book

Python

Name: Python
Author: Mark Lutz
ISBN: 9788328391703

by Mark Lutz

March 2020

Intermediate to advanced

1496 pages

56h 25m

Polish

Helion

Read now

Unlock full access

Przedmowa
„Ekosystem” tej książkiO niniejszym, piątym wydaniu książkiPython 2.x i 3.x kiedyśPython 2.x i 3.x obecnieOmawiamy zarówno wersję 2.x, jak i 3.xKtórej wersji Pythona powinienem użyć?Wymagania wstępne dla użytkowników tej książkiStruktura tej książkiCzym nie jest ta książkaTa książka nie jest leksykonem ani przewodnikiem po konkretnych zastosowaniach PythonaTo nie jest krótka historia dla ludzi, którzy się spiesząTa książka jest tak liniowa, jak na to pozwala PythonO przykładach zamieszczonych w książceWersje PythonaPlatformyPobieranie kodów źródłowych dla tej książkiKonwencje wykorzystywane w książcePodziękowaniaTrochę wspomnieńPodziękowania dla PythonaPodziękowania osobiste
Część I Wprowadzenie
Rozdział 1. Pytania i odpowiedzi dotyczące Pythona
Dlaczego ludzie używają Pythona?Jakość oprogramowaniaWydajność programistówCzy Python jest językiem skryptowym?Jakie są wady języka Python?Kto dzisiaj używa Pythona?Co mogę zrobić za pomocą Pythona?Programowanie systemoweGraficzne interfejsy użytkownika (GUI)Skrypty internetoweIntegracja komponentówProgramowanie bazodanoweSzybkie prototypowanieProgramowanie numeryczne i naukoweI dalej: gry, przetwarzanie obrazu, wyszukiwanie danych, robotyka, Excel…Jak Python jest rozwijany i wspierany?Kompromisy związane z modelem open sourceJakie są techniczne mocne strony Pythona?Jest zorientowany obiektowo i funkcyjnyJest darmowyJest przenośnyMa duże możliwościMożna go łączyć z innymi językamiJest względnie łatwy w użyciuJest względnie łatwy do nauczenia sięZawdzięcza swoją nazwę Monty PythonowiJak Python wygląda na tle innych języków?Podsumowanie rozdziałuSprawdź swoją wiedzę — quizSprawdź swoją wiedzę — odpowiedzi
Rozdział 2. Jak Python wykonuje programy?
Wprowadzenie do interpretera PythonaWykonywanie programuZ punktu widzenia programistyZ punktu widzenia PythonaKompilacja kodu bajtowegoMaszyna wirtualna PythonaWpływ na wydajnośćWpływ na proces programowaniaWarianty modeli wykonywaniaAlternatywne implementacje PythonaCPython — standardJython — Python dla języka JavaIronPython — Python dla .NETStackless: Python dla programowania współbieżnegoPyPy — Python dla szybkości i wydajnościNarzędzia do optymalizacji działania programuCython: hybryda Pythona/CShed Skin: translator języka Python na C ++Psyco — oryginalny kompilator JITZamrożone pliki binarnePrzyszłe możliwości?Podsumowanie rozdziałuSprawdź swoją wiedzę — quizSprawdź swoją wiedzę — odpowiedzi
Rozdział 3. Jak wykonuje się programy?
Interaktywny wiersz poleceńUruchamianie sesji interaktywnejŚcieżka systemowaNowe opcje systemu Windows w wersji 3.3: PATH, LauncherGdzie zapisywać programy — katalogi z kodem źródłowymCzego nie wpisywać — znaki zachęty i komentarzeInteraktywne wykonywanie koduDo czego służy sesja interaktywnaEksperymentowanieTestowanieUwagi praktyczne — wykorzystywanie sesji interaktywnejWpisywanie instrukcji wielowierszowychSystemowy wiersz poleceń i pliki źródłowePierwszy skryptWykonywanie plików z poziomu wiersza poleceń powłokiSposoby użycia wiersza poleceńUwagi praktyczne — wykorzystywanie wierszy poleceń i plikówSkrypty wykonywalne w stylu uniksowym — #!Podstawy skryptów uniksowychSztuczka z wyszukiwaniem programu przy użyciu polecenia env w systemie UnixPython 3.3 launcher — #! w systemie WindowsKlikanie ikon plikówPodstawowe zagadnienia związane z klikaniem ikon plikówKliknięcie ikony w systemie WindowsSztuczka z funkcją inputInne ograniczenia programów uruchamianych kliknięciem ikonyImportowanie i przeładowywanie modułówPodstawy importowania i przeładowywania modułówWięcej o modułach — atrybutyModuły i przestrzenie nazwUwagi praktyczne — instrukcje import i reloadWykorzystywanie funkcji exec do wykonywania plików modułówInterfejs użytkownika środowiska IDLESzczegóły uruchamiania środowiska IDLEPodstawy środowiska IDLEWybrane funkcje środowiska IDLEZaawansowane narzędzia środowiska IDLEUwagi praktyczne — korzystanie ze środowiska IDLEInne środowiska IDEInne opcje wykonywania koduOsadzanie wywołańZamrożone binarne pliki wykonywalneUruchamianie kodu z poziomu edytora tekstuJeszcze inne możliwości uruchamianiaPrzyszłe możliwości?Jaką opcję wybrać?Podsumowanie rozdziałuSprawdź swoją wiedzę — quizSprawdź swoją wiedzę — odpowiedziSprawdź swoją wiedzę — ćwiczenia do części pierwszej
Część II Typy i operacje
Rozdział 4. Wprowadzenie do typów obiektów Pythona
Hierarchia pojęć w PythonieDlaczego korzystamy z typów wbudowanychNajważniejsze typy danych w PythonieLiczbyŁańcuchy znakówOperacje na sekwencjachNiezmiennośćMetody specyficzne dla typuUzyskiwanie pomocyInne sposoby kodowania łańcuchów znakówCiągi znaków w formacie UnicodeDopasowywanie wzorcówListyOperacje na typach sekwencyjnychOperacje specyficzne dla typuSprawdzanie granicZagnieżdżanieListy składaneSłownikiOperacje na odwzorowaniachZagnieżdżanie raz jeszczeBrakujące klucze — testowanie za pomocą ifSortowanie kluczy — pętle forIteracja i optymalizacjaKrotkiDo czego służą krotkiPlikiPliki binarnePliki tekstowe UnicodeInne narzędzia podobne do plikówInne typy podstawoweJak zepsuć elastyczność koduKlasy definiowane przez użytkownikaI wszystko innePodsumowanie rozdziałuSprawdź swoją wiedzę — quizSprawdź swoją wiedzę — odpowiedzi
Rozdział 5. Typy liczbowe
Podstawy typów liczbowych PythonaLiterały liczboweWbudowane narzędzia liczboweOperatory wyrażeń PythonaPołączone operatory stosują się do priorytetówPodwyrażenia grupowane są w nawiasachPomieszane typy poddawane są konwersjiWprowadzenie: przeciążanie operatorów i polimorfizmLiczby w akcjiZmienne i podstawowe wyrażeniaFormaty wyświetlania liczbPorównania — zwykłe i łączoneDzielenie — klasyczne, bez reszty i prawdziweObsługa różnych wersji PythonaDzielenie bez reszty a odcinanieDlaczego odcinanie ma znaczenie?Precyzja liczb całkowitychLiczby zespoloneNotacja szesnastkowa, ósemkowa i dwójkowa — literały i konwersjeOperacje na poziomie bitówInne wbudowane narzędzia numeryczneInne typy liczboweTyp Decimal (liczby dziesiętne)Typ Decimal — zagadnienia podstawoweGlobalne ustawianie precyzji liczb dziesiętnychMenedżer kontekstu dziesiętnegoTyp Fraction (liczby ułamkowe)Typ Fraction — zagadnienia podstawoweDokładność numeryczna ułamków zwykłych i dziesiętnychKonwersje ułamków i typy mieszaneZbioryPodstawy zbiorów w Pythonie 2.6 i wersjach wcześniejszychLiterały zbiorów w Pythonie 3.x i 2.7Ograniczenia na obiekty niemutowalne i zbiory zamrożoneZbiory składane w Pythonie 3.x i 2.7Dlaczego zbiory?Wartości BooleanRozszerzenia numerycznePodsumowanie rozdziałuSprawdź swoją wiedzę — quizSprawdź swoją wiedzę — odpowiedzi
Rozdział 6. Wprowadzenie do typów dynamicznych
Sprawa brakujących deklaracji typuZmienne, obiekty i referencjeTypy powiązane są z obiektami, a nie ze zmiennymiObiekty są uwalnianeReferencje współdzieloneReferencje współdzielone a modyfikacje w miejscuReferencje współdzielone a równośćTypy dynamiczne są wszędziePodsumowanie rozdziałuSprawdź swoją wiedzę — quizSprawdź swoją wiedzę — odpowiedzi
Rozdział 7. Łańcuchy znaków
Co znajdziesz w tym rozdzialeUnicode — krótka historiaŁańcuchy znaków — podstawyLiterały łańcuchów znakówŁańcuchy znaków w apostrofach i cudzysłowach są tym samymSekwencje ucieczki reprezentują znaki specjalneSurowe łańcuchy znaków blokują sekwencje ucieczkiPotrójne cudzysłowy i apostrofy kodują łańcuchy znaków będące wielowierszowymi blokamiŁańcuchy znaków w akcjiPodstawowe operacjeIndeksowanie i wycinkiRozszerzone wycinki — trzeci limit i obiekty wycinkówNarzędzia do konwersji łańcuchów znakówKonwersje kodu znakówModyfikowanie łańcuchów znakówMetody łańcuchów znakówSkładnia wywoływania metodMetody typów znakowychPrzykłady metod łańcuchów znaków — modyfikowaniePrzykłady metod łańcuchów znaków — analiza składniowa tekstuInne często używane metody łańcuchów znakówOryginalny moduł string (usunięty w wersji 3.0)Wyrażenia formatujące łańcuchy znakówFormatowanie łańcuchów tekstu z użyciem wyrażeń formatujących — podstawySkładnia zaawansowanych wyrażeń formatującychPrzykłady zaawansowanych wyrażeń formatującychWyrażenia formatujące oparte na słownikuFormatowanie łańcuchów z użyciem metody formatPodstawyUżywanie kluczy, atrybutów i przesunięćZaawansowana składnia wywołań metody formatPrzykłady zaawansowanego formatowania łańcuchów znaków z użyciem metody formatPorównanie metody format z wyrażeniami formatującymiDlaczego miałbyś korzystać z metody formatDodatkowe możliwości: wbudowane funkcje czy ogólne techniki programowaniaElastyczna składnia odwołań: dodatkowa złożoność i nakładanie się funkcjonalnościJawne odwołania do wartości: teraz opcjonalne i prawdopodobnie nie będą używaneNazwy metod i argumenty neutralne kontekstowo — estetyka kodu kontra zastosowania praktyczneFunkcje a wyrażenia: niewielka wygodaGeneralne kategorie typówTypy z jednej kategorii współdzielą zbiory operacjiTypy mutowalne można modyfikować w miejscuPodsumowanie rozdziałuSprawdź swoją wiedzę — quizSprawdź swoją wiedzę — odpowiedzi

