Recenzje

,,Mała księga egzoplanet" Joshua Winn Czy chciałbyś/abyś polecieć kiedyś w kosmos i zwiedzić księżyc lub odległe planety? 🌕 Nocą, gdy patrzę w niebo zastanawiam się, co jeszcze odkryjemy, a ile nie jesteśmy w stanie. Dla mnie cały kosmos to jedna wielka fantastyka. 🌌 ,,Układy planetarne w galaktyce to setki miliardów scen, na których rozgrywają się różne wersje tych samych praw fizyki. Im więcej spektakli obejrzymy, tym więcej zrozumiemy" Autor tej książki podszedł do tematu bardzo naukowo, tłumaczy w jaki sposób powstają planety i jakie metody pomagają nam je odkryć. Znajdziesz tu sporo zagadnień z zakresu fizyki, które bywają trudne w odbiorze, ale jednocześnie ciekawią. Jednak, aby zrozumieć wszystkie treści potrzeba więcej czasu. ⏳ Najbardziej podobały mi się opisy samych planet 🪐 oraz rysunki wyjaśniające zagadnienia. Jednak momentami ilość informacji mnie przytłaczała, bo dotyczyły one stricte fizyki, a to dziedzina, która nigdy nie była dla mnie łatwa. Dlatego książka na pewno jest świetna dla osób, które są związane z tematem, reszta musi się troszkę podszkolić. 😉 Uważam, że jest to mądra i fascynująca pozycja, jednak potrzeba sporo koncentracji podczas lektury, aby wgłębić się w temat i wszystko zrozumieć. ☺️

Autor jest bardzo znany w polskim cyberświecie, zajmuje się tematyką od ponad dwudziestu lat. Jego pozycja to świetny zbiór wiedzy. Pozycja bardzo mi przypomina stare ksiązki Helionu, z których uczyłam się jeszcze na studiach. Tylko tematyka już inna, bo obecna - bezpieczeństwo danych, AI, ataki na firmy w celu wykradzenia informacji. Już na wstępie dostajemy informację po co jest poradnik - ma pomóc nam nie tylko teraz, ale też w przyszłości, zabezpieczać dane firmowe - korzystając z najnowszej techniki jaką obecnie jest AI. Pomaga napisać prompty, by się nie przedawniły (chociaż tu pewnie i tak się za jakiś czas przedawnią, bo rozwój ai jest bardzo szybki, o czym pisałam przy innych pozycjach Helionu, które miałam przyjemność recenzować). Podstawą głównego (master) promptu jest zawsze to, że Ai nie ma dost ępu do tego poradnika - chcemy by korzystał z najnowszysch technologii, informacji. Pewnie niejedna osoba zastanawia się teraz co to jest atak ransomware. Jakiś czas temu było bardzo głośno o atakach szyfrujących dane firmowe (i nei tylko zresztą), które miały na celu wymuszenie okupu za deszyfrowanie lub klucz do tego. Obecnie ataki ewuluują i musimy być na to przygotowani. Autor krok po kroku wyjaśnia co się może wydarzyć, jak można się przed tym bronić - szkolenia pracowników to podstawa. Ważne by nie próbować oszczędzać na siłe, bo może się okazać, że takie coś będzie bardzo kosztowne. Co ciekawe ważne jest by w ogóle rozpoznać, że na naszą firmę został przeprowadzony atak, bo to nie zawsze jest takie oczywiste. W ksiażce autor podaje przykłady, ukierunkowuje nas, uczula - co powinno zwrócić naszą uwagę, nad czym powinniśmy się zastanowić, by przewidzieć co może nas spotkać. Wg mnie bardzo przydatne są właśnie prompty na końcu każdego rozdziału nawiązujące do omawianego problemu, dlatego warto po pozycję siegać często, ciągle do tego wracać, robić notatki. Być może w ten sposób ochronimy nasze dane ... i pieniądze. 

