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Resolución de problemas para ingenieros con Python estructurado

Este libro entrena a futuros ingenieros en la resolución de problemas ejercitando su pensamiento computacional. La robustez y fiabilidad de la solución, la mantenibilidad, y la reusabilidad son los hilos conductores del aprendizaje. Además, se introduce el concepto de eficiencia del código.El libro...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor principal: Peña, R (Autor)
Formato: Desconocido
Idioma:Indeterminado
Publicado: España España 2016-04-20 12:26:00
Temas:
Acceso en línea:Texto completo

MARC

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520 |a Este libro entrena a futuros ingenieros en la resolución de problemas ejercitando su pensamiento computacional. La robustez y fiabilidad de la solución, la mantenibilidad, y la reusabilidad son los hilos conductores del aprendizaje. Además, se introduce el concepto de eficiencia del código.El libro acompaña al lector en el desarrollo de aplicaciones con un claro matiz profesional, como por ejemplo, las pruebas para un robot que traduce las pulsaciones efectuadas desde un teclado reducido (multitap) a las de un teclado completo (qwerty); la gestión de un centro docente que incluye cobros, corrección automática de exámenes tipo test, confección de certificados y actas, y culmina con el envío automático de correspondencia digital personalizada; o el desarrollo de todo el proceso de un juego de bingo comenzando con la confección de los cartones, el soporte al juego, la entrega del premio y la gestión de tasas.El lector se enfrenta a más de 400 pequeñas especificaciones, que debidamente secuenciadas resultan asequibles a su estado de conocimiento y adecuadamente integradas, resuelven un problema no trivial.Se recomienda leer el libro aceptando sus retos frente al traductor de Python. Su apuesta por la legibilidad convierte al lenguaje de programación Python en idóneo, ya que confiere al código una elegancia que atrae y el entorno interactivo proporciona una rápida retroalimentación; el traductor ofrece mensajes claros y oportunos optimizando el esfuerzo y herramientas de visualización, como Pythontutor permiten entender cómo funciona internamente. 
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