Библиотека Python разработчика | Книги по питону

Deep Learning for Computer Vision with Python Adrian Rosebrock The Starter Bundle begins with a gentle introduction to the world of computer vision and machine learning, builds to neural networks, and then turns full steam into deep learning and Convolutional Neural Networks. You'll even solve fun and interesting real-world problems using deep learning along the way.

Классические задачи Computer Science на языке Python Дэвид Копец Многие задачи в области Computer Science, которые на первый взгляд кажутся новыми или уникальными, на самом деле уходят корнями в классические алгоритмы, методы кодирования и принципы разработки. И устоявшиеся техники по-прежнему остаются лучшим способом решения таких задач! Научитесь писать оптимальный код для веб-разработки, обработки данных, машинного обучения и других актуальных сфер применения Python. Книга даст вам возможность глубже освоить язык Python, проверить себя на испытанных временем задачах, упражнениях и алгоритмах. Вам предстоит решать десятки заданий по программированию: от самых простых (например, найти элементы списка с помощью двоичной сортировки), до сложных (выполнить кластеризацию данных методом k-средних). Прорабатывая примеры, посвященные поиску, кластеризации, графам и пр., вы вспомните то, о чем успели позабыть и овладеете классическими приемами решения повседневных задач.

Minecraft. Программируй свой мир на Python Дэвид Вэйл, Мартин О'Хэнлон Можно ли объединить Minecraft и программирование? Нужно! Теперь ты будешь не только играть и жить в удивительном мире Minecraft, но и научишься программировать на Python. Простые инструкции и советы помогут воплотить свои идеи в жизнь, построить дом и 3D-копировальную машину, найти сокровища и даже завести в своем "огороде" гигантские работающие часы.

Путь Python. Черный пояс по разработке, масштабированию, тестированию и развертыванию Джульен Данжу «Путь Python» позволяет отточить ваши профессиональные навыки и узнать как можно больше о возможностях самого популярного языка программирования. Эта книга написана для разработчиков и опытных программистов. Вы научитесь писать эффективный код, создавать лучшие программы за минимальное время и избегать распространенных ошибок. Пора познакомиться с многопоточными вычислениями и мемоизацией, получить советы экспертов в области дизайна API и баз данных, а также заглянуть внутрь Python, чтобы расширит понимание языка.

The Complete Python Manual – Volume 35 James Gale В этой публикации вы найдете всю высококачественную информацию, которую вы ожидаете получить из технического путеводителя, но предоставленную полностью иллюстрированным, ярким, красочным и удобным для пользователя способом, не содержащим жаргона. Наша команда экспертов по редактированию и дизайну стремится предоставить вам самые последние, современные учебные пособия для пользователей в простой и пошаговой манере, гарантируя, что вы получите абсолютный максимум от вашего пользовательского опыта Python.

Стандартная библиотека Python 3: справочник с примерами, 2-е издание Даг Хеллман 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.

Python Basics: A Self-Teaching Introduction H. Bhasin Brief Table of Contents 1: Introduction to Python. 2: Python Objects. 3: Conditional Statements. 4: Looping. 5: Functions. 6: Iterations, Generators, and Comprehensions. 7: File Handling. 8: Strings. 9: Introduction to Object Oriented Paradigm. 10: Classes and Objects. 11: Inheritance. 12: Operator Overloading. 13: Exception Handling. 14: Introduction to Data Structures. 15: Stacks and Queues. 16: Linked Lists. 17: Binary Search Trees. 18: Introduction to NumPy. 19: Introduction to Matplotlib. 20: Introduction to Image Processing. Appendices. A: Multithreading in Python. Appendix B: Regular Expressions. Appendix C: Exercises for Practice: Programming Questions. Appendix D: Problems for Practice: Multiple Choice Questions. Appendix E: Answer to the Multiple Choice Questions. Bibliography. Index.

Math Adventures with Python: An Illustrated Guide to Exploring Math with Code Farrell, P. Learn math by getting creative with code! Use the Python programming language to transform learning high school-level math topics like algebra, geometry, trigonometry, and calculus! Math Adventures with Python will show you how to harness the power of programming to keep math relevant and fun. With the aid of the Python programming language, you'll learn how to visualize solutions to a range of math problems as you use code to explore key mathematical concepts like algebra, trigonometry, matrices, and cellular automata.

Introduction to Python Programming Gowrishankar S., Veena A. This book presents an intuitive approach to the concepts of Python Programming for students. It is appropriate for courses generally known as “Introduction to Python Programming.” We have tried to write a book that assists students in discovering the power of Python programming. We have taken into account the reality that students taking “Introduction to Python Programming” course are likely to come from a variety of disciplines.

