Produktbild: Learn Enough Python to Be Dangerous

Learn Enough Python to Be Dangerous Software Development, Flask Web Apps, and Beginning Data Science with Python

Aus der Reihe Learn Enough

41,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Lieferung nach Hause

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

12.07.2023

Verlag

Pearson Education

Seitenzahl

448

Maße (L/B/H)

23,5/17,8/2,5 cm

Gewicht

774 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-13-805095-5

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

12.07.2023

Verlag

Pearson Education

Seitenzahl

448

Maße (L/B/H)

23,5/17,8/2,5 cm

Gewicht

774 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-13-805095-5

Herstelleradresse

Libri GmbH
Europaallee 1
36244 Bad Hersfeld
DE

Email: gpsr@libri.de

Noch keine Bewertungen vorhanden

Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel

Helfen Sie anderen Kundinnen und Kunden durch Ihre Meinung.

Kundinnen und Kunden meinen

Bewertungen (0)

Die Leseprobe wird geladen.
  • Produktbild: Learn Enough Python to Be Dangerous
  • Preface xiii
    Acknowledgments xvii
    About the Author xix

    Chapter 1: Hello, World! 1
    1.1 Introduction to Python 6
    1.2 Python in a REPL 11
    1.3 Python in a File 13
    1.4 Python in a Shell Script 16
    1.5 Python in a Web Browser 18

    Chapter 2: Strings 35
    2.1 String Basics 35
    2.2 Concatenation and Interpolation 38
    2.3 Printing 44
    2.4 Length, Booleans, and Control Flow 46
    2.5 Methods 56
    2.6 String Iteration 62

    Chapter 3: Lists 69
    3.1 Splitting 69
    3.2 List Access 71
    3.3 List Slicing 74
    3.4 More List Techniques 77
    3.5 List Iteration 83
    3.6 Tuples and Sets 86

    Chapter 4: Other Native Objects 91
    4.1 Math 91
    4.2 Times and Datetimes 97
    4.3 Regular Expressions 103
    4.4 Dictionaries 109
    4.5 Application: Unique Words 115

    Chapter 5: Functions and Iterators 121
    5.1 Function Definitions 121
    5.2 Functions in a File 130
    5.3 Iterators 138

    Chapter 6: Functional Programming 149
    6.1 List Comprehensions 150
    6.2 List Comprehensions with Conditions 156
    6.3 Dictionary Comprehensions 159
    6.4 Generator and Set Comprehensions 163
    6.5 Other Functional Techniques 165

    Chapter 7: Objects and Classes 169
    7.1 Defining Classes 169
    7.2 Custom Iterators 176
    7.3 Inheritance 179
    7.4 Derived Classes 183

    Chapter 8: Testing and Test-Driven Development 191
    8.1 Package Setup 192
    8.2 Initial Test Coverage 197
    8.3 Red 209
    8.4 Green 214
    8.5 Refactor 220

    Chapter 9: Shell Scripts 231
    9.1 Reading from Files 231
    9.2 Reading from URLs 240
    9.3 DOM Manipulation at the Command Line 245

    Chapter 10: A Live Web Application 255
    10.1 Setup 256
    10.2 Site Pages 263
    10.3 Layouts 271
    10.4 Template Engine 280
    10.5 Palindrome Detector 293
    10.6 Conclusion 316

    Chapter 11: Data Science 319
    11.1 Data Science Setup 320
    11.2 Numerical Computations with NumPy 327
    11.3 Data Visualization with Matplotlib 338
    11.4 Introduction to Data Analysis with pandas 353
    11.5 pandas Example: Nobel Laureates 361
    11.6 pandas Example: Titanic 377
    11.7 Machine Learning with scikit-learn 386
    11.8 Further Resources and Conclusion 403

    Index 405