Hodnocení:
Tato kniha je mezi středně pokročilými a pokročilými programátory v jazyce Python velmi ceněná pro své poznatky o psaní optimalizovaného, elegantního kódu a používání pokročilých technik jazyka Python, zejména porozumění seznamům a jednořádkovým příkazům. Není však vhodná pro začátečníky a někteří čtenáři vyjádřili obavy ohledně čitelnosti jednořádkových příkazů a praktičnosti některých příkladů.
Klady:⬤ Vynikající pro středně pokročilé až pokročilé programátory v Pythonu.
⬤ Zaměřuje se na porozumění seznamům a jednořádkové příkazy, čímž zvyšuje čitelnost kódu.
⬤ Snadno se čte a vstřebává.
⬤ Nabitý užitečnými technikami a příklady.
⬤ Pomáhá rozšířit znalosti konceptů jazyka Python a podporuje nové způsoby myšlení o kódování.
⬤ Pokrývá širokou škálu témat a reálných aplikací.
⬤ Nevhodné pro začátečníky; vyžaduje předchozí znalost jazyka Python.
⬤ Jednověté příklady mohou být obtížně čitelné a srozumitelné.
⬤ Některé příklady jsou považovány za příliš stručné nebo nejsou pythonovské, což může podporovat špatné postupy při kódování.
⬤ Obálka knihy působí nevkusně, což se některým čtenářům nelíbí.
(na základě 18 hodnocení čtenářů)
Python One-Liners: Write Concise, Eloquent Python Like a Professional
Programátoři v jazyce Python si díky těmto užitečným jednořádkovým příkazům zlepší své počítačové dovednosti.
Python One-Liners vás naučí, jak číst a psát "one-liners" stručné výroky užitečné funkce zabalené do jediného řádku kódu. Naučíte se, jak systematicky rozbalit a pochopit libovolný řádek kódu Pythonu a psát výmluvný, silně komprimovaný Python jako expert.
Pět kapitol knihy se zabývá tipy a triky, regulárními výrazy, strojovým učením, základními tématy datové vědy a užitečnými algoritmy. Podrobné vysvětlení jednořádkových příkladů představí klíčové koncepty informatiky a posílí vaše kódovací a analytické dovednosti. Seznámíte se s pokročilými funkcemi jazyka Python, jako je porozumění seznamům, slicing, lambda funkce, regulární výrazy, funkce map a reduce a přiřazení slice. Naučíte se také, jak:
⬤ Využívat datové struktury k řešení reálných problémů, například pomocí booleovského indexování najít města s nadprůměrným znečištěním.
⬤ Používat základy NumPy, jako je pole, tvar, osa, typ, vysílání, pokročilé indexování, řezání, třídění, vyhledávání, agregace a statistika.
⬤ Vypočítat základní statistiky vícerozměrných datových polí a algoritmy K-Means pro neřízené učení.
⬤ Vytváření pokročilejších regulárních výrazů pomocí seskupování a pojmenovaných skupin, záporných hlaviček, escapovaných znaků, bílých znaků, sad znaků (a sad záporných znaků) a operátorů greedy/nongreedy.
⬤ Znalost široké škály témat z oblasti informatiky, včetně anagramů, palindromů, supersetů, permutací, faktoriálů, prvočísel, Fibonacciho čísel, obfuskace, vyhledávání a algoritmického třídění.
Na konci knihy budete umět psát v jazyce Python co nejdokonaleji a vytvářet stručná, krásná díla "pythonovského umění" na pouhém jednom řádku.
