Ocena:
Książka ta jest wysoko ceniona wśród średnio-zaawansowanych i zaawansowanych programistów Pythona za jej wgląd w pisanie zoptymalizowanego, eleganckiego kodu i używanie zaawansowanych technik Pythona, w szczególności list comprehensions i one-linerów. Nie jest ona jednak odpowiednia dla początkujących, a niektórzy czytelnicy wyrazili obawy dotyczące czytelności one-linerów i praktyczności niektórych przykładów.
Zalety:⬤ Doskonała dla średnio zaawansowanych i zaawansowanych programistów Pythona.
⬤ Skupia się na zrozumieniu list i jednolinijkowcach, zwiększając czytelność kodu.
⬤ Łatwy w czytaniu i przyswajaniu.
⬤ Zawiera wiele przydatnych technik i przykładów.
⬤ Pomaga lepiej zrozumieć koncepcje Pythona i zachęca do nowych sposobów myślenia o kodowaniu.
⬤ Obejmuje szeroki zakres tematów i rzeczywistych zastosowań.
⬤ Nie nadaje się dla początkujących; wymaga wcześniejszej znajomości Pythona.
⬤ Jednolinijkowe przykłady mogą być trudne do odczytania i zrozumienia.
⬤ Niektóre przykłady uważane są za zbyt zwięzłe lub nie pythonowe, potencjalnie promując złe praktyki kodowania.
⬤ Okładka książki sprawia wrażenie tandetnej, co nie podoba się niektórym czytelnikom.
(na podstawie 18 opinii czytelników)
Python One-Liners: Write Concise, Eloquent Python Like a Professional
Programiści Pythona poprawią swoje umiejętności informatyczne dzięki tym przydatnym jednolinijkom.
Python One-Liners nauczy Cię, jak czytać i pisać "one-linery" - zwięzłe stwierdzenia użytecznej funkcjonalności upakowane w jednej linii kodu. Dowiesz się, jak systematycznie rozpakowywać i rozumieć dowolną linię kodu Pythona i pisać elokwentne, potężnie skompresowane Pythony jak ekspert.
Pięć rozdziałów książki obejmuje porady i wskazówki, wyrażenia regularne, uczenie maszynowe, podstawowe tematy nauki o danych i przydatne algorytmy. Szczegółowe objaśnienia one-linerów wprowadzają kluczowe koncepcje informatyczne i zwiększają umiejętności kodowania i analityczne. Dowiesz się o zaawansowanych funkcjach Pythona, takich jak rozumienie list, krojenie, funkcje lambda, wyrażenia regularne, funkcje map i reduce oraz przypisania wycinków. Dowiesz się również, jak
⬤ Wykorzystywać struktury danych do rozwiązywania rzeczywistych problemów, takich jak używanie indeksowania logicznego do znajdowania miast o ponadprzeciętnym zanieczyszczeniu.
⬤ Korzystać z podstaw NumPy, takich jak tablica, kształt, oś, typ, nadawanie, zaawansowane indeksowanie, krojenie, sortowanie, wyszukiwanie, agregowanie i statystyki.
⬤ Obliczanie podstawowych statystyk wielowymiarowych tablic danych i algorytmów K-Means do uczenia się bez nadzoru.
⬤ Tworzenie bardziej zaawansowanych wyrażeń regularnych przy użyciu grupowania i nazwanych grup, ujemnych lookaheadów, uciekających znaków, białych znaków, zestawów znaków (i zestawów znaków ujemnych) oraz operatorów zachłannych/niezachłannych.
⬤ Zrozumienie szerokiego zakresu tematów informatycznych, w tym anagramów, palindromów, superzbiorów, permutacji, współczynników, liczb pierwszych, liczb Fibonacciego, zaciemniania, wyszukiwania i sortowania algorytmicznego.
Pod koniec książki będziesz wiedział, jak pisać w Pythonie w najbardziej wyrafinowany sposób i tworzyć zwięzłe, piękne dzieła "sztuki Pythona" w zaledwie jednej linii.