Rozdział 8. Listy oraz słowniki
ListyListy w akcjiPodstawowe operacje na listachIteracje po listach i składanie listIndeksowanie, wycinki i macierzeModyfikacja list w miejscuPrzypisywanie do indeksu i wycinkówWywołania metod listKilka słów o sortowaniu listInne, często stosowane metody listInne popularne operacje na listachSłownikiSłowniki w akcjiPodstawowe operacje na słownikachModyfikacja słowników w miejscuInne metody słownikówPrzykład — baza danych o filmachPrzykład — mapowanie wartości na kluczeUwagi na temat korzystania ze słownikówWykorzystywanie słowników do symulowania elastycznych list — liczby całkowite jako kluczeWykorzystywanie słowników z rzadkimi strukturami danych — krotki jako kluczeUnikanie błędów z brakującymi kluczamiZagnieżdżanie słownikówInne sposoby tworzenia słownikówZmiany dotyczące słowników w Pythonie 3.x i 2.7Słowniki składane w wersjach 3.x i 2.7Widoki słowników w wersji 3.x (oraz wersji 2.7 przy użyciu nowych metod)Widoki słowników i zbiorySortowanie kluczy słowników w wersji 3.xPorównywanie rozmiarów słowników nie działa w 3.xW wersji 3.x metoda has_key nie istnieje, niech żyje in!Podsumowanie rozdziałuSprawdź swoją wiedzę — quizSprawdź swoją wiedzę — odpowiedzi
Rozdział 9. Krotki, pliki i wszystko inne
KrotkiKrotki w akcjiWłaściwości składni krotek — przecinki i nawiasyKonwersje, metody oraz niemutowalnośćDlaczego istnieją listy i krotkiRepetytorium: rekordy — krotki nazwanePlikiOtwieranie plikówWykorzystywanie plikówPliki w akcjiPliki tekstowe i binarne — krótka historiaPrzechowywanie obiektów Pythona w plikach i przetwarzanie ichPrzechowywanie natywnych obiektów Pythona — moduł picklePrzechowywanie obiektów Pythona w formacie JSONPrzechowywanie spakowanych danych binarnych — moduł structMenedżery kontekstu plikówInne narzędzia powiązane z plikamiPrzegląd i podsumowanie podstawowych typów obiektówElastyczność obiektówReferencje a kopiePorównania, testy równości i prawdaPorównywania i sortowania typów mieszanych w Pythonie 2.x i 3.xPorównywanie słowników w Pythonie 2.x i 3.xPrawda czy fałsz, czyli znaczenie True i False w PythonieObiekt NoneTyp boolHierarchie typów PythonaObiekty typówInne typy w PythoniePułapki typów wbudowanychPrzypisanie tworzy referencje, nie kopiePowtórzenie dodaje jeden poziom zagłębieniaUwaga na cykliczne struktury danychTypów niemutowalnych nie można modyfikować w miejscuPodsumowanie rozdziałuSprawdź swoją wiedzę — quizSprawdź swoją wiedzę — odpowiedziSprawdź swoją wiedzę — ćwiczenia do części drugiej
Część III Instrukcje i składnia
Rozdział 10. Wprowadzenie do instrukcji Pythona
Raz jeszcze o hierarchii pojęciowej języka PythonInstrukcje PythonaHistoria dwóch ifCo dodaje PythonCo usuwa PythonNawiasy są opcjonalneKoniec wiersza jest końcem instrukcjiKoniec wcięcia to koniec blokuSkąd bierze się składnia z użyciem wcięćKilka przypadków specjalnychPrzypadki specjalne dla reguły o końcu wierszaPrzypadki specjalne dla reguły o wcięciach blokówSzybki przykład — interaktywne pętleProsta pętla interaktywnaWykonywanie obliczeń na danych wpisywanych przez użytkownikaObsługa błędów poprzez sprawdzanie danych wejściowychObsługa błędów za pomocą instrukcji tryObsługa liczb zmiennoprzecinkowychKod zagnieżdżony na trzy poziomy głębokościPodsumowanie rozdziałuSprawdź swoją wiedzę — quizSprawdź swoją wiedzę — odpowiedzi
Rozdział 11. Przypisania, wyrażenia i wyświetlanie
Instrukcje przypisaniaFormy instrukcji przypisaniaPrzypisanie sekwencjiZaawansowane wzorce przypisywania sekwencjiRozszerzona składnia rozpakowania sekwencji w Pythonie 3.xRozszerzona składania rozpakowania w działaniuPrzypadki brzegoweWygodny gadżetZastosowanie w pętli forPrzypisanie z wieloma celamiPrzypisanie z wieloma celami a współdzielone referencjePrzypisania rozszerzonePrzypisania rozszerzone a współdzielone referencjeReguły dotyczące nazw zmiennychKonwencje dotyczące nazewnictwaNazwy nie mają typu, ale obiekty takInstrukcje wyrażeńInstrukcje wyrażeń i modyfikacje w miejscuPolecenia printFunkcja print z Pythona 3.xFormat wywołaniaFunkcja print z wersji 3.x w działaniuInstrukcja print w Pythonie 2.xFormy instrukcjiInstrukcja print Pythona 2.x w działaniuPrzekierowanie strumienia wyjściowegoProgram „Witaj, świecie!”Ręczne przekierowanie strumienia wyjściaAutomatyczne przekierowanie strumieniaWyświetlanie niezależne od wersjiKonwerter 2to3Importowanie z __future__Neutralizacja różnic w wyświetlaniu za pomocą koduPodsumowanie rozdziałuSprawdź swoją wiedzę — quizSprawdź swoją wiedzę — odpowiedzi
Rozdział 12. Testy if i reguły składni
Instrukcje ifOgólny formatProste przykładyRozgałęzienia koduObsługa domyślnych wartości wyboruObsługa bardziej złożonych operacjiReguły składni Pythona raz jeszczeOgraniczniki bloków — reguły tworzenia wcięćUnikaj mieszania tabulatorów i spacji — nowa opcja sprawdzania błędów w Pythonie 3.xOgraniczniki instrukcji — wiersze i znaki kontynuacjiKilka przypadków specjalnychTesty prawdziwości i testy logiczneWyrażenie trójargumentowe if/elsePodsumowanie rozdziałuSprawdź swoją wiedzę — quizSprawdź swoją wiedzę — odpowiedzi
Rozdział 13. Pętle while i for
Pętle whileOgólny formatPrzykładyInstrukcje break, continue, pass oraz else w pętliOgólny format pętliInstrukcja passInstrukcja continueInstrukcja breakKlauzula else pętliWięcej o części pętli elsePętle forOgólny formatPrzykładyPodstawowe zastosowanieInne typy danychPrzypisanie krotek w pętli forRozszerzone przypisanie sekwencji w pętlach for w Pythonie 3.xZagnieżdżone pętle forTechniki tworzenia pętliPętle z licznikami — rangeSkanowanie sekwencji — pętla while z funkcją range kontra pętla forPrzetasowania sekwencji — funkcje range i lenPrzechodzenie niewyczerpujące — range kontra wycinkiModyfikowanie list — range kontra listy składanePrzechodzenie równoległe — zip oraz mapRównoznaczność funkcji map w Pythonie 2.xTworzenie słowników za pomocą funkcji zipGenerowanie wartości przesunięcia i elementów — enumeratePodsumowanie rozdziałuSprawdź swoją wiedzę — quizSprawdź swoją wiedzę — odpowiedzi
Rozdział 14. Iteracje i listy składane
Iteracje — pierwsze spojrzenieProtokół iteracyjny — iteratory plikówIterowanie ręczne — iter i nextPełny protokół iteracjiIteracje ręczneInne wbudowane typy iterowalneListy składane — wprowadzeniePodstawy list składanychWykorzystywanie list składanych w plikachRozszerzona składnia list składanychKlauzula filtrująca: ifZagnieżdżone pętle: klauzula forInne konteksty iteracyjneNowe obiekty iterowalne w Pythonie 3.xWpływ na kod w wersji 2.x — zalety i wadyObiekt iterowalny rangeObiekty iterowalne map, zip i filterIteratory wielokrotne kontra pojedynczeObiekty iterowalne — widoki słownikaInne zagadnienia związane z iteracjamiPodsumowanie rozdziałuSprawdź swoją wiedzę — quizSprawdź swoją wiedzę — odpowiedzi
Rozdział 15. Wprowadzenie do dokumentacji
