Главная » Книги по программированию » Книги по программированию на python

Книги по программированию на python

1. Изучаем Python (2020)
Эрик Мэтиз
1.
Изучаем Python(2020)

«Изучаем Python» — это самое популярное в мире руководство по языку Python. Вы сможете не только максимально быстро его освоить, но и научитесь писать программы, устранять ошибки и создавать работающие приложения. В первой части книги вы познакомитесь с основными концепциями программирования, такими как переменные, списки, классы и циклы, а простые упражнения приучат вас к шаблонам чистого кода. Вы узнаете, как делать программы интерактивными и как протестировать код, прежде чем добавлять в проект. Во второй части вы примените новые знания на практике и создадите три проекта: аркадную игру в стиле Space Invaders, визуализацию данных с удобными библиотеками Python и простое веб-приложение, которое можно быстро развернуть онлайн.Работая с книгой, вы научитесь:∙ Использовать мощные библиотеки и инструменты Python: Pygame, Matplotlib, Plotly и Django ∙ Создавать 2D-игры разной сложности, которыми можно управлять с клавиатуры и мыши ∙ Создавать интерактивную визуализацию данных ∙ Разрабатывать, настраивать и развертывать веб-приложения ∙ Разбираться с багами и ошибками Новое издание было тщательно переработано и отражает последние достижения в практиках программирования на Python. Первая часть книги была дополнена новой информацией о f-строках, константах и управлении данными. Во второй части был обновлен код проектов. Структура проектов и код стали более чистыми и понятными, теперь они используют всю мощь популярных библиотек и инструментов, таких как Plotly и Django. (Полный список обновлений можно найти в предисловии.)

Закрыть
2. Изучаем Python (2019)
Марк Лутц
2.
Изучаем Python(2019)

С помощью этой практической книги вы получите всестороннее и глубокое введение в основы языка Python. Будучи основанным на популярном учебном курсе Марка Лутца, обновленное 5-е издание книги поможет вам быстро научиться писать эффективный высококачественный код на Python. Она является идеальным способом начать изучение Python, будь вы новичок в программировании или профессиональный разработчик программного обеспечения на других языках. Это простое и понятное учебное пособие, укомплектованное контрольными вопросами, упражнениями и полезными иллюстрациями, позволит вам освоить основы линеек Python 3.X и 2.X. Вы также ознакомитесь с расширенными возможностями языка, получившими широкое распространение в коде Python. Благодаря книге вы:- Исследуете основные встроенные типы объектов Python, такие как числа, списки и словари. - Научитесь создавать и обрабатывать объекты с помощью операторов Python и освоите общую синтаксическую модель Python. - Сможете применять функции для устранения избыточности кода и упаковки кода с целью многократного использования. - Узнаете, как организовывать операторы, функции и прочие инструменты в более крупные компоненты посредством модулей. - Погрузитесь глубже в классы — инструмент объектно-ориентированного программирования Python для структурирования кода. - Научитесь писать крупные программы с применением модели обработки исключений и инструментов разработки Python. - Освоите более сложные инструменты Python, включая декораторы, дескрипторы, метаклассы и обработку Unicode.

Закрыть
3. Байесовский анализ на Python (2020)
Освальдо Мартин
3.
Байесовский анализ на Python(2020)

В книге представлены основные концепции байесовской статистики и ее практическая реализация на языке Python с использованием современной библиотеки вероятностного программирования PyMC3 и новой библиотеки исследовательского анализа байесовских моделей ArviZ. Полученные знания о вероятностном моделировании позволят вам самостоятельно проектировать и реализовать байесовские модели для собственных задач научной обработки данных. Издание будет полезно всем специалистам по анализу данных, использующих в своей работе байесовское моделирование.

Закрыть
4. Классические задачи Computer Science на языке Python (2020)
Копец Дэвид
4.
Классические задачи Computer Science на языке Python(2020)

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).

