Python

Efektywny Python. 90 sposobów na lepszy kod. Wydanie II

Kategoria: Python

efpyt2Python słusznie cieszy się stale rosnącym uznaniem programistów: jest wszechstronny i efektywny, pozwala też na tworzenie wysokiej jakości oprogramowania. Język ten ma poza tym wiele trudniejszych do uchwycenia zalet. Aby uzyskać naprawdę imponujące efekty w zakresie wydajności kodu, jego przenaszalności i bezpieczeństwa, trzeba zagłębić się w dość subtelne niuanse kodowania. Wielu programistów, choć posiada spore doświadczenie w programowaniu w innych językach, nie dostrzega tych zależności. Z kolei osoby dopiero rozpoczynające przygodę z programowaniem mogą poczuć się zaskoczone i zdezorientowane, jeśli nie zdołają uniknąć kilku nieoczywistych błędów podczas pracy.

To drugie, zaktualizowane i uzupełnione wydanie podręcznika programowania w duchu Pythona. Zawarty tu materiał umożliwia wykorzystanie tego języka do tworzenia wyjątkowo solidnego i niezwykle wydajnego kodu źródłowego.

Książka jest napisana w zwięzłym stylu i ma przemyślany układ, oparty na scenariuszach, dzięki czemu przystępnie przedstawia 90 najlepszych praktyk, wskazówek i skrótów oraz wyjaśnia ich działanie na rzeczywistych przykładach kodu. Pokazano tu szereg mało znanych, być może nieco dziwnych sztuczek i sposobów udoskonalających pracę kodu źródłowego. Przyswojenie zaprezentowanych tu praktyk pozwoli Ci tworzyć kod łatwy do zrozumienia, obsługi i dalszej rozbudowy. W tym wydaniu treść poszczególnych wskazówek zaktualizowano do Pythona 3, a poszczególne przykłady kodu zostały przejrzane i udoskonalone - najlepsze praktyki również ewoluują!

W tej książce:

Python: elegancja, wydajność i ekspresja kodu!

 

Brett Slatkin - starszy inżynier oprogramowania w Google, współzałożyciel i lider w Google Consumer Surveys. Brał udział w pracach nad infrastrukturą Google App Engine dla języka Python. Wykorzystał potencjał języka Python do zarządzania serwerami Google. Ukończył Uniwersytet Columbia w Nowym Jorku.

 

Kup teraz

Pobierz darmowy fragmentpdf icon2Rozmiar: 2,3 MB

Tagi:Pythonprogramowaniewspółbieżnośćtestowaniemetaklasyatrybuty dynamiczne