Pyton dla Ekspertów - ebook

Kevin Clarkson

Wydawnictwo:

Freebooks.pl

Format:

EPUB

Data wydania:

1 sierpnia 2024

4499 pkt

punktów Virtualo

Pyton dla Ekspertów - ebook

Odkryj nowe horyzonty programowania z najnowszym bestsellerem autorstwa uznanego eksperta branży IT. Ta zaawansowana publikacja, stworzona przez Kevina Clarksona, to niezbędne narzędzie dla programistów pragnących wznieść swoje umiejętności na wyższy poziom. Książka ta zgłębia zaawansowane koncepcje Pythona, oferując: Dogłębną analizę złożonych struktur danych Zaawansowane techniki optymalizacji kodu Praktyczne zastosowania w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji Najlepsze praktyki w zakresie bezpieczeństwa i skalowalności aplikacji Niezależnie od tego, czy jesteś doświadczonym programistą, czy ambitnym praktykantem, ta pozycja dostarczy Ci narzędzi niezbędnych do tworzenia wydajnego, eleganckiego i innowacyjnego kodu. Nie przegap okazji, by dołączyć do elitarnego grona ekspertów Pythona. Zamów teraz i rozpocznij swoją podróż ku mistrzostwu w programowaniu!

Kategoria:	Programowanie
Język:	Polski
Zabezpieczenie:	Watermark Watermark Watermarkowanie polega na znakowaniu plików wewnątrz treści, dzięki czemu możliwe jest rozpoznanie unikatowej licencji transakcyjnej Użytkownika. E-książki zabezpieczone watermarkiem można odczytywać na wszystkich urządzeniach odtwarzających wybrany format (czytniki, tablety, smartfony). Nie ma również ograniczeń liczby licencji oraz istnieje możliwość swobodnego przenoszenia plików między urządzeniami. Pliki z watermarkiem są kompatybilne z popularnymi programami do odczytywania ebooków, jak np. Calibre oraz aplikacjami na urządzenia mobilne na takie platformy jak iOS oraz Android.
ISBN:	9788367997959
Rozmiar pliku:	326 KB
Użytkowanie:	w granicach licencji Informacje na temat użytkowania Kopia przeznaczona jest wyłącznie do własnego użytku osobistego w granicach udzielonej licencji. Wszelkie prawa są zastrzeżone chyba, że właściciel praw autorskich udzieli wyraźnej licencji. Z wyjątkiem sytuacji dopuszczalnych przez prawo lub uzyskania zgody uprawnionego z tytułu praw autorskich, jakiekolwiek powielanie, montaż, wyświetlanie, wypożyczanie, publiczne pokazy czy inne rozpowszechnianie zawartości tej kopii lub jej fragmentów czy części jest bezwzględnie zabronione. Niniejsza kopia nie może być przedmiotem odsprzedaży czy dystrybucji i sprzedaży handlowej bez uzyskania odpowiedniej licencji udzielonej przez Virtualo sp. z o.o.
Drukowanie:	w granicach licencji Informacje na temat użytkowania Kopia przeznaczona jest wyłącznie do własnego użytku osobistego w granicach udzielonej licencji. Wszelkie prawa są zastrzeżone chyba, że właściciel praw autorskich udzieli wyraźnej licencji. Z wyjątkiem sytuacji dopuszczalnych przez prawo lub uzyskania zgody uprawnionego z tytułu praw autorskich, jakiekolwiek powielanie, montaż, wyświetlanie, wypożyczanie, publiczne pokazy czy inne rozpowszechnianie zawartości tej kopii lub jej fragmentów czy części jest bezwzględnie zabronione. Niniejsza kopia nie może być przedmiotem odsprzedaży czy dystrybucji i sprzedaży handlowej bez uzyskania odpowiedniej licencji udzielonej przez Virtualo sp. z o.o.
Kopiowanie:	w granicach licencji Informacje na temat użytkowania Kopia przeznaczona jest wyłącznie do własnego użytku osobistego w granicach udzielonej licencji. Wszelkie prawa są zastrzeżone chyba, że właściciel praw autorskich udzieli wyraźnej licencji. Z wyjątkiem sytuacji dopuszczalnych przez prawo lub uzyskania zgody uprawnionego z tytułu praw autorskich, jakiekolwiek powielanie, montaż, wyświetlanie, wypożyczanie, publiczne pokazy czy inne rozpowszechnianie zawartości tej kopii lub jej fragmentów czy części jest bezwzględnie zabronione. Niniejsza kopia nie może być przedmiotem odsprzedaży czy dystrybucji i sprzedaży handlowej bez uzyskania odpowiedniej licencji udzielonej przez Virtualo sp. z o.o.