Закрыть
5. Изучение сложных систем с помощью Python (2019)
Аллен Б. Дауни
5.
Изучение сложных систем с помощью Python(2019)

Наука о сложных системах – это междисциплинарная область на стыке математики, информатики и естествознания, которая фокусируется на сложных системах, представляющих собой системы со множеством взаимодействующих компонентов. Одним из основных инструментов науки о сложных системах являются дискретные модели, включая сети и графы, клеточные автоматы и агентное моделирование. Наука о сложных системах полезна, особенно если необходимо объяснить поведение природных и социальных систем, она обеспечивает разнообразный и адаптируемый инструментарий моделирования, позволяет применить навыки программирования и поразмыслить над фундаментальными вопросами философии науки. В книге приводится код, математические тексты и пояснения, необходимые для понимания работы моделей. Издание будет полезно широкому кругу лиц, здесь опущены очень сложные технические детали.

Закрыть
6. Построение систем машинноrо обучения нa языке Python (2016)
Коэльо Л.П., Ричарт В.
6.
Построение систем машинноrо обучения нa языке Python(2016)

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. 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.

Закрыть
7. Введение в машинное обучение с помощью Python (2017)
Мюллер А., Гидо С.
7.
Введение в машинное обучение с помощью Python(2017)

Машинное обучение стало неотъемлемой частью различных коммерческих и исследовательских проектов, однако эта область не является прерогативой больших компаний с мощными аналитическими командами. Даже если вы еще новичок в использовании Python, эта книга познакомит вас с практическими способами построения систем машинного обучения. При всем многообразии данных, доступных на сегодняшний день, применение машинного обучения ограничивается лишь вашим воображением. Вы изучите этапы, необходимые для создания успешного приложения на базе машинного обучения, используя Python и библиотеку scikit-learn. Авторы Андреас Мюллер и Сара Гидо сосредоточили свое внимание на практических аспектах применения алгоритмов машинного обучения. Знание библиотек NumPy и matplotlib позволит вам извлечь из этой книги еще больше полезной информации. С помощью этой книги вы изучите:- Фундаментальные понятия и сферы применения машинного обучения- Преимущества и недостатки широко используемых алгоритмов машинного обучения- Способы загрузки данных, обрабатываемых в ходе машинного обучения, включая различные аспекты работы с данными- Продвинутые методы оценивания модели и тонкая настройка параметров- Понятие конвейеров для изменения моделей и инкапсуляции вашего рабочего потока- Методы работы с текстовыми данными- Рекомендации по улучшению навыков, связанных с машинным обучением и наукой о данных

Закрыть
8. Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python (2018)
Шарден Б., Массарон Л., Боскетти А.
8.
Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python(2018)

С распространением больших данных растет спрос на вычислительную и алгоритмическую эффективность. Книга «Крупномасштабное машинное обучение на языке Python» открывает новую волну алгоритмов машинного обучения, которые удовлетворяют требованиям масштабируемости, а также высокой прогнозной точности. В первую очередь, мы начинаем с семейства алгоритмов машинного обучения, которые считаются масштабируемыми. С этим семейством алгоритмов мы проведем вас через три уровня масштабируемости. Первый уровень посвящен всему, что касается ускорения алгоритмов, которые могут использоваться на настольном компьютере. Мы предоставим советы относительно параллелизации и выделения памяти. Второй уровень касается более новых алгоритмов, которые специально предназначены для масштабируемости и могут обрабатывать большие файлы. Третий уровень непосредственно связан с машинным обучением в окружении больших данных. Мы также охватим самые эффективные методы машинного обучения в вычислительной парадигме MapReduce на платформах Hadoop и Spark на языке Python.

Закрыть
9. Секреты Python. 59 рекомендаций по написанию… (2016)
Бретт Слаткин
9.
Секреты Python. 59 рекомендаций по написанию эффективного кода(2016)

Книга приобщит вас к стилю программирования, выдержанному в истинном «духе Python», и поможет научиться писать исключительно надежный и высокопроизводительный код. Автор приводит 59 описаний лучших методик программирования, дает советы и показывает кратчайшие пути решения различных задач программирования на Python, дополняя их реалистичными примерами кода.Основные темы книги:∙ Действенные рекомендации по основным аспектам разработки ПО с использованием версий Python 3.x и 2.x, дополненные подробными описаниями и примерами.∙ Лучшие методики написания функций, снижающие вероятность появления ошибок в коде.∙ Точное описание вариантов поведения с помощью классов и объектов.∙ Рекомендации относительно того, как избежать скрытых ошибок с помощью метаклассов и динамических атрибутов.∙ Эффективные подходы к решению проблем, связанных с одновременным и параллельным выполнением множества операций.∙ Усовершенствованные приемы работы со встроенными модулями Python.∙ Инструментальные средства и лучшие методики коллективной разработки.∙ Решения по отладке, тестированию и оптимизации кода.

