Python
Piotr Maliński
Wykorzystaj możliwości Django w swoim projekcie! Jak zainstalować Django? Jak skonfigurować framework i dopasować go do swoich potrzeb? Jak uruchomić Django na Google App Engine? Django nie jest kolejnym frameworkiem napisanym w języku PHP. To elitarne rozwiązanie, wykorzystujące język Python, oparte na wzorcu projektowym MVC. Pierwotnie Django zostało opracowane z myślą o stronach "prasowych", z dużą ilością newsów. Pierwsza publiczna wersja ujrzała światło dzienne w 2005 roku. Od tego czasu Django odnotowuje ciągły wzrost popularności, a wachlarz jego zastosowań znacznie się rozrósł! Dzięki tej książce również Ty będziesz mógł wykorzystać ten framework w swoim projekcie! Sprawdzona formuła książki, kładąca nacisk na ćwiczenia, pozwoli Ci błyskawicznie opanować sposób instalacji oraz stworzyć i skonfigurować Twój własny projekt. Dowiesz się także, jak obsłużyć błędy oraz kanały RSS czy też wygenerować pliki PDF. Ponadto nauczysz się konfigurować serwery Apache 2 oraz Nginx. Ćwiczenia zawarte w tej książce pozwolą Ci szybko i przyjemnie wdrożyć Django w Twoim projekcie aplikacji WWW! Sposób instalacji Django Tworzenie nowego projektu Konfiguracja projektu Wykorzystanie panelu administracyjnego Mapowanie widoków Obsługa formularzy Reagowanie na błędy Udostępnienie kanału RSS Generowanie plików PDF Zasady konfiguracji serwera Apache 2 z mod_python Konfiguracja serwera Nginx Przegląd firm oferujących hosting z obsługą Pythona Django i Google App Engine Stwórz wydajną i przyjemną w zarządzaniu witrynę WWW!
Arun Ravindran
Building secure and maintainable web applications requires comprehensive knowledge. The second edition of this book not only sheds light on Django, but also encapsulates years of experience in the form of design patterns and best practices. Rather than sticking to GoF design patterns, the book looks at higher-level patterns. Using the latest version of Django and Python, you’ll learn about Channels and asyncio while building a solid conceptual background. The book compares design choices to help you make everyday decisions faster in a rapidly changing environment.You’ll first learn about various architectural patterns, many of which are used to build Django. You’ll start with building a fun superhero project by gathering the requirements, creating mockups, and setting up the project. Through project-guided examples, you’ll explore the Model, View, templates, workflows, and code reusability techniques. In addition to this, you’ll learn practical Python coding techniques in Django that’ll enable you to tackle problems related to complex topics such as legacy coding, data modeling, and code reusability.You’ll discover API design principles and best practices, and understand the need for asynchronous workflows. During this journey, you’ll study popular Python code testing techniques in Django, various web security threats and their countermeasures, and the monitoring and performance of your application.
Arghya Saha
You may have got your first Django developer job after a six-week bootcamp or online course, and that’s great, but what’s next? In small companies, mentorship can be hard to come by and gaining the traits of a senior developer without that can take a long time. This is precisely where Django in Production comes into play.This book will first delve into the true meaning of good practice and help you understand the rationale behind industry professionals building websites in specific ways to develop a solid foundation for your Django projects. Next, you will uncover hidden Django secrets through hands-on exploration, leveraging the power of Docker and version control to your advantage. You will gain insights into mastering Git hooks for efficient code maintenance, establishing a robust CI pipeline, and harnessing the capabilities of AWS Beanstalk. These tools will empower you to develop highly scalable products—an essential skill set for aspiring developers transitioning from junior to senior roles. Later, you will understand the significance of monitoring and be introduced to industry-standard tools utilized by professionals for effective monitoring practices.By the end of this book, you will have set yourself apart from the crowd, equipped with the knowledge and expertise to thrive as a seasoned Django developer.
