Python. Rusz głową! wyd. III Cieszyn

Python jest wyjątkowy! Umożliwia nie tylko tworzenie rozbudowanych aplikacji, ale również rozwiązywanie złożonych problemów. Korzystają z niego programiści, analitycy danych, naukowcy, inżynierowie, specjaliści od sztucznej inteligencji i profesjonaliści z wielu innych dziedzin. Przystępność i uniwersalność Pythona sprawiają, że jest jednym z najchętniej używanych języków programowania. Jeśli przed zagłębieniem się w tajniki kodowania powstrzymywała Cię obawa przed nudnym wertowaniem nieciekawych podręczników, to właśnie trzymasz w rękach książkę, która jest dla Ciebie! Ta pozycja, podobnie jak inne z serii Rusz głową!, została przygotowana zgodnie z jedyną w swoim rodzaju metodyką nauczania, wykorzystującą zasady funkcjonowania ludzkiego mózgu. Dzięki zagadkom, tajemniczym historiom, angażującym ćwiczeniom i przystępnie podanej wiedzy bez trudu przyswoisz nawet dość złożone koncepcje, takie jak programowanie zorientowane obiektowo, aplikacje sieciowe czy uczenie maszynowe. Znajdziesz tu zabawne i niekonwencjonalne ilustracje, świetne analogie, a w toku nauki krok po kroku zbudujesz własną aplikację. Przekonasz się, że to absolutnie wyjątkowy i niezwykle skuteczny podręcznik! Dzięki tej książce: opanujesz podstawy Pythona, w tym zmienne, typy danych, struktury danych i algorytmy zgłębisz tajniki funkcji, obiektów, klas i dziedziczenia przyswoisz zasady organizacji kodu w moduły i pakiety nauczysz się testować i debugować kod dowiesz się, jak używać baz danych w aplikacjach poznasz podstawy uczenia maszynowego w Pythonie Jeśli Python jest na Twojej liście rzeczy do zrobienia, to zacznij od tej książki! Daniel Hinojosa - programista, instruktor, prezenter Spis treści: Wprowadzenie Dla kogo jest ta książka? Wiemy, co myślisz Wiemy, co myśli Twój mózg Metapoznanie - myślenie o myśleniu Oto co MY zrobiliśmy Przeczytaj to Instalujemy najnowszą wersję Pythona Sam Python to nie wszystko Skonfiguruj VS Code wedle własnych upodobań Dodaj dwa wymagane rozszerzenia do VS Code Wsparcie dla Pythona w VS Code jest nie do pobicia Zespół recenzentów technicznych Podziękowania 0. Dlaczego Python? Podobny, ale inny Przygotowania do wykonywania kodu Przygotowanie do pierwszego doświadczenia z Jupyterem Wprowadźmy trochę kodu do edytora notatnika Naciśnij Shift+Enter, aby uruchomić kod Co zrobić, jeśli chcesz więcej niż jedną kartę? Przyjrzyj się bliżej kodowi rysowania kart Wielka czwórka: lista, krotka, słownik i zbiór Stwórz swoją talię kart z użyciem zbioru print dir - podwójne mambo Uzyskiwanie pomocy na temat wyników dir Wypełniamy zbiór kartami Teraz to wygląda jak talia kart A właściwie czym jest zmienna card? Musisz coś znaleźć? Zróbmy przerwę i sprawdźmy, czym dysponujemy Python jest dostarczany wraz z bogatą biblioteką standardową W Pythonie piszesz tylko kod, którego potrzebujesz Kiedy już myślałeś, że to koniec... 