Programowanie
Niezależnie czy dopiero rozpoczynacie swoją przygodę z programowaniem, czy jesteście już uznanymi na rynku profesjonalistami, to w kategorii Programowanie na pewno znajdziecie podręczniki, które pomogą Wam w przebiegu pracy, czy też w nauce podstaw programowania.
W książkach z tego działu zawarta jest wiedza zarówno związana z czysto technicznymi sprawami typu składnia języków, ale także z umiejętnościami bardziej "miękkimi" jak obsługa i wykorzystanie pełnych możliwości środowisk programistycznych, czy też projektowanie oprogramowania lub metody numeryczne czy oraz struktury danych.
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. 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. 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!
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. 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!
Sudharsan Ravichandiran, Sean Saito, Rajalingappaa Shanmugamani, Yang...
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.
Python. Rusz głową! Wydanie II
Paul Barry
Python, prosty, wszechstronny i elastyczny język programowania, nadaje się zarówno do pisania niedużych skryptów, wielkich systemów, jak i do wysoce specjalistycznych zadań, jak choćby analiza danych do celów naukowych. To ulubione narzędzie coraz liczniejszej rzeszy znakomitych programistów. Wiele osób próbuje się uczyć Pythona, jednak mimo różnorodnych podręczników i kursów nauka pisania poprawnego, wydajnego i przejrzystego kodu w tym języku wciąż sprawia problemy. Ta książka jest doskonałym podręcznikiem Pythona. Poza podstawami języka opisano tu sposoby posługiwania się Pythonem w prawdziwym świecie podczas pisania kodu aplikacji WWW czy obsługiwania baz danych. Przedstawiono tu również dość trudne tematy, takie jak kolekcje i niemodyfikowalność. Co ciekawe, materiał do książki przygotowano w szczególny sposób, posługując się metodami nowoczesnej kognitywistyki i dydaktyki, które uwzględniają specyfikę pracy ludzkiego mózgu, aktywnie go angażując podczas nauki. W ten sposób Python wchodzi do głowy niepostrzeżenie, w szybki, zabawny i interesujący sposób! W tej książce: szybkie wprowadzenie do Pythona korzystanie z danych i z baz danych praktyczne projektowanie aplikacji WWW zarządzanie kontekstem wątki, wyjątki i iteracje w Pythonie narzędzia, biblioteki i moduły przydatne programiście Pythona Jest problem? Rusz głową i zaprogramuj to w Pythonie! Paul Barry pochodzi z Belfastu. Obecnie mieszka wraz z rodziną w niewielkim miasteczku Carlow w Irlandii Północnej. Od 1997 roku wykłada w Instytucie Technologicznym w Carlow. Przedtem (w Irlandii i Kanadzie) zajmował się rozwiązaniami IT dla opieki zdrowotnej. Barry jest ekspertem w dziedzinie programowania w Pythonie i w Perlu. W przeszłości był stałym współpracownikiem „Linux Journal Magazine”, napisał także kilka książek o programowaniu.
Python. Rusz głową! Wydanie III
Paul Barry
Python jest wyjątkowy! Umożliwia nie tylko tworzenie rozbudowanych aplikacji, ale również rozwiązywanie złożonych problemów. Korzystają z niego programiści, analitycy danych, naukowcy, inżynierowie, specjaliści od sztucznej inteligencji i profesjonaliści z wielu innych dziedzin. Przystępność i uniwersalność Pythona sprawiają, że jest jednym z najchętniej używanych języków programowania. Jeśli przed zagłębieniem się w tajniki kodowania powstrzymywała Cię obawa przed nudnym wertowaniem nieciekawych podręczników, to właśnie trzymasz w rękach książkę, która jest dla Ciebie! Ta pozycja, podobnie jak inne z serii Rusz głową!, została przygotowana zgodnie z jedyną w swoim rodzaju metodyką nauczania, wykorzystującą zasady funkcjonowania ludzkiego mózgu. Dzięki zagadkom, tajemniczym historiom, angażującym ćwiczeniom i przystępnie podanej wiedzy bez trudu przyswoisz nawet dość złożone koncepcje, takie jak programowanie zorientowane obiektowo, aplikacje sieciowe czy uczenie maszynowe. Znajdziesz tu zabawne i niekonwencjonalne ilustracje, świetne analogie, a w toku nauki krok po kroku zbudujesz własną aplikację. Przekonasz się, że to absolutnie wyjątkowy i niezwykle skuteczny podręcznik! Dzięki tej książce: opanujesz podstawy Pythona, w tym zmienne, typy danych, struktury danych i algorytmy zgłębisz tajniki funkcji, obiektów, klas i dziedziczenia przyswoisz zasady organizacji kodu w moduły i pakiety nauczysz się testować i debugować kod dowiesz się, jak używać baz danych w aplikacjach poznasz podstawy uczenia maszynowego w Pythonie Jeśli Python jest na Twojej liście rzeczy do zrobienia, to zacznij od tej książki! Daniel Hinojosa - programista, instruktor, prezenter
