowość Bestseller Promocja
Oto zaktualizowane wydanie popularnego przewodnika, dzięki któremu skorzystasz z ponad dwustu sprawdzonych receptur bazujących na najnowszych wydaniach bibliotek Pythona. Wystarczy, że skopiujesz i dostosujesz kod do swoich potrzeb. Możesz też go uruchamiać i testować za pomocą przykładowego zbioru danych. W książce znajdziesz receptury przydatne do rozwiązywania szerokiego spektrum problemów, od przygotowania i wczytania danych aż po trenowanie modeli i korzystanie z sieci neuronowych. W ten sposób wyjdziesz poza rozważania teoretyczne czy też matematyczne koncepcje i zaczniesz tworzyć aplikacje korzystające z uczenia maszynowego.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury. Od przygotowania danych do deep learningu. Wydanie II Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury. Od przygotowania danych do deep learningu. Wydanie II
(53,40 zł najniższa cena z 30 dni)
53.40 zł
89.00 zł (-40%) -
Promocja
Oto uzupełnione i zaktualizowane wydanie bestsellerowego przewodnika dla inżynierów sieci. Dzięki niemu przejdziesz trudną (ale ekscytującą!) drogę od tradycyjnej platformy do platformy sieciowej opartej na najlepszych praktykach programistycznych. Zaczniesz od zagadnień podstawowych, aby następnie zagłębić się w tajniki stosowania bibliotek Pexpect, Paramiko czy Netmiko do komunikacji z urządzeniami sieciowymi. W kolejnych rozdziałach znajdziesz solidny przegląd różnych narzędzi wraz ze sposobami ich użycia: Cisco NX-API, Meraki, Juniper PyEZ, Ansible, Scapy, PySNMP, Flask, Elastic Stack i wielu innych. Rozeznasz się również w kwestiach związanych z kontenerami Dockera, a także usługami sieciowymi chmur AWS i Azure. Lektura tej książki pozwoli Ci się w pełni przygotować na następną generację sieci!- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
Zaawansowana inżynieria sieci w Pythonie. Automatyzacja, monitorowanie i zarządzanie chmurą. Wydanie IV Zaawansowana inżynieria sieci w Pythonie. Automatyzacja, monitorowanie i zarządzanie chmurą. Wydanie IV
(77,40 zł najniższa cena z 30 dni)
77.40 zł
129.00 zł (-40%) -
Promocja
Oto drugie, zaktualizowane i uzupełnione wydanie przewodnika po bibliotece Pandas. Dzięki tej przystępnej książce nauczysz się w pełni korzystać z możliwości oferowanych przez bibliotekę, nawet jeśli dopiero zaczynasz przygodę z analizą danych w Pythonie. Naukę rozpoczniesz z użyciem rzeczywistego zbioru danych, aby wkrótce rozwiązywać złożone problemy danologii, takie jak obsługa brakujących danych, stosowanie regularyzacji czy też używanie metod nienadzorowanego uczenia maszynowego do odnajdywania podstawowej struktury w zbiorze danych. Pracę z poszczególnymi zagadnieniami ułatwia to, że zostały one zilustrowane prostymi, ale praktycznymi przykładami.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
Jak analizować dane z biblioteką Pandas. Praktyczne wprowadzenie. Wydanie II Jak analizować dane z biblioteką Pandas. Praktyczne wprowadzenie. Wydanie II
(65,40 zł najniższa cena z 30 dni)
65.40 zł
109.00 zł (-40%) -
Promocja
Python, stanowiący czołowy temat tego kursu, jest jednym z najpopularniejszych języków programowania na świecie. Słynie z wszechstronności, czytelności i dużej społeczności użytkowników. W świecie finansów Python zyskał szczególne uznanie ze względu na swoją efektywność w analizie danych, modelowaniu finansowym i handlu algorytmicznym. Znajomość tego języka programowania jest w związku z tym coraz bardziej pożądana w branży finansowej – opanowawszy go, otworzysz sobie szeroko drzwi do kariery, które dotąd były dla Ciebie zamknięte.- Videokurs pkt
Python i finanse. Kurs video. Tworzenie modeli, prognoz i analiz rynkowych Python i finanse. Kurs video. Tworzenie modeli, prognoz i analiz rynkowych
(107,60 zł najniższa cena z 30 dni)
174.84 zł
269.00 zł (-35%) -
Zanurz się w fascynujący świat programowania w języku Python i osiągnij imponujący poziom umiejętności w zaledwie 24 godziny! Oto kilka zalet, które sprawiają, że ta książka jest niezbędna dla każdego aspirującego programisty: Szybki start: podstawy Pythona już w pierwszych godzinach nauki Krok po kroku: zrozumiałe instrukcje pomogą przejść przez
- PDF + ePub + Mobi pkt
Python w 1 dzień. Nauka programowania w Pythonie w 24 godziny od A do Z Python w 1 dzień. Nauka programowania w Pythonie w 24 godziny od A do Z
-
Promocja
Czy zastanawiasz się czasem nad tym, jak to możliwe, że jesteśmy w stanie „rozmawiać” z maszynami? Że coś mówimy, a one nas rozumieją i odpowiadają na nasze pytania, realizują polecenia, wykonują zadania? I na odwrót – to one mówią (i piszą) do nas słowami, które są dla nas jasne? Przetwarzaniem języka naturalnego (ang. natural language processing, NLP) zajmuje się interdyscyplinarna dziedzina, łącząca między innymi zagadnienia sztucznej inteligencji, a także językoznawstwa i analityki. NLP pozwala rozwiązywać takie problemy jak automatyczne streszczanie tekstu, tłumaczenie maszynowe (na przykład Google Translate), generowanie mowy czy opinion mining (co na język polski tłumaczy się jako analizę sentymentu – emocjonalnego wydźwięku wypowiedzi).- Videokurs pkt
