Python Network Programming Cookbook. Practical solutions to overcome real-world networking challenges - Second Edition

Pradeeban Kathiravelu, Gary Berger, Dr. M. O. Faruque Sarker

Python Network Programming Cookbook - Second Edition highlights the major aspects of network programming in Python, starting from writing simple networking clients to developing and deploying complex Software-Defined Networking (SDN) and Network Functions Virtualization (NFV) systems. It creates the building blocks for many practical web and networking applications that rely on various networking protocols. It presents the power and beauty of Python to solve numerous real-world tasks in the area of network programming, network and system administration, network monitoring, and web-application development.In this edition, you will also be introduced to network modelling to build your own cloud network. You will learn about the concepts and fundamentals of SDN and then extend your network with Mininet. Next, you’ll find recipes on Authentication, Authorization, and Accounting (AAA) and open and proprietary SDN approaches and frameworks. You will also learn to configure the Linux Foundation networking ecosystem and deploy and automate your networks with Python in the cloud and the Internet scale.By the end of this book, you will be able to analyze your network security vulnerabilities using advanced network packet capture and analysis techniques.

Python Network Programming Techniques. 50 real-world recipes to automate infrastructure networks and overcome networking challenges with Python

Marcel Neidinger

Network automation offers a powerful new way of changing your infrastructure network. Gone are the days of manually logging on to different devices to type the same configuration commands over and over again. With this book, you'll find out how you can automate your network infrastructure using Python.You'll get started on your network automation journey with a hands-on introduction to the network programming basics to complement your infrastructure knowledge. You'll learn how to tackle different aspects of network automation using Python programming and a variety of open source libraries. In the book, you'll learn everything from templating, testing, and deploying your configuration on a device-by-device basis to using high-level REST APIs to manage your cloud-based infrastructure. Finally, you'll see how to automate network security with Cisco’s Firepower APIs.By the end of this Python network programming book, you'll have not only gained a holistic overview of the different methods to automate the configuration and maintenance of network devices, but also learned how to automate simple to complex networking tasks and overcome common network programming challenges.

Python ninja. 70 sekretnych receptur i taktyk programistycznych

Cody Jackson

Python jest językiem, którego można się nauczyć stosunkowo łatwo - a potem dość szybko przejść do praktyki. To duża zaleta: nic tak nie motywuje do dalszej pracy, jak pierwsze sukcesy na wczesnym etapie. Niemniej wielu nawet dość doświadczonych programistów Pythona nie wykorzystuje najlepszych cech tego języka. Ich aplikacje mogłyby być bardziej niezawodne, a kod - czystszy. Co gorsza, wiele ze znakomitych narzędzi i technologii powiązanych z Pythonem nie przebiło się do ogólnej świadomości społeczności skupionej wokół języka, przez co nie wykorzystuje się w pełni ich możliwości. Celem tej książki jest rozwiązanie tego problemu. To rzecz przeznaczona dla programistów Pythona, którzy chcą znacząco poprawić jakość swoich aplikacji. Wyjaśniono tu mało znane lub błędnie rozumiane aspekty implementacji modułów standardowej biblioteki Pythona. Starannie opisano dekoratory, menedżery kontekstu, współprogramy i generatory oraz szczegóły wewnętrznego działania metod specjalnych. Pokazano alternatywne powłoki interaktywne, które mogą okazać się dużym ułatwieniem podczas kodowania. Ciekawym elementem książki jest prezentacja projektu PyPy, dzięki któremu można zapewnić współbieżność kodu. Nie zabrakło przydatnych informacji o tworzeniu dokumentacji kodu Pythona. Dzięki tej książce między innymi: zrozumiesz różnice między plikami .py i .pyc wykorzystasz współprogramy do symulowania wielowątkowości zastosujesz moduł decimal do lepszego prowadzenia działań na liczbach zmiennoprzecinkowych zgłębisz tajniki podinterpreterów poprawiających współbieżność w Pythonie poprawisz funkcjonalność programu za pomocą dekoratorów Python - łatwiejszy, niż sądzisz, potężniejszy, niż myślisz!