Spis treści

1. Zaawansowane aspekty składni Pythona

1.1. Dekoratory i metaklasy

1.2. Generatory i korutyny

1.3. Konteksty wykonania i menedżery kontekstu

1.4. Zaawansowane aspekty dziedziczenia

1.5. Protokoły i abstrakcyjne klasy bazowe

2. Metaprogramowanie i magia Pythona

2.1. Dynamiczne tworzenie klas i funkcji

2.2. Modyfikacja zachowania interpretera

2.3. Customowe deskryptory i atrybuty

2.4. Przeciążanie operatorów na poziomie zaawansowanym

2.5. Hooking i monkey patching

3. Optymalizacja wydajności kodu

3.1. Profilowanie i identyfikacja wąskich gardeł

3.2. Optymalizacja algorytmów i struktur danych

3.3. Wykorzystanie Cythona do przyspieszenia kodu

3.4. Paralelizacja i wykorzystanie wielu rdzeni

3.5. Optymalizacja pamięci i zarządzanie zasobami

4. Współbieżność i programowanie asynchroniczne

4.1. Wielowątkowość i GIL

4.2. Asyncio i programowanie oparte na zdarzeniach

4.4. Komunikacja między wątkami i procesami

4.5. Wzorce projektowe dla systemów współbieżnych

5. Zaawansowane wzorce projektowe

5.1. Wzorce kreacyjne w kontekście Pythona

5.2. Wzorce strukturalne i ich implementacja

5.3. Wzorce behawioralne i funkcyjne

5.4. Wzorce architektoniczne dla dużych systemów

5.5. Antywzorce i jak ich unikać

6. Architektura aplikacji w dużej skali

6.1. Projektowanie modułowe i pakietowe

6.2. Zarządzanie zależnościami i wersjonowanie

6.3. Skalowalność horyzontalna i wertykalna

6.4. Mikrousługi w Pythonie

6.5. Wzorce integracji systemów

7. Testowanie i debugowanie zaawansowanych systemów

7.1. Strategie testowania dla złożonych aplikacji

7.2. Mockowanie i stubbing zaawansowanych obiektów

7.3. Testy wydajnościowe i obciążeniowe

7.4. Debugowanie wielowątkowych i rozproszonych systemów

7.5. Continuous Integration i Deployment dla projektów Pythonowych

8. Python w analizie danych i uczeniu maszynowym

8.1. Zaawansowane techniki przetwarzania danych z NumPy i Pandas

8.2. Wizualizacja danych na poziomie eksperckim

8.3. Implementacja algorytmów uczenia maszynowego od podstaw

8.4. Optymalizacja modeli uczenia głębokiego

8.5. Przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym

9. Bezpieczeństwo i kryptografia w Pythonie

9.1. Implementacja zaawansowanych algorytmów kryptograficznych

9.2. Bezpieczne przechowywanie i zarządzanie kluczami

9.3. Ataki i obrona w aplikacjach Pythonowych

9.4. Audyt bezpieczeństwa kodu Pythona

9.5. Zgodność z regulacjami dotyczącymi bezpieczeństwa danych

10. Integracja z systemami niskopoziomowymi

10.1. Interfejsy do systemów operacyjnych

10.2. Programowanie sterowników urządzeń

10.3. Integracja z kodem assemblerowym

10.4. Manipulacja pamięcią na niskim poziomie

10.5. Optymalizacja wydajności na poziomie sprzętowym

11. Tworzenie rozszerzeń w C/C++

11.1. Projektowanie API dla rozszerzeń

11.2. Zarządzanie pamięcią w rozszerzeniach

11.3. Wrappery do bibliotek C/C++

11.4. Debugowanie rozszerzeń

11.5. Optymalizacja wydajności rozszerzeń

12.Techniki przetwarzania tekstu i analizy języka naturalnego

12.1. Implementacja własnych algorytmów NLP

12.2. Tworzenie i trenowanie modeli językowych

12.3. Analiza sentymentu i klasyfikacja tekstu

12.4. Przetwarzanie i generowanie języka naturalnego

12.5. Integracja z zaawansowanymi bibliotekami NLP

13. Python w systemach rozproszonych

13.1. Projektowanie architektury systemów rozproszonych

13.2. Implementacja protokołów komunikacyjnych

13.3. Synchronizacja i spójność danych w systemach rozproszonych

13.4. Obsługa awarii i odporność na błędy

13.5. Skalowanie i zarządzanie klastrami Pythonowymi

14. Narzędzia do profilowania i analizy kodu

14.1. Zaawansowane techniki profilowania

14.2. Analiza statyczna kodu

14.3. Wykrywanie wycieków pamięci i zasobów

14.4. Optymalizacja wykorzystania CPU i GPU

14.5. Customowe narzędzia do analizy kodu

więcej.. mniej..

Pyton dla Ekspertów - ebook

FRAGMENT KSIĄŻKI

BESTSELLERY