..::INFO::..

Format : MP4, Materiały Dodatkowe
Rozmiar : 1.62 GB
Czas trwania : 5.5 godziny
Wersja Językowa : PL
Wydawnictwo : UDEMY

..::OPIS::..

Stephen Hawking powiedział kiedyś: "whatever you want to uncover the secrets of the universe, or you just want to pursue a career in the 21st century, basic computer programming is an essential skill to learn". Te słowa jakże znamiennie wybrzmiewają w dzisiejszych czasach. Nie ulega wątpliwości, że przyszłość zależeć będzie w dużej mierze od postępu technologicznego i ludzi, którzy będą w stanie ten postęp kreować. Jak pokazują dane, utrzymujące się ogromne zapotrzebowanie na specjalistów w sektorze technologii powoduje, że zarobki w branży także są bardzo satysfakcjonujące.

Sztuczna Inteligencja (Artificial Intelligence) rośnie w tempie wykładniczym. Od prostych modeli klasyfikujących pocztę mailową, wybierającą najbardziej optymalną trasę dojazdu, rozpoznającą nas w czasie rzeczywistym (wideoweryfikacja) po auta a nawet samoloty autonomiczne. A przed nami przecież tyle nieodkrytych obszarów w których można zastosować AI.

..::INFO::..

Format mp4

..::OPIS::..

Przestarzały kurs, na stronie strefakursow.pl można kupić nowszą wersję.

01_Wprowadzenie
02_Kluczowe_koncepcje_jezyka
03_Typy_danych
04_Funkcje
05_Moduly
06_Rozne
07_Obiektowe_aspekty_Python
08_Graficzny_interfejs

..::INFO::..

Format : MP4, Materiały Dodatkowe
Rozmiar : 526.0 MB
Czas trwania : 6:46:38
Wersja Językowa : PL
Wydawnictwo : VideoPoint

..::OPIS::..

Matematyka? Brr! A po co? Po co wracać do czasów szkolnych — godzin spędzonych nad niekończącymi się zadaniami domowymi? Po co rozdrapywać stare rany i przypominać sobie koszmar tkwienia pod tablicą tylko z kredą w dłoni, gdy przeciw sobie miało się wzór nie do wyprowadzenia...? W jakim celu dorosły, samodzielny programista miałby z własnej woli raz jeszcze otwierać drzwi z napisem „matma” i wkraczać do pomieszczenia, w którym czyhają na niego liczby niewymierne i zespolone, ułamki łańcuchowe albo nawet logarytmy? Prawdą jest, że dobry programista nie musi świetnie znać matematyki — tak jak dobry kierowca nie jest zobowiązany do poznania budowy samochodu. Jeśli jednak uczyni ten wysiłek i dowie się, z jakich elementów składa się silnik i jak działa skrzynia biegów, uzbroi się w wiedzę, która w razie awarii może okazać się bezcenna.

..::INFO::..

Format : MP4, Materiały Dodatkowe
Rozmiar : 271.0 MB
Czas trwania : 4:05:40
Wersja Językowa : PL
Wydawnictwo : VideoPoint

..::OPIS::..

Nauka programowania jest dziś jednym z podstawowych wyzwań stawianych dzieciom i młodzieży. Lada chwila wszyscy będziemy zapalać światło z poziomu smartfona i nastawiać wodę na herbatę, zanim wejdziemy do domu w zimowy wieczór. W takim świecie nie można się obyć bez umiejętności programowania, pora więc zaprosić uczniów do rozwijania umiejętności INFOrmatycznych! Do tego świetnie nadaje się język Python — elastyczny, łatwy w nauce i bardzo przydatny. Python dla dzieci i młodzieży. Kurs video. Jak uczyć się programowania — pierwsze kroki pozwala szybko opanować środowisko tego języka, zorientować się w jego możliwościach i rozpocząć przygodę z prawdziwym programowaniem.

..::INFO::..

Format : MP4, Materiały Dodatkowe
Rozmiar : 1.62 GB
Czas trwania : 5 godzin
Wersja Językowa : PL
Wydawnictwo : UDEMY

..::OPIS::..

Testowanie jednostkowe to jedna z najpopularniejszych obecnie metod testowania oprogramowania. Utrzymanie całkiem pokaźnych projektów jest praktycznie niemożliwe bez odpowiednich zestawów testowych sprawdzających poprawność tworzonego oprogramowania. Pisanie testów jednostkowych to oczywiście umiejętność obowiązkowa na stanowisku każdego dewelopera oprogramowania. Nie zwlekaj i już dziś naucz się testować pisane oprogramowanie!

..::INFO::..

English | PDF | 115 MB

..::OPIS::..

Instrukcja używania pythona.

http://i115.fastpic.ru/big/2021/0627/cf/9c2949346390eab87a3652d4342c74cf.jpg

..::INFO::..

English | PDF | 103 MB

..::OPIS::..

Instrukcja do języka c++ i python.

..::INFO::..

English | PDF | 114 MB

..::OPIS::..

Podręcznik do języka programowania Python.

..::INFO::..

English | PDF | 106 MB

..::OPIS::..

Triki w językach programowania c++ i python.

..::INFO::..

Tytuł: Myśl w języku Python! Nauka programowania
Rok: 2017
Wydawca: Helion
Format: pdf

..::OPIS::..

Aby stać się cenionym programistą, trzeba zacząć od bardzo solidnych podstaw. Python jest idealną propozycją dla osób, które chcą nauczyć się programowania. Składnia i podstawowe koncepcje programistyczne w Pythonie są dość proste do zrozumienia. Sam język ma duże możliwości zastosowania w różnych dziedzinach wiedzy. Umożliwia przy tym pisanie czytelnego i łatwego w konserwacji kodu, co jest ogromną zaletą.

Trzymasz w ręku praktyczny przewodnik do nauki programowania. Znajdziesz w nim przystępnie napisane wyjaśnienia dotyczące podstawowych pojęć programistycznych. Dowiesz się, jak stosować funkcje, czym jest rekurencja, jak wyglądają struktury danych i na czym polega projektowanie obiektowe. W każdym rozdziale znalazły się praktyczne ćwiczenia, dzięki którym będziesz używać poznawanych koncepcji i utrwalisz zdobytą wiedzę.

W tej książce:
przedstawiono podstawy Pythona, w tym jego składnię i semantykę
OPISano najważniejsze koncepcje programistyczne i zdefiniowano istotne pojęcia
pokazano, jak stosować wartości, zmienne, instrukcje, funkcje i struktury danych
przedstawiono metody pracy z plikami i bazami danych
wyjaśniono zagadnienia programowania obiektowego
OPISano techniki debugowania służące do usuwania błędów składniowych, uruchomieniowych i semantycznych
Python: dzięki niemu zaczniesz myśleć jak INFOrmatyk!

..::INFO::..

Tytuł: Black Hat Python. Język Python dla hakerów i pentesterów
Rok: 2015
Wydawca: Helion
Format: pdf

..::OPIS::..

Poznaj nowe zastosowania języka Python!
Python to zaawansowany język programowania z ponad 20-letnią historią, który dzięki przemyślanej architekturze, ciągłemu rozwojowi i dużym możliwościom zyskał sporą sympatię programistów. Przełożyła się ona na liczbę dostępnych bibliotek i narzędzi wspierających tworzenie zarówno prostych, jak i skomplikowanych skryptów. Potencjał Pythona docenili również pentesterzy oraz inne osoby, którym nieobce są zagadnienia związane z

Jeżeli bezpieczeństwo systemów to Twoja pasja, to trafiłeś na doskonałą książkę! Sięgnij po nią i przekonaj się, jak szybko stworzyć w języku Python skrypt tropiący pakiety w systemach Windows i Linux, przeprowadzający atak ARP cache poisoning lub korzystający z biblioteki urllib2. Sporo uwagi zostało tu poświęcone tworzeniu koni trojańskich oraz budowaniu rozszerzeń dla narzędzia Burp. Możesz też sprawdzić, jak zaatakować przeglądarkę Internet Explorer oraz zdobyć wyższe uprawnienia w systemie Windows. Książka ta jest doskonałą lekturą dla czytelników chcących zbudować ciekawe narzędzia hakerskie przy użyciu języka Python.

Z książki tej dowiesz się, jak:
Stworzyć trojana i sterować nim za pomocą konta w portalu GitHub
Wykrywać ograniczone środowisko wykonawcze i automatyzować często wykonywane czynności, takie jak rejestrowanie naciskanych klawiszy i robienie zrzutów ekranu
Zwiększać poziom uprawnień w systemie Windows przez sprytne sterowanie procesami
Stosować ofensywne techniki analizy pamięci w celu zdobycia haseł i wstrzyknięcia kodu powłoki do maszyny wirtualnej
Rozszerzać możliwości popularnego pakietu sieciowych narzędzi hakerskich Burp Suite
Wykorzystywać funkcje automatyzacji COM systemu Windows do wykonywania ataków typu „człowiek w przeglądarce”
Wykradać dane z sieci, nie ujawniając swojej działalności
Zbuduj własny, niezastąpiony pakiet narzędzi w języku Python!
Spis treści......Page 5
O autorze......Page 9
O korektorach merytorycznych......Page 10
Przedmowa......Page 11
Wstęp......Page 13
Podziękowania......Page 15
WingIDE......Page 0
ROZDZIAŁ 2. Podstawowe wiadomości o sieci......Page 27
Klient TCP......Page 28
Klient UDP......Page 29
Serwer TCP......Page 30
Budowa netcata......Page 31
Czy to w ogóle działa......Page 37
Tworzenie proxy TCP......Page 38
Czy to w ogóle działa......Page 43
SSH przez Paramiko......Page 44
Czy to w ogóle działa......Page 47
Tunelowanie SSH......Page 48
Czy to w ogóle działa......Page 51
ROZDZIAŁ 3. Sieć — surowe gniazda i szperacze sieciowe......Page 53
Budowa narzędzia UDP do wykrywania hostów......Page 54
Tropienie pakietów w Windowsie i Linuksie......Page 55
Czy to w ogóle działa......Page 56
Dekodowanie warstwy IP......Page 57
Czy to w ogóle działa......Page 60
Dekodowanie danych ICMP......Page 61
Czy to w ogóle działa......Page 64
ROZDZIAŁ 4. Posiadanie sieci ze Scapy......Page 67
Wykradanie danych poświadczających użytkownika z wiadomości e-mail......Page 68
Czy to w ogóle działa......Page 70
Atak ARP cache poisoning przy użyciu biblioteki Scapy......Page 71
Czy to w ogóle działa......Page 75
Przetwarzanie pliku PCAP......Page 76
Czy to w ogóle działa......Page 79
ROZDZIAŁ 5. Hakowanie aplikacji sieciowych......Page 81
Internetowa biblioteka gniazd urllib2......Page 82
Mapowanie aplikacji sieciowych typu open source......Page 83
Czy to w ogóle działa......Page 84
Analizowanie aplikacji metodą siłową......Page 85
Czy to w ogóle działa......Page 88
Ataki siłowe na formularze uwierzytelniania......Page 89
Czy to w ogóle działa......Page 94
ROZDZIAŁ 6. Rozszerzanie narzędzi Burp......Page 95
Fuzzing przy użyciu Burpa......Page 96
Czy to w ogóle działa......Page 103
Bing w służbie Burpa......Page 107
Czy to w ogóle działa......Page 111
Treść strony internetowej jako kopalnia haseł......Page 113
Czy to w ogóle działa......Page 116
ROZDZIAŁ 7. Centrum dowodzenia GitHub......Page 119
Tworzenie konta w portalu GitHub......Page 120
Tworzenie modułów......Page 121
Konfiguracja trojana......Page 122
Budowa trojana komunikującego się z portalem GitHub......Page 123
Hakowanie funkcji importu Pythona......Page 125
Czy to w ogóle działa......Page 127
ROZDZIAŁ 8. Popularne zadania trojanów w systemie Windows......Page 129
Rejestrowanie naciskanych klawiszy......Page 130
Czy to w ogóle działa......Page 132
Robienie zrzutów ekranu......Page 133
Wykonywanie kodu powłoki przy użyciu Pythona......Page 134
Czy to w ogóle działa......Page 135
Wykrywanie środowiska ograniczonego......Page 136
ROZDZIAŁ 9. Zabawa z Internet Explorerem......Page 141
Człowiek w przeglądarce (albo coś w tym rodzaju)......Page 142
Tworzenie serwera......Page 145
Wykradanie danych przy użyciu COM i IE......Page 146
Czy to w ogóle działa......Page 153
ROZDZIAŁ 10. Zwiększanie uprawnień w systemie Windows......Page 155
Instalacja potrzebnych narzędzi......Page 156
Monitorowanie procesów przy użyciu WMI......Page 157
Czy to w ogóle działa......Page 159
Uprawnienia tokenów Windows......Page 160
Pierwsi na mecie......Page 162
Czy to w ogóle działa......Page 165
Wstrzykiwanie kodu......Page 166
Czy to w ogóle działa......Page 167
ROZDZIAŁ 11. Automatyzacja wykrywania ataków......Page 169
Profile......Page 170
Wydobywanie skrótów haseł......Page 171
Bezpośrednie wstrzykiwanie kodu......Page 174
Czy to w ogóle działa......Page 179
Skorowidz......Page 181

..::INFO::..