NLP. Kurs video. Analiza danych tekstowych w języku Python NLP. Kurs video. Analiza danych tekstowych w języku Python
(52,15 zł najniższa cena z 30 dni)
96.85 zł
149.00 zł (-35%) -
Promocja
To książka przeznaczona dla osób, które pracują ze zbiorami danych. Jest praktycznym przewodnikiem po koncepcjach algebry liniowej, pomyślanym tak, by ułatwić ich zrozumienie i zastosowanie w użytecznych obliczeniach. Poszczególne zagadnienia przedstawiono za pomocą kodu Pythona, wraz z przykładami ich wykorzystania w nauce o danych, uczeniu maszynowym, uczeniu głębokim, symulacjach i przetwarzaniu danych biomedycznych. Dzięki podręcznikowi nauczysz się arytmetyki macierzowej, poznasz istotne rozkłady macierzy, w tym LU i QR, a także rozkład według wartości osobliwych, zapoznasz się też z takimi zagadnieniami jak model najmniejszych kwadratów i analiza głównych składowych.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
Praktyczna algebra liniowa dla analityków danych. Od podstawowych koncepcji do użytecznych aplikacji w Pythonie Praktyczna algebra liniowa dla analityków danych. Od podstawowych koncepcji do użytecznych aplikacji w Pythonie
(46,20 zł najniższa cena z 30 dni)
46.20 zł
77.00 zł (-40%) -
Bestseller Promocja
Ta książka stanowi wszechstronne omówienie wszystkich bibliotek Pythona, potrzebnych naukowcom i specjalistom pracującym z danymi. Znalazł się tu dokładny opis IPythona, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn i innych narzędzi. Podręcznik uwzględnia przede wszystkim ich aspekty praktyczne, dzięki czemu świetnie się sprawdzi w rozwiązywaniu codziennych problemów z manipulowaniem, przekształcaniem, oczyszczaniem i wizualizacją różnych typów danych, a także jako pomoc podczas tworzenia modeli statystycznych i modeli uczenia maszynowego. Docenią go wszyscy, którzy zajmują się obliczeniami naukowymi w Pythonie.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
Python Data Science. Niezbędne narzędzia do pracy z danymi. Wydanie II Python Data Science. Niezbędne narzędzia do pracy z danymi. Wydanie II
(77,40 zł najniższa cena z 30 dni)
77.40 zł
129.00 zł (-40%) -
Bestseller Promocja
To trzecie, zaktualizowane i uzupełnione wydanie bestsellerowego podręcznika programowania w Pythonie. Naukę rozpoczniesz od podstawowych koncepcji programowania. Poznasz takie pojęcia jak zmienne, listy, klasy i pętle, a następnie utrwalisz je dzięki praktycznym ćwiczeniom. Dowiesz się, jak zapewnić interaktywność programom, i nauczysz się poprawnego testowania kodu przed dodaniem go do projektu. W kolejnych rozdziałach przystąpisz do praktycznej realizacji trzech projektów: gry zręcznościowej inspirowanej klasyczną Space Invaders, wizualizacji danych za pomocą dostępnych dla Pythona niezwykle użytecznych bibliotek i prostej aplikacji internetowej, gotowej do wdrożenia na serwerze WWW i opublikowania w internecie.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
(71,40 zł najniższa cena z 30 dni)
71.40 zł
119.00 zł (-40%) -
Promocja
Dzięki temu praktycznemu podręcznikowi zrozumiesz, kiedy i dlaczego warto zastosować myślenie funkcyjne, a także jak korzystać z technik funkcyjnych w różnych scenariuszach. Dowiesz się również, jakie narzędzia i biblioteki przeznaczone do tego celu są dostępne w Pythonie i jak używać wyrażeń generatorowych, list składanych i dekoratorów. W tym wydaniu znalazły się nowe rozdziały dotyczące złożonych obiektów bezstanowych, funkcji kombinatorycznych i pakietu toolz, zawierającego zbiór modułów wspomagających pisanie programów funkcyjnych. Umieszczono tu ponadto sporo ciekawych przykładów, dotyczących choćby eksploracyjnej analizy danych i ich czyszczenia.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
Programowanie funkcyjne w Pythonie. Jak pisać zwięzły, wydajny i ekspresywny kod. Wydanie III Programowanie funkcyjne w Pythonie. Jak pisać zwięzły, wydajny i ekspresywny kod. Wydanie III
(53,40 zł najniższa cena z 30 dni)
53.40 zł
89.00 zł (-40%)
O autorze książki
Mark Lutz od 30 lat zajmuje się programowaniem. Dziś jest jedną z najważniejszych postaci w świecie Pythona. Napisał kilka popularnych, wielokrotnie wznawianych książek o programowaniu w tym języku. Przeprowadził też kilkaset sesji treningowych poświęconych Pythonowi. Zanim w 1992 roku zainteresował się tym językiem, zajmował się implementacją Prologa i pracował nad kompilatorami, narzędziami programistycznymi, aplikacjami skryptowymi oraz systemami klient-serwer.
