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
-
Skoro sięgasz po tę książkę, pewnie chcesz się uczyć programowania. To świetnie! Ta umiejętność z pewnością Ci się przyda ― choćby do tego, by już dziś znakomicie się bawić „w towarzystwie” komputera, ale też jako inwestycja w przyszłość, podjęta z myślą o studiach i pracy.
Zacznij od Pythona. Programowanie dla młodzieży w praktyce Zacznij od Pythona. Programowanie dla młodzieży w praktyce
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)23.68 zł
37.00 zł(-36%) -
Pierwsza odpowiedź, jaka się nasuwa, jest dość oczywista: ponieważ Python to jeden z najprostszych do nauki języków programowania. Najkrótszy program zajmuje tylko JEDNĄ linijkę. Z małą pomocą nauczyciela i naszego praktycznego zeszytu ćwiczeń każdy młody adept sztuki programowania zdoła szybko o...
Zacznij od Pythona. Pierwsze kroki w programowaniu Zacznij od Pythona. Pierwsze kroki w programowaniu
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)24.74 zł
39.90 zł(-38%) -
Oto przyjazny przewodnik dla programistów Pythona, wyczerpująco wyjaśniający wiele zagadnień programowania obiektowego, takich jak dziedziczenie, kompozycja, polimorfizm, tworzenie klas i struktur danych. W książce szczegółowo omówiono zagadnienia obsługi wyjątków, testowania kodu i zastosowania ...
Programowanie zorientowane obiektowo w Pythonie. Tworzenie solidnych i łatwych w utrzymaniu aplikacji i bibliotek. Wydanie IV Programowanie zorientowane obiektowo w Pythonie. Tworzenie solidnych i łatwych w utrzymaniu aplikacji i bibliotek. Wydanie IV
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)95.36 zł
149.00 zł(-36%) -
To drugie, zaktualizowane i poprawione wydanie bestsellerowego podręcznika Programowania w Pythonie pozwoli Ci błyskawicznie zacząć tworzyć kod, który działa! Zaczniesz od zrozumienia podstawowych koncepcji programistycznych, następnie nauczysz się zapewniać programom interaktywność i wykształcis...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
51.48 zł
99.00 zł(-48%) -
Nauka programowania na dobre zadomowiła się w szkołach, a umiejętności informatyczne są od lat sprawdzane na egzaminach maturalnych. Jej adepci zapewne zdają sobie sprawę, jakim wzięciem na rynku cieszą się osoby, które mogą się pochwalić znajomością Pythona. To język, który dzięki swoim możliwoś...
Python na maturze. Rozwiązania i analiza wybranych zadań programistycznych Python na maturze. Rozwiązania i analiza wybranych zadań programistycznych
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)21.64 zł
34.90 zł(-38%) -
Python jest językiem, którego powszechnie używa się w wielu obszarach: od programowania gier, przez aplikacje webowe, po systemy analizy danych. Nic więc dziwnego, że cieszy się ogromną popularnością i jest dodatkowo wspierany przez liczną społeczność programistów, projektantów i sympatyków, któr...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
31.36 zł
49.00 zł(-36%) -
Python to bardzo popularny, wydajny i elastyczny język programowania ogólnego przeznaczenia, którego prosta, czytelna i zwięzła składnia zdobyła uznanie rzesz programistów na całym świecie. Duże możliwości, przenośność kodu, możliwość pisania skryptów - wszystko to sprawia, że Python znajduje zas...
Python w zadaniach. Programowanie dla młodzieży. Poziom podstawowy Python w zadaniach. Programowanie dla młodzieży. Poziom podstawowy
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)35.40 zł
59.00 zł(-40%) -
To drugie wydanie bestsellerowego przewodnika po technikach uczenia maszynowego. Wystarczą minimalne umiejętności programistyczne, aby dzięki tej książce nauczyć się budowania i trenowania głębokiej sieci neuronowej. Zawarto tu minimum teorii, a proces nauki jest ułatwiony przez liczne przykłady ...
Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow. Wydanie II Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow. Wydanie II
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)79.98 zł
129.00 zł(-38%) -
Metody statystyczne są kluczowym elementem data science, mimo to niewielu specjalistów data science posiada formalne wykształcenie statystyczne. Kursy i podręczniki o podstawach statystyki, rzadko kiedy omawiają temat z perspektywy data science. W drugim wydaniu tego popularnego podręcznika zosta...
Statystyka praktyczna w data science. 50 kluczowych zagadnień w językach R i Python. Wydanie II Statystyka praktyczna w data science. 50 kluczowych zagadnień w językach R i Python. Wydanie II
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)42.78 zł
69.00 zł(-38%) -
W tym przewodniku opisano zagadnienia związane z podstawami nauki o danych. Wyjaśniono niezbędne elementy matematyki i statystyki. Przedstawiono także techniki budowy potrzebnych narzędzi i sposoby działania najistotniejszych algorytmów. Książka została skonstruowana tak, aby poszczególne impleme...
Data science od podstaw. Analiza danych w Pythonie. Wydanie II Data science od podstaw. Analiza danych w Pythonie. Wydanie II
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)48.98 zł
79.00 zł(-38%)
O autorze książki
1 Mark LutzMark 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
-
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 fo...(119.40 zł najniższa cena z 30 dni)
123.38 zł
199.00 zł(-38%) -
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 porę...
-
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 oth...
Python Pocket Reference. Python In Your Pocket. 5th Edition Python Pocket Reference. Python In Your Pocket. 5th Edition
(46.74 zł najniższa cena z 30 dni)46.74 zł
54.99 zł(-15%) -
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...
Learning Python. Powerful Object-Oriented Programming. 5th Edition Learning Python. Powerful Object-Oriented Programming. 5th Edition
(237.15 zł najniższa cena z 30 dni)245.65 zł
289.00 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 za...(14.95 zł najniższa cena z 30 dni)
14.95 zł
29.90 zł(-50%) -
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 dzi...(74.50 zł najniższa cena z 30 dni)
74.50 zł
149.00 zł(-50%) -
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 database...
Programming Python. Powerful Object-Oriented Programming. 4th Edition Programming Python. Powerful Object-Oriented Programming. 4th Edition
(237.15 zł najniższa cena z 30 dni)245.65 zł
289.00 zł(-15%) -
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 a...
Python Pocket Reference. Python in Your Pocket. 4th Edition Python Pocket Reference. Python in Your Pocket. 4th Edition
(46.74 zł najniższa cena z 30 dni)46.74 zł
54.99 zł(-15%) -
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 advancedp...(177.65 zł najniższa cena z 30 dni)
186.15 zł
219.00 zł(-15%)
Ebooka przeczytasz na:
-
czytnikach Inkbook, Kindle, Pocketbook, Onyx Boox 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 posłuchasz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP3 (pliki spakowane w ZIP)
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Kurs Video zobaczysz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP4 (pliki spakowane w ZIP)
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:
- angielski
- Rozmiar pliku ePub:
- 3.4MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 3.4MB
- 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 Third Edition
- 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
- I. Getting Started
- 1. A Python Q&A Session
- Why Do People Use Python?
- Software Quality
- Developer Productivity
- Why Do People Use Python?
- 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
- 1. A Python Q&A Session
- 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
- 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
- Python Implementation Alternatives
- Execution Optimization Tools
- The Psyco just-in-time compiler
- The Shedskin C++ translator
- Frozen Binaries
- Future Possibilities?
- Chapter Summary
- 3. How You Run Programs
- Interactive Coding
- Using the Interactive Prompt
- Interactive Coding
- 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
- The Grander Module Story: Attributes
- import and reload Usage Notes
- 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
- II. Types and Operations
- 4. Introducing Python Object Types
- Why Use Built-in Types?
- Python's Core Data Types
- Why Use Built-in Types?
