Путь Python. Черный пояс по разработке, масштабированию, тестированию и развертыванию

This document was uploaded by one of our users. The uploader already confirmed that they had the permission to publish it. If you are author/publisher or own the copyright of this documents, please report to us by using this DMCA report form.

Simply click on the Download Book button.

Yes, Book downloads on Ebookily are 100% Free.

Sometimes the book is free on Amazon As well, so go ahead and hit "Search on Amazon"

«Путь Python» позволяет отточить ваши профессиональные навыки и узнать как можно больше о возможностях самого популярного языка программирования. Эта книга написана для разработчиков и опытных программистов. Вы научитесь писать эффективный код, создавать лучшие программы за минимальное время и избегать распространенных ошибок. Пора познакомиться с многопоточными вычислениями и мемоизацией, получить советы экспертов в области дизайна API и баз данных, а также заглянуть внутрь Python, чтобы расширит понимание языка. Вам предстоит начать проект, поработать с версиями, организовать автоматическое тестирование и выбрать стиль программирования для конкретной задачи. Потом вы перейдете к изучению эффективного объявления функции, выбору подходящих структур данных и библиотек, созданию безотказных программ, пакетам и оптимизации программ на уровне байт-кода. Из этой книги вы узнаете как: • Создавать и использовать эффективные декораторы и методы • Работать в функциональном стиле • Расширять flake8 для работы с абстрактным синтаксическим деревом • Использовать динамический анализ производительности для определения узких мест • Работать с реляционными базами данных и эффективно управлять потоковыми данными с помощью PostgreSQL. Поднимите навыки владения Python с базового на высокий уровень. Получите советы экспертов и станьте профи!

Author(s): Джульен Данжу
Series: Библиотека программиста
Edition: 1
Publisher: Питер
Year: 2020

Language: Russian
Commentary: Scanned
Pages: 256
City: СПб.
Tags: Multithreading; Data Structures; Python; Functional Programming; Relational Databases; PostgreSQL; Profiling; Flask; Object-Oriented Programming; Programming Style; Modules; Decorators; Performance Tuning; Unit Testing; Software Architecture; asyncio; Testing; Multiprocessing; PyPy; Standard Library; Scaling; Sphinx; Time Zones Handling; Software Distribution; Virtual Environments; Hy; Disassembling; Event-Driven Architecture; Service-Oriented Architecture; Abstract Syntax Trees