Закрыть
10. Стандартная библиотека Python 3: справочник с… (2019)
Даг Хеллман
10.
Стандартная библиотека Python 3: справочник с примерами, 2-е издание(2019)

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.В книге имеются готовые примеры кода, предназначенного для работы с текстом, структурами данных, значениями даты и времени, файловой системой, процессами, потоками, электронной почтой, пакетами и другими ресурсами. Каждому модулю посвящен отдельный раздел, содержащий ссылки на дополнительные ресурсы, что делает эту книгу идеальным учебным и справочным руководством. В книге рассмотрены новые библиотеки Python 3.x, описаны важные функциональные изменения и даны советы по переносу кода от модулей стандартной библиотеки Python 2.x к их эквивалентам в Python 3.x

Закрыть
11. Python для чайников (2019)
Мюллер Дж.П.
11.
Python для чайников(2019)

Благодаря пошаговым инструкциям, приведенным в книге, вы сможете в краткие сроки освоить основы языка. Работая в среде Jupyter Notebook, вы будете применять принципы грамотного программирования для создания смешанного представления кода, заметок, математических уравнений и графиков. Основные темы книги: загрузка и установка Python; использование командной строки; знакомство со средой Jupyter Notebook; основы программирования на Python; создание коллекций и списков; взаимодействие с пакетами; поиск и устранение ошибок.

Закрыть
12. Python для детей. Уроки программирования для… (2019)
Ханс-Георг Шуман
12.
Python для детей. Уроки программирования для чайников(2019)

Эта книга – прекрасное руководство по программированию для детей на языке Python средней сложности. Читатели получат базовые знания о языке Python, узнают об объектно-ориентированном программировании, научатся работать с функциями, классами и модулями. Много внимания уделено работе с графикой, созданию анимации и разработке собственной игры.

Закрыть
13. Программирование на языке Python. Учебный курс (2017)
Коваленко В.А.
13.
Программирование на языке Python. Учебный курс(2017)

Любая научная или техническая дисциплина требует навыков программирования. Python - идеальный первый язык программирования, а эта книга - лучшее руководство по его изучению. Преподаватели Принстонского университета Роберт Седжвик, Кевин Уэйн и Роберт Дондеро написали доступный междисциплинарный учебный курс по программированию на языке Python, рассматривающий важные и реальные случаи его применения, а не абстрактные примеры. Авторы демонстрируют инструментальные средства, необходимые студентам для изучения программирования естественным, нескучным и творческим способом. Это руководство сосредоточивается на наиболее полезных средствах языка Python и знакомит с программированием на примерах, полезных для каждого студента научных, технических и информационных специальностей.

Закрыть
14. Python и анализ данных (2015)
Уэс Маккинли
14.
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.

Закрыть
15. Основы программирования на языке Python (2017)
Дмитрий Златопольский
15.
Основы программирования на языке Python(2017)

Если вы хотите научиться программировать на языке Python, который в последнее время становится популярным у нас в стране и за рубежом, то эта книга - для вас. В ней рассматриваются особенности разработки компьютерных программ и соответствующие инструкции языка Python, основные структуры данных этого языка (строки, списки, словари, файлы), типовые задачи программирования и методы их решения, а также вопросы совершенствования программы на основе использования функций. Впервые системно и популярно изложена методика разработки программ на языке Python с графическим пользовательским интерфейсом.

Закрыть
16. Программирование на Python для начинающих (2015)
Майк МакГрат
16.
Программирование на Python для начинающих(2015)

Книга "Программирование на Python для начинающих" является исчерпывающим руководством для того, чтобы научиться программировать на языке Python. В этой книге с помощью примеров программ и иллюстраций, показывающих результаты работы кода, разбираются все ключевые аспекты языка. Установив свободно распространяемый интерпретатор Python, вы с первого же дня сможете создавать свои собственные исполняемые программы!

