Robust Python
Autor Patrick Viaforeen Limba Engleză Paperback – aug 2021
Autorul Patrick Viafore își valorifică experiența tehnică pentru a adresa o problemă critică în ecosistemul modern de dezvoltare: degradarea bazelor de cod Python pe măsură ce acestea cresc în complexitate. Ne-a atras atenția modul în care acesta depășește nivelul sintactic de bază, concentrându-se pe utilizarea sistemului de tipizare (type hinting) ca instrument de design, nu doar ca metodă de validare. Reținem că volumul nu se limitează la teorie, ci oferă specificații concrete despre cum tipurile de date definite de utilizator, clasele și enumerările pot reflecta intenția programatorului și pot preveni erorile de logică înainte ca acestea să ajungă în producție. Subliniem structura practică a cărții Robust Python, publicată de O'Reilly, care ghidează cititorul prin implementarea unor plase de siguranță esențiale: de la configurarea linterelor la strategii de testare care să susțină extensibilitatea fără a adăuga complexitate inutilă (bloat). Complementar lui Clean Python, volumul acoperă zona tehnică a sistemului de tipuri și a instrumentelor de analiză statică, acolo unde Sunil Kapil se concentrează mai mult pe stilul de codare și structurile de date încorporate. În timp ce alte resurse tratează Python ca pe un limbaj de scripting rapid, Patrick Viafore îl abordează ca pe o platformă pentru sisteme software de anvergură, oferind soluții pentru „gotchas” comune de mentenabilitate. Este o resursă tehnică ce transformă flexibilitatea nativă a limbajului într-un avantaj controlat pentru proiecte pe termen lung.
Preț: 263.41 lei
Preț vechi: 329.27 lei
-20%
Carte disponibilă
Livrare economică 19 mai-02 iunie
Livrare express 02-08 mai pentru 59.87 lei
Specificații
ISBN-10: 1098100662
Pagini: 350
Dimensiuni: 179 x 232 x 22 mm
Greutate: 0.67 kg
Editura: O'Reilly
De ce să citești această carte
Recomandăm această carte inginerilor software care gestionează proiecte Python de dimensiuni mari și resimt dificultăți în depanare. Veți câștiga o înțelegere profundă a sistemului de tipizare și a instrumentelor de analiză statică, elemente esențiale pentru a construi un cod rezistent la schimbări și ușor de înțeles de către echipe extinse. Este pasul necesar de la simplu script la aplicație profesională robustă.
Despre autor
Patrick Viafore este un specialist în dezvoltare software cu o vastă experiență practică în construirea și întreținerea sistemelor complexe. Expertiza sa se concentrează pe utilizarea limbajelor de programare într-un mod care să maximizeze siguranța și claritatea codului, fiind un promotor al sistemelor de tipizare riguroase în limbaje dinamice. Prin contribuțiile sale la comunitatea Python și activitatea sa de consultant, Viafore ajută echipele de dezvoltare să adopte bune practici de inginerie care reduc datoria tehnică. În Robust Python, el sintetizează aceste cunoștințe pentru a oferi un ghid aplicat, ancorat în realitățile ecosistemului software actual.
Descriere
Does it seem like your Python projects are getting bigger and bigger? Are you feeling the pain as your codebase expands and gets tougher to debug and maintain? Python is an easy language to learn and use, but that also means systems can quickly grow beyond comprehension. Thankfully, Python has features to help developers overcome maintainability woes. In this practical book, author Patrick Viafore shows you how to use Python's type system to the max. You'll look at user-defined types, such as classes and enums, and Python's type hinting system. You'll also learn how to make Python extensible and how to use a comprehensive testing strategy as a safety net. With these tips and techniques, you'll write clearer and more maintainable code. Learn why types are essential in modern development ecosystems Understand how type choices such as classes, dictionaries, and enums reflect specific intents Make Python extensible for the future without adding bloat Use popular Python tools to increase the safety and robustness of your codebase Evaluate current code to detect common maintainability gotchas Build a safety net around your codebase with linters and tests