1. Zaczynamy. Wskakujemy! Jak trener pracował do tej pory? Trener potrzebuje lepszego stopera Plik i arkusz kalkulacyjny są ze sobą "powiązane" Nasze pierwsze zadanie: wyodrębnić dane z nazwy pliku Łańcuch znaków to obiekt mający atrybuty Pobieramy dane pływaka z nazwy pliku Nie próbuj zgadywać, co robi dana metoda. Dzielenie łańcuchów znaków na części Wciąż zostaje nam coś do zrobienia Komunikaty błędów czytaj od dołu do góry Uważaj na łączenie wywołań metod Wypróbujmy inną metodę łańcuchów znaków Pozostało nam jedynie utworzenie paru zmiennych Zadanie nr 1 zostało wykonane! Zadanie nr 2: przetworzenie danych z pliku 2. Listy liczb. Przetwarzanie danych z list Zadanie nr 2: przetworzenie danych z pliku Zrób sobie kopię danych trenera Wbudowana funkcja open operuje na plikach Stosowanie with do otwierania (i zamykania) pliku Zmienne są tworzone dynamicznie, wedle potrzeb Tym, o co nam naprawdę chodzi, są dane z pliku Już mamy dane pływaków z pliku Kolejne czynności wyglądają znajomo Wiedza z poprzedniego rozdziału zaczyna przynosić korzyści Konwersja łańcucha z czasem na wartość liczbową Setne sekundy w Pythonie Krótka prezentacja pętli for w Pythonie Pojedynek na gołe pięści: pętla for kontra pętla while Idziemy do przodu, robiąc wielkie postępy! Zachowajmy kopię skonwertowanych czasów Wyświetlenie listy metod listy Nadszedł czas, by obliczyć średnią Konwersja średniej na format łańcucha z czasem Pora zebrać wszystko w całość Zadanie nr 2 jest (w końcu) gotowe! 3. Lista plików. Funkcje, moduły i pliki Już masz większość potrzebnego kodu Jak utworzyć funkcję w Pythonie? Zapisuj swój kod tak często, jak masz ochotę Zwyczajne skopiowanie kodu nie wystarczy Koniecznie skopiuj cały niezbędny kod Używaj modułów do współdzielenia kodu Pław się w blasku zwróconych danych W razie konieczności funkcje mogą zwracać krotki Przygotujmy listę nazw plików trenera Nadszedł czas, by pobawić się w detektywa. Co można robić z listami? Czy przyczyną problemu są dane, czy nasz kod? Decyzje, decyzje i jeszcze raz decyzje Poszukajmy dwukropka "w" łańcuchu Czy w efekcie przetworzyłeś 60 plików? Kod dla trenera zaczyna nabierać kształtu 4. Sformatowane literały łańcuchowe. Twórz wykresy na podstawie danych Tworzymy prosty wykres słupkowy przy użyciu HTML-a i SVG Przechodzimy od prostego wykresu do wykresu dla trenera Konstruujemy potrzebne łańcuchy z HTML-em w kodzie Konkatenacja łańcuchów znaków nie jest skalowalna F-łańcuchy są bardzo popularną możliwością Pythona Dzięki użyciu f-łańcuchów generowanie kodu SVG jest proste! Wciąż dysponujemy danymi, prawda? Zadbaj, by zwracane były wszystkie niezbędne dane Teraz już mamy dane liczbowe, ale czy nadają się one do użycia? Pozostaje nam już jedynie dokończyć stronę WWW Zapisywanie w plikach, podobnie jak odczyt z plików, jest bezbolesne Zostały już tylko poprawki estetyczne Czas na kolejną niestandardową funkcję Dodajmy kolejną funkcję do naszego modułu Co jest z tymi wartościami setnych sekundy? Zaokrąglanie nie jest tym, czego chcemy (w tym przypadku) Wszystko idzie doskonale. 5. Grunt to organizacja. Decyzje dotyczące struktur danych Pobierzmy listę imion pływaków Lista-zbiór-lista - sztuczka usuwająca powtórzenia Trener dysponuje już listą imion Mała zmiana robi "wielką" różnicę Każda krotka jest unikatowa Bardzo szybkie wyszukiwanie z użyciem słowników Słowniki to magazyny par klucz-wartość ułatwiające wyszukiwanie Anatomia tworzenia słownika Słowniki są zoptymalizowane pod kątem szybkości wyszukiwania Wyświetlanie całego słownika Moduł pprint wyświetla dane w atrakcyjny sposób Twój słownik list jest łatwy do przetwarzania Wszystko zaczyna do siebie pasować 6. Tworzenie aplikacji internetowych. Pisanie aplikacji internetowych Instalujemy Flaska z PyPI Przygotuj katalog aplikacji Podczas pracy z kodem mamy różne możliwości Anatomia minimalnej