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Python sbloccato: Strategie di programmazione avanzata

Python sbloccato: Strategie di programmazione avanzata in Bloomington, MN

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"Advanced Python" è un'esplorazione completa delle complessità del linguaggio al di là delle nozioni di base, partendo da una solida base di fondamenti di Python. Il libro approfondisce i concetti di programmazione funzionale come le funzioni lambda, le funzioni di ordine superiore e gli strumenti come map, filter e reduce. Si addentra anche nel regno della concorrenza e del parallelismo, offrendo approfondimenti su threading, multiprocessing, async/await e il modulo concurrent. futures. La metaprogrammazione è al centro dell'attenzione: vengono esplorati a fondo i decoratori, le metaclassi e la generazione dinamica del codice tramite exec() ed eval(). Strutture di dati avanzate come insiemi, dizionari, alberi e grafi trovano il loro posto, mostrando la loro utilità nella programmazione Python. Le tecniche di ottimizzazione delle prestazioni, tra cui il profiling e il caching, sono discusse per aiutare i lettori a ottimizzare il loro codice per ottenere velocità ed efficienza. Il libro enfatizza i design pattern e le best practice, guidando i lettori verso la scrittura di codice manutenibile e scalabile.
"Advanced Python" è un'esplorazione completa delle complessità del linguaggio al di là delle nozioni di base, partendo da una solida base di fondamenti di Python. Il libro approfondisce i concetti di programmazione funzionale come le funzioni lambda, le funzioni di ordine superiore e gli strumenti come map, filter e reduce. Si addentra anche nel regno della concorrenza e del parallelismo, offrendo approfondimenti su threading, multiprocessing, async/await e il modulo concurrent. futures. La metaprogrammazione è al centro dell'attenzione: vengono esplorati a fondo i decoratori, le metaclassi e la generazione dinamica del codice tramite exec() ed eval(). Strutture di dati avanzate come insiemi, dizionari, alberi e grafi trovano il loro posto, mostrando la loro utilità nella programmazione Python. Le tecniche di ottimizzazione delle prestazioni, tra cui il profiling e il caching, sono discusse per aiutare i lettori a ottimizzare il loro codice per ottenere velocità ed efficienza. Il libro enfatizza i design pattern e le best practice, guidando i lettori verso la scrittura di codice manutenibile e scalabile.

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