Руководство по питону скачать

Автор: Эл Свейгарт
Год: 2015
Язык: Английский

Название книги: Python для детей и родителей. Играй и программируй Год: 2017Автор: Пэйн БрайсонСтраниц: 352Язык: РусскийФормат: pdf, fb2, epub, mobiРазмер:…

Автор: Джордж Хайнеман, Гэри Поллис, Стэнли Селков
Год: 2017
Язык: Русский

Автор: Miguel Grinberg
Год: 2016
Язык: Английский

Author: Ruan Mitchell
Year: 2016
Launguage: English

Авторы: А.Мюллер, С.Гвидо
Год: 2017
Язык: Русский

Автор: Уэсли Дж. Чан
Год: 2015
Язык: Русский

Автор: Владимир Дронов
Год: 2016
Язык: Русский

Автор: М. Халид
Год: 2017
Язык: Русский

Авторы: Зед А. Шоу
Год: 2017
Язык: русский

    Основы программирования на примере языка Python. Д. Ю. Федоров

    Основы программирования на примере языка Python. Д. Ю. Федоров

    Python 3 и PyQt Разработка приложений. Прохоренок Н. А.

    Python 3 и PyQt Разработка приложений. Прохоренок Н. А.

    Основы программирования на Python. С. Шапошникова

    Основы программирования на Python. С. Шапошникова

    Учимся программировать вместе с Питоном. Чаплыгин А. Н.

    Учимся программировать вместе с Питоном. Чаплыгин А. Н.

    Язык программирования Python. Г. Россум, Ф.Л.Дж. Дрейк, Д.С. Откидач

    Язык программирования Python. Г. Россум, Ф.Л.Дж. Дрейк, Д.С. Откидач

    Изучаем Python, 4-е издание. Марк Лутц

    Изучаем Python, 4-е издание. Марк Лутц

    Напишем

    Python. Подробный справочник. Дэвид Бизли

    Python. Подробный справочник. Дэвид Бизли

    Самоучитель Python Выпуск 0.2. Дмитрий Мусин

    Самоучитель Python Выпуск 0.2. Дмитрий Мусин

    Django: Практика создания Web-сайтов на Python. Владимир Дронов

    Django: Практика создания Web-сайтов на Python. Владимир Дронов

    Django Подробное руководство. 2-е издание. Адриан Головатый, Джейкоб Каплан-Мосс

    Django Подробное руководство. 2-е издание. Адриан Головатый, Джейкоб Каплан-Мосс

    Автостопом по Python. Кеннет Рейтц, Таня Шлюссер

    Автостопом по Python. Кеннет Рейтц, Таня Шлюссер

    Введение в машинное обучение с помощью Python. Руководство для специалистов по работе с данными. Андреас Мюллер, Сара Гвидо

    Введение в машинное обучение с помощью Python. Руководство для специалистов по работе с данными. Андреас Мюллер, Сара Гвидо

    Изучаем Python. Программирование игр, визуализация данных, веб-приложения. Мэтиз Эрик

    Изучаем Python. Программирование игр, визуализация данных, веб-приложения. Мэтиз Эрик

    Основы программирования на Python. Дмитрий Златопольский

    Основы программирования на Python. Дмитрий Златопольский

    Python: создание приложений. Библиотека профессионала, 3-е издание. Уэсли Чан

    Python: создание приложений. Библиотека профессионала, 3-е издание. Уэсли Чан

    Практикум по алгоритмизации и программированию на Python. И. А. Хахаев

    Практикум по алгоритмизации и программированию на Python. И. А. Хахаев

    Чистый Python. Тонкости программирования для профи. Ден Бейдер

    Чистый Python. Тонкости программирования для профи. Ден Бейдер

    Pandas: powerful Python data analysis toolkit

    Pandas: powerful Python data analysis toolkit

    Напишем

    Мы собрали для вас лучшие книги по изучению языка программирования Python. Качественное руководство позволит вам быстро изучить Python и принимать участие в интересных проектах.

    Чистый Python. Тонкости программирования для профи (2019)

    Изучение всех возможностей Python – сложная задача, а с этой книгой вы сможете сосредоточиться на практических навыках, которые действительно важны. Раскопайте «скрытое золото» в стандартной библиотеке Python и начните писать чистый код уже сегодня.

    Если у вас есть опыт работы со старыми версиями Python, вы сможете ускорить работу с современными шаблонами и функциями, представленными на Python 3.

    Если вы работали с другими языками программирования и хотите перейти на Python, то найдете практические советы, необходимые для того, чтобы стать эффективным питонистом.

    Если вы хотите научиться писать чистый код, то найдете здесь самые интересные примеры и малоизвестные трюки.