Źródła dokumentacji PythonaKomentarze ze znakami #Funkcja dirNotki dokumentacyjne — __doc__Notki dokumentacyjne zdefiniowane przez użytkownikaStandardy i priorytety notek dokumentacyjnychWbudowane notki dokumentacyjnePyDoc — funkcja helpPyDoc — raporty HTMLPython 3.2 i nowsze wersje: tryb PyDoc dla wszystkich przeglądarekPython 3.2 i wersje wcześniejsze: klient GUINie tylko notki docstrings — pakiet SphinxZbiór standardowej dokumentacjiZasoby internetowePublikowane książkiCzęsto spotykane problemy programistycznePodsumowanie rozdziałuSprawdź swoją wiedzę — quizSprawdź swoją wiedzę — odpowiedziSprawdź swoją wiedzę — ćwiczenia do części trzeciej
Część IV Funkcje i generatory
Rozdział 16. Podstawy funkcji
Dlaczego używamy funkcjiTworzenie funkcjiInstrukcje defInstrukcja def uruchamiana jest w czasie wykonaniaPierwszy przykład — definicje i wywoływanieDefinicjaWywołaniePolimorfizm w PythonieDrugi przykład — przecinające się sekwencjeDefinicjaWywołaniaRaz jeszcze o polimorfizmieZmienne lokalnePodsumowanie rozdziałuSprawdź swoją wiedzę — quizSprawdź swoją wiedzę — odpowiedzi
Rozdział 17. Zasięgi
Podstawy zasięgów w PythonieReguły dotyczące zasięgówRozwiązywanie nazw — reguła LEGBInne zasięgi Pythona — przeglądPrzykład zasięguZasięg wbudowanyPrzedefiniowanie wbudowanych nazw: lepiej czy gorzej?Instrukcja globalProjektowanie programów: minimalizowanie stosowania zmiennych globalnychProjektowanie programów: minimalizowanie modyfikacji dokonywanych pomiędzy plikamiInne metody dostępu do zmiennych globalnychZasięgi a funkcje zagnieżdżoneSzczegóły dotyczące zasięgów zagnieżdżonychPrzykłady zasięgów zagnieżdżonychFunkcje fabrykujące: domknięciaProste funkcje fabrykująceFunkcje fabrykujące kontra klasy, runda pierwszaZachowywanie stanu zasięgu zawierającego za pomocą argumentów domyślnychZasięgi zagnieżdżone, wartości domyślne i wyrażenia lambdaZmienne pętli mogą wymagać wartości domyślnych, a nie zasięgówDowolne zagnieżdżanie zasięgówInstrukcja nonlocal w Pythonie 3.xPodstawy instrukcji nonlocalInstrukcja nonlocal w akcjiUżycie zmiennych nielokalnych w celu modyfikacjiPrzypadki graniczneCzemu służą zmienne nonlocal? Opcje zachowania stanuZachowanie stanu: zmienne nonlocal (tylko w wersji 3.x)Zachowanie stanu: zmienne globalne — tylko jedna kopiaZachowanie stanu: klasy — jawne atrybuty (wprowadzenie)Zachowanie stanu: atrybuty funkcji (w wersjach 3.x i 2.x)Zachowanie stanu: obiekty mutowalne — duchy przeszłości języka Pyton?Podsumowanie rozdziałuSprawdź swoją wiedzę — quizSprawdź swoją wiedzę — odpowiedzi
Rozdział 18. Argumenty
Podstawy przekazywania argumentówArgumenty a współdzielone referencjeUnikanie modyfikacji argumentów mutowalnychSymulowanie parametrów wyjścia i wielu wyników działaniaSpecjalne tryby dopasowywania argumentówPodstawy dopasowywania argumentówSkładnia dopasowania argumentówDopasowywanie argumentów — szczegółyPrzykłady ze słowami kluczowymi i wartościami domyślnymiSłowa kluczoweWartości domyślneŁączenie słów kluczowych i wartości domyślnychPrzykłady dowolnych argumentówNagłówki: zbieranie argumentówWywołania: rozpakowywanie argumentówOgólne zastosowanie funkcjiZlikwidowana wbudowana funkcja apply (Python 2.x)Argumenty tylko ze słowami kluczowymi (z Pythona 3.x)Reguły dotyczące kolejnościCzemu służą argumenty ze słowami kluczowymi?Przykład z funkcją obliczającą minimumPełne rozwiązanieDodatkowy bonusPuentaUogólnione funkcje działające na zbiorachEmulacja funkcji print z Pythona 3.0Wykorzystywanie argumentów ze słowami kluczowymiPodsumowanie rozdziałuSprawdź swoją wiedzę — quizSprawdź swoją wiedzę — odpowiedzi
Rozdział 19. Zaawansowane zagadnienia dotyczące funkcji
Koncepcje projektowania funkcjiFunkcje rekurencyjneSumowanie z użyciem rekurencjiImplementacje alternatywnePętle a rekurencjaObsługa dowolnych strukturRekurencja kontra kolejki i stosyCykle, ścieżki i ograniczenia stosuWięcej przykładów rekurencjiObiekty funkcji — atrybuty i adnotacjePośrednie wywołania funkcji — obiekty „pierwszej klasy”Introspekcja funkcjiAtrybuty funkcjiAdnotacje funkcji w Pythonie 3.xFunkcje anonimowe — lambdaPodstawy wyrażeń lambdaPo co używamy wyrażeń lambdaWielotorowe rozgałęzienia kodu — finałJak (nie) zaciemniać kodu napisanego w PythonieZasięgi: wyrażenia lambda również można zagnieżdżaćNarzędzia programowania funkcyjnegoOdwzorowywanie funkcji na obiekty iterowalne — mapWybieranie elementów obiektów iterowalnych — funkcja filterŁączenie elementów obiektów iterowalnych — funkcja reducePodsumowanie rozdziałuSprawdź swoją wiedzę — quizSprawdź swoją wiedzę — odpowiedzi
Rozdział 20. Listy składane i generatory
Listy składane i narzędzia funkcyjneListy składane kontra funkcja mapDodajemy warunki i pętle zagnieżdżone — filterFormalna składnia list składanychPrzykład — listy składane i macierzeNie nadużywaj list składanych: reguła KISSDruga strona medalu: wydajność, zwięzłość, ekspresyjnośćFunkcje i wyrażenia generatorówFunkcje generatorów — yield kontra returnZawieszanie stanuIntegracja protokołu iteracjiFunkcje generatorów w działaniuDlaczego funkcje generatorów?Rozszerzony protokół funkcji generatorów — send kontra nextWyrażenia generatorów — obiekty iterowalne spotykają złożeniaDlaczego wyrażenia generatora?Wyrażenia generatora a funkcja mapWyrażenia generatora a filtryFunkcje generatorów a wyrażenia generatorówGeneratory są obiektami o jednoprzebiegowej iteracjiGenerowanie wyników we wbudowanych typach, narzędziach i klasachGeneratory i narzędzia biblioteczne: skanery katalogówGeneratory i funkcje aplikacjiPrzegląd: obiekty iterowalne definiowane przez użytkownika w klasachPrzykład — generowanie mieszanych sekwencjiSekwencje mieszająceProste funkcjeFunkcje generatoraWyrażenia generatoraFunkcja testerPermutacje: wszystkie możliwe kombinacjeNie nadużywaj generatorów: reguła EIBTIInne spojrzenie: miejsce i czas, zwięzłość, ekspresyjnośćPrzykład — emulowanie funkcji zip i map za pomocą narzędzi iteracyjnychTworzymy własną implementację funkcji mapWłasna wersja funkcji zip(...) i map(None, ...)Podsumowanie obiektów składanychZakresy i zmienne składaneZrozumieć zbiory i słowniki składaneRozszerzona składnia zbiorów i słowników składanychPodsumowanie rozdziałuSprawdź swoją wiedzę — quizSprawdź swoją wiedzę — odpowiedzi
Rozdział 21. Wprowadzenie do pomiarów wydajności
Pomiary wydajności iteracjiModuł pomiaru czasu domowej robotySkrypt mierzący wydajnośćWyniki pomiarów czasuWpływ wywołań funkcji: mapInne rozwiązania dla modułu do pomiaru czasuUżycie argumentów ze słowami kluczowymi w wersji 3.xInne sugestieMierzenie czasu iteracji z wykorzystaniem modułu timeitPodstawowe reguły korzystania z modułu timeitInteraktywne użycie i wywołania APIKorzystanie z poziomu wiersza poleceniaMierzenie czasu działania instrukcji wielowierszowychInne tryby użytkowania: instalacje, podsumowania i obiektyModuł i skrypt testujący z użyciem modułu timeitWyniki działania skryptu testującegoJeszcze trochę zabawy z mierzeniem wydajnościWygrana funkcji map i rzadka porażka PyPyJeszcze kilka słów o wpływie wywołań funkcjiTechniki porównywania — własne funkcje kontra moduł timeitMożliwości ulepszenia — kod instalacyjnyInne zagadnienia związane z mierzeniem szybkości działania kodu — test pystonePułapki związane z funkcjamiLokalne nazwy są wykrywane w sposób statycznyWartości domyślne i obiekty mutowalneFunkcje, które nie zwracają wynikówRóżne problemy związane z funkcjamiOtaczanie zasięgów i zmiennych pętli: funkcje fabrykująceUkrywanie wbudowanych funkcji przez przypisania: cieniowaniePodsumowanie rozdziałuSprawdź swoją wiedzę — quizSprawdź swoją wiedzę — odpowiedziSprawdź swoją wiedzę — ćwiczenia do części czwartej