- Numbers
- Strings
- Sequence Operations
- Immutability
- Type-Specific Methods
- Getting Help
- Other Ways to Code Strings
- Pattern Matching
- 4. Introducing Python Object Types
- 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
- 5. Numbers
- Python Numeric Types
- Numeric Literals
- Built-in Numeric Tools and Extensions
- Python Numeric Types
- 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
- 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
- The Case of the Missing Declaration Statements
- Shared References
- Shared References and In-Place Changes
- Shared References and Equality
- Dynamic Typing Is Everywhere
- Chapter Summary
- 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
- String Literals
- 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
- 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
- Tuples in Action
- Why Lists and Tuples?
- Tuples
- 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
- III. Statements and Syntax
- 10. Introducing Python Statements
- Python Program Structure Revisited
- Python's Statements
- Python Program Structure Revisited
- 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
- 10. Introducing Python Statements
- 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
- 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
- Assignment Statements
- 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
- 12. if Tests
- if Statements
- General Format
- Basic Examples
- Multiway Branching
- if Statements
- Python Syntax Rules
- Block Delimiters
- Statement Delimiters
- A Few Special Cases
- Truth Tests
- The if/else Ternary Expression
- Chapter Summary
- 13. while and for Loops
- while Loops
- General Format
- Examples
- while Loops
- 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
- 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
- Python Documentation Sources
- Common Coding Gotchas
- Chapter Summary
- BRAIN BUILDER
- Part III Exercises
- IV. Functions
- 15. Function Basics
- Why Use Functions?
- Coding Functions
- def Statements
- def Executes at Runtime
- Why Use Functions?
- A First Example: Definitions and Calls
- Definition
- Calls
- Polymorphism in Python
- 15. Function Basics
- A Second Example: Intersecting Sequences
- Definition
- Calls
- Polymorphism Revisited
- Local Variables
- Chapter Summary
- 16. Scopes and Arguments
- Scope Rules
- Python Scope Basics
- Name Resolution: The LEGB Rule
- Scope Example
- The Built-in Scope
- Scope Rules
- 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
- Keyword and Default Examples
- 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
- Chapter Summary
- 17. Advanced Function Topics
- Anonymous Functions: lambda
- lambda Expressions
- Why Use lambda?
- How (Not) to Obfuscate Your Python Code
- Nested lambdas and Scopes
- Anonymous Functions: lambda
- Applying Functions to Arguments
- The apply Built-in
- Passing keyword arguments
- The apply Built-in
- apply-Like Call Syntax
- 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
- 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
- 1. Find It
- 2. Compile It (Maybe)
- 3. Run It
- 18. Modules: The Big Picture
- 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 Basics
- Package Import Example
- from Versus import with Packages
- Why Use Package Imports?
- A Tale of Three Systems
- Chapter Summary
- 21. Advanced Module Topics
- Data Hiding in Modules
- Minimizing from * Damage: _X and _ _all_ _
- Data Hiding in Modules
- 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
- 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
- 22. OOP: The Big Picture
- 23. Class Coding Basics
- Classes Generate Multiple Instance Objects
- Class Objects Provide Default Behavior
- Instance Objects Are Concrete Items
- A First Example
- Classes Generate Multiple Instance Objects
- 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
- 24. Class Coding Details
- The class Statement
- General Form
- Example
- The class Statement
- 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
- 25. Designing with Classes
- Python and OOP
- Overloading by Call Signatures (or Not)
- Python and OOP
- 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
- 26. Advanced Class Topics
- Extending Built-in Types
- Extending Types by Embedding
- Extending Types by Subclassing
- Extending Built-in Types
- Pseudoprivate Class Attributes
- Name Mangling Overview
- Why Use Pseudoprivate Attributes?
- New-Style Classes
- Diamond Inheritance Change
- Diamond inheritance example
- Explicit conflict resolution
- Diamond Inheritance Change
- Other New-Style Class Extensions
- Static and class methods
- Instance slots
- Class properties
- New _ _getattribute_ _ overloading method
- 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
- VII. Exceptions and Tools
- 27. Exception Basics
- Why Use Exceptions?
- Exception Roles
- Why Use Exceptions?
- 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
- 27. Exception Basics
- 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
- 28. Exception Objects
- String-Based Exceptions
- String Exceptions Are Right Out!