aplikacji Flaska Budujemy aplikację internetową kawałek po kawałku O co chodzi z tym NameError? Flask udostępnia wbudowaną obsługę sesji Do obsługi sesji Flask używa słownika Wprowadzenie w kodzie "lepszej poprawki" Tworzenie szablonów Jinja2 oszczędza czas Rozszerz szablon base.html, by utworzyć więcej stron Dynamiczne tworzenie listy rozwijanej Musimy w jakiś sposób przetworzyć dane formularza Dane z formularza są dostępne jako słownik Funkcje obsługują domyślne wartości parametrów Domyślne wartości parametrów są opcjonalne Końcowa wersja kodu, strona 1. z 2 Końcowa wersja kodu, strona 2. z 2 Jak na pierwszą aplikację internetową wygląda to dobrze System dla trenera jest gotowy do użycia 7. Wdrażanie. Uruchamiaj swój kod gdziekolwiek Wciąż coś wydaje się nie w porządku Jinja2 wykonuje kod zapisany pomiędzy {{ i }}. Dziesięć kroków wdrażania aplikacji w chmurze Konto dla początkujących to wszystko, czego Ci trzeba Nic Cię nie powstrzyma przed natychmiastowym rozpoczęciem. W razie wątpliwości pozostań przy ustawieniach domyślnych Wygenerowana aplikacja nie robi wiele Wdrażanie aplikacji w serwisie PythonAnywhere Rozpakuj swój kod z poziomu konsoli Skonfiguruj kartę Web, aby wskazywała na Twój kod Zmodyfikuj plik WSGI swojej aplikacji Twoja aplikacja działająca w chmurze jest gotowa! 8. Praca z HTML-em. Webscraping Trener potrzebuje więcej danych Przed pozyskaniem danych ze stron WWW musisz je poznać Potrzebujemy planu działania Przewodnik po scrapowaniu stron WWW krok po kroku Czas na poznanie technologii parsowania HTML-a Pobieramy nieprzetworzoną stronę HTML z Wikipedii Poznaj dane, które chcesz scrapować Wycinek można skopiować z dowolnej sekwencji Anatomia wycinków, 1. z 3 Anatomia wycinków, 2. z 3 Anatomia wycinków, 3. z 3 Najwyższy czas na nieco poważniejsze parsowanie HTML-a Przeszukiwanie zupy w celu znalezienia interesujących nas znaczników Zwróconą zupę także można przeszukiwać Która tabela zawiera potrzebne dane? Cztery duże tabele i cztery zestawy rekordów świata Czas zająć się pobraniem faktycznych danych Pobieramy dane ze wszystkich tabel, 1. z 2 Pobieramy dane ze wszystkich tabel, 2. z 2 Ta zagnieżdżona pętla jest podchwytliwa 9. Praca z danymi. Manipulowanie danymi Naginanie danych do naszej woli. Teraz już dysponujesz potrzebnymi danymi. Skorzystaj z tego, co już potrafisz. Czy tu aby nie jest za dużo danych? Odrzucenie danych sztafet Teraz jesteś już gotów, by zaktualizować stronę z wykresami słupkowymi Python posiada wbudowaną bibliotekę do obsługi JSON-a JSON jest formatem tekstowym, ale niezbyt ładnym Dochodzimy do integracji z aplikacją internetową Wszystko, co trzeba: skopiuj i wklej. Dodawanie rekordów świata do wykresu słupkowego Czy najnowsza wersja aplikacji internetowej jest gotowa? Serwis PythonAnywhere zadba o to. Musisz skopiować także swój kod pomocniczy Prześlij aplikację do serwisu PythonAnywhere Poinstruuj serwis, by zaczął wykonywać Twój najnowszy kod Przetestuj skrypt przed wdrożeniem go w chmurze Niech zadanie będzie wykonywane codziennie o 1:00 w nocy 9,5. Praca z ramkami danych. Dane tabelaryczne Słoń w pomieszczeniu. a może to panda? Słownik słowników w pandas? Zaczynamy zgodnie z przyjętymi konwencjami Lista ramek danych Wybór kolumn z ramki danych Ramka danych na słownik, podejście 1. Usuwanie niepożądanych danych z ramki danych Negowanie wyrażeń warunkowych w pandas