Python
Szybki jak FastAPI. Projektowanie aplikacji WWW w Pythonie
Bill Lubanovic
Internet rozwija się w niesamowitym tempie. Dawniej sieć WWW była prostsza ― projektanci łączyli kod PHP, HTML i zapytania do MySQL w jednym pliku. Z czasem urosła do miliardów stron, co radykalnie zmieniło jej kształt. Zmieniły się też narzędzia i sposób pracy. Dziś idealnym wyborem dewelopera aplikacji WWW jest FastAPI, nowoczesne narzędzie, które wykorzystuje nowe cechy Pythona i z powodzeniem rywalizuje z podobnymi frameworkami języka Golang. Książka zawiera wszechstronne omówienie FastAPI i otaczającego ten framework ekosystemu! William Jamir Silva, starszy inżynier oprogramowania, Adjust GmbH Dzięki znajomości Pythona i temu praktycznemu poradnikowi zaczniesz z sukcesem używać FastAPI i docenisz, jak szybko można budować aplikacje WWW. Zrozumiesz zasady pracy z tym frameworkiem i będziesz je stosować przy tworzeniu własnych projektów. Przyswoisz różne nieznane powszechnie techniki i dowiesz się, jakie praktyki najlepiej sprawdzają się w codziennej pracy. Poznasz takie zagadnienia jak formularze, dostęp do baz danych, grafika i mapy. Nauczysz się również korzystać z interfejsów RESTful API, prowadzić walidację danych, autoryzację i zapewniać wysoką wydajność swojego kodu. W książce: budowa aplikacji WWW z użyciem FastAPI różnice pomiędzy FastAPI, Starlette i Pydantic stosowanie funkcji asynchronicznych, sprawdzanie typów danych i walidacja nowe cechy Pythona 3.8+, w tym adnotacje typów tworzenie kodu synchronicznego i asynchronicznego korzystanie z zewnętrznych API i usług FastAPI przedstawione w prosty sposób! Książka wyposaża w praktyczną wiedzę i umożliwia szybki start. Ganesh Harke, starszy inżynier oprogramowania, Citibank
Adalbert Arsen
Programowanie w Pythonie? Z tablicami to nic trudnego! Poznaj konstrukcje języka Python Utrwal wiedzę o instrukcjach i typach danych Odkryj metody pisania wydajnych skryptów Python to jeden z najpopularniejszych dynamicznych języków programowania. Nie od dziś znajduje on zastosowanie w różnych dziedzinach informatyki, zwłaszcza jako doskonały język skryptowy. Jeśli korzystasz z niego na co dzień i chcesz szybko wyszukiwać niezbędne informacje lub odświeżyć swoją wiedzę, sięgnij po odpowiednią ściągę! Tablice informatyczne stanowią zwięzłe, lecz wyczerpujące źródło wiadomości na temat Pythona, które można – i warto! – zawsze mieć pod ręką. Niezależnie od tego, czy jesteś profesjonalistą wykorzystującym ten język w pracy, czy też amatorem, który dopiero zaczyna się go uczyć, tablice okażą się dla Ciebie nieocenioną pomocą! Rodzaje plików Pythona Uruchamianie skryptów Korzystanie z modułów Typy danych i rzutowanie Operatory i instrukcje Debugowanie kodu Testowanie kodu Tworzenie wykresów Sięgnij po źródło skondensowanej wiedzy o Pythonie!
TDD w praktyce. Niezawodny kod w języku Python
Harry Percival
„Ta książka to znacznie więcej niż tylko wprowadzenie do programowania sterowanego testami w Pythonie. To jest pełny kurs przedstawiający najlepsze praktyki, od początku do końca na przykładzie nowoczesnego programowania aplikacji sieciowej w Pythonie.” — Kenneth Reitz, członek Python Software Foundation Twórz niezawodne aplikacje w języku Python! Każdy programista marzy o pracy z przejrzystym kodem, który został w całości pokryty testami. Niestety, rzeczywistość bywa często daleka od ideału. A może da się go jednak osiągnąć? Odpowiedzią na to pytanie jest TDD (ang. Test-Driven Development), czyli wytwarzanie oprogramowania sterowane testami. Jak zacząć stosować tę technikę? Na to i wiele innych pytań odpowiada ta książka. Zacznij w praktyce realizować koncepcje płynące z TDD w połączeniu z językiem Python. Na początku dowiedz się, jak skonfigurować Django za pomocą testu funkcjonalnego, oraz skorzystaj z modułu unittest. Zdobądź też bezcenną wiedzę na temat testowania widoków, szablonów i adresów URL oraz naucz się testować układy strony i style. Sprawdź, jak zapewnić ciągłą integrację z wykorzystaniem systemu Jenkins oraz najlepszych praktyk w tworzeniu testowalnego kodu. Książka ta jest doskonałą lekturą dla wszystkich programistów tworzących aplikacje internetowe w języku Python. Twój kod może być naprawdę łatwy w utrzymaniu! Poznaj sposób pracy wykorzystujący podejście TDD, między innymi cykl test jednostkowy i tworzenie kodu, a później refaktoryzacja. Używaj testów jednostkowych dla klas i funkcji oraz testów funkcjonalnych pozwalających na symulowanie działań podejmowanych przez użytkownika w przeglądarce internetowej. Dowiedz się kiedy i jak używać obiektów imitacji, a także poznaj wady i zalety testów odizolowanych i zintegrowanych. Przetestuj i automatyzuj wdrożenie za pomocą serwera prowizorycznego. Zastosuj testy względem przygotowanych przez firmy trzecie wtyczek, które integrujesz z witryną. Używaj środowiska ciągłej integracji w celu automatycznego wykonywania testów. Poznaj techniki TDD w połączeniu z Pythonem!
