Zawiera: O autorze; O recenzencie technicznym; Podziękowania; Wprowadzenie: Kto powinien przeczytać tę książkę i dlaczego; O tej książce; Twoja podróż programistyczna; Część I. Pierwsze kroki: 1. Obsługa błędów i poszukiwanie pomocy: Komunikaty o błędach w Pythonie; Zapobieganie błędom dzięki wykorzystaniu linterów; Jak prosić o pomoc w programowaniu?; Przykłady pytań; Podsumowanie; 2. Konfiguracja środowiska i wiersz polecenia: System plików; Programy i procesy; Wiersz poleceń; Zmienne środowiskowe i PATH; Uruchamianie programów Pythona bez wiersza poleceń; Podsumowanie; Część II. Najlepsze praktyki, narzędzia i techniki: 3. Formatowanie kodu za pomocą narzędzia Black: Jak stracić przyjaciół i zrobić sobie wrogów wśród współpracowników?; Przewodniki stylu i PEP 8; Odstępy w poziomie; Odstępy w pionie; Black: bezkompromisowy formater kodu; Podsumowanie; 4. Wybieranie zrozumiałych nazw: Style wielkości liter; Konwencje nazewnictwa PEP 8; Odpowiednia długość nazw; Korzystaj z nazw ułatwiających wyszukiwanie; Unikaj dowcipów, kalamburów i określeń żargonowych; Nie nadpisuj wbudowanych nazw; Najgorsze możliwe nazwy zmiennych; Podsumowanie; 5. Wyszukiwanie cuchnącego kodu: Powielony kod; Magiczne liczby; Kod wykomentowany i martwy; Debugowanie za pomocą komunikatów; Zmienne z przyrostkami numerycznymi; Klasy, które powinny być funkcjami lub modułami; Listy składane wewnątrz list składanych; Puste bloki except i niejasne komunikaty o błędach; Mity związane z cuchnącym kodem; Podsumowanie; 6. Pisanie pythonicznego kodu: Zen Pythona; Naucz się cenić znaczące wcięcia; Częste przypadki niewłaściwego korzystania ze składni; Formatowanie ciągów znaków; Tworzenie płytkich kopii list; Pythoniczne sposoby korzystania ze słowników; Wyrażenia warunkowe: brzydki operator trójargumentowy Pythona; Korzystanie z wartości zmiennych; Podsumowanie; 7. Programistyczny żargon: Definicje; Często mylone terminy; Podsumowanie; Dalsza lektura; 8. Znane pułapki Pythona: Nie dodawaj ani nie usuwaj elementów z listy, kiedy po niej iterujesz; Nie kopiuj mutowalnych wartości inaczej niż poprzez wywołania copy.copy() lub copy.deepcopy(); Nie używaj wartości mutowalnych w roli argumentów domyślnych; Nie buduj ciągów za pomocą konkatenacji; Nie oczekuj, że funkcja sort() posortuje listę alfabetycznie; Nie zakładaj, że liczby zmiennoprzecinkowe są idealnie dokładne; Nie twórz łańcucha operatorów nierówności !=; Nie zapominaj o przecinku w krotce złożonej z jednego elementu; Podsumowanie; 9. Ezoteryczne osobliwości Pythona: Dlaczego 256 to jest 256, ale 257 to nie jest 257; Internowanie ciągów; Sztuczne operatory inkrementacji i dekrementacji w Pythonie; Wszystko z nic; Wartości logiczne są liczbami całkowitymi; Tworzenie łańcucha operatorów różnego rodzaju; Antygrawitacja w Pythonie; Podsumowanie; 10. Pisanie skutecznych funkcji: Nazwy funkcji; Kompromisy dotyczące rozmiaru funkcji; Parametry i argumenty funkcji; Programowanie funkcyjne; Zwracane wartości zawsze powinny mieć ten sam typ danych; Zgłaszanie wyjątków a zwracanie kodów błędów; Podsumowanie; 11. Komentarze, docstringi i wskazówki typu: Komentarze; Docstringi; Wskazówki typu; Backport wskazówek typu z wykorzystaniem komentarzy; Podsumowanie; 12. Organizowanie projektów kodu z wykorzystaniem systemu Git: Commity i repozytoria systemu Git; Korzystanie z narzędzia Cookiecutter do tworzenia nowych projektów w Pythonie; Instalacja Gita; Przepływ pracy w systemie Git; Tworzenie repozytorium Gita na komputerze lokalnym; Przeglądanie loga commitów; Przywracanie wcześniejszych zmian; GitHub i polecenie git push; Podsumowanie; 13. Mierzenie wydajności algorytmów i analiza Big O: Moduł timeit; Profiler cProfile; Analiza algorytmów Big O; Rzędy w notacji Big O; Określanie rzędu Big O kodu; Podsumowanie; 14. Praktyczne projekty: Wieża Hanoi; Cztery w rzędzie; Podsumowanie; Część III. Python obiektowy: 15. Klasy i programowanie obiektowe: Analogia do rzeczywistego świata: wypełnianie formularza; Tworzenie obiektów na podstawie klas; Tworzenie prostej klasy: WizCoin; Funkcja type() i atrybut __qualname__; Przykłady kodu obiektowego i nieobiektowego: kółko i krzyżyk; Projektowanie klas dla rzeczywistych aplikacji jest trudne; Podsumowanie; 16. Programowanie obiektowe i dziedziczenie: Jak działa dziedziczenie; Funkcje isinstance() i issubclass(); Metody klasy; Atrybuty klasy; Metody statyczne; Kiedy używać metod i atrybutów klasy oraz metod statycznych w programach obiektowych?; Terminologia obiektowa; Kiedy nie używać dziedziczenia?; Dziedziczenie wielokrotne; Kolejność rozpoznawania metod; Podsumowanie; 17. Pythoniczny paradygmat OOP: właściwości i metody dunder: Właściwości; Metody dunder w Pythonie; Podsumowanie.