Część V Moduły i pakiety
Rozdział 22. Moduły — wprowadzenie
Dlaczego używamy modułówArchitektura programu w PythonieStruktura programuImportowanie i atrybutyModuły biblioteki standardowejJak działa importowanie1. Odszukanie modułu2. Kompilowanie (o ile jest to potrzebne)3. WykonaniePliki kodu bajtowego — __pycache__ w Pythonie 3.2+Modele plików kodu bajtowego w akcjiŚcieżka wyszukiwania modułówKonfigurowanie ścieżki wyszukiwaniaWariacje ścieżki wyszukiwania modułówLista sys.pathWybór pliku modułuKody źródłowe modułówPriorytety wyboruImportowanie punktów zaczepienia i plików ZIPPliki zoptymalizowanego kodu bajtowegoPodsumowanie rozdziałuSprawdź swoją wiedzę — quizSprawdź swoją wiedzę — odpowiedzi
Rozdział 23. Podstawy tworzenia modułów
Tworzenie modułówNazwy modułówInne rodzaje modułówUżywanie modułówInstrukcja importInstrukcja fromInstrukcja from *Operacja importowania jest przeprowadzana tylko razKod inicjalizującyInstrukcje import oraz from są przypisaniamiModyfikowanie elementów mutowalnych w modułachModyfikowanie nazw pomiędzy plikamiRównoważność instrukcji import oraz fromPotencjalne pułapki związane z użyciem instrukcji fromKiedy wymagane jest stosowanie instrukcji importPrzestrzenie nazw modułówPliki generują przestrzenie nazwSłowniki przestrzeni nazw: __dict__Kwalifikowanie nazw atrybutówImportowanie a zasięgiZagnieżdżanie przestrzeni nazwPrzeładowywanie modułówPodstawy przeładowywania modułówPrzykład przeładowywania z użyciem reloadPodsumowanie rozdziałuSprawdź swoją wiedzę — quizSprawdź swoją wiedzę — odpowiedzi
Rozdział 24. Pakiety modułów
Podstawy importowania pakietówPakiety a ustawienia ścieżki wyszukiwaniaPliki pakietów __init__.pyRole pliku inicjalizacji pakietuPrzykład importowania pakietuInstrukcja from a instrukcja import w importowaniu pakietówDo czego służy importowanie pakietówHistoria trzech systemówWzględne importowanie pakietówZmiany w Pythonie 3.0Podstawy importowania względnegoDo czego służą importy względneImportowanie względne w wersji 3.xWzględne importy a bezwzględne ścieżki pakietówZasięg importów względnychPodsumowanie reguł wyszukiwania modułówImporty względne w działaniuImportowanie spoza pakietówImporty wewnątrz pakietówImporty są nadal względne w stosunku do bieżącego katalogu roboczegoUżycie importów względnych i bezwzględnychImporty względne przeszukują tylko pakietyImporty są nadal względne w stosunku do katalogu roboczego (cd.)Pułapki związane z importem względnym w pakietach: zastosowania mieszaneProblemRozwiązanie nr 1: podkatalogi pakietówRozwiązanie 2: import bezwzględny z użyciem pełnej ścieżkiPrzykład: aplikacja z kodem autotestu modułu (wprowadzenie)Pakiety przestrzeni nazw w Pythonie 3.3Semantyka pakietów przestrzeni nazwAlgorytm importuWpływ na zwykłe pakiety: opcjonalne pliki __init__.pyPakiety przestrzeni nazw w akcjiZagnieżdżanie pakietów przestrzeni nazwPliki nadal mają pierwszeństwo przed katalogamiPodsumowanie rozdziałuSprawdź swoją wiedzę — quizSprawdź swoją wiedzę — odpowiedzi
Rozdział 25. Zaawansowane zagadnienia związane z modułami
Koncepcje związane z projektowaniem modułówUkrywanie danych w modułachMinimalizacja niebezpieczeństw użycia from * — _X oraz __all__Włączanie opcji z przyszłych wersji Pythona: __future__Mieszane tryby użycia — __name__ oraz __main__Testy jednostkowe z wykorzystaniem atrybutu __name__Przykład — kod działający w dwóch trybachSymbole walut: Unicode w akcjiNotki dokumentacyjne: dokumentacja modułu w działaniuModyfikacja ścieżki wyszukiwania modułówRozszerzenie as dla instrukcji import oraz fromPrzykład — moduły są obiektamiImportowanie modułów z użyciem nazwy w postaci ciągu znakówUruchamianie ciągów znaków zawierających kodBezpośrednie wywołania: dwie opcjePrzykład — przechodnie przeładowywanie modułówPrzeładowywanie rekurencyjneTestowanie przeładowań rekurencyjnychRozwiązania alternatywneTestowanie wariantów przeładowaniaPułapki związane z modułamiKolizje nazw modułów: pakiety i importowanie względne w pakietachW kodzie najwyższego poziomu kolejność instrukcji ma znaczenieInstrukcja from kopiuje nazwy, jednak łącza już nieInstrukcja from * może zaciemnić znaczenie zmiennychFunkcja reload może nie mieć wpływu na obiekty importowane za pomocą fromFunkcja reload i instrukcja from a testowanie interaktywneRekurencyjne importowanie za pomocą from może nie działaćPodsumowanie rozdziałuSprawdź swoją wiedzę — quizSprawdź swoją wiedzę — odpowiedziSprawdź swoją wiedzę — ćwiczenia do części piątej
Część VI Klasy i programowanie zorientowane obiektowo
Rozdział 26. Programowanie zorientowane obiektowo — wprowadzenie
Po co używa się klasProgramowanie zorientowane obiektowo z dystansuWyszukiwanie atrybutów dziedziczonychKlasy a instancjeWywołania metod klasyTworzenie drzew klasPrzeciążanie operatorówProgramowanie zorientowane obiektowo oparte jest na ponownym wykorzystaniu koduPolimorfizm i klasyProgramowanie przez dostosowaniePodsumowanie rozdziałuSprawdź swoją wiedzę — quizSprawdź swoją wiedzę — odpowiedzi
Rozdział 27. Podstawy tworzenia klas
Klasy generują wiele obiektów instancjiObiekty klas udostępniają zachowania domyślneObiekty instancji są rzeczywistymi elementamiPierwszy przykładKlasy dostosowujemy do własnych potrzeb przez dziedziczenieDrugi przykładKlasy są atrybutami w modułachKlasy mogą przechwytywać operatory PythonaTrzeci przykładZwracamy wyniki lub niePo co przeciążamy operatoryNajprostsza klasa Pythona na świecieJeszcze kilka słów o rekordach: klasy kontra słownikiPodsumowanie rozdziałuSprawdź swoją wiedzę — quizSprawdź swoją wiedzę — odpowiedzi
Rozdział 28. Bardziej realistyczny przykład
Krok 1. — tworzenie instancjiTworzenie konstruktorówTestowanie w miarę pracyWykorzystywanie kodu na dwa sposobyKrok 2. — dodawanie metodTworzenie kodu metodKrok 3. — przeciążanie operatorówUdostępnienie sposobów wyświetlaniaKrok 4. — dostosowywanie zachowania za pomocą klas podrzędnychTworzenie klas podrzędnychRozszerzanie metod — niepoprawny sposóbRozszerzanie metod — poprawny sposóbPolimorfizm w akcjiDziedziczenie, dostosowanie do własnych potrzeb i rozszerzenieProgramowanie zorientowane obiektowo — ideaKrok 5. — dostosowanie do własnych potrzeb także konstruktorówProgramowanie zorientowane obiektowo jest prostsze, niż się wydajeInne sposoby łączenia klasKrok 6. — wykorzystywanie narzędzi do introspekcjiSpecjalne atrybuty klasUniwersalne narzędzie do wyświetlaniaAtrybuty instancji a atrybuty klasNazwy w klasach narzędziowychOstateczna postać naszych klasKrok 7. i ostatni — przechowywanie obiektów w bazie danychObiekty pickle i shelveModuł pickleModuł shelvePrzechowywanie obiektów w bazie danych za pomocą shelveInteraktywna eksploracja obiektów shelveUaktualnianie obiektów w pliku shelvePrzyszłe kierunki rozwojuPodsumowanie rozdziałuSprawdź swoją wiedzę — quizSprawdź swoją wiedzę — odpowiedzi
