Data Science Essentials in Python

Collect - Organize - Explore - Predict - Value

Author: Dmitry Zinoviev

Publisher: Pragmatic Bookshelf

ISBN: 1680503383

Category: Business & Economics

Page: 226

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Go from messy, unstructured artifacts stored in SQL and NoSQL databases to a neat, well-organized dataset with this quick reference for the busy data scientist. Understand text mining, machine learning, and network analysis; process numeric data with the NumPy and Pandas modules; describe and analyze data using statistical and network-theoretical methods; and see actual examples of data analysis at work. This one-stop solution covers the essential data science you need in Python. Data science is one of the fastest-growing disciplines in terms of academic research, student enrollment, and employment. Python, with its flexibility and scalability, is quickly overtaking the R language for data-scientific projects. Keep Python data-science concepts at your fingertips with this modular, quick reference to the tools used to acquire, clean, analyze, and store data. This one-stop solution covers essential Python, databases, network analysis, natural language processing, elements of machine learning, and visualization. Access structured and unstructured text and numeric data from local files, databases, and the Internet. Arrange, rearrange, and clean the data. Work with relational and non-relational databases, data visualization, and simple predictive analysis (regressions, clustering, and decision trees). See how typical data analysis problems are handled. And try your hand at your own solutions to a variety of medium-scale projects that are fun to work on and look good on your resume. Keep this handy quick guide at your side whether you're a student, an entry-level data science professional converting from R to Python, or a seasoned Python developer who doesn't want to memorize every function and option. What You Need: You need a decent distribution of Python 3.3 or above that includes at least NLTK, Pandas, NumPy, Matplotlib, Networkx, SciKit-Learn, and BeautifulSoup. A great distribution that meets the requirements is Anaconda, available for free from www.continuum.io. If you plan to set up your own database servers, you also need MySQL (www.mysql.com) and MongoDB (www.mongodb.com). Both packages are free and run on Windows, Linux, and Mac OS.

Data mining

praktische Werkzeuge und Techniken für das maschinelle Lernen

Author: Ian H. Witten,Eibe Frank

Publisher: N.A

ISBN: 9783446215337

Category:

Page: 386

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Datenanalyse mit Python

Auswertung von Daten mit Pandas, NumPy und IPython

Author: Wes McKinney

Publisher: O'Reilly

ISBN: 3960102143

Category: Computers

Page: 542

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Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.6, zeigt Ihnen dieses konsequent praxisbezogene Buch anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv lösen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy, IPython und Jupyter kennen.Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und zugehöriges Material des Buchs sind auf GitHub verfügbar.Aus dem Inhalt:Nutzen Sie die IPython-Shell und Jupyter Notebook für das explorative ComputingLernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennenSetzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandasBibliothek einVerwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von DatenErstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlibWenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätzen zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassenAnalysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihen-DatenFür diese aktualisierte 2. Auflage wurde der gesamte Code an Python 3.6 und die neuesten Versionen der pandas-Bibliothek angepasst. Neu in dieser Auflage: Informationen zu fortgeschrittenen pandas-Tools sowie eine kurze Einführung in statsmodels und scikit-learn.

