Python ninja. 70 sekretnych receptur i taktyk programistycznych - Cody Jackson Częstochowa

Python jest językiem, którego można się nauczyć stosunkowo łatwo - a potem dość szybko przejść do praktyki. To duża zaleta: nic tak nie motywuje do dalszej pracy, jak pierwsze sukcesy na wczesnym etapie. Niemniej wielu nawet dość doświadczonych programistów Pythona nie wykorzystuje najlepszych cech tego języka. Ich aplikacje mogłyby być bardziej niezawodne, a kod - czystszy. Co gorsza, wiele ze znakomitych narzędzi i technologii powiązanych z Pythonem nie przebiło się do ogólnej świadomości społeczności skupionej wokół języka, przez co nie wykorzystuje się w pełni ich możliwości. Celem tej książki jest rozwiązanie tego problemu. To rzecz przeznaczona dla programistów Pythona, którzy chcą znacząco poprawić jakość swoich aplikacji. Wyjaśniono tu mało znane lub błędnie rozumiane aspekty implementacji modułów standardowej biblioteki Pythona. Starannie opisano dekoratory, menedżery kontekstu, współprogramy i generatory oraz szczegóły wewnętrznego działania metod specjalnych. Pokazano alternatywne powłoki interaktywne, które mogą okazać się dużym ułatwieniem podczas kodowania. Ciekawym elementem książki jest prezentacja projektu PyPy, dzięki któremu można zapewnić współbieżność kodu. Nie zabrakło przydatnych informacji o tworzeniu dokumentacji kodu Pythona. Dzięki tej książce między innymi: zrozumiesz różnice między plikami .py i .pyc wykorzystasz współprogramy do symulowania wielowątkowości zastosujesz moduł decimal do lepszego prowadzenia działań na liczbach zmiennoprzecinkowych zgłębisz tajniki podinterpreterów poprawiających współbieżność w Pythonie poprawisz funkcjonalność programu za pomocą dekoratorów Python - łatwiejszy, niż sądzisz, potężniejszy, niż myślisz! Spis treści: Przedmowa O autorze O recenzencie Wprowadzenie Dla kogo jest ta książka? Co zawiera książka? Co jest potrzebne podczas lektury tej książki? Pobieranie przykładów kodu Przyjęte konwencje Rozdział 1. Praca z modułami Pythona Wprowadzenie Używanie i importowanie modułów i przestrzeni nazw Jak to zrobić? Jak to działa? Co dalej? Implementowanie wirtualnego środowiska Pythona Zaczynamy Jak to zrobić? Jak to działa? Co dalej? Opcje dostępne podczas instalowania pakietu Pythona Jak to zrobić? Jak to działa? Wykorzystanie pliku wymagań i rozwiązywanie konfliktów Jak to zrobić? Jak to działa? Co dalej? Używanie lokalnych poprawek i plików ograniczeń Jak to zrobić? Jak to działa? Co dalej? Praca z pakietami Jak to zrobić? Jak to działa? Co dalej? Tworzenie pakietów i plików w formacie wheel Jak to zrobić? Jak to działa? Co dalej? Porównanie kodu źródłowego z kodem bajtowym Jak to zrobić? Jak to działa? Co dalej? Tworzenie pakietów modułu i odwoływanie się do nich Jak to zrobić? Jak to działa? Co dalej? Pliki binarne dla konkretnego systemu operacyjnego Jak to zrobić? Co dalej? Umieszczanie programu w repozytorium PyPI Zaczynamy Jak to zrobić? Jak to działa? Pakowanie projektu Jak to zrobić? Przekazanie pakietu do repozytorium PyPI Zaczynamy Jak to zrobić? Jak to działa? Rozdział 2. Zastosowanie interpretera Pythona Wprowadzenie Uruchamianie środowiska Pythona Jak to zrobić? Jak to działa? Opcje polecenia python Jak to zrobić? Jak to działa? Opcje interfejsu Opcje ogólne Opcje różne Zobacz również Praca ze zmiennymi środowiskowymi Jak to zrobić? Jak to działa? Definiowanie skryptu jako wykonywalnego Jak to zrobić? Co dalej? Zmiana sposobu uruchamiania interpretera interaktywnego Jak to zrobić? Zobacz również Alternatywne implementacje Pythona Jak to zrobić? Co dalej? Instalowanie Pythona w Windowsie Zaczynamy Jak to zrobić? Stosowanie programu uruchamiającego Pythona w Windowsie Jak to zrobić? Osadzanie Pythona w innych aplikacjach Jak to zrobić? Jak to działa? Zastosowanie alternatywnej powłoki Pythona IPython Zaczynamy Jak to zrobić? Co dalej? Zastosowanie alternatywnej powłoki Pythona bpython