Mark Lutz - pozostałe książki
-
Promocja
To kompleksowy podręcznik do nauki programowania w Pythonie. Jego piąte wydanie zostało gruntownie zaktualizowane i rozbudowane o dodatkowe treści. Omówiono tu najnowsze wersje Pythona w liniach 3.X i 2.X, czyli 3.3 i 2.7, i dodano opisy nowych lub rozszerzonych mechanizmów, takich jak obsługa formatu JSON, moduł timeit, pakiet PyPy, metoda os.popen, generatory, rekurencje, słabe referencje, atrybuty i metody __mro__, __iter__, super, __slots__, metaklasy, deskryptory, funkcja random, pakiet Sphinx i wiele innych. W książce znalazło się mnóstwo ćwiczeń, quizów, pomocnych ilustracji oraz przykładów kodu. Jest to kompendium dla każdego, kto chce szybko zacząć programować w Pythonie i tworzyć wydajny kod o wysokiej jakości.- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
(119,40 zł najniższa cena z 30 dni)
119.40 zł
199.00 zł (-40%) -
Promocja
Jeżeli jednak chcesz mieć zawsze pod ręką sprawdzone źródło informacji, które pozwoli Ci w każdej sytuacji rozwiać wątpliwości, to trafiłeś na doskonałą pozycję. Należy ona do serii Leksykon kieszonkowy i charakteryzuje się niezwykle zwięzłym, przejrzystym układem najważniejszych treści oraz poręczną formą. Znajdziesz tu szczegółowe informacje na temat typów wbudowanych, wyjątków, programowania obiektowego oraz przetwarzania nazw i reguł zasięgu. Kolejne wydanie tej książki zostało ulepszone i zaktualizowane o mnóstwo nowych informacji, takich jak wykorzystanie Python Launcher w systemie Windows czy formalne reguły dziedziczenia. To doskonałe źródło informacji na temat języka Python!- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
(29,94 zł najniższa cena z 30 dni)
29.94 zł
49.90 zł (-40%) -
Promocja
Updated for both Python 3.4 and 2.7, this convenient pocket guide is the perfect on-the-job quick reference. You’ll find concise, need-to-know information on Python types and statements, special method names, built-in functions and exceptions, commonly used standard library modules, and other prominent Python tools. The handy index lets you pinpoin- ePub + Mobi pkt
Python Pocket Reference. Python In Your Pocket. 5th Edition Python Pocket Reference. Python In Your Pocket. 5th Edition
(42,42 zł najniższa cena z 30 dni)
42.42 zł
49.90 zł (-15%) -
Promocja
Get a comprehensive, in-depth introduction to the core Python language with this hands-on book. Based on author Mark Lutz’s popular training course, this updated fifth edition will help you quickly write efficient, high-quality code with Python. It’s an ideal way to begin, whether you’re new to programming or a professional developer versed in othe- ePub + Mobi pkt
Learning Python. Powerful Object-Oriented Programming. 5th Edition Learning Python. Powerful Object-Oriented Programming. 5th Edition
(228,65 zł najniższa cena z 30 dni)
228.65 zł
269.00 zł (-15%) -
Niniejsza książka należy do popularnej serii Leksykon kieszonkowy, dzięki której zawsze i wszędzie możesz przypomnieć sobie wybrane zagadnienia, związane z różną tematyką. Pozycja, którą właśnie trzymasz w rękach, została poświęcona językowi Python. W trakcie jej lektury zapoznasz się z takimi zagadnieniami, jak sterowanie przepływem programu, wykorzystanie pętli, list, słowników oraz operacje na plikach. Ponadto w każdej chwili będziesz mógł sprawdzić składnię oraz sposoby wykorzystania funkcji i wyjątków wbudowanych. Książka stanowi znakomite kompendium wiedzy na temat języka Python. Sprawdzi się ona w rękach początkującego użytkownika - jako przewodnik, a w rękach zaawansowanego programisty - jako pomocnik.
- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
Niedostępna
-
Dzięki tej książce zapoznasz się z podstawowymi typami wbudowanymi Pythona, takimi jak liczby, listy oraz słowniki, nauczysz się tworzyć i przetwarzać obiekty za pomocą instrukcji Pythona, a także opanujesz ogólny model składni tego języka, stworzysz strukturę kodu i wykorzystasz kod ponownie dzięki podstawowym narzędziom proceduralnym Pythona, dowiesz się wszystkiego o modułach Pythona - pakietach instrukcji i funkcji oraz innych narzędziach zorganizowanych w większe komponenty, odkryjesz narzędzie programowania zorientowanego obiektowo, umożliwiające strukturyzację kodu, opanujesz model obsługi wyjątków i narzędzia programistyczne służące do pisania większych programów, zapoznasz się z zaawansowanymi narzędziami Pythona, w tym dekoratorami, deskryptorami, metaklasami i przetwarzaniem tekstu Unicode.
- Druk
- PDF + ePub + Mobi pkt
Niedostępna
-
Książka Python. Wprowadzenie. Wydanie III stanowi kompletny i szczegółowy przewodnik po podstawach języka Python. Wiedza w niej zawarta umożliwia pełne zrozumienie tego języka, co pozwoli Ci pojąć dowolne przykłady kodu na poziomie aplikacji. Zwięźle i jasno przedstawione przykłady świetnie ilustrują poszczególne kwestie i problemy, co daje solidny fundament do praktycznego zastosowania świeżo nabytych umiejętności. Ta książka ma wszystko, czego potrzebujesz, aby nie tylko dokładnie poznać język Python, ale także efektywnie z niego korzystać!
