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■1001  ▼aBarry,  Paul.
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■264  1▼aSebastopol▼bO'Reilly  Media,  Incorporated▼c2023.
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■5050  ▼aCover  --  Title  Page  --  Copyright  --  About  the  Author  --  Table  of  Contents  --  Intro:  how  to  use  this  book  --  Who  is  this  book  for?  --  We  know  what  you're  thinking  --  Metacognition:  thinking  about  thinking  --  Here's  what  WE  did  --  Read  Me  --  Let's  install  the  latest  Python  --  Python  on  its  own  is  not  enough  --  Configure  VS  Code  to  your  taste  --  Add  two  required  extensions  to  VS  Code  --  VS  Code's  Python  support  is  state-of-the-art  --  The  Technical  Review  Team  --  Acknowledgments  --  Chapter  0:  why  Python?  --  Getting  ready  to  run  some  code  --  Preparing  for  your  first  Jupyter  experience  --  Let's  pop  some  code  into  your  notebook  editor  --  Press  Shift+Enter  to  run  your  code  --  What  if  you  want  more  than  one  card?  --  Take  a  closer  look  at  the  card  drawing  code  --  The  Big  4:  list,  tuple,  dictionary,  and  set  --  Model  your  deck  of  cards  with  a  set  --  The  print  dir  combo  mambo  --  Getting  help  with  dir's  output  --  Populate  the  set  with  cards  --  This  feels  like  a  deck  of  cards  now  --  What  exactly  is  "card"?  --  Need  to  find  something?  --  Let's  pause  and  take  stock  --  Python  ships  with  a  rich  Standard  Library  --  With  Python  you'll  only  write  the  code  you  need  --  Just  when  you  thought  you  were  done…  --  Chapter  1:  diving  in  --  How  is  the  Coach  working  right  now?  --  The  Coach  needs  a  more  capable  stopwatch  --  Cubicle  Conversation  --  The  file  and  the  spreadsheet  are  "related"  --  Our  first  task:  Extract  the  filename's  data  --  A  string  is  an  object  with  attributes  --  Extract  the  swimmer's  data  from  the  filename  --  Don't  try  to  guess  what  a  method  does…  --  Splitting  (aka,  breaking  apart)  a  string  --  There's  still  some  work  to  do  --  Read  error  messages  from  the  bottom  up  --  Be  careful  when  combining  method  calls  --  Cubicle  Conversation  --  Let's  try  another  string  method  --  All  that  remains  is  to  create  some  variables  --  Task  #1  is  done!.
■5058  ▼aTask  #2:  Process  the  data  in  the  file  --  Chapter  2:  lists  of  numbers  --  Task  #2:  Process  the  data  in  the  file  --  Grab  a  copy  of  the  Coach's  data  --  The  open  BIF  works  with  files  --  Using  with  to  open  (and  close)  a  file  --  Anatomy  of  with…  open…  as…  --  Variables  are  created  dynamically,  as  needed  --  The  file's  data  is  what  you  really  want  --  We  have  the  swimmer's  data  from  the  file  --  Let's  take  stock  of  our  progress  so  far  --  What  needs  to  happen  next  feels  familiar  --  The  previous  chapter  is  paying  dividends  --  Converting  a  time  string  into  a  time  value  --  Convert  the  times  to  hundredths  of  seconds  --  To  hundredths  of  seconds  with  Python  --  A  quick  review  of  Python's  for  loop  --  The  gloves  are  off…  for  loops  vs.  while  loops  --  You're  cruising  now  and  making  great  progress!  --  Let's  keep  a  copy  of  the  conversions  --  Displaying  a  list  of  your  list's  methods  --  It's  time  to  calculate  the  average  --  Convert  the  average  to  a  swim  time  string  --  It's  time  to  bring  everything  together  --  Task  #2  (finally)  gets  over  the  line!  --  Chapter  3:  list  of  files  --  Cubicle  Conversation  --  You  already  have  most  of  the  code  you  need  --  How  to  create  a  function  in  Python  --  Save  your  code  as  often  as  you  wish  --  Simply  copying  code  is  not  enough  --  Be  sure  to  copy  all  the  code  you  need  --  Use  modules  to  share  code  --  Bask  in  the  glory  of  your  returned  data  --  Functions  return  a  tuple  when  required  --  Let's  get  a  list  of  the  Coach's  filenames  --  It's  time  for  a  bit  of  detective  work…  --  What  can  you  do  to  lists?  --  Is  the  issue  with  your  data  or  your  code?  --  Cubicle  Conversation  --  Decisions,  decisions,  decisions  --  Let's  look  for  the  colon  "in"  the  string  --  Did  you  end  up  with  60  processed  files?  --  The  Coach's  code  is  taking  shape…  --  Chapter  4:  formatted  string  literals  --  Cubicle  Conversation  --  Getting  from  a  simple  chart  to  a  Coach  chart.