Django. Praktyczne tworzenie aplikacji sieciowych
Antonio Melé
Django to bardzo przydatne narzędzie ułatwiające pisanie aplikacji sieciowych w języku Python. Jest uważane za framework, który łączy wielkie możliwości z prostotą użytkowania. Pozwala na szybkie tworzenie oprogramowania na podstawie przejrzystych i praktycznych projektów. To atrakcyjne rozwiązanie dla programistów zarówno początkujących, jak i doświadczonych. Książka, którą trzymasz w rękach, jest znakomitym podręcznikiem pisania aplikacji sieciowych w Django. Krok po kroku pokazano tu pełny proces tworzenia profesjonalnego oprogramowania, a przykładami, na których oparto poszczególne rozdziały, są rzeczywiste projekty aplikacji. Dzięki takiemu podejściu można bardzo szybko zapoznać się z frameworkiem, nauczyć się rozwiązywania często występujących problemów i w naturalny sposób stosować najlepsze praktyki programistyczne. Autorzy pokazali również, w jaki sposób w projektach Django stosować kilka popularnych technologii związanych z aplikacjami sieciowymi. Najważniejsze zagadnienia omówione w książce: przygotowanie środowiska i wprowadzenie do frameworka, tworzenie praktycznego projektu aplikacji umożliwiającego dalsze modyfikacje i rozbudowę, implementacja zaawansowanych funkcjonalności aplikacji sieciowych, praca z bazami danych Redis i innymi technologiami (w tym Celery, Solr i Memcached), tłumaczenie aplikacji na wiele języków, API typu RESTful. Django — framework dla perfekcjonistów, którzy muszą przestrzegać terminów!
Gastón C. Hillar
Django is a Python web framework that makes the web development process very easy. It reduces the amount of trivial code, which simplifies the creation of web applications and results in faster development. It is very powerful and a great choice for creating RESTful web services.If you are a Python developer and want to efficiently create RESTful web services with Django for your apps, then this is the right book for you.The book starts off by showing you how to install and configure the environment, required software, and tools to create RESTful web services with Django and the Django REST framework. We then move on to working with advanced serialization and migrations to interact with SQLite and non-SQL data sources. We will use the features included in the Django REST framework to improve our simple web service.Further, we will create API views to process diverse HTTP requests on objects, go through relationships and hyperlinked API management, and then discover the necessary steps to include security and permissions related to data models and APIs. We will also apply throttling rules and run tests to check that versioning works as expected. Next we will run automated tests to improve code coverage. By the end of the book, you will be able to build RESTful web services with Django.
Dodaj mocy Power BI! Jak za pomocą kodu w Pythonie i R pobierać, przekształcać i wizualizować dane
Luca Zavarella, Francesca Lazzeri
Ważnym zadaniem inżynierów danych jest kreowanie modeli uczenia maszynowego. Używa się do tego narzędzi do analizy biznesowej, takich jak Power BI. Możliwości Power BI są imponujące, a można je dodatkowo rozbudować. Jedną z ciekawszych metod wzbogacania modelu danych i wizualizacji Power BI jest zastosowanie złożonych algorytmów zaimplementowanych w językach Python i R. W ten sposób można nie tylko tworzyć interesujące wizualizacje danych, ale także pozyskiwać dzięki nim kluczowe dla biznesu informacje. Dzięki tej książce dowiesz się, jak to zrobić. Zaczniesz od przygotowania środowiska Power BI do używania skryptów w Pythonie i R. Następnie będziesz importować dane z nieobsługiwanych obiektów i przekształcać je za pomocą wyrażeń regularnych i złożonych algorytmów. Nauczysz się wywoływać zewnętrzne interfejsy API i korzystać z zaawansowanych technik w celu przeprowadzenia dogłębnych analiz i wyodrębnienia cennych informacji za pomocą narzędzi statystyki i uczenia maszynowego, a także poprzez zastosowanie optymalizacji liniowej i innych algorytmów. Zapoznasz się również z głównymi cechami statystycznymi zestawów danych i z metodami tworzenia różnych wykresów ułatwiających zrozumienie relacji między zmiennymi. Najciekawsze zagadnienia: złożone przekształcanie danych w Power BI za pomocą skryptów Pythona i R anonimizacja i pseudonimizacja danych praca z dużymi zestawami danych wartości odstające i brakujące dla danych wielowymiarowych i szeregów czasowych tworzenie złożonych wizualizacji danych Wyzwól potężną moc Power BI!