Python. Nowoczesne programowanie w prostych krokach. Wydanie II

Bill Lubanovic

Python nie jest językiem idealnym, jednak przybywa programistów, którzy uważają go za bliski ideału. Wyróżnia się prostotą i wszechstronnością. Jest wdzięcznym narzędziem do badania danych i tworzenia systemów sztucznej inteligencji, uwielbiają go analitycy, ekonomiści i naukowcy. Może posłużyć do tworzenia stron WWW czy aplikacji specjalnego przeznaczenia. Python należy do najbardziej spójnych i czytelnych języków programowania. Jest przykładem całkiem udanego kompromisu pomiędzy prostotą, łatwością przyswajania i wyjątkową skutecznością. Z pewnością warto się go nauczyć, jednak od początku dobrze jest wpoić sobie nawyki pisania kodu nowoczesnego, wysokiej jakości, zgodnego z dobrą praktyką. Oto znakomity, przystępny i świetnie napisany podręcznik do nauki Pythona. Opisuje podstawy kodu i struktur danych i stopniowo wprowadza bardziej zaawansowane zagadnienia, takie jak praca z bazami danych i stronami WWW, podstawy działania chmury obliczeniowej, uczenia maszynowego i strumieniowania zdarzeń. Poza standardową biblioteką Pythona przedstawiono tu przydatne zewnętrzne pakiety, dokładniej opisano te najbardziej pomocne. Omówiono dobre praktyki tworzenia, testowania i diagnozowania kodu. Książka zawiera też mnóstwo wskazówek i przykładów kodu. Wyjaśnia pewne szczególne funkcjonalności Pythona, których stosowanie jest o wiele lepszym rozwiązaniem niż adaptowanie technik z innych języków. Nawet jeśli dziś o programowaniu wiesz mniej niż niewiele, dzięki temu podręcznikowi staniesz się prawdziwym pythonowcem! W tej książce między innymi: podstawy Pythona oraz funkcje, moduły i pakiety programowanie zorientowane obiektowo praca z bazami danych: relacyjnymi i NoSQL klienty internetowe, serwery, interfejsy API i usługi zarządzanie programami, procesami i wątkami implementacja współbieżności i komunikacji sieciowej Problemy? Rozwiąż je po pythonowsku!

Python Object-Oriented Programming. Build robust and maintainable object-oriented Python applications and libraries - Fourth Edition

Steven F. Lott, Dusty Phillips

Object-oriented programming (OOP) is a popular design paradigm in which data and behaviors are encapsulated in such a way that they can be manipulated together. Python Object-Oriented Programming, Fourth Edition dives deep into the various aspects of OOP, Python as an OOP language, common and advanced design patterns, and hands-on data manipulation and testing of more complex OOP systems. These concepts are consolidated by open-ended exercises, as well as a real-world case study at the end of every chapter, newly written for this edition. All example code is now compatible with Python 3.9+ syntax and has been updated with type hints for ease of learning.Steven and Dusty provide a comprehensive, illustrative tour of important OOP concepts, such as inheritance, composition, and polymorphism, and explain how they work together with Python’s classes and data structures to facilitate good design. In addition, the book also features an in-depth look at Python’s exception handling and how functional programming intersects with OOP. Two very powerful automated testing systems, unittest and pytest, are introduced. The final chapter provides a detailed discussion of Python's concurrent programming ecosystem.By the end of the book, you will have a thorough understanding of how to think about and apply object-oriented principles using Python syntax and be able to confidently create robust and reliable programs.

Python Parallel Programming Cookbook. Master efficient parallel programming to build powerful applications using Python

Giancarlo Zaccone

This book will teach you parallel programming techniques using examples in Python and will help you explore the many ways in which you can write code that allows more than one process to happen at once. Starting with introducing you to the world of parallel computing, it moves on to cover the fundamentals in Python. This is followed by exploring the thread-based parallelism model using the Python threading module by synchronizing threads and using locks, mutex, semaphores queues, GIL, and the thread pool. Next you will be taught about process-based parallelism where you will synchronize processes using message passing along with learning about the performance of MPI Python Modules. You will then go on to learn the asynchronous parallel programming model using the Python asyncio module along with handling exceptions. Moving on, you will discover distributed computing with Python, and learn how to install a broker, use Celery Python Module, and create a worker. You will understand anche Pycsp, the Scoop framework, and disk modules in Python. Further on, you will learnGPU programming withPython using the PyCUDA module along with evaluating performance limitations.

