Python. Самое полное руководство по разработке в примерах от сообщества Stack Overflow

Python. Самое полное руководство по разработке в примерах от сообщества Stack Overflow

     

бумажная книга

20.31 USD


В корзину


Наличие на складе:

Склад в Москве

Ожидаемое поступление (если вы сделаете заказ прямо сейчас): 12.05.2024; планируемая отправка: 13.05.2024

Склад в С.-Петербурге

Ожидаемое поступление (если вы сделаете заказ прямо сейчас): 12.05.2024; планируемая отправка: 13.05.2024



Издательство: АСТ
Серия: Программирование от экспертов
Дата выхода: январь 2024
ISBN: 9785171602529
Объём: 672 страниц
Масса: 873 г
Размеры(В x Ш x Т), см: 24 x 17 x 4
Обложка: мягкая
Бумага: офсетная
Переводное издание: Python® Notes for Professionals
Язык оригинала: английский
Место в рейтинге продаж: 691

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.