- Druk pkt
Niedostępna
-
Promocja
If you've mastered Python's fundamentals, you're ready to start using it to get real work done. Programming Python will show you how, with in-depth tutorials on the language's primary application domains: system administration, GUIs, and the Web. You'll also explore how Python is used in databases, networking, front-end scripting layers, text proce- ePub + Mobi pkt
Programming Python. Powerful Object-Oriented Programming. 4th Edition Programming Python. Powerful Object-Oriented Programming. 4th Edition
(228,65 zł najniższa cena z 30 dni)
228.65 zł
269.00 zł (-15%) -
Promocja
This is the book to reach for when you're coding on the fly and need an answer now. It's an easy-to-use reference to the core language, with descriptions of commonly used modules and toolkits, and a guide to recent changes, new features, and upgraded built-ins -- all updated to cover Python 3.X as well as version 2.6. You'll also quickly find exact- ePub + Mobi pkt
Python Pocket Reference. Python in Your Pocket. 4th Edition Python Pocket Reference. Python in Your Pocket. 4th Edition
(42,42 zł najniższa cena z 30 dni)
42.42 zł
49.90 zł (-15%) -
Promocja
Already the industry standard for Python users, ProgrammingPython fromO'Reilly just got even better. This third edition has been updated toreflect current best practices andthe abundance of changes introduced by the latest version of thelanguage, Python 2.5.Whether you're a novice or an advancedpractitioner, you'll find thisrefreshed book more than- ePub + Mobi pkt
(169,14 zł najniższa cena z 30 dni)
169.14 zł
199.00 zł (-15%)
Kup polskie wydanie:
Ebooka "Learning Python. 3rd Edition" przeczytasz na:
-
czytnikach Inkbook, Kindle, Pocketbook, Onyx Booxs i innych
-
systemach Windows, MacOS i innych
-
systemach Windows, Android, iOS, HarmonyOS
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących formaty: PDF, EPub, Mobi
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Audiobooka "Learning Python. 3rd Edition" posłuchasz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolonych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP3 (pliki spakowane w ZIP)
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Kurs Video "Learning Python. 3rd Edition" zobaczysz:
-
w aplikacjach Ebookpoint i Videopoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych z dostępem do najnowszej wersji Twojej przeglądarki internetowej
Szczegóły książki
- ISBN Ebooka:
- 978-05-965-5449-1, 9780596554491
- Data wydania ebooka :
- 2007-10-22 Data wydania ebooka często jest dniem wprowadzenia tytułu do sprzedaży i może nie być równoznaczna z datą wydania książki papierowej. Dodatkowe informacje możesz znaleźć w darmowym fragmencie. Jeśli masz wątpliwości skontaktuj się z nami sklep@helion.pl.
- Język publikacji:
- 1
- Rozmiar pliku ePub:
- 3.4MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 3.4MB
- Zgłoś erratę
- Kategorie:
Programowanie » Python - Programowanie
Spis treści książki
- Learning Python, 3rd Edition
- Dedication
- A Note Regarding Supplemental Files
- Preface
- About This Third Edition
- This Editions Python Language Changes
- This Edition's Python Training Changes
- This Edition's Structural Changes
- This Edition's Scope Changes
- About This Book
- This Book's Prerequisites
- This Book's Scope and Other Books
- This Book's Style and Structure
- Book Updates
- About the Programs in This Book
- Preparing for Python 3.0
- About This Series
- Using Code Examples
- Font Conventions
- Safari Books Online
- How to Contact Us
- Acknowledgments
- About This Third Edition
- I. Getting Started
- 1. A Python Q&A Session
- Why Do People Use Python?
- Software Quality
- Developer Productivity
- Is Python a "Scripting Language"?
- OK, but What's the Downside?
- Who Uses Python Today?
- What Can I Do with Python?
- Systems Programming
- GUIs
- Internet Scripting
- Component Integration
- Database Programming
- Rapid Prototyping
- Numeric and Scientific Programming
- Gaming, Images, AI, XML, Robots, and More
- What Are Python's Technical Strengths?
- It's Object Oriented
- It's Free
- It's Portable
- It's Powerful
- It's Mixable
- It's Easy to Use
- It's Easy to Learn
- It's Named After Monty Python
- How Does Python Stack Up to Language X?
- Chapter Summary
- Why Do People Use Python?
- 2. How Python Runs Programs
- Introducing the Python Interpreter
- Program Execution
- The Programmer's View
- Python's View
- Byte code compilation
- The Python Virtual Machine (PVM)
- Performance implications
- Development implications
- Execution Model Variations
- Python Implementation Alternatives
- CPython
- Jython
- IronPython
- Execution Optimization Tools
- The Psyco just-in-time compiler
- The Shedskin C++ translator
- Frozen Binaries
- Future Possibilities?
- Python Implementation Alternatives
- Chapter Summary
- 3. How You Run Programs
- Interactive Coding
- Using the Interactive Prompt
- System Command Lines and Files
- Using Command Lines and Files
- Unix Executable Scripts (#!)
- Clicking File Icons
- Clicking Icons on Windows
- The raw_input Trick
- Other Icon-Click Limitations
- Module Imports and Reloads
- The Grander Module Story: Attributes
- Modules and namespaces
- import and reload Usage Notes
- The Grander Module Story: Attributes
- The IDLE User Interface
- IDLE Basics
- Using IDLE
- Advanced IDLE Tools
- Other IDEs
- Embedding Calls
- Frozen Binary Executables
- Text Editor Launch Options
- Other Launch Options
- Future Possibilities?
- Which Option Should I Use?
- Chapter Summary
- BRAIN BUILDER
- Part I Exercises
- Interactive Coding
- 1. A Python Q&A Session
- II. Types and Operations
- 4. Introducing Python Object Types
- Why Use Built-in Types?
- Python's Core Data Types
- Numbers
- Strings
- Sequence Operations
- Immutability
- Type-Specific Methods
- Getting Help
- Other Ways to Code Strings
- Pattern Matching
- Lists
- Sequence Operations
- Type-Specific Operations
- Bounds Checking
- Nesting
- List Comprehensions
- Dictionaries
- Mapping Operations
- Nesting Revisited
- Sorting Keys: for Loops
- Iteration and Optimization
- Missing Keys: if Tests
- Tuples
- Why Tuples?