Rozdział 29. Szczegóły kodowania klas
Instrukcja classOgólna formaPrzykładMetodyPrzykład metodyWywoływanie konstruktorów klas nadrzędnychInne możliwości wywoływania metodDziedziczenieTworzenie drzewa atrybutówSpecjalizacja odziedziczonych metodTechniki interfejsów klasAbstrakcyjne klasy nadrzędneAbstrakcyjne klasy nadrzędne z Pythona 3.x oraz 2.6+: wprowadzeniePrzestrzenie nazw — cała historiaProste nazwy — globalne, o ile nie są przypisaneNazwy atrybutów — przestrzenie nazw obiektówZen przestrzeni nazw Pythona — przypisania klasyfikują zmienneKlasy zagnieżdżone — jeszcze kilka słów o regule LEGBSłowniki przestrzeni nazw — przeglądŁącza przestrzeni nazw — przechodzenie w górę drzewa klasRaz jeszcze o notkach dokumentacyjnychKlasy a modułyPodsumowanie rozdziałuSprawdź swoją wiedzę — quizSprawdź swoją wiedzę — odpowiedzi
Rozdział 30. Przeciążanie operatorów
PodstawyKonstruktory i wyrażenia — __init__ i __sub__Często spotykane metody przeciążania operatorówIndeksowanie i wycinanie — __getitem__ i __setitem__WycinkiWycinanie i indeksowanie w Pythonie 2.xMetoda __index__ w wersji 3.x nie służy do indeksowania!Iteracja po indeksie — __getitem__Obiekty iteratorów — __iter__ i __next__Iteratory zdefiniowane przez użytkownikaSkanowanie pojedyncze i wielokrotneKlasy i generatoryWiele iteracji po jednym obiekcieKlasy i wycinkiAlternatywa: metoda__iter__ i instrukcja yieldWielokrotne iteracje za pomocą instrukcji yieldTest przynależności — __contains__, __iter__ i __getitem__Dostęp do atrybutów — __getattr__ oraz __setattr__Odwołania do atrybutówPrzypisywanie wartości i usuwanie atrybutówInne narzędzia do zarządzania atrybutamiEmulowanie prywatności w atrybutach instancjiReprezentacje łańcuchów — __repr__ oraz __str__Po co nam dwie metody wyświetlania?Uwagi dotyczące wyświetlaniaDodawanie prawostronne i miejscowa modyfikacja: metody __radd__ i __iadd__Dodawanie prawostronneStosowanie metody __add__ w __radd__Eskalowanie typu klasyDodawanie w miejscuWywołania — __call__Interfejsy funkcji i kod oparty na wywołaniach zwrotnychPorównania — __lt__, __gt__ i inneMetoda __cmp__ w 2.xTesty logiczne — __bool__ i __len__Metody logiczne w Pythonie 2.xDestrukcja obiektu — __del__Uwagi dotyczące stosowania destruktorówPodsumowanie rozdziałuSprawdź swoją wiedzę — quizSprawdź swoją wiedzę — odpowiedzi
Rozdział 31. Projektowanie z użyciem klas
Python a programowanie zorientowane obiektowoPolimorfizm to interfejsy, a nie sygnatury wywołańProgramowanie zorientowane obiektowo i dziedziczenie — związek „jest”Programowanie zorientowane obiektowo i kompozycja — związki typu „ma”Raz jeszcze procesor strumienia danychProgramowanie zorientowane obiektowo a delegacja — obiekty „opakowujące”Pseudoprywatne atrybuty klasPrzegląd zniekształcania nazw zmiennychPo co używa się atrybutów pseudoprywatnychMetody są obiektami — z wiązaniem i bez wiązaniaW wersji 3.x metody niezwiązane są funkcjamiMetody związane i inne obiekty wywoływaneInne obiekty wywoływaneKlasy są obiektami — uniwersalne fabryki obiektówDo czego służą fabrykiDziedziczenie wielokrotne — klasy mieszaneTworzenie klas mieszanychOdczyt listy atrybutów obiektu — __dict__Wydobywanie atrybutów odziedziczonych z użyciem dir()Wypisywanie atrybutów dla każdego obiektu w drzewie klasUruchomienie kodu wyświetlającego drzewoInny przykład użycia: wyświetlenie nazw zawierających znaki podkreśleniaInny przykład użycia: uruchomienie kodu z większymi modułamiModuł kolektoraMiejsce na udoskonalenia: algorytm MRO, sloty, interfejsy graficzneInne zagadnienia związane z projektowaniemPodsumowanie rozdziałuSprawdź swoją wiedzę — quizSprawdź swoją wiedzę — odpowiedzi
Rozdział 32. Zaawansowane zagadnienia związane z klasami
Rozszerzanie typów wbudowanychRozszerzanie typów za pomocą osadzaniaRozszerzanie typów za pomocą klas podrzędnychKlasy w nowym styluJak nowy jest nowy stylNowości w klasach w nowym styluPomijanie instancji we wbudowanych operacjach przy pobieraniu atrybutówDlaczego zmieniło się wyszukiwanie?Implikacje wynikające z przechwytywania atrybutówWymogi kodowania obiektów pośredniczącychWięcej informacjiZmiany w modelu typówKonsekwencje z perspektywy kontroli typówWszystkie obiekty dziedziczą po klasie objectImplikacje wynikające z użycia metod domyślnychZmiany w dziedziczeniu diamentowymImplikacje wynikające z dziedziczenia diamentowegoJawne rozwiązywanie konfliktówZakres zmian kolejności wyszukiwaniaWięcej o kolejności odwzorowywania nazwAlgorytm MROŚledzenie algorytmu MROPrzykład — wiązanie atrybutów ze źródłami dziedziczeniaNowości w klasach w nowym styluSloty: deklaracje atrybutówPodstawy slotówSloty i słowniki przestrzeni nazwWiele slotów w klasach nadrzędnychGeneryczna obsługa slotów i innych „wirtualnych” atrybutówZasady używania slotówPrzykład stosowania slotów: klasa ListTree i funkcja mapattrsCo z szybkością slotów?Właściwości klas: dostęp do atrybutówPodstawy właściwościNarzędzia atrybutów: __getattribute__ i deskryptoryInne zmiany i rozszerzenia klasMetody statyczne oraz metody klasyDo czego potrzebujemy metod specjalnychMetody statyczne w 2.x i 3.xAlternatywy dla metod statycznychUżywanie metod statycznych i metod klasZliczanie instancji z użyciem metod statycznychZliczanie instancji z metodami klasZliczanie instancji dla każdej z klas z użyciem metod klasDekoratory i metaklasy — część 1.Podstawowe informacje o dekoratorach funkcjiPierwsze spojrzenie na funkcję dekoratora zdefiniowaną przez użytkownikaPierwsze spojrzenie na dekoratory klas i metaklasyDalsza lekturaWbudowana funkcja super: zmiana na lepsze czy na gorsze?Wielka debata o funkcji superTradycyjny, uniwersalny i ogólny sposób wywoływania klasy nadrzędnejPodstawy i kompromisy użycia funkcji superStara semantyka: magiczny obiekt pośredniczący w wersji 3.xPułapka: beztroskie stosowanie wielokrotnego dziedziczeniaOgraniczenie: przeciążanie operatorówRóżnice w użyciu w wersji 2.x: rozbudowane wywołaniaZalety funkcji super: zmiany drzewa i kierowania metodZmiana klasy w trakcie działania programu a funkcja superKooperatywne kierowanie metod w drzewie wielokrotnego dziedziczeniaPodstawy: kooperatywne wywołanie funkcji super w akcjiOgraniczenie: wymóg zakotwiczenia łańcucha wywołańZakresy: model „wszystko lub nic”Elastyczność założenia dotyczącego kolejności wywołańDostosowywanie: zastąpienie metodySprzęganie: zastosowanie w mieszaniu klasDostosowywanie: wymóg takich samych argumentówPodsumowanie funkcji superPułapki związane z klasamiModyfikacja atrybutów klas może mieć efekty uboczneModyfikowanie mutowalnych atrybutów klas również może mieć efekty uboczneDziedziczenie wielokrotne — kolejność ma znaczenieZakresy w metodach i klasachRóżne pułapki związane z klasamiRozsądnie wybieraj miejsce przechowywania atrybutu w instancji lub w klasieZazwyczaj wywołuj konstruktory klasy nadrzędnejKlasy wykorzystujące delegację w 3.x — __getattr__ i funkcje wbudowanePrzesadne opakowywaniePodsumowanie rozdziałuSprawdź swoją wiedzę — quizSprawdź swoją wiedzę — odpowiedziSprawdź swoją wiedzę — ćwiczenia do części szóstej
