Python
Denny Lee, Tomasz Drabas
Apache Spark is an open source framework for efficient cluster computing with a strong interface for data parallelism and fault tolerance. The PySpark Cookbook presents effective and time-saving recipes for leveraging the power of Python and putting it to use in the Spark ecosystem.You’ll start by learning the Apache Spark architecture and how to set up a Python environment for Spark. You’ll then get familiar with the modules available in PySpark and start using them effortlessly. In addition to this, you’ll discover how to abstract data with RDDs and DataFrames, and understand the streaming capabilities of PySpark. You’ll then move on to using ML and MLlib in order to solve any problems related to the machine learning capabilities of PySpark and use GraphFrames to solve graph-processing problems. Finally, you will explore how to deploy your applications to the cloud using the spark-submit command.By the end of this book, you will be able to use the Python API for Apache Spark to solve any problems associated with building data-intensive applications.
pytest Quick Start Guide. Write better Python code with simple and maintainable tests
Bruno Oliveira
Python's standard unittest module is based on the xUnit family of frameworks, which has its origins in Smalltalk and Java, and tends to be verbose to use and not easily extensible.The pytest framework on the other hand is very simple to get started, but powerful enough to cover complex testing integration scenarios, being considered by many the true Pythonic approach to testing in Python.In this book, you will learn how to get started right away and get the most out of pytest in your daily work?ow, exploring powerful mechanisms and plugins to facilitate many common testing tasks. You will also see how to use pytest in existing unittest-based test suites and will learn some tricks to make the jump to a pytest-style test suite quickly and easily.
Python 3. Kolejne lekcje dla nowych programistów
Zed A. Shaw
Jeśli masz już za sobą napisanie pierwszych programów w Pythonie, to już wiesz, jak bardzo wszechstronny jest ten język i że jego możliwości są imponujące. Python nadaje się do bardzo wielu zastosowań, jednak jeśli chcesz go wykorzystać w pełni, musisz wyjść poza podstawy. Efektywny programista korzysta z wiedzy wykraczającej poza znajomość struktur języka, poza tym jest zdolny do obiektywnej refleksji nad własnymi możliwościami i stara się cały czas doskonalić swój warsztat. Dzięki tej książce, zanim się spostrzeżesz, wykonasz 52 interesujące i świetnie przygotowane projekty, dzięki którym zyskasz kluczowe praktyczne umiejętności i pogłębisz rozumienie sedna pracy programisty. Odkryjesz sposoby analizy problemu i nauczysz się projektować sposób jego implementacji w programie. Później zaczniesz projektować konkretne rozwiązania, dbając o ich prostotę i elegancję. Wystarczy, że wykażesz się dyscypliną, zaangażowaniem i wytrwałością, a już wkrótce zrozumiesz znaczenie procesu, rozwiniesz kreatywność, a przede wszystkim zadbasz o jakość tworzonego kodu. Twoim celem nie będzie już tylko pisanie "kodu, który działa". Zaczniesz tworzyć znakomity kod i staniesz się prawdziwym programistą, biegłym w Pythonie. W tej książce: praca ze złożonymi projektami korzystanie ze struktur danych algorytmy i przetwarzanie struktur danych techniki parsowania i przetwarzania tekstu modelowanie danych za pomocą języka SQL stosowanie prostych i zaawansowanych narzędzi systemu Unix Proces. Kreatywność. Jakość. Python.
Python 3 Object Oriented Programming. Harness the power of Python 3 objects
Dusty Phillips
Object Oriented Programming is a very important aspect of modern programming languages. The basic principles of Object Oriented Programming are relatively easy to learn. Putting them together into working designs can be challenging.This book makes programming more of a pleasure than a chore using powerful Python 3 object-oriented features of Python 3. It clearly demonstrates the core OOP principles and how to correctly implement OOP in Python. Object Oriented Programming ranks high in importance among the many models Python supports. Yet, many programmers never bother learning the powerful features that make this language object oriented.The book teaches when and how OOP should be correctly applied. It emphasizes not only the simple syntax of OOP in Python, but also how to combine these objects into well-designed software.This book will introduce you to the terminology of the object-oriented paradigm, focusing on object-oriented design with step-by-step examples. It will take you from simple inheritance, one of the most useful tools in the object-oriented programmer's toolbox, all the way through to cooperative inheritance, one of the most complicated. You will be able to raise, handle, define, and manipulate exceptions.You will be able to integrate the object-oriented and the not-so-object-oriented aspects of Python. You will also be able to create maintainable applications by studying higher level design patterns. You'll learn the complexities of string and file manipulation, and how Python distinguishes between binary and textual data. Not one, but two very powerful automated testing systems will be introduced to you. You'll understand the joy of unit testing and just how easy they are to create. You'll even study higher level libraries such as database connectors and GUI toolkits and how they apply object-oriented principles.
