Suchergebnisse
Projektowanie witryn internetowych dla urządzeń mobilnych
Gail Frederick, Rajesh Lal
Poznaj najlepsze praktyki tworzenia mobilnych witryn internetowych Jak budować interaktywne witryny dla smartfonów? Jak zwiększyć użyteczność mobilnej witryny internetowej? Jak zoptymalizować serwer WWW pod kątem przeglądarek mobilnych? Internet mobilny to wyjątkowo ekscytujący, ale i chaotyczny ekosystem, który podlega gwałtownym i trudnym do przewidzenia zmianom. Ten podręcznik pozwoli Ci nie tylko przetrwać w tym fascynującym i "dziewiczym" świecie, ale skutecznie radzić sobie z pojawiającymi się w nim problemami — ze składnią, semantyką i programowaniem. Książka, którą trzymasz w rękach, to niezastąpiony przewodnik po dżungli mobilnego Internetu. Pozwoli Ci oswoić wszelkie problemy, z którymi możesz spotkać się jako programista. Książka "Projektowanie witryn internetowych dla urządzeń mobilnych" zawiera szczegółowe opisy standardów, najlepszych praktyk i technik projektowania, niezbędnych do budowy interaktywnych stron WWW dla urządzeń mobilnych. Korzystając z tego podręcznika, nauczysz się stosować rozszerzenia dostępne dla zaawansowanych przeglądarek instalowanych w smartfonach, a także optymalizować, sprawdzać, testować oraz wdrażać witryny mobilne w publicznym Internecie i specyficznym ekosystemie mobilnym. Opanujesz niezbędne umiejętności i nabierzesz pewności siebie potrzebnej do tworzenia przenośnych aplikacji internetowych w niezwykłym środowisku urządzeń mobilnych. Mobilna witryna internetowa Mobilne arkusze stylów Konfiguracja środowiska Składnia mobilnych witryn internetowych Rozpoznawanie urządzeń i dostosowywanie treści Model wytwarzania iteracyjnego Wdrażanie rozwiązań w ekosystemie mobilnym Optymalizacja kodu mobilnego języka znaczników Testowanie i wdrażanie mobilnej witryny internetowej Z tym podręcznikiem z łatwością oswoisz i uporządkujesz chaos ekosystemu Internetu mobilnego
Python. Podstawy nauki o danych. Wydanie II
Alberto Boschetti, Luca Massaron
Nauka o danych jest nową, interdyscyplinarną dziedziną, funkcjonującą na pograniczu algebry liniowej, modelowania statystycznego, lingwistyki komputerowej, uczenia maszynowego oraz metod akumulacji danych. Jest przydatna między innymi dla analityków biznesowych, statystyków, architektów oprogramowania i osób zajmujących się sztuczną inteligencją. Szczególnie praktycznym narzędziem dla tych specjalistów jest język Python, który zapewnia doskonałe środowisko do analizy danych, uczenia maszynowego i algorytmicznego rozwiązywania problemów. Niniejsza książka jest doskonałym wprowadzeniem do nauki o danych. Jej autorzy wskażą Ci prostą i szybką drogę do rozwiązywania różnych problemów z tego obszaru za pomocą Pythona oraz powiązanych z nim pakietów do analizy danych i uczenia maszynowego. Dzięki lekturze przejdziesz przez kolejne etapy modyfikowania i wstępnego przetwarzania danych, poznając przy tym podstawowe operacje związane z wczytywaniem danych, przekształcaniem ich, poprawianiem na potrzeby analiz, eksplorowaniem i przetwarzaniem. Poza podstawami opanujesz też zagadnienia uczenia maszynowego, w tym uczenia głębokiego, techniki analizy grafów oraz wizualizacji danych. Najważniejsze zagadnienia przedstawione w książce: konfiguracja środowiska Jupyter Notebook najważniejsze operacje stosowane w nauce o danych potoki danych i uczenie maszynowe wprowadzenie do grafów i wizualizacje biblioteki i pakiety Pythona służące do badań danych Nauka o danych — fascynujące algorytmy i potężne grafy! Alberto Boschetti specjalizuje się w przetwarzaniu sygnałów i statystyce. Jest doktorem inżynierii telekomunikacyjnej. Zajmuje się przetwarzaniem języków naturalnych, analityką behawioralną, uczeniem maszynowym i przetwarzaniem rozproszonym. Luca Massaron specjalizuje się w statystycznych analizach wieloczynnikowych, uczeniu maszynowym, statystyce, eksploracji danych i algorytmice. Pasjonuje się potencjałem, jaki drzemie w nauce o danych.