    Изучаем Python. 4-е издание (2011)

    Такие известные компании, как Google и Intel, Cisco и Hewlett-Packard, используют язык Python, выбрав его за гибкость, простоту использования и обеспечиваемую им высокую скорость разработки. Он позволяет создавать эффективные и надежные проекты, которые легко интегрируются с программами и инструментами, написанными на других языках.

    Четвертое издание «Изучаем Python» – это учебник, написанный доступным языком, рассчитанный на индивидуальную скорость обучения и основанный на материалах учебных курсов, которые автор, Марк Лутц, ведет уже на протяжении десяти лет. Издание значительно расширено и дополнено в соответствии с изменениями, появившимися в новой версии 3.0. В книге представлены основные типы объектов в языке Python, порядок их создания и работы с ними, а также функции как основной процедурный элемент языка. Рассматриваются методы работы с модулями и дополнительными объектно-ориентированными инструментами языка Python – классами. Включены описания моделей и инструкций обработки исключений, а также обзор инструментов разработки, используемых при создании крупных программ.

    Каждая глава завершается контрольными вопросами с ответами на закрепление пройденного материала, а каждая часть – упражнениями, решения которых приведены в приложении В. Книга была дополнена примечаниями о наиболее существенных расширениях языка, появившихся в версии Python 3.1.

    Учим Python, делая крутые игры (2017)

    Перед вами – увлекательный самоучитель по языку Python для начинающих. Книга подходит даже читателям с нулевым уровнем. Создавайте собственными руками веселые классические и необычные, продвинутые игры, такие как «Виселица» или «Охотник за сокровищами», – в процессе вы поймете основные принципы программирования и выучите Python играючи!

    #Сам себе программист. Как научиться программировать и устроиться в Ebay (2018)

    Как за год научиться программировать и устроиться разработчиком в Ebay? Автор этой книги на собственном опыте знает, что это возможно, и делится знаниями с читателями. Кори Альтхофф создал универсальный самоучитель, не похожий ни на один другой. На примере языка Python автор показывает, как буквально с первого урока можно приступить к созданию собственной небольшой программы, а к концу книги уверенно писать код.

    Помимо этого, вы узнаете, как успешно проходить собеседования на должность программиста в любой IT компании и перестать сомневаться в собственных силах. Это прекрасное пособие для тех, кто хочет научиться программировать и планирует заниматься этим профессионально.

    Программируем с Minecraft. Создай свой мир с помощью Python (2017)

    Эта книга научит программировать на языке Python. Выполняя пошаговые инструкции, вы познакомитесь с базовыми принципами программирования и создадите программы, которые будут творить в мире Minecraft настоящие чудеса: в мгновение ока возводить постройки, телепортировать игрока, создавать цветные стены, работающий душ, тайные ходы и многое другое.

    Для детей от 10 лет и взрослых, желающих освоить Python нескучным способом.

    Решение задач на компьютере. Электричество и магнетизм (2018)

    Рассмотрены примеры решения задач по основным темам разделов «электричество и магнетизм» рабочей программы по физике для студентов АВТФ: « Электростатика», « Постоянный ток», «Магнитостатика», «Электромагнитная индукция».

    Особенностью пособия является описание применения компьютера при решении задач по физике, в качестве языка программирования используется Python.

    Data Science. Наука о данных с нуля (2017)

    Книга позволяет изучить науку о данных (Data Science) и применить полученные знания на практике. Она написана так, что способствует погружению в Data Science аналитика, фактически не обладающего глубокими знаниями в этой прикладной дисциплине.

    В объемах, достаточных для начала работы в области Data Science, книга содержит интенсивный курс языка Python, элементы линейной алгебры, математической статистики, теории вероятностей, методов сбора, очистки, нормализации и обработки данных. Даны основы машинного обучения. Описаны различные математические модели и их реализация по методу k ближайших соседей, наивной байесовской классификации, линейной и логистической регрессии, а также модели на основе деревьев принятия решений, нейронных сетей и кластеризации. Рассказано о работе с рекомендательными системами, описаны приемы обработки естественного языка, методы анализа социальных сетей, основы баз данных, SQL и MapReduce.

    Для аналитиков данных.

    Глубокое обучение на Python (2018)

    Глубокое обучение – Deep learning – это набор алгоритмов машинного обучения, которые моделируют высокоуровневые абстракции в данных, используя архитектуры, состоящие из множества нелинейных преобразований. Согласитесь, эта фраза звучит угрожающе. Но всё не так страшно, если о глубоком обучении рассказывает Франсуа Шолле, который создал Keras – самую мощную библиотеку для работы с нейронными сетями. Познакомьтесь с глубоким обучением на практических примерах из самых разнообразных областей. Книга делится на две части: в первой даны теоретические основы, вторая посвящена решению конкретных задач. Это позволит вам не только разобраться в основах DL, но и научиться использовать новые возможности на практике.