Закрыть
17. Путь Python. Черный пояс по разработке,… (2020)
Данжу Джульен
17.
Путь Python. Черный пояс по разработке, масштабированию, тестированию и развертыванию(2020)

«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. Вам предстоит начать проект, поработать с версиями, организовать автоматическое тестирование и выбрать стиль программирования для конкретной задачи. Потом вы перейдете к изучению эффективного объявления функции, выбору подходящих структур данных и библиотек, созданию безотказных программ, пакетам и оптимизации программ на уровне байт-кода.Из этой книги вы узнаете как:• Создавать и использовать эффективные декораторы и методы• Работать в функциональном стиле• Расширять flake8 для работы с абстрактным синтаксическим деревом• Использовать динамический анализ производительности для определения узких мест• Работать с реляционными базами данных и эффективно управлять потоковыми данными с помощью PostgreSQL. Поднимите навыки владения Python с базового на высокий уровень. Получите советы экспертов и станьте профи!

Закрыть
18. Автоматизация рутинных задач с помощью Python. (2016)
Эл Свейгарт
18.
Автоматизация рутинных задач с помощью Python.(2016)

Если вам когда-либо приходилось тратить часы на переименование файлов или обновление сотен ячеек электронных таблиц, то вы знаете, что такое рутинная работа. А что если поручить компьютеру выполнять такую работу вместо вас? Книга «Автоматизация рутинных задач с помощью Python: практическое руководство для начинающих» научит вас тому, как использовать Python для написания программ, способных в считанные минуты сделать то, на что раньше у вас уходили часы работы вручную. Как только вы овладеете основами программирования, вы сможете создавать на языке Python программы, которые будут без труда выполнять в автоматическом режиме такие задачи, как:- поиск определенного текста в файле или во множестве файлов;- создание, обновление, перемещение и переименование файлов и папок;- выполнение поиска и загрузка содержимого из Интернета;- обновление и форматирование данных в электронных таблицах Excel любого размера;- разбиение, слияние, разметка водяными знаками и шифрование PDF-документов;- рассылка напоминаний в виде сообщений электронной почты или текстовых уведомлений;- заполнение форм в режиме онлайн. Пошаговые инструкции помогут вам лучше понять, как работает та или иная программа, а учебные проекты, предлагаемые в конце каждой главы, предоставят вам возможность испытать свои силы в улучшении ранее рассмотренных программ и использовать приобретенные навыки для автоматизации аналогичных задач. Не тратьте свое драгоценное время на выполнение чисто механической работы. Даже если вы не написали за всю свою жизнь ни одной строки кода, вы вполне сможете заставить компьютер делать вместо вас всю грязную работу. Эту цель и преследует данная книга.

Закрыть
19. Python. Справочник. Полное описание языка (2019)
Алекс Мартелли, Анна Рейвенскрофт, Стив Холден
19.
Python. Справочник. Полное описание языка(2019)

Python — один из наиболее популярных современных языков программирования. Третье издание книги «Python. Справочник. Полное описание языка» представляет собой исчерпывающий справочник, содержащий описание большинства модулей обширной стандартной библиотеки Python и наиболее часто используемых модулей сторонних производителей. Справочник ориентирован на версии Python 2.7 и 3.5, но также включает информацию об изменениях и новшествах, появившихся в версии Python 3.6. Книга охватывает чрезвычайно широкий спектр областей применения Python, включая веб-приложения, сетевое программирование, обработку XML-документов, взаимодействие с базами данных и высокоскоростные вычисления. Она станет идеальным подспорьем как для тех, кто решил изучить Python, имея предварительный опыт программирования на других языках, так и для тех, кто уже использует этот язык в своих разработках. Основные темы книги «Python. Справочник. Полное описание языка»:- Синтаксис Python, объектно-ориентированные возможности языка, модули стандартной библиотеки и пакеты расширений.- Операции с файлами, работа с текстом, базы данных, многозадачность и обработка числовых данных.- Основы работы с сетями, управляемые событиями программы и клиентские модули сетевых протоколов.- Модули расширения Python, средства пакетирования и распространения расширений, модулей и приложений.

Закрыть
20. Начинаем программировать на Python (2019)
Тони Гэддис
20.
Начинаем программировать на Python(2019)

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.