Clean Code - Refactoring, Patterns, Testen und Techniken für sauberen Code

Deutsche Ausgabe

Author: Robert C. Martin

Publisher: MITP-Verlags GmbH & Co. KG

ISBN: 3826696387

Category: Computers

Page: 480

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h2> Kommentare, Formatierung, Strukturierung Fehler-Handling und Unit-Tests Zahlreiche Fallstudien, Best Practices, Heuristiken und Code Smells Clean Code - Refactoring, Patterns, Testen und Techniken für sauberen Code Aus dem Inhalt: Lernen Sie, guten Code von schlechtem zu unterscheiden Sauberen Code schreiben und schlechten Code in guten umwandeln Aussagekräftige Namen sowie gute Funktionen, Objekte und Klassen erstellen Code so formatieren, strukturieren und kommentieren, dass er bestmöglich lesbar ist Ein vollständiges Fehler-Handling implementieren, ohne die Logik des Codes zu verschleiern Unit-Tests schreiben und Ihren Code testgesteuert entwickeln Selbst schlechter Code kann funktionieren. Aber wenn der Code nicht sauber ist, kann er ein Entwicklungsunternehmen in die Knie zwingen. Jedes Jahr gehen unzählige Stunden und beträchtliche Ressourcen verloren, weil Code schlecht geschrieben ist. Aber das muss nicht sein. Mit Clean Code präsentiert Ihnen der bekannte Software-Experte Robert C. Martin ein revolutionäres Paradigma, mit dem er Ihnen aufzeigt, wie Sie guten Code schreiben und schlechten Code überarbeiten. Zusammen mit seinen Kollegen von Object Mentor destilliert er die besten Praktiken der agilen Entwicklung von sauberem Code zu einem einzigartigen Buch. So können Sie sich die Erfahrungswerte der Meister der Software-Entwicklung aneignen, die aus Ihnen einen besseren Programmierer machen werden – anhand konkreter Fallstudien, die im Buch detailliert durchgearbeitet werden. Sie werden in diesem Buch sehr viel Code lesen. Und Sie werden aufgefordert, darüber nachzudenken, was an diesem Code richtig und falsch ist. Noch wichtiger: Sie werden herausgefordert, Ihre professionellen Werte und Ihre Einstellung zu Ihrem Beruf zu überprüfen. Clean Code besteht aus drei Teilen:Der erste Teil beschreibt die Prinzipien, Patterns und Techniken, die zum Schreiben von sauberem Code benötigt werden. Der zweite Teil besteht aus mehreren, zunehmend komplexeren Fallstudien. An jeder Fallstudie wird aufgezeigt, wie Code gesäubert wird – wie eine mit Problemen behaftete Code-Basis in eine solide und effiziente Form umgewandelt wird. Der dritte Teil enthält den Ertrag und den Lohn der praktischen Arbeit: ein umfangreiches Kapitel mit Best Practices, Heuristiken und Code Smells, die bei der Erstellung der Fallstudien zusammengetragen wurden. Das Ergebnis ist eine Wissensbasis, die beschreibt, wie wir denken, wenn wir Code schreiben, lesen und säubern. Dieses Buch ist ein Muss für alle Entwickler, Software-Ingenieure, Projektmanager, Team-Leiter oder Systemanalytiker, die daran interessiert sind, besseren Code zu produzieren. Über den Autor: Robert C. »Uncle Bob« Martin entwickelt seit 1970 professionell Software. Seit 1990 arbeitet er international als Software-Berater. Er ist Gründer und Vorsitzender von Object Mentor, Inc., einem Team erfahrener Berater, die Kunden auf der ganzen Welt bei der Programmierung in und mit C++, Java, C#, Ruby, OO, Design Patterns, UML sowie Agilen Methoden und eXtreme Programming helfen.

Das Erbe des Flammenmädchens

Author: Samantha Young

Publisher: HarperCollins

ISBN: 395576429X

Category: Fiction

Page: 400

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Die Fortsetzung der atemberaubenden Young-Adult-Serie von Spiegel-Bestsellerautorin Samantha Young. Als "Siegel Salomons" hat Ari zwar - theoretisch - unbegrenzte Macht über alle Dschinns, doch ihr eigenes Leben gerät völlig außer Kontrolle. Ein skrupelloser Zauberer will sie entführen, und der White King der Feuergeister droht damit, ihr alles zu nehmen, was sie liebt. Die Einzigen, auf die sie zählen kann, sind Jai und Charlie. Aber auch Aris Beziehungen zu den beiden Jungs wird immer komplizierter: Jai scheint ihre Gefühle nicht zu erwidern. Und ihre Jugendliebe Charlie erliegt langsam den Versuchungen der dunklen Seite. Kann Ari ihn vor sich selbst retten - oder ist es bereits zu spät?

Hello World!