Format: PDF
Stron: 432

..::OPIS::..

Wcześniejsze doświadczenie nie jest wymagane, aby nauczyć się programowania w Pythonie
Chcesz się nauczyć programować? Świetna decyzja! Wybierz język obiektowy, łatwy w użyciu, z przejrzystą składnią. Python będzie wprost doskonały! Rozwijany od ponad 20 lat, jest dojrzałym językiem, pozwalającym tworzyć zaawansowane aplikacje dla różnych systemów operacyjnych. Ponadto posiada system automatycznego zarządzania pamięcią, który zdejmuje z programisty obowiązek panowania nad tym skomplikowanym obszarem.

Jeżeli zdecydowałeś się na naukę programowania w tym języku, to przyszła pora na wybór książki. Ta, którą trzymasz w rękach, będzie strzałem w dziesiątkę! Sięgnij po nią i przekonaj się, jak skonfigurować swoje środowisko pracy i rozpocząć przygodę z Pythonem. Z kolejnych rozdziałów dowiesz się, co to są typy proste, zmienne, instrukcje warunkowe, pętle oraz listy. Ponadto nauczysz się tworzyć listy i funkcje oraz obsługiwać wyjątki i korzystać z plików. Gdy już zbudujesz fundamenty wiedzy na temat języka Python, przejdziesz do bardziej zaawansowanych zagadnień. Programowanie obiektowe, tworzenie grafiki oraz graficznego interfejsu użytkownika, tworzenie animacji i efektów dźwiękowych to tylko niektóre z poruszanych tematów. Książka ta jest obowiązkową lekturą dla wszystkich osób, które zamierzają opanować język Python!

Dzięki tej książce nauczysz się:

tworzyć, wycinać i indeksować łańcuchy znaków,
definiować funkcje,
odczytywać (zapisywać) dane z (do) plików tekstowych,
tworzyć duszki i manipulować nimi,
stawiać czoło programowaniu obiektowemu,
tworzyć interfejs GUI,
posługiwać się dźwiękiem i muzyką oraz tworzyć animacje.
Co znajduje się na stronie internetowej?
instalator Windows Pythona 3.1.1,
instalator Windows pakietu Pygame 1.9.1 do Pythona 3.1.x,
silnik gier Livewires,
Twój przewodnik po języku Python!

..::INFO::..

Format: PDF
Jakość: Wydawnicza

..::OPIS::..

Spis treści......Page 4
Dla kogo jest przeznaczona ta książka?......Page 10
Czego się dowiesz?......Page 11
Język Python 2.7......Page 12
Przejście na język Python 3......Page 13
Konwencje zastosowane w książce......Page 14
Podziękowania......Page 15
Podstawowy system komputerowy......Page 16
Jednostki obliczeniowe......Page 17
Jednostki pamięci......Page 20
Warstwy komunikacji......Page 22
Łączenie ze sobą podstawowych elementów......Page 23
Porównanie wyidealizowanego przetwarzania z maszyną wirtualną języka Python......Page 24
Dlaczego warto używać języka Python?......Page 27
2. Użycie profilowania do znajdowania wąskich gardeł......Page 30
Efektywne profilowanie......Page 31
Wprowadzenie do zbioru Julii......Page 32
Obliczanie pełnego zbioru Julii......Page 35
Proste metody pomiaru czasu — instrukcja print i dekorator......Page 38
Prosty pomiar czasu za pomocą polecenia time systemu Unix......Page 41
Użycie modułu cProfile......Page 42
Użycie narzędzia line_profiler do pomiarów dotyczących kolejnych wierszy kodu......Page 47
Użycie narzędzia memory_profiler do diagnozowania wykorzystania pamięci......Page 52
Inspekcja obiektów w stercie za pomocą narzędzia heapy......Page 57
Użycie narzędzia dowser do generowania aktywnego wykresu dla zmiennych z utworzonymi instancjami......Page 59
Użycie modułu dis do sprawdzania kodu bajtowego narzędzia CPython......Page 61
Różne metody, różna złożoność......Page 63
Dekorator @profile bez operacji......Page 65
Strategie udanego profilowania kodu......Page 67
Podsumowanie......Page 68
3. Listy i krotki......Page 70
Bardziej efektywne wyszukiwanie......Page 72
Porównanie list i krotek......Page 74
Listy jako tablice dynamiczne......Page 75
Krotki w roli tablic statycznych......Page 78
Podsumowanie......Page 79
4. Słowniki i zbiory......Page 80
Wstawianie i pobieranie......Page 83
Zmiana wielkości......Page 86
Funkcje mieszania i entropia......Page 87
Słowniki i przestrzenie nazw......Page 90
Podsumowanie......Page 93
5. Iteratory i generatory......Page 94
Iteratory dla szeregów nieskończonych......Page 97
Wartościowanie leniwe generatora......Page 98
Podsumowanie......Page 102
6. Obliczenia macierzowe i wektorowe......Page 104
Wprowadzenie do problemu......Page 105
Czy listy języka Python są wystarczająco dobre?......Page 108
Problemy z przesadną alokacją......Page 110
Fragmentacja pamięci......Page 112
Narzędzie perf......Page 114
Podejmowanie decyzji z wykorzystaniem danych wyjściowych narzędzia perf......Page 116
Wprowadzenie do narzędzia numpy......Page 117
Zastosowanie narzędzia numpy w przypadku problemu dotyczącego dyfuzji......Page 120
Przydziały pamięci i operacje wewnętrzne......Page 122
Optymalizacje selektywne: znajdowanie tego, co wymaga poprawienia......Page 125
Moduł numexpr: przyspieszanie i upraszczanie operacji wewnętrznych......Page 128
Przestroga: weryfikowanie „optymalizacji” (biblioteka scipy)......Page 130
Podsumowanie......Page 132
7. Kompilowanie do postaci kodu C......Page 134
Jakie wzrosty szybkości są możliwe?......Page 135
Dlaczego informacje o typie ułatwiają przyspieszenie działania kodu?......Page 137
Użycie kompilatora kodu C......Page 138
Analiza przykładu zbioru Julii......Page 139
Kompilowanie czystego kodu Python za pomocą narzędzia Cython......Page 140
Użycie adnotacji kompilatora Cython do analizowania bloku kodu......Page 142
Dodawanie adnotacji typu......Page 144
Shed Skin......Page 148
Tworzenie modułu rozszerzenia......Page 149
Koszt związany z kopiami pamięci......Page 151
Cython i numpy......Page 152
Przetwarzanie równoległe rozwiązania na jednym komputerze z wykorzystaniem interfejsu OpenMP......Page 153
Numba......Page 155
Pythran......Page 156
PyPy......Page 158
Różnice związane z czyszczeniem pamięci......Page 159
Uruchamianie interpretera PyPy i instalowanie modułów......Page 160
Kiedy stosować poszczególne technologie?......Page 161
Uwaga dotycząca układów GPU......Page 163
Interfejsy funkcji zewnętrznych......Page 164
ctypes......Page 165
cffi......Page 167
f2py......Page 170
Moduł narzędzia CPython......Page 172
Podsumowanie......Page 175
8. Współbieżność......Page 176
Wprowadzenie do programowania asynchronicznego......Page 177
Przeszukiwacz szeregowy......Page 180
gevent......Page 182
tornado......Page 186
AsyncIO......Page 189
Przykład z bazą danych......Page 191
Podsumowanie......Page 194
9. Moduł multiprocessing......Page 196
Moduł multiprocessing......Page 199
Przybliżenie liczby pi przy użyciu metody Monte Carlo......Page 201
Zastosowanie obiektów języka Python......Page 202
Liczby losowe w systemach przetwarzania równoległego......Page 209
Zastosowanie narzędzia numpy......Page 210
Znajdowanie liczb pierwszych......Page 212
Kolejki zadań roboczych......Page 218
Weryfikowanie liczb pierwszych za pomocą komunikacji międzyprocesowej......Page 222
Rozwiązanie z prostym obiektem Pool......Page 226
Rozwiązanie z bardzo prostym obiektem Pool dla mniejszych liczb......Page 228
Użycie obiektu Manager.Value jako flagi......Page 229
Użycie systemu Redis jako flagi......Page 230
Użycie modułu mmap jako flagi......Page 233
Użycie modułu mmap do odtworzenia flagi......Page 234
Współużytkowanie danych narzędzia numpy za pomocą modułu multiprocessing......Page 237
Blokowanie plików......Page 243
Blokowanie obiektu Value......Page 246
Podsumowanie......Page 249
10. Klastry i kolejki zadań......Page 250
Zalety klastrowania......Page 251
Wady klastrowania......Page 252
Strata o wartości 462 milionów dolarów na giełdzie Wall Street z powodu kiepskiej strategii aktualizacji klastra......Page 253
24-godzinny przestój usługi Skype w skali globalnej......Page 254
Metoda rozpoczęcia tworzenia rozwiązania klastrowego......Page 255
Sposoby na uniknięcie kłopotów podczas korzystania z klastrów......Page 256
Użycie modułu Parallel Python dla prostych klastrów lokalnych......Page 258
Użycie modułu IPython Parallel do obsługi badań......Page 260
Użycie systemu NSQ dla niezawodnych klastrów produkcyjnych......Page 263
Kolejki......Page 264
Publikator/subskrybent......Page 265
Rozproszone obliczenia liczb pierwszych......Page 267
Inne warte uwagi narzędzia klastrowania......Page 269
Podsumowanie......Page 270
11. Mniejsze wykorzystanie pamięci RAM......Page 272
Obiekty typów podstawowych są kosztowne......Page 273
Moduł array zużywa mniej pamięci do przechowywania wielu obiektów typu podstawowego......Page 274
Analiza wykorzystania pamięci RAM w kolekcji......Page 277
Bajty i obiekty Unicode......Page 278
Efektywne przechowywanie zbiorów tekstowych w pamięci RAM......Page 280
Zastosowanie metod dla 8 milionów tokenów......Page 281
Wskazówki dotyczące mniejszego wykorzystania pamięci RAM......Page 289
Probabilistyczne struktury danych......Page 290
Obliczenia o bardzo dużym stopniu przybliżenia z wykorzystaniem jednobajtowego licznika Morrisa......Page 291
Wartości k-minimum......Page 292
Filtry Blooma......Page 296
Licznik LogLog......Page 300
Praktyczny przykład......Page 304
Narzędzie Social Media Analytics (SoMA) firmy Adaptive Lab......Page 308
Projekt narzędzia SoMA......Page 309
Serwisowanie systemu SoMA......Page 310
Technika głębokiego uczenia prezentowana przez firmę RadimRehurek.com......Page 311
Strzał w dziesiątkę......Page 312
Rady dotyczące optymalizacji......Page 314
Uczenie maszynowe o dużej skali gotowe do zastosowań produkcyjnych w firmie Lyst.com......Page 316
Budowanie mechanizmu rekomendacji......Page 317
Rada......Page 318
Platforma......Page 319
Dopasowywanie łańcuchów w czasie rzeczywistym z dużą wydajnością......Page 320
Raportowanie, monitorowanie, debugowanie i wdrażanie......Page 321
Wymagania wstępne......Page 323
Aplikacja internetowa......Page 324
Dystrybucja zadań i procesy robocze......Page 325
Rola języka Python w serwisie Lanyrd......Page 326
Rada dla programistów z branży......Page 327
Skorowidz......Page 330
Kolofon......Page 342

...( Info )...

Format: PDF
Jakość: Wersja elektroniczna przerobiona na bitmapę w odcieniach szarości.

...( Opis )...