- String-Based Exceptions
- 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
- 29. Designing with Exceptions
- Nesting Exception Handlers
- Example: Control-Flow Nesting
- Example: Syntactic Nesting
- Nesting Exception Handlers
- 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
- VIII. Appendixes
- A. Installation and Configuration
- Installing the Python Interpreter
- Is Python Already Present?
- Where to Fetch Python
- Installation Steps
- Installing the Python Interpreter
- Configuring Python
- Python Environment Variables
- How to Set Configuration Options
- Unix/Linux shell variables
- DOS variables (Windows)
- Other Windows options
- Path files
- A. Installation and Configuration
- 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
- About the Author
- Colophon
- Copyright
O'Reilly Media - inne książki
-
If you're a PHP developer looking for proven solutions to common problems, this cookbook provides code recipes to help you resolve numerous scenarios. By leveraging modern versions of PHP through version 8.1, these self-contained recipes provide fully realized solutions that can help you solve si...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
220.15 zł
259.00 zł(-15%) -
Over the past 10 years, data analytics and data visualization have become essential components of an enterprise information strategy. And yet, the adoption of data analytics has remained remarkably static, reaching no more than 30% of potential users. This book explores the most important techniq...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
194.65 zł
229.00 zł(-15%) -
Data lakes and warehouses have become increasingly fragile, costly, and difficult to maintain as data gets bigger and moves faster. Data meshes can help your organization decentralize data, giving ownership back to the engineers who produced it. This book provides a concise yet comprehensive over...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
220.15 zł
259.00 zł(-15%) -
If you're planning, building, or implementing a cloud strategy that supports digitalization for your financial services business, this invaluable guide clearly sets out the crucial factors and questions to consider first. With it, you'll learn how to avoid the costly and time-consuming pitfalls a...
Digitalization of Financial Services in the Age of Cloud Digitalization of Financial Services in the Age of Cloud
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)152.15 zł
179.00 zł(-15%) -
Java developers usually tackle the complexity of software development through object-oriented programming (OOP). But not every problem is a good match for OOP. The functional programming (FP) paradigm offers you another approach to solving problems, and Java provides easy-to-grasp FP tools such a...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
245.65 zł
289.00 zł(-15%) -
As legacy and other critical systems continue to migrate online, the need for continuous operation is imperative. Code has to handle data issues as well as hard external problems today, including outages of networks, storage systems, power, and ancillary systems. This practical guide provides sys...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
262.65 zł
309.00 zł(-15%) -
Do you want to write beautiful, structured, and maintainable JavaScript by applying modern design patterns to the language? Do you want clean, efficient, manageable code? Want to stay up-to-date with the latest best practices? If so, the updated second edition of Learning JavaScript Design Patter...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
220.15 zł
259.00 zł(-15%) -
Between major privacy regulations like the GDPR and CCPA and expensive and notorious data breaches, there has never been so much pressure to ensure data privacy. Unfortunately, integrating privacy into data systems is still complicated. This essential guide will give you a fundamental understandi...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
220.15 zł
259.00 zł(-15%) -
This essential guide covers all aspects of Linux system administration, from user maintenance, backups, filesystem housekeeping, storage management, and network setup to hardware and software troubleshooting and some application management. It's both a practical daily reference manual for sysadmi...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
262.65 zł
309.00 zł(-15%) -
The past decade has witnessed the broad adoption of artificial intelligence and machine learning (AI/ML) technologies. However, a lack of oversight in their widespread implementation has resulted in some incidents and harmful outcomes that could have been avoided with proper risk management. Befo...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
262.65 zł
309.00 zł(-15%)
Dzieki 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.
W przypadku usługi "Druk na żądanie" termin dostarczenia przesyłki może obejmować także czas potrzebny na dodruk (do 10 dni roboczych)
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka, którą chcesz zamówić pochodzi z końcówki nakładu. Oznacza to, że mogą się pojawić drobne defekty (otarcia, rysy, zagięcia).
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Końcówka nakładu":
- usługa obejmuje tylko książki oznaczone tagiem "Końcówka nakładu";
- wady o których mowa powyżej nie podlegają reklamacji;
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.


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.