Értékelés:
Ez a könyv nagy népszerűségnek örvend a középhaladó és haladó Python-programozók körében, mivel betekintést nyújt az optimalizált, elegáns kód írására és a fejlett Python-technikák, különösen a listakövetelmények és az egysorosok használatára. Kezdők számára azonban nem alkalmas, és néhány olvasó aggodalmát fejezte ki az egysorosok olvashatóságával és néhány példa gyakorlatiasságával kapcsolatban.
Előnyök:⬤ Kiválóan alkalmas középhaladó és haladó Python-programozók számára.
⬤ A listamegértésre és az egysorosokra összpontosít, javítva a kód olvashatóságát.
⬤ Könnyen olvasható és emészthető.
⬤ Tele van hasznos technikákkal és példákkal.
⬤ Segít a Python fogalmainak megértésében, és új gondolkodásmódra ösztönöz a kódolással kapcsolatban.
⬤ Témák és valós alkalmazások széles skáláját öleli fel.
⬤ Nem alkalmas kezdőknek; Python-előismereteket igényel.
⬤ Az egysoros példákat nehéz lehet olvasni és megérteni.
⬤ Néhány példa túl tömörnek vagy nem pythonosnak tekinthető, ami esetleg rossz kódolási gyakorlatokat segíthet elő.
⬤ A könyv borítója ízléstelen, ami néhány olvasónak nem tetszik.
(18 olvasói vélemény alapján)
Python One-Liners: Write Concise, Eloquent Python Like a Professional
A Python-programozók ezekkel a hasznos egysorosokkal fejleszthetik számítástechnikai ismereteiket.
A Python One-Liners megtanítja, hogyan kell "egysorosokat" olvasni és írni, egyetlen kódsorba csomagolt, tömör, hasznos funkciókat tartalmazó kijelentéseket. Megtanulja, hogyan lehet szisztematikusan kibontani és megérteni bármely Python kódsort, és szakértőként ékesszóló, erőteljesen tömörített Pythont írni.
A könyv öt fejezete tippeket és trükköket, reguláris kifejezéseket, gépi tanulást, alapvető adattudományi témákat és hasznos algoritmusokat tárgyal. Az egysorosok részletes magyarázatai bemutatják a számítástechnika kulcsfogalmait, és fokozzák a kódolási és elemzési készségeket. Olyan fejlett Python-funkciókat ismerhet meg, mint a listaértés, a szeletelés, a lambda függvények, a reguláris kifejezések, a map és reduce függvények, valamint a szeletelési feladatok. Megtanulja továbbá, hogyan:
⬤ Adatszerkezetek felhasználása valós problémák megoldására, például Boolean indexeléssel az átlagon felüli szennyezettségű városok megtalálására.
⬤ Használja a NumPy alapelemeit, mint például a tömb, alakzat, tengely, típus, sugárzás, fejlett indexelés, szeletelés, rendezés, keresés, összesítés és statisztika.
⬤ Kalkulálja a többdimenziós adattömbök alapvető statisztikáit és a K-Means algoritmusokat a felügyelet nélküli tanuláshoz.
⬤ Hosszabb szabályos kifejezések készítése csoportosítás és név szerinti csoportok, negatív keresőfej, kikerült karakterek, szóközök, karakterkészletek (és negatív karakterkészletek), valamint mohó/nem mohó operátorok használatával.
⬤ A számítástechnikai témák széles körének megértése, beleértve az anagrammákat, palindromokat, szuperhalmazokat, permutációkat, faktoriálisokat, prímszámokat, Fibonacci-számokat, homályosítást, keresést és algoritmikus rendezést.
A könyv végére tudni fogja, hogyan írja a Pythont a legkifinomultabb formában, és mindössze egyetlen sorból tömör, gyönyörű "Python-művészeti alkotásokat" készíthet.