Python, prosty, wszechstronny i elastyczny język programowania, nadaje się zarówno do pisania niedużych skryptów, wielkich systemów, jak i do wysoce specjalistycznych zadań, jak choćby analiza danych do celów naukowych. To ulubione narzędzie coraz liczniejszej rzeszy znakomitych programistów. Wiele osób próbuje się uczyć Pythona, jednak mimo różnorodnych podręczników i kursów nauka pisania poprawnego, wydajnego i przejrzystego kodu w tym języku wciąż sprawia problemy.

Ta książka jest doskonałym podręcznikiem Pythona. Poza podstawami języka opisano tu sposoby posługiwania się Pythonem w prawdziwym świecie podczas pisania kodu aplikacji WWW czy obsługiwania baz danych. Przedstawiono tu również dość trudne tematy, takie jak kolekcje i niemodyfikowalność. Co ciekawe, materiał do książki przygotowano w szczególny sposób, posługując się metodami nowoczesnej kognitywistyki i dydaktyki, które uwzględniają specyfikę pracy ludzkiego mózgu, aktywnie go angażując podczas nauki. W ten sposób Python wchodzi do głowy niepostrzeżenie, w szybki, zabawny i interesujący sposób!

W tej książce:

szybkie wprowadzenie do Pythona
korzystanie z danych i z baz danych
praktyczne projektowanie aplikacji WWW
zarządzanie kontekstem
wątki, wyjątki i iteracje w Pythonie
narzędzia, biblioteki i moduły przydatne programiście Pythona
Jest problem? Rusz głową i zaprogramuj to w Pythonie!
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.

..::INFO::..

Tytuł: Efektywny Python 59 sposobow na lepszy kod
Rok: 2015
Wydawca: Helion
Format: pdf

..::OPIS::..

Twórz zoptymalizowany i efektywny kod!
Python to jeden z najstarszych używanych języków programowania. Co ciekawe, jego nazwa wcale nie pochodzi od zwierzęcia, a od popularnego serialu komediowego. Język ten daje programistom ogromne pole do pOPISu, a ponadto posiada sporo bibliotek realizujących najbardziej wymyślne zadania. Z uwagi na te atuty rozpoczęcie programowania w tym języku nie powinno przysporzyć Ci większych problemów. Jeżeli jednak chcesz robić to efektywnie, potrzebujesz tej książki.

Sięgnij po nią i poznaj 59 sposobów na tworzenie lepszego kodu w Pythonie! W kolejnych rozdziałach znajdziesz bezcenne INFOrmacje na temat programowania zgodnego z duchem Pythona, funkcji, klas i dziedziczenia oraz metaklas i atrybutów. Dalsze strony zawierają przydatną wiedzę na temat wątków i współbieżności, wbudowanych modułów oraz sposobów zarządzania kodem. Książka ta sprawdzi się w rękach każdego programisty pracującego w języku Python. Warto ją mieć!

W książce poruszono następujące zagadnienia:
Podpowiedzi na wszystkich najważniejszych obszarach programowania w Pythonie 3.x i 2.x wraz z dokładnymi objaśnieniami i przykładami.
Najlepsze praktyki dotyczące tworzenia funkcji czytelnie wyrażających intencje, promujących wielokrotne użycie tego samego kodu i pomagających uniknąć błędów.
Omówienie tematu właściwego wyrażenia zachowania programu za pomocą klas i obiektów.
Podpowiedzi pomagające uniknąć pułapek podczas użycia metaklas i atrybutów dynamicznych.
Prezentacja znacznie efektywniejszego podejścia w zakresie współbieżności i równoległości.
Przedstawienie lepszych technik i sposobów użycia wbudowanych modułów Pythona.
Prezentacja narzędzi i najlepszych praktyk stosowanych podczas wspólnej pracy nad projektami.
Rozwiązania dotyczące usuwania błędów, testowania i optymalizacji, co prowadzi do poprawy jakości kodu i wydajności jego działania.
Poznaj najlepsze praktyki programowania w Pythonie!

Spis treści......Page 4
Wprowadzenie......Page 8
Podziękowania......Page 12
O autorze......Page 14
Sposób 1. Ustalenie używanej wersji Pythona......Page 16
Skorowidz......Page 0
Sposób 4. Decyduj się na funkcje pomocnicze zamiast na skomplikowane wyrażenia......Page 23
Sposób 5. Umiejętnie podziel sekwencje......Page 26
Sposób 6. Unikaj użycia indeksów początek, koniec i wartości kroku w pojedynczej operacji podziału......Page 28
Sposób 7. Używaj list składanych zamiast funkcji map() i filter()......Page 30
Sposób 8. Unikaj więcej niż dwóch wyrażeń na liście składanej......Page 32
Sposób 9. Rozważ użycie generatora wyrażeń dla dużych list składanych......Page 33
Sposób 10. Preferuj użycie funkcji enumerate() zamiast range()......Page 35
Sposób 11. Użycie funkcji zip() do równoczesnego przetwarzania iteratorów......Page 36
Sposób 12. Unikaj bloków else po pętlach for i while......Page 38
Sposób 13. Wykorzystanie zalet wszystkich bloków w konstrukcji try-except-else-finally......Page 41
Sposób 14. Preferuj wyjątki zamiast zwrotu wartości None......Page 44
Sposób 15. Zobacz, jak domknięcia współdziałają z zakresem zmiennej......Page 46
Sposób 16. Rozważ użycie generatorów, zamiast zwracać listy......Page 51
Sposób 17. Podczas iteracji przez argumenty zachowuj postawę defensywną......Page 53
Sposób 18. Zmniejszenie wizualnego zagmatwania za pomocą zmiennej liczby argumentów pozycyjnych......Page 58
Sposób 19. Zdefiniowanie zachowania opcjonalnego za pomocą argumentów w postaci słów kluczowych......Page 60
Sposób 20. Użycie None i docstring w celu dynamicznego określenia argumentów domyślnych......Page 63
Sposób 21. Wymuszaj czytelność kodu, stosując jedynie argumenty w postaci słów kluczowych......Page 66
Sposób 22. Preferuj klasy pomocnicze zamiast słowników i krotek......Page 70
Sposób 23. Dla prostych interfejsów akceptuj funkcje zamiast klas......Page 75
Sposób 24. Użycie polimorfizmu @classmethod w celu ogólnego tworzenia obiektów......Page 79
Sposób 25. Inicjalizacja klasy nadrzędnej za pomocą wywołania super()......Page 84
Sposób 26. Wielokrotnego dziedziczenia używaj jedynie w klasach narzędziowych......Page 88
Sposób 27. Preferuj atrybuty publiczne zamiast prywatnych......Page 92
Sposób 28. Dziedziczenie po collections.abc w kontenerach typów niestandardowych......Page 96
Sposób 29. Używaj zwykłych atrybutów zamiast metod typu getter i setter......Page 102
Sposób 30. Rozważ użycie @property zamiast refaktoryzacji atrybutów......Page 106
Sposób 31. Stosuj deskryptory, aby wielokrotnie wykorzystywać metody udekorowane przez @property......Page 110
Sposób 32. Używaj metod __getattr__(), __getattribute__() i __setattr__() dla opóźnionych atrybutów......Page 114
Sposób 33. Sprawdzaj podklasy za pomocą metaklas......Page 119
Sposób 34. Rejestruj istniejące klasy wraz z metaklasami......Page 121
Sposób 35. Adnotacje atrybutów klas dodawaj za pomocą metaklas......Page 125
Rozdział 5. Współbieżność i równoległość......Page 128
Sposób 36. Używaj modułu subprocess do zarządzania procesami potomnymi......Page 129
Sposób 37. Użycie wątków dla operacji blokujących wejście-wyjście, unikanie równoległości......Page 133
Sposób 38. Używaj klasy Lock, aby unikać stanu wyścigu w wątkach......Page 137
Sposób 39. Używaj klasy Queue do koordynacji pracy między wątkami......Page 140
Sposób 40. Rozważ użycie współprogramów w celu jednoczesnego wykonywania wielu funkcji......Page 147
Sposób 41. Rozważ użycie concurrent.futures(), aby otrzymać prawdziwą równoległość......Page 155
Sposób 42. Dekoratory funkcji definiuj za pomocą functools.wraps......Page 160
Sposób 43. Rozważ użycie poleceń contextlib i with w celu uzyskania wielokrotnego użycia konstrukcji try-finally......Page 163
Sposób 44. Niezawodne użycie pickle wraz z copyreg......Page 166
Sposób 45. Podczas obsługi czasu lokalnego używaj modułu datetime zamiast time......Page 171
Sposób 46. Używaj wbudowanych algorytmów i struktur danych......Page 175
Sposób 47. Gdy ważna jest precyzja, używaj modułu decimal......Page 180
Sposób 48. Kiedy szukać modułów opracowanych przez społeczność?......Page 182
Sposób 49. Dla każdej funkcji, klasy i modułu utwórz docstring......Page 184
Sposób 50. Używaj pakietów do organizacji modułów i dostarczania stabilnych API......Page 188
Sposób 51. Zdefiniuj główny wyjątek Exception w celu odizolowania komponentu wywołującego od API......Page 193
Sposób 52. Zobacz, jak przerwać krąg zależności......Page 196
Sposób 53. Używaj środowisk wirtualnych dla odizolowanych i powtarzalnych zależności......Page 201
Sposób 54. Rozważ użycie kodu o zasięgu modułu w celu konfiguracji środowiska wdrożenia......Page 208
Sposób 55. Używaj ciągów tekstowych repr do debugowania danych wyjściowych......Page 211
Sposób 56. Testuj wszystko za pomocą unittest......Page 214
Sposób 57. Rozważ interaktywne usuwanie błędów za pomocą pdb......Page 217
Sposób 58. Przed optymalizacją przeprowadzaj profilowanie......Page 219
Sposób 59. Stosuj moduł tracemalloc, aby poznać sposób użycia pamięci i wykryć jej wycieki......Page 223
Skorowidz......Page 226
Sposób 2. Stosuj styl PEP 8......Page 18
Sposób 3. Różnice między typami bytes, str i unicode......Page 20

..::INFO::..

Tytuł: Python. Wprowadzenie
Rok: 2011
Wydawca: Helion
Format: pdf

..::OPIS::..

Poznaj język, który wykorzystuje Google i YouTube!
Jak tworzyć i przetwarzać obiekty za pomocą instrukcji Pythona?
Jak stworzyć strukturę kodu i wykorzystać go ponownie?
Jak programować obiektowo w Pythonie?
Czy wiesz, dlaczego ponad milion programistów na całym świecie używa właśnie tego języka skryptowego? Jego atuty to niezwykła czytelność, spójność i wydajność — pewnie dlatego także i Ty chcesz opanować słynnego Pythona. Kod napisany w tym języku można z łatwością utrzymywać, przenosić i używać go ponownie. Pozostaje on zrozumiały nawet wówczas, jeśli analizuje go ktoś, kto nie jest jego autorem. Co więcej, taki kod ma rozmiary średnio o dwie trzecie do czterech piątych mniejsze od kodu w językach C++ czy Java, co wielokrotnie zwiększa wydajność pracy używających go programistów. Python obsługuje także zaawansowane mechanizmy pozwalające na ponowne wykorzystanie kodu, takie jak programowanie zorientowane obiektowo, a programy w nim napisane działają natychmiast, bez konieczności przeprowadzania długiej kompilacji, niezależnie od wykorzystywanej platformy. Jeśli jesteś gotowy na opanowanie tego potężnego języka, mamy doskonały podręcznik dla Ciebie.

Mark Lutz, autor tego podręcznika, jest kultową postacią w środowisku Pythona i znanym na całym świecie instruktorem tego języka, a struktura jego książki powstała w oparciu o słynny, prowadzony przez niego kurs. Naukę rozpoczniesz od najważniejszych wbudowanych typów danych — liczb, list czy słowników. Przyjrzysz się również typom dynamicznym oraz ich interfejsom. Później poznasz instrukcje oraz ogólny model składni Pythona. Poszerzysz wiedzę na temat powiązanych z nim narzędzi, takich jak system PyDoc, a także alternatywnych możliwości tworzenia kodu. Dowiesz się wszystkiego na temat modułów: jak się je tworzy, przeładowuje i jak się ich używa. W końcu poznasz klasy oraz zagadnienia związane z programowaniem zorientowanym obiektowo i nauczysz się obsługiwać wyjątki. Czwarte wydanie tej książki zostało wzbogacone o wiele nowych, ciekawych i bardzo zaawansowanych zagadnień, dzięki czemu stanowi doskonałą lekturę także dla zawodowców, na co dzień piszących kod w tym języku.

