Python с нуля

Введение
Об авторе
От издательства
Глава 1. Введение в программирование на Python
Что такое Python
История Python
Установка Python и среды разработки
Интерпретатор Python и REPL (Read-Eval-Print Loop)
Ваша первая программа на Python
Синтаксис и основные концепции
программирования
Запуск программ на Python
Основные методы отладки
Стиль кода Python и лучшие практики
Ресурсы для изучения Python
Глава 2. Переменные, типы данных и операторы
Соглашения об именовании переменных
Основные типы данных
Числовые типы данных
Строковый тип данных
Булев тип данных
Приведение типов
Арифметические операторы
Операторы сравнения
Логические операторы
Приоритет и ассоциативность операторов
Задания для самопроверки
Глава 3. Управляющие структуры: условные
операторы и циклы
Условные операторы: if, elif и else
Булевы выражения и операторы сравнения
Циклы: for и while
Операторы break, continue и pass
Вложенные циклы и условия
Задания для самопроверки
Глава 4. Функции и модули
Определение и вызов функций
Параметры и аргументы функции
Позиционные аргументы
Параметры ключевых слов
Параметры переменной длины
Операторы возврата и возвращаемые значения
Область действия функции и локальные
переменные
Глобальные переменные и оператор global
Лямбда-функции
Встроенные функции
Модули и оператор import
Создание и использование модулей
Стандартная библиотека Python
Задания для самопроверки
Глава 5. Структуры данных: ^иски, кортежи и
словари
Списки в Python
Кортежи в Python
Словари в Python
Списковое включение
Сортировка и поиск в структурах данных
Продвинутые методы работы со структурами
данных
Копирование и клонирование структур данных
Нарезка списка и расширенные нарезки
Множественные входные последовательности в
списковых включениях ...
Словарные включения
Множества и операции с ними
Стеки и очереди со списками
Продвинутые методы сортировки
Бинарный поиск
Работа с вложенными структурами данных
Задания для самопроверки
Глава 6. Ввод и вывод
Стандартный ввод-вывод
Чтение пользовательского ввода с помощью input()
Ввод и вывод файлов
Открытие файлов
Чтение и запись данных
Закрытие файлов
Работа с двоичными файлами
Обработка ошибок ввода-вывода при работе с
файлами
Задания для самопроверки
Глава 7. Объектно-ориентированное
программирование
Классы и объекты
Определение классов
Атрибуты и методы класса
Атрибуты экземпляра и методы
Конструкторы и деструкторы
Наследование
Переопределение метода
Полиморфизм
Абстрактные классы и интерфейсы
Инкапсуляция и сокрытие данных
Абстракция данных и инкапсуляция данных
Модификаторы частного доступа
Перегрузка операторов
Класс и статические методы и переменные
Обработка исключений в ООП
Сборка мусора и управление памятью
Продвинутые темы в ООП
Декораторы
Метаклассы
Множественное наследование
Миксины и компоновщик
Порядок разрешения методов (MRO)
Утиная типизация и EAFP
Monkey patch и динамические классы
Фабрики классов и метапрограммирование
Рефлексия и интроспекция
Задания для самопроверки
Глава 8. Обработка исключений
Синтаксис обработки исключений
Синтаксис блоков try-except
Обработка исключений с помощью блоков except
Обработка нескольких исключений с помощью
одного блока except
Использование блоков else и finally в конструкциях
try-except
Множественные блоки Except и цепочки
исключений
Генерация исключений
Исключения, определяемые пользователем
Возможности блока finally
Лучшие практики и советы по обработке
исключений
Сообщения об ошибках
Изящный сбой
Тестирование обработки исключений
Документирование
Задания для самопроверки
Глава 9. Регулярные выражения
Сопоставление текста с помощью регулярных
выражений
Специальные символы и экранирование
Классы символов и выражения в квадратных
скобках
Основные классы символов
Сокращенные классы символов
Вложенные классы символов
Квантификаторы и альтернация
Квантификатор *
Квантификатор +
Квантификатор ?
