Прочитал книжку Think Python: How to Think Like a Computer Scientist — очень понравилась: вместо сухого изложения с самого начала рассматриваются маленькие программы, которые в последующих главах дорабатываются с учетом более продвинутых концепций языка. Почти в каждой главе даются подходы, которые применяются при разработке и отладке больших по объёму программ. Даны основы data science — быстродействие различных структур данных, как организована их работа под капотом и т.д.
До прочтения написал программу строк на 200 про отслеживание диеты, которая представляла мало понятный кусок кода. После прочтения книги переписал в 100 строк.
Автор понравился, поэтому на очереди Think Complexity: Complexity Science and Computational Modeling. По планам к январю хочу поднабраться знаний и приступить к автоматизации торговой системы на Python.
А это ведь не показатель. Зачастую модульность наоборот требует больше кода, из-за необходимости декомпозиции.
Вообще, если нравится лаконичность, взгляните сюда:
iolanguage.org/
Практически любую программу на питоне можно сократить раза в 2 минимум:)
Вот пример с википедии
[code]
[/code]
[code]
[/code]
sortarray sortarray, python как-то особо не помогает думать как computer scientist. Скорее книга о том, как стоит подходить к написанию программ, на примере питона, что на самом деле стоит за некоторыми языковыми конструкциями. Книжка начального уровня и не претендует на какое-то всеобъемлющее изложение, но мне она понравилась своим подходом и позволила переписать маленькую программу более кратко и самое главное более понятно.
https://rutracker.org/forum/viewtopic.php?t=5340980
А вот крутить вертеть графики и отчеты одно удовольствие.