Python для гиков

Книга подробно рассказывает о разработке, развертывании и поддержке крупномасштабных проектов на Python. Представлены такие концепции, как итераторы, генераторы, обработка ошибок и исключений, обработка файлов и ведение журналов. Приведены способы автоматизации тестирования приложений и разработки через тестирование (TDD). Рассказано о написании приложений с использованием кластера Apache Spark для обработки больших данных, о разработке и развертывании бессерверных программ в облаке на примере Google Cloud Platform (GCP), о создании веб-приложений и REST API, использовании среды Flask. Показаны способы применения языка для создания, обучения и оценки моделей машинного обучения, а также их развертывания в облаке, описаны приемы использования Python для извлечения данных с сетевых устройств и систем управления сетью (NMS). Для программистов: Создавайте эффективные приложения, используя лучшие практики программирования. Гик - человек, глубоко погруженный в мир компьютерных технологий, стремящийся досконально разобраться в наиболее важных мелочах и нюансах. Эта книга написана для гиков, увлеченных программированием на Python. Книга раскрывает методы оптимального использования Python как с точки зрения проектирования, так и реализации практических задач. В ней подробно описан жизненный цикл крупномасштабного проекта на Python, показаны различные способы создания модульной архитектуры Python-проекта. Вы изучите лучшие практики и паттерны проектирования, узнаете, как масштабировать приложения на Python, как реализовать многопроцессорность и многопоточность. Вы поймете, как можно использовать Python не только для развертывания на одной машине, но также в частных и публичных облачных средах. Вы изучите методы обработки данных, сосредоточитесь на создании микросервисов и научитесь использовать Python для автоматизации сетей и машинного обучения. Наконец, вы узнаете, как применять описанные методы и практики в веб-разработке. Вы изучите: Принципы разработки и управления сложными проектами. Способы автоматизации тестирования приложений и разработки через тестирование (TDD). Многопоточность и многопроцессорность в Python. Написание приложений с использованием кластера Apache Spark для обработки больших данных. Разработку и развертывание бессерверных программ в облаке на примере Google Cloud Platform (GCP). Создание на Python веб-приложений и REST API, использование среды Flask. Использование Python для извлечения данных с сетевых устройств и систем управления сетью (NMS). Применение Python для анализа данных и машинного обучения