Część VII Wyjątki oraz narzędzia
Rozdział 33. Podstawy wyjątków
Po co używa się wyjątkówRole wyjątkówWyjątki w skrócieDomyślny program obsługi wyjątkówPrzechwytywanie wyjątkówZgłaszanie wyjątkówWyjątki zdefiniowane przez użytkownikaDziałania końcowePodsumowanie rozdziałuSprawdź swoją wiedzę — quizSprawdź swoją wiedzę — odpowiedzi
Rozdział 34. Szczegółowe informacje dotyczące wyjątków
Instrukcja try/except/elseJak działa instrukcja tryCzęści instrukcji tryPrzechwytywanie wybranych i wszystkich wyjątkówPrzechwytywanie wszystkich wyjątków: pusta instrukcja except i klasa ExceptionCzęść try/elsePrzykład — zachowanie domyślnePrzykład — przechwytywanie wbudowanych wyjątkówInstrukcja try/finallyPrzykład — działania kończące kod z użyciem try/finallyPołączona instrukcja try/except/finallySkładnia połączonej instrukcji tryŁączenie finally oraz except za pomocą zagnieżdżaniaPrzykład połączonego tryInstrukcja raiseZgłaszanie wyjątkówZakresy widoczności zmiennych w instrukcjach try i exceptPrzekazywanie wyjątków za pomocą raiseŁańcuchy wyjątków w Pythonie 3.x — raise fromInstrukcja assertPrzykład — wyłapywanie ograniczeń (ale nie błędów!)Menedżery kontekstu with/asPodstawowe zastosowanieProtokół zarządzania kontekstemKilka menedżerów kontekstu w wersjach 3.1, 2.7 i nowszychPodsumowanie rozdziałuSprawdź swoją wiedzę — quizSprawdź swoją wiedzę — odpowiedzi
Rozdział 35. Obiekty wyjątków
Wyjątki — powrót do przyszłościWyjątki oparte na łańcuchach znaków znikająWyjątki oparte na klasachTworzenie klas wyjątkówDo czego służą hierarchie wyjątkówWbudowane klasy wyjątkówKategorie wbudowanych wyjątkówDomyślne wyświetlanie oraz stanWłasne sposoby wyświetlaniaWłasne dane oraz zachowaniaUdostępnianie szczegółów wyjątkuUdostępnianie metod wyjątkówPodsumowanie rozdziałuSprawdź swoją wiedzę — quizSprawdź swoją wiedzę — odpowiedzi
Rozdział 36. Projektowanie z wykorzystaniem wyjątków
Zagnieżdżanie programów obsługi wyjątkówPrzykład — zagnieżdżanie przebiegu sterowaniaPrzykład — zagnieżdżanie składnioweZastosowanie wyjątkówWychodzenie z głęboko zagnieżdżonych pętli: instrukcja go toWyjątki nie zawsze są błędamiFunkcje mogą sygnalizować warunki za pomocą raiseZamykanie plików oraz połączeń z serweremDebugowanie z wykorzystaniem zewnętrznych instrukcji tryTestowanie kodu wewnątrz tego samego procesuWięcej informacji na temat funkcji sys.exc_infoWyświetlanie błędów i śladów stosuWskazówki i pułapki dotyczące projektowania wyjątkówCo powinniśmy opakować w tryJak nie przechwytywać zbyt wiele — unikanie pustych except i wyjątkówJak nie przechwytywać zbyt mało — korzystanie z kategorii opartych na klasachPodsumowanie podstaw języka PythonZbiór narzędzi PythonaNarzędzia programistyczne przeznaczone do większych projektówPodsumowanie rozdziałuSprawdź swoją wiedzę — quizSprawdź swoją wiedzę — odpowiedziSprawdź swoją wiedzę — ćwiczenia do części siódmej
Część VIII Zagadnienia zaawansowane
Rozdział 37. Łańcuchy znaków Unicode oraz łańcuchy bajtowe
Zmiany w łańcuchach znaków w Pythonie 3.xPodstawy łańcuchów znakówKodowanie znakówJak Python zapisuje ciągi znaków w pamięciTypy łańcuchów znaków PythonaPo co są stosowane różne typy ciągów?Pliki binarne i tekstowePodstawy kodowania ciągów znakówLiterały tekstowe w Pythonie 3.xLiterały Unicode w Pythonie 2.x i 3.3Literały tekstowe w Pythonie 2.xKonwersje typów ciągówKod łańcuchów znaków UnicodeKod tekstu z zakresu ASCIIKod tekstu spoza zakresu ASCIIKodowanie i dekodowanie tekstu spoza zakresu ASCIIInne techniki kodowania łańcuchów UnicodeLiterały bajtoweKonwersja kodowaniaŁańcuchy znaków Unicode w Pythonie 2.xMieszanie typów ciągów w wersji 2.xDeklaracje typu kodowania znaków pliku źródłowegoWykorzystywanie obiektów bytes z Pythona 3.xWywołania metodOperacje na sekwencjachInne sposoby tworzenia obiektów bytesMieszanie typów łańcuchów znakówObiekt bytearray w wersji 3.x (oraz 2.6 lub nowszej)Typ bytearray w akcjiPodsumowanie typów ciągów znaków w Pythonie 3.xWykorzystywanie plików tekstowych i binarnychPodstawy plików tekstowychTryby tekstowy i binarny w Pythonie 2.x i 3.xBrak dopasowania typu i zawartości w Pythonie 3.xWykorzystywanie plików UnicodeOdczyt i zapis Unicode w Pythonie 3.xKodowanie ręczneKodowanie danych wyjściowych plikuDekodowanie danych wejściowych plikuDekodowanie błędnych dopasowańObsługa BOM w Pythonie 3.xPomijanie znacznika BOM w NotatnikuPomijanie znacznika BOM w PythoniePliki Unicode w Pythonie 2.xUnicode w nazwach plików i w strumieniachNazwy plików: znaki i bajtyZawartość strumienia: zmienna PYTHONIOENCODINGInne zmiany w narzędziach do przetwarzania łańcuchów znaków w Pythonie 3.xModuł dopasowywania wzorców reModuł danych binarnych structModuł serializacji obiektów pickleNarzędzia do analizy składniowej XMLPodsumowanie rozdziałuSprawdź swoją wiedzę — quizSprawdź swoją wiedzę — odpowiedzi
Rozdział 38. Zarządzane atrybuty
Po co zarządza się atrybutamiWstawianie kodu wykonywanego w momencie dostępu do atrybutówWłaściwościPodstawyPierwszy przykładObliczanie atrybutówZapisywanie właściwości w kodzie za pomocą dekoratorówDekoratory setter i deleterDeskryptoryPodstawyArgumenty metod deskryptorówDeskryptory tylko do odczytuPierwszy przykładObliczone atrybutyWykorzystywanie informacji o stanie w deskryptorachPowiązania pomiędzy właściwościami a deskryptoramiDeskryptory, sloty i nie tylkoMetody __getattr__ oraz __getattribute__PodstawyUnikanie pętli w metodach przechwytujących atrybutyPierwszy przykładMetoda __getattribute__Obliczanie atrybutówMetoda __getattribute__Porównanie metod __getattr__ oraz __getattribute__Porównanie technik zarządzania atrybutamiPrzechwytywanie atrybutów wbudowanych operacjiPowrót do menedżerów opartych na delegacjiPrzykład — sprawdzanie poprawności atrybutówWykorzystywanie właściwości do sprawdzania poprawnościTestowanie koduWykorzystywanie deskryptorów do sprawdzania poprawnościOpcja 1: sprawdzanie z wykorzystaniem współdzielonego stanu deskryptora instancjiOpcja 2: sprawdzanie z wykorzystaniem indywidualnego stanu instancjiWykorzystywanie metody __getattr__ do sprawdzania poprawnościWykorzystywanie metody __getattribute__ do sprawdzania poprawnościPodsumowanie rozdziałuSprawdź swoją wiedzę — quizSprawdź swoją wiedzę — odpowiedzi
Rozdział 39. Dekoratory