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
Opanuj Pythona z Markiem Lutzem
— najbardziej znanym ekspertem w tej dziedzinie!
Przedmowa (29)

Część I: Wprowadzenie (47)

1. Pytania i odpowiedzi dotyczące Pythona (49)

Dlaczego ludzie używają Pythona? (49)

Jakość oprogramowania (50)
Wydajność programistów (51)

Czy Python jest językiem skryptowym? (51)

Jakie są zatem wady Pythona? (53)

Kto dzisiaj używa Pythona? (53)

Co mogę zrobić za pomocą Pythona? (55)

Programowanie systemowe (55)
Graficzne interfejsy użytkownika (55)
Skrypty internetowe (56)
Integracja komponentów (56)
Programowanie bazodanowe (57)
Szybkie prototypowanie (57)
Programowanie numeryczne i naukowe (57)
Gry, grafika, porty szeregowe, XML, roboty i tym podobne (58)

Jakie wsparcie techniczne ma Python? (58)

Jakie są techniczne mocne strony Pythona? (59)

Jest zorientowany obiektowo (59)
Jest darmowy (59)
Jest przenośny (60)
Ma duże możliwości (61)
Można go łączyć z innymi językami (62)
Jest łatwy w użyciu (62)
Jest łatwy do nauczenia się (62)
Zawdzięcza swoją nazwę Monty Pythonowi (63)

Jak Python wygląda na tle innych języków? (63)

Podsumowanie rozdziału (64)

Sprawdź swoją wiedzę - quiz (65)

Sprawdź swoją wiedzę - odpowiedzi (65)

2. Jak Python wykonuje programy? (69)

Wprowadzenie do interpretera Pythona (69)

Wykonywanie programu (71)

Z punktu widzenia programisty (71)
Z punktu widzenia Pythona (72)

Warianty modeli wykonywania (74)

Alternatywne implementacje Pythona (75)
Narzędzia do optymalizacji wykonywania (76)
Zamrożone pliki binarne (78)
Inne opcje wykonywania (78)
Przyszłe możliwości? (79)

Podsumowanie rozdziału (80)

Sprawdź swoją wiedzę - quiz (80)

Sprawdź swoją wiedzę - odpowiedzi (80)

3. Jak wykonuje się programy? (81)

Interaktywny wiersz poleceń (81)

Interaktywne wykonywanie kodu (82)
Do czego służy sesja interaktywna? (83)
Wykorzystywanie sesji interaktywnej (85)

Systemowe wiersze poleceń i pliki (87)

Pierwszy skrypt (87)
Wykonywanie plików za pomocą wiersza poleceń (88)
Wykorzystywanie wierszy poleceń i plików (90)
Skrypty wykonywalne Uniksa (#!) (91)

Kliknięcie ikony pliku (92)

Kliknięcie ikony w systemie Windows (93)
Sztuczka z funkcją input (94)
Inne ograniczenia klikania ikon (95)

Importowanie i przeładowywanie modułów (96)

Więcej o modułach - atrybuty (98)
Uwagi na temat używania instrukcji import i reload (100)

Wykorzystywanie exec do wykonywania plików modułów (101)

Interfejs użytkownika IDLE (102)

Podstawy IDLE (103)
Korzystanie z IDLE (105)
Zaawansowane opcje IDLE (106)

Inne IDE (107)

Inne opcje wykonywania kodu (108)

Osadzanie wywołań (108)
Zamrożone binarne pliki wykonywalne (109)
Uruchamianie kodu w edytorze tekstowym (110)
Jeszcze inne możliwości uruchamiania (110)
Przyszłe możliwości (110)

Jaką opcję wybrać? (111)

Podsumowanie rozdziału (112)

Sprawdź swoją wiedzę - quiz (113)

Sprawdź swoją wiedzę - odpowiedzi (113)

Sprawdź swoją wiedzę - ćwiczenia do części pierwszej (114)

Część II: Typy i operacje (117)

4. Wprowadzenie do typów obiektów Pythona (119)

Po co korzysta się z typów wbudowanych? (120)

Najważniejsze typy danych w Pythonie (121)

Liczby (122)

Łańcuchy znaków (124)

Operacje na sekwencjach (124)
Niezmienność (126)
Metody specyficzne dla typu (126)
Otrzymanie pomocy (127)
Inne sposoby kodowania łańcuchów znaków (128)
Dopasowywanie wzorców (129)

Listy (130)

Operacje na sekwencjach (130)
Operacje specyficzne dla typu (130)
Sprawdzanie granic (131)
Zagnieżdżanie (131)
Listy składane (132)

Słowniki (133)

Operacje na odwzorowaniach (134)
Zagnieżdżanie raz jeszcze (134)
Sortowanie kluczy - pętle for (136)
Iteracja i optymalizacja (137)
Brakujące klucze - testowanie za pomocą if (138)

Krotki (139)

Czemu służą krotki? (140)

Pliki (140)

Inne narzędzia podobne do plików (142)

Inne typy podstawowe (142)

Jak zepsuć elastyczność kodu (143)
Klasy zdefiniowane przez użytkownika (144)
I wszystko inne (145)

Podsumowanie rozdziału (145)

Sprawdź swoją wiedzę - quiz (146)

Sprawdź swoją wiedzę - odpowiedzi (146)

5. Typy liczbowe (149)

Podstawy typów liczbowych Pythona (149)

Literały liczbowe (150)
Wbudowane narzędzia liczbowe (151)
Operatory wyrażeń Pythona (152)

Liczby w akcji (156)

Zmienne i podstawowe wyrażenia (157)
Formaty wyświetlania liczb (158)
Porównania - zwykłe i łączone (160)
Dzielenie - klasyczne, bez reszty i prawdziwe (161)
Precyzja liczb całkowitych (164)
Liczby zespolone (165)
Notacja szesnastkowa, ósemkowa i dwójkowa (165)
Operacje poziomu bitowego (167)
Inne wbudowane narzędzia liczbowe (168)

Inne typy liczbowe (170)

Typ liczby dziesiętnej (170)
Typ liczby ułamkowej (172)
Zbiory (176)
Wartości Boolean (181)

Dodatkowe rozszerzenia numeryczne (182)

Podsumowanie rozdziału (183)

Sprawdź swoją wiedzę - quiz (183)

Sprawdź swoją wiedzę - odpowiedzi (184)

6. Wprowadzenie do typów dynamicznych (185)

Sprawa brakujących deklaracji typu (185)

Zmienne, obiekty i referencje (186)
Typy powiązane są z obiektami, a nie ze zmiennymi (187)
Obiekty są uwalniane (188)

Referencje współdzielone (190)

Referencje współdzielone a modyfikacje w miejscu (191)
Referencje współdzielone a równość (193)

Typy dynamiczne są wszędzie (194)

Podsumowanie rozdziału (194)

Sprawdź swoją wiedzę - quiz (195)

Sprawdź swoją wiedzę - odpowiedzi (195)

7. Łańcuchy znaków (197)

Literały łańcuchów znaków (199)

Łańcuchy znaków w apostrofach i cudzysłowach są tym samym (200)
Sekwencje ucieczki reprezentują bajty specjalne (200)
Surowe łańcuchy znaków blokują sekwencje ucieczki (203)
Potrójne cudzysłowy i apostrofy kodują łańcuchy znaków będące wielowierszowymi blokami (204)

Łańcuchy znaków w akcji (205)

Podstawowe operacje (206)
Indeksowanie i wycinki (207)
Narzędzia do konwersji łańcuchów znaków (210)
Modyfikowanie łańcuchów znaków (213)

Metody łańcuchów znaków (214)

Przykłady metod łańcuchów znaków - modyfikowanie (215)
Przykłady metod łańcuchów znaków - analiza składniowa tekstu (218)
Inne znane metody łańcuchów znaków w akcji (219)
Oryginalny moduł string (usunięty w 3.0) (220)

Wyrażenia formatujące łańcuchy znaków (221)

Zaawansowane wyrażenia formatujące (222)
Wyrażenia formatujące z użyciem słownika (224)

Metoda format (225)

Podstawy (225)
Użycie kluczy, atrybutów i przesunięć (226)
Formatowanie specjalizowane (227)
Porównanie z wyrażeniami formatującymi (229)
Po co nam kolejny mechanizm formatujący? (232)

Generalne kategorie typów (235)

Typy z jednej kategorii współdzielą zbiory operacji (235)
Typy zmienne można modyfikować w miejscu (236)

Podsumowanie rozdziału (236)

Sprawdź swoją wiedzę - quiz (236)

Sprawdź swoją wiedzę - odpowiedzi (237)

8. Listy oraz słowniki (239)

Listy (239)

Listy w akcji (241)

Podstawowe operacje na listach (241)
Iteracje po listach i składanie list (242)
Indeksowanie, wycinki i macierze (243)
Modyfikacja list w miejscu (244)

Słowniki (248)

Słowniki w akcji (249)

Podstawowe operacje na słownikach (250)
Modyfikacja słowników w miejscu (251)
Inne metody słowników (252)
Przykład z tabelą języków programowania (253)
Uwagi na temat korzystania ze słowników (254)
Inne sposoby tworzenia słowników (257)
Zmiany dotyczące słowników w 3.0 (258)

Podsumowanie rozdziału (264)

Sprawdź swoją wiedzę - quiz (264)

Sprawdź swoją wiedzę - odpowiedzi (264)

9. Krotki, pliki i pozostałe (267)

Krotki (267)

Krotki w akcji (268)
Dlaczego istnieją listy i krotki? (271)

Pliki (271)

Otwieranie plików (272)
Wykorzystywanie plików (273)
Pliki w akcji (274)
Inne narzędzia powiązane z plikami (280)

Raz jeszcze o kategoriach typów (281)

Elastyczność obiektów (282)

Referencje a kopie (283)

Porównania, równość i prawda (285)

Porównywanie słowników w Pythonie 3.0 (287)
Znaczenie True i False w Pythonie (288)

Hierarchie typów Pythona (290)

Obiekty typów (291)

Inne typy w Pythonie (291)

Pułapki typów wbudowanych (292)

Przypisanie tworzy referencje, nie kopie (292)
Powtórzenie dodaje jeden poziom zagłębienia (293)
Uwaga na cykliczne struktury danych (293)
Typów niezmiennych nie można modyfikować w miejscu (294)

Podsumowanie rozdziału (294)

Sprawdź swoją wiedzę - quiz (294)

Sprawdź swoją wiedzę - odpowiedzi (295)

Sprawdź swoją wiedzę - ćwiczenia do części drugiej (295)

Część III: Instrukcje i składnia (299)

10. Wprowadzenie do instrukcji Pythona (301)

Raz jeszcze o strukturze programu Pythona (301)

Instrukcje Pythona (301)

Historia dwóch if (303)

Co dodaje Python (304)
Co usuwa Python (304)
Skąd bierze się składnia indentacji? (306)
Kilka przypadków specjalnych (308)

Szybki przykład - interaktywne pętle (310)

Prosta pętla interaktywna (310)
Wykonywanie obliczeń na danych użytkownika (311)
Obsługa błędów za pomocą sprawdzania danych wejściowych (312)
Obsługa błędów za pomocą instrukcji try (313)
Kod zagnieżdżony na trzy poziomy głębokości (314)

Podsumowanie rozdziału (315)

Sprawdź swoją wiedzę - quiz (315)

Sprawdź swoją wiedzę - odpowiedzi (315)

11. Przypisania, wyrażenia i wyświetlanie (317)

Instrukcje przypisania (317)

Formy instrukcji przypisania (318)
Przypisanie sekwencji (319)
Rozszerzona składnia rozpakowania sekwencji w 3.0 (322)
Przypisanie z wieloma celami (325)
Przypisania rozszerzone (326)
Reguły dotyczące nazw zmiennych (329)

Instrukcje wyrażeń (332)

Instrukcje wyrażeń i modyfikacje w miejscu (333)

Polecenia print (334)

Funkcja print Pythona 3.0 (334)
Instrukcja print w Pythonie 2.6 (337)
Przekierowanie strumienia wyjściowego (338)
Wyświetlanie niezależne od wersji (341)

Podsumowanie rozdziału (343)

Sprawdź swoją wiedzę - quiz (344)

Sprawdź swoją wiedzę - odpowiedzi (344)

12. Testy if i reguły składni (345)

Instrukcje if (345)

Ogólny format (345)
Proste przykłady (346)
Rozgałęzienia kodu (346)

Reguły składni Pythona (348)

Ograniczniki bloków - reguły indentacji (349)
Ograniczniki instrukcji - wiersze i kontynuacje (351)
Kilka przypadków specjalnych (352)

Testy prawdziwości (353)