Python Penetration Testing Cookbook. Practical recipes on implementing information gathering, network security, intrusion detection, and post-exploitation

Rejah Rehim

Penetration testing is the use of tools and code to attack a system in order to assess its vulnerabilities to external threats. Python allows pen testers to create their own tools. Since Python is a highly valued pen-testing language, there are many native libraries and Python bindings available specifically for pen-testing tasks.Python Penetration Testing Cookbook begins by teaching you how to extract information from web pages. You will learn how to build an intrusion detection system using network sniffing techniques. Next, you will find out how to scan your networks to ensure performance and quality, and how to carry out wireless pen testing on your network to avoid cyber attacks. After that, we’ll discuss the different kinds of network attack. Next, you’ll get to grips with designing your own torrent detection program. We’ll take you through common vulnerability scenarios and then cover buffer overflow exploitation so you can detect insecure coding. Finally, you’ll master PE code injection methods to safeguard your network.

Python Penetration Testing Essentials. Employ the power of Python to get the best out of pentesting

Mohit Raj

Python Penetration Testing Essentials. Techniques for ethical hacking with Python - Second Edition

Mohit Raj

This book gives you the skills you need to use Python for penetration testing (pentesting), with the help of detailed code examples. We start by exploring the basics of networking with Python and then proceed to network hacking. Then, you will delve into exploring Python libraries to perform various types of pentesting and ethical hacking techniques. Next, we delve into hacking the application layer, where we start by gathering information from a website. We then move on to concepts related to website hacking—such as parameter tampering, DDoS, XSS, and SQL injection.By reading this book, you will learn different techniques and methodologies that will familiarize you with Python pentesting techniques, how to protect yourself, and how to create automated programs to find the admin console, SQL injection, and XSS attacks.

Python: Penetration Testing for Developers. Execute effective tests to identify software vulnerabilities

Christopher Duffy, Mohit Raj, Cameron Buchanan, Andrew Mabbitt, ...

Cybercriminals are always one step ahead, when it comes to tools and techniques. This means you need to use the same tools and adopt the same mindset to properly secure your software. This course shows you how to do just that, demonstrating how effective Python can be for powerful pentesting that keeps your software safe. Comprising of three key modules, follow each one to push your Python and security skills to the next level.In the first module, we’ll show you how to get to grips with the fundamentals. This means you’ll quickly find out how to tackle some of the common challenges facing pentesters using custom Python tools designed specifically for your needs. You’ll also learn what tools to use and when, giving you complete confidence when deploying your pentester tools to combat any potential threat.In the next module you’ll begin hacking into the application layer. Covering everything from parameter tampering, DDoS, XXS and SQL injection, it will build on the knowledge and skills you learned in the first module to make you an even more fluent security expert.Finally in the third module, you’ll find more than 60 Python pentesting recipes. We think this will soon become your trusted resource for any pentesting situation.This Learning Path combines some of the best that Packt has to offer in one complete, curated package. It includes content from the following Packt products:? Learning Penetration Testing with Python by Christopher Duffy? Python Penetration Testing Essentials by Mohit? Python Web Penetration Testing Cookbook by Cameron Buchanan,Terry Ip, Andrew Mabbitt, Benjamin May and Dave Mound

