Python freigeschaltet: Fortgeschrittene Programmierstrategien

"Python für Fortgeschrittene" ist eine umfassende Erkundung der Feinheiten der Sprache, die über die Grundlagen hinausgeht, wobei ein solides Fundament in den Python-Grundlagen vorausgesetzt wird. Das Buch befasst sich mit funktionalen Programmierkonzepten wie Lambda-Funktionen, Funktionen höherer Ordnung und Werkzeugen wie Map, Filter und Reduce. Es taucht auch in das Reich der Gleichzeitigkeit und Parallelität ein und bietet Einblicke in Threading, Multiprocessing, async/await und das concurrent.futures-Modul. Die Metaprogrammierung steht im Mittelpunkt, da Dekoratoren, Metaklassen und dynamische Codegenerierung durch exec() und eval() gründlich erforscht werden. Fortgeschrittene Datenstrukturen wie Sets, Dictionaries, Bäume und Graphen finden ihren Platz und zeigen ihren Nutzen in der Python-Programmierung. Techniken zur Leistungsoptimierung, einschließlich Profiling und Caching, werden besprochen, um den Lesern zu helfen, ihren Code auf Geschwindigkeit und Effizienz zu optimieren. Das Buch legt den Schwerpunkt auf Entwurfsmuster und bewährte Praktiken, die den Leser beim Schreiben von wartbarem und skalierbarem Code unterstützen.

Autorentext

La dottoressa Preeti Rathi ha conseguito il dottorato di ricerca presso l'Università Gurukul Kangri di Haridwar. La sua area di ricerca è il Web Usage Mining. Ha un'esperienza di insegnamento di 9 anni. Attualmente lavora come assistente alla K R Mangalam University, Gurgaon.

Klappentext

"Python für Fortgeschrittene" ist eine umfassende Erkundung der Feinheiten der Sprache, die über die Grundlagen hinausgeht, wobei ein solides Fundament in den Python-Grundlagen vorausgesetzt wird. Das Buch befasst sich mit funktionalen Programmierkonzepten wie Lambda-Funktionen, Funktionen höherer Ordnung und Werkzeugen wie Map, Filter und Reduce. Es taucht auch in das Reich der Gleichzeitigkeit und Parallelität ein und bietet Einblicke in Threading, Multiprocessing, async/await und das concurrent.futures-Modul. Die Metaprogrammierung steht im Mittelpunkt, da Dekoratoren, Metaklassen und dynamische Codegenerierung durch exec() und eval() gründlich erforscht werden. Fortgeschrittene Datenstrukturen wie Sets, Dictionaries, Bäume und Graphen finden ihren Platz und zeigen ihren Nutzen in der Python-Programmierung. Techniken zur Leistungsoptimierung, einschließlich Profiling und Caching, werden besprochen, um den Lesern zu helfen, ihren Code auf Geschwindigkeit und Effizienz zu optimieren. Das Buch legt den Schwerpunkt auf Entwurfsmuster und bewährte Praktiken, die den Leser beim Schreiben von wartbarem und skalierbarem Code unterstützen.