Wyrażenie trójargumentowe if/else (355)

Podsumowanie rozdziału (356)

Sprawdź swoją wiedzę - quiz (357)

Sprawdź swoją wiedzę - odpowiedzi (358)

13. Pętle while i for (359)

Pętle while (359)

Ogólny format (360)
Przykłady (360)

Instrukcje break, continue, pass oraz else w pętli (361)

Ogólny format pętli (361)
Instrukcja pass (361)
Instrukcja continue (363)
Instrukcja break (363)
Instrukcja else (364)

Pętle for (365)

Ogólny format (365)
Przykłady (367)

Techniki tworzenia pętli (372)

Pętle liczników - while i range (373)
Przechodzenie niewyczerpujące - range i wycinki (374)
Modyfikacja list - range (375)
Przechodzenie równoległe - zip oraz map (376)
Generowanie wartości przesunięcia i elementów - enumerate (379)

Podsumowanie rozdziału (380)

Sprawdź swoją wiedzę - quiz (380)

Sprawdź swoją wiedzę - odpowiedzi (380)

14. Iteracje i składanie list - część 1. (383)

Pierwsze spojrzenie na iteratory (383)

Protokół iteracyjny, iteratory plików (384)
Kontrola iteracji - iter i next (386)
Inne iteratory typów wbudowanych (388)

Listy składane - wprowadzenie (390)

Podstawy list składanych (390)
Wykorzystywanie list składanych w plikach (391)
Rozszerzona składnia list składanych (392)

Inne konteksty iteracyjne (393)

Nowe obiekty iterowane w Pythonie 3.0 (397)

Iterator range() (397)
Iteratory map(), zip() i filter() (398)
Kilka iteratorów na tym samym obiekcie (399)
Iteratory widoku słownika (400)

Inne zagadnienia związane z iteratorami (402)

Podsumowanie rozdziału (402)

Sprawdź swoją wiedzę - quiz (402)

Sprawdź swoją wiedzę - odpowiedzi (403)

15. Wprowadzenie do dokumentacji (405)

Źródła dokumentacji Pythona (405)

Komentarze ze znakami # (406)
Funkcja dir (406)
Łańcuchy znaków dokumentacji - __doc__ (407)
PyDoc - funkcja help (410)
PyDoc - raporty HTML (412)
Zbiór standardowej dokumentacji (415)
Zasoby internetowe (415)
Publikowane książki (416)

Często spotykane problemy programistyczne (417)

Podsumowanie rozdziału (419)

Sprawdź swoją wiedzę - quiz (419)

Sprawdź swoją wiedzę - odpowiedzi (419)

Ćwiczenia do części trzeciej (420)

Część IV: Funkcje (423)

16. Podstawy funkcji (425)

Po co używa się funkcji? (426)

Tworzenie funkcji (426)

Instrukcje def (428)
Instrukcja def uruchamiana jest w czasie wykonania (428)

Pierwszy przykład - definicje i wywoływanie (429)

Definicja (429)
Wywołanie (430)
Polimorfizm w Pythonie (430)

Drugi przykład - przecinające się sekwencje (431)

Definicja (432)
Wywołania (432)
Raz jeszcze o polimorfizmie (433)
Zmienne lokalne (433)

Podsumowanie rozdziału (434)

Sprawdź swoją wiedzę - quiz (434)

Sprawdź swoją wiedzę - odpowiedzi (434)

17. Zakresy (437)

Podstawy zakresów w Pythonie (437)

Reguły dotyczące zakresów (438)
Rozwiązywanie konfliktów w zakresie nazw - reguła LEGB (440)
Przykład zakresu (441)
Zakres wbudowany (442)

Instrukcja global (443)

Minimalizowanie stosowania zmiennych globalnych (445)
Minimalizacja modyfikacji dokonywanych pomiędzy plikami (446)
Inne metody dostępu do zmiennych globalnych (447)

Zakresy a funkcje zagnieżdżone (448)

Szczegóły dotyczące zakresów zagnieżdżonych (449)
Przykład zakresu zagnieżdżonego (449)

Instrukcja nonlocal (455)

Podstawy instrukcji nonlocal (455)
Instrukcja nonlocal w akcji (456)
Czemu służą zmienne nielokalne? (458)

Podsumowanie rozdziału (462)

Sprawdź swoją wiedzę - quiz (462)

Sprawdź swoją wiedzę - odpowiedzi (463)

18. Argumenty (465)

Podstawy przekazywania argumentów (465)

Argumenty a współdzielone referencje (466)
Unikanie modyfikacji zmiennych argumentów (468)
Symulowanie parametrów wyjścia (469)

Specjalne tryby dopasowania argumentów (470)

Podstawy (470)
Składnia dopasowania (471)
Dopasowywanie argumentów - szczegóły (472)
Przykłady ze słowami kluczowymi i wartościami domyślnymi (473)
Przykład dowolnych argumentów (475)
Argumenty mogące być tylko słowami kluczowymi z Pythona 3.0 (479)

Przykład z funkcją obliczającą minimum (482)

Pełne rozwiązanie (483)
Dodatkowy bonus (484)
Puenta (485)

Uogólnione funkcje działające na zbiorach (485)

Emulacja funkcji print z Pythona 3.0 (486)

Wykorzystywanie argumentów mogących być tylko słowami kluczowymi (487)

Podsumowanie rozdziału (488)

Sprawdź swoją wiedzę - quiz (489)

Sprawdź swoją wiedzę - odpowiedzi (490)

19. Zaawansowane zagadnienia dotyczące funkcji (491)

Koncepcje projektowania funkcji (491)

Funkcje rekurencyjne (493)

Sumowanie z użyciem rekurencji (493)
Implementacje alternatywne (494)
Pętle a rekurencja (495)
Obsługa dowolnych struktur (496)

Obiekty funkcji - atrybuty i adnotacje (497)

Pośrednie wywołania funkcji (497)
Introspekcja funkcji (498)
Atrybuty funkcji (499)
Adnotacje funkcji w Pythonie 3.0 (499)

Funkcje anonimowe - lambda (501)

Wyrażenia lambda (501)
Po co używa się wyrażenia lambda? (503)
Jak łatwo zaciemnić kod napisany w Pythonie (504)
Zagnieżdżone wyrażenia lambda a zakresy (505)

Odwzorowywanie funkcji na sekwencje - map (507)

Narzędzia programowania funkcyjnego - filter i reduce (508)

Podsumowanie rozdziału (510)

Sprawdź swoją wiedzę - quiz (510)

Sprawdź swoją wiedzę - odpowiedzi (510)

20. Iteracje i składanie list - część 2. (513)

Listy składane, podejście drugie - narzędzia funkcyjne (513)

Listy składane kontra map (514)
Dodajemy warunki i pętle zagnieżdżone - filter (515)
Listy składane i macierze (517)
Zrozumieć listy składane (518)

Iteratorów ciąg dalszy - generatory (520)

Funkcje generatorów - yield kontra return (520)
Wyrażenia generatorów - iteratory spotykają złożenia (524)
Funkcje generatorów kontra wyrażenia generatorów (525)
Generatory są jednorazowymi iteratorami (526)
Emulacja funkcji zip i map za pomocą narzędzi iteracyjnych (527)
Generowanie wyników we wbudowanych typach i klasach (531)

Podsumowanie obiektów składanych w 3.0 (533)

Zrozumieć zbiory i słowniki składane (534)
Rozszerzona składnia zbiorów i słowników składanych (534)

Pomiary wydajności implementacji iteratorów (535)

Moduł mytimer (536)
Skrypt mierzący wydajność (536)
Pomiary czasu (537)
Alternatywne moduły mierzące wydajność (539)
Inne sugestie (543)

Pułapki związane z funkcjami (544)

Lokalne nazwy są wykrywane w sposób statyczny (544)
Wartości domyślne i obiekty mutowalne (546)
Funkcje niezwracające wyników (548)
Funkcje zagnieżdżone a zmienne modyfikowane w pętli (548)

Podsumowanie rozdziału (548)

Sprawdź swoją wiedzę - quiz (549)

Sprawdź swoją wiedzę - odpowiedzi (549)

Sprawdź swoją wiedzę - ćwiczenia do części czwartej (550)

Część V: Moduły (553)

21. Moduły - wprowadzenie (555)

Po co używa się modułów? (555)

Architektura programu w Pythonie (556)

Struktura programu (556)
Importowanie i atrybuty (557)
Moduły biblioteki standardowej (558)

Jak działa importowanie (559)

1. Odnalezienie modułu (560)
2. (Ewentualne) Kompilowanie (560)
3. Wykonanie (561)

Ścieżka wyszukiwania modułów (561)

Konfiguracja ścieżki wyszukiwania (563)
Wariacje ścieżki wyszukiwania modułów (564)
Lista sys.path (564)
Wybór pliku modułu (565)
Zaawansowane zagadnienia związane z wyborem modułów (566)

Podsumowanie rozdziału (566)

Sprawdź swoją wiedzę - quiz (567)

Sprawdź swoją wiedzę - odpowiedzi (568)

22. Podstawy tworzenia modułów (569)

Tworzenie modułów (569)

Użycie modułów (570)

Instrukcja import (570)
Instrukcja from (571)
Instrukcja from * (571)
Operacja importowania odbywa się tylko raz (571)
Instrukcje import oraz from są przypisaniami (572)
Modyfikacja zmiennych pomiędzy plikami (573)
Równoważność instrukcji import oraz from (573)
Potencjalne pułapki związane z użyciem instrukcji from (574)

Przestrzenie nazw modułów (575)

Pliki generują przestrzenie nazw (576)
Kwalifikowanie nazw atrybutów (577)
Importowanie a zakresy (578)
Zagnieżdżanie przestrzeni nazw (579)

Przeładowywanie modułów (580)

Podstawy przeładowywania modułów (581)
Przykład przeładowywania z użyciem reload (581)

Podsumowanie rozdziału (582)

Sprawdź swoją wiedzę - quiz (583)

Sprawdź swoją wiedzę - odpowiedzi (584)

23. Pakiety modułów (585)

Podstawy importowania pakietów (585)

Pakiety a ustawienia ścieżki wyszukiwania (586)
Pliki pakietów __init__.py (586)

Przykład importowania pakietu (588)

Instrukcja from a instrukcja import w importowaniu pakietów (589)

Do czego służy importowanie pakietów? (590)

Historia trzech systemów (590)

Względne importowanie pakietów (593)

Zmiany w Pythonie 3.0 (593)
Podstawy importów względnych (594)
Do czego służą importy względne? (595)
Zakres importów względnych (597)
Podsumowanie reguł wyszukiwania modułów (598)
Importy względne w działaniu (598)

Podsumowanie rozdziału (603)

Sprawdź swoją wiedzę - quiz (604)

Sprawdź swoją wiedzę - odpowiedzi (604)

24. Zaawansowane zagadnienia związane z modułami (607)

Ukrywanie danych w modułach (607)

Minimalizacja niebezpieczeństw użycia from * - _X oraz __all__ (608)

Włączanie opcji z przyszłych wersji Pythona (608)

Mieszane tryby użycia - __name__ oraz __main__ (609)

Testy jednostkowe z wykorzystaniem __name__ (610)
Użycie argumentów wiersza poleceń z __name__ (611)

Modyfikacja ścieżki wyszukiwania modułów (613)

Rozszerzenie as dla instrukcji import oraz from (614)

Moduły są obiektami - metaprogramy (615)

Importowanie modułów za pomocą łańcucha znaków nazwy (617)

Przechodnie przeładowywanie modułów (618)

Projektowanie modułów (621)

Pułapki związane z modułami (622)

W kodzie najwyższego poziomu kolejność instrukcji ma znaczenie (622)
Instrukcja from kopiuje nazwy, jednak łącza już nie (623)
Instrukcja from * może zaciemnić znaczenie zmiennych (624)
Funkcja reload może nie mieć wpływu na obiekty importowane za pomocą from (624)
Funkcja reload i instrukcja from a testowanie interaktywne (625)
Rekurencyjne importowanie za pomocą from może nie działać (626)

Podsumowanie rozdziału (627)

Sprawdź swoją wiedzę - quiz (627)

Sprawdź swoją wiedzę - odpowiedzi (628)

Sprawdź swoją wiedzę - ćwiczenia do części piątej (628)

Część VI: Klasy i programowanie zorientowane obiektowo (631)

25. Programowanie zorientowane obiektowo (633)

Po co używa się klas? (634)

Programowanie zorientowane obiektowo z dystansu (635)