EM Poleca (#40) Mark Lutz „Python. Wprowadzenie. Wydanie VI” autor: Wiesław Seweryn · Opublikowano 31 grudnia 2025 · Zaktualizowano 30 grudnia 2025 Mark Lutz jest jako autor kojarzony niemal wyłącznie z językiem Python i to właśnie jemu poświęcił całą swoją twórczość pisarską. Chociaż w swojej karierze zawodowej pracował z różnymi językami programowania i technologiami, jego dorobek autorski skupia się na Pythonie. Książka „Python. Wprowadzenie” autorstwa Marka Lutza to pozycja legendarna, często nazywana „biblią Pythona”. Jeśli poważnie myślisz o nauce tego języka, prawdopodobnie prędzej czy później na nią trafisz. To nie jest zwykły podręcznik typu „zrób to sam, to proste”. To kompleksowe kompendium, które przeprowadzi Cię od absolutnych podstaw (instalacja, typy zmiennych) do zaawansowanych mechanizmów języka, takich jak: - Programowanie obiektowe (OOP) - wyjaśnione niezwykle szczegółowo. - Metaprogramowanie i dekoratory. - Zarządzanie pamięcią i mechanizmy działania interpretera. - Obsługa wyjątków i modułowość kodu. Mocne strony książki Głębokość analizy: Lutz nie mówi tylko, jak coś zrobić, ale przede wszystkim wyjaśnia, dlaczego Python działa w dany sposób. Poznasz mechanizmy „pod maską”, co czyni Cię lepszym programistą, a nie tylko „klepaczem kodu”. Uniwersalność: Książka jest napisana tak, by uczyć dobrych praktyk programistycznych, które są niezależne od konkretnej wersji bibliotek. Skupia się na fundamencie języka. Przejrzyste przykłady: Autor stosuje bardzo prosty kod, który łatwo przetestować w interaktywnej powłoce Pythona. Dydaktyka: Na końcu każdego rozdziału znajdziesz quizy i ćwiczenia, które pomagają utrwalić materiał. Co może się nie spodobać? Objętość: To gigantyczna lektura (polska edycja liczy 1300 stron). Może to przytłaczać początkujących i sprawiać wrażenie, że nauka Pythona to proces żmudny, trudny i niemal niemożliwy do ukończenia (co jest oczywiście błędem). Gadatliwość autora: Mark Lutz ma tendencję do powtarzania tych samych koncepcji wielokrotnie, z różnych punktów widzenia. Dla jednych to świetna metoda utrwalania wiedzy, dla innych - nużące „lanie wody”. Brak przykładowych projektów: Książka uczy składni i „mechaniki” języka, ale nie znajdziesz w niej rozdziału pt. „Zbudujmy teraz aplikację webową lub grę”. To też kwestia gustu, bo źle dobrany projekt psuje całą narrację. Dla kogo jest ta książka? Absolutnie początkujący? I tak i nie. Tak, bo uczy od zera. Nie, bo może zniechęcić swoją objętością. Programujący w innych językach? Zdecydowanie tak, bo pozwala szybko zrozumieć różnice między językiem, który już znasz, np. Javą a Pythonem, na każdym poziomie. Samoucy „praktykujący”? Tak, bo jeśli umiesz już pisać skrypty, ta książka uporządkuje Twoją wiedzę i wyeliminuje błędy w rozumowaniu. Podsumowanie Mark Lutz napisał książkę, która jest niemalże standardem dla programistów Pythona, jak książki Herberta Schildta o Javie i C++. Jeśli chcesz zrozumieć duszę Pythona i zostać ekspertem - jest to pozycja obowiązkowa. Jeśli jednak szukasz szybkiego kursu, który pozwoli Ci napisać pierwszy program w godzinę - wybierz coś lżejszego (wagowo i objętościowo). Ważna uwaga: Sprawdź, którą edycję kupujesz. Ze względu na rozwój języka Python, zawsze szukaj najnowszego wydania (obecnie szóstego). Wszystkie książki Marka Lutza o języku programowania Python wydało Wydawnictwo Helion. Mark Lutz „Python. Wprowadzenie. Wydanie VI”. Wydawnictwo Helion 2026 Notka o Autorze: Mark Lutz jest powszechnie znanym autorem najważniejszych podręczników do nauki języka Python. Promowaniem Pythona zajmuje się od 1992 roku, a od 1995 roku publikuje książki, które dla wielu programistów stanowią pierwsze i podstawowe źródło wiedzy. Zanim poświęcił się Pythonowi, zajmował się m.in. implementacją języka Prolog, pracował nad kompilatorami, narzędziami programistycznymi oraz systemami klient-serwer. Lutz jest ceniony za to, że nie tylko uczy „jak” coś napisać, ale wyjaśnia „dlaczego” dany mechanizm działa w określony sposób. Jego książki są bogate w dygresje techniczne, quizy i ćwiczenia. Zostały przetłumaczone na kilkanaście języków i sprzedały się w łącznym nakładzie blisko miliona egzemplarzy. Najbardziej znane książki Marka Lutza to: „Python. Wprowadzenie” (Learning Python) - fundamenty języka. Sześć wydań angielskich, ostatnie z nich (szóste) jest przedmiotem tej recenzji. „Python. Receptury” (Programming Python) - zaawansowane zastosowania (GUI, bazy danych, sieć). Jest to pozycja jeszcze obszerniejsza niż „Wprowadzenie”, w polskim wydaniu podzielona na dwa tomy ze względu na rozmiar. „Python. Leksykon kieszonkowy” (Python Pocket Reference) - skrótowe kompendium składni. Pięć edycji, w tym ostatnia po polsku.