Czym jest dekoratorZarządzanie wywołaniami oraz instancjamiZarządzanie funkcjami oraz klasamiWykorzystywanie i definiowanie dekoratorówDo czego służą dekoratoryPodstawyDekoratory funkcjiZastosowanieImplementacjaObsługa dekoracji metodDekoratory klasZastosowanieImplementacjaObsługa większej liczby instancjiZagnieżdżanie dekoratorówArgumenty dekoratorówDekoratory zarządzają także funkcjami oraz klasamiKod dekoratorów funkcjiŚledzenie wywołańMożliwości w zakresie zachowania informacji o stanieAtrybuty instancji klasyZakresy zawierające oraz zmienne globalneZakresy funkcji zawierających oraz zmienne nielokalneAtrybuty funkcjiUwagi na temat klas I — dekorowanie metod klasWykorzystywanie zagnieżdżonych funkcji do dekoracji metodWykorzystywanie deskryptorów do dekorowania metodMierzenie czasu wywołaniaDekoratory a pomiar czasu wywołaniaNiuanse pomiaru czasuDodawanie argumentów dekoratoraPomiar czasu z użyciem argumentów dekoratoraKod dekoratorów klasKlasy singletonaAlternatywne rozwiązaniaŚledzenie interfejsów obiektówŚledzenie interfejsów za pomocą dekoratorów klasStosowanie dekoratorów klas z wbudowanymi typamiUwagi na temat klas II — zachowanie większej liczby instancjiDekoratory a funkcje zarządzająceDo czego służą dekoratory (raz jeszcze)Bezpośrednie zarządzanie funkcjami oraz klasamiPrzykład — atrybuty „prywatne” i „publiczne”Implementacja atrybutów prywatnychSzczegóły implementacji IDziedziczenie a delegacjaArgumenty dekoratoraZachowywanie stanu i zakresy funkcji zawierającejWykorzystanie __dict__ oraz __slots__ (i innych nazw wirtualnych)Uogólnienie kodu pod kątem deklaracji atrybutów jako publicznychSzczegóły implementacji IIUżycie nazw pseudoprywatnych __XZłamanie prywatnościKompromisy związane z dekoratoremZnane problemyOgraniczenie: delegacja metod przeciążania operatorów kończy się niepowodzeniem w Pythonie 3.xSposoby redefiniowania metod przeciążających operatory w wersji 3.xDefinicja śródwierszowaNadrzędne klasy mieszaneWarianty kodowania: routery, deskryptory, automatyzacjaCzy metody operatorów należy weryfikować?Alternatywy implementacyjne: wstawianie __getattribute__, inspekcja stosu wywołańW Pythonie nie chodzi o kontrolęPrzykład — sprawdzanie poprawności argumentów funkcjiCelProsty dekorator sprawdzający przedziały dla argumentów pozycyjnychUogólnienie kodu pod kątem słów kluczowych i wartości domyślnychSzczegóły implementacjiDalsza introspekcjaZałożenia dotyczące argumentówAlgorytm dopasowywaniaZnane problemyNiepoprawne wywołaniaDowolne argumentyZagnieżdżone dekoratoryArgumenty dekoratora a adnotacje funkcjiInne zastosowania — sprawdzanie typów (skoro nalegamy!)Podsumowanie rozdziałuSprawdź swoją wiedzę — quizSprawdź swoją wiedzę — odpowiedzi
Rozdział 40. Metaklasy
Tworzyć metaklasy czy tego nie robić?Zwiększające się poziomy magiiJęzyk pełen haczykówWady funkcji pomocniczychMetaklasy a dekoratory klas — runda 1.Model metaklasyKlasy są instancjami obiektu typeMetaklasy są klasami podrzędnymi klasy typeProtokół instrukcji classDeklarowanie metaklasDeklarowanie w wersji 3.xDeklarowanie w wersji 2.xKierowanie metaklas w wersjach 3.x i 2.xTworzenie metaklasProsta metaklasaDostosowywanie tworzenia do własnych potrzeb oraz inicjalizacjaPozostałe sposoby tworzenia metaklasUżycie prostych funkcji fabrycznychPrzeciążenie wywołań tworzących klasę za pomocą zwykłych klasPrzeciążenie wywołań tworzących klasę za pomocą metaklasInstancje a dziedziczenieMetaklasa a klasa nadrzędnaDziedziczenie: pełna historiaAlgorytm dziedziczenia w Pythonie: wersja prostaSpecjalny przypadek deskryptorówAlgorytm dziedziczenia w Pythonie: wersja nieco pełniejszaDziedziczenie przypisań atrybutówSpecjalny przypadek wbudowanych operacjiMetody metaklasMetody metaklasy a metody klasyPrzeciążanie operatorów w metodach metaklasyPrzykład — dodawanie metod do klasRęczne rozszerzanieRozszerzanie oparte na metaklasieMetaklasy a dekoratory klas — runda 2.Rozszerzenie oparte na dekoratorachZarządzanie instancjami zamiast klasamiMetaklasa równoważna dekoratorowi klasy?Przykład — zastosowanie dekoratorów do metodRęczne śledzenie za pomocą dekoracjiŚledzenie za pomocą metaklas oraz dekoratorówZastosowanie dowolnego dekoratora do metodMetaklasy a dekoratory klas — runda 3. (i ostatnia)Podsumowanie rozdziałuSprawdź swoją wiedzę — quizSprawdź swoją wiedzę — odpowiedzi
Rozdział 41. Wszystko, co najlepsze
Paradoks Pythona„Opcjonalne” cechy językaPrzeciwko niepokojącym usprawnieniomZłożoność a siłaProstota a elitarnośćKońcowe wnioskiDokąd dalej?Na bis: wydrukuj swój certyfikat!
Dodatki
Dodatek A Instalacja i konfiguracja
Instalowanie interpretera PythonaCzy Python jest już zainstalowany?Skąd pobrać PythonaInstalacja PythonaKonfiguracja PythonaZmienne środowiskowe PythonaJak ustawić opcje konfiguracyjne?Zmienne powłoki systemu Unix i LinuxZmienne DOS (system Windows)Graficzny interfejs użytkownika zmiennych środowiskowych WindowsRejestr systemu WindowsPliki ścieżekOpcje wiersza poleceń PythonaUruchamianie skryptów z argumentamiUruchamianie kodu podanego w argumentach i pobranego ze standardowego wejściaUruchamianie modułów umieszczonych w ścieżce wyszukiwaniaTryby zoptymalizowany i niebuforowanyTryb interaktywny po wykonaniu skryptuArgumenty wiersza poleceń w Pythonie w.xUruchamianie Pythona 3.3 za pomocą wiersza poleceń WindowsUzyskanie pomocy
Dodatek B Uruchamianie Pythona 3.x w systemie Windows
Dziedzictwo systemu UnixDziedzictwo systemu WindowsWprowadzenie nowego programu uruchomieniowego w systemie WindowsPodręcznik do programu uruchomieniowegoKrok 1: dyrektywa wersji w plikuKrok 2: parametry w wierszu poleceńKrok 3: stosowanie i zmienianie ustawień domyślnychPułapki nowego programu uruchomieniowegoPułapka 1: nierozpoznany w Uniksie wiersz #! uniemożliwia uruchomienie skryptuWpływ zmian na przykłady użyte w książce i korektaPułapka 2: domyślna wersja 2.x w programie uruchomieniowymWpływ zmian na przykłady w książce i korektaPułapka 3: nowa opcja modyfikacji zmiennej PATHPodsumowanie: ostateczny wynik dla systemu Windows
Dodatek C Zmiany w języku Python a niniejsza książka
Najważniejsze różnice między wersjami 2.x i 3.xZmiany w wersji 3.xRozszerzenia dostępne tylko w wersji 3.xOgólne uwagi do zmian w wersji 3.xZmiany w bibliotekach i narzędziachZmiany w standardowej biblioteceZmiany w narzędziachMigracja do wersji 3.xZmiany opisane w piątym wydaniu: wersje 2.7, 3.2 i 3.3Zmiany w wersji 2.7Zmiany w wersji 3.3Zmiany w wersji 3.2Zmiany opisane w czwartym wydaniu: wersje 2.6, 3.0 i 3.1Zmiany w wersji 3.1Zmiany w wersjach 3.0 i 2.6Niektóre elementy języka usunięte w Pythonie 3.0Zmiany opisane w trzecim wydaniu: wersje 2.3, 2.4 i 2.5Wcześniejsze i późniejsze zmiany w Pythonie
Dodatek D Rozwiązania ćwiczeń podsumowujących poszczególne części książki
Część I WprowadzenieCzęść II Typy i operacjeCzęść III Instrukcja i składniaCzęść IV Funkcje i generatoryCzęść V Moduły i pakietyCzęść VI Klasy i programowanie zorientowane obiektowoCzęść VII Wyjątki oraz narzędzia
O autorze
Kolofon

