Проводя вас по процессу разработки реального веб-приложения от начала до конца, второе издание книги демонстрирует преимущества методологии разработки на основе тестирования (TDD) с использованием языка Python. Вы научитесь писать и выполнять тесты до написания любого фрагмента вашего приложения и затем разрабатывать минимальный объем программного кода, необходимого для прохождения этих тестов. В результате вы получите чистый программный код, который работает!Также вы узнаете основы Django, Selenium, Git, jQuery и Mock. Если вы готовы поднять свои навыки программирования на Python на следующий уровень, то эта книга - обновленная до Python 3.6 - продемонстрирует вам, как методология TDD способствует созданию простой структуры кода и вселяет в вас уверенность в своих силах.

Проводя вас по процессу разработки реального веб-приложения от начала до конца, второе издание книги демонстрирует преимущества методологии разработки на основе тестирования (TDD) с использованием языка Python. Вы научитесь писать и выполнять тесты до написания любого фрагмента вашего приложения и затем разрабатывать минимальный объем программного кода, необходимого для прохождения этих тестов. В результате вы получите чистый программный код, который работает! Также вы узнаете основы Django, Selenium, Git, jQuery и Mock. Если вы готовы поднять свои навыки программирования на Python на следующий уровень, то эта книга - обновленная до Python 3.6 - продемонстрирует вам, как методология TDD способствует созданию простой структуры кода и вселяет в вас уверенность в своих силах.

Проводя вас по процессу разработки реального веб-приложения от начала до конца, второе издание книги демонстрирует преимущества методологии разработки на основе тестирования (TDD) с использованием языка Python. Вы научитесь писать и выполнять тесты до написания любого фрагмента вашего приложения и затем разрабатывать минимальный объем программного кода, необходимого для прохождения этих тестов. В результате вы получите чистый программный код, который работает!Также вы узнаете основы Django, Selenium, Git, jQuery и Mock. Если вы готовы поднять свои навыки программирования на Python на следующий уровень, то эта книга - обновленная до Python 3.6 - продемонстрирует вам, как методология TDD способствует созданию простой структуры кода и вселяет в вас уверенность в своих силах.

В этой книге объясняются языковые средства Python, которые обычно не рассматриваются в пособиях: от повторно используемых консольных скриптов, которые одновременно играют роль микросервисов благодаря точкам входа, до эффективного использования модуля asyncio для объединения данных из различных источников. Попутно рассматривается проверка соблюдения стандартов кодирования с помощью аннотаций типов, тестирование с низкими накладными расходами и другие автоматизированные проверки качества кода, применяемые на практике для организации процесса разработки надежного ПО.Некоторые мощные возможности Python зачастую иллюстрируются на искусственных примерах, когда то или иное средство описывается в изоляции от всего остального. Здесь же на примере проектирования и создания реального приложения от прототипа до готового продукта читатель видит не только, как работают различные части программы, но и как они интегрируются в процессе разработки более крупной системы. Кроме того, в книге присутствуют интересные отступления и рекомендации по использованию библиотек, взятые из сессий вопросов и ответов на конференциях по Python, а также обсуждение современных передовых практик и методов, позволяющих создавать ясный и удобный для сопровождения код.Эта книга ориентирована на разработчиков, которые уже умеют писать простые программы на Python и хотят разобраться в том, когда уместно использовать новые прогрессивные средства языка.

FastAPI — относительно новый, но надежный фреймворк с чистым дизайном, использующий преимущества актуальных возможностей Python. Как следует из названия, FastAPI отличается высоким быстродействием и способен конкурировать в этом с аналогичными фреймворками на таких языках, как Golang. Эта практическая книга расскажет разработчикам, знакомым с Python, как FastAPI позволяет достичь большего за меньшее время и с меньшим количеством кода.Билл Любанович рассказывает о тонкостях разработки с применением FastAPI и предлагает множество рекомендаций по таким темам, как формы, доступ к базам данных, графика, карты и многое другое, что поможет освоить основы и даже пойти дальше. Кроме того, вы познакомитесь с RESTful API, приемами валидации данных, авторизации и повышения производительности. Благодаря сходству с такими фреймворками, как Flask и Django, вы легко начнете работу с FastAPI.

FastAPI — относительно новый, но надежный фреймворк с чистым дизайном, использующий преимущества актуальных возможностей Python. Как следует из названия, FastAPI отличается высоким быстродействием и способен конкурировать в этом с аналогичными фреймворками на таких языках, как Golang. Эта практическая книга расскажет разработчикам, знакомым с Python, как FastAPI позволяет достичь большего за меньшее время и с меньшим количеством кода.Билл Любанович рассказывает о тонкостях разработки с применением FastAPI и предлагает множество рекомендаций по таким темам, как формы, доступ к базам данных, графика, карты и многое другое, что поможет освоить основы и даже пойти дальше. Кроме того, вы познакомитесь с RESTful API, приемами валидации данных, авторизации и повышения производительности. Благодаря сходству с такими фреймворками, как Flask и Django, вы легко начнете работу с FastAPI.