Python. Podstawy nauki o danych. Wydanie II

Alberto Boschetti, Luca Massaron

Nauka o danych jest nową, interdyscyplinarną dziedziną, funkcjonującą na pograniczu algebry liniowej, modelowania statystycznego, lingwistyki komputerowej, uczenia maszynowego oraz metod akumulacji danych. Jest przydatna między innymi dla analityków biznesowych, statystyków, architektów oprogramowania i osób zajmujących się sztuczną inteligencją. Szczególnie praktycznym narzędziem dla tych specjalistów jest język Python, który zapewnia doskonałe środowisko do analizy danych, uczenia maszynowego i algorytmicznego rozwiązywania problemów. Niniejsza książka jest doskonałym wprowadzeniem do nauki o danych. Jej autorzy wskażą Ci prostą i szybką drogę do rozwiązywania różnych problemów z tego obszaru za pomocą Pythona oraz powiązanych z nim pakietów do analizy danych i uczenia maszynowego. Dzięki lekturze przejdziesz przez kolejne etapy modyfikowania i wstępnego przetwarzania danych, poznając przy tym podstawowe operacje związane z wczytywaniem danych, przekształcaniem ich, poprawianiem na potrzeby analiz, eksplorowaniem i przetwarzaniem. Poza podstawami opanujesz też zagadnienia uczenia maszynowego, w tym uczenia głębokiego, techniki analizy grafów oraz wizualizacji danych. Najważniejsze zagadnienia przedstawione w książce: konfiguracja środowiska Jupyter Notebook najważniejsze operacje stosowane w nauce o danych potoki danych i uczenie maszynowe wprowadzenie do grafów i wizualizacje biblioteki i pakiety Pythona służące do badań danych Nauka o danych — fascynujące algorytmy i potężne grafy! Alberto Boschetti specjalizuje się w przetwarzaniu sygnałów i statystyce. Jest doktorem inżynierii telekomunikacyjnej. Zajmuje się przetwarzaniem języków naturalnych, analityką behawioralną, uczeniem maszynowym i przetwarzaniem rozproszonym. Luca Massaron specjalizuje się w statystycznych analizach wieloczynnikowych, uczeniu maszynowym, statystyce, eksploracji danych i algorytmice. Pasjonuje się potencjałem, jaki drzemie w nauce o danych.

Python Programming Blueprints. Build nine projects by leveraging powerful frameworks such as Flask, Nameko, and Django

Daniel Furtado, Marcus Pennington

Python is a very powerful, high-level, object-oriented programming language. It's known for its simplicity and huge community support. Python Programming Blueprints will help you build useful, real-world applications using Python.In this book, we will cover some of the most common tasks that Python developers face on a daily basis, including performance optimization and making web applications more secure. We will familiarize ourselves with the associated software stack and master asynchronous features in Python. We will build a weather application using command-line parsing. We will then move on to create a Spotify remote control where we'll use OAuth and the Spotify Web API. The next project will cover reactive extensions by teaching you how to cast votes on Twitter the Python way. We will also focus on web development by using the famous Django framework to create an online game store. We will then create a web-based messenger using the new Nameko microservice framework. We will cover topics like authenticating users and, storing messages in Redis.By the end of the book, you will have gained hands-on experience in coding with Python.

Python Programming for Arduino. Develop practical Internet of Things prototypes and applications with Arduino and Python

Pratik Desai, Pratik Desai

Python Programming with Raspberry Pi. Build small yet powerful robots and automation systems with Raspberry Pi Zero

Sai Yamanoor, Srihari Yamanoor

Raspberry Pi Zero is a super-small and super-affordable product from Raspberry Pi that is packed with a plethora of features and has grabbed the notice of programmers, especially those who use Python. This step-by-step guide will get you developing practical applications in Python using a Raspberry Pi Zero. It will become a valuable resource as you learn the essential details of interfacing sensors and actuators to a Raspberry Pi, as well as acquiring and displaying data. You will get started by writing a Python program that blinks an LED at 1-second intervals. Then you will learn to write simple logic to execute tasks based upon sensor data (for example, to control a motor) and retrieve data from the web (such as to check e-mails to provide a visual alert). Finally, you will learn to build a home automation system with Python where different appliances are controlled using the Raspberry Pi. The examples discussed in each chapter of this book culminate in a project that help improve the quality of people’s lives.

