Программирование на Python для начинающих

Учимся просто, применяем профессионально. Пособие для тех, кому нужно познакомиться с Python Сегодня навык программирования требуется не только в профессиях, связанных с ИТ. Даже если вы не занимаетесь профессиональной разработкой программного обеспечения, вам может понадобиться написать компьютерную программу или поучаствовать в разработке в рамках научных проектов или в профессиональной практике. Кроме того, программирование отлично формирует логическое мышление. Те, кто в этом подкован, умеют лучше анализировать проблемы и оперативно находить решения. Эта книга особенно полезна для тех, кто только начал изучать Python и не имеет глубоких знаний. Все темы объясняются максимально просто, а упражнения и практические примеры охватывают множество областей применения. Так что вы будете оптимально подготовлены к широкому кругу задач. Пособие можно использовать как в качестве основного материала для расширенного курса программирования, так и для самостоятельного обучения. • Типы данных • Структуры управления • Функции и модули • Сохранение данных • Графические пользовательские интерфейсы • Объектно-ориентированное программирование • Базы данных SQL с sqlite3 • Научные вычисления с NumPy • Визуализация данных с помощью matplotlib • Использование CoLab и Python Anywhere • Веб-программирование с помощью CGI и WSGI • Профессиональная разработка ПО • Стартовые проекты Об авторе МИХАЭЛЬ ВАЙГЕНД — доктор наук по информатике, более 30 лет преподает в Хагенском заочном университете и читает лекции по программированию на Python в университете Мюнстера. Опубликовал свыше 60 научных статей и написал несколько книг по программированию, веб-разработке и визуальному моделированию.

Компактное и удобное руководство для начинающих пользователей. В нем собраны наиболее востребованные переменные, операторы и функции Python, позволяющие быстро и эффективно решать повседневные задачи. КРАТКОСТЬ: все самое важное под рукой, не нужно искать информацию в различных источниках. УДОБСТВО ИСПОЛЬЗОВАНИЯ: структура буклета позволяет быстро находить нужную информацию и применять ее на практике.

Популярность языка программирования Python постоянно растет, поэтому его изучение является удачной инвестицией в себя. Такие инвестиции, как известно, всегда наиболее эффективны. В книге рассмотрены базовые методы, подходы и конструкции, важные для понимания принципов использования языка Python на практике. Материал от главы к главе постепенно усложняется. Некоторые важные моменты достаточно часто повторяются (в разном контексте), особенно в начальных главах. Иногда похожие задачи решаются разными методами. Все это сделано намеренно. Цель простая — облегчить процесс усвоения информации и сформировать основы для понимания принципов программирования в Python. Самое главное: - Все о языке Python — от базовых знаний до сложных программ. - Подробный разбор каждой главы с примерами и выводами. - Все примеры актуальные и могут применяться в работе. - Доступный язык изложения, понятный новичкам. - Использована методика обучения, многократно проверенная на практике.

Полезное руководство по проектированию, автоматизации, тестированию, развертыванию и выпуску проектов с открытым кодом. С помощью «Публикации пакетов Python» вы узнаете, как правильно обслуживать пакеты, настроив автоматизированный процесс. Это позволит делиться эффективными решениями с другими и повышать производительность систем в целом. В книге описаны лучшие практики масштабируемого совместного использования кода на Python. Вы сможете поработать с новейшими инструментами для упаковки кода. Изучите все нюансы тестирования и непрерывной интеграции, а также получите профессиональные советы для создания поддерживаемого проекта с открытым кодом. Что внутри: • Расширения и команды консольных сценариев. • Улучшение качества кода благодаря автоматизированной проверке и тестированию. • Создание отличной документации. • Поддержание актуальности пакетов. • Конвейер непрерывной интеграции с помощью GitHub. Об авторе ДЭЙН ХИЛЛАРД — разработчик веб-приложений, энтузиаст Python и спикер международных конференций. Он вырос в Мичигане и получил степень бакалавра в области компьютерной инженерии и степень по математике в Мичиганском университете. «Книга помогает пройти последнюю милю профессионального роста и стать гуру, дает ясное понимание процесса публикации пакетов Python. Привычные инструменты раскрываются с необычной стороны. Описанные техники — настоящий must have. Рекомендую держать на столе всем python-разработчикам». — Антон Шустиков, технический директор Tport finance «Это практическое руководство от А до Я по пакетам Python. Книга подойдет начинающим open-source-энтузиастам и опытным разработчикам, желающим выделить часть своего проекта в пакет и распространять внутри своей компании. Разработчики разных уровней смогут почерпнуть идеи по организации кода, автоматизации разработки через Github Actions». — Александр Елистратов, старший разработчик BGaming

ПОЛНОЕ РУКОВОДСТВО ДЛЯ ПОНИМАНИЯ И СОЗДАНИЯ СИСТЕМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ PYTHON. «Машинное обучение с помощью Python для всех» поможет вам овладеть процессами, шаблонами и стратегиями, необходимыми для создания эффективных систем обучения, даже если вы абсолютный новичок. Если вы немного знакомы с написанием кода на Python, эта книга для вас, независимо от того, насколько глубоко вы знаете математику. Мы начнем с понятия машинного обучения и того, что можно сделать с его помощью, введем ключевые математические и вычислительные темы на понятном языке, помогая пройти первые шаги по созданию, обучению и оценке систем. Шаг за шагом вы освоите компоненты практической системы обучения, расширите ваш инструментарий и изучите некоторые из самых сложных и интересных методик. Это руководство полезно для любой системы обучения, которую вы будете использовать. ДОКТОР МАРК Э. ФЕННЕР с 1999 года преподает информатику и математику, работает в области науки о данных. Марк разрабатывал учебные программы для крупных компаний, небольших консалтинговых фирм и научно-исследовательских лабораторий национального уровня. Он имеет степень доктора в области компьютерных наук. Вы научитесь: • Понимать алгоритмы, модели и основные концепции машинного обучения. • Реалистично оценивать производительность систем машинного обучения. • Настраивать производительность системы. • Применять методы машинного обучения к изображениям и тексту. • Взаимодействовать с нейронными сетями и графическими моделями. • Разрабатывать функции для сглаживания данных и придания им полезной формы. • Пользоваться библиотекой Python scikit-learn и другими мощными инструментами.