Ramka danych na słownik, podejście 2. Ramka danych na słownik, podejście 3. To jest kolejny słownik słowników Polonizacja słownika rekordów Gdzie są nasze dane? Porównanie gazpacho i pandas To był jedynie błyskawiczny rzut oka. 10. Bazy danych. Organizujemy się Odezwał się do nas trener. Planowanie popłaca. Zadanie nr 1: określenie struktury bazy danych Struktura z chusteczek + dane Instalowanie modułu DBcm z PyPI Początki z DBcm i ze SQLite DBcm świetnie współdziała z instrukcją "with" Kod SQL zapisuj pomiędzy sekwencjami trzech cudzysłowów Nie wszystkie polecenia SQL zwracają wyniki Twoje tabele są gotowe (a zadanie nr 1 jest wykonane) Określanie listy plików z wynikami pływaków Zadanie nr 2: dodawanie danych do tabeli Zachowaj bezpieczeństwo, używając w SQL-u symboli zastępczych Pythona Powtórzmy ten proces dla tabeli konkurencji Pozostaje już jedynie tabela czasów. Czasy są zapisane w plikach pływaków. Narzędzie do aktualizacji bazy danych, 1. z 2 Narzędzie do aktualizacji bazy danych, 2. z 2 Za danie nr 2 (w końcu) zostało wykonane 11. Listy składane. Integracja z bazą danych Wypróbujmy zapytania w nowym notatniku Pięć wierszy kodu pętli staje się jednym Podwójne mambo bez podkreśleń Jedno zapytanie z głowy, pozostają trzy. Dwa zapytania z głowy, pozostają jeszcze dwa. Ostatnie (zapytanie), choć nie najmniej ważne... Kod narzędzi danych, część 1. z 2 Kod narzędzi danych, część 2. z 2 Już niemal nadszedł czas na integrację bazy danych Aktualizacja istniejącego kodu aplikacji internetowej Zatem. o co chodzi z tym szablonem? Zajmijmy się wyświetleniem konkurencji Pozostaje nam już jedynie wyświetlenie wykresu Przeglądamy ostatni kod modułu klubplywacki.py Poznaj szablon Jinja2 do generowania kodu SVG Moduł narzedzia_konwersji list zip. że co?!? Integracja bazy danych z aplikacją została zakończona! 12. Kolejne wdrożenie. Ostatnie szlify. Migracja do MariaDB Przenoszenie danych trenera do MariaDB Ponowne wykorzystanie tabel, 1. z 2 Wprowadź trzy zmiany w pliku schema.sql Ponowne wykorzystanie tabel, 2. z 2 Sprawdź, czy tabele zostały zdefiniowane poprawnie Skopiowanie istniejących danych do bazy MariaDB Zadbaj o zgodność zapytań z MariaDB Zmienić trzeba także kod narzędzi bazy danych Utwórz bazę danych w serwisie PythonAnywhere Popraw słownik z informacjami do nawiązania połączenia z bazą Kopiowanie wszystkiego do chmury Zaktualizuj swoją aplikację, wgrywając najnowszy kod Jeszcze tylko kilka kroków. Wypełnij swoją bazę danych w chmurze danymi Nadszedł czas na "Jazdę próbną" aplikacji w chmurze Czy jest jakiś problem z PythonAnywhere? Trener jest naprawdę szczęśliwy! Dodatek. Pozostałości. Dziesięć najważniejszych zagadnień, o których nie napisaliśmy 1. Klasy 2. Wyjątki 3. Testowanie 4. Wyrażenie przypisania 5. Gdzie jest switch? Jaki switch? 6. Zaawansowane możliwości języka 7. Współbieżność 8. Podpowiedzi typów 9. Środowiska wirtualne 10. Narzędzia Skorowidz O autorze: Paul Barry pochodzi z Belfastu. Obecnie mieszka wraz z rodziną w niewielkim miasteczku Carlow w Irlandii Północnej. Od 1997 roku wykłada w Instytucie Technologicznym w Carlow. Przedtem (w Irlandii i Kanadzie) zajmował się rozwiązaniami IT dla opieki zdrowotnej. Barry jest ekspertem w dziedzinie programowania w Pythonie i w Perlu. W przeszłości był stałym współpracownikiem „Linux Journal Magazine”, napisał także kilka książek o programowaniu.