Закрыть
21. Вероятностное программирование на Python.… (2019)
Кэмерон Дэвидсон-Пайлон
21.
Вероятностное программирование на Python. Байесовский вывод и алгоритмы(2019)

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.

Закрыть
22. Как устроен Python. Гид для разработчиков,… (2019)
Мэтт Харрисон
22.
Как устроен Python. Гид для разработчиков, программистов и интересующихся(2019)

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.

Закрыть
23. Python. Книга рецептов (2019)
Дэвид Бизли, Брайан К. Джонс
23.
Python. Книга рецептов(2019)

Книга, которую вы держите в руках, даст четкое понимание, как именно стоит писать приложения на Python, чтобы не пришлось раз за разом их переделывать и они были удобны для работы. Это наиболее полное и систематичное руководство по Python, в нем разобраны самые популярные подходы для создания легкочитаемого, оптимизированного и поддерживаемого кода. Также приведены примеры применения полученных знаний в прикладных областях, все главы сопровождаются конкретными заданиями.

Закрыть
24. Программирование на языке высокого уровня Python (2019)
Федоров Дмитрий Юрьевич
24.
Программирование на языке высокого уровня Python(2019)

В учебном пособии рассматриваются теоретические основы современных технологий и методов программирования, практические вопросы создания программ, а также основные алгоритмические конструкции и их реализация на языке высокого уровня Python. Рассмотрение теоретических основ программирования сопровождается большим количеством примеров, иллюстрирующих приемы создания программ, а также заданиями для самостоятельного выполнения, позволяющими сформировать у студентов практические навыки программирования. Для студентов образовательных учреждений среднего профессионального образования.

Закрыть
25. Анализ социальных медиа на Python (2018)
Бонцанини Марко
25.
Анализ социальных медиа на Python(2018)

Извлекайте и анализируйте данные из всех уголков социальной паутины на 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 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". Издание предназначено для специалистов по анализу данных, а также будет полезно всем разработчикам на Python, желающим извлекать коммерческую пользу из социальных сетей. Из этой книги вы узнаете, как:- взаимодействовать с социально-медийными платформами посредством публичного API из приложений на Python;- сохранять социальные данные в формате, удобном для последующего анализа;- анализировать социальные данные и извлекать из них выборки, используя инструменты Python;- с помощью приемов обработки текстов понять, о чем люди говорят в социальных медиа;- применять продвинутые статистические и аналитические приемы для извлечения полезной информации из данных;- как с применением технологий веба отображать данные в удобном графическом виде для их исследования и представления результатов обработки.

Закрыть
26. Прикладной анализ текстовых данных на Python.… (2019)
Бенгфорт Бенджамин, Билбро Ребекка, Охеда Тони
26.
Прикладной анализ текстовых данных на Python. Машинное обучение и создание приложений обработки(2019)

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. Почему же Сири, Алекса и Алиса не хотят нас понимать, Google находит не то, что мы ищем, а машинные переводчики веселят нас примерами "трудностей перевода" с китайского на албанский? Ответ кроется в мелочах - в алгоритмах, которые правильно работают в теории, но сложно реализуются на практике. 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 текстов, затем приступите к визуальной интерпретации, анализу графов, а после знакомства с приемами масштабирования научитесь использовать глубокое обучение для анализа текста.

Закрыть
27. Python. Экспресс-курс (2019)
Наоми Седер
27.
Python. Экспресс-курс(2019)

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.

Закрыть
28. Искусственный интеллект с примерами на Python (2019)
Джоши П.
28.
Искусственный интеллект с примерами на Python(2019)

Искусственный интеллект становится неотъемлемым атрибутом современного мира, управляемого технологиями и данными. Он интенсивно применяется в таких областях, как поисковые системы, распознавание образов, робототехника, беспилотные автомобили и т.п. В этой книге исследуются различные сценарии, взятые из реальной жизни. Прочитав ее, вы будете знать, какие алгоритмы искусственного интеллекта следует применять в том или ином контексте.

Закрыть
29. Учим Python, делая крутые игры (2018)
Свейгарт Эл
29.
Учим Python, делая крутые игры(2018)

Описание: 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!

Закрыть
30. Глубокое обучение на Python (2018)
Шолле Ф.
30.
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.