    Обучение – это путешествие длиной в жизнь, особенно в области искусственного интеллекта, где неизвестностей гораздо больше, чем определенности.

    Математика на Python. Часть I. Элементы линейной алгебры и аналитической геометрии (2018)

    Дисциплина «Компьютерный практикум» является обязательной дисциплиной базовой части профессионального цикла ООП по направлению 38.03.01 «Экономика» всех профилей (модуль математики и информатики Б.1.1.2.3.). Изучение данной дисциплины нацелено на формирование у слушателей практических навыков по реализации математических методов и моделей, применяемых в профессиональных задачах, с помощью компьютерных вычислений. В учебном пособии представлены задачи по высшей математике и их реализация на языке Python.

    Соответствует требованиям Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования последнего поколения.

    Учебно-методическое пособие предназначено для проведения занятий по дисциплине «Компьютерный практикум» для студентов, обучающихся по направлениям подготовки 38.03.01 «Экономика» и 38.03.02 «Менеджмент» (уровень бакалавриата) в Финансовом университете при Правительстве Российской Федерации, а также в других образовательных организациях высшего образования.

    Изучаем Python. Программирование игр, визуализация данных, веб-приложения (2018)

    Книга «Изучаем Python» – это ускоренный курс, который позволит вам сэкономить время и сразу начать писать работоспособные программы (игры, визуализации данных, веб-приложения и многое другое). Хотите стать программистом? В первой части книги вам предстоит узнать о базовых принципах программирования, познакомиться со списками, словарями, классами и циклами, вы научитесь создавать программы и тестировать код. Во второй части книги вы начнете использовать знания на практике, работая над тремя крупными проектами: создадите собственную «стрелялку» с нарастающей сложностью уровней, займетесь работой с большими наборами данных и освоите их визуализацию и, наконец, создадите полноценное веб-приложение на базе Django, гарантирующее конфиденциальность пользовательской информации. Если вы решились разобраться в том, что такое программирование, не нужно ждать. Ключ на старт и вперед!

    Python для сложных задач. Наука о данных и машинное обучение (2018)

    Книга «Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение» – это подробное руководство по самым разным вычислительным и статистическим методам, без которых немыслима любая интенсивная обработка данных, научные исследования и передовые разработки. Читатели, уже имеющие опыт программирования и желающие эффективно использовать Python в сфере Data Science, найдут в этой книге ответы на всевозможные вопросы, например: как считать этот формат данных в скрипт? как преобразовать, очистить эти данные и манипулировать ими? как визуализировать данные такого типа? как при помощи этих данных разобраться в ситуации, Получитьь ответы на вопросы, построить статистические модели или реализовать машинное обучение?

    Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python (2018)

    Главная задача настоящей книги состоит в том, чтобы предоставить способы применения мощных методов машинного обучения с открытым исходным кодом в крупномасштабных проектах без привлечения дорогостоящих корпоративных решений или больших вычислительных кластеров. Описаны масштабируемое обучение в Scikit-learn, нейронные сети и глубокое обучение с использованием Theano, H2O и TensorFlow. Рассмотрены классификационные и регрессионные деревья, а также обучение без учителя. Охвачены эффективные методы машинного обучения в вычислительной среде MapReduce на платформах Hadoop и Spark на языке Python.

    Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О (2018)

    Н2О – простая в использовании и открытая библиотека, которая поддерживает большое количество операционных систем и языков программирования, а также масштабируется для обработки больших данных. Эта книга научит вас использовать алгоритмы машинного обучения, реализованные в Н2О, с упором на наиболее важные для продуктивной работы аспекты. Рассмотрены глубокое обучение, случайный лес, обучение на неразмеченных данных и ансамбли моделей.

    В российское издание добавлены дополнительно два приложения, описывающих новейшие модули Н2О – Deep Water и Stacked Ensemble. Их также можно найти в репозитории https://github.com/statist-bhfz/h2o_book_translate.

    Издание предназначено для специалистов по анализу данных, желающих изучить и применять на практике относительно новый, но многообещающий инструмент – библиотеку Н2О.

    Прогнозное моделирование в IBM SPSS Statistics, R и Python. Метод деревьев решений и случайный лес (2018)

    Данная книга представляет собой практическое руководство по применению метода деревьев решений и случайного леса для задач сегментации, классификации и прогнозирования. Каждый раздел книги сопровождается практическим примером. Кроме того, книга содержит программный код SPSS Syntax, R и Python, позволяющий полностью автоматизировать процесс построения прогнозных моделей. Автором обобщены лучшие практики использования деревьев решений и случайного леса от таких компаний, как Citibank N.A., Transunion и DBS Bank.

