Search query: clean code python

Product: Building a Clean Development Environment with Docker Desktop for Windows and Mac Python Edition (Japanese Edition)
Relevance: Exact
★2021/4/7 大幅Update！★
ご購入済の方はコンテンツと端末の管理からアップデートが可能です！
・Docker Desktop3.2に対応しました
・Python3.9に対応。モジュールも最新化しています
・Docker DashboardとDocker Explorerの説明、Jupyter Labの構築例を追記しました
使用するソフトウェアを執筆(2021年3月)時点で最新化し、説明文章や画面キャプチャを更新しました。詳しくは「初版(2020/7/19版)との違い」をご確認ください。
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Docker DesktopとVSCodeを組み合わせたリモート開発を楽しもう！
WSL2の登場によりWindowsHomeでもDockerを使えるようになりました。
本書ではWindowsまたはMacでDocker DesktopとVSCodeによるPythonの開発環境の方法を紹介しています。本書を読むことでDockerについて理解し、VSCodeと組み合わせた開発環境を構築できるようになることでしょう。
経験者にはDockerfileやdocker-compose.yml、VSCodeの設定ファイルなどについての詳しい説明が役に立ちます。
また、DockerとVSCodeによる開発環境の構築は、適切に動作する組み合わせを選択して検証するのはかなり時間がかかります。本書で紹介している機械学習やスクレイピング、Webアプリなどパターン別の開発環境構築例を活用してください。

■目次

1.なぜDockerなのか
開発環境の理想と現実
Dockerとは
コンテナという楽園

2.

Product: Hardcore Programming for Mechanical Engineers: Build Engineering Applications from Scratch
Relevance: Substitute
Hardcore Programming for Mechanical Engineers is for intermediate programmers who want to write good applications that solve tough engineering problems – from scratch.
This book will teach you how to solve engineering problems with Python. The “hardcore” approach means that you will learn to get the correct results by coding everything from scratch. Forget relying on third-party software – there are no shortcuts on the path to proficiency. Instead, using familiar concepts from linear algebra, geometry and physics, you’ll write your own libraries, draw your own primitives, and build your own applications.

Author Angel Sola covers core programming techniques mechanical engineers need to know, with a focus on high-quality code and automated unit testing for error-free implementations. After basic primers on Python and using the command line, you’ll quickly develop a geometry toolbox, filling it with lines and shapes for diagramming problems. As your understanding grows chapter-by-chapter, you’ll create vector graphics and animations for dynamic simulations; you’ll code algorithms that can do complex numerical computations; and you’ll put all of this knowledge together to build a complete structural analysis application that solves a 2D truss problem – similar to the software projects conducted by real-world mechanical engineers.

You'll learn:
• How to use geometric primitives, like points and polygons, and implement matrices
• Best practices for clean code, including unit testing, encapsulation, and expressive names
• Processes for drawing images to the screen and creating animations inside Tkinter’s Canvas widget
• How to write programs that read from a file, parse the data, and produce vector images
• Numerical methods for solving large systems of linear equations, like the Cholesky decomposition algorithm