Python. Szybko i prosto. Wydanie III
Naomi Ceder
Na początku, w 1989 roku, był tylko wakacyjnym projektem Guida van Rossuma. Dziś jest potężnym językiem programowania o niesamowitej wszechstronności: można się nim posłużyć do napisania skryptu ułatwiającego prace administratora sieci, stworzenia aplikacji internetowej, a także opracowania systemu głębokiego uczenia maszynowego. Co więcej, dookoła Pythona skupiła się międzynarodowa społeczność tworząca niesamowite biblioteki i frameworki, co przenosi programowanie w Pythonie na zupełnie inny poziom. Ten język ma i taką ważną zaletę, że jego nauka jest przyjemna i angażująca. Nawet początkujący programista może bardzo szybko zacząć pisać poprawny i dobrze działający kod. Dzięki tej książce zaczniesz błyskawicznie programować w Pythonie! Pominięto tu zbędne szczegóły, a skoncentrowano się na najważniejszych dla programisty, fundamentalnych zasadach programowania: przepływie sterowania, programowaniu zorientowanym obiektowo, dostępie do plików czy obsłudze wyjątków. Liczne porady, wskazówki i obszerne przykłady pomogą Ci w opanowaniu poszczególnych zagadnień. Poza omówieniem Pythona, jego najważniejszych bibliotek, pakietów i narzędzi w tym wydaniu znajdziesz pięć nowych rozdziałów dotyczących data science. Praca z tym podręcznikiem sprawi, że szybko będziesz gotów nawet na bardzo trudne zadania - i w pełni wykorzystasz potencjał Pythona! W tej książce między innymi: wprowadzenie do Pythona i przygotowanie IDLE - środowiska pracy tworzenie kodu niezależnego od platformy dostęp do relacyjnych i nierelacyjnych baz danych obsługa wyjątków i praca na plikach pakiety w Pythonie Python: język elegancki, wszechstronny, elastyczny!
Sebastian Raschka
Sprawdź drugie wydanie tej książki >> --- Uczenie maszynowe, zajmujące się algorytmami analizującymi dane, stanowi chyba najciekawszą dziedzinę informatyki. W czasach, w których generuje się olbrzymie ilości danych, samouczące się algorytmy maszynowe stanowią wyjątkową metodę przekształcania tych danych w wiedzę. W ten sposób powstało wiele innowacyjnych technologii, a możliwości uczenia maszynowego są coraz większe. Nieocenioną pomoc w rozwijaniu tej dziedziny stanowią liczne nowe biblioteki open source, które pozwalają na budowanie algorytmów w języku Python, będącym ulubionym, potężnym i przystępnym narzędziem naukowców i analityków danych. Niniejsza książka jest lekturą obowiązkową dla każdego, kto chce rozwinąć swoją wiedzę o danych naukowych i zamierza w tym celu wykorzystać język Python. Przystępnie opisano tu teoretyczne podstawy dziedziny i przedstawiono wyczerpujące informacje o działaniu algorytmów uczenia maszynowego, sposobach ich wykorzystania oraz metodach unikania poważnych błędów. Zaprezentowano również biblioteki Theano i Keras, sposoby przewidywania wyników docelowych za pomocą analizy regresywnej oraz techniki wykrywania ukrytych wzorców metodą analizy skupień. Nie zabrakło opisu technik przetwarzania wstępnego i zasad oceny modeli uczenia maszynowego. W tej książce: podstawowe rodzaje uczenia maszynowego i ich zastosowanie, biblioteka scikit-learn i klasyfikatory uczenia maszynowego, wydajne łączenie różnych algorytmów uczących, analiza sentymentów — przewidywanie opinii osób na podstawie sposobu pisania, praca z nieoznakowanymi danymi — uczenie nienadzorowane, tworzenie i trenowanie sieci neuronowych. Uczenie maszynowe — odkryj wiedzę, którą niosą dane!