Wyszukiwanie dziedziczenia atrybutów (635)
Klasy a instancje (637)
Wywołania metod klasy (638)
Tworzenie drzew klas (638)
Programowanie zorientowane obiektowo oparte jest na ponownym wykorzystaniu kodu (641)

Podsumowanie rozdziału (643)

Sprawdź swoją wiedzę - quiz (644)

Sprawdź swoją wiedzę - odpowiedzi (644)

26. Podstawy tworzenia klas (647)

Klasy generują większą liczbę obiektów instancji (647)

Obiekty klas udostępniają zachowania domyślne (648)
Obiekty instancji są rzeczywistymi elementami (648)
Pierwszy przykład (649)

Klasy dostosowuje się do własnych potrzeb przez dziedziczenie (651)

Drugi przykład (652)
Klasy są atrybutami w modułach (653)

Klasy mogą przechwytywać operatory Pythona (654)

Trzeci przykład (655)
Po co przeciąża się operatory? (657)

Najprostsza klasa Pythona na świecie (658)

Klasy a słowniki (660)

Podsumowanie rozdziału (662)

Sprawdź swoją wiedzę - quiz (662)

Sprawdź swoją wiedzę - odpowiedzi (663)

27. Bardziej realistyczny przykład (665)

Krok 1. - tworzenie instancji (666)

Tworzenie konstruktorów (666)
Testowanie w miarę pracy (667)
Wykorzystywanie kodu na dwa sposoby (668)

Krok 2. - dodawanie metod (669)

Tworzenie kodu metod (671)

Krok 3. - przeciążanie operatorów (673)

Udostępnienie wyświetlania (674)

Krok 4. - dostosowanie zachowania do własnych potrzeb za pomocą klas podrzędnych (675)

Tworzenie klas podrzędnych (675)
Rozszerzanie metod - niewłaściwy sposób (676)
Rozszerzanie metod - właściwy sposób (676)
Polimorfizm w akcji (678)
Dziedziczenie, dostosowanie do własnych potrzeb i rozszerzenie (679)
Programowanie zorientowane obiektowo - idea (680)

Krok 5. - dostosowanie do własnych potrzeb także konstruktorów (680)

Programowanie zorientowane obiektowo jest prostsze, niż się wydaje (682)
Inne sposoby łączenia klas (683)

Krok 6. - wykorzystywanie narzędzi do introspekcji (684)

Specjalne atrybuty klas (686)
Uniwersalne narzędzie do wyświetlania (687)
Atrybuty instancji a atrybuty klas (688)
Rozważania na temat nazw w klasach narzędzi (689)
Ostateczna postać naszych klas (690)

Krok 7. i ostatni - przechowanie obiektów w bazie danych (691)

Obiekty pickle i shelve (691)
Przechowywanie obiektów w bazie danych za pomocą shelve (692)
Interaktywne badanie obiektów shelve (694)
Uaktualnianie obiektów w pliku shelve (695)

Przyszłe kierunki rozwoju (697)

Podsumowanie rozdziału (699)

Sprawdź swoją wiedzę - quiz (699)

Sprawdź swoją wiedzę - odpowiedzi (700)

28. Szczegóły kodu klas (703)

Instrukcja class (703)

Ogólna forma (703)
Przykład (704)

Metody (706)

Przykład metody (707)
Wywoływanie konstruktorów klas nadrzędnych (708)
Inne możliwości wywoływania metod (708)

Dziedziczenie (708)

Tworzenie drzewa atrybutów (709)
Specjalizacja odziedziczonych metod (710)
Techniki interfejsów klas (711)
Abstrakcyjne klasy nadrzędne (712)
Abstrakcyjne klasy nadrzędne z Pythona 2.6 oraz 3.0 (713)

Przestrzenie nazw - cała historia (714)

Pojedyncze nazwy - globalne, o ile nie przypisane (715)
Nazwy atrybutów - przestrzenie nazw obiektów (715)
Zen przestrzeni nazw Pythona - przypisania klasyfikują zmienne (715)
Słowniki przestrzeni nazw (718)
Łącza przestrzeni nazw (720)

Raz jeszcze o łańcuchach znaków dokumentacji (722)

Klasy a moduły (723)

Podsumowanie rozdziału (724)

Sprawdź swoją wiedzę - quiz (724)

Sprawdź swoją wiedzę - odpowiedzi (724)

29. Przeciążanie operatorów (727)

Podstawy (727)

Konstruktory i wyrażenia - __init__ i __sub__ (728)
Często spotykane metody przeciążania operatorów (728)

Indeksowanie i wycinanie - __getitem__ i __setitem__ (730)

Wycinki (730)

Iteracja po indeksie - __getitem__ (731)

Obiekty iteratorów - __iter__ i __next__ (733)

Iteratory zdefiniowane przez użytkownika (734)
Wiele iteracji po jednym obiekcie (735)

Test przynależności - __contains__, __iter__ i __getitem__ (737)

Metody __getattr__ oraz __setattr__ przechwytują referencje do atrybutów (740)

Inne narzędzia do zarządzania atrybutami (741)
Emulowanie prywatności w atrybutach instancji (741)

Metody __repr__ oraz __str__ zwracają reprezentacje łańcuchów znaków (742)

Metoda __radd__ obsługuje dodawanie prawostronne i modyfikację w miejscu (745)

Dodawanie w miejscu (746)

Metoda __call_ przechwytuje wywołania (747)

Interfejsy funkcji i kod oparty na wywołaniach zwrotnych (748)

Porównania - __lt__, __gt__ i inne (750)

Metoda __cmp__ w 2.6 (usunięta w 3.0) (750)

Testy logiczne - __bool__ i __len__ (751)

Destrukcja obiektu - __del__ (752)

Podsumowanie rozdziału (754)

Sprawdź swoją wiedzę - quiz (755)

Sprawdź swoją wiedzę - odpowiedzi (755)

30. Projektowanie z użyciem klas (757)

Python a programowanie zorientowane obiektowo (757)

Przeciążanie za pomocą sygnatur wywołań (lub bez nich) (758)

Programowanie zorientowane obiektowo i dziedziczenie - związek "jest" (759)

Programowanie zorientowane obiektowo i kompozycja - związki typu "ma" (760)

Raz jeszcze procesor strumienia danych (762)

Programowanie zorientowane obiektowo a delegacja - obiekty "opakowujące" (765)

Pseudoprywatne atrybuty klas (767)

Przegląd zniekształcania nazw zmiennych (767)
Po co używa się atrybutów pseudoprywatnych? (768)

Metody są obiektami - z wiązaniem i bez wiązania (770)

Metody niezwiązane w 3.0 (772)
Metody związane i inne obiekty wywoływane (773)

Dziedziczenie wielokrotne - klasy mieszane (775)

Tworzenie klas mieszanych (776)

Klasy są obiektami - uniwersalne fabryki obiektów (785)

Do czego służą fabryki? (787)

Inne zagadnienia związane z projektowaniem (788)

Podsumowanie rozdziału (788)

Sprawdź swoją wiedzę - quiz (789)

Sprawdź swoją wiedzę - odpowiedzi (789)

31. Zaawansowane zagadnienia związane z klasami (791)

Rozszerzanie typów wbudowanych (791)

Rozszerzanie typów za pomocą osadzania (792)
Rozszerzanie typów za pomocą klas podrzędnych (793)

Klasy w nowym stylu (795)

Nowości w klasach w nowym stylu (796)

Zmiany w modelu typów (797)
Zmiany w dziedziczeniu diamentowym (801)

Nowości w klasach w nowym stylu (805)

Sloty (805)
Właściwości klas (809)
Przeciążanie nazw - __getattribute__ i deskryptory (811)
Metaklasy (811)

Metody statyczne oraz metody klasy (811)

Do czego potrzebujemy metod specjalnych? (812)
Metody statyczne w 2.6 i 3.0 (812)
Alternatywy dla metod statycznych (814)
Używanie metod statycznych i metod klas (815)
Zliczanie instancji z użyciem metod statycznych (817)
Zliczanie instancji z metodami klas (818)

Dekoratory i metaklasy - część 1. (820)

Podstawowe INFOrmacje o dekoratorach funkcji (820)
Przykład dekoratora (821)
Dekoratory klas i metaklasy (822)
Dalsza lektura (823)

Pułapki związane z klasami (824)

Modyfikacja atrybutów klas może mieć efekty uboczne (824)
Modyfikowanie mutowalnych atrybutów klas również może mieć efekty uboczne (825)
Dziedziczenie wielokrotne - kolejność ma znaczenie (826)
Metody, klasy oraz zakresy zagnieżdżone (827)
Klasy wykorzystujące delegację w 3.0 - __getattr__ i funkcje wbudowane (829)
Przesadne opakowywanie (829)

Podsumowanie rozdziału (830)

Sprawdź swoją wiedzę - quiz (830)

Sprawdź swoją wiedzę - odpowiedzi (830)

Sprawdź swoją wiedzę - ćwiczenia do części szóstej (831)

Część VII: Wyjątki oraz narzędzia (839)

32. Podstawy wyjątków (841)

Po co używa się wyjątków? (841)

Role wyjątków (842)

Wyjątki w skrócie (843)

Domyślny program obsługi wyjątków (843)
Przechwytywanie wyjątków (844)
Zgłaszanie wyjątków (845)
Wyjątki zdefiniowane przez użytkownika (845)
Działania końcowe (846)

Podsumowanie rozdziału (847)

Sprawdź swoją wiedzę - quiz (849)

Sprawdź swoją wiedzę - odpowiedzi (849)

33. Szczegółowe INFOrmacje dotyczące wyjątków (851)

Instrukcja try/except/else (851)

Części instrukcji try (853)
Część try/else (855)
Przykład - zachowanie domyślne (856)
Przykład - przechwytywanie wbudowanych wyjątków (857)

Instrukcja try/finally (857)

Przykład - działania kończące kod z użyciem try/finally (858)

Połączona instrukcja try/except/finally (859)

Składnia połączonej instrukcji try (860)
Łączenie finally oraz except za pomocą zagnieżdżania (861)
Przykład połączonego try (862)

Instrukcja raise (863)

Przekazywanie wyjątków za pomocą raise (864)
Łańcuchy wyjątków w Pythonie 3.0 - raise from (865)

Instrukcja assert (865)

Przykład - wyłapywanie ograniczeń (ale nie błędów!) (866)

Menedżery kontekstu with/as (867)

Podstawowe zastosowanie (867)
Protokół zarządzania kontekstem (868)

Podsumowanie rozdziału (870)

Sprawdź swoją wiedzę - quiz (871)

Sprawdź swoją wiedzę - odpowiedzi (871)

34. Obiekty wyjątków (873)

Wyjątki - powrót do przyszłości (874)

Wyjątki oparte na łańcuchach znaków znikają (874)
Wyjątki oparte na klasach (875)
Tworzenie klas wyjątków (875)

Do czego służą hierarchie wyjątków? (877)

Wbudowane klasy wyjątków (880)

Kategorie wbudowanych wyjątków (881)
Domyślne wyświetlanie oraz stan (882)

Własne sposoby wyświetlania (883)

Własne dane oraz zachowania (884)

Udostępnianie szczegółów wyjątku (884)
Udostępnianie metod wyjątków (885)

Podsumowanie rozdziału (886)

Sprawdź swoją wiedzę - quiz (886)

Sprawdź swoją wiedzę - odpowiedzi (886)

35. Projektowanie z wykorzystaniem wyjątków (889)

Zagnieżdżanie programów obsługi wyjątków (889)

Przykład - zagnieżdżanie przebiegu sterowania (891)
Przykład - zagnieżdżanie składniowe (891)

Zastosowanie wyjątków (893)

Wyjątki nie zawsze są błędami (893)
Funkcje mogą sygnalizować warunki za pomocą raise (893)
Zamykanie plików oraz połączeń z serwerem (894)
Debugowanie z wykorzystaniem zewnętrznych instrukcji try (895)
Testowanie kodu wewnątrz tego samego procesu (895)
Więcej INFOrmacji na temat funkcji sys.exc_INFO (896)

Wskazówki i pułapki dotyczące projektowania wyjątków (897)

Co powinniśmy opakować w try (897)
Jak nie przechwytywać zbyt wiele - unikanie pustych except i wyjątków (898)
Jak nie przechwytywać zbyt mało - korzystanie z kategorii opartych na klasach (900)

Podsumowanie jądra języka Python (901)

Zbiór narzędzi Pythona (901)
Narzędzia programistyczne przeznaczone do większych projektów (902)

Podsumowanie rozdziału (906)

