| Серия | Программирование (книга #1) |
| Издатель | АСТ |
| Дата публикации | 14.12.2023 15:03 |
| Добавлена в библиотеку | 16.03.2024 12:20 |
| Последнее изменение | 30.11.-0001 00:00 |
| Теги | |
| Форматы | PDF (170483 KB) |
| Путь в библиотеке | Kolliektiv avtorov/Python. Samoie polnoie rukovodstvo (6022) |
| UUID | 441e89a5-eeae-467f-8e4a-0d9da640b4fa |
Аннотация
Python. Самое полное руководство по разработке в примерах от сообщества Stack Overflow (2024) [PDF]
picАвтор: Коллектив авторов
Перевод: ООО «Интеджер».
Издательство: АСТ
Серия: Программирование от экспертов
ISBN: 978-5-17-160252-9
Жанр: Программирование
Формат: PDF
Качество: Изначально электронное (ebook)
Иллюстрации: Черно-белые
Описание:
Данное руководство по программированию на одном из широко распространенных языков – Python – основано на практических примерах кодов, написанных специалистами и экспертами сообщества Stack Overflow, в котором лучшие разработчики программного обеспечения со всего мира делятся своими знаниями и опытом, отвечая на многие технические вопросы. Опытные Python-программисты найдут в книге множество примеров кода с подробными комментариями, что поможет им усовершенствовать свои навыки и достичь новых высот в отрасли. Однако данное издание будет полезно и начинающим специалистам с минимальным опытом и уровнем знаний, так как содержит исчерпывающее объяснение важнейших концепций Python с примерами, которые позволят избежать погружения в сухую теорию и помогут быстро повысить уровень своих компетенций. Читатели найдут здесь мощный и универсальный инструментарий для профессиональной работы в самых разных областях применения: с базами данных, веб-фреймворком Flask, XML и JSON, звуковыми данными, синтаксическим анализатором Lex-Yacc, а также при сетевом программировании, визуализации данных, многопоточности и многопроцессорности, программировании «интернета вещей». Кроме того, в книге представлена информация о применении Python в сфере науки, например, в математике, химии и криптографии. Отдельные главы посвящены секретам повышения скорости работы Python-кода и оптимизирования его производительности.