- Files
- Other File-Like Tools
- Other Core Types
- How to Break Your Code's Flexibility
- User-Defined Classes
- And Everything Else
- Chapter Summary
- Why Use Built-in Types?
- 5. Numbers
- Python Numeric Types
- Numeric Literals
- Built-in Numeric Tools and Extensions
- Python Expression Operators
- Mixed Operators Follow Operator Precedence
- Parentheses Group Subexpressions
- Mixed Types Are Converted Up
- Preview: Operator Overloading
- Numbers in Action
- Variables and Basic Expressions
- Numeric Display Formats
- Division: Classic, Floor, and True
- Bitwise Operations
- Long Integers
- Complex Numbers
- Hexadecimal and Octal Notation
- Other Built-in Numeric Tools
- Other Numeric Types
- Decimal Numbers
- Sets
- Booleans
- Third-Party Extensions
- Chapter Summary
- Python Numeric Types
- 6. The Dynamic Typing Interlude
- The Case of the Missing Declaration Statements
- Variables, Objects, and References
- Types Live with Objects, Not Variables
- Objects Are Garbage-Collected
- Shared References
- Shared References and In-Place Changes
- Shared References and Equality
- Dynamic Typing Is Everywhere
- Chapter Summary
- The Case of the Missing Declaration Statements
- 7. ofsmallStrings
- String Literals
- Single- and Double-Quoted Strings Are the Same
- Escape Sequences Represent Special Bytes
- Raw Strings Suppress Escapes
- Triple Quotes Code Multiline Block Strings
- Unicode Strings Encode Larger Character Sets
- Strings in Action
- Basic Operations
- Indexing and Slicing
- Extended slicing: the third limit
- String Conversion Tools
- Character code conversions
- Changing Strings
- String Formatting
- Advanced String Formatting
- Dictionary-Based String Formatting
- String Methods
- String Method Examples: Changing Strings
- String Method Examples: Parsing Text
- Other Common String Methods in Action
- The Original string Module
- General Type Categories
- Types Share Operation Sets by Categories
- Mutable Types Can Be Changed In-Place
- Chapter Summary
- String Literals
- 8. Lists and Dictionaries
- Lists
- Lists in Action
- Basic List Operations
- Indexing, Slicing, and Matrixes
- Changing Lists In-Place
- Index and slice assignments
- List method calls
- Other common list operations
- Dictionaries
- Dictionaries in Action
- Basic Dictionary Operations
- Changing Dictionaries In-Place
- More Dictionary Methods
- A Languages Table
- Dictionary Usage Notes
- Using dictionaries to simulate flexible lists
- Using dictionaries for sparse data structures
- Avoiding missing-key errors
- Using dictionaries as "records"
- Other ways to make dictionaries
- Chapter Summary
- 9. Tuples, Files, and Everything Else
- Tuples
- Tuples in Action
- Tuple syntax peculiarities: commas and parentheses
- Conversions and immutability
- Why Lists and Tuples?
- Tuples in Action
- Files
- Opening Files
- Using Files
- Files in Action
- Storing and parsing Python objects in files
- Storing native Python objects with pickle
- Storing and parsing packed binary data in files
- Other File Tools
- Type Categories Revisited
- Object Flexibility
- References Versus Copies
- Comparisons, Equality, and Truth
- The Meaning of True and False in Python
- Python's Type Hierarchies
- Other Types in Python
- Built-in Type Gotchas
- Assignment Creates References, Not Copies
- Repetition Adds One Level Deep
- Beware of Cyclic Data Structures
- Immutable Types Can't Be Changed In-Place
- Chapter Summary
- BRAIN BUILDER
- Part II Exercises
- Tuples
- 4. Introducing Python Object Types
- III. Statements and Syntax
- 10. Introducing Python Statements
- Python Program Structure Revisited
- Python's Statements
- A Tale of Two ifs
- What Python Adds
- What Python Removes
- Parentheses are optional
- End of line is end of statement
- End of indentation is end of block
- Why Indentation Syntax?
- A Few Special Cases
- Statement rule special cases
- Block rule special case
- A Quick Example: Interactive Loops
- A Simple Interactive Loop
- Doing Math on User Inputs
- Handling Errors by Testing Inputs
- Handling Errors with try Statements
- Nesting Code Three Levels Deep
- Chapter Summary
- Python Program Structure Revisited
- 11. rwordsAssignment, Expressions, and print
- Assignment Statements
- Assignment Statement Forms
- Sequence Assignments
- Advanced sequence assignment patterns
- Multiple-Target Assignments
- Multiple-target assignment and shared references
- Augmented Assignments
- Augmented assignment and shared references
- Variable Name Rules
- Naming conventions
- Names have no type, but objects do
- Expression Statements
- Expression Statements and In-Place Changes
- print Statements
- The Python "Hello World" Program
- Redirecting the Output Stream
- The print >> file Extension
- Chapter Summary
- Assignment Statements
- 12. if Tests
- if Statements
- General Format
- Basic Examples
- Multiway Branching
- Python Syntax Rules
- Block Delimiters
- Statement Delimiters
- A Few Special Cases
- Truth Tests
- The if/else Ternary Expression
- Chapter Summary
- if Statements
- 13. while and for Loops
- while Loops
- General Format
- Examples
- break, continue, pass, and the Loop else
- General Loop Format
- Examples
- pass
- continue
- break
- else
- More on the loop else clause
- for Loops
- General Format
- Examples
- Basic usage
- Other data types
- Tuple assignment in for
- Nested for loops
- Iterators: A First Look
- File Iterators
- Other Built-in Type Iterators
- Other Iteration Contexts
- User-Defined Iterators
- Loop Coding Techniques
- Counter Loops: while and range
- Nonexhaustive Traversals: range
- Changing Lists: range
- Parallel Traversals: zip and map
- Dictionary construction with zip
- Generating Both Offsets and Items: enumerate
- List Comprehensions: A First Look
- List Comprehension Basics
- Using List Comprehensions on Files
- Extended List Comprehension Syntax
- Chapter Summary
- while Loops
- 14. The Documentation Interlude
- Python Documentation Sources
- # Comments
- The dir Function
- Docstrings: _ _doc_ _
- User-defined docstrings
- Docstring standards
- Built-in docstrings
- PyDoc: The help Function
- PyDoc: HTML Reports
- Standard Manual Set
- Web Resources
- Published Books
- Common Coding Gotchas
- Chapter Summary
- BRAIN BUILDER
- Part III Exercises
- Python Documentation Sources
- 10. Introducing Python Statements
- IV. Functions
- 15. Function Basics
- Why Use Functions?