Zaczynamy Jak to zrobić? Co dalej? Zastosowanie alternatywnej powłoki Pythona DreamPie Zaczynamy Jak to zrobić? Co dalej? Rozdział 3. Praca z dekoratorami Wprowadzenie Przegląd funkcji Jak to zrobić? Jak to działa? Wprowadzenie do dekoratorów Jak to zrobić? Jak to działa? Stosowanie dekoratorów funkcji Jak to zrobić? Jak to działa? Stosowanie dekoratorów klas Jak to zrobić? Przykłady dekoratorów Zaczynamy Jak to zrobić? Jak to działa? Co dalej? Stosowanie modułu decorator Jak to zrobić? Jak to działa? Co dalej? Zobacz również Rozdział 4. Zastosowanie kolekcji w Pythonie Wprowadzenie Przegląd dostępnych kontenerów Jak to zrobić? Co dalej? Lista i krotka Słownik Zbiór Implementacja nazwanej krotki Jak to zrobić? Co dalej? Implementacja kolejki dwustronnej Jak to zrobić? Implementacja klasy ChainMap Jak to zrobić? Implementacja kolekcji Counter Jak to zrobić? Co dalej? Implementacja klasy OrderedDict Jak to zrobić? Implementacja klasy defaultdict Jak to zrobić? Implementacja klasy UserDict Jak to zrobić? Implementacja klasy UserList Jak to zrobić? Co dalej? Implementacja klasy UserString Jak to zrobić? Usprawnienie kolekcji Pythona Jak to zrobić? Słownik domyślny Nazwana krotka Słownik uporządkowany Moduł collections-extended Zaczynamy Jak to zrobić? Klasa setlist Klasa bag Klasa RangeMap Bijekcja Rozdział 5. Generatory, współprogramy i przetwarzanie równoległe Sposób działania iteracji w Pythonie Jak to zrobić? Stosowanie modułu itertools Jak to zrobić? Iterator działający w nieskończoność Iteratory łączone Iterator kończący działanie Stosowanie funkcji generatora Jak to zrobić? Jak to działa? Co dalej? Symulowanie wielowątkowości za pomocą współprogramów Jak to zrobić? Co dalej? Kiedy należy stosować przetwarzanie równoległe? Jak to zrobić? Co dalej? Rozwidlenie procesu Jak to zrobić? Jak to działa? Co dalej? Jak zaimplementować wielowątkowość? Jak to zrobić? Co dalej? Zalety Wady Jak zaimplementować wieloprocesowość? Jak to zrobić? Co dalej? Rozdział 6. Praca z modułem math Pythona Stosowanie stałych i funkcji modułu math Jak to zrobić? Praca z liczbami zespolonymi Jak to zrobić? Usprawnienie pracy z liczbami typu decimal Jak to zrobić? Zwiększenie dokładności za pomocą ułamków Jak to zrobić? Praca z liczbami losowymi Jak to zrobić? Stosowanie modułu secrets Jak to zrobić? Implementowanie podstawowych operacji statystycznych Jak to zrobić? Poprawa funkcjonalności za pomocą modułu comath Zaczynamy Jak to zrobić? Rozdział 7. Poprawa wydajności działania Pythona za pomocą PyPy Wprowadzenie Co to jest PyPy? Zaczynamy Jak to zrobić? Co dalej? Co to jest RPython? Jak to zrobić? Ograniczenia przepływu Ograniczenia obiektów Typ liczb całkowitych Co dalej? Kilka rzeczywistych przykładów Jak to zrobić? Co dalej? Rozdział 8. Dokumenty PEP Wprowadzenie Co to jest PEP? Jak to zrobić? Co dalej? PEP 556 mechanizm usuwania nieużytków wykorzystujący wątki Zaczynamy Jak to zrobić? Co dalej? PEP 554 wiele podinterpreterów Jak to zrobić? Jak to działa? Kanały Co dalej? PEP 551 większe bezpieczeństwo Zaczynamy Ogólne bezpieczeństwo Python i zapewnienie bezpieczeństwa Jak to zrobić? PEP 543 ujednolicone API TLS Jak to zrobić? Co dalej? Rozdział 9. Dokumentowanie kodu za pomocą LyX Wprowadzenie Techniki i narzędzia Pythona związane z dokumentowaniem kodu Jak to zrobić? Komentarze osadzone i wywołanie dir() Stosowanie komentarzy typu docstring Jak to zrobić? Co dalej? Stosowanie narzędzia PyDoc Jak to zrobić? Raporty w formacie HTML Jak to zrobić? Stosowanie plików w formacie reStructuredText Zaczynamy Jak to zrobić? Stosowanie LaTeX i LyX do przygotowania dokumentacji Zaczynamy Jak to zrobić? Co dalej? O autorze: Cody Jackson jest weteranem wojskowym, służył w marynarce. Założył firmę Socius Consulting zajmującą się IT i doradztwem w zakresie zarządzania biznesowego. Informatyką i programowaniem pasjonuje się od 1994 roku, jest samoukiem — sam zaczął pisać kod w Pythonie.