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Hitchhiker's Guide für Python

Book Description

In „Hitchhiker’s Guide für Python“ finden Sie alles, was Sie brauchen, um ein echter Pythonista zu werden. Das Buch bietet das Insider-Wissen von über 100 Mitgliedern der Python-Community. Es stellt die bevorzugten Werkzeuge der Python-Community vor, präsentiert Best Practices und demonstriert, wie Sie mustergültigen Python-Code schreiben. Das Buch besteht aus drei Teilen.Teil 1 erläutert, wie Sie Editing-Tools einrichten und produktiv mit ihnen arbeiten. In Teil 2 studieren Sie intensiv Beispiel-Code, der den Python-Stil elegant und inspirierend umsetzt. Abschließend lernen Sie zahlreiche Bibliotheken kennen, die von der Community häufig genutzt werden.Python-Programmierer mit mittlerem Kenntnisstand vertiefen mit diesem Buch ihr Verständnis von Python und stoßen in die Gefilde echter Python-Expertise vor.

Table of Contents

  1. Cover
  2. Titel
  3. Impressum
  4. Inhalt
  5. Vorwort
  6. Teil 1 Einführung
    1. 1 Einen Interpreter wählen
    2. Stand der Dinge: Python 2 versus Python 3
    3. Empfehlungen
    4. Also … Python 3?
    5. Implementierungen
    6. CPython
    7. Stackless
    8. PyPy
    9. Jython
    10. IronPython
    11. PythonNet
    12. Skulpt
    13. MicroPython
    14. 2 Python richtig installieren
    15. Python unter Mac OS X installieren
    16. Setuptools und pip
    17. virtualenv
    18. Python unter Linux installieren
    19. Setuptools und pip
    20. Entwicklungswerkzeuge
    21. virtualenv
    22. Python unter Windows installieren
    23. Setuptools und pip
    24. virtualenv
    25. Kommerzielle Python-Distributionen
    26. 3 Ihre Entwicklungsumgebung
    27. Texteditoren
    28. Sublime Text
    29. Vim
    30. Emacs
    31. TextMate
    32. Atom
    33. Code
    34. IDEs
    35. PyCharm/IntelliJ IDEA
    36. Aptana Studio 3/Eclipse + LiClipse + PyDev
    37. WingIDE
    38. Spyder
    39. NINJA-IDE
    40. Komodo IDE
    41. Eric (die Eric Python IDE)
    42. Visual Studio
    43. Interaktive Tools
    44. IDLE
    45. IPython
    46. bpython
    47. Isolationstools
    48. Virtuelle Umgebungen
    49. pyenv
    50. Autoenv
    51. virtualenvwrapper
    52. Buildout
    53. Conda
    54. Docker
  7. Teil 2 Wir legen los
    1. 4 Guten Code schreiben
    2. Codestil
    3. PEP 8
    4. PEP 20 (alias The Zen of Python)
    5. Allgemeine Empfehlungen
    6. Konventionen
    7. Idiome
    8. Typische Fallstricke
    9. Ihr Projekt strukturieren
    10. Module
    11. Pakete
    12. Objektorientierte Programmierung
    13. Dekoratoren
    14. Dynamische Typisierung
    15. Veränderliche und unveränderliche Typen
    16. Vendorizing Dependencies
    17. Ihren Code testen
    18. Tipps für das Testen
    19. Test-Grundlagen
    20. Beispiele
    21. Weitere beliebte Tools
    22. Dokumentation
    23. Projektdokumentation
    24. Projektpublikation
    25. Docstring versus Blockkommentare
    26. Logging
    27. Logging in einer Bibliothek
    28. Logging in einer Anwendung
    29. Wahl einer Lizenz
    30. Upstream-Lizenzen
    31. Optionen
    32. Ressourcen zum Thema Lizenzierung
    33. 5 Guten Code lesen
    34. Gemeinsamkeiten
    35. HowDoI