Закрыть
31. Python для детей и родителей. Играй и программируй (2017)
Брайсон П
31.
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.

Закрыть
32. Чистый Python (2018)
Бейдер Д.О.
32.
Чистый Python(2018)

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.

Закрыть
33. Скрапинг веб-сайтов с помощью Python (2016)
Райан Митчелл
33.
Скрапинг веб-сайтов с помощью Python(2016)

Изучите методы скрапинга и краулинга веб-сайтов, чтобы получить 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.

Закрыть
34. Изучаем программирование на Python (2017)
Бэрри П.
34.
Изучаем программирование на Python(2017)

Надоело продираться через дебри малопонятных самоучителей по программированию? С этой книгой вы без труда 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».

Закрыть
35. Автостопом по Python (2017)
Рейтц К., Шлюссер Т.
35.
Автостопом по Python(2017)

Перед вами – увлекательная книга, которую по достоинству оценит любой неравнодушный программист и даже бывалый питонщик. Она составлена на основе одноименного онлайнового руководства docs.python-guide.org/en/latest/ и содержит наработки многочисленных профессионалов и энтузиастов, знающих, что такое Python, и чего вы от него хотите. Проверенные методы и новейшие приемы, собранные в этой книге, помогут вам стать профессиональным Python-программистом и во всеоружии встретить наступающую эпоху Python 3.

Закрыть
36. Python и машинное обучение (2017)
Рашка С.
36.
Python и машинное обучение(2017)

Книга предоставит вам доступ в мир прогнозной аналитики и продемонстрирует, почему Python является одним из лидирующих языков науки о данных. Охватывая широкий круг мощных библиотек Python, в том числе scikit-learn, Theano и Keras, предлагая руководство и советы по всем вопросам, начиная с анализа мнений и заканчивая нейронными сетями, книга ответит на большинство ваших вопросов по машинному обучению. Издание предназначено для специалистов по анализу данных, находящихся в поисках более широкого и практического понимания принципов машинного обучения.

Закрыть
37. Python для детей. Самоучитель по программированию (2017)
Бриггс Д.
37.
Python для детей. Самоучитель по программированию(2017)

Эта книга – самоучитель по одному из самых востребованных на сегодняшний день языков программирования – Python. Начиная с самых простых действий, шаг за шагом вы будете писать свои программы и постигать тонкости этого языка. Свои знания вы сможете проверить сразу же – на забавных примерах и уморительно смешных заданиях, справиться с которыми помогут прожорливые монстры, секретные агенты и воришки-вороны. Вы узнаете как: ● использовать основные элементы Python – списки, функции, модули; ● рисовать при помощи встроенных инструментов Python; ● анимировать изображения с tkinter;● написать настоящие игры – “Прыг-скок!” (клон знаменитой игры Pong) и ● бродилку “Человечек ищет выход”, где нужно прыгать по платформам, чтобы добраться до выхода.

Закрыть
38. Python глазами хакера (2009)
Джастин Сейтц
38.
Python глазами хакера(2009)

Я изучил Python конкретно для хакинга - и я осмелюсь сказать, что это утверждение правдиво для многих других так же. Я провел достаточно много времени в изучении языка, который хорошо приспособлен для хакинга и реверс инженерии, и несколько лет назад стало весьма очевидно, что Python становится настоящим лидером среди языков ориентированных на хакинг. Однако хитрость была в том, что не было стоящего руководства по теме, как использовать Python для различных задач хакинга. Вам приходится копаться в форумах и мануалах, и обычно проводить достаточно много времени времени пошагово просматривать код, чтобы заставить его работать правильно.//допилить по-русски Эта книга нацелена на заполнение этого разрыва путем предоставления вам беглого курса как использовать Python для хакинга и реверс-инженерии различными способами. Книга составлена так, что позволит вам изучить некоторые теоретические основы большинства средств и техник хакинга, включающих дебаггеры, бэкдоры, фаззеры, эмуляторы, и инъекции кода, обеспечивая вам некоторое представление о том, как готовые инструменты Python могут быть использованы, когда не требуются обычные решения. Вы изучите не только как использовать инструменты, основанные на Python, но и как создавать инструменты на языке Python. Но предупреждаем, это не исчерпывающее руководство! Существует много-много инструментов для ИБ (информационной безопасности), написанных на Python, которые я не рассматривал. Однако, эта книга позволит вам освоить много подобных навыков по применению приложений, которые вы сможете использовать, отлаживать, расширять, и настраивать любое Python-приложение по вашему выбору. Есть несколько способов изучения этой книги. Если вы новичок в Python или в разработке инструментов для хакинга, то вам стоит читать книгу от начала до конца по порядку. Вы изучите немного необходимой теории, запрограммируете кучу кода на Python, и получите твёрдые знания о том, как решить множество задач хакинга и реверсинга по прочтению книги. Если вы уже знакомы с Python и хорошо понимаете библиотеку ctypes Python, то переходите сразу к Главе 2. Для тех из вас, кто "в теме", вполне достаточно переходить к нужным разделам книги и использовать фрагменты кода или определенные разделы, как вам надо в ваших повседневных задачах.