Python. Programowanie funkcyjne

Steven F. Lott

Zgodnie z paradygmatem programowania funkcyjnego największy nacisk należy kłaść na stałe i funkcje. Polega to na konstruowaniu funkcji oraz na obliczaniu wartości wyrażeń. W ten sposób otrzymuje się kod odporny na błędy. Python nie jest w pełni funkcyjnym językiem programowania, jednak pozwala na taki sposób pisania programów. Dzięki temu umożliwia tworzenie zwięzłego i eleganckiego kodu. Na przykład stosowanie wyrażeń generatorowych w Pythonie sprawia, że tworzone programy działają szybciej, ponieważ zużywają mniej zasobów. Niezależnie więc od stosowanego paradygmatu warto zapożyczyć pewne elementy programowania funkcyjnego i wykorzystać je do tworzenia ekspresyjnych i zwięzłych aplikacji w Pythonie. To znakomity podręcznik dla programistów, którzy chcą wykorzystać techniki i wzorce projektowe z funkcyjnych języków programowania, aby tworzyć w Pythonie zwięzłe, eleganckie i ekspresyjne programy - z czytelnym i łatwym w utrzymaniu kodem. Zawiera ogólny przegląd koncepcji funkcyjnych oraz wyjaśnia tak istotne pojęcia jak funkcje pierwszej klasy, funkcje wyższego rzędu, funkcje czyste, leniwe wartościowanie i wiele innych. Wnikliwie omawia sposób korzystania z tych funkcji w Pythonie 3.6, a także techniki przygotowywania i eksploracji danych. Ponadto pokazuje, w jaki sposób standardowa biblioteka Pythona pasuje do funkcyjnego modelu programowania. Co ważne, w książce znalazło się kilka przykładów prezentujących w praktyce opisane koncepcje. W książce między innymi: podstawy modelu programowania funkcyjnego działania na kolekcjach danych i przetwarzanie krotek projektowanie dekoratorów biblioteka PyMonad usługi sieciowe a programowanie funkcyjne Python: kod funkcyjny i funkcjonalny!

Python. Programuj szybko i wydajnie

Micha Gorelick, Ian Ozsvald

Wydajne aplikacje w języku Python! Python to skryptowy język programowania istniejący na rynku od wielu lat — jego pierwsza wersja pojawiła się w 1991 roku. Przejrzystość kodu źródłowego była jednym z głównych celów Guida van Rossuma, twórcy tego języka. Dziś Python cieszy się dużą popularnością, co z jednej strony świadczy o jego przydatności, a z drugiej gwarantuje użytkownikom szerokie wsparcie społeczności programistów języka. Python jest elastyczny, dopuszcza różne style programowania, a dzięki temu znajduje zastosowanie w wielu miejscach świata IT. Jeżeli chcesz w pełni wykorzystać możliwości Pythona i tworzyć wydajne rozwiązania, to koniecznie zaopatrz się w tę książkę! Dzięki niej dowiesz się, jak wykorzystać profilowanie do lokalizowania „wąskich gardeł”, oraz poznasz efektywne techniki wyszukiwania danych na listach, w słownikach i zbiorach. Ponadto zdobędziesz wiedzę na temat obliczeń macierzowych i wektorowych oraz zobaczysz, jak kompilacja do postaci kodu C wpływa na wydajność Twojego rozwiązania. Osobne rozdziały zostały poświęcone współbieżności oraz modułowi multiprocessing. Opanowanie tych zagadnień pozwoli Ci ogromnie przyspieszyć działanie Twojej aplikacji. Na sam koniec nauczysz się tworzyć klastry i kolejki zadań oraz optymalizować zużycie pamięci RAM. Rozdział dwunasty to gratka dla wszystkich — zawiera najlepsze porady specjalistów z branży! Książka ta jest obowiązkową lekturą dla wszystkich programistów chcących tworzyć wydajne rozwiązania w języku Python.   Poznaj lepiej narzędzia numpy i Cython, a także narzędzia profilujące Dowiedz się, jak w języku Python dokonywana jest abstrakcja bazowej architektury komputera. Użyj profilowania do znajdowania „wąskich gardeł” związanych z wykorzystaniem czasu procesora i pamięci. Utwórz wydajne programy, wybierając odpowiednie struktury danych. Przyspiesz obliczenia oparte na macierzach i wektorach. Zastosuj narzędzia do kompilacji kodu Python do postaci kodu maszynowego. Zarządzaj jednocześnie wieloma operacjami obliczeniowymi i operacjami wejścia-wyjścia. Przekształć kod przetwarzania współbieżnego w celu uruchomienia go w klastrze lokalnym lub zdalnym. Rozwiąż duże problemy, używając mniej pamięci RAM. Wyciśnij z Pythona siódme poty!