В книге описаны современные передовые практики и методы, позволяющие создавать ясный и удобный для сопровождения код. Объясняются языковые средства Python, обычно мало рассматриваемые в других изданиях: от повторно используемых консольных скриптов, одновременно играющих роль микросервисов благодаря точкам входа, до эффективного использования модуля asyncio для объединения данных из различных источников. Попутно излагается проверка соблюдения стандартов кодирования с помощью аннотаций типов, тестирование с низкими накладными расходами и другие автоматизированные проверки качества кода, применяемые на практике для организации процесса разработки надежного ПО. Некоторые мощные возможности Python зачастую иллюстрируются на искусственных примерах, когда то или иное средство описывается в изоляции от всего остального. Здесь же, на примере проектирования и создания реального приложения от прототипа до готового продукта, показано не только, как работают различные части программы, но и как они интегрируются в процессе разработки более крупной системы. Также содержатся рекомендации по использованию библиотек, взятые из сессий вопросов и ответов на конференциях по Python.

В этой книге объясняются языковые средства Python, которые обычно не рассматриваются в пособиях: от повторно используемых консольных скриптов, которые одновременно играют роль микросервисов благодаря точкам входа, до эффективного использования модуля asyncio для объединения данных из различных источников. Попутно рассматривается проверка соблюдения стандартов кодирования с помощью аннотаций типов, тестирование с низкими накладными расходами и другие автоматизированные проверки качества кода, применяемые на практике для организации процесса разработки надежного ПО. Некоторые мощные возможности Python зачастую иллюстрируются на искусственных примерах, когда то или иное средство описывается в изоляции от всего остального. Здесь же на примере проектирования и создания реального приложения от прототипа до готового продукта читатель видит не только, как работают различные части программы, но и как они интегрируются в процессе разработки более крупной системы. Кроме того, в книге присутствуют интересные отступления и рекомендации по использованию библиотек, взятые из сессий вопросов и ответов на конференциях по Python, а также обсуждение современных передовых практик и методов, позволяющих создавать ясный и удобный для сопровождения код. Эта книга ориентирована на разработчиков, которые уже умеют писать простые программы на Python и хотят разобраться в том, когда уместно использовать новые прогрессивные средства языка.

В этой книге объясняются языковые средства Python, которые обычно не рассматриваются в пособиях: от повторно используемых консольных скриптов, которые одновременно играют роль микросервисов благодаря точкам входа, до эффективного использования модуля asyncio для объединения данных из различных источников. Попутно рассматривается проверка соблюдения стандартов кодирования с помощью аннотаций типов, тестирование с низкими накладными расходами и другие автоматизированные проверки качества кода, применяемые на практике для организации процесса разработки надежного ПО. Некоторые мощные возможности Python зачастую иллюстрируются на искусственных примерах, когда то или иное средство описывается в изоляции от всего остального. Здесь же на примере проектирования и создания реального приложения от прототипа до готового продукта читатель видит не только, как работают различные части программы, но и как они интегрируются в процессе разработки более крупной системы. Кроме того, в книге присутствуют интересные отступления и рекомендации по использованию библиотек, взятые из сессий вопросов и ответов на конференциях по Python, а также обсуждение современных передовых практик и методов, позволяющих создавать ясный и удобный для сопровождения код. Эта книга ориентирована на разработчиков, которые уже умеют писать простые программы на Python и хотят разобраться в том, когда уместно использовать новые прогрессивные средства языка.

Написание геопространственных программ предполагает решение таких задач, как группирование данных по географическому положению, хранение и анализ больших массивов пространственной информации, выполнение сложных геопространственных расчетов и построение красочных интерактивных карт. Чтобы делать это хорошо, вам понадобятся соответствующий инструментарий и методология, а также полное понимание геопространственных понятий, таких как картографические проекции, геодезические датумы и системы координат. Эта книга предоставляет обзор главных геопространственных понятий, источников геоданных и наборов инструментов для геообработки. Рассмотрены приемы хранения и доступа к пространственным данным. Показано создание собственного интерфейса со скользящей картой в рамках веб-приложения. Подробно описано создание редактора геоданных на основе географического модуля GeoDjango для веб-платформы Django. К концу книги вы будете в состоянии уверенно использовать Python для написания своих собственных геопространственных приложений. Чему вы научитесь, прочитав эту книгу: - получать доступ к геоданным, управлять ими и визуализировать из своих программ на Python; - применять базовые геопространственные понятия, в том числе географическое положение, расстояние, единицы измерения, картографические проекции и геодезические датумы; - читать и записывать геоданные в векторном и растровом форматах; - выполнять сложные практические геопространственные расчеты при помощи языка Python; - хранить геоданные в базе геоданных и получать к ним доступ; - использовать точки, линии и многоугольники в рамках своих программ на Python; - преобразовывать геоданные в привлекательные карты при помощи инструментов для геообработки на языке Python; - конструировать полнофункциональные картографические веб-приложения на основе Python. 3-е издание.