Programmieren für Kids und andere Anfänger

Author: Warren Sande,Carter Sande

Publisher: Carl Hanser Verlag GmbH Co KG

ISBN: 3446438149

Category: Computers

Page: 501

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HELLO WORLD// - Alle Erklärungen der Konzepte in einfacher Sprache - Sehr viele Bilder, Cartoons und lustige Beispiele - Umfassende Fragen und Aufgaben zum Üben und Lernen - Farbig illustriert In diesem Buch lernst Du, mit dem Computer in seiner Sprache zu sprechen. Willst du ein Spiel erfinden? Eine Firma gründen? Ein wichtiges Problem lösen? Als ersten Schritt lernst Du, eigene Programme zu schreiben. Programmieren ist eine tolle Herausforderung, und dieses Buch macht Dir den Einstieg leicht. Diese neue Ausgabe von Hello World! zeigt Dir in einfacher und ansprechender Weise die Welt der Computerprogrammierung. Warren Sande hat es gemeinsam mit seinem Sohn Carter geschrieben, und sie haben sich auch viele lustige Beispiele ausgedacht, mit denen Du prima lernen kannst. Das Buch wurde von Pädagogen überarbeitet und eignet sich für Kinder genauso wie für ihre Eltern. Du brauchst keine Programmierkenntnisse mitzubringen, sondern nur zu wissen, wie man einen Computer bedient. Wenn Du ein Programm starten und eine Datei speichern kannst, reicht das schon! Hello World! arbeitet mit Python. Diese Programmiersprache ist besonders leicht zu erlernen. Mit den humorvollen Beispielen lernst Du die Grundlagen des Programmierens kennen, wie z.B. Schleifen, Entscheidungen, Eingaben und Ausgaben, Datenstrukturen, Grafiken und vieles mehr. AUS DEM INHALT // Speicher und Variablen // Datentypen // GUIs – Grafische Benutzeroberflächen // Immer diese Entscheidungen // Schleifen // Nur für dich – Kommentare // Geschachtelte und variable Schleifen // Listen und Wörterbücher // Funktionen // Objekte // Module // Sprites und Kollisionserkennung // Ereignisse // Sound // Ausgabeformatierung und Strings // Das Zufallsprinzip // Computersimulationen

UML 2 und Patterns angewendet - objektorientierte Softwareentwicklung

Author: Craig Larman

Publisher: mitp Verlags GmbH & Co. KG

ISBN: 9783826614538

Category:

Page: 716

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Dieses Lehrbuch des international bekannten Autors und Software-Entwicklers Craig Larman ist ein Standardwerk zur objektorientierten Analyse und Design unter Verwendung von UML 2.0 und Patterns. Das Buch zeichnet sich insbesondere durch die Fahigkeit des Autors aus, komplexe Sachverhalte anschaulich und praxisnah darzustellen. Es vermittelt grundlegende OOA/D-Fertigkeiten und bietet umfassende Erlauterungen zur iterativen Entwicklung und zum Unified Process (UP). Anschliessend werden zwei Fallstudien vorgestellt, anhand derer die einzelnen Analyse- und Designprozesse des UP in Form einer Inception-, Elaboration- und Construction-Phase durchgespielt werden

Entwurfsmuster

Elemente wiederverwendbarer objektorientierter Software

Author: Erich Gamma,Ralph Johnson,Richard Helm,John Vlissides

Publisher: Pearson Deutschland GmbH

ISBN: 9783827330437

Category: Agile software development

Page: 479

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Algorithmen für Dummies

Author: John Paul Mueller,Luca Massaron

Publisher: John Wiley & Sons

ISBN: 3527809775

Category: Computers

Page: 320

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Wir leben in einer algorithmenbestimmten Welt. Deshalb lohnt es sich zu verstehen, wie Algorithmen arbeiten. Das Buch prï¿1⁄2sentiert die wichtigsten Anwendungsgebiete fï¿1⁄2r Algorithmen: Optimierung, Sortiervorgï¿1⁄2nge, Graphentheorie, Textanalyse, Hashfunktionen. Zu jedem Algorithmus werden jeweils Hintergrundwissen und praktische Grundlagen vermittelt sowie Beispiele fï¿1⁄2r aktuelle Anwendungen gegeben. Fï¿1⁄2r interessierte Leser gibt es Umsetzungen in Python, sodass die Algorithmen auch verï¿1⁄2ndert und die Auswirkungen der Verï¿1⁄2nderungen beobachtet werden kï¿1⁄2nnen. Dieses Buch richtet sich an Menschen, die an Algorithmen interessiert sind, ohne eine Doktorarbeit zu dem Thema schreiben zu wollen. Wer es gelesen hat, versteht, wie wichtige Algorithmen arbeiten und wie man von dieser Arbeit beispielsweise bei der Entwicklung von Unternehmensstrategien profitieren kann.