■5058  ▼aBuild  the  strings  your  HTML  needs  in  code  --  String  concatenation  doesn't  scale  --  f-strings  are  a  very  popular  Python  feature  --  Generating  SVG  is  easy  with  f-strings!  --  The  data  is  all  there,  or  is  it?  --  Make  sure  you  return  all  the  data  you  need  --  You  have  numbers  now,  but  are  they  usable?  --  All  that's  left  is  the  end  of  your  webpage  --  Writing  to  files,  like  reading,  is  painless  --  It's  time  to  display  your  handiwork  --  All  that's  left  are  two  aesthetic  tweaks…  --  It's  time  for  another  custom  function  --  Let's  add  another  function  to  your  module  --  What's  with  that  hundredths  value?  --  Rounding  is  not  what  you  want  (in  this  case)  --  Things  are  progressing  well…  --  Chapter  5:  getting  organized  --  Let's  extract  a  list  of  swimmers'  names  --  The  list-set-list  duplicate  removing  trick  --  The  Coach  now  has  a  list  of  names  --  A  small  change  makes  a  "big"  difference  --  Every  tuple  is  unique  --  Perform  super  fast  lookups  with  dictionaries  --  Dictionaries  are  key/value  lookup  stores  --  Anatomy  of  building  a  dictionary  --  Dictionaries  are  optimized  for  speedy  lookup  --  Display  the  entire  dictionary  --  The  pprint  module  pretty-prints  your  data  --  Your  dictionary-of-lists  is  easily  processed  --  This  is  really  stating  to  come  together  --  Chapter  6:  building  a  webapp  --  Install  Flask  from  PyPI  --  Prepare  your  folder  to  host  your  webapp  --  The  Flask  MVP  --  You  have  options  when  working  with  your  code  --  Anatomy  of  the  MVP  Flask  app  --  Building  your  webapp,  bit  by  bit…  --  What's  the  deal  with  that  NameError?  --  Cubicle  Conversation  --  Flask  includes  built-in  session  support  --  Flask's  session  technology  is  a  dictionary  --  Adjusting  your  code  with  the  "better  fix"  --  Building  Jinja2  templates  saves  you  time  --  Extend  base.html  to  create  more  pages  --  Dynamically  creating  a  drop-down  list  --  Selecting  a  swimmer  --  You  need  to  somehow  process  the  form's  data.
■5058  ▼aYour  form's  data  is  available  as  a  dictionary  --  You're  inching  closer  to  a  working  system  --  Functions  support  default  parameter  values  --  Default  parameter  values  are  optional  --  The  final  version  of  your  code,  1  of  2  --  The  final  version  of  your  code,  2  of  2  --  As  a  first  webapp  goes,  this  is  looking  good  --  The  Coach's  system  is  ready  for  prime  time  --  Chapter  7:  deployment  --  There's  still  something  that  doesn't  feel  right  --  Jinja2  executes  code  between  {{  and  }}  --  Cubicle  Conversation  --  The  ten  steps  to  cloud  deployment  --  A  beginner  account  is  all  you  need  --  There's  nothing  stopping  you  from  starting…  --  When  in  doubt,  stick  with  the  defaults  --  The  placeholder  webapp  doesn't  do  much  --  Deploying  your  code  to  PythonAnywhere  --  Extract  your  code  in  the  console  --  Configure  the  Web  tab  to  point  to  your  code  --  Edit  your  webapp's  WSGI  file  --  Your  cloud-hosted  webapp  is  ready!  --  Chapter  8:  working  with  HTML  --  The  Coach  needs  more  data  --  Cubicle  Conversation  --  Get  to  know  your  data  before  scraping  --  We  need  a  plan  of  action…  --  A  step-by-step  guide  to  web  scraping  --  It's  time  for  some  HTML-parsing  technology  --  Grab  the  raw  HTML  page  from  Wikipedia  --  Get  to  know  your  scraped  data  --  You  can  copy  a  slice  from  any  sequence  --  Anatomy  of  slices,  1  of  3  --  Anatomy  of  slices,  2  of  3  --  Anatomy  of  slices,  3  of  3  --  It's  time  for  some  HTML  parsing  power  --  Searching  your  soup  for  tags  of  interest  --  The  returned  soup  is  also  searchable  --  Which  table  contains  the  data  you  need?  --  Four  big  tables  and  four  sets  of  world  records  --  It's  time  to  extract  the  actual  data  --  Extract  data  from  all  the  tables,  1  of  2  --  Extract  data  from  all  the  tables,  2  of  2  --  That  nested  loop  did  the  trick!  --  Chapter  9:  working  with  data  --  Bending  your  data  to  your  will…  --  You  now  have  the  data  you  need…  --  Apply  what  you  already  know….