Efektywny Python. 125 sposobów na lepszy kod. Wydanie III
Brett Slatkin
Python cieszy się dużym uznaniem. Jest wszechstronny i efektywny, a przy tym konsekwentnie rozwijany. Język ten ma również wiele trudniejszych do uchwycenia zalet. Aby uzyskać imponujące efekty wydajności kodu, jego wieloplatformowość i bezpieczeństwo, a przy tym w pełni korzystać z możliwości Pythona, potrzebujesz czegoś więcej niż tylko znajomość jego składni. To trzecie, zaktualizowane i uzupełnione wydanie lubianego podręcznika programowania w Pythonie. Zawiera dodatkowe rozdziały dotyczące tak ważnych zagadnień jak algorytmy i struktury danych. Zawarty w książce materiał, w tym słowniki , ułatwi Ci tworzenie solidnego i wydajnego kodu. Znajdziesz tu jasne, zwięzłe i praktyczne rady przeznaczone dla programistów na różnym poziomie zaawansowania. Niezależnie od tego, czy tworzysz aplikacje internetowe, analizujesz dane, czy trenujesz modele sztucznej inteligencji, dzięki temu podręcznikowi zdobędziesz cenne umiejętności pracy z Pythonem! W książce: 125 gotowych do użycia sposobów na lepszy kod uaktualnione najlepsze praktyki, uwzględniające nowości w Pythonie do wersji 3.13 dodatkowe rozdziały poświęcone tworzeniu niezawodnych, wysoko wydajnych programów tworzenie modułów rozszerzeń w języku C współpraca z natywnymi bibliotekami współdzielonymi praktyczne przykłady kodu odzwierciedlające najlepsze praktyki Programujesz w Pythonie? Poznaj 125 sposobów na lepszy kod!
Efektywny Python. 59 sposobów na lepszy kod
Brett Slatkin
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!
Efektywny Python. 90 sposobów na lepszy kod. Wydanie II
Brett Slatkin
Python 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: nowe rozwiązania dla wszystkich najważniejszych obszarów programowania w Pythonie techniki stosowania konstrukcji składanych i funkcji generatorów właściwe korzystanie z klas, obiektów, metaklas i atrybutów dynamicznych współbieżność, równoległość, optymalizacja i bezpieczeństwo kodu wbudowane moduły Pythona do debugowania i testowania narzędzia i najlepsze praktyki podczas wspólnej pracy nad projektami Python: elegancja, wydajność i ekspresja kodu!
Colin Dow
Programowanie dla internetu rzeczy różni się od tworzenia standardowych aplikacji internetowych. Najlepszym sposobem na naukę praktycznych projektów IoT jest praca z mikrokontrolerami Raspberry Pi - znanymi z wszechstronności i przystępnej ceny. To one znajdują się dziś w awangardzie urządzeń stosowanych w inteligentnych rozwiązaniach internetu rzeczy i wyznaczają nowe trendy. Dzięki tej książce pewnie wkroczysz do fascynującego świata internetu rzeczy! Zaczniesz od podstaw: poznasz usługi internetowe, komunikację LoRa, porty GPIO, a także możliwości najnowszych mikrokontrolerów Raspberry Pi. Dowiesz się też, czym jest ROS i jak stworzyć projekt oparty na rozpoznawaniu obrazów. Krok po kroku będziesz przechodzić do coraz bardziej zaawansowanych rozwiązań. Nauczysz się integrować aplikacje z usługami sieciowymi i używać technologii LoRa do komunikacji na dużą odległość przy niskim zużyciu energii. Dzięki jasnym instrukcjom i zrozumiałym wyjaśnieniom uzyskasz niezbędne umiejętności, by tworzyć innowacyjne urządzenia IoT. W książce: integracja usług internetowych w celu pobierania i analizowania danych w czasie rzeczywistym łączenie czujników, silników i wyświetlaczy podczas budowy inteligentnych urządzeń IoT budowanie wskaźnika pogody konstruowanie autonomicznego robota projekt domowego systemu zabezpieczeń zastosowanie LoRa i LoRaWAN do zdalnego monitorowania warunków środowiskowych
Ekstrakcja danych w Pythonie. Teoria i praktyka
Piotr Rybka
Dane: załaduj, przetwarzaj, analizuj Ekstrakcja danych jest procesem, w którym informacje pozyskuje się z różnych źródeł - zwykle po to, by następnie poddać je dalszej transformacji i analizie. Umiejętność pozyskiwania danych, scalania, filtrowania i obrabiania ich na rozmaite sposoby przydaje się nie tylko zawodowym analitykom. Zdolność poruszania się po świecie danych jest wysoce pożądana również u osób pracujących w działach IT i na stanowiskach menadżerskich. Kto ma dane, ten ma wiedzę i zyskuje przewagę nad konkurencją! Jeśli chcesz zgłębić teorię ekstrakcji danych i zdobyć praktyczne umiejętności pozwalające operować nimi w Pythonie, ten podręcznik powinien być dla Ciebie pozycją obowiązkową. Dzięki książce między innymi: Opanujesz podstawowe pojęcia, których znajomość jest niezbędna podczas działań na zbiorach danych Zrozumiesz specyfikę plików binarnych i tekstowych Dowiesz się, na czym polega kodowanie tekstu Poznasz zagadnienia wyrażeń regularnych Zorientujesz się, jakie formaty wymiany danych są dostępne w Pythonie Nauczysz się przeszukiwać dokumenty znacznikowe Zapoznasz się ze schematami formatów wymiany danych
