Python 🐍 Work With Data

Идеальная IT-компания. Как из гиков собрать команду программистов В современном мире разработки ПО успех программиста во многом зависит не только от качества кода, но и от его взаимодействия с другими людьми. В этой занимательной и ироничной книге раскрываются основные закономерности и шаблоны поведения, возникающие в команде разработчиков ПО. Рассматриваются основные роли каждого из участников коллектива, паттерны их поведения и примеры организации наиболее эффективного взаимодействия внутри команды программистов. Эта книга поможет вам оценить важность человеческого фактора в процессе разработки ПО и научиться выстраивать эффективно работающую команду для IT-проекта любой сложности.

Роберт Мартин дает прямые и лаконичные ответы на ключевые вопросы архитектуры и дизайна. "Чистую архитектуру" обязаны прочитать разработчики всех уровней, системные аналитики, архитекторы и каждый программист, который желает подняться по карьерной лестнице или хотя бы повлиять на людей, которые занимаются данной работой. Все архитектуры подчиняются одним и тем же правилам!

Чистый код создание, анализ и рефакторинг by Роберт Мартин.pdf Даже плохой программный код может работать. Однако если код не является "чистым", это всегда будет мешать развитию проекта и компании-разработчика, отнимая значительные ресурсы на его поддержку и "укрощение". Эта книга посвящена хорошему программированию. Она полна реальных примеров кода. Мы будем рассматривать код с различных направлений: сверху вниз, снизу вверх и даже изнутри. Прочитав книгу, вы узнаете много нового о коде. Более того, вы научитесь отличать хороший код от плохого. Вы узнаете, как писать хороший код и как преобразовать плохой код в хороший.

Test-Driven Development with Python: Obey the Testing Goat: Using Django, Selenium, and JavaScript By taking you through the development of a real web application from beginning to end, this hands-on guide demonstrates the practical advantages of test-driven development (TDD) with Python. You’ll learn how to write and run tests before building each part of your app, and then develop the minimum amount of code required to pass those tests. The result? Clean code that works. In the process, you’ll learn the basics of Django, Selenium, Git, jQuery, and Mock, along with current web development techniques. If you’re ready to take your Python skills to the next level, this book clearly demonstrates how TDD encourages simple designs and inspires confidence.

Selenium Framework Design in Data-Driven Testing. 2018 Packt Publishing Key Features - A comprehensive guide to designing data-driven test frameworks using the Selenium 3 WebDriver API, AppiumDriver API, Java-Bindings, and TestNG - Learn how to use Selenium Page Object Design Patterns and D.R.Y. (Don't Repeat Yourself) Approaches to software development in automated testing - Discover the Selenium Grid Architecture and build your own grid for browser and mobile devices - Use third party tools and services like ExtentReports for results processing, reporting, and SauceLabs for cloud-based test services

Простой Python. Современный стиль программирования. Питер, 2016 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.

Программирование на языке Python: Учебный курс Роберт Седжвик Кевин Уэйн Роберт Дондеро Элементы программирования Функции и модули Объектно-ориентированное программирование Алгоритмы и структура данных

Изучаем программирование на Python. Пол Бэрри 2016 Основы. Начнем поскорее Списки. Работа с упорядоченными данными Структурированные данные. Работа со структурированными данными Повторное использование. Функции и модули Построение веб-приложения. Возвращение в реальный мир Хранение и обработка данных. Где хранить данные Использование базы данных. Используем DB-API в Python Немного о классах. Абстракция поведения и состояния Протокол управления контекстом. Подключение к инструкции with Декораторы функций. Обертывание функций Обработка исключений. Что делать, когда что-то идет не так Немного о многопоточности. Обработка ожидания Продвинутые итерации. Безумные циклы Установка. Установка Python Рythonanywhere. Развертывание веб-приложения

Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение Книга «Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение» — это подробное руководство по самым разным вычислительным и статистическим методам, без которых немыслима любая интенсивная обработка данных, научные исследования и передовые разработки. Читатели, уже имеющие опыт программирования и желающие эффективно использовать Python в сфере Data Science, найдут в этой книге ответы на всевозможные вопросы, например: как считать этот формат данных в скрипт? как преобразовать, очистить эти данные и манипулировать ими? как визуализировать данные такого типа? как при помощи этих данных разобраться в ситуации, получить ответы на вопросы, построить статистические модели или реализовать машинное обучение?