- Coding Functions
- def Statements
- def Executes at Runtime
- A First Example: Definitions and Calls
- Definition
- Calls
- Polymorphism in Python
- A Second Example: Intersecting Sequences
- Definition
- Calls
- Polymorphism Revisited
- Local Variables
- Chapter Summary
- Why Use Functions?
- 16. Scopes and Arguments
- Scope Rules
- Python Scope Basics
- Name Resolution: The LEGB Rule
- Scope Example
- The Built-in Scope
- The global Statement
- Minimize Global Variables
- Minimize Cross-File Changes
- Other Ways to Access Globals
- Scopes and Nested Functions
- Nested Scope Details
- Nested Scope Examples
- Factory functions
- Retaining enclosing scopes' state with defaults
- Nested scopes and lambdas
- Scopes versus defaults with loop variables
- Arbitrary scope nesting
- Passing Arguments
- Arguments and Shared References
- Avoiding Mutable Argument Changes
- Simulating Output Parameters
- Special Argument-Matching Modes
- Keyword and Default Examples
- Keywords
- Defaults
- Arbitrary Arguments Examples
- Collecting arguments
- Unpacking arguments
- Combining Keywords and Defaults
- The min Wakeup Call
- Full credit
- Bonus points
- The punch line
- A More Useful Example: General Set Functions
- Argument Matching: The Gritty Details
- Keyword and Default Examples
- Chapter Summary
- Scope Rules
- 17. Advanced Function Topics
- Anonymous Functions: lambda
- lambda Expressions
- Why Use lambda?
- How (Not) to Obfuscate Your Python Code
- Nested lambdas and Scopes
- Applying Functions to Arguments
- The apply Built-in
- Passing keyword arguments
- apply-Like Call Syntax
- The apply Built-in
- Mapping Functions over Sequences: map
- Functional Programming Tools: filter and reduce
- List Comprehensions Revisited: Mappings
- List Comprehension Basics
- Adding Tests and Nested Loops
- List Comprehensions and Matrixes
- Comprehending List Comprehensions
- Iterators Revisited: Generators
- Generator Function Example
- Extended Generator Function Protocol: send Versus next
- Iterators and Built-in Types
- Generator Expressions: Iterators Meet List Comprehensions
- Timing Iteration Alternatives
- Function Design Concepts
- Functions Are Objects: Indirect Calls
- Function Gotchas
- Local Names Are Detected Statically
- Defaults and Mutable Objects
- Functions Without returns
- Enclosing Scope Loop Variables
- Chapter Summary
- BRAIN BUILDER
- Part IV Exercises
- Anonymous Functions: lambda
- 15. Function Basics
- V. Modules
- 18. Modules: The Big Picture
- Why Use Modules?
- Python Program Architecture
- How to Structure a Program
- Imports and Attributes
- Standard Library Modules
- How Imports Work
- 1. Find It
- The module search path
- The sys.path list
- Module file selection
- Advanced module selection concepts
- 2. Compile It (Maybe)
- 3. Run It
- 1. Find It
- Chapter Summary
- 19. Module Coding Basics
- Module Creation
- Module Usage
- The import Statement
- The from statement
- The from * Statement
- Imports Happen Only Once
- import and from Are Assignments
- Cross-File Name Changes
- import and from Equivalence
- Potential Pitfalls of the from Statement
- When import is required
- Module Namespaces
- Files Generate Namespaces
- Attribute Name Qualification
- Imports Versus Scopes
- Namespace Nesting
- Reloading Modules
- reload Basics
- reload Example
- Chapter Summary
- 20. Module Packages
- Package Import Basics
- Packages and Search Path Settings
- Package _ _init_ _.py Files
- Package Import Example
- from Versus import with Packages
- Why Use Package Imports?
- A Tale of Three Systems
- Chapter Summary
- Package Import Basics
- 21. Advanced Module Topics
- Data Hiding in Modules
- Minimizing from * Damage: _X and _ _all_ _
- Enabling Future Language Features
- Mixed Usage Modes: _ _name_ _ and _ _main_ _
- Unit Tests with _ _name_ _
- Changing the Module Search Path
- The import as Extension
- Relative Import Syntax
- Why Relative Imports?
- Module Design Concepts
- Modules Are Objects: Metaprograms
- Module Gotchas
- Statement Order Matters in Top-Level Code
- Importing Modules by Name String
- from Copies Names but Doesn't Link
- from * Can Obscure the Meaning of Variables
- reload May Not Impact from Imports
- reload, from, and Interactive Testing
- reload Isn't Applied Transitively
- Recursive from Imports May Not Work
- Chapter Summary
- BRAIN BUILDER
- Part V Exercises
- Data Hiding in Modules
- 18. Modules: The Big Picture
- VI. Classes and OOP
- 22. OOP: The Big Picture
- Why Use Classes?