Квантификатор { }
Альтернация и |
Квантификаторы и альтернация: лучшие практики
и советы
Группировка и захват
Использование круглых скобок для группировки
Захват совпадений с помощью групп
Группы без захвата
Именованные группы
Группировка и захват: лучшие практики и советы
Обратные ссылки и подстановки
Использование обратных ссылок в регулярных
выражениях
Замена совпадений с помощью регулярных
выражений
Обратные ссылки и подстановки: лучшие практики
и советы
Опережающие и ретроспективные проверки
Положительная опережающая проверка
Отрицательная опережающая проверка
Положительная ретроспективная проверка
Отрицательная ретроспективная проверка
Лучшие практики и советы
Лучшие практики и советы по использованию
регулярных выражений
Понимание задачи перед написанием регулярного
выражения
Простота и читабельность регулярного выражения
Тестирование и отладка регулярных выражений
Использование встроенных функций и библиотек
вместо регулярных
выражений
Баланс между гибкостью и производительностью
в регулярных выражениях
Работа с граничными случаями и специальными
символами
Задания для самопроверки
Глава 10. Работа с библиотеками и API
Работа с библиотеками с помощью pip
Установка библиотек с помощью pip
Управление установленными библиотеками с
помощью pip
Обновление и удаление библиотек с помощью pip
Лучшие практики использования pip
Использование стандартных библиотек
Библиотеки и API сторонних производителей
Поиск и оценка библиотек и API сторонних
производителей
Установка и импорт библиотек сторонних
производителей
Общие библиотеки и API сторонних
производителей
Лучшие практики использования библиотек и API
сторонних
производителей
Аутентификация и авторизация с помощью API
API-ключи
OAuth
Токены
Лучшие практики аутентификации и авторизации
API
Запросы и ответы API
HTTP-запросы
Коды состояния ответа HTTP
Парсинг ответов API
Обработка ошибок в ответах API
Лучшие практики работы с API
Работа с данными JSON и XML
Парсинг данных JSON
Создание данных в формате JSON
Парсинг данных XML
Создание данных XML
Лучшие практики работы с данными JSON и XML
Обработка ошибок и отладка в библиотеках и API
Работа с ошибками в библиотеках
Библиотеки и API для отладки
Лучшие практики обработки ошибок и отладки
Работа с библиотеками и API. Лучшие практики и
советы
Задания для самопроверки
Глава 11. Отладка и тестирование
Техники и инструменты отладки
Стратегии отладки
Оператор print и логирование
Отладчик Python (PDB)
Отладка с помощью точек останова и точек
наблюдения
Отладка проблем с памятью
Профилирование и оптимизация
производительности
Отладка распространенных ошибок и проблем
Ошибки синтаксиса
Ошибки отступов
Ошибки именования
Ошибки типов
Ошибки атрибутов
Ошибки индекса и ключа
ValueError и TypeError
Ошибки ImportError и ModuleNotFound
FileNotFoundError и IOError
Обработка исключений и возвратов
Отладка в интегрированных средах разработки
(IDE)
Отладка в PyCharm
Отладка в Visual Studio Code
Отладка в Eclipse с помощью PyDev
Отладка в блокнотах Jupyter Notebooks
Функции и советы по отладке, специфичные для
IDE
Введение в тестирование и разработку на основе
тестирования (TDD)
Важность тестирования
Виды тестирования
Обзор разработки на основе тестирования (TDD)
Юнит-тестирование в Python
Написание тестируемого кода
Автоматизация тестирования и непрерывная
интеграция
Юнит-тестирование с помощью Pytest
Установка и настройка Pytest
Написание тестовых функций с помощью Pytest
Фикстуры Pytest. Настройка и завершение
Утверждения и соответствия (matchers) в Pytest
Запуск и настройка Pytest
Параметризация тестов и тестирование на основе
данных
Плагины и расширения Pytest