Взрывной интерес к нейронным сетям и искусственному интеллекту затронул уже все области жизни, и понимание принципов глубокого обучения необходимо каждому разработчику ПО для решения прикладных задач.Эта практическая книга представляет собой вводный курс для всех, кто занимается обработкой данных, а также для разработчиков ПО. Вы начнете с основ глубокого обучения и быстро перейдете к более сложным архитектурам, создавая проекты с нуля. Вы научитесь использовать многослойные, сверточные и рекуррентные нейронные сети. Только понимая принцип их работы (от «математики» до концепций), вы сделаете свои проекты успешными.В этой книге: - Четкие схемы, помогающие разобраться в нейросетях, и примеры рабочего кода. - Методы реализации многослойных сетей с нуля на базе простой объектно-ориентированной структуры. - Примеры и доступные объяснения сверточных и рекуррентных нейронных сетей. - Реализация концепций нейросетей с помощью популярного фреймворка PyTorch.

Написание геопространственных программ предполагает решение таких задач, как группирование данных по географическому положению, хранение и анализ больших массивов информации, выполнение сложных расчетов и построение красочных интерактивных карт. Книга предоставляет обзор главных геопространственных понятий, источников геоданных и наборов инструментов для геообработки. Рассмотрены приемы хранения и доступа к пространственным данным. Показано создание собственного интерфейса со скользящей картой в рамках веб-приложения. Подробно описано создание редактора геоданных на основе географического модуля GeoDjango для веб-платформы Django. . .Издание адресовано опытным разработчикам на языке Python, которые хотели бы освоить концепции геопрограммирования, методы получения и работы с геоданными, решать пространственные задачи и конструировать сложные картографические приложения.

Написание геопространственных программ предполагает решение таких задач, как группирование данных по географическому положению, хранение и анализ больших массивов информации, выполнение сложных расчетов и построение красочных интерактивных карт. Книга предоставляет обзор главных геопространственных понятий, источников геоданных и наборов инструментов для геообработки. Рассмотрены приемы хранения и доступа к пространственным данным. Показано создание собственного интерфейса со скользящей картой в рамках веб-приложения. Подробно описано создание редактора геоданных на основе географического модуля GeoDjango для веб-платформы Django. . .Издание адресовано опытным разработчикам на языке Python, которые хотели бы освоить концепции геопрограммирования, методы получения и работы с геоданными, решать пространственные задачи и конструировать сложные картографические приложения.

FastAPI — относительно новый, но надежный фреймворк с чистым дизайном, использующий преимущества актуальных возможностей Python. Как следует из названия, FastAPI отличается высоким быстродействием и способен конкурировать в этом с аналогичными фреймворками на таких языках, как Golang. Эта практическая книга расскажет разработчикам, знакомым с Python, как FastAPI позволяет достичь большего за меньшее время и с меньшим количеством кода.Билл Любанович рассказывает о тонкостях разработки с применением FastAPI и предлагает множество рекомендаций по таким темам, как формы, доступ к базам данных, графика, карты и многое другое, что поможет освоить основы и даже пойти дальше. Кроме того, вы познакомитесь с RESTful API, приемами валидации данных, авторизации и повышения производительности. Благодаря сходству с такими фреймворками, как Flask и Django, вы легко начнете работу с FastAPI.

FastAPI — относительно новый, но надежный фреймворк с чистым дизайном, использующий преимущества актуальных возможностей Python. Как следует из названия, FastAPI отличается высоким быстродействием и способен конкурировать в этом с аналогичными фреймворками на таких языках, как Golang. Эта практическая книга расскажет разработчикам, знакомым с Python, как FastAPI позволяет достичь большего за меньшее время и с меньшим количеством кода.Билл Любанович рассказывает о тонкостях разработки с применением FastAPI и предлагает множество рекомендаций по таким темам, как формы, доступ к базам данных, графика, карты и многое другое, что поможет освоить основы и даже пойти дальше. Кроме того, вы познакомитесь с RESTful API, приемами валидации данных, авторизации и повышения производительности. Благодаря сходству с такими фреймворками, как Flask и Django, вы легко начнете работу с FastAPI.

Эта книга идеально подходит как для начинающих программистов, так и для тех, кто только собирается осваивать Python, но уже имеет опыт программирования на других языках. В ней подробно рассматриваются самые современные пакеты и библиотеки Python. Стилистически издание напоминает руководство с вкраплениями кода, подробно объясняя различные концепции Python 3. Под обложкой вы найдете обширный материал от самых основ языка до сравнительно сложных и узких тем.Прочитав эту книгу, вы не только убедитесь, что Python — это вкусно, но и освоите искусство тестирования, отладки, многократного использования кода, а также научитесь применять Python в различных предметных областях.