Overview

Python jest wieloparadygmatowym, wszechstronnym językiem programowania, zoptymalizowanym pod kątem efektywności pracy, czytelności kodu i jakości oprogramowania. Jego popularność rośnie, co wynika z wielości i różnorodności zastosowań oraz z tego, że jest darmowy i łatwo przenośny, można się go szybko nauczyć, a tworzenie kodu Pythona sprawia sporo przyjemności. Wszystkie te cechy dają zespołom deweloperskim strategiczną przewagę w dużych i małych projektach. Aby wykorzystać zalety Pythona, konieczne jest zdobycie solidnych podstaw tego języka, a następnie dogłębne zrozumienie bardziej zaawansowanych koncepcji i porządne ich przećwiczenie podczas pisania własnego kodu.

To kompleksowy podręcznik do nauki programowania w Pythonie. Jego piąte wydanie zostało gruntownie zaktualizowane i rozbudowane o dodatkowe treści. Omówiono tu najnowsze wersje Pythona w liniach 3.X i 2.X, czyli 3.3 i 2.7, i dodano opisy nowych lub rozszerzonych mechanizmów, takich jak obsługa formatu JSON, moduł timeit, pakiet PyPy, metoda os.popen, generatory, rekurencje, słabe referencje, atrybuty i metody __mro__, __iter__, super, __slots__, metaklasy, deskryptory, funkcja random, pakiet Sphinx i wiele innych. W książce znalazło się mnóstwo ćwiczeń, quizów, pomocnych ilustracji oraz przykładów kodu. Jest to kompendium dla każdego, kto chce szybko zacząć programować w Pythonie i tworzyć wydajny kod o wysokiej jakości.

W tej książce przedstawiono między innymi:

składnię Pythona i koncepcje związane z iteracjami
dokładny opis ważniejszych wbudowanych typów obiektów i ich możliwości
struktury programistyczne wyższego poziomu
programowanie funkcyjne i programowanie zorientowane obiektowo
zaawansowane zagadnienia dla profesjonalistów

Już dziś zacznij pisać znakomity kod w Pythonie!

Become an O’Reilly member and get unlimited access to this title plus top books and audiobooks from O’Reilly and nearly 200 top publishers, thousands of courses curated by job role, 150+ live events each month,
and much more.

Read now

Unlock full access

More than 5,000 organizations count on O’Reilly

O’Reilly covers everything we've got, with content to help us build a world-class technology community, upgrade the capabilities and competencies of our teams, and improve overall team performance as well as their engagement.

Julian F.

Head of Cybersecurity

I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.

Addison B.

Field Engineer

I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.

Amir M.

Data Platform Tech Lead

I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.

Mark W.

Embedded Software Engineer

Publisher Resources

ISBN: 9788328391703

Cloud Computing

Data Engineering

Data Science

AI & ML

Programming Languages

Software Architecture

IT/Ops

Security

Design

Business

Soft Skills