Python. Uczenie maszynowe w przykładach. TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn. Wydanie III
Yuxi (Hayden) Liu
Systemy oparte na uczeniu maszynowym są coraz bardziej wyrafinowane. Spośród wielu narzędzi służących do implementacji algorytmów uczenia maszynowego najpopularniejszy okazał się Python wraz z jego bibliotekami. Znajomość tych narzędzi umożliwia sprawne tworzenie systemów uczących się, jednak uzyskanie spektakularnych wyników wymaga doświadczenia i wprawy. Konieczne są więc ćwiczenia i praktyka w samodzielnym rozwiązywaniu problemów. To trzecie wydanie popularnego podręcznika, który ułatwi Ci zdobycie praktycznej wiedzy o uczeniu maszynowym w Pythonie. Zapoznasz się z różnymi technikami implementacji algorytmów uczenia maszynowego. Przeanalizujesz rzeczywiste przykłady techniki eksploracyjnej analizy danych, inżynierii cech, klasyfikacji danych, regresji, klastrowania i przetwarzania języka naturalnego. To wydanie uzupełniono o najnowsze zagadnienia ważne dla biznesu, takie jak tworzenie systemu rekomendacji, rozpoznawanie twarzy, prognozowanie cen akcji, klasyfikowanie zdjęć, prognozowanie sekwencji danych i zastosowanie uczenia przez wzmacnianie w podejmowaniu decyzji. Dzięki książce poznasz omawiane zagadnienia od strony praktycznej i zdobędziesz wiedzę potrzebną do skutecznego rozwiązywania problemów z systemami uczącymi się. W książce między innymi: gruntowne podstawy uczenia maszynowego i nauki o danych techniki eksploracji i analizy danych za pomocą kodu Pythona trenowanie modeli za pomocą Apache Spark przetwarzanie języka naturalnego przy użyciu bibliotek Pythona praktyczne wdrażanie modeli i algorytmów uczenia maszynowego korzystanie z bibliotek Pythona: TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn Wypróbuj najlepsze praktyki uczenia maszynowego z Pythonem!
Python. Uczymy się programowania
Ana Bell
Programowanie wielu ludziom kojarzy się z czymś niewiarygodnie skomplikowanym i zarezerwowanym tylko dla profesjonalistów. Tymczasem jest to umiejętność, którą można porównać do pisania, liczenia czy gotowania. Niezależnie od tego, że na świecie istnieją pisarze tworzący bestsellery, światowej sławy matematycy czy mistrzowie kuchni, ich umiejętności można wykorzystywać na co dzień do napisania listu, sprawdzenia domowych wydatków czy ugotowania zdrowego posiłku. Analogicznie każdy może nauczyć się programowania i zacząć pisać kod, który pomoże mu w rozwiązywaniu codziennych, drobnych problemów. Idealnie, jeśli naukę zaczniesz właśnie od Pythona! Dzięki tej książce szybko się przekonasz, że programowanie nie jest wiedzą tajemną, a całkiem praktyczną umiejętnością, która dodatkowo może dać sporo satysfakcji. Znajdziesz tu przystępnie podane podstawy programowania w Pythonie - zamiast rozbudowanej teorii mnóstwo ćwiczeń do samodzielnego wykonania wraz ze szczegółowymi instrukcjami i wskazówkami. Książka składa się z 38 dobrze zaplanowanych lekcji oraz 7 interesujących projektów. Dzięki przejrzystym ilustracjom, ćwiczeniom weryfikującym stopień zrozumienia lekcji oraz wskazówkom co do dalszej pracy wkrótce zaczniesz myśleć jak programista. W efekcie będziesz mógł dalej rozwijać swoje umiejętności z Pythonem lub wybrać jakiś inny język programowania - a może wykorzystasz nowe kompetencje do stworzenia czegoś zupełnie innego? Dzięki tej książce: przygotujesz środowisko pracy i zaprojektujesz strukturę programu zaczniesz posługiwać się instrukcjami, pętlami, zmiennymi, obiektami zrozumiesz, jak działają funkcje przetestujesz i zdebugujesz swój kod nauczysz się korzystać z bibliotek a przede wszystkim zaczniesz myśleć jak programista! Nie musisz być zawodowym programistą, by zabawić się z Pythonem!