Тестовое покрытие и качество кода
Понятие тестового покрытия
Измерение тестового покрытия с помощью
Coverage.py
Анализ отчетов о покрытии
Улучшение тестового покрытия
Метрики качества кода
Линтинг и статический анализ
Интеграция проверок качества кода в рабочий
процесс
Интеграционное тестирование и непрерывная
интеграция (CI)
Написание интеграционных тестов
Инструменты и фреймворки для интеграционного
тестирования
Непрерывная интеграция: обзор
Настройка CI-пайплайна
Преимущества сочетания интеграционного
тестирования и CI
Отладка и тестирование: лучшие практики и
советы
Общие советы по отладке
Лучшие практики тестирования
Советы по разработке на основе тестирования
Код-ревью и совместная работа
Непрерывное совершенствование отладки и
тестирования
Баланс между покрытием тестами и
сопровождаемостью
Чего следует избегать при отладке и тестировании
Задания для самопроверки
Глава 12. Введение в Data Science на Python
Что такое Data Science
Роль Python в Data Science
Обзор библиотек и инструментов
Применение Data Science в реальном мире с
помощью Python
Установка библиотек Data Science в Python
NumPy: массивы и матрицы
Создание массивов NumPy
Атрибуты и свойства массива
Индексация и нарезка массивов
Операции с массивами и трансляция
Матричные операции и линейная алгебра
Продвинутые возможности NumPy
Практическое применение NumPy в Data Science
Pandas: манипулирование данными и их анализ
Ключевые структуры данных: Series и DataFrame
Импорт и экспорт данных
Очистка и предварительная обработка данных
Выбор и индексация данных
Агрегирование и группировка данных
Слияние, объединение и конкатенация данных
Функциональность временных рядов и дат
Визуализация с помощью Pandas
Практическое применение Pandas в Data Science
Matplotlib: визуализация данных
Архитектура Matplotlib
Создание основных типов графиков
Настройка графиков
Продвинутые техники построения графиков
Сохранение и экспорт графиков
Интеграция Matplotlib с Pandas
Лучшие практики и советы по визуализации
данных с помощью Matplotlib
Seaborn: продвинутая визуализация данных
Seaborn и Matplotlib: ключевые различия
Типы графиков Seaborn
Настройка графиков Seaborn
Темы и стили Seaborn
Интеграция Seaborn с Pandas
Продвинутые техники Seaborn
Лучшие практики и советы по визуализации
данных с помощью Seaborn
Scikit-learn: машинное обучение
Ключевые понятия и терминология
Предварительная обработка данных с помощью
Scikit-learn
Алгоритмы контролируемого обучения
Алгоритмы неконтролируемого обучения
Оценка и выбор модели
Настройка гиперпараметров
Интеграция Scikit-learn с Pandas и Numpy
Лучшие практики и советы по машинному обучению
с помощью Scikit-learn
TensorFlow: глубокое обучение
Ключевые компоненты TensorFlow
Архитектура TensorFlow
TensorFlow Eager Execution
Построение нейронных сетей с помощью TensorFlow
Обучение и оценка моделей в TensorFlow
Расширения и библиотеки TensorFlow
Практическое применение TensorFlow в глубоком
обучении
Keras: высокоуровневое глубокое обучение
Ключевые особенности Keras
Параметры бэкенда Keras
Построение нейронных сетей с помощью Keras
Обучение и оценка моделей в Keras
Сохранение и загрузка моделей в Keras
Настройка Keras: пользовательские слои, функции
потерь и метрики
Практическое применение Keras в глубоком
обучении
Обработка естественного языка с помощью NLTK
Установка и настройка NLTK
Токенизация
Морфологическая разметка (POS)
Распознавание именованных сущностей (NER)
Парсинг и чанкинг
Классификация текста с помощью NLTK
Анализ тональности текста
Суммаризация текста
Практическое применение NLTK в NLP
Лучшие практики и советы по Data Science
Понимание проблемы и определение целей
