Programmazione e sviluppo del software

In un mondo in rapida evoluzione tecnologica è estremamente importante comprendere e adattarsi ai cambiamenti delle tecnologie computazionali e informatiche. Il principale obiettivo del testo è quello di fornire le basi per sviluppare alcune soft skill che aiutano a formalizzare algoritmi necessari per risolvere problemi. La programmazione diventa quindi utile per sviluppare tali competenze e a tal fine è stato scelto di usare come strumento il software R.

Django è un framework open source scritto in Python usato per creare applicazioni web. Pragmatico, veloce ed elegante, viene utilizzato per lo sviluppo di progetti sia su piccola sia su vasta scala. Questa guida pratica e ricca di esempi illustra le potenzialità di Django e insegna a utilizzarlo. Si parte dall’installazione e dalla configurazione per passare poi all’attività di sviluppo vera e propria attraverso gli strumenti messi a disposizione per lavorare su viste e template, URL e query, per terminare con le modalità per migliorare e aggiungere funzionalità all'applicazione. Una lettura aggiornata alla versione 5, adatta a programmatori con una conoscenza base di Python che vogliono sfruttare la potenza di Django per ridurre i tempi di sviluppo e migliorare la qualità delle applicazioni web.

Chi sviluppa software deve dare importanza alla sicurezza, all'usabilità e alla consegna in tempi rapidi: per questa ragione l'ingegneria informatica è una disciplina così critica. Come potrebbero venire in aiuto R2- D2, Darth Vader, Han Solo o persino Yoda? Cosa potrebbero mai insegnare sulla sicurezza del software? In questo libro, l'affermato game designer e ingegnere Adam Shostack spiega come scrivere codice per applicazioni sicure partendo da alcune intuizioni tratte dall'universo di Star Wars. Il risultato è una guida pratica e divertente che illustra modelli di sicurezza rilevanti per un'ampia varietà di sistemi e racconta le strategie attraverso cui gli hacker tentano di raggiungere i loro dannosi obiettivi. "Il lato oscuro del software" è un'originale tabella di marcia, utile e coinvolgente per creare da zero codice a prova di attacco.

Questo libro guida il lettore lungo un percorso di apprendimento ragionato che conduce dalle basi fino alle caratteristiche più avanzate di Java, per poterlo sfruttare e diventarne padroni. Dopo avere illustrato i fondamenti del linguaggio, per imparare a programmare anche senza alcuna esperienza pregressa, il testo presenta una panoramica completa sulla Programmazione Orientata agli Oggetti (OOP). Segue una completa trattazione degli strumenti di gestione delle informazioni, per analizzare e valorizzare il patrimonio informativo, vera ricchezza di ogni software. Un ampio spazio è dedicato all’esplorazione delle vie di comunicazione e interazione, considerando sia le risorse esterne (database, file e servizi in rete) sia le interfacce utente, per una comoda fruizione delle applicazioni.

Python per Data Science, la guida perfetta per i programmatori di livello intermedio, mostra i modi migliori per sfruttare Python per le applicazioni basate sui dati. Ricco di esempi pratici, il libro offre un ampio tour delle funzionalità di Python per ottenere, trasformare e analizzare i dati. Scoprirete le strutture dati integrate in Python e il suo robusto ecosistema di librerie open source per la scienza dei dati, tra cui NumPy, pandas, scikit-learn e matplotlib. Vi eserciterete a caricare dati in vari formati, a ottimizzare, raggruppare e aggregare insiemi di dati e a creare visualizzazioni come grafici e mappe. Esempi approfonditi mostrano come costruire applicazioni di dati del mondo reale, tra cui un servizio di taxi alimentato dai dati di localizzazione, un’analisi delle regole di associazione dei dati delle transazioni per identificare gli articoli comunemente acquistati insieme e un modello di apprendimento automatico per prevedere l’andamento delle scorte. Ogni capitolo contiene esercizi che incoraggiano a provare le tecniche da soli. Imparerete a: Manipolare in modo efficiente strutture di dati come liste, dizionari, array NumPy e pandas DataFrames; Spostare dati da e verso database relazionali e NoSQL; Ottenere informazioni utili sui dati attraverso l’aggregazione, la visualizzazione e altri metodi di analisi; Lavorare con testi semplici, dati GPS, dati di serie temporali, file JSON e CSV e molti altri tipi e formati di dati; Utilizzare il machine learning per l’elaborazione del linguaggio naturale, come l’analisi del sentiment.