Machine Learning with Python Cookbook: Practical Solutions from Preprocessing to Deep Learning Chris Albon This practical guide provides nearly 200 self-contained recipes to help you solve machine learning challenges you may encounter in your daily work. If you’re comfortable with Python and its libraries, including pandas and scikit-learn, you’ll be able to address specific problems such as loading data, handling text or numerical data, model selection, and dimensionality reduction and many other topics. Each recipe includes code that you can copy and paste into a toy dataset to ensure that it actually works. From there, you can insert, combine, or adapt the code to help construct your application. Recipes also include a discussion that explains the solution and provides meaningful context. This cookbook takes you beyond theory and concepts by providing the nuts and bolts you need to construct working machine learning applications.

Построение систем машинного обучения на языке Python Луис Педро Коэльо, Вилли Ричард Применение машинного обучения для лучшего понимания природы данных - умение, необходимое любому современному разработчику программ или аналитику. Python - замечательный язык для создания приложении 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 н 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.

Алгоритмы для начинающих: теория и практика для разработчика Луридас Панос Алгоритмы нужны для того, чтобы помогать людям бездельничать. Прогнозирование погоды и курсов валют, сортировка и систематизация документов, сложнейшие математические расчеты - человеку пришлось бы трудиться над выполением этих задач не один день, хотя машина способна справиться с ними за секунды. И все это заслуга алгоритмов, лежащих в основе любого машинного кода. Книга предназначена для тех, кто хочет разобраться в математических основах программирования. Она написана доступным языком и не требует от читателя знаний высшей математики. Благодаря примерам из окружающего нас мира, которые автор приводит, вы без труда разберетесь в алгоритмах и освоите различные приемы в работе с ними.

Python Web Scraping Richard Lawson, Katharine Jarmul What You Will Learn Extract data from web pages with simple Python programming Build a concurrent crawler to process web pages in parallel Follow links to crawl a website Extract features from the HTML Cache downloaded HTML for reuse Compare concurrent models to determine the fastest crawler Find out how to parse JavaScript-dependent websites Interact with forms and sessions

Начинаем программировать на Python Гэддис Т. Изложены принципы программирования, с помощью которых читатель приобретет навыки алгоритмического решения задач на языке Python, даже не имея опыта программирования. Дано краткое введение в компьютеры и программирование. Рассмотрен ввод, обработка и вывод данных, управляющие структуры и булева логика, структуры с повторением, функции, файлы и исключения, списки и кортежи, строковые данные, словари и множества, классы и ООП, наследование, рекурсия, программирование интерфейса, функциональное программирование и др. Для облегчения понимания сути алгоритмов широко использованы блок-схемы, псевдокод и другие инструменты. Приведено большое количество сжатых и практичных примеров программ. В каждой главе предложены тематические задачи с пошаговым анализом их решения.

Programming PyTorch for Deep Learning: Creating and Deploying Deep Learning Applications Ian Pointer Take the next steps toward mastering deep learning, the machine learning method that’s transforming the world around us by the second. In this practical book, you’ll get up to speed on key ideas using Facebook’s open source PyTorch framework and gain the latest skills you need to create your very own neural networks.

Essential Algorithms: A Practical Approach to Computer Algorithms Using Python and C# Rod Stephens The revised and updated second edition of Essential Algorithms, offers an accessible introduction to computer algorithms. The book contains a description of important classical algorithms and explains when each is appropriate. The author shows how to analyze algorithms in order to understand their behavior and teaches techniques that the can be used to create new algorithms to meet future needs. The text includes useful algorithms such as: methods for manipulating common data structures, advanced data structures, network algorithms, and numerical algorithms. It also offers a variety of general problem-solving techniques.

Django Unleashed Andrew Pinkham Detailed information on how to… Quickly start a new Django project and establish a strong foundation for a growing site Define how your data is organized and create a SQLite database to manage it Quickly produce HTML with Django templates Create dynamic webpages with Django’s URL patterns and views, including function views, class-based views, and generic views Enable efficient, reliable data input with Django Forms and custom form validations Understand the Model-View-Controller (MVC) architecture, compare it to Model-Template-Views, and gain a holistic understanding of Django’s structure Write as little code as possible, simplify code reuse, and mitigate software decay by adhering to the Don’t Repeat Yourself paradigm. Dive into Django source code to troubleshoot problems Extend site functionality with Django’s contributed library Protect your site with user authentication and permissions Avoid security pitfalls such as SQL Injection, XSS, and CSRF