Sprawdź swoją wiedzę - quiz (906)

Sprawdź swoją wiedzę - odpowiedzi (906)

Sprawdź swoją wiedzę - ćwiczenia do części siódmej (907)

Część VIII: Zagadnienia zaawansowane (909)

36. Łańcuchy znaków Unicode oraz łańcuchy bajtowe (911)

Zmiany w łańcuchach znaków w Pythonie 3.0 (912)

Podstawy łańcuchów znaków (913)

Kodowanie znaków (913)
Typy łańcuchów znaków Pythona (915)
Pliki binarne i tekstowe (916)

Łańcuchy znaków Pythona 3.0 w akcji (918)

Literały i podstawowe właściwości (918)
Konwersje (919)

Kod łańcuchów znaków Unicode (920)

Kod tekstu z zakresu ASCII (921)
Kod tekstu spoza zakresu ASCII (921)
Kodowanie i dekodowanie tekstu spoza zakresu ASCII (922)
Inne techniki kodowania łańcuchów Unicode (923)
Konwersja kodowania (925)
Łańcuchy znaków Unicode w Pythonie 2.6 (925)
Deklaracje typu kodowania znaków pliku źródłowego (928)

Wykorzystywanie obiektów bytes z Pythona 3.0 (929)

Wywołania metod (929)
Operacje na sekwencjach (930)
Inne sposoby tworzenia obiektów bytes (931)
Mieszanie typów łańcuchów znaków (931)

Wykorzystywanie obiektów bytearray z Pythona 3.0 (i 2.6) (932)

Wykorzystywanie plików tekstowych i binarnych (935)

Podstawy plików tekstowych (935)
Tryby tekstowy i binarny w Pythonie 3.0 (936)
Brak dopasowania typu i zawartości (938)

Wykorzystywanie plików Unicode (939)

Odczyt i zapis Unicode w Pythonie 3.0 (939)
Obsługa BOM w Pythonie 3.0 (941)
Pliki Unicode w Pythonie 2.6 (943)

Inne zmiany narzędzi łańcuchów znaków w Pythonie 3.0 (944)

Moduł dopasowywania wzorców re (944)
Moduł danych binarnych struct (945)
Moduł serializacji obiektów pickle (947)
Narzędzia do analizy składniowej XML (948)

Podsumowanie rozdziału (951)

Sprawdź swoją wiedzę - quiz (952)

Sprawdź swoją wiedzę - odpowiedzi (952)

37. Zarządzane atrybuty (955)

Po co zarządza się atrybutami? (955)

Wstawianie kodu wykonywanego w momencie dostępu do atrybutów (956)

Właściwości (957)

Podstawy (957)
Pierwszy przykład (958)
Obliczanie atrybutów (959)
Zapisywanie właściwości w kodzie za pomocą dekoratorów (960)

Deskryptory (961)

Podstawy (962)
Pierwszy przykład (964)
Obliczone atrybuty (966)
Wykorzystywanie INFOrmacji o stanie w deskryptorach (967)
Powiązania pomiędzy właściwościami a deskryptorami (968)

Metody __getattr__ oraz __getattribute__ (970)

Podstawy (971)
Pierwszy przykład (973)
Obliczanie atrybutów (974)
Porównanie metod __getattr__ oraz __getattribute__ (975)
Porównanie technik zarządzania atrybutami (976)
Przechwytywanie atrybutów wbudowanych operacji (979)
Powrót do menedżerów opartych na delegacji (983)

Przykład - sprawdzanie poprawności atrybutów (986)

Wykorzystywanie właściwości do sprawdzania poprawności (986)
Wykorzystywanie deskryptorów do sprawdzania poprawności (988)
Wykorzystywanie metody __getattr__ do sprawdzania poprawności (990)
Wykorzystywanie metody __getattribute__ do sprawdzania poprawności (991)

Podsumowanie rozdziału (992)

Sprawdź swoją wiedzę - quiz (992)

Sprawdź swoją wiedzę - odpowiedzi (993)

38. Dekoratory (995)

Czym jest dekorator? (995)

Zarządzanie wywołaniami oraz instancjami (996)
Zarządzanie funkcjami oraz klasami (996)
Wykorzystywanie i definiowanie dekoratorów (997)
Do czego służą dekoratory? (997)

Podstawy (998)

Dekoratory funkcji (998)
Dekoratory klas (1002)
Zagnieżdżanie dekoratorów (1004)
Argumenty dekoratorów (1006)
Dekoratory zarządzają także funkcjami oraz klasami (1006)

Kod dekoratorów funkcji (1007)

Śledzenie wywołań (1007)
Możliwości w zakresie zachowania INFOrmacji o stanie (1009)
Uwagi na temat klas I - dekorowanie metod klas (1012)
Mierzenie czasu wywołania (1017)
Dodawanie argumentów dekoratora (1019)

Kod dekoratorów klas (1021)

Klasy singletona (1021)
Śledzenie interfejsów obiektów (1023)
Uwagi na temat klas II - zachowanie większej liczby instancji (1027)
Dekoratory a funkcje zarządzające (1028)
Do czego służą dekoratory? (raz jeszcze) (1029)

Bezpośrednie zarządzanie funkcjami oraz klasami (1031)

Przykład - atrybuty "prywatne" i "publiczne" (1033)

Implementacja atrybutów prywatnych (1033)
Szczegóły implementacji I (1035)
Uogólnienie kodu pod kątem deklaracji atrybutów jako publicznych (1036)
Szczegóły implementacji II (1038)
Znane problemy (1039)
W Pythonie nie chodzi o kontrolę (1043)

Przykład: Sprawdzanie poprawności argumentów funkcji (1044)

Cel (1044)
Prosty dekorator sprawdzający przedziały dla argumentów pozycyjnych (1045)
Uogólnienie kodu pod kątem słów kluczowych i wartości domyślnych (1047)
Szczegóły implementacji (1050)
Znane problemy (1052)
Argumenty dekoratora a adnotacje funkcji (1053)
Inne zastosowania - sprawdzanie typów (skoro nalegamy!) (1054)

Podsumowanie rozdziału (1055)

Sprawdź swoją wiedzę - quiz (1056)

Sprawdź swoją wiedzę - odpowiedzi (1056)

39. Metaklasy (1061)

Tworzyć metaklasy czy tego nie robić? (1061)

Zwiększające się poziomy magii (1062)
Wady funkcji pomocniczych (1064)
Metaklasy a dekoratory klas - runda 1. (1066)

Model metaklasy (1068)

Klasy są instancjami obiektu type (1068)
Metaklasy są klasami podrzędnymi klasy type (1070)
Protokół instrukcji class (1071)

Deklarowanie metaklas (1071)

Tworzenie metaklas (1073)

Prosta metaklasa (1073)
Dostosowywanie tworzenia do własnych potrzeb oraz inicjalizacja (1074)
Pozostałe sposoby tworzenia metaklas (1074)
Instancje a dziedziczenie (1077)

Przykład - dodawanie metod do klas (1078)

Ręczne rozszerzanie (1078)
Rozszerzanie oparte na metaklasie (1080)
Metaklasy a dekoratory klas - runda 2. (1081)

Przykład - zastosowanie dekoratorów do metod (1084)

Ręczne śledzenie za pomocą dekoracji (1084)
Śledzenie metaklas oraz dekoratorów (1085)
Zastosowanie dowolnego dekoratora do metod (1086)
Metaklasy a dekoratory klas - runda 3. (1088)

Podsumowanie rozdziału (1091)

Sprawdź swoją wiedzę - quiz (1092)

Sprawdź swoją wiedzę - odpowiedzi (1092)

Dodatki (1093)

Dodatek A: Instalacja i konfiguracja (1095)

Instalowanie interpretera Pythona (1095)

Czy Python jest już zainstalowany? (1095)
Skąd pobrać Pythona (1096)
Instalacja Pythona (1097)

Konfiguracja Pythona (1098)

Zmienne środowiskowe Pythona (1098)
Jak ustawić opcje konfiguracyjne? (1100)
Opcje wiersza poleceń Pythona (1103)

Uzyskanie pomocy (1104)

Dodatek B: Rozwiązania ćwiczeń podsumowujących poszczególne części książki (1105)

Część I Wprowadzenie (1105)

Część II Typy i operacje (1107)

Część III Instrukcja i składnia (1112)

Część IV Funkcje (1114)

Część V Moduły (1121)

Część VI Klasy i programowanie zorientowane obiektowo (1125)

Część VII Wyjątki oraz narzędzia (1132)

Skorowidz (1139)

..::INFO::..

Tytuł: Python. Leksykon kieszonkowy
Rok: 2014
Wydawca: Helion
Format: pdf

..::OPIS::..

Język Python obecny jest na rynku od ponad 20 lat. Opracowany został na początku lat dziewięćdziesiątych XX wieku i błyskawicznie zaczął zdobywać uznanie programistów na całym świecie. Python sprawdza się doskonale w pisaniu skryptów oraz narzędzi, a w dużym projekcie także nie zawiedzie oczekiwań. Język ten korzysta z automatycznego zarządzania pamięcią oraz umożliwia obiektowe i funkcyjne podejście do tworzonego programu.
Spis treści......Page 3
Wprowadzenie......Page 7
Konwencje......Page 8
Opcje poleceń Pythona......Page 9
Specyfikacja programu w wierszu polecenia......Page 11
Opcje poleceń Pythona 2.X......Page 12
Zmienne operacyjne......Page 13
Zmienne opcji wiersza poleceń......Page 14
Dyrektywy plikowe launchera......Page 15
Wiersz poleceń launchera......Page 16
Operatory i priorytet ich stosowania......Page 17
Uwagi na temat stosowania operatorów......Page 19
Operacje według kategorii......Page 21
Uwagi na temat działań na sekwencjach......Page 25
Liczby......Page 26
Ciągi znaków......Page 29
Łańcuchy znaków Unicode......Page 46
Listy......Page 50
Słowniki......Page 56
Krotki......Page 60
Pliki......Page 61
Zbiory......Page 66
Inne typy i konwersje......Page 68
Reguły składniowe......Page 70
Reguły dotyczące nazw......Page 72
Instrukcja przypisania......Page 75
Instrukcja wyrażeniowa......Page 79
Instrukcja print......Page 80
Instrukcja if......Page 82
Instrukcja for......Page 83
Instrukcja del......Page 84
Instrukcja def......Page 85
Instrukcja yield......Page 89
Instrukcja nonlocal......Page 91
Instrukcja import......Page 92
Instrukcja from......Page 95
Instrukcja class......Page 97
Instrukcja try......Page 99
Instrukcja raise......Page 102
Instrukcja with......Page 104
Instrukcje w Pythonie 2.X......Page 106
Nazwy niekwalifikowane — zasięgi leksykalne......Page 107
Zasięgi zagnieżdżone i domknięcia......Page 109
Programowanie obiektowe......Page 110
Klasy i egzemplarze......Page 111
Atrybuty pseudoprywatne......Page 112
Klasy nowego stylu......Page 113
Formalne reguły dziedziczenia......Page 114
Metody przeciążające operatory......Page 118
Wszystkie typy......Page 119
Kolekcje (sekwencje, mapy)......Page 125
Liczby (operatory dwuargumentowe)......Page 127
Deskryptory......Page 130
Menedżery kontekstu......Page 131
Metody przeciążające operatory w Pythonie 2.X......Page 132
Funkcje wbudowane......Page 135
Funkcje wbudowane w Pythonie 2.X......Page 157
Klasy bazowe (kategorie)......Page 163
Wyjątki szczegółowe......Page 165
Szczegółowe wyjątki OSError......Page 169
Wyjątki kategorii ostrzeżeń......Page 170
Framework ostrzeżeń......Page 171
Wbudowane wyjątki w Pythonie 3.2......Page 172
Wbudowane atrybuty......Page 173
Standardowe moduły biblioteczne......Page 174
Moduł sys......Page 175
Funkcje i klasy modułu......Page 183
Stałe......Page 184
Moduł systemowy os......Page 185
Narzędzia administracyjne......Page 186
Stałe wykorzystywane do zapewnienia przenośności......Page 187
Polecenia powłoki......Page 188
Narzędzia do obsługi środowiska......Page 190
Narzędzia do obsługi deskryptorów plików......Page 191
Narzędzia do obsługi nazw ścieżek......Page 194
Zarządzanie procesami......Page 198
Moduł os.path......Page 201
Funkcje modułu......Page 204
Obiekty wyrażeń regularnych......Page 206
Obiekty dopasowania......Page 207
Składnia wzorców......Page 208
Moduły utrwalania obiektów......Page 210
Moduły dbm i shelve......Page 212
Moduł pickle......Page 214
Przykład użycia modułu tkinter......Page 217
Wywołania okien dialogowych......Page 218
Porównanie biblioteki Tcl/Tk z modułem tkinter Pythona......Page 220
Moduły i narzędzia do obsługi internetu......Page 222
Inne standardowe moduły biblioteczne......Page 224
Moduł time......Page 225
Moduł timeit......Page 227
Moduł json......Page 228
Moduł subprocess......Page 229
Moduł struct......Page 230
Moduły obsługi wątków......Page 231
API baz danych Python SQL......Page 232
Przykład użycia interfejsu API......Page 233
Obiekty połączeń......Page 234
Obiekty kursora......Page 235
Wskazówki dotyczące rdzenia języka......Page 236
Wskazówki dotyczące środowiska......Page 238
Wskazówki dotyczące użytkowania......Page 239
Różne wskazówki......Page 241
Skorowidz......Page 243

..::INFO::..