Autora śledzę od dawna. Od wielu lat marzyłam, żeby zostać marketingowcem, który umie robić reklamy. Po lekturze tej książki śmigam za kulisami kampanii niczym doświadczony reżyser przedstawienia. Wiem, co klikać i gdzie, żeby wyszła z tego dobra reklama. Ta książka do przepis na sukces w płatnych kampaniach. Nawet jeśli ktoś już od dawna ogarnia ten temat, może z pewnością uporządkować swoją wiedzę i dowiedzieć się nowych rzeczy czy zobaczyć inne spojrzenie na temat Adsów. Gorąco polecam każdemu, kto ma już swoją firmę i nie chce (lub nie może) nawiązać współpracy z agencjami czy freelancerami, żeby podbijać Internet.

EM Poleca (#39) William Ayd, Matthew Harrison - „Pandas. Receptury” autor: Wiesław Seweryn · Opublikowano 24 grudnia 2025 · Zaktualizowano 24 grudnia 2025 Najlepszą rekomendacją książki o jakimś dziele jest pochwała jego twórcy. Tak jest w tym przypadku. Wes McKinney, twórca otwartoźródłowej biblioteki Pandas służącej do analizy danych, we wstępie do omawianej książki szczerze ją poleca. Mógłbym więc odpuścić i nie pisać tej recenzji. Jednak piszę dla portalu Eksperyment Myślowy, gdzie bardziej od opinii liczy się przekazanie szczypty (albo dwóch) wiedzy, dlatego dodam co nieco od siebie. Analityka danych rozumiana jako proces zbierania, przetwarzania, analizowania i interpretowania dużych ilości danych, w celu wyciągnięcia wniosków, identyfikacji wzorców i trendów, wspierając tym samym podejmowanie świadomych decyzji, często przy użyciu statystyki, uczenia maszynowego i wizualizacji danych istnieje od początku ery komputerów. Można powiedzieć, że do przetwarzania danych komputery zostały stworzone: do obliczania trajektorii rakiet, modelowania pogody, analizy rozpadów promieniotwórczych i innych podobnych zadań, gdzie mózg ludzki nie gwarantuje odpowiedniej wydajności. Do zbierania i przetwarzania danych służyły i służą bazy danych. Z czasem okazało się jednak, że język zapytań SQL i język R to trochę za mało. Jednocześnie rozkwitał Python jako uniwersalny język programowania, łatwy do opanowania i szybki, idealny kandydat na język do obróbki dużych ilości danych. Wspomniany Wes McKinney zaczął w 2008 roku tworzyć Pandas jako osobisty zestaw narzędzi, nie przypuszczając nawet, jaką popularność jego dzieło zdobędzie. To dzięki Pandasowi Python stał się na długie lata głównym językiem do analizy danych, a Pandas najbardziej znaną biblioteką o otwartch źródłach. Sam używałem Pandas do analiz danych w czasie pandemii Covid-19 i mogę powiedzieć z własnego doświadczenia, że jest naprawdę dobrze zaprojektowany, doskonale wpasowujący się w analityczną „linię produkcyjną” aplikacji. Inne elementy tej linii produkcyjnej, czyli Python i framework FastAPI będą tematami najbliższych recenzji na łamach Eksperymentu Myślowego. Co jest zachęcającego w Pandasie? Wiele rzeczy. Jak pisałem Wes McKinney zaczął pisać Pandasa na własne potrzeby. Dlaczego podkreślam ten właśnie aspekt? To proste, Kinney jako programista i analityk danych posługując się istniejącymi narzędziami poczuł narastający dyskomfort pracy. W tym, czym się posługiwał czegoś było za dużo, czegoś za mało, coś uwierało, a jeszcze coś innego, pozornie