Джокер
Администратор
- Регистрация
- 1 Янв 2015
- Сообщения
- 134.028
- Реакции
- 76.356
Складчина: Python. Как стать профессионалом [Дуг Фаррелл] + Обработка данных на Python. Data Wrangling и Data Quality [Сьюзен Макгрегор] [Повтор]
Python. Как стать профессионалом
Дуг Фаррелл
Количество страниц 352
Формат издания оригинальный pdf
Серия Внесерийные книги
Книга ориентирована на читателей, имеющих базовый опыт программирования на языке Python и желающих быстро научиться применять его в реальных проектах или изучить Python в качестве второго языка. Рассмотрен широкий круг тем от соблюдения чистоты кода и грамотного именования функций и переменных, до проектирования API, правил объектно-ориентированного программирования, обеспечения безопасности (аутентификация, авторизация) и взаимодействия с базами данных. Затронут широкий круг вопросов, связанных с программированием модулей на Python, автоматизацией задач, использования веб-фреймворков, в частности Flask.
Программисту-новичку не терпится увидеть, как его код заработает. В свою очередь, разработчик-профессионал обязан писать софт, который был бы максимально надёжен. Хороший код должен работать быстро, легко масштабироваться, не доставлять проблем с поддержкой. Наконец, код должен быть безопасен, качественно спроектирован и документирован, его должно быть легко обновлять и версионировать.
Эта книга поможет вам пройти путь от начинающего Python-программиста до уверенного Python-разработчика.
Книга помогает понять, почему Python – самый популярный язык в мире – необыкновенно хорош для профессиональной разработки. Работая с этим языком, легко приобрести важные профессиональные навыки – научиться именовать переменные, функции и классы, продумывать и писать качественные API, пользоваться объектами. Также в ней объяснено, как справляться с неизбежными отказами, в особенности сетевыми, соблюдать ключевые правила обеспечения безопасности, подключаться к базам данных и научиться профессионально решать конкретные задачи в рамках больших проектов на Python.
Значительная часть книги посвящена Python-фреймворку Flask, упрощающему и ускоряющему серверную веб-разработку на Python, поддерживающему создание статических веб-страниц и способствующему интеграции серверной и клиентской частей веб-приложения.
Повтор:
Обработка данных на Python. Data Wrangling и Data Quality
Сьюзен Макгрегор
Книга посвящена первичной обработке данных (Data Wrangling) на Python и оценке их качества (Data Quality). Материал содержит основополагающие концепции, экспертные советы и ресурсы, необходимые для первичной обработки, извлечения, оценки и анализа данных. Все темы раскрыты на простых и наглядных примерах из практики. Даны необходимые и достаточные сведения о языке программирования Python 3.8+ для чтения, записи и преобразования данных из различных источников, а также для обработки данных в больших масштабах. Приведены лучшие практики документирования и структурирования кода. Описан сбор данных из файлов, веб-страниц и API. Рассмотрены приемы проведения базового статистического анализа наборов данных, а также наглядные и убедительные способы визуализации и представления данных. Изложение рассчитано как на новичков по обработке данных, так и на профессионалов. Электронный архив на сайте издательства содержит цветные иллюстрации к книге.
Для специалистов по обработке данных
Формат: оригинальный pdf
Повтор:
СКАЧАТЬ СЛИВЫ КУРСОВ
Python. Как стать профессионалом
Дуг Фаррелл
Количество страниц 352
Формат издания оригинальный pdf
Серия Внесерийные книги
Книга ориентирована на читателей, имеющих базовый опыт программирования на языке Python и желающих быстро научиться применять его в реальных проектах или изучить Python в качестве второго языка. Рассмотрен широкий круг тем от соблюдения чистоты кода и грамотного именования функций и переменных, до проектирования API, правил объектно-ориентированного программирования, обеспечения безопасности (аутентификация, авторизация) и взаимодействия с базами данных. Затронут широкий круг вопросов, связанных с программированием модулей на Python, автоматизацией задач, использования веб-фреймворков, в частности Flask.
Программисту-новичку не терпится увидеть, как его код заработает. В свою очередь, разработчик-профессионал обязан писать софт, который был бы максимально надёжен. Хороший код должен работать быстро, легко масштабироваться, не доставлять проблем с поддержкой. Наконец, код должен быть безопасен, качественно спроектирован и документирован, его должно быть легко обновлять и версионировать.
Эта книга поможет вам пройти путь от начинающего Python-программиста до уверенного Python-разработчика.
Книга помогает понять, почему Python – самый популярный язык в мире – необыкновенно хорош для профессиональной разработки. Работая с этим языком, легко приобрести важные профессиональные навыки – научиться именовать переменные, функции и классы, продумывать и писать качественные API, пользоваться объектами. Также в ней объяснено, как справляться с неизбежными отказами, в особенности сетевыми, соблюдать ключевые правила обеспечения безопасности, подключаться к базам данных и научиться профессионально решать конкретные задачи в рамках больших проектов на Python.
Значительная часть книги посвящена Python-фреймворку Flask, упрощающему и ускоряющему серверную веб-разработку на Python, поддерживающему создание статических веб-страниц и способствующему интеграции серверной и клиентской частей веб-приложения.
Повтор:
Зарегистрируйтесь, что бы скачивать сливы курсов и складчины
Обработка данных на Python. Data Wrangling и Data Quality
Сьюзен Макгрегор
Книга посвящена первичной обработке данных (Data Wrangling) на Python и оценке их качества (Data Quality). Материал содержит основополагающие концепции, экспертные советы и ресурсы, необходимые для первичной обработки, извлечения, оценки и анализа данных. Все темы раскрыты на простых и наглядных примерах из практики. Даны необходимые и достаточные сведения о языке программирования Python 3.8+ для чтения, записи и преобразования данных из различных источников, а также для обработки данных в больших масштабах. Приведены лучшие практики документирования и структурирования кода. Описан сбор данных из файлов, веб-страниц и API. Рассмотрены приемы проведения базового статистического анализа наборов данных, а также наглядные и убедительные способы визуализации и представления данных. Изложение рассчитано как на новичков по обработке данных, так и на профессионалов. Электронный архив на сайте издательства содержит цветные иллюстрации к книге.
Для специалистов по обработке данных
Формат: оригинальный pdf
Повтор:
Зарегистрируйтесь, что бы скачивать сливы курсов и складчины
СКАЧАТЬ СЛИВЫ КУРСОВ
Для возможности скачивать складчины и сливы курсов нужно зарегистрироваться
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- Клуб водителей (март 2026) [Александр Шумский]
- Математика на кухне [Олеся Малышева]
- ИИ для аналитиков и РП 1С [Олег Филиппов]
- Новый язык телодвижений [Аллан Пиз, Барбара Пиз] + Психология лжи [Радик Яхин]
- Тайны сексуального влечения: почему наш мозг стремится к извращениям? [Roxy Evil]
- Дети алгоритмов. Как растить человека, когда его мозг с 3 лет формирует TikTok / Reels / ИИ-няня [Николай Щербатюк]
- Шахматы на воде. Искусство побеждать в эпоху хаоса + HD-Vision. Снятие пелены с матрицы мира [Николай Щербатюк]
- Сборник пасхальных рецептов [Татьяна Обухова]
- [Сборник] Рыба и морепродукты [Виктория Романова]
- Поваренная книга русской опытной хозяйки. Блюда из теста и крупы + Поваренная книга русской опытной хозяйки. Сладкие блюда [Екатерина Авдеева]