■5058  ▼aIs  there  too  much  data  here?  --  Filtering  on  the  relay  data  --  You're  now  ready  to  update  your  bar  charts  --  Cubicle  Conversation  --  Python  ships  with  a  built-in  JSON  library  --  JSON  is  textual,  but  far  from  pretty  --  Getting  to  the  webapp  integration  --  All  that's  needed:  an  edit  and  a  copy'n'paste…  --  Adding  the  world  records  to  your  bar  chart  --  Is  your  latest  version  of  the  webapp  ready?  --  Cubicle  Conversation  --  PythonAnywhere  has  you  covered…  --  You  need  to  upload  your  utility  code,  too  --  Deploy  your  latest  webapp  to  PythonAnywhere  --  Tell  PythonAnywhere  to  run  your  latest  code  --  Test  your  utilities  before  cloud  deployment  --  Let's  run  your  task  daily  at  1:00am  --  Chapter  9  1/2:  working  with  elephants  dataframes  --  The  elephant  in  the  room…  or  is  it  a  panda?  --  A  dictionary  of  dictionaries  with  pandas?  --  Start  by  conforming  to  convention  --  A  list  of  pandas  dataframes  --  Selecting  columns  from  a  dataframe  --  Dataframe  to  dictionary,  attempt  #1  --  Removing  unwanted  data  from  a  dataframe  --  Negating  your  pandas  conditonal  expression  --  Dataframe  to  dictionary,  attempt  #2  --  Dataframe  to  dictionary,  attempt  #3  --  It's  another  dictionary  of  dictionaries  --  Comparing  gazpacho  to  pandas  --  It  was  only  the  shortest  of  glimpses…  --  Chapter  10:  databases  --  The  Coach  has  been  in  touch…  --  Cubicle  Conversation  --  It  pays  to  plan  ahead…  --  Task  #1:  Decide  on  your  database  structure  --  The  napkin  structure  +  data  --  Installing  the  DBcm  module  from  PyPI  --  Getting  started  with  DBcm  and  SQLite  --  DBcm  works  alongside  the  "with"  statement  --  Use  triple-quoted  strings  for  your  SQL  --  Not  all  SQL  returns  results  --  Your  tables  are  ready  (and  Task  #1  is  done)  --  Determining  the  list  of  swimmer's  files  --  Task  #2:  Adding  data  to  a  database  table  --  Stay  safe  with  Python's  SQL  placeholders  --  Let's  repeat  this  process  for  the  events.
■5058  ▼aAll  that's  left  is  your  times  table….
■588    ▼aDescription  based  on  publisher  supplied  metadata  and  other  sources.
■590    ▼aElectronic  reproduction.  Ann  Arbor,  Michigan  :  ProQuest  Ebook  Central,  2026.  Available  via  World  Wide  Web.  Access  may  be  limited  to  ProQuest  Ebook  Central  affiliated  libraries.  
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■7972  ▼aProQuest  (Firm)
■85640▼uhttps://ebookcentral.proquest.com/lib/baekseok-ebooks/detail.action?docID=30719746▼zClick  to  View

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