Informatyka
Zajrzyj do kategorii Informatyka w księgarni internetowej Ebookpoint. Znajdziesz tutaj bestsellerowe książki, ebooki i kursy video z branży IT. Sięgnij po najlepszą literaturę dla specjalistów i rozwijaj doświadczenie, które już posiadasz, lub rozpocznij swoją przygodę z programowaniem, cyberbezpieczeństwem lub grafiką komputerową. Pogłębiaj swoją wiedzę tak, jak Ci wygodnie - z tradycyjną książką, wygodnym ebookiem lub nowoczesnym videokursem. Sprawdź, jakie tytuły znajdziesz w kategorii Informatyka!
Python Network Programming. Conquer all your networking challenges with the powerful Python language
Abhishek Ratan, Eric Chou, Pradeeban Kathiravelu, Dr....
This Learning Path highlights major aspects of Python network programming such as writing simple networking clients, creating and deploying SDN and NFV systems, and extending your network with Mininet. You’ll also learn how to automate legacy and the latest network devices. As you progress through the chapters, you’ll use Python for DevOps and open source tools to test, secure, and analyze your network. Toward the end, you'll develop client-side applications, such as web API clients, email clients, SSH, and FTP, using socket programming.By the end of this Learning Path, you will have learned how to analyze a network's security vulnerabilities using advanced network packet capture and analysis techniques. This Learning Path includes content from the following Packt products:• Practical Network Automation by Abhishek Ratan • Mastering Python Networking by Eric Chou • Python Network Programming Cookbook, Second Edition by Pradeeban Kathiravelu, Dr. M. O. Faruque Sarker
Pradeeban Kathiravelu, 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.
Pradeeban Kathiravelu, 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.
Steven F. Lott, Dusty Phillips
Learn to write effective, maintainable, and scalable Python applications by mastering object-oriented programming with this updated fifth edition. Whether you’re transitioning from scripting to structured development or refining your OOP skills, this book offers a clear, practical path forward.You’ll explore Python’s approach to OOP, from class creation and inheritance to polymorphism and abstraction, while discovering how to make smarter decisions about when and how to use these tools. You’ll apply what you learn through hands-on examples and exercises.Updated for Python 3.13, this edition simplifies complex topics such as abstract base classes, testing with unittest and pytest, and async programming with asyncio. It introduces a new chapter on Python’s type hinting ecosystem—crucial for modern Python development.Written by long-time Python experts Steven Lott and Dusty Phillips, this edition emphasizes clarity, testability, and professional software engineering practices. It helps you move beyond scripting to building well-structured, production-ready Python systems.By the end of this book, you’ll be confident in applying OOP principles, design patterns, type hints, and concurrency tools to create robust and maintainable Python applications.
Srihari Yamanoor, Sai 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.
Srihari Yamanoor, Sai 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. 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: Real World Machine Learning. Take your Python Machine learning skills to the next level
Prateek Joshi, Bastiaan Sjardin, Luca Massaron, Alberto...
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 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!
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 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 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.
Paolo Acampora
Blender, a powerful open source 3D software, can be extended and powered up using the Python programming language. This book teaches you how to automate laborious operations using scripts, and expand the set of available commands, graphic interfaces, tools, and event responses, which will enable you to add custom features to meet your needs and bring your creative ideas to life.The book begins by covering essential Python concepts and showing you how to create a basic add-on. You’ll then gain a solid understanding of the entities that affect the look of Blender’s objects such as modifiers, constraints, and materials. As you advance, you’ll get to grips with the animation system in Blender and learn how to set up its behavior using Python. The examples, tools, patterns, and best practices present throughout the book will familiarize you with the Python API and build your knowledge base, along with enabling you to produce valuable code that empowers the users and is ready for publishing or production.By the end of this book, you’ll be able to successfully design add-ons that integrate seamlessly with the software and its ecosystem.
Python Social Media Analytics. Analyze and visualize data from Twitter, YouTube, GitHub, and more
Siddhartha Chatterjee, Michal Krystyanczuk
Social Media platforms such as Facebook, Twitter, Forums, Pinterest, and YouTube have become part of everyday life in a big way. However, these complex and noisy data streams pose a potent challenge to everyone when it comes to harnessing them properly and benefiting from them. This book will introduce you to the concept of social media analytics, and how you can leverage its capabilities to empower your business.Right from acquiring data from various social networking sources such as Twitter, Facebook, YouTube, Pinterest, and social forums, you will see how to clean data and make it ready for analytical operations using various Python APIs. This book explains how to structure the clean data obtained and store in MongoDB using PyMongo. You will also perform web scraping and visualize data using Scrappy and Beautifulsoup. Finally, you will be introduced to different techniques to perform analytics at scale for your social data on the cloud, using Python and Spark. By the end of this book, you will be able to utilize the power of Python to gain valuable insights from social media data and use them to enhance your business processes.