Ekstrakcja danych z językiem Python. Pozyskiwanie danych z internetu. Wydanie II
Ryan Mitchell
Ekstrakcję danych (ang. web scraping), zwaną też wydobywaniem danych z zasobów internetu, wiele osób postrzega jako wyższy stopień wtajemniczenia: przy niewielkim wysiłku można uzyskać imponujące wyniki i wykorzystać je w różnoraki sposób. Nie dziwi więc, że wokół tej dziedziny narosło mnóstwo mitów. Wątpliwości jest wiele, począwszy od legalności tego rodzaju praktyk, skończywszy na właściwościach różnych narzędzi. W praktyce na ekstrakcję danych składa się cały szereg zróżnicowanych technik i technologii, takich jak analiza danych, analiza składniowa języka naturalnego, a także zabezpieczenie informacji. Aby w pełni wykorzystać ich zalety, konieczne jest zrozumienie sposobu, w jaki funkcjonują. Ta książka jest znakomitym przewodnikiem po technikach pozyskiwania danych z internetu. Przedstawiono tu również zasady gromadzenia, przekształcania i wykorzystywania danych z różnych zasobów. W kontekście ekstrakcji danych omówiono zagadnienia związane z bazami danych, serwerami sieciowymi, protokołem HTTP, językiem HTML, bezpieczeństwem sieciowym, przetwarzaniem obrazów, analizą danych i wieloma innymi kwestiami. Zaprezentowane tu rozwiązania programistyczne zostały napisane w Pythonie. Nie zabrakło też omówienia bibliotek przydatnych w pracy osób tworzących roboty indeksujące. Dzięki tej książce szybko zaczniesz pozyskiwać i w dowolny sposób wykorzystywać posiadane dane. Już dziś te rozwiązania są stosowane w prognozowaniu rynkowym, tłumaczeniu maszynowym, a nawet w diagnostyce medycznej! Najważniejsze zagadnienia: korzystanie z platformy Scrapy do tworzenia robotów metody odczytu, wydobywania i przechowywania pozyskiwanych danych oczyszczanie i normalizacja danych interfejsy API przetwarzanie obrazów na tekst testowanie witryn za pomocą robotów Wyszukuj dane, gromadź je i korzystaj z nich do woli!
Elementy inżynierii oprogramowania w Pythonie
Jakub Walczak
Zdobądź ostrogi programisty w Pythonie! Python jest językiem, którego powszechnie używa się w wielu obszarach: od programowania gier, przez aplikacje webowe, po systemy analizy danych. Nic więc dziwnego, że cieszy się ogromną popularnością i jest dodatkowo wspierany przez liczną społeczność programistów, projektantów i sympatyków, którzy go rozwijają i rozszerzają. Do grona osób aktywnie korzystających z tego języka z pewnością należy Jakub Walczak, który w książce poświęconej Pythonowi i inżynierii oprogramowania wprowadza do jego ekosystemu. Dzięki jej lekturze czytelnicy poznają ideę środowisk wirtualnych, sposoby interakcji z interpreterem czy zasady podziału projektu na moduły i pakiety. Adepci sztuki programowania znajdą tu wprowadzenie do mechanizmów pakietu pytest, który zdecydowanie ułatwia pisanie i wykonywanie testów jednostkowych. Opanują również takie zagadnienia jak klasy i obiekty, a także zaawansowane aspekty programowania obiektowego, w tym metaklasy, dziedziczenie i emulowanie szczególnych zachowań obiektów Autor zadbał o klarowną strukturę podręcznika, który składa się z dwunastu uporządkowanych rozdziałów. Zawarta w nich treść została uzupełniona dodatkowymi wyjaśnieniami, wskazówkami i podsumowaniami, co ułatwia przyswojenie omawianego materiału. Organizacja środowiska pracy Organizacja projektu Wstęp do programowania zorientowanego obiektowo Deskryptory Dziedziczenie Mechanizm obsługi wyjątków Metody specjalne klas Dekoratory Serializacja i deserializacja Testy jednostkowe z użyciem biblioteki pytest Wytyczne dotyczące stylu Python od A do Z! Jakub Walczak — rocznik 1994, doktorant w dyscyplinie informatyki technicznej i telekomunikacji, od 2019 roku asystent w grupie pracowników badawczo-dydaktycznych na Politechnice Łódzkiej i deweloper oprogramowania naukowego w CMCC Foundation. Od kilku lat entuzjasta Pythona, aktywnie zgłębiający jego tajniki zarówno w pracy zawodowej, jak i poza nią. Miłośnik podróży, kultury hiszpańskiej i słodyczy. W wolnych chwilach mól książkowy i amator sportów. Ciągły poszukiwacz nowych wyzwań, z których ostatnim było przygotowanie tego podręcznika.