    Издание будет интересно маркетологам, риск-аналитикам и другим специалистам, занимающимся разработкой и внедрением прогнозных моделей.

    Основы программирования на языке Python (2018)

    Книга представляет собой учебник по программированию на языке Python. Она написана простым языком, при этом повествование «идет» не от возможностей языка, а от особенностей конкретных задач. Приводятся типичные ошибки начинающих программировать и дается ряд полезных советов. Рассмотрены основные типовые задачи и методы их решения с подробными комментариями

    Издание рассчитано на школьников, студентов и любых других читателей, начинающих изучать программирование с помощью языка Python или уже имеющих небольшой опыт написания программ на другом языке. Книга также будет полезна учителям средних школ, преподавателям вузов и колледжей.

    Семь языков за семь недель. Практическое руководство по изучению языков программирования (2017)

    Вместе с семью языками программирования вы исследуете наиболее важные из современных моделей программирования. Вы познакомитесь с динамической типизацией, которая делает языки Ruby, Python и Perl такими гибкими. Постигнете систему прототипов, лежащую в основе языка JavaScript. Увидите, как сопоставление с образцом в языке Prolog сказалось на формировании языков Scala и Erlang. Узнаете, чем функциональное программирование на языке Haskell отличается от программирования на языках семейства Lisp, включая Clojure.

    Издание предназначено для программистов разной квалификации, в том числе выбирающих для изучения новый язык программирования.

    Библиотека Keras – инструмент глубокого обучения. Реализация нейронных сетей с помощью библиотек Theano и TensorFlow (2018)

    Книга представляет собой краткое, но обстоятельное введение в современные нейронные сети, искусственный интеллект и технологии глубокого обучения. В ней представлено более 20 работоспособных нейронных сетей, написанных на языке Python с использованием модульной библиотеки Keras, работающей поверх библиотек TensorFlow от Google или Theano от компании Lisa Lab. Описан функциональный API библиотеки Keras и возможности его расширения. Рассмотрены алгоритмы обучения с учителем (простая линейная регрессия, классический многослойный перцептрон, глубокие сверточные сети), а также алгоритмы обучения без учителя – автокодировщики и порождающие сети. Дано введение в технологию глубокого обучения с подкреплением и ее применение к построению игр со встроенным искусственным интеллектом.

    Издание предназначено для программистов и специалистов по анализу и обработке данных.

    Машинное обучение (2017)

    В последние годы машинное обучение вышло на уровень большого бизнеса: компании активно используют его для зарабатывания денег, прикладные исследования бурно развиваются, а неугомонные разработчики используют любую возможность повысить свой уровень владения этой тематикой.

    Данная книга рассчитана на тех, кто хочет решать самые разнообразные задачи при помощи машинного обучения. Как правило, для этого нужен Python, поэтому в примерах кода используется этот язык, а также библиотеки pandas и scikit-learn. Вы познакомитесь с основными понятиями ML, такими как сбор данных, моделирование, классификация и регрессия, а главное, Получитье практический опыт обработки реальных данных.

    Изучаем программирование на Python (2017)

    Надоело продираться через дебри малопонятных самоучителей по программированию? С этой книгой вы без груда усвоите азы Python и научитесь работать со структурами и функциями. В ходе обучения вы создадите свое собственное веб-приложение и узнаете, как управлять базами данных, обрабатывать исключения, пользоваться контекстными менеджерами, декораторами и генераторами. Все это и многое другое – во втором издании «Изучаем программирование на Python».

    Легкий способ выучить Python (2017)

    Никогда не программировали, но мечтаете научиться? Знаменитая на весь мир авторская методика Зеда Шоу поможет вам сделать первые шаги в освоении одного из самых увлекательных и востребованных сегодня языков – Python. Читайте упражнения, копируйте примеры и запускайте свои первые программы легко!

    Изучаем Python. 3-е издание (2009)

    Мощный, переносимый и легкий в использовании язык программирования Python идеально подходит для разработки самостоятельных программ и сценариев. Эта книга позволит быстро и эффективно овладеть базовыми основами языка Python независимо от степени предварительного знакомства с ним.

    Третье издание «Изучаем Python» основано на материалах учебных курсов, которые автор, Марк Лутц, ведет уже на протяжении десяти лет. В книге представлены основные типы объектов в языке Python, порядок их создания и работы с ними, а также функции как основной процедурный элемент языка. Рассматриваются методы работы с модулями и дополнительными объектно-ориентированными инструментами языка Python – классами. Включены описания моделей и инструкций обработки исключений, а также обзор инструментов разработки, используемых при создании крупных программ. Обсуждаются изменения в ожидаемой версии 3.0. В конце глав представлены упражнения и вопросы, которые позволят применить новые знания на практике и проверить, насколько хорошо усвоен материал.