Python Text Processing with NLTK 2.0 Cookbook: LITE
Jacob Perkins
The learn-by-doing approach of this book will enable you to dive right into the heart of text processing from the very first page. Each recipe is carefully designed to fulfill your appetite for Natural Language Processing. Packed with numerous illustrative examples and code samples, it will make the task of using the NLTK for Natural Language Processing easy and straightforward. This book is for Python programmers who want to quickly get to grips with using the NLTK for Natural Language Processing. Familiarity with basic text processing concepts is required. Programmers experienced in the NLTK will also find it useful. Students of linguistics will find it invaluable.
This is a hands-on guide that provides exemplary coverage of all the features and concepts related to PTVS. The book is intended for developers who are aiming to enhance their productivity in Python projects with automation tools that Visual Studio provides for the .Net community. Some basic knowledge of Python programming is essential.
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. Wydanie II
Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili
Uczenie maszynowe jest wyjątkowo fascynującą dziedziną inżynierii. Coraz częściej spotykamy się z praktycznym wykorzystaniem tego rodzaju innowacyjnych technologii. Samouczące algorytmy maszynowe pozwalają na uzyskiwanie wiedzy z ogromnych ilości danych. Dla osoby planującej rozwój kariery osiągnięcie biegłości w rozwiązywaniu problemów uczenia maszynowego jest nadzwyczaj atrakcyjną ścieżką. Użycie do tego celu Pythona pozwala dodatkowo skorzystać z bardzo przystępnego, wszechstronnego i potężnego narzędzia przeznaczonego do analizowania danych naukowych. Ta książka jest drugim, wzbogaconym i zaktualizowanym wydaniem znakomitego podręcznika do nauki o danych. Wyczerpująco opisano tu teoretyczne podwaliny uczenia maszynowego. Sporo uwagi poświęcono działaniu algorytmów uczenia głębokiego, sposobom ich wykorzystania oraz metodom unikania istotnych błędów. Dodano rozdziały prezentujące zaawansowane informacje o sieciach neuronowych: o sieciach splotowych, służących do rozpoznawania obrazów, oraz o sieciach rekurencyjnych, znakomicie nadających się do pracy z danymi sekwencyjnymi i danymi szeregów czasowych. Poszczególne zagadnienia zostały zilustrowane praktycznymi przykładami kodu napisanego w Pythonie, co ułatwi bezpośrednie zapoznanie się z tematyką uczenia maszynowego. W tej książce: struktury używane w analizie danych, uczeniu maszynowym i uczeniu głębokim metody uczenia sieci neuronowych implementowanie głębokich sieci neuronowych analiza sentymentów i analiza regresywna przetwarzanie obrazów i danych tekstowych najwartościowsze biblioteki Pythona przydatne w uczeniu maszynowym Uczenie maszynowe: oto droga do wiedzy ukrytej w oceanie danych!
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
Python w zadaniach. Programowanie dla młodzieży. Poziom podstawowy
Urszula Wiejak, Adrian Wojciechowski
Opanuj Pythona od strony praktycznej! Poznaj konstrukcje języka Python Naucz się stosować je w praktyce Wykorzystaj standardowe biblioteki Rozwiąż 139 zadań i sprawdź swoje rozwiązania Python to bardzo popularny, wydajny i elastyczny język programowania ogólnego przeznaczenia, którego prosta, czytelna i zwięzła składnia zdobyła uznanie rzesz programistów na całym świecie. Duże możliwości, przenośność kodu, możliwość pisania skryptów - wszystko to sprawia, że Python znajduje zastosowanie w najróżniejszych dziedzinach i wspiera rozwój wielu popularnych serwisów internetowych. Bez wątpienia warto się go nauczyć! Jeśli chcesz poznać ten język, jesteś na dobrej drodze! Książka omawia najważniejsze elementy programowania w Pythonie. Co ważne, wiedza została usystematyzowana w formie konkretnych zadań do wykonania. Poznasz dzięki nim typy danych i składnię języka, dowiesz się, jak debugować programy, nauczysz się korzystać z funkcji oferowanych przez biblioteki i opanujesz podstawy tworzenia graficznych interfejsów użytkownika. To podręcznik przeznaczony dla młodzieży, ale doskonale sprawdzi się również w przypadku osób dorosłych, które rozpoczynają przygodę z programowaniem. Instalowanie oraz konfigurowanie środowiska i niezbędnych narzędzi Podstawowe informacje na temat języka i programowania Typy danych, zmienne proste i tablicowe Operatory, instrukcje warunkowe oraz instrukcje pętli Operacje wejścia-wyjścia w konsoli i na plikach