Программирование на Python - синтаксис, методы, алгоритмы, примеры, программы, книги, справочники бесплатно

Программирование на Python - синтаксис, методы, алгоритмы, примеры, программы, книги, справочники бесплатно

Python что это такое? Python или питон — высокоуровневый язык программирования общего назначения, ориентированный на повышение производительности разработчика и читаемости кода. Синтаксис ядра Python минималистичен. В то же время стандартная библиотека включает большой объём полезных функций. Программирование на Python, в том числе python 3, разработка Web-сайтов при помощи библиотеки Django, приложений, в том числе и многопоточных, на Python, PyQt., модели, контроллеры и шаблоны, синтаксис, методы, алгоритмы, примеры, программы - эти и другие книги, справочники, руководства и самоучители можно найти и скачать бесплатно в этом разделе.



Всего записей в разделе литература - 1602 (найдено книг: 53)

Стандартная библиотека Python 3. Справочник с примерами
Хеллман Даг, Диалектика, 2019, 1376 c.
Стандартная библиотека Python содержит сотни модулей, позволяющих взаимодействовать с операционной системой, интерпретатором и Интернетом. Все они тщательно протестированы и готовы к немедленному использованию для разработки приложений. В этой книге Даг Хеллман, эксперт по языку Python, описывает все основные разделы библиотеки Python 3.x, сопровождая изложение материала компактными примерами исходного кода и результатами их выполнения. Приведенные примеры наглядно демонстрируют возможности каждого из модулей, предлагаемых библиотекой, и пригодны не только для изучения, но и для использования в реальном коде.
PDF  44,5 Mb СКАЧАТЬ

Вероятностное программирование на Python: Байесовский вывод и алгоритмы
Дэвидсон-Пайлон Кэмерон, Питер, 2019, 256 c.
Байесовские методы пугают формулами многих «айтишников», но без анализа статистики и вероятностей сейчас не обойтись. Кэмерон Дэвидсон-Пайлон рассказывает о байесовском методе с точки зрения программиста-практика, работающего с многофункциональным языком PyMC и библиотеками NumPy, SciPy и Matplotlib. Раскрывая роль байесовских выводов при А/В-тестировании, выявлении мошенничества и в других насущных задачах, вы не только легко разберетесь в этой нетривиальной теме, но и начнете применять полученные знания для достижения своих целей.
PDF  56,4 Mb СКАЧАТЬ

Python. Экспресс-курс
Седер Н., Питер, 2019, 480 c.
Вы уже умеете кодить на одном или нескольких языках программирования? Тогда настала пора пройти экспресс-курс Python. Впервые на русском языке выходит новое издание одной из самых популярных книг издательства Manning. С помощью этой книги вы можете быстро перейти от основ к управлению и структурам данных, чтобы создавать, тестировать и развертывать полноценные приложения. Наоми Седер рассказывает не только об основных особенностях языка Python, но и его объектно-ориентированных возможностях, которые появились в Python 3. Данное издание учитывает все изменения, которые произошли с языком за последние 5 лет, а последние 5 глав рассказывают о работе с большими данными.
PDF  8,9 Mb СКАЧАТЬ

Прикладной анализ текстовых данных на Python. Машинное обучение и создание приложений обработки
Бенгфорт Бенджамин, Билбро Ребекка, Охеда Тони, Питер, 2019, 368 c.
Технологии анализа текстовой информации стремительно меняются под влиянием машинного обучения. Нейронные сети из теоретических научных исследований перешли в реальную жизнь, и анализ текста активно интегрируется в программные решения. Нейронные сети способны решать самые сложные задачи обработки естественного языка, никого не удивляет машинный перевод, 'беседа' с роботом в интернет-магазине, перефразирование, ответы на вопросы и поддержание диалога. Научитесь применять методы машинного обучения для анализа текста в реальных задачах, используя возможности и библиотеки Python. От поиска модели и предварительной обработки данных вы перейдете к приемам классификации и кластеризации.
PDF  5 Mb СКАЧАТЬ

Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python
Шарден Б, Массарон Л., Боскетти А., ДМК Пресс, 2018, 358 c.
С распространением больших данных растет спрос на вычислительную и алгоритмическую эффективность. 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.
PDF  41 Mb СКАЧАТЬ