Python. Szybko i prosto. Wydanie III
Naomi Ceder
Na początku, w 1989 roku, był tylko wakacyjnym projektem Guida van Rossuma. Dziś jest potężnym językiem programowania o niesamowitej wszechstronności: można się nim posłużyć do napisania skryptu ułatwiającego prace administratora sieci, stworzenia aplikacji internetowej, a także opracowania systemu głębokiego uczenia maszynowego. Co więcej, dookoła Pythona skupiła się międzynarodowa społeczność tworząca niesamowite biblioteki i frameworki, co przenosi programowanie w Pythonie na zupełnie inny poziom. Ten język ma i taką ważną zaletę, że jego nauka jest przyjemna i angażująca. Nawet początkujący programista może bardzo szybko zacząć pisać poprawny i dobrze działający kod. Dzięki tej książce zaczniesz błyskawicznie programować w Pythonie! Pominięto tu zbędne szczegóły, a skoncentrowano się na najważniejszych dla programisty, fundamentalnych zasadach programowania: przepływie sterowania, programowaniu zorientowanym obiektowo, dostępie do plików czy obsłudze wyjątków. Liczne porady, wskazówki i obszerne przykłady pomogą Ci w opanowaniu poszczególnych zagadnień. Poza omówieniem Pythona, jego najważniejszych bibliotek, pakietów i narzędzi w tym wydaniu znajdziesz pięć nowych rozdziałów dotyczących data science. Praca z tym podręcznikiem sprawi, że szybko będziesz gotów nawet na bardzo trudne zadania - i w pełni wykorzystasz potencjał Pythona! W tej książce między innymi: wprowadzenie do Pythona i przygotowanie IDLE - środowiska pracy tworzenie kodu niezależnego od platformy dostęp do relacyjnych i nierelacyjnych baz danych obsługa wyjątków i praca na plikach pakiety w Pythonie Python: język elegancki, wszechstronny, elastyczny!
Wes McKinney
Analiza danych stała się samodzielną dyscypliną wiedzy interesującą specjalistów z wielu branż: analityków biznesowych, statystyków, architektów oprogramowania czy też osoby zajmujące się sztuczną inteligencją. Wydobywanie informacji ze zbiorów danych pozwala na uzyskanie wiedzy niedostępnej w inny sposób. W tym celu dane trzeba odpowiednio przygotować, oczyścić, przetworzyć i oczywiście poddać analizie. Warto również zadbać o ich wizualizację. Do tych wszystkich zadań najlepiej wykorzystać specjalne narzędzia opracowane w języku Python. Prezentowana książka jest drugim, zaktualizowanym i uzupełnionym, wydaniem klasycznego podręcznika napisanego z myślą o analitykach, którzy dotychczas nie pracowali w Pythonie, oraz o programistach Pythona, którzy nie zajmowali się dotąd analizą danych ani obliczeniami naukowymi. Przedstawiono tu możliwości oferowane przez Pythona 3.6 oraz najnowsze funkcje pakietów Pandas i NumPy, a także środowisk IPython i Jupyter. Przy opisie poszczególnych narzędzi analitycznych wyjaśniono ich działanie i zaprezentowano przykłady ich wykorzystania w sposób efektywny i kreatywny. Ta książka powinna się znaleźć w podręcznej bibliotece każdego analityka danych! Najważniejsze zagadnienia: Eksploracja danych za pomocą powłoki IPython i środowiska Jupyter Korzystanie z pakietów NumPy i Pandas Tworzenie wizualizacji danych za pomocą pakietu Matplotlib Praca z danymi regularnych i nieregularnych szeregów czasowych Rozwiązywanie rzeczywistych problemów analitycznych Python: poznaj idealne narzędzie do analizy danych!
Python dla DevOps. Naucz się bezlitośnie skutecznej automatyzacji
Noah Gift, Kennedy Behrman, Alfredo Deza, Grig...