Palanisamy
With deep reinforcement learning, you can build intelligent agents, products, and services that can go beyond computer vision or perception to perform actions. TensorFlow 2.x is the latest major release of the most popular deep learning framework used to develop and train deep neural networks (DNNs). This book contains easy-to-follow recipes for leveraging TensorFlow 2.x to develop artificial intelligence applications.Starting with an introduction to the fundamentals of deep reinforcement learning and TensorFlow 2.x, the book covers OpenAI Gym, model-based RL, model-free RL, and how to develop basic agents. You'll discover how to implement advanced deep reinforcement learning algorithms such as actor-critic, deep deterministic policy gradients, deep-Q networks, proximal policy optimization, and deep recurrent Q-networks for training your RL agents. As you advance, you’ll explore the applications of reinforcement learning by building cryptocurrency trading agents, stock/share trading agents, and intelligent agents for automating task completion. Finally, you'll find out how to deploy deep reinforcement learning agents to the cloud and build cross-platform apps using TensorFlow 2.x.By the end of this TensorFlow book, you'll have gained a solid understanding of deep reinforcement learning algorithms and their implementations from scratch.
Tony Holdroyd
TensorFlow is one of the most popular machine learning frameworks in Python. With this book, you will improve your knowledge of some of the latest TensorFlow features and will be able to perform supervised and unsupervised machine learning and also train neural networks.After giving you an overview of what's new in TensorFlow 2.0 Alpha, the book moves on to setting up your machine learning environment using the TensorFlow library. You will perform popular supervised machine learning tasks using techniques such as linear regression, logistic regression, and clustering. You will get familiar with unsupervised learning for autoencoder applications. The book will also show you how to train effective neural networks using straightforward examples in a variety of different domains.By the end of the book, you will have been exposed to a large variety of machine learning and neural network TensorFlow techniques.
Alexey Grigorev, Srinivas Kulkarni, Rajalingappaa Shanmugamani
TensorFlow is one of the most popular frameworks used for machine learning and, more recently, deep learning. It provides a fast and efficient framework for training different kinds of deep learning models, with very high accuracy. This book is your guide to master deep learning with TensorFlow with the help of 10 real-world projects.TensorFlow Deep Learning Projects starts with setting up the right TensorFlow environment for deep learning. You'll learn how to train different types of deep learning models using TensorFlow, including Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks, LSTMs, and Generative Adversarial Networks. While doing this, you will build end-to-end deep learning solutions to tackle different real-world problems in image processing, recommendation systems, stock prediction, and building chatbots, to name a few. You will also develop systems that perform machine translation and use reinforcement learning techniques to play games.By the end of this book, you will have mastered all the concepts of deep learning and their implementation with TensorFlow, and will be able to build and train your own deep learning models with TensorFlow confidently.
The Ansible Workshop. Hands-On Learning For Rapid Mastery
Aymen El Amri
The Ansible Workshop offers a comprehensive journey through the world of Ansible, guiding readers from foundational concepts to advanced applications in automation. Readers delve into creating and managing inventories, an essential aspect of organizing systems for automation.As the journey progresses, the book covers the creation and use of playbooks, providing step-by-step instructions and practical examples. Readers learn how to gather and utilize Ansible facts, debug issues effectively, and manage sensitive data with Ansible Vault. The exploration of Ansible blocks, modules, plugins, and filters further enhances the reader's ability to customize and extend Ansible's functionality.The book then introduces the concept of Ansible roles, enabling readers to structure and reuse their automation tasks efficiently. Performance optimization techniques are also discussed, ensuring that automation workflows are both fast and reliable. The practical applications of Ansible are showcased through chapters on managing Docker and Docker Compose, as well as automating Kubernetes, highlighting Ansible's versatility in modern IT environments. To provide a quick reference and reinforce learning, an Ansible cheat sheet is included, summarizing key commands and concepts.
Krishna Sankar , Jeffrey Jackovich , Ruze...
Are you fascinated with applications like Alexa and Siri and how they accurately process information within seconds before returning accurate results? Are you looking for a practical guide that will teach you how to build intelligent applications that can revolutionize the world of artificial intelligence? The Applied AI and NLP Workshop will take you on a practical journey where you will learn how to build artificial intelligence (AI) and natural language processing (NLP) applications with Amazon Web services (AWS).Starting with an introduction to AI and machine learning, this book will explain how Amazon S3, or Amazon Simple Storage Service, works. You’ll then integrate AI with AWS to build serverless services and use Amazon’s NLP service Comprehend to perform text analysis on a document. As you advance, the book will help you get to grips with topic modeling to extract and analyze common themes on a set of documents with unknown topics. You’ll also work with Amazon Lex to create and customize a chatbot for task automation and use Amazon Rekognition for detecting objects, scenes, and text in images.By the end of The Applied AI and NLP Workshop, you’ll be equipped with the knowledge and skills needed to build scalable intelligent applications with AWS.