- OOP from 30,000 Feet
- Attribute Inheritance Search
- Classes and Instances
- Class Method Calls
- Coding Class Trees
- OOP Is About Code Reuse
- Chapter Summary
- 23. Class Coding Basics
- Classes Generate Multiple Instance Objects
- Class Objects Provide Default Behavior
- Instance Objects Are Concrete Items
- A First Example
- Classes Are Customized by Inheritance
- A Second Example
- Classes Are Attributes in Modules
- Classes Can Intercept Python Operators
- A Third Example
- Why Use Operator Overloading?
- The World's Simplest Python Class
- Chapter Summary
- Classes Generate Multiple Instance Objects
- 24. Class Coding Details
- The class Statement
- General Form
- Example
- Methods
- Example
- Calling Superclass Constructors
- Other Method Call Possibilities
- Inheritance
- Attribute Tree Construction
- Specializing Inherited Methods
- Class Interface Techniques
- Abstract Superclasses
- Operator Overloading
- Common Operator Overloading Methods
- _ _getitem_ _ Intercepts Index References
- _ _getitem_ _ and _ _iter_ _ Implement Iteration
- User-Defined Iterators
- Multiple iterators on one object
- _ _getattr_ _ and _ _setattr_ _ Catch Attribute References
- Emulating Privacy for Instance Attributes
- _ _repr_ _ and _ _str_ _ Return String Representations
- _ _radd_ _ Handles Right-Side Addition
- _ _call_ _ Intercepts Calls
- Function Interfaces and Callback-Based Code
- _ _del_ _ Is a Destructor
- Namespaces: The Whole Story
- Simple Names: Global Unless Assigned
- Attribute Names: Object Namespaces
- The "Zen" of Python Namespaces: Assignments Classify Names
- Namespace Dictionaries
- Namespace Links
- A More Realistic Example
- Chapter Summary
- The class Statement
- 25. Designing with Classes
- Python and OOP
- Overloading by Call Signatures (or Not)
- Classes As Records
- OOP and Inheritance: "Is-a" Relationships
- OOP and Composition: "Has-a" Relationships
- Stream Processors Revisited
- OOP and Delegation
- Multiple Inheritance
- Classes Are Objects: Generic Object Factories
- Why Factories?
- Methods Are Objects: Bound or Unbound
- Documentation Strings Revisited
- Classes Versus Modules
- Chapter Summary
- Python and OOP
- 26. Advanced Class Topics
- Extending Built-in Types
- Extending Types by Embedding
- Extending Types by Subclassing
- Pseudoprivate Class Attributes
- Name Mangling Overview
- Why Use Pseudoprivate Attributes?
- New-Style Classes
- Diamond Inheritance Change
- Diamond inheritance example
- Explicit conflict resolution
- Other New-Style Class Extensions
- Static and class methods
- Instance slots
- Class properties
- New _ _getattribute_ _ overloading method
- Diamond Inheritance Change
- Static and Class Methods
- Using Static and Class Methods
- Function Decorators
- Decorator Example
- Class Gotchas
- Changing Class Attributes Can Have Side Effects
- Multiple Inheritance: Order Matters
- Methods, Classes, and Nested Scopes
- "Overwrapping-itis"
- Chapter Summary
- BRAIN BUILDER
- Part VI Exercises
- Extending Built-in Types
- 22. OOP: The Big Picture
- VII. Exceptions and Tools
- 27. Exception Basics
- Why Use Exceptions?
- Exception Roles
- Exception Handling: The Short Story
- The try/except/else Statement
- try Statement Clauses
- The try/else Clause
- Example: Default Behavior
- Example: Catching Built-in Exceptions
- The try/finally Statement
- Example: Coding Termination Actions with try/finally
- Unified try/except/finally
- Combining finally and except by Nesting
- Unified try Example
- The raise Statement
- Example: Raising and Catching User-Defined Exceptions
- Example: Passing Extra Data with raise
- Example: Propagating Exceptions with raise
- The assert Statement
- Example: Trapping Constraints (but Not Errors)
- with/as Context Managers
- Basic Usage
- The Context Management Protocol
- Chapter Summary
- Why Use Exceptions?
- 28. Exception Objects
- String-Based Exceptions
- String Exceptions Are Right Out!
- Class-Based Exceptions
- Class Exception Example
- Why Class Exceptions?
- Built-in Exception Classes
- Specifying Exception Text
- Sending Extra Data and Behavior in Instances
- Example: Extra data with classes and strings
- General raise Statement Forms
- Chapter Summary
- String-Based Exceptions
- 29. Designing with Exceptions
- Nesting Exception Handlers
- Example: Control-Flow Nesting
- Example: Syntactic Nesting
- Exception Idioms
- Exceptions Aren't Always Errors
- Functions Signal Conditions with raise
- Debugging with Outer try Statements
- Running In-Process Tests
- More on sys.exc_info
- Exception Design Tips
- What Should Be Wrapped
- Catching Too Much: Avoid Empty excepts
- Catching Too Little: Use Class-Based Categories
- Exception Gotchas
- String Exceptions Match by Identity, Not by Value
- Catching the Wrong Thing
- Core Language Summary
- The Python Toolset
- Development Tools for Larger Projects
- Chapter Summary
- BRAIN BUILDER
- Part VII Exercises
- Nesting Exception Handlers
- 27. Exception Basics
- VIII. Appendixes
- A. Installation and Configuration
- Installing the Python Interpreter
- Is Python Already Present?
