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Scripting Python en Linux
BONNET, Christophe
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Este libro está dirigido a ingenieros de sistemas que deseen escribir sus propias herramientas para administrar un sistema Linux, utilizando el lenguaje Python. Organizado en tres partes, este libro aporta las explicaciones necesarias al lector, seguidas de ejemplos concretos de dificultad creciente, para ampliar de esta manera las posibilidades del shell. El conocimiento de otro lenguaje de programación, un sistema Linux (independientemente de la distribución) y los conceptos básicos de Unix, es una ventaja al leer este libro.
Después de algunos capítulos para presentar el entorno de trabajo y recordar los conceptos básicos del lenguaje Python, la primera parte presenta los principios de la Programación orientada a objetos en Python, así como la librería estándar de Python.
En la segunda parte, el lector aprende, a través de ejemplos concretos, cómo diseñar herramientas para recuperar información del sistema, acceder a bases de datos, utilizar diferentes formatos de archivo (.odt, .csv, .ini, .tar, .zip…), generar documentos en formato texto, CSV o HTML e incluso generar datos aleatorios, etc. Al final de esta parte, la simulación de la actividad de una pequeña empresa gestora, permite al lector probar los scripts que facilitan la toma de pedidos, sus entregas y la gestión de stock.
La última parte proporciona al lector una serie de consejos y ejemplos concretos, que le permitirán implementar técnicas más avanzadas. El autor también proporciona una descripción general de las herramientas y aplicaciones escritas en Python, que marcan la diferencia para ir más allá en la escritura de scripts en este lenguaje. |
| indíce |
El entorno de trabajo
El lado funcional clásico de Python
Algunas instrucciones básicas
Los tipos de datos en Python
El lenguaje Python
El lado objeto de Python
Librería estándar y algunas otras
Ir mas lejos con el lenguaje Python y la POO
Recuperar información del sistema
Los formatos de archivo populares
Manipulación de datos
La generación de informes
Simulación de la actividad
Trucos y consejos
Ejemplos
Ir más lejos con Python
Para ir incluso más lejos
Anexos
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