Книга подробно рассказывает о разработке, развертывании и поддержке крупномасштабных проектов на Python. Представлены такие концепции, как итераторы, генераторы, обработка ошибок и исключений, обработка файлов и ведение журналов. Приведены способы автоматизации тестирования приложений и разработки через тестирование (TDD). Рассказано о написании приложений с использованием кластера Apache Spark для обработки больших данных, о разработке и развертывании бессерверных программ в облаке на примере Google Cloud Platform (GCP), о создании веб-приложений и REST API, использовании среды Flask. Показаны способы применения языка для создания, обучения и оценки моделей машинного обучения, а также их развертывания в облаке, описаны приемы использования Python для извлечения данных с сетевых устройств и систем управления сетью (NMS).
Kniga podrobno rasskazyvaet o razrabotke, razvertyvanii i podderzhke krupnomasshtabnykh proektov na Python. Predstavleny takie kontseptsii, kak iteratory, generatory, obrabotka oshibok i isklyucheniy, obrabotka faylov i vedenie zhurnalov. Privedeny sposoby avtomatizatsii testirovaniya prilozheniy i razrabotki cherez testirovanie (TDD). Rasskazano o napisanii prilozheniy s ispolzovaniem klastera Apache Spark dlya obrabotki bolshikh dannykh, o razrabotke i razvertyvanii besservernykh programm v oblake na primere Google Cloud Platform (GCP), o sozdanii veb-prilozheniy i REST API, ispolzovanii sredy Flask. Pokazany sposoby primeneniya yazyka dlya sozdaniya, obucheniya i otsenki modeley mashinnogo obucheniya, a takzhe ikh razvertyvaniya v oblake, opisany priemy ispolzovaniya Python dlya izvlecheniya dannykh s setevykh ustroystv i sistem upravleniya setyu (NMS).
