Ten zwięzły i czytelnie napisany podręcznik jest przeznaczony dla programistów, ekspertów dziedzinowych, menedżerów, analityków biznesowych, architektów informacji i testerów. Koncentruje się na praktycznej wiedzy niezbędnej do uzyskania pożądanych rezultatów. Wyjaśniono, jak segregować modele dziedzin za pomocą wzorca kontekstu ograniczonego, jak rozwinąć język wszechobecny, a także w jaki sposób zintegrować wiele kontekstów ograniczonych poprzez wykorzystanie relacji zespołowych i mechanizmów technicznych. Co najważniejsze, dowiesz się, jak podejście DDD działa w rzeczywistości i co zrobić, aby jak najszybciej cieszyć się jego zaletami.

Prezentowana książka jest drugim, zaktualizowanym i uzupełnionym, wydaniem klasycznego podręcznika napisanego z myślą o analitykach, którzy dotychczas nie pracowali w Pythonie, oraz o programistach Pythona, którzy nie zajmowali się dotąd analizą danych ani obliczeniami naukowymi. Przedstawiono tu możliwości oferowane przez Pythona 3.6 oraz najnowsze funkcje pakietów Pandas i NumPy, a także środowisk IPython i Jupyter. Przy opisie poszczególnych narzędzi analitycznych wyjaśniono ich działanie i zaprezentowano przykłady ich wykorzystania w sposób efektywny i kreatywny.

Wyrażenia regularne w JavaScripcie, podobnie ja we wszystkich innych językach programowania, wymyślono po to, żeby ułatwić programistom pracę. Są one niezastąpione chociażby przy walidacji informacji wprowadzanych przez użytkowników, przeszukiwaniu zbiorów danych czy automatyzacji wielu zadań. Niestety, duża część programistów - wcale nie tylko początkujących - omija je szerokim łukiem w przekonaniu, że zbyt trudno je zrozumieć, a pomyłka może drogo kosztować. Z tej książki dowiesz się, jak należy czytać i samodzielnie konstruować oraz testować wyrażenia regularne, żeby służyły założonym przez Ciebie celom. Szybko przekonasz się, jak wygodne jest to rozwiązanie.