Abstract: Questo testo si rivolge ai programmatori in Python che desiderano ampliare e approfondire la conoscenza del linguaggio in modo da migliorare la qualità, l'affidabilità e la facilità di manutenzione dei loro programmi. L'autore presenta numerosi esempi e idee per potenziare la programmazione in Python focalizzandosi su quattro temi chiave: i design pattern per scrivere codice in modo elegante ed efficace, la concorrenza e Cython (Python compilato) per aumentare la velocità di esecuzione, l'elaborazione di rete ad alto livello e lo sviluppo di interfacce e di grafica 3D.Vengono analizzati nel dettaglio design pattern particolarmente utili ed evidenziato perché alcuni approcci object-oriented diffusi in altri linguaggi in Python non siano significativi. Inoltre vengono sfatati alcuni miti mostrando, per esempio, come Python possa trarre vantaggio dall'hardware multicore. Tutti gli esempi sono stati testati con Python 3.3 (in alcuni casi anche 3.2 e 3.1) e implementati per garantire la migliore compatibilità con le future versioni di Python 3.x. Il codice di esempio è stato testato su Linux e in alcuni casi anche su OS X e Windows.
Titolo e contributi: Python. Programmazione avanzata
Pubblicazione: Apogeo, 08/01/2014
EAN: 9788850333028
Data:08-01-2014
- Lingua: italiano
- Formato: EPUB con DRM Adobe
- Tipo di data: data di dettaglio
- Data di pubblicazione: 08-01-2014
Questo testo si rivolge ai programmatori in Python che desiderano ampliare e approfondire la conoscenza del linguaggio in modo da migliorare la qualità, l'affidabilità e la facilità di manutenzione dei loro programmi. L'autore presenta numerosi esempi e idee per potenziare la programmazione in Python focalizzandosi su quattro temi chiave: i design pattern per scrivere codice in modo elegante ed efficace, la concorrenza e Cython (Python compilato) per aumentare la velocità di esecuzione, l'elaborazione di rete ad alto livello e lo sviluppo di interfacce e di grafica 3D.Vengono analizzati nel dettaglio design pattern particolarmente utili ed evidenziato perché alcuni approcci object-oriented diffusi in altri linguaggi in Python non siano significativi. Inoltre vengono sfatati alcuni miti mostrando, per esempio, come Python possa trarre vantaggio dall'hardware multicore. Tutti gli esempi sono stati testati con Python 3.3 (in alcuni casi anche 3.2 e 3.1) e implementati per garantire la migliore compatibilità con le future versioni di Python 3.x. Il codice di esempio è stato testato su Linux e in alcuni casi anche su OS X e Windows.
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