Format : PDF
Jakość : Dobra
Wersja Językowa : PL
Rozmiar : 38.4 MB

..::OPIS::..

Po­znaj Py­tho­na!
Py­thon to ję­zyk pro­gra­mo­wa­nia obec­nie naj­bar­dziej ce­nio­ny przez pro­gra­mi­stów i najszybciej zdo­by­wa­ją­cy po­pu­lar­ność.
Wy­róż­nia się bar­dzo pro­stą skład­nią, świet­nie na­da­je się więc do te­go, by ucząc się go, za­cząć przy­go­dę z pro­gra­mo­wa­niem. I war­to przy nim zo­stać, po­głę­bia­jąc zdo­by­tą dzię­ki tej książ­ce wie­dzę – to in­we­sty­cja w przy­szłość.
W tej książ­ce po­zna­my pod­sta­wo­we po­le­ce­nia i in­struk­cje Py­tho­na oraz prze­ćwi­czy­my je krok po kro­ku, two­rząc wła­sne gry z gra­fi­ką 2D. Do­wie­my się też, jak ko­rzy­stać z bi­blio­tek, jak in­sta­lo­wać do­dat­ko­we mo­du­ły i jak two­rzyć pro­jek­ty z gra­fi­ką 3D. Książ­ka za­wie­ra rów­nież za­da­nia do sa­mo­dziel­ne­go wy­ko­na­nia wraz z roz­wią­za­nia­mi oraz mnó­stwo przy­kła­do­wych skryp­tów po­ka­zu­ją­cych dzia­ła­nie Py­tho­na.
Na DVD znaj­dzie­my ze­staw star­to­wy nie­zbęd­nych na­rzę­dzi dla pro­gra­mi­stów: naj­lep­sze śro­do­wi­ska pro­gra­mi­stycz­ne, edy­to­ry ko­du źró­dło­we­go i pli­ki szko­le­nio­we do wska­zó­wek przed­sta­wio­nych w książ­ce.

Spis treści / Od autora
1. Dlaczego warto poznać Pythona?
2. Podstawowe polecenia
3. Programy z oknem graficznym
4. Zadania logiczne
5. Programowanie z grafiką 3D
6. Rozwiązania zadań
7. Podsumowanie: co warto wiedzieć o Pythonie

..::INFO::..

Format : MP4, Materiały Dodatkowe
Rozmiar : 647.0 MB
Wersja Językowa : PL
Wydawnictwo : VideoPoint
Czas trwania : 4h 36min

..::OPIS::..

Oto pierwsze chwile Twojej nowej drogi zawodowej. Python. Kurs video. Poziom pierwszy. Podstawy programowania i tworzenia aplikacji wprowadzi Cię w świat rozwijanego od dwudziestu lat, dojrzałego języka, pozwalającego tworzyć zaawansowane aplikacje dla różnych systemów operacyjnych. Nie musisz mieć doświadczenia w programowaniu. Python jest łatwy w użyciu, charakteryzuje się przejrzystą składnią i prostym sposobem przenoszenia. Do tego jest darmowy i nieustannie ulepszany.
Python to popularny język programowania obiektowego, używany zarówno w programach działających samodzielnie, jak i w skryptach obejmujących różne dziedziny zastosowań. Jest intensywnie wykorzystywany przez Google i YouTube.
Co istotne w Twojej przyszłej pracy, Python posiada system automatycznego zarządzania pamięcią, który zdejmuje z programisty obowiązek panowania nad tym skomplikowanym obszarem. Zatem bez względu na to, czy jesteś nowicjuszem w programowaniu, czy profesjonalistą, włącz pierwszą lekcję szkolenia Python. Kurs video. Poziom pierwszy. Podstawy programowania i tworzenia aplikacji i przekonaj się, że nauka może być przyjemnością.

..::INFO::..

Format : MP4, Materiały Dodatkowe
Rozmiar : 3.59 GB
Czas trwania : 11 godz.
Wersja Językowa : PL
Wydawnictwo : UDEMY

..::OPIS::..

Pierwsza część kursu z serii Machine Learning Bootcamp obejmująca tematykę uczenia nadzorowanego. Poruszone są główne problemy klasycznego uczenia maszynowego, czyli klasyfikacja oraz regresja. Kurs zbudowany jest w oparciu o najpopularniejszą bibliotekę do uczenia maszynowego w języku Python, czyli bibliotekę scikit-learn (sklearn).

..::INFO::..

Format : MP4, Materiały Dodatkowe
Rozmiar : 3.59 GB
Czas trwania : 11 godz.
Wersja Językowa : PL
Wydawnictwo : UDEMY

..::OPIS::..

Pierwsza część kursu z serii Machine Learning Bootcamp obejmująca tematykę uczenia nadzorowanego. Poruszone są główne problemy klasycznego uczenia maszynowego, czyli klasyfikacja oraz regresja. Kurs zbudowany jest w oparciu o najpopularniejszą bibliotekę do uczenia maszynowego w języku Python, czyli bibliotekę scikit-learn (sklearn).

..::INFO::..

Format : MP4, Materiały Dodatkowe
Rozmiar : 2.26 GB
Czas trwania : 5 godz.
Wersja Językowa : PL
Wydawnictwo : UDEMY

..::OPIS::..

Druga część kursu z serii Machine Learning Bootcamp obejmująca tematykę uczenia nienadzorowanego. Poruszone są główne problemy uczenia nienadzorowanego takie jak klasteryzacja, redukcja wymiarowości, reguły asocjacyjne czy detekcja anomalii. Kurs zbudowany jest w oparciu o kilka bibliotek do uczenia maszynowego w języku Python: scikit-learn, Prophet, OpenCV.

..::INFO::..

Format : MP4, Materiały Dodatkowe
Rozmiar : 2.26 GB
Czas trwania : 5 godz.
Wersja Językowa : PL
Wydawnictwo : UDEMY

..::OPIS::..

Druga część kursu z serii Machine Learning Bootcamp obejmująca tematykę uczenia nienadzorowanego. Poruszone są główne problemy uczenia nienadzorowanego takie jak klasteryzacja, redukcja wymiarowości, reguły asocjacyjne czy detekcja anomalii. Kurs zbudowany jest w oparciu o kilka bibliotek do uczenia maszynowego w języku Python: scikit-learn, Prophet, OpenCV.

..::INFO::..

Format : MP4, Materiały Dodatkowe
Rozmiar : 5.32 GB
Czas trwania : 11.5 godz
Wersja Językowa : PL
Wydawnictwo : UDEMY

..::OPIS::..

Kurs zawiera podstawy tworzenia aplikacji webowych z wykorzystaniem frameworku Dash.

Jednym z popularnych zastosowań tego typu aplikacji są analityczne aplikacje webowe (dashboardy, analizy, raporty, itd.). Ponieważ framework Dash jest świetnie zintegrowany z biblioteką Plotly (tworzenie interaktywnych wykresów) idealnie nadaje się do szeroko pojętych zastosowań w data science. Mając gotowy model uczenia maszynowego w prosty sposób możemy stworzyć aplikację, która będzie obsługiwać nasz model.

..::INFO::..

Format : MP4, Materiały Dodatkowe
Rozmiar : 5.32 GB
Czas trwania : 11.5 godz
Wersja Językowa : PL
Wydawnictwo : UDEMY

..::OPIS::..

Kurs zawiera podstawy tworzenia aplikacji webowych z wykorzystaniem frameworku Dash.

Jednym z popularnych zastosowań tego typu aplikacji są analityczne aplikacje webowe (dashboardy, analizy, raporty, itd.). Ponieważ framework Dash jest świetnie zintegrowany z biblioteką Plotly (tworzenie interaktywnych wykresów) idealnie nadaje się do szeroko pojętych zastosowań w data science. Mając gotowy model uczenia maszynowego w prosty sposób możemy stworzyć aplikację, która będzie obsługiwać nasz model.

..::INFO::..

Format : MP4, Materiały Dodatkowe
Rozmiar : 5.32 GB
Czas trwania : 11.5 godz
Wersja Językowa : PL
Wydawnictwo : UDEMY

..::OPIS::..

Kurs zawiera podstawy tworzenia aplikacji webowych z wykorzystaniem frameworku Dash.

Jednym z popularnych zastosowań tego typu aplikacji są analityczne aplikacje webowe (dashboardy, analizy, raporty, itd.). Ponieważ framework Dash jest świetnie zintegrowany z biblioteką Plotly (tworzenie interaktywnych wykresów) idealnie nadaje się do szeroko pojętych zastosowań w data science. Mając gotowy model uczenia maszynowego w prosty sposób możemy stworzyć aplikację, która będzie obsługiwać nasz model.

..::INFO::..

Format : MP4, Materiały Dodatkowe
Rozmiar : 4.35 GB
Czas trwania : 12.5 godz
Wersja Językowa : PL
Wydawnictwo : UDEMY

..::OPIS::..

Dynamiczny rozwój technologii, a także nieustannie zwiększająca się ilość danych, które są generowane powoduje, że w skali globalnej drastycznie wzrasta zapotrzebowanie na osoby zajmujące się data science. Jest to już trend globalny od którego żaden wysoko rozwinięty kraj nie może przejść obojętnie.

Przez ostatni rok sporo firm działających na terenie Polski zaczęło budować zespoły data science. Pojawiło się także bardzo dużo ofert pracy związanych z przeróżnymi branżami, np. finanse, ubezpieczenia, telco, sprzedaż, marketing internetowy czy nawet gaming, To tylko początkowy sygnał trendu, który jak przewiduje wiele źródeł nie pojawił się tylko na chwilę.

..::INFO::..

Format : MP4, Materiały Dodatkowe
Rozmiar : 4.35 GB
Czas trwania : 12.5 godz
Wersja Językowa : PL
Wydawnictwo : UDEMY

..::OPIS::..

Dynamiczny rozwój technologii, a także nieustannie zwiększająca się ilość danych, które są generowane powoduje, że w skali globalnej drastycznie wzrasta zapotrzebowanie na osoby zajmujące się data science. Jest to już trend globalny od którego żaden wysoko rozwinięty kraj nie może przejść obojętnie.

Przez ostatni rok sporo firm działających na terenie Polski zaczęło budować zespoły data science. Pojawiło się także bardzo dużo ofert pracy związanych z przeróżnymi branżami, np. finanse, ubezpieczenia, telco, sprzedaż, marketing internetowy czy nawet gaming, To tylko początkowy sygnał trendu, który jak przewiduje wiele źródeł nie pojawił się tylko na chwilę.

..::INFO::..

Format : MP4, Materiały Dodatkowe
Rozmiar : 4.35 GB
Czas trwania : 12.5 godz
Wersja Językowa : PL
Wydawnictwo : UDEMY

..::OPIS::..

Dynamiczny rozwój technologii, a także nieustannie zwiększająca się ilość danych, które są generowane powoduje, że w skali globalnej drastycznie wzrasta zapotrzebowanie na osoby zajmujące się data science. Jest to już trend globalny od którego żaden wysoko rozwinięty kraj nie może przejść obojętnie.

Przez ostatni rok sporo firm działających na terenie Polski zaczęło budować zespoły data science. Pojawiło się także bardzo dużo ofert pracy związanych z przeróżnymi branżami, np. finanse, ubezpieczenia, telco, sprzedaż, marketing internetowy czy nawet gaming, To tylko początkowy sygnał trendu, który jak przewiduje wiele źródeł nie pojawił się tylko na chwilę.

..::INFO::..

English | PDF | 105 MB

..::OPIS::..

Język programowania Python dla początkujących.