    Если вы хотите понять, почему выбирают Python такие компании, как Google и Intel, Cisco и Hewlett-Packard, почему этот язык используют в NASA для научных вычислений, то эта книга станет для вас лучшей отправной точкой.

    Программирование на Python. 2-е издание (2002)

    Python – это широко распространенный язык программирования, применяемый при решении многих важных задач, диапазон которых простирается от коммерческих сценариев установки Linux и программирования веб-приложений до анимации фильмов и создания спецэффектов. Он доступен на всех ведущих вычислительных платформах, в том числе на основных коммерческих версиях Unix, Linux, Windows и Mac OS. Кроме того, он является языком с открытым исходным кодом.

    Второе издание самого известного бестселлера по Python, прорецензированное и одобренное Гвидо ван Россумом, создателем Python, представляет собой наиболее полный на сегодняшний день источник для серьезно программирующих на Python. Основное внимание здесь сосредоточено на практическом применении языка. Читатель обнаружит, что одна книга фактически содержит в себе четыре, которые глубоко освещают создание сценариев для Интернета, системное программирование, программирование GUI с использованием Tkinter и интеграцию с С. Кроме того, обсуждаются новые инструменты и приложения: Jython – версия Python, компилируемая в виде байт-кодов Java; расширения Active Scripting и COM; Zope – система веб-приложений с открытым исходным кодом; генераторы кода HTMLgen и SWIG; поддержка потоков; модули CGI и протоколов Интернета. В книге приводится большое количество примеров кода, которые вы сможете использовать при разработке на Python сложных приложений. Прилагается CD для платформ PC, Macintoch и Unix.

    Программирование на Python. Том II. 4-е издание (2011)

    Монументальный труд Марка Лутца представляет собой учебник по применению языка Python в системном администрировании, для создания графических интерфейсов и веб-приложений. Исследуются приемы работы с базами данных, программирования сетевых взаимодействий, создания интерфейсов для сценариев, обработки текста и многие другие. Несмотря на то, что на протяжении всей книги используется язык Python, тем не менее основное внимание уделяется не основам языка, а приемам решения практических задач.

    Второй том включает материалы по созданию сценариев для Интернета. Описывается порядок использования сетевых протоколов и инструментов электронной почты на стороне клиента, применение CGI-сценариев, рассматриваются приемы реализации веб-сайтов. Далее обсуждаются дополнительные темы, касающиеся разработки приложений на Python, а именно: технологии хранения информации между запусками программы – файлы DBM, сериализация объектов, хранилища объектов и интерфейсы Python к базам данных SQL; приемы реализации более сложных структур данных на Python – стеков, множеств, двоичных деревьев поиска, графов и др.; инструменты и приемы, используемые в языке Python для синтаксического анализа текстовой информации; приемы интеграции – расширение Python с помощью компилируемых библиотек и встраивание программного кода на Python в другие приложения.

    Python. Подробный справочник. 4-е издание (2010)

    «Python. Подробный справочник» – это авторитетное руководство и детальный путеводитель по языку программирования Python. Книга предназначена для практикующих программистов; она компактна, нацелена на суть дела и написана очень доступным языком. Она детально описывает не только ядро языка, но и наиболее важные части стандартной библиотеки Python. Дополнительно освещается ряд тем, которые не рассматриваются ни в официальной документации, ни в каких-либо других источниках.

    Читателю предлагается практическое знакомство с особенностями Python, включая генераторы, сопрограммы, замыкания, метаклассы и декораторы. Подробно описаны новые модули, имеющие отношение к разработке многозадачных программ, использующих потоки управления и дочерние процессы, а также предназначенные для работы с системными службами и организации сетевых взаимодействий.

    В полностью переработанном и обновленном четвертом издании улучшена организация материала, что позволяет еще быстрее находить ответы на вопросы и обеспечивает еще большее удобство работы со справочником. Книга отражает наиболее существенные нововведения в языке и в стандартной библиотеке, появившиеся в Python 2.6 и Python 3.

    Программирование на Python 3. Подробное руководство (2009)

    Третья версия языка Python сделала его еще более мощным, удобным, логичным и выразительным. Книга «Программирование на Python 3» написана одним из ведущих специалистов по этому языку, обладающим многолетним опытом работы с ним. Издание содержит все необходимое для практического освоения языка: написания любых программ с использованием как стандартной библиотеки, так и сторонних библиотек для языка Python 3, а также создания собственных библиотечных модулей.