Il testo presenta la prima panoramica completa e dettagliata delle principali funzionalità di data visualization per gli ambienti R e Python nella tipica pipeline che prevede la realizzazione di grafici statici, grafici dinamici e interattivi e dashboard web, vere e proprie applicazioni web nelle quali confluiscono e si integrano gli elementi della data visualization e dei servizi web interattivi. Gli strumenti utilizzati sono tutti di tipo open source e garantiscono risultati di alta qualità e livello professionale, oltre a essere insostituibili come ausili didattici per comprendere in modo chiaro la logica e la realizzazione delle diverse visualizzazioni. L'ultima parte del volume presenta la visualizzazione di dati geografici attraverso mappe e utilizzando geodataset e shape file cartografici. Questo ambito affascinante, fino a pochi anni fa quasi di esclusiva pertinenza di strumenti specialistici per la moderna cartografia, è ora accessibile con strumenti degli ambienti R e Python che nelle più recenti evoluzioni hanno raggiunto un livello qualitativo sorprendente. La visualizzazione di dati geografici con strumenti open source non si limita alle semplici choropleth map, ma consente di gestire efficacemente grafici con stratificazione di molti livelli cartografici e di operare su dati geografici in maniera sofisticata. Tutti i numerosi esempi svolti con Open Data sono liberamente accessibili e resi disponibili nel materiale online insieme al codice completo e ai risultati di ogni esempio, rendendo quindi sempre facile riprodurli, variarli e, in ultima istanza, apprendere a sviluppare una fase di data visualization moderna e professionale. L'opera si rivolge a chiunque sia interessato alla data visualization, indipendentemente dalla disciplina o ambito professionale di appartenenza: richiede solo una certa familiarità con i fondamenti di R e Python per la data science.

Python è un linguaggio semplice e, a differenza di altri linguaggi di programmazione, non richiede l’apprendimento di tecnicismi che possono distogliere dall’obiettivo di imparare a programmare. Questo libro propone tutto ciò che occorre per esprimere con algoritmo la soluzione a problemi specifici. L’impostazione è basata sull’imparare facendo e divertendosi, e dà largo spazio a progetti creativi. Gli argomenti sono presentati come problemi da risolvere mediante l’elaborazione di algoritmo. Il volume si rivolge a coloro che vogliono imparare a programmare con Python per acquisire uno stile metodologico di massima fruibilità professionale e di utilità personale. Lettori e lettrici impareranno a sviluppare un proprio metodo di lavoro da applicare in diverse situazioni e, alla fine del percorso, saranno in grado di muoversi in autonomia e di scrivere programmi completi.

Questo testo è ideale per chi desidera introdursi nel mondo della programmazione, per chi vuole imparare a programmare partendo da zero, ma anche utile a chi possiede già un po' di esperienza in quest’ambito. Completo per la varietà degli argomenti trattati, è dedicato soprattutto a chi parte da zero. Offre una vasta panoramica dell’argomento in modo da fornire al lettore buone basi per cimentarsi sulla creazione di applicazioni anche di una certa complessità. Nel libro vengono trattati molti esempi realistici corredati di codice e provenienti direttamente da esperienze in campo lavorativo. C# è un moderno linguaggio di programmazione orientato agli oggetti sviluppato da Microsoft nei primi anni 2000. È progettato per essere semplice, efficiente e facile da imparare, il che lo rende una scelta popolare per gli sviluppatori di tutti i livelli. C# viene utilizzato per sviluppare un'ampia gamma di applicazioni, tra cui app desktop e per dispositivi mobili, applicazioni Web, giochi e altro ancora. Dispone di un supporto multipiattaforma è può essere usato per sviluppare applicazioni per un'ampia gamma di piattaforme, tra cui Windows, MacOS, Linux, iOS e Android.

Il Web è sull'orlo della sua terza rivoluzione. Dalla sua forma attuale ad alta interazione tra utenti e sistemi diversi, sta evolvendo verso un ecosistema più semantico, con un'esperienza utente ancora più immersiva e personalizzata, applicazioni decentralizzate e sicure, e servizi che fanno largo uso di Intelligenza Artificiale. Questa guida pragmatica insegna l'uso delle tecnologie alla base della trasformazione: la blockchain e gli smart contract che hanno stravolto i paradigmi su cui si basano le applicazioni web (e non solo), il linguaggio di programmazione Solidity (fondamentale per creare smart contract), la libreria web3.js che consente di definire il front end delle applicazioni. Un manuale completo dedicato a chi vuole imparare a sviluppare il Web3.

Questo testo è stato pensato da noi per accompagnarvi nell'affascinante mondo della domotica, con un approccio il più possibile sperimentale. Siamo entrambi insegnanti della disciplina “Sistemi e reti” presso un Istituto Tecnico e la nostra esperienza in classe, ci ha più volte dimostrato che gli studenti subiscono sempre abbastanza passivamente i concetti teorici, mentre si attivano quando devono mettere “le mani in pasta”. Abbiamo quindi pensato di proporre un libro che partendo da concetti teorici basilari, imprescindibili per comprendere al meglio il mondo della domotica, fornisse senza troppi fronzoli un approccio pratico, con esempi di facile applicazione, in grado di incuriosire il lettore e di fargli venire voglia di “sperimentare in autonomia” qualche modifica ai progetti proposti, oppure di stravolgerli completamente e personalizzarli. Abbiamo inoltre voluto creare un'estensione online di questo manuale di esercizi dove i nostri lettori potranno trovare i codici integrali di tutti gli esercizi proposti, ma anche integrazioni future riguardanti argomenti su cui attualmente non abbiamo potuto produrre materiale (ad esempio una futura libreria su Matter). Troverete tutto questo, e molto altro ancora, consultando questo URL: https://www.inriga.it/strumentidomotici/ e immettendo la password che viene data a inizio capitolo 4.

Tutti possono apprendere i fondamenti della data science e l'uso di questi strumenti computazionali con successo, anche con poche competenze informatiche di base, per trovare in seguito numerose occasioni di applicazione in tutti, o quasi, gli ambiti professionali, scientifici, umanistici e culturali. Versione Digitabook inclusa.