Programare Python avansată

Recenzii ale cititorilor

În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 41 voturi.

Titlul original:

Advanced Python Programming

Conținutul cărții:

Creați aplicații distribuite cu modele de design inteligente pentru a rezolva probleme complexe Caracteristici cheie Configurați și rulați algoritmi distribuiți pe un cluster utilizând Dask și PySpark Stăpâniți abilitățile de a implementa cu acuratețe concurența în codul dvs. Obțineți experiență practică a modelelor de design Python cu exemple din lumea reală Descrierea cărții

Această cale de învățare vă arată cum să profitați de puterea bibliotecilor Python native și terțe pentru a construi aplicații robuste și receptive. Veți învăța despre profilatoare și programarea reactivă, simultaneitate și paralelism, precum și instrumente pentru a vă face aplicațiile rapide și eficiente. Veți descoperi cum să scrieți cod pentru arhitecturi paralele folosind TensorFlow și Theano și cum să utilizați un cluster de calculatoare pentru calcule la scară largă folosind tehnologii precum Dask și PySpark. Cu cunoștințele despre modul în care funcționează modelele de proiectare Python, veți putea să clonați obiecte, să securizați interfețe, să alegeți dinamic algoritmi și să realizați mult mai multe în calculul de înaltă performanță.

La sfârșitul acestei căi de învățare, veți avea abilitățile și încrederea de a construi modele atractive care oferă rapid soluții eficiente la problemele dumneavoastră.

Această cale de învățare include conținut din următoarele produse Packt: Python de înaltă performanță - Second Edition by Gabriele Lanaro Mastering Concurrency in Python by Quan Nguyen Mastering Python Design Patterns by Sakis Kasampalis Ce veți învăța Utilizați NumPy și pandas pentru a importa și manipula seturi de date Atingeți performanțe native cu Cython și Numba Scrieți cod asincron folosind asyncio și RxPy Proiectați programe foarte scalabile cu ajutorul schelelor de aplicații Explorați metode abstracte pentru a menține consistența datelor Clonați obiecte utilizând modelul prototip Utilizați modelul adaptor pentru a face compatibile interfețele incompatibile Utilizați modelul strategie pentru a alege dinamic un algoritm Cui se adresează această carte

Această cale de învățare este special concepută pentru dezvoltatorii Python care doresc să creeze aplicații de înaltă performanță și să învețe despre programarea single core și multi-core, concurența distribuită și modelele de proiectare Python. O anumită experiență cu limbajul de programare Python vă va ajuta să profitați la maximum de această cale de învățare. Table of Contents Benchmarking și profilare Optimizări în Python pur Operații rapide în matrice cu NumPy și Pandas Performanță în C cu Cython Explorarea compilatoarelor Implementarea simultaneității Prelucrarea paralelă Introducere avansată în programarea simultană și paralelă Legea lui Amdahl Lucrul cu thread-uri în Python Utilizarea declarației with în thread-uri Cereri web simultane Lucrul cu procese în Python Operatori de reducere în procese Imagini simultane Implementarea programării asincrone în Python Crearea de canale de comunicare cu asyncio Blocaje mortale Starvation Condiții de cursă Blocarea interpretului global Modelul Factory Modelul Builder Alte modele de creare Modelul Adapter Modelul Decorator Modelul Bridge Modelul Facade Alte modele structurale Modelul Chain of Responsibility Modelul Command Modelul Observer