    Автор начинает с описания ключевых элементов Python, знание которых необходимо в качестве базовых понятий. Затем обсуждаются более сложные темы, поданные так, чтобы читатель мог постепенно наращивать свой опыт: распределение вычислительной нагрузки между несколькими процессами и потоками, использование сложных типов данных, управляющих структур и функций, создание приложений для работы с базами данных SQL и с файлами DBM.

    Книга может служить как учебником, так и справочником. Текст сопровождается многочисленными примерами, доступными на специальном сайте издания. Весь код примеров был протестирован с окончательным релизом Python 3 в ОС Windows, Linux и Mac OS X.

    Django. Разработка веб-приложений на Python (2009)

    На основе простой и надежной платформы Django на Python можно создавать мощные веб-решения всего из нескольких строк кода. Авторы, опытные разработчики, описывают все приемы, инструменты и концепции, которые необходимо знать, чтобы оптимально использовать Django 1.0, включая все основные особенности новой версии.

    Это полное руководство начинается с введения в Python, затем подробно обсуждаются основные компоненты Django (модели, представления и шаблоны) и порядок организации взаимодействия между ними. Описываются методы разработки конкретных приложений: блог, фотогалерея, система управления содержимым, инструмент публикации фрагментов кода с подсветкой синтаксиса. После этого рассматриваются более сложные темы: расширение системы шаблонов, синдицирование, настройка приложения администрирования и тестирование веб-приложений.

    Авторы раскрывают разработчику секреты Django, давая подробные разъяснения и предоставляя большое количество примеров программного кода, сопровождая их построчным описанием и иллюстрациями.

    Python в системном администрировании UNIX и Linux (2009)

    Книга «Python в системном администрировании UNIX и Linux» демонстрирует, как эффективно решать разнообразные задачи управления серверами UNIX и Linux с помощью языка программирования Python. Каждая глава посвящена определенной задаче, например многозадачности, резервному копированию данных или созданию собственных инструментов командной строки, и предлагает практические методы ее решения на языке Python. Среди рассматриваемых тем: организация ветвления процессов и передача информации между ними с использованием сетевых механизмов, создание интерактивных утилит с графическим интерфейсом, организация взаимодействия с базами данных и создание приложений для Google App Engine. Кроме того, авторы книги создали доступную для загрузки и свободно распространяемую виртуальную машину на базе Ubuntu, включающую исходные тексты примеров из книги и способную выполнять примеры, использующие SNMP, IPython, SQLAlchemy и многие другие утилиты.

    Издание рассчитано на широкий круг специалистов – всех, кто только начинает осваивать язык Python, будь то опытные разработчики сценариев на языках командной оболочки или относительно мало знакомые с программированием вообще.

    Python для детей. Самоучитель по программированию (2017)

    Эта книга позволит вам погрузиться в программирование и с легкостью освоить Python. Вы сможете написать несколько настоящих игр. На каждом шагу вы будете видеть результаты своих трудов – в виде работающей программы, а с понятными инструкциями и примерами с забавными иллюстрациями обучение будет только приятным. Книга для детей от 10 лет.

    Python для детей и родителей. Играй и программируй (2017)

    Программирование – одна из самых востребованных профессий в наше время, и она останется таковой в ближайшем будущем.

    Научите своих детей программировать уже сейчас с помощью этой книги! В книге представлен язык Python, один из самых популярных и простых. Вы найдете здесь много упражнений – полезных, интересных и забавных, поэтому ваш ребенок не заскучает. Материал написан доступно и просто, поэтому ему не составит труда освоить азы программирования.

    Цифровая обработка сигналов на языке Python (2017)

    Изучить обработку сигналов легко – достаточно знания основ математики и программирования на Python. Обычно изучение этой сложной темы начинают с теории, а в основу данной книги положены сугубо практические примеры. Уже в первой главе звук будет разложен на гармоники, которые модифицируются и создают новые звуки. Кроме того, в книге рассмотрены: периодические сигналы и их спектры; гармоническая структура простого сигнала; чирпы и иные звуки с изменяющимся во времени спектром; шумовые сигналы и естественные источники шума; дискретное косинусное преобразование (ДКП) для сжатия информации; дискретное и быстрое преобразование Фурье для спектрального анализа, а также многое другое.

    Издание будет полезно всем, кто интересуется цифровой обработкой сигналов.

    Скрапинг веб-сайтов с помощью Python (2016)

    Изучите методы скрапинга и краулинга веб-сайтов, чтобы Получитьь доступ к неограниченному объему данных в любом уголке Интернета в любом формате. С помощью этого практического руководства вы узнаете, как использовать скрипты Python и веб-API, чтобы одновременно собрать и обработать данные с тысяч или даже миллионов веб-страниц.