Ostatnia dekada zmieniła oblicze IT. Kluczowego znaczenia nabrały big data, a chmura i automatyzacja rozpowszechniły się wszędzie tam, gdzie mowa o efektywności. Inżynierowie muszą wykorzystywać zalety systemów linuksowych w codziennej praktyce, aby zapewnić należyty poziom automatyzacji swoich zadań. Do tych celów świetnie nadaje się Python. Język ten zdobywa coraz większe uznanie z uwagi na jego wszechstronność, jak również wydajność, przenaszalność i bezpieczeństwo kodu. Warto więc wykorzystywać Pythona do administrowania systemami Linux wraz z takimi narzędziami DevOps jak Docker, Kubernetes i Terraform. Dzięki tej książce dowiesz się, jak sobie z tym poradzić. Znalazło się w niej krótkie wprowadzenie do Pythona oraz do automatyzacji przetwarzania tekstu i obsługi systemu plików, a także do pisania własnych narzędzi wiersza poleceń. Zaprezentowano również przydatne narzędzia linuksowe, systemy zarządzania pakietami oraz systemy budowania, monitorowania i automatycznego testowania kodu. Zagadnienia te szczególnie zainteresują specjalistów DevOps. Ponadto zawarto tu podstawowe informacje o chmurze obliczeniowej, usługach IaC i systemach Kubernetes. Omówiono zasady uczenia maszynowego i inżynierii danych z perspektywy DevOps. Przedstawiono także kompletny przewodnik po procesach budowania, wdrażania oraz operacyjnego wykorzystywania modelu uczenia maszynowego z użyciem systemów Flask, sklearn, Docker i Kubernetes. W tej książce: wprowadzenie do Pythona automatyczne przetwarzanie tekstu oraz automatyzacja operacji na plikach automatyzacja za pomocą sprawdzonych narzędzi linuksowych chmura, infrastruktura jako kod, Kubernetes i tryb bezserwerowy uczenie maszynowe i inżynieria danych z perspektywy DevOps tworzenie i operacjonalizacja projektu uczenia maszynowego Python: tutaj ważna jest prawdziwa nowoczesność oprogramowania!
Python. Dobre praktyki profesjonalistów
Dane Hillard
Python wydaje się językiem idealnym: ma intuicyjną składnię, jest przyjemny w używaniu, umożliwia tworzenie wydajnego, elastycznego kodu. Przy tym jest wyjątkowo wszechstronny, a stosowanie go w przeróżnych celach ułatwiają liczne biblioteki tworzone przez pasjonatów. To jednak nie zmienia faktu, że aby stać się profesjonalnym programistą Pythona, trzeba nauczyć się tworzyć kod godny profesjonalisty: działający bez błędów, czysty, czytelny i łatwy w utrzymaniu. W tym celu trzeba korzystać z branżowych standardów, które określają styl kodowania, projektowania aplikacji i prowadzenie całego procesu programowania. Należy wiedzieć, kiedy i w jaki sposób modularyzować kod, jak poprawić jakość przez zmniejszenie złożoności i stosować kilka innych, koniecznych praktyk. Ta książka okaże się szczególnie cenna dla każdego, kto zamierza profesjonalnie tworzyć kod w Pythonie. Stanowi jasny i zrozumiały zbiór zasad wytwarzania oprogramowania o najwyższej jakości, praktyk stosowanych przez zawodowych wyjadaczy projektowania i kodowania. Poza teoretycznym omówieniem poszczególnych zagadnień znalazło się tu mnóstwo przykładów i przydatnych ćwiczeń, utrwalających prezentowany materiał. Nie zabrakło krótkiego wprowadzenia do Pythona, przedstawiono też sporo informacji o strukturach danych i różnych podejściach w kontekście osiągania dobrej wydajności kodu. Pokazano, w jaki sposób zapobiegać nadmiernemu przyrostowi kodu podczas rozwijania aplikacji i jak redukować niepożądane powiązania w aplikacji. Dodatkową wartością publikacji jest bogactwo informacji o ogólnej architekturze oprogramowania, przydatnych każdemu zawodowemu programiście. W książce między innymi: podstawy projektowania w Pythonie wysokopoziomowe koncepcje rozwoju oprogramowania abstrakcje i hermetyzacja kodu różne metody testowania kodu tworzenie dużych systemów a rozszerzalność i elastyczność aplikacji Pythona praktykuj profesjonalnie!