prostego, musiał robić stosując sztuczki i obejścia. W końcu doszedł do wniosku, że lepiej będzie, jak sam „uszyje na miarę” pakiet narzędziowy jakiego potrzebuje. To jest właśnie synergia wyzwalająca się z układu, w którym użytkownik (usługobiorca) jest jednocześnie rzemieślnikiem (usługobiorcą). I tak powstał Pandas. Pandas nie jest przeznaczony do przetwarzania ogromnych ilości danych, powiedzmy to jasno. Głównym założeniem Pandasa była prostota i szybkość działania. Dlatego Pandas wszystkie operacje wykonuje w pamięci operacyjnej, nie korzysta z buforowania dyskowego ani z zewnętrznych baz danych. Od tego typu i skali prac są inne pakiety, bardziej wyszukane, ale i trudniejsze do nauczenia i wymagające dłuższej, systematycznej nauki, aby wycisnąć z narzędzia maksimum możliwości. Nie znaczy to, że Pandasem można obrabiać tylko małe ilości danych. Pamięć operacyjna współczesnych komputerów, idąca w setki gigabajtów, to naprawdę dużo miejsca i trzeba się porządnie napracować, żeby się chciaż otrzeć o pandasowe ograniczenia. Po co więc książka skoro Pandas jest taki łatwy? Jest łatwy do zrozumienia, logiczny i poukładany, ale jak każda platforma programistyczna (bo Pandas jest frameworkiem zanurzonym w Pythonie), wymaga umiejętności i biegłości w posługiwaniu się. Nie chodzi o składnię wywołań i parametrów, ta jest dość oczywista, konstrukcje są proste i intuicyjne. Bardziej chodzi o optymalność przetwarzania danych, maksymalne wykorzystanie możliwości biblioteki, aby osiągnąć maksymalną wydajność. A różnice mogą być naprawdę duże, sięgające 10-krotności. Oznacza to, że prosta zmiana kolejności lub indeksowania, wybranie takiej struktury danych a nie innej, może przyspieszyć działanie programu o >1000%. To nie czarna magia, to kilkunastoletnie starania twórców biblioteki sprawiły, że Pandas został liderem w analitycznym przetwarzaniu danych w skali, powiedzmy, nieekstremalnej. Słowo „Receptury” w tytule oznacza, że treścią książki jest praktyczny Pandas od A do Z, czyli od podstawowych obiektów typu Series i DataFrame, poprzez typy danych, wejście-wyjście, podstawowe algorytmy, grupowanie danych, szeregi czasowe aż do sposobów na poprawienie wydajności przetwarzania. Końcowy rozdział to skrótowe omówienie ekosystemu Pandas, czyli pakietów współpracująch, służących do wizualizacji, przetwarzania statystycznego i naukowego, bazy danych, a także pakietów „konkurencyjnych”, jak na przykład Polars. Dodam jeszcze, że Helion (wydawca) wydał także książkę „Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów Pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter” wspomnianego twórcy Pandasa, Wesa McKinneya. „Pandas. Receptury. Obliczenia naukowe, szeregi czasowe i eksploracyjna analiza danych w Pythonie. Wydanie III”, William Ayd, Matthew Harrison. Wydawnitwo Helion 2025 Notki o autorach: William Ayd, jeden z głównych opiekunów projektu pandas. Odpowiadając na pytania użytkowników jest twórcą popularności i potęgi pandasa. Matt Harrison, konsultant i właściciel firmy szkoleniowej w zakresie Pythona i analizy danych. Autor książek: Machine Learning Pocket Reference, Illustrated Guide to Python 3 oraz Learning the Pandas Library.