    Идеально подходящая для программистов, специалистов по безопасности и веб-администраторов, знакомых с языком Python, эта книга знакомит не только с основными принципами работы веб-скраперов, но и углубляется в более сложные темы, такие как анализ сырых данных или использование скраперов для тестирования интерфейса веб-сайта. Примеры программного кода, приведенные в книге, помогут разобраться в этих принципах на практике.

    Разработка геоприложений на языке Python (2017)

    Написание геопространственных программ предполагает решение таких задач, как группирование данных по географическому положению, хранение и анализ больших массивов информации, выполнение сложных расчетов и построение красочных интерактивных карт.

    Книга предоставляет обзор главных геопространственных понятий, источников геоданных и наборов инструментов для геообработки. Рассмотрены приемы хранения и доступа к пространственным данным. Показано создание собственного интерфейса со скользящей картой в рамках веб-приложения. Подробно описано создание редактора геоданных на основе географического модуля GeoDjango для веб-платформы Django.

    Издание адресовано опытным разработчикам на языке Python, которые хотели бы освоить концепции геопрограммирования, методы получения и работы с геоданными, решать пространственные задачи и конструировать сложные картографические приложения.

    Разработка веб-приложений с использованием Flask на языке Python (2016)

    В этой книге вы изучите популярный микрофреймворк Flask на пошаговых примерах создания законченного приложения социального блогинга. Автор книги Мигель Гринберг познакомит вас с основными функциональными возможностями фреймворка и покажет, как расширять приложения дополнительными веб-технологиями, такими как поддержка миграции базы данных и взаимодействия с веб-службами.

    Вместо того чтобы навязывать строгие правила, как это делают другие фреймворки, Flask оставляет за вами свободу принятия решений. Если вы имеете опыт программирования на языке Python, данная книга покажет вам, как можно воспользоваться такой свободой творчества!

    Программирование компьютерного зрения на языке Python (2016)

    Если вы хотите разобраться в основах теории и алгоритмов компьютерного зрения, то эта книга – как раз то, что вам нужно. Вы узнаете о методах распознавания объектов, трехмерной реконструкции, обработке стереоизображений, дополненной реальности и других приложениях компьютерного зрения. Изложение сопровождается понятными примерами на языке Python. При этом объяснения даются в общих чертах, без погружения в сухую теорию.

    Издание идеально подходит для студентов, исследователей и энтузиастов-любителей с базовыми знаниями математики и навыками программирования.

    Построение систем машинного обучения на языке Python (2016)

    Применение машинного обучения для лучшего понимания природы данных – умение, необходимое любому современному разработчику программ или аналитику. Python – замечательный язык для создания приложений машинного обучения. Благодаря своей динамичности он позволяет быстро производить разведочный анализ данных и экспериментировать с ними. Обладая первоклассным набором библиотек машинного обучения с открытым исходным кодом, Python дает возможность сосредоточиться на решаемой задаче и в то же время опробовать различные идеи.

    Книга начинается с краткого введения в предмет машинного обучения и знакомства с библиотеками NumPy, SciPy, scikit-learn. Но довольно быстро авторы переходят к более серьезным проектам с реальными наборами данных, в частности, тематическому моделированию, анализу корзины покупок, облачным вычислениям и др.

    Издание рассчитано на программистов, пишущих на Python и желающих узнать о построении систем машинного обучения и научиться извлекать из данных ценную информацию, необходимую для решения различных задач.

    Python. К вершинам мастерства (2016)

    Язык Python настолько прост, что научиться продуктивно писать на нем программы можно быстро, но зачастую вы при этом используете не все имеющиеся в нем возможности. Данная книга покажет, как создавать эффективный идиоматичный код на Python, задействуя его лучшие – и иногда несправедливо игнорируемые – черты. Автор, Лучано Рамальо, рассказывает о базовых средствах и библиотеках Python и демонстрирует, как сделать код одновременно короче, быстрее и понятнее. Многие опытные программисты стараются подогнать Python под приемы, знакомые им по работе с другими языками. Эта книга покажет, как достичь истинного профессионализма в программировании на Python 3.

    Издание предназначено для программистов, уже работающих на Python, но также может быть полезно и начинающим пользователям языка.

    Python и анализ данных (2015)

    Книгу можно рассматривать как современное практическое введение в разработку научных приложений на Python, ориентированных на обработку данных. Описаны те части языка Python и библиотеки для него, которые необходимы для эффективного решения широкого круга аналитических задач: интерактивная оболочка IPython, библиотеки NumPy и pandas, библиотека для визуализации данных matplotlib и др.

    Издание идеально подойдет как аналитикам, только начинающим осваивать обработку данных, так и опытным программистам на Python, еще не знакомым с научными приложениями.