Data Science mit Python

Das Handbuch für den Einsatz von IPython, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib und Scikit-Learn

Author: Jake VanderPlas

Publisher: MITP-Verlags GmbH & Co. KG

ISBN: 3958456979

Category: Computers

Page: 552

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Die wichtigsten Tools für die Datenanalyse und-bearbeitung im praktischen Einsatz Python effizient für datenintensive Berechnungen einsetzen mit IPython und Jupyter Laden, Speichern und Bearbeiten von Daten und numerischen Arrays mit NumPy und Pandas Visualisierung von Daten mit Matplotlib Python ist für viele die erste Wahl für Data Science, weil eine Vielzahl von Ressourcen und Bibliotheken zum Speichern, Bearbeiten und Auswerten von Daten verfügbar ist. In diesem Buch erläutert der Autor den Einsatz der wichtigsten Tools. Für Datenanalytiker und Wissenschaftler ist dieses umfassende Handbuch von unschätzbarem Wert für jede Art von Berechnung mit Python sowie bei der Erledigung alltäglicher Aufgaben. Dazu gehören das Bearbeiten, Umwandeln und Bereinigen von Daten, die Visualisierung verschiedener Datentypen und die Nutzung von Daten zum Erstellen von Statistiken oder Machine-Learning-Modellen. Dieses Handbuch erläutert die Verwendung der folgenden Tools: ● IPython und Jupyter für datenintensive Berechnungen ● NumPy und Pandas zum effizienten Speichern und Bearbeiten von Daten und Datenarrays in Python ● Matplotlib für vielfältige Möglichkeiten der Visualisierung von Daten ● Scikit-Learn zur effizienten und sauberen Implementierung der wichtigsten und am meisten verbreiteten Algorithmen des Machine Learnings Der Autor zeigt Ihnen, wie Sie die zum Betreiben von Data Science verfügbaren Pakete nutzen, um Daten effektiv zu speichern, zu handhaben und Einblick in diese Daten zu gewinnen. Grundlegende Kenntnisse in Python werden dabei vorausgesetzt. Leserstimme zum Buch: »Wenn Sie Data Science mit Python betreiben möchten, ist dieses Buch ein hervorragender Ausgangspunkt. Ich habe es sehr erfolgreich beim Unterrichten von Informatik- und Statistikstudenten eingesetzt. Jake geht weit über die Grundlagen der Open-Source-Tools hinaus und erläutert die grundlegenden Konzepte, Vorgehensweisen und Abstraktionen in klarer Sprache und mit verständlichen Erklärungen.« – Brian Granger, Physikprofessor, California Polytechnic State University, Mitbegründer des Jupyter-Projekts

MySQL Tutorial

Die kompakte Einführung in die Arbeit mit MySQL

Author: Luke Welling,Laura Thomson

Publisher: Pearson Deutschland GmbH

ISBN: 9783827321695

Category:

Page: 286

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Linux für Dummies

Author: Richard Blum

Publisher: John Wiley & Sons

ISBN: 3527706496

Category: Computers

Page: 418

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Linux ist längst nicht mehr ein Betriebssystem für Nerds, sondern hat sich mittlerweile einen Namen als ernstzunehmende Alternative zu Microsoft Windows gemacht. Lernen Sie in diesem Buch alles Wissenswerte für Ihr Rendezvous mit dem Pinguin: von der Installation auf Ihrem Rechner, über die Entscheidung für den GNOME- oder den KDE-Desktop bis hin zur Arbeit mit der Shell. Richard Blum zeigt Ihnen, wie Sie sich in Dateien und Ordnern zurechtfinden, wie Sie Programme installieren und deinstallieren und wie Sie mit Linux ins Internet kommen. Außerdem erklärt er die wichtigsten Anwendungen unter Linux wie das Office-Paket OpenOffice.org und das Bildverarbeitungsprogramm GIMP. Auf der beiliegenden DVD finden Sie Komplett-Distributionen von openSUSE 11.3, Live-Versionen von openSUSE 11.3 (KDE und GNOME) sowie Live-Versionen von Ubuntu 10.04.