    36. Eine einzelne Skriptdatei lesen
    37. Strukturbeispiele aus HowDoI
    38. Stilbeispiele aus HowDoI
    39. Diamond
    40. Eine größere Anwendung lesen
    41. Strukturbeispiele aus Diamond
    42. Stilbeispiele aus Diamond
    43. Tablib
    44. Eine kleine Bibliothek lesen
    45. Strukturbeispiele aus Tablib
    46. Stilbeispiele aus Tablib
    47. Requests
    48. Eine größere Bibliothek lesen
    49. Strukturbeispiele aus Requests
    50. Stilbeispiele aus Requests
    51. Werkzeug
    52. Code in einem Toolkit lesen
    53. Stilbeispiele aus Werkzeug
    54. Strukturbeispiele aus Werkzeug
    55. Flask
    56. Code in einem Framework lesen
    57. Stilbeispiele aus Flask
    58. Strukturbeispiele aus Flask
    59. 6 Guten Code ausliefern
    60. Nützliches Vokabular und nützliche Konzepte
    61. Paketierung Ihres Codes
    62. Conda
    63. PyPI
    64. Einfrieren Ihres Codes
    65. PyInstaller
    66. cx_Freeze
    67. py2app
    68. py2exe
    69. bbFreeze
    70. Paketierung für Linux-Built-Distributionen
    71. Ausführbare ZIP-Dateien
  8. Teil 3 Szenario-Guide
    1. 7 Nutzerinteraktion
    2. Jupyter Notebooks
    3. Kommandozeilenanwendungen
    4. argparse
    5. docopt
    6. Plac
    7. Click
    8. Clint
    9. cliff
    10. GUI-Anwendungen
    11. Widget-Bibliotheken
    12. Spieleentwicklung
    13. Webanwendungen
    14. Web-Frameworks/Mikroframeworks
    15. Web-Template-Engines
    16. Web-Deployment
    17. 8 Codemanagement und -optimierung
    18. Continuous Integration
    19. Tox
    20. Systemadministration
    21. Travis-CI
    22. Jenkins
    23. Buildbot
    24. Serverautomatisierung
    25. System- und Task-Überwachung
    26. Geschwindigkeit
    27. Threading
    28. Multiprocessing
    29. Subprozesse
    30. PyPy
    31. Cython
    32. Numba
    33. GPU-Bibliotheken
    34. Interfacing mit C-/C++-/FORTRAN-Bibliotheken
    35. 9 Software-Interfaces
    36. Webclients
    37. Web-APIs
    38. Datenserialisierung
    39. Pickle
    40. Sprachübergreifende Serialisierung
    41. Komprimierung
    42. Das buffer-Protokoll
    43. Verteilte Systeme
    44. Vernetzung
    45. Kryptografie
    46. ssl, hashlib und secrets
    47. pyOpenSSL
    48. PyNaCl und libnacl
    49. Cryptography
    50. PyCrypto
    51. bcrypt
    52. 10 Datenmanipulation
    53. Wissenschaftliche Anwendungen
    54. IPython
    55. NumPy
    56. SciPy
    57. Matplotlib
    58. Pandas
    59. Scikit-Learn
    60. Rpy2
    61. decimal, fractions und numbers
    62. SymPy
    63. Textmanipulation und Text-Mining
    64. Stringtools in Pythons Standardbibliothek
    65. Bildverarbeitung
    66. 11 Datenpersistenz
    67. Strukturierte Dateien
    68. Datenbankbibliotheken
    69. sqlite3
    70. SQLAlchemy
    71. Django ORM
    72. peewee
    73. PonyORM
    74. SQLObject
    75. Records
    76. NoSQL-Datenbankbibliotheken
  9. Anhang
    1. Die Python-Community
    2. BDFL
    3. Python Software Foundation
    4. PEPs
    5. Python lernen
    6. Einsteiger
    7. Fortgeschrittene Einsteiger
    8. Fortgeschrittene
    9. Für Ingenieure und Wissenschaftler
    10. Verschiedenes
    11. Referenzen
    12. Dokumentation
    13. News
  10. Index
  11. Über die Autoren
  12. Kolophon
  13. Fußnoten