Сбор и предварительная обработка данных
Конструирование и выбор признаков
Выбор и оценка моделей
Интерпретируемость и объяснимость
Коммуникация и визуализация
Масштабируемость и развертывание
Совместная работа и контроль версий
Постоянное обучение и совершенствование
Этические аспекты в Data Science
Задания для самопроверки
Глава 13. Веб-скрапинг с помощью Python
Области применения веб-скрапинга
Правовые и этические соображения
Компоненты веб-страницы
Рабочий процесс веб-скрапинга
Основы HTML
Структура HTML-документа
Теги и элементы HTML
Атрибуты HTML
Таблицы и списки HTML
HTML-формы и элементы ввода
Концепция объектной модели документа (DOM)
Библиотеки и инструменты веб-скрапинга
Requests: HTTP для людей
Beautiful Soup: парсинг и навигация по HTML
lxml: высокопроизводительный парсер HTML и XML
Selenium: автоматизация браузера для веб-
скрапинга
Scrapy: комплексная платформа для веб-скрапинга
Выбор правильного инструмента для веб-скрапинга
Извлечение данных из веб-страниц
Определение целевых данных
Изучение исходного кода веб-страницы
Навигация по структуре HTML
Работа с пагинацией и бесконечной прокруткой
Работа с динамическим содержимым и JavaScript
Работа с формами и сессиями
Взаимодействие с формами
Отправка форм и работа с перенаправлениями
Управление сессиями и файлами куки
Обработка аутентификации и входа в систему
Советы по работе с формами и сессиями
Парсинг XML и JSON
Парсинг XML в Python
Парсинг JSON в Python
Конвертация данных из XML в JSON и наоборот
Работа с API и структурированными данными
Продвинутые методы веб-скрапинга
Обработка AJAX-запросов и асинхронная загрузка
Обход капчи и мер по борьбе с ботами
Работа с прокси-серверами и ротация IP-адресов
Веб-скрапинг с использованием многопоточности и
параллелизма
Эффективное хранение и обработка полученных
данных
Мониторинг и сопровождение веб-скраперов
Этические и правовые соображения
Лучшие практики и советы по веб-скрапингу
Планирование проекта веб-скрапинга
Выбор правильных инструментов и библиотек
Относитесь с уважением к ресурсам сайта
Обработка ошибок и механизмы повторной попытки
Внедряйте надежные решения для хранения
данных
Мониторинг и сопровождение веб-скраперов
Документация кода и процессов веб-скрапинга
Задания для самопроверки
Глава 14. Программирование графических
интерфейсов с помощью Python ...
Преимущества приложений с GUI
Популярные библиотеки GUI
Выбор правильной GUI-библиотеки
Основные концепции программирования GUI
Наборы инструментов и фреймворки GUI
Tkinter
PyQt и PySide
Kivy
wxPython
PyGTK и PyGObject
PySimpleGUI
Сравнение наборов инструментов и фреймворков
GUI
Создание GUI-приложений с помощью Tkinter
Установка и настройка Tkinter
Создание базового окна Tkinter
Виджеты Tkinter и их свойства
Менеджеры геометрии: Pack, Grid и Place
Обработка событий в Tkinter
Создание наследуемых виджетов и компонентов
Создание приложения Tkinter: пошаговый пример
Отладка и устранение неполадок в приложениях
Tkinter
Продвинутые техники программирования GUI
Работа с несколькими окнами и диалогами
Настройка стилей и тем виджетов
Реализация функциональности перетаскивания
Создание и управление таймерами
Обработка событий клавиатуры и мыши
Многопоточность и конкурентность в GUI-
приложениях
Интеграция веб-контента и API
Развертывание и распространение
Лучшие практики и советы по программированию
GUI
Проектирование удобных для пользователя
интерфейсов
Организация и модульность кода
Оптимизация производительности
Обработка ошибок и обратная связь с
пользователем
Доступность и интернационализация
Тестирование и отладка
Документация и руководства пользователя
Задания для самопроверки
Заключение
Список источников