Statistik-Workshop für Programmierer

Author: Allen B. Downey

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3868993436

Category: Computers

Page: 160

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Wenn Sie programmieren können, beherrschen Sie bereits Techniken, um aus Daten Wissen zu extrahieren. Diese kompakte Einführung in die Statistik zeigt Ihnen, wie Sie rechnergestützt, anstatt auf mathematischem Weg Datenanalysen mit Python durchführen können. Praktischer Programmier-Workshop statt grauer Theorie: Das Buch führt Sie anhand eines durchgängigen Fallbeispiels durch eine vollständige Datenanalyse -- von der Datensammlung über die Berechnung statistischer Kennwerte und Identifikation von Mustern bis hin zum Testen statistischer Hypothesen. Gleichzeitig werden Sie mit statistischen Verteilungen, den Regeln der Wahrscheinlichkeitsrechnung, Visualisierungsmöglichkeiten und vielen anderen Arbeitstechniken und Konzepten vertraut gemacht. Statistik-Konzepte zum Ausprobieren: Entwickeln Sie über das Schreiben und Testen von Code ein Verständnis für die Grundlagen von Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik: Überprüfen Sie das Verhalten statistischer Merkmale durch Zufallsexperimente, zum Beispiel indem Sie Stichproben aus unterschiedlichen Verteilungen ziehen. Nutzen Sie Simulationen, um Konzepte zu verstehen, die auf mathematischem Weg nur schwer zugänglich sind. Lernen Sie etwas über Themen, die in Einführungen üblicherweise nicht vermittelt werden, beispielsweise über die Bayessche Schätzung. Nutzen Sie Python zur Bereinigung und Aufbereitung von Rohdaten aus nahezu beliebigen Quellen. Beantworten Sie mit den Mitteln der Inferenzstatistik Fragestellungen zu realen Daten.

The Art of Unit Testing

Author: Roy Osherove

Publisher: MITP-Verlags GmbH & Co. KG

ISBN: 3826687221

Category: Electronic books

Page: 312

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Lesbare, wartbare und zuverlässige Tests entwickelnStubs, Mock-Objekte und automatisierte FrameworksEinsatz von .NET-Tools inkl. NUnit, Rhino Mocks und Typemock Isolator Unit Testing, richtig durchgeführt, kann den Unterschied ausmachen zwischen einem fehlgeschlagenen Projekt und einem erfolgreichen, zwischen einer wartbaren Code-Basis und einer, die niemand freiwillig anpackt, zwischen dem Nach-Hause-Kommen um 2 Uhr nachts oder zum Abendessen, selbst noch kurz vor dem Release-Termin. Roy Osherove führt Sie Schritt für Schritt von einfachen Tests zu Tests, die wartbar, lesbar und zuverlässig sind. Er geht danach auf die Grundlagen des Interaction Testings ein und stellt schließlich bewährte Vorgehensweisen für das Schreiben, das Verwalten und das Warten der Unit Tests in echten Projekten vor. Darüber hinaus werden auch fortgeschrittene Themen behandelt wie Mocks, Stubs und Frameworks wie etwa Typemock Isolator und Rhino Mocks. Sie werden eine Menge zu fortgeschrittenen Testmustern und zur Testorganisation, zum Arbeiten mit Legacy Code und auch zu untestbarem Code erfahren. Und Sie lernen Werkzeuge kennen, die Sie beim Testen von Datenbanken und anderen Technologien brauchen werden. Alle Beispiele sind mit Visual Studio in C# geschrieben, so dass die Beispiele insbesondere für .NET-Entwickler nützlich sind. Aber auch für Programmierer anderer Sprachen wird das Buch von großem Nutzen sein, da die Prinzipien des Unit Testings für andere Sprachen dieselben sind. Roys Blog finden Sie auf ISerializable.com. Aus dem Inhalt: Verwenden eines Test-Frameworks (NUnit)Grundlegende TestattributeStubs zum Auflösen von AbhängigkeitenInteraction Testing mit Mock-ObjektenTesthierarchie und OrganisationDie Säulen guter TestsIntegration von Unit Testing in das UnternehmenUmgang mit Legacy Code