Закрыть
39. Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных (2017)
Силен Д., Мейсман А.
39.
Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных(2017)

Data Science – это совокупность понятий и методов, позволяющих придать смысл и понятный вид огромным объемам данных. Каждая из глав этой книги посвящена одному из самых интересных аспектов анализа и обработки данных. Вы начнете с теоретических основ, затем перейдете к алгоритмам машинного обучения, работе с огромными массивами данных, NoSQL, потоковым данным, глубокому анализу текстов и визуализации информации. В многочисленных практических примерах использованы сценарии Python. Обработка и анализ данных – одна из самых горячих областей IT, где постоянно требуются разработчики, которым по плечу проекты любого уровня, от социальных сетей до обучаемых систем. Надеемся, книга станет отправной точкой для вашего путешествия в увлекательный мир Data Science.

Закрыть
40. Введение в машинное обучение с помощью Python.… (2017)
Андреас Мюллер, Сара Гвидо
40.
Введение в машинное обучение с помощью Python. Руководство для специалистов по работе с данными(2017)

Машинное обучение стало неотъемлемой частью различных коммерческих и исследовательских проектов, однако эта область не является прерогативой больших компаний с мощными аналитическими командами. Даже если вы еще новичок в использовании Python, эта книга познакомит вас с практическими способами построения систем машинного обучения. При всем многообразии данных, доступных на сегодняшний день, применение машинного обучения ограничивается лишь вашим воображением. Вы изучите этапы, необходимые для создания успешного проекта машинного обучения, используя Python и библиотеку scikit-learn. Авторы Андреас Мюллер и Сара Гвидо сосредоточили свое внимание на практических аспектах применения алгоритмов машинного обучения. Знание библиотек NumPy и matplotlib позволит вам извлечь из этой книги еще больше полезной информации.

Закрыть
41. Скрапинг веб-сайтов с помощью Python (2016)
Р. Митчелл
41.
Скрапинг веб-сайтов с помощью Python(2016)

Изучите методы скрапинга и краулинга веб-сайтов, чтобы получить 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, 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. Прочитав эту книгу, вы научитесь: выполнять парсинг сложных HTML страниц; сканировать веб-страницы и сайты; работать с API; применять несколько методов хранения собранных данных; скачивать, обрабатывать и извлекать данные из документов; использовать инструменты и методы для очистки плохо отформатированных данных; читать и записывать естественные языки; выполнять краулинг с использованием регистрационных форм; выполнять скрапинг Javascript-кода; обрабатывать изображения и распознавать текст.

Закрыть
42. Основы программирования на языке Python (2014)
Буйначев С.К. , Боклаг Н.Ю.
42.
Основы программирования на языке Python(2014)

Пособие содержит начальные сведения о программировании на языке Python и является основой для изучения курса «Численные методы и оптимизация». Собраны сведения из книг таких известных авторов, как Г. Россум, М. Лутц, Р. Сузи, Д. Бизли, А. Лесса. Предложен новый подход к использованию баз данных для накопления результатов расчета с дальнейшим анализом и визуализацией решений. Может быть рекомендовано студентам различных специальностей технических вузов, занимающихся программированием, математическим моделированием и численными методами, а также может служить справочным материалом при выполнении курсовых и дипломных работ, связанных с расчетами на компьютере.

Закрыть
43. Разработка геоприложений на языке Python (2017)
Вестра Э.
43.
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.