Arun Tigeraniya
Python is a versatile programming language that can be used for a wide range of technical tasks—computation, statistics, data analysis, game development, and more. Though Python is easy to learn, it’s range of features means there are many aspects of it that even experienced Python developers don’t know about. Even if you’re confident with the basics, its logic and syntax, by digging deeper you can work much more effectively with Python – and get more from the language.Python Unlocked walks you through the most effective techniques and best practices for high performance Python programming - showing you how to make the most of the Python language. You’ll get to know objects and functions inside and out, and will learn how to use them to your advantage in your programming projects. You will also find out how to work with a range of design patterns including abstract factory, singleton, strategy pattern, all of which will help make programming with Python much more efficient. Finally, as the process of writing a program is never complete without testing it, you will learn to test threaded applications and run parallel tests. If you want the edge when it comes to Python, use this book to unlock the secrets of smarter Python programming.
Wes McKinney
Analiza danych stała się samodzielną dyscypliną wiedzy interesującą specjalistów z wielu branż: analityków biznesowych, statystyków, architektów oprogramowania czy też osoby zajmujące się sztuczną inteligencją. Wydobywanie informacji ze zbiorów danych pozwala na uzyskanie wiedzy niedostępnej w inny sposób. W tym celu dane trzeba odpowiednio przygotować, oczyścić, przetworzyć i oczywiście poddać analizie. Warto również zadbać o ich wizualizację. Do tych wszystkich zadań najlepiej wykorzystać specjalne narzędzia opracowane w języku Python. Prezentowana książka jest drugim, zaktualizowanym i uzupełnionym, wydaniem klasycznego podręcznika napisanego z myślą o analitykach, którzy dotychczas nie pracowali w Pythonie, oraz o programistach Pythona, którzy nie zajmowali się dotąd analizą danych ani obliczeniami naukowymi. Przedstawiono tu możliwości oferowane przez Pythona 3.6 oraz najnowsze funkcje pakietów Pandas i NumPy, a także środowisk IPython i Jupyter. Przy opisie poszczególnych narzędzi analitycznych wyjaśniono ich działanie i zaprezentowano przykłady ich wykorzystania w sposób efektywny i kreatywny. Ta książka powinna się znaleźć w podręcznej bibliotece każdego analityka danych! Najważniejsze zagadnienia: Eksploracja danych za pomocą powłoki IPython i środowiska Jupyter Korzystanie z pakietów NumPy i Pandas Tworzenie wizualizacji danych za pomocą pakietu Matplotlib Praca z danymi regularnych i nieregularnych szeregów czasowych Rozwiązywanie rzeczywistych problemów analitycznych Python: poznaj idealne narzędzie do analizy danych!
Wes McKinney
Wprawny analityk danych potrafi z nich uzyskać wiedzę ułatwiającą podejmowanie trafnych decyzji. Od kilku lat można do tego używać nowoczesnych narzędzi Pythona, które zbudowano specjalnie do tego celu. Praca z nimi nie wymaga głębokiej znajomości statystyki czy algebry. Aby cieszyć się uzyskanymi rezultatami, wystarczy się wprawić w stosowaniu kilku pakietów i środowisk Pythona. Ta książka jest trzecim, starannie zaktualizowanym wydaniem wyczerpującego przewodnika po narzędziach analitycznych Pythona. Uwzględnia Pythona 3.0 i bibliotekę pandas 1.4. Została napisana w przystępny sposób, a poszczególne zagadnienia bogato zilustrowano przykładami, studiami rzeczywistych przypadków i fragmentami kodu. W trakcie lektury nauczysz się korzystać z możliwości oferowanych przez pakiety pandas i NumPy, a także środowiska IPython i Jupyter. Nie zabrakło wskazówek dotyczących używania uniwersalnych narzędzi przeznaczonych do ładowania, czyszczenia, przekształcania i łączenia zbiorów danych. Pozycję docenią analitycy zamierzający zacząć pracę w Pythonie, jak również programiści Pythona, którzy chcą się zająć analizą danych i obliczeniami naukowymi. Dzięki książce nauczysz się: eksplorować dane za pomocą powłoki IPython i środowiska Jupyter korzystać z funkcji pakietów NumPy i pandas używać pakietu matplotlib do tworzenia czytelnych wizualizacji analizować i przetwarzać dane regularnych i nieregularne szeregi czasowe rozwiązywać rzeczywiste problemy analityczne Wes McKinney zaktualizował swoją książkę, aby była podstawowym źródłem informacji o wszystkich zagadnieniach związanych z analizą danych przy użyciu języka Python i biblioteki pandas. Gorąco polecam tę pozycję! Paul Barry, wykładowca i autor książek