Python Projects for Kids. Unleash Python and take your small readers on an adventurous ride through the world of programming

Jessica Ingrassellino

Kids are always the most fast-paced and enthusiastic learners, and are naturally willing to build stuff that looks like magic at the end (when it works!). Programming can be one such magic. Being able to write a program that works helps them feel they've really achieved something. Kids today are very tech-savvy and cannot wait to enter the fast-paced digital world.Because Python is one of the most popular languages and has a syntax that is quite simple to understand, even kids are eager to use it as a stepping stone to learning programming languages.This book will cover projects that are simple and fun, and teach kids how to write Python code that works.The book will teach the basics of Python programming, installation, and so on and then will move on to projects. A total of three projects, with each and every step explained carefully, without any assumption of previous experience.

Python: Real World Machine Learning. Take your Python Machine learning skills to the next level

Prateek Joshi, Luca Massaron, John Hearty, Alberto Boschetti, ...

Machine learning is increasingly spreading in the modern data-driven world. It is used extensively across many fields such as search engines, robotics, self-driving cars, and more. Machine learning is transforming the way we understand and interact with the world around us.In the first module, Python Machine Learning Cookbook, you will learn how to perform various machine learning tasks using a wide variety of machine learning algorithms to solve real-world problems and use Python to implement these algorithms.The second module, Advanced Machine Learning with Python, is designed to take you on a guided tour of the most relevant and powerful machine learning techniques and you’ll acquire a broad set of powerful skills in the area of feature selection and feature engineering.The third module in this learning path, Large Scale Machine Learning with Python, dives into scalable machine learning and the three forms of scalability. It covers the most effective machine learning techniques on a map reduce framework in Hadoop and Spark in Python.This Learning Path will teach you Python machine learning for the real world. The machine learning techniques covered in this Learning Path are at the forefront of commercial practice.This Learning Path combines some of the best that Packt has to offer in one complete, curated package. It includes content from the following Packt products:? Python Machine Learning Cookbook by Prateek Joshi? Advanced Machine Learning with Python by John Hearty? Large Scale Machine Learning with Python by Bastiaan Sjardin, Alberto Boschetti, Luca Massaron

Python: Real-World Data Science. Real-World Data Science

Fabrizio Romano, Dusty Phillips, Phuong Vo.T.H, Martin Czygan, ...

The Python: Real-World Data Science course will take you on a journey to become an efficient data science practitioner by thoroughly understanding the key concepts of Python. This learning path is divided into four modules and each module are a mini course in their own right, and as you complete each one, you’ll have gained key skills and be ready for the material in the next module. The course begins with getting your Python fundamentals nailed down. After getting familiar with Python core concepts, it’s time that you dive into the field of data science. In the second module, you'll learn how to perform data analysis using Python in a practical and example-driven way. The third module will teach you how to design and develop data mining applications using a variety of datasets, starting with basic classification and affinity analysis to more complex data types including text, images, and graphs. Machine learning and predictive analytics have become the most important approaches to uncover data gold mines. In the final module, we'll discuss the necessary details regarding machine learning concepts, offering intuitive yet informative explanations on how machine learning algorithms work, how to use them, and most importantly, how to avoid the common pitfalls.

Python Real-World Projects. Craft your Python portfolio with deployable applications

Steven F. Lott

In today's competitive job market, a project portfolio often outshines a traditional resume. Python Real-World Projects empowers you to get to grips with crucial Python concepts while building complete modules and applications. With two dozen meticulously designed projects to explore, this book will help you showcase your Python mastery and refine your skills. Tailored for beginners with a foundational understanding of class definitions, module creation, and Python's inherent data structures, this book is your gateway to programming excellence. You’ll learn how to harness the potential of the standard library and key external projects like JupyterLab, Pydantic, pytest, and requests. You’ll also gain experience with enterprise-oriented methodologies, including unit and acceptance testing, and an agile development approach. Additionally, you’ll dive into the software development lifecycle, starting with a minimum viable product and seamlessly expanding it to add innovative features. By the end of this book, you’ll be armed with a myriad of practical Python projects and all set to accelerate your career as a Python programmer.