Анализ социальных медиа на Python
Бонцанини М., ДМК Пресс, 2018, 288 c.
Язык программирования Python является оптимальным выбором для исследователей-аналитиков, поскольку позволяет создавать прототипы, визуализировать и анализировать наборы данных малого и среднего размера. Бесчисленное количество предприятий обращается к Python для решения задач, связанных с выявлением особенностей поведения потребителей и превращением исходных данных в действенную информацию о клиентах. Настоящая книга рассказывает, как с помощью научного инструментария Python получать и анализировать данные из наиболее популярных сетей, таких как Facebook, Twitter, Stack Exchange и др. В русскоязычное издание добавлено приложение об анализе данных из сети «ВКонтакте».
PDF  34,9 Mb СКАЧАТЬ

Чистый Python. Тонкости программирования для профи
Бейдер Дэн, Питер, 2018, 288 c.
«Чистый Python» — это не пошаговое учебное пособие по Python. И это не курс языка Python начального уровня. Если вы находитесь на начальных стадиях изучения этого языка, то в одиночку эта книга не превратит вас в профессионального разработчика на Python. Ее чтение, безусловно, окажет на вас благотворное влияние, но при этом вам обязательно нужно поработать с другими ресурсами, которые сформируют ваши основополагающие навыки программирования на Python. Вы извлечете из этой книги максимальную пользу, если в той или иной степени владеете языком Python и хотите перейти на следующий уровень. Она прекрасно поможет, если вы уже некоторое время программируете на Python и готовы пойти дальше, чтобы придать своим познаниям законченный вид и сделать свой программный код более питоновским.
PDF  6,5 Mb СКАЧАТЬ

Как устроен Python. Гид для разработчиков, программистов и интересующихся 
Харрисон Мэтт, Питер, 2018, 272 c.
Python в моде! Это самый популярный язык программирования. Вакансии для Python-разработчиков входят в список самых высокооплачиваемых, а благодаря бурному развитию обработки данных, знание Python становится одним из самых востребованных навыков в среде аналитиков. Python - невероятный язык, популярный во многих областях. Он используется для автоматизации простых и сложных задач, цифровой обработки, веб-разработки, игр... Независимо от того, перешли ли вы на Python с другого языка, руководите группой программистов, работающих на Python, или хотите расширить свое понимание, имеет смысл подойти к изучению Python со всей серьезностью. Готовы начать карьеру питониста? Не теряйте времени на поиск информации, перелопачивая блоги и сайты, списки рассылок и группы. Мэтт Харрисон использует Python с 2000 года. Он занимался научными исследованиями, сборкой и тестированием, бизнес-аналитикой, хранением данных, а теперь делится своими знаниями как с простыми пользователями, так и с крупными корпорациями. Приобщитесь к передовому опыту и узнайте секреты внутренней кухни Python, доступные только профи, работающим с этим языком на протяжении многих лет. 
PDF  10 Mb СКАЧАТЬ

Python для сложных задач
Плас Дж. Вандер, Питер, 2018, 576 c.
Книга «Python Data Science Handbook» - 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 мне считать этот формат данных в мой скрипт? Как преобразовать, очистить эти данные и манипулировать ими? Как визуализировать данные такого типа? Как при помощи этих данных разобраться в ситуации, получить ответы на вопросы, построить статистические модели или реализовать машинное обучение?
PDF  10,5 Mb СКАЧАТЬ

Учим Python, делая крутые игры
Свейгарт Эл, Эксмо, 2018, 416 c.
Учить Python, играя, не только весело, но и эффективно! Создавайте игровые шедевры собственными руками, одновременно постигая основные принципы программирования. Даже читатели с нулевым уровнем, никогда не пробовавшие писать код, выучат Python, благодаря авторской методике Эла Свейгарта. Начните с простых классических игр, таких как 'Крестики-нолики' и 'Виселица', чтобы в итоге научиться создавать продвинутые анимированные или текстовые игры с множеством персонажей и увлекательным сюжетом
PDF  9,1 Mb СКАЧАТЬ

1   2   3   4   5   6  



Upgrade to Turbo