- Where to Fetch Python
- Installation Steps
- Configuring Python
- Python Environment Variables
- How to Set Configuration Options
- Unix/Linux shell variables
- DOS variables (Windows)
- Other Windows options
- Path files
- Installing the Python Interpreter
- B. Solutions to End-of-Part Exercises
- Part I, Getting Started
- Part II, Types and Operations
- Part III, Statements and Syntax
- Part IV, Functions
- Part V, Modules
- Part VI, Classes and OOP
- Part VII, Exceptions and Tools
- A. Installation and Configuration
- About the Author
- Colophon
- Copyright
O'Reilly Media - inne książki
-
Nowość Promocja
Great engineers don't necessarily make great leaders—at least, not without a lot of work. Finding your path to becoming a strong leader is often fraught with challenges. It's not easy to figure out how to be strategic, successful, and considerate while also being firm. Whether you're on the management or individual contributor track, you need to de- ePub + Mobi pkt
(126,65 zł najniższa cena z 30 dni)
126.65 zł
149.00 zł (-15%) -
Nowość Promocja
Data science happens in code. The ability to write reproducible, robust, scaleable code is key to a data science project's success—and is absolutely essential for those working with production code. This practical book bridges the gap between data science and software engineering,and clearly explains how to apply the best practices from software en- ePub + Mobi pkt
(211,65 zł najniższa cena z 30 dni)
211.65 zł
249.00 zł (-15%) -
Promocja
With the massive adoption of microservices, operators and developers face far more complexity in their applications today. Service meshes can help you manage this problem by providing a unified control plane to secure, manage, and monitor your entire network. This practical guide shows you how the Linkerd service mesh enables cloud-native developer- ePub + Mobi pkt
(203,15 zł najniższa cena z 30 dni)
203.15 zł
239.00 zł (-15%) -
Promocja
Get practical advice on how to leverage AI development tools for all stages of code creation, including requirements, planning, design, coding, debugging, testing, and documentation. With this book, beginners and experienced developers alike will learn how to use a wide range of tools, from general-purpose LLMs (ChatGPT, Gemini, and Claude) to code- ePub + Mobi pkt
(164,25 zł najniższa cena z 30 dni)
186.15 zł
219.00 zł (-15%) -
Promocja
Rust's popularity is growing, due in part to features like memory safety, type safety, and thread safety. But these same elements can also make learning Rust a challenge, even for experienced programmers. This practical guide helps you make the transition to writing idiomatic Rust—while also making full use of Rust's type system, safety guarantees,- ePub + Mobi pkt
(164,25 zł najniższa cena z 30 dni)
186.15 zł
219.00 zł (-15%) -
Promocja
Advance your Power BI skills by adding AI to your repertoire at a practice level. With this practical book, business-oriented software engineers and developers will learn the terminologies, practices, and strategy necessary to successfully incorporate AI into your business intelligence estate. Jen Stirrup, CEO of AI and BI leadership consultancy Da- ePub + Mobi pkt
(211,65 zł najniższa cena z 30 dni)
211.65 zł
249.00 zł (-15%) -
Promocja
Microservices can be a very effective approach for delivering value to your organization and to your customers. If you get them right, microservices help you to move fast by making changes to small parts of your system hundreds of times a day. But if you get them wrong, microservices will just make everything more complicated.In this book, technica- ePub + Mobi pkt
(203,15 zł najniższa cena z 30 dni)
203.15 zł
239.00 zł (-15%) -
Promocja
JavaScript gives web developers great power to create rich interactive browser experiences, and much of that power is provided by the browser itself. Modern web APIs enable web-based applications to come to life like never before, supporting actions that once required browser plug-ins. Some are still in an experimental stage, but many are ready for- ePub + Mobi pkt
(186,15 zł najniższa cena z 30 dni)
186.15 zł
219.00 zł (-15%) -
Promocja
How will software development and operations have to change to meet the sustainability and green needs of the planet? And what does that imply for development organizations? In this eye-opening book, sustainable software advocates Anne Currie, Sarah Hsu, and Sara Bergman provide a unique overview of this topic—discussing everything from the likely- ePub + Mobi pkt
(169,14 zł najniższa cena z 30 dni)
169.14 zł
199.00 zł (-15%) -
Promocja
What will you learn from this book?If you're a software developer looking for a quick on-ramp to software architecture, this handy guide is a great place to start. From the authors of Fundamentals of Software Architecture, Head First Software Architecture teaches you how to think architecturally and explores the unique challenges of software archit- ePub + Mobi pkt
(245,65 zł najniższa cena z 30 dni)
245.65 zł
289.00 zł (-15%)
Dzięki opcji "Druk na żądanie" do sprzedaży wracają tytuły Grupy Helion, które cieszyły sie dużym zainteresowaniem, a których nakład został wyprzedany.
Dla naszych Czytelników wydrukowaliśmy dodatkową pulę egzemplarzy w technice druku cyfrowego.
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Druk na żądanie":
- usługa obejmuje tylko widoczną poniżej listę tytułów, którą na bieżąco aktualizujemy;
- cena książki może być wyższa od początkowej ceny detalicznej, co jest spowodowane kosztami druku cyfrowego (wyższymi niż koszty tradycyjnego druku offsetowego). Obowiązująca cena jest zawsze podawana na stronie WWW książki;
- zawartość książki wraz z dodatkami (płyta CD, DVD) odpowiada jej pierwotnemu wydaniu i jest w pełni komplementarna;
- usługa nie obejmuje książek w kolorze.
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas:
Książka drukowana
Oceny i opinie klientów: Learning Python. 3rd Edition Mark Lutz (0) Weryfikacja opinii następuję na podstawie historii zamówień na koncie Użytkownika umieszczającego opinię. Użytkownik mógł otrzymać punkty za opublikowanie opinii uprawniające do uzyskania rabatu w ramach Programu Punktowego.