Python. Receptury. Wydanie III

David Beazley, Brian K. Jones

Python to język programowania z ponad 20-letnią historią. Opracowany na początku lat 90. ubiegłego wieku, błyskawicznie zdobył sympatię programistów. Jest używany zarówno do pisania przydatnych skryptów czy małych narzędzi, jak i do pracy nad dużymi projektami. Korzysta z automatycznego zarządzania pamięcią oraz pozwala na podejście obiektowe i funkcyjne do tworzonego programu. Wokół języka Python skupiona jest bardzo silna społeczność programistów. Ta książka to sprawdzone źródło informacji na temat Pythona i jego najczęstszych zastosowań. Należy ona do cenionej serii „Receptury”, w której znajdziesz najlepsze sposoby rozwiązywania problemów. Przekonaj się, jak wydajnie operować na strukturach danych, łańcuchach znaków, tekście i liczbach. Zobacz, jak korzystać z iteratorów i generatorów. Ponadto naucz się tworzyć własne klasy i funkcje oraz sprawdź, jak uzyskać dostęp do plików i sieci. Te i dziesiątki innych receptur opisano w tej książce. To obowiązkowa pozycja na półce każdego programisty pracującego z językiem Python. Dzięki tej książce: rozwiążesz w optymalny sposób najczęstsze problemy napiszesz program korzystający z puli wątków będziesz lepszym programistą Pythona! Najlepsze rozwiązania typowych problemów!

Python Reinforcement Learning Projects. Eight hands-on projects exploring reinforcement learning algorithms using TensorFlow

Sean Saito, Yang Wenzhuo, Rajalingappaa Shanmugamani

Reinforcement learning is one of the most exciting and rapidly growing fields in machine learning. This is due to the many novel algorithms developed and incredible results published in recent years.In this book, you will learn about the core concepts of RL including Q-learning, policy gradients, Monte Carlo processes, and several deep reinforcement learning algorithms. As you make your way through the book, you'll work on projects with datasets of various modalities including image, text, and video. You will gain experience in several domains, including gaming, image processing, and physical simulations. You'll explore technologies such as TensorFlow and OpenAI Gym to implement deep learning reinforcement learning algorithms that also predict stock prices, generate natural language, and even build other neural networks.By the end of this book, you will have hands-on experience with eight reinforcement learning projects, each addressing different topics and/or algorithms. We hope these practical exercises will provide you with better intuition and insight about the field of reinforcement learning and how to apply its algorithms to various problems in real life.

Python Reinforcement Learning. Solve complex real-world problems by mastering reinforcement learning algorithms using OpenAI Gym and TensorFlow

Sudharsan Ravichandiran, Sean Saito, Rajalingappaa Shanmugamani, Yang Wenzhuo

Reinforcement Learning (RL) is the trending and most promising branch of artificial intelligence. This Learning Path will help you master not only the basic reinforcement learning algorithms but also the advanced deep reinforcement learning algorithms.The Learning Path starts with an introduction to RL followed by OpenAI Gym, and TensorFlow. You will then explore various RL algorithms, such as Markov Decision Process, Monte Carlo methods, and dynamic programming, including value and policy iteration. You'll also work on various datasets including image, text, and video. This example-rich guide will introduce you to deep RL algorithms, such as Dueling DQN, DRQN, A3C, PPO, and TRPO. You will gain experience in several domains, including gaming, image processing, and physical simulations. You'll explore TensorFlow and OpenAI Gym to implement algorithms that also predict stock prices, generate natural language, and even build other neural networks. You will also learn about imagination-augmented agents, learning from human preference, DQfD, HER, and many of the recent advancements in RL.By the end of the Learning Path, you will have all the knowledge and experience needed to implement RL and deep RL in your projects, and you enter the world of artificial intelligence to solve various real-life problems.This Learning Path includes content from the following Packt products:• Hands-On Reinforcement Learning with Python by Sudharsan Ravichandiran• Python Reinforcement Learning Projects by Sean Saito, Yang Wenzhuo, and Rajalingappaa Shanmugamani

Python Robotics Projects. Build smart and collaborative robots using Python

Prof. Diwakar Vaish

Robotics is a fast-growing industry. Multiple surveys state that investment in the field has increased tenfold in the last 6 years, and is set to become a $100-billion sector by 2020. Robots are prevalent throughout all industries, and they are all set to be a part of our domestic lives. This book starts with the installation and basic steps in configuring a robotic controller. You'll then move on to setting up your environment to use Python with the robotic controller. You'll dive deep into building simple robotic projects, such as a pet-feeding robot, and more complicated projects, such as machine learning enabled home automation system (Jarvis), vision processing based robots and a self-driven robotic vehicle using Python.By the end of this book, you'll know how to build smart robots using Python.