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. This third edition of Python 3 Object-Oriented Programming fully explains classes, data encapsulation, and exceptions with an emphasis on when you can use each principle to develop well-designed software.Starting with a detailed analysis of object-oriented programming, you will use the Python programming language to clearly grasp key concepts from the object-oriented paradigm. You will learn how to create maintainable applications by studying higher level design patterns. The book will show you the complexities of string and file manipulation, and how Python distinguishes between binary and textual data. Not one, but two very powerful automated testing systems, unittest and pytest, will be introduced in this book. You'll get a comprehensive introduction to Python's concurrent programming ecosystem.By the end of the book, you will have thoroughly learned object-oriented principles using Python syntax and be able to create robust and reliable programs confidently.
Python 3. Projekty dla początkujących i pasjonatów
Adam Jurkiewicz
Twórz różne programy w Pythonie - i baw się świetnie! Jeśli: chcesz poznać język Python od strony praktycznej przymierzasz się do matury z informatyki marzysz o karierze programisty to doskonale trafiłeś! Dzięki tej książce przekonasz się, jak wspaniałą przygodą jest programowanie i jak łatwo ją zacząć! Poznasz podstawy Pythona, dowiesz się, jak pisać i formatować kod, a także szybko nauczysz się uruchamiać swoje programy. Instrukcje sterujące, operatory, typy danych, funkcje, klasy i moduły nie będą miały przed Tobą tajemnic, a to jeszcze nie koniec! Przede wszystkim będziesz poznawać Pythona od strony praktycznej, tworząc projekty prawdziwych gier i symulacji oraz aplikacje do wizualizacji danych i anonimizowania metadanych plików graficznych. Możesz użyć tej książki jako pomocy w przygotowaniu do matury i wsparcia w wyborze drogi zawodowej. Przekonaj się, że nauka może być najlepszą zabawą. Baw się dobrze i zdaj egzamin celująco - oczywiście z Pythonem! środowisko IDLE podstawy Pythona w wersji 3.6 i wyższej konstrukcje języka projekty gier symulacje fizyczne prezentacja i wizualizacja danych praktyczne zastosowania Pythona Okiełznaj Pythona i naucz się programować!
Python 3. Proste wprowadzenie do fascynującego świata programowania
Zed A. Shaw
Python jest dojrzałym, elastycznym i bardzo wszechstronnym językiem programowania. Nadaje się do budowy przeróżnych aplikacji, a także do tworzenia programów służących do bardzo specyficznych zastosowań, takich jak badania naukowe. Aby jednak w pełni wykorzystać te imponujące możliwości, musisz pisać dobry kod: przejrzysty, zwięzły, działający poprawnie. Niestety, nie jest łatwo nauczyć się dobrego programowania. To coś więcej niż przyswojenie zestawu poleceń i słów kluczowych. Wymaga czasu, wysiłku, sporego zaangażowania i... dobrego przewodnika na tej trudnej ścieżce. Niniejsza książka jest właśnie takim dobrym przewodnikiem dla początkujących programistów. Jest napisana w sposób łatwy i wciągający. Duży nacisk położono na analizę tworzonego kodu. Jeśli tylko skoncentrujesz się na wykonywanych zadaniach, zdobędziesz się na zaangażowanie i dokładność, zrozumienie znaczenia każdej linii programu przyjdzie łatwo. Wartościowym elementem książki są wskazówki, jak zepsuć napisany kod, a następnie go zabezpieczyć. Dzięki temu łatwiej Ci przyjdzie unikanie błędów. Dzięki tej książce zdobędziesz trzy najważniejsze umiejętności każdego programisty: czytanie i pisanie ze zrozumieniem, dbałość o szczegóły oraz dostrzeganie różnic. Najistotniejsze zagadnienia poruszone w książce: przygotowanie kompletnego środowiska programistycznego organizowanie, pisanie, psucie i naprawianie kodu programowanie obiektowe projektowanie programu i testowanie kodu podstawy budowy aplikacji internetowych i prostszych gier Zrozum Pythona, pisz dobry kod!
Giuseppe Bonaccorso, Armando Fandango, Rajalingappaa Shanmugamani
This Learning Path is your complete guide to quickly getting to grips with popular machine learning algorithms. You'll be introduced to the most widely used algorithms in supervised, unsupervised, and semi-supervised machine learning, and learn how to use them in the best possible manner. Ranging from Bayesian models to the MCMC algorithm to Hidden Markov models, this Learning Path will teach you how to extract features from your dataset and perform dimensionality reduction by making use of Python-based libraries. You'll bring the use of TensorFlow and Keras to build deep learning models, using concepts such as transfer learning, generative adversarial networks, and deep reinforcement learning. Next, you'll learn the advanced features of TensorFlow1.x, such as distributed TensorFlow with TF clusters, deploy production models with TensorFlow Serving. You'll implement different techniques related to object classification, object detection, image segmentation, and more. By the end of this Learning Path, you'll have obtained in-depth knowledge of TensorFlow, making you the go-to person for solving artificial intelligence problemsThis Learning Path includes content from the following Packt products:• Mastering Machine Learning Algorithms by Giuseppe Bonaccorso• Mastering TensorFlow 1.x by Armando Fandango• Deep Learning for Computer Vision by Rajalingappaa Shanmugamani