Pandas 1.x Cookbook Practical recipes for scientific computing, time series analysis, and exploratory data analysis using Python.pdf Key Features: • Use the power of pandas to solve most complex scientific computing problems with ease • Leverage fast, robust data structures in pandas to gain useful insights from your data • Practical, easy to implement recipes for quick solutions to common problems in data using pandas

• Действенные рекомендации по основным аспектам разработки ПО с использованием версий Python 3.x и 2.x, дополненные подробными описаниями и примерами. • Лучшие методики написания функций, снижающие вероятность появления ошибок в коде. • Точное описание вариантов поведения с помощью классов и объектов. • Рекомендации относительно того, как избежать скрытых ошибок с помощью метаклассов и динамических атрибутов. • Эффективные подходы к решению проблем, связанных с одновременным и параллельным выполнением множества операций. • Усовершенствованные приемы работы со встроенными модулями Python. • Инструментальные средства и лучшие методики коллективной разработки. • Решения по отладке, тестированию и оптимизации кода.

Описан базовый синтаксис языка Python 3: типы данных, операторы, условия, циклы, регулярные выражения, встроенные функции, объектно-ориентированное программирование, обработка исключений, часто используемые модули стандартной библиотеки и установка дополнительных модулей. Даны основы SQLite, описан интерфейс доступа к базам данных SQLite и MySQL, в том числе посредством ODBC. Рассмотрена работа с изображениями с помощью библиотек Pillow и Wand, получение данных из Интернета и использование архивов различных форматов. Книга содержит более двухсот практических примеров, помогающих начать программировать на языке Python самостоятельно. Весь материал тщательно подобран, хорошо структурирован и компактно изложен, что позволяет использовать книгу как удобный справочник. Во втором издании описана актуальная версия Python — 3.6.4, добавлены описания утилиты pip, работы с данными в формате JSON, библиотеки Tkinter и разработки оконных приложений с ее помощью...

Библиотека pandas - популярный пакет для анализа и обработки данных на языке Python. Он предлагает эффективные, быстрые, высокопроизводительные структуры данных, которые позволяют существенно упростить работу. Данная книга познакомит вас с обширным набором инструментов, предлагаемых библиотекой pandas - начиная с обзора загрузки данных с удаленных источников, выполнения численного и статистического анализа, индексации, агрегации и заканчивая визуализацией данных и анализом финансовой информации.

Синтаксис Python, объектно-ориентированные возможности языка, модули стандартной библиотеки и пакеты расширений. Операции с файлами, работа с текстом, базы данных, многозадачность и обработка числовых данных. Основы работы с сетями, управляемые событиями программы и клиентские модули сетевых протоколов. Модули расширения Python, средства пакетирования и распространения расширений, модулей и приложений.

Take a modern API-first approach to creating 3 different Django back-ends: a Library API, Todo API, and a Blog API with user authentication, permissions, proper documentation, and more. You'll even learn how to connect them to a React front-end for a truly full-stack web application. Topics covered include Django 3.0 and Python 3.7, Django REST Framework, HTTP, API permissions, custom user models, user authentication (basic, sessions, and tokens), viewsets, routers, schemas, and documentation.

DevOps in Python Infrastructure as Python by Zadka, Moshe Explore and apply best practices for efficient application deployment. This book draws upon author Moshe Zadka's years of Dev Ops experience and focuses on the parts of Python, and the Python ecosystem, that are relevant for DevOps engineers. You'll start by writing command-line scripts and automating simple DevOps-style tasks. You'll then move on to more advanced cases, like using Jupyter as an auditable remote-control panel, and writing Ansible and Salt extensions. This work also covers how to use the AWS API to manage cloud infrastructure, and how to manage Python programs and environments on remote machines.

The DevOps Handbook How to Create World-Class Agility, Reliability, and Security in Technology Organizations by Gene Kim, Jez Humble, and Patrick Debois.pdf

Avoiding Data Pitfalls How to Steer Clear of Common Blunders When Working with Data and Presenting Analysis and Visualizations.pdf

Practical DataOps Delivering Agile Data Science At Scale by Harvinder Atwal.pdf

Python for Finance Mastering Data-Driven Finance Second Edition Yves Hilpisch