Python. Wprowadzenie. Wydanie V
Mark Lutz
Python jest wieloparadygmatowym, wszechstronnym językiem programowania, zoptymalizowanym pod kątem efektywności pracy, czytelności kodu i jakości oprogramowania. Jego popularność rośnie, co wynika z wielości i różnorodności zastosowań oraz z tego, że jest darmowy i łatwo przenośny, można się go szybko nauczyć, a tworzenie kodu Pythona sprawia sporo przyjemności. Wszystkie te cechy dają zespołom deweloperskim strategiczną przewagę w dużych i małych projektach. Aby wykorzystać zalety Pythona, konieczne jest zdobycie solidnych podstaw tego języka, a następnie dogłębne zrozumienie bardziej zaawansowanych koncepcji i porządne ich przećwiczenie podczas pisania własnego kodu. To kompleksowy podręcznik do nauki programowania w Pythonie. Jego piąte wydanie zostało gruntownie zaktualizowane i rozbudowane o dodatkowe treści. Omówiono tu najnowsze wersje Pythona w liniach 3.X i 2.X, czyli 3.3 i 2.7, i dodano opisy nowych lub rozszerzonych mechanizmów, takich jak obsługa formatu JSON, moduł timeit, pakiet PyPy, metoda os.popen, generatory, rekurencje, słabe referencje, atrybuty i metody __mro__, __iter__, super, __slots__, metaklasy, deskryptory, funkcja random, pakiet Sphinx i wiele innych. W książce znalazło się mnóstwo ćwiczeń, quizów, pomocnych ilustracji oraz przykładów kodu. Jest to kompendium dla każdego, kto chce szybko zacząć programować w Pythonie i tworzyć wydajny kod o wysokiej jakości. W tej książce przedstawiono między innymi: składnię Pythona i koncepcje związane z iteracjami dokładny opis ważniejszych wbudowanych typów obiektów i ich możliwości struktury programistyczne wyższego poziomu programowanie funkcyjne i programowanie zorientowane obiektowo zaawansowane zagadnienia dla profesjonalistów Już dziś zacznij pisać znakomity kod w Pythonie!
Python. Programowanie funkcyjne
Steven F. Lott
Zgodnie z paradygmatem programowania funkcyjnego największy nacisk należy kłaść na stałe i funkcje. Polega to na konstruowaniu funkcji oraz na obliczaniu wartości wyrażeń. W ten sposób otrzymuje się kod odporny na błędy. Python nie jest w pełni funkcyjnym językiem programowania, jednak pozwala na taki sposób pisania programów. Dzięki temu umożliwia tworzenie zwięzłego i eleganckiego kodu. Na przykład stosowanie wyrażeń generatorowych w Pythonie sprawia, że tworzone programy działają szybciej, ponieważ zużywają mniej zasobów. Niezależnie więc od stosowanego paradygmatu warto zapożyczyć pewne elementy programowania funkcyjnego i wykorzystać je do tworzenia ekspresyjnych i zwięzłych aplikacji w Pythonie. To znakomity podręcznik dla programistów, którzy chcą wykorzystać techniki i wzorce projektowe z funkcyjnych języków programowania, aby tworzyć w Pythonie zwięzłe, eleganckie i ekspresyjne programy - z czytelnym i łatwym w utrzymaniu kodem. Zawiera ogólny przegląd koncepcji funkcyjnych oraz wyjaśnia tak istotne pojęcia jak funkcje pierwszej klasy, funkcje wyższego rzędu, funkcje czyste, leniwe wartościowanie i wiele innych. Wnikliwie omawia sposób korzystania z tych funkcji w Pythonie 3.6, a także techniki przygotowywania i eksploracji danych. Ponadto pokazuje, w jaki sposób standardowa biblioteka Pythona pasuje do funkcyjnego modelu programowania. Co ważne, w książce znalazło się kilka przykładów prezentujących w praktyce opisane koncepcje. W książce między innymi: podstawy modelu programowania funkcyjnego działania na kolekcjach danych i przetwarzanie krotek projektowanie dekoratorów biblioteka PyMonad usługi sieciowe a programowanie funkcyjne Python: kod funkcyjny i funkcjonalny!