    Python на практике. Создание качественных программ с использованием параллелизма, библиотек и паттернов (2016)

    Если вы – опытный программист на Python, то после прочтения данной книги ваши программы станут более качественными, надежными, быстрыми, удобными для сопровождения и использования.

    В центре внимания Марка Саммерфилда находятся четыре основных темы: повышение элегантности кода с помощью паттернов проектирования, повышения быстродействия с помощью распараллеливания и компиляции Python-программ (Cython), высокоуровневое сетевое программирование и графика. Он описывает паттерны, доказавшие свою полезность в Python, иллюстрирует их на примерах высококачественного кода и объясняет, почему некоторые из них не слишком существенны.

    Издание предназначено для программистов, уже работающих на Python, но также может быть полезно и начинающим пользователям языка.

    Python 3 — Самое Необходимое (2018)

    Описан базовый синтаксис языка Python 3: типы данных, операторы, условия, циклы, регулярные выражения, встроенные функции, классы и объекты, итераторы и перечисления, обработка исключений, часто используемые модули стандартной библиотеки. Даны основы SQLite, описан интерфейс доступа к базам данных SQLite и MySQL, в том числе посредством ODBC. Рассмотрена работа с изображениями с помощью библиотек Pillow и Wand, получение данных из Интернета и работа с архивами различных форматов. Книга содержит более двухсот практических примеров, помогающих начать программировать на языке Python самостоятельно. Весь материал тщательно подобран, хорошо структурирован и компактно изложен, что позволяет использовать книгу как удобный справочник.

    Электронное приложение-архив, доступное на сайте издательства, содержит листинги описанных в книге примеров.

    Для программистов.

    Django: практика создания Web-сайтов на Python (2018)

    Книга посвящена разработке Web-сайтов на популярном языке программирования Python с использованием библиотеки Django. Описывается создание моделей, контроллеров и шаблонов, применение форм для ввода данных и выгрузки на сайт файлов, реализация разграничения доступа, комментирование кода, работа со статичными страницами, применение сторонних библиотек для вывода миниатюр. Рассказывается о форматировании текста тегами BBCode, привязке к позициям тегов и выполнении поиска по тегам. Рассматриваются инструменты для генерирования каналов новостей RSS и Atom, рассылки электронной почты и настройка встроенного административного сайта Django под свои нужды. Детально описывается процесс разработки и публикации полнофункционального коммерческого Web-сайта, использующего, в том числе, технологию AJAX. Все исходные коды доступны для загрузки с сайта издательства.

    Для широкого круга Web-программистов.

    Hello World! Занимательное программирование (2016)

    Привет! Любишь компьютерные игрушки? А хочешь попробовать написать что-нибудь сам? Представь, как зауважают тебя друзья, когда ты покажешь им игру своей собственной разработки, где при загрузке на экране появится твое имя! «Вот круто!» – будут говорить они, качая ее с твоей странички. И самая красивая девочка в классе, узнав об этом, наконец, обратит на тебя внимание…

    Но для этого надо научиться программировать. Это сложно? Ну, на самом деле не очень. Главное – поставить себе цель и ломиться к ней напролом, как носорог через джунгли. Ты наверняка знаешь, что языков программирования существует немало, но мы предлагаем тебе научиться «писать код», как говорят профессионалы, на языке Python (Питон). Он относительно прост в изучении, но обладает всеми необходимыми функциями. Программы на нем получаются быстрыми и легко читаемыми.

    Python 3 и PyQt 5. Разработка приложений (2016)

    Описан язык Python 3: типы данных, операторы, условия, циклы, регулярные выражения, функции, инструменты объектно-ориентированного программирования, работа с файлами и каталогами, часто используемые модули стандартной библиотеки. Приведены основы базы данных SQLite, интерфейс доступа к базе и способы получения данных из Интернета. Особое внимание уделено библиотеке PyQt 5, позволяющей создавать приложения с графическим интерфейсом на языке Python.

    Рассмотрены средства для обработки сигналов и событий, управления свойствами окна, разработки многопоточных приложений, описаны основные компоненты (кнопки, текстовые поля, списки, таблицы, меню, панели инструментов и др.), варианты их размещения внутри окна, инструменты для работы с базами данных, мультимедиа, печати документов и экспорта их в формате Adobe PDF. На сайте издательства приведены все примеры из книги.

    Понравилась статья? Поделить с друзьями:
  • Смывка для волос эстель инструкция по применению пошагово
  • Как написать курсовой проект пошаговая инструкция
  • Spot on для собак инструкция по применению
  • Никосил для пола дезинфицирующий инструкция по применению
  • Инструкция по пожарной безопасности для дгу