Закрыть
44. Изучаем Python. Программирование игр, визуализация… (2017)
Мэтиз Эрик
44.
Изучаем Python. Программирование игр, визуализация данных, веб-приложения.(2017)

Цель этой книги — как можно быстрее ввести читателя в курс дела, чтобы тот начал писать на Python работоспособные программы (игры, визуализации данных и веб-приложения), и одновременно заложить основу в области программирования, которая пригодится ему на протяжении всей жизни. Книга написана для людей любого возраста, которые прежде никогда не программировали на Python или вообще никогда не программировали. Если вы хотите быстро изучить азы программирования, чтобы сосредоточиться на интересных проектах, а также проверить свое понимание новых концепций на содержательных задачах — эта книга для вас. Книга также прекрасно подходит для преподавателей, желающих предложить вводный курс программирования, основанный на проектах.

Закрыть
45. Простой Python. Современный стиль программирования (2016)
Билл Любанович
45.
Простой Python. Современный стиль программирования(2016)

Эта книга идеально подходит как для начинающих программистов, так и для тех, кто только собирается осваивать Python, но уже имеет опыт программирования на других языках. В ней подробно рассматриваются самые современные пакеты и библиотеки Python. Стилистически издание напоминает руководство с вкраплениями кода, подробно объясняя различные концепции Python 3. Под обложкой вы найдете обширный материал от самых основ языка до сравнительно сложных и узких тем. Прочитав эту книгу, вы не только убедитесь, что Python - это вкусно, но и освоите искусство тестирования, отладки, многократного использования кода, а также научитесь применять Python в различных предметных областях.

Закрыть
46. Python: создание приложений (2015)
Чан Уэсли Дж.
46.
Python: создание приложений(2015)

Вы уже знаете язык Python, но хотите узнать больше? Намного больше? Погрузитесь в разнообразие тем, связанных с реальными приложениями. Книга охватывает регулярные выражения, сетевое программирование, графические пользовательские интерфейсы, SQL/базы данных/ORM, потоки и веб-программирование. Узнайте больше о современных трендах программирования, таких как Google+, Twitter, MongoDB, OAuth, Python 3 и Java/Jython. В книге представлен новый материал о каркасе Django, платформе Google App Engine, форматах CSV/JSON/XML и приложениях Microsoft Office. Книга содержит примеры программ на Python 2 и Python 3, готовых к использованию!

Закрыть
47. Python 3. Самое необходимое (2016)
Прохоренок Н.А., Дронов В.А.
47.
Python 3. Самое необходимое(2016)

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.

Закрыть
48. Python. Карманный справочник (2015)
Лутц Марк
48.
Python. Карманный справочник(2015)

Этот краткий справочник по Python карманного типа обновлен с учетом версий 3.4 и 2.7 и очень удобен для наведения быстрых справок в процессе разработки программ на Python. В лаконичной форме здесь представлены все необходимые сведения о типах данных и операторах Python, специальных методах, встроенных функциях и исключениях, наиболее употребительных стандартных библиотечных модулях и других примечательных языковых средствах Python. Данное справочное пособие написано Марком Лутцом — известным и широко признанным во всем мире инструктором по Python. Оно послужит отличным дополнением к обширной литературе по Python, включая следующие книги самого автора: Learning Python (издательство OReilly), а также Programming Python (издательство OReilly).

Закрыть
49. Python. К вершинам мастерства (2016)
Рамальо Лучано
49.
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 Pytlion, по также может быть полезно и начинающим пользователям языка.

Закрыть
50. Python на примерах. Практический курс по… (2016)
Васильев А.Н.
50.
Python на примерах. Практический курс по программированию(2016)

В этой книге речь будет идти о том, как писать программы на языке программирования, который называется Python (правильно читается как пайтон, но обычно название языка читают как питон, что тоже вполне приемлемо). Таким образом, решать будем две задачи, одна из которых приоритетная, а вторая, хотя и вспомогательная, но достаточно важная. Наша основная задача, конечно же, изучение синтаксиса языка программирования Python. Параллельно мы будем осваивать программирование как таковое, явно или неявно принимая во внимание, что соответствующие алгоритмы предполагается реализовывать на языке Python.

Закрыть