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.
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.
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.
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.
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.
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».
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.
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.
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?
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