Microservices

Konzeption und Design

Author: Sam Newman

Publisher: MITP-Verlags GmbH & Co. KG

ISBN: 3958450830

Category: Computers

Page: 312

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Feingranulare Systeme mit Microservices aufbauen Design, Entwicklung, Deployment, Testen und Monitoring Sicherheitsaspekte, Authentifizierung und Autorisierung Verteilte Systeme haben sich in den letzten Jahren stark verändert: Große monolithische Architekturen werden zunehmend in viele kleine, eigenständige Microservices aufgespalten. Aber die Entwicklung solcher Systeme bringt Herausforderungen ganz eigener Art mit sich. Dieses Buch richtet sich an Softwareentwickler, die sich über die zielführenden Aspekte von Microservice-Systemen wie Design, Entwicklung, Testen, Deployment und Monitoring informieren möchten. Sam Newman veranschaulicht und konkretisiert seine ganzheitliche Betrachtung der grundlegenden Konzepte von Microservice-Architekturen anhand zahlreicher praktischer Beispiele und Ratschläge. Er geht auf die Themen ein, mit denen sich Systemarchitekten und Administratoren bei der Einrichtung, Verwaltung und Entwicklung dieser Architekturen in jedem Fall auseinandersetzen müssen. Aus dem Inhalt: Vorteile von Microservices Gestaltung von Services Ausrichtung der Systemarchitektur an der Organisationsstruktur Möglichkeiten zur Integration von Services Schrittweise Aufspaltung einer monolithischen Codebasis Deployment einzelner Microservices mittels Continuous Integration Testen und Monitoring verteilter Systeme Sicherheitsaspekte Authentifizierung und Autorisierung zwischen Benutzer und Service bzw. zwischen Services untereinander Skalierung von Microservice-Architekturen »Microservice-Architekturen besitzen viele interessante Eigenschaften, allerdings sind bei der Umstellung so einige Fallstricke zu beachten. Dieses Buch wird Ihnen helfen herauszufinden, ob Microservices für Ihre Zwecke geeignet sind und zeigt Ihnen, wie Sie die Fallstricke umgehen können.« Martin Fowler, Chief Scientist, ThoughtWorks

Python kurz & gut

Author: Mark Lutz

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3955617718

Category: Computers

Page: 280

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Die objektorientierte Sprache Python eignet sich hervorragend zum Schreiben von Skripten, Programmen und Prototypen. Sie ist frei verfügbar, leicht zu lernen und zwischen allen wichtigen Plattformen portabel, einschließlich Linux, Unix, Windows und Mac OS. Damit Sie im Programmieralltag immer den Überblick behalten, sind die verschiedenen Sprachmerkmale und Elemente in Python – kurz & gut übersichtlich zusammengestellt. Für Auflage 5 wurde die Referenz komplett überarbeitet, erweitert und auf den neuesten Stand gebracht, so dass sie die beiden aktuellen Versionen 2.7 und 3.4 berücksichtigt. Python – kurz & gut behandelt unter anderem: Eingebaute Typen wie Zahlen, Listen, Dictionarys u.v.a.; nweisungen und Syntax für Entwicklung und Ausführung von Objekten; Die objektorientierten Entwicklungstools in Python; Eingebaute Funktionen, Ausnahmen und Attribute; pezielle Methoden zur Operatorenüberladung; Weithin benutzte Standardbibliotheksmodule und Erweiterungen; Kommandozeilenoptionen und Entwicklungswerkzeuge. Mark Lutz stieg 1992 in die Python-Szene ein und ist seitdem als aktiver Pythonista bekannt. Er gibt Kurse, hat zahlreiche Bücher geschrieben und mehrere Python-Systeme programmiert.