Dipankar Mazumdar, Vinoth Govindarajan, Chao Sun
Engineering Lakehouses with Open Table Formats provides detailed insights into lakehouse concepts, and dives deep into the practical implementation of open table formats such as Apache Iceberg, Apache Hudi, and Delta Lake.You’ll explore the internals of a table format and learn in detail about the transactional capabilities of lakehouses. You’ll also get hands on with each table format with exercises using popular computing engines, such as Apache Spark, Flink, Trino, and Python-based tools. The book addresses advanced topics, including performance optimization techniques and interoperability among different formats, equipping you to build production-ready lakehouses. With step-by-step explanations, you’ll get to grips with the key components of lakehouse architecture and learn how to build, maintain, and optimize them.By the end of this book, you’ll be proficient in evaluating and implementing open table formats, optimizing lakehouse performance, and applying these concepts to real-world scenarios, ensuring you make informed decisions in selecting the right architecture for your organization’s data needs.
Dipayan Sarkar, Vijayalakshmi Natarajan
Ensemble modeling is an approach used to improve the performance of machine learning models. It combines two or more similar or dissimilar machine learning algorithms to deliver superior intellectual powers. This book will help you to implement popular machine learning algorithms to cover different paradigms of ensemble machine learning such as boosting, bagging, and stacking.The Ensemble Machine Learning Cookbook will start by getting you acquainted with the basics of ensemble techniques and exploratory data analysis. You'll then learn to implement tasks related to statistical and machine learning algorithms to understand the ensemble of multiple heterogeneous algorithms. It will also ensure that you don't miss out on key topics, such as like resampling methods. As you progress, you’ll get a better understanding of bagging, boosting, stacking, and working with the Random Forest algorithm using real-world examples. The book will highlight how these ensemble methods use multiple models to improve machine learning results, as compared to a single model. In the concluding chapters, you'll delve into advanced ensemble models using neural networks, natural language processing, and more. You’ll also be able to implement models such as fraud detection, text categorization, and sentiment analysis.By the end of this book, you'll be able to harness ensemble techniques and the working mechanisms of machine learning algorithms to build intelligent models using individual recipes.
Enterprise DevOps for Architects. Leverage AIOps and DevSecOps for secure digital transformation
Jeroen Mulder
Digital transformation is the new paradigm in enterprises, but the big question remains: is the enterprise ready for transformation using native technology embedded in Agile/DevOps? With this book, you'll see how to design, implement, and integrate DevOps in the enterprise architecture while keeping the Ops team on board and remaining resilient. The focus of the book is not to introduce the hundreds of different tools that are available for implementing DevOps, but instead to show you how to create a successful DevOps architecture.This book provides an architectural overview of DevOps, AIOps, and DevSecOps – the three domains that drive and accelerate digital transformation. Complete with step-by-step explanations of essential concepts, practical examples, and self-assessment questions, this DevOps book will help you to successfully integrate DevOps into enterprise architecture. You'll learn what AIOps is and what value it can bring to an enterprise. Lastly, you will learn how to integrate security principles such as zero-trust and industry security frameworks into DevOps with DevSecOps.By the end of this DevOps book, you'll be able to develop robust DevOps architectures, know which toolsets you can use for your DevOps implementation, and have a deeper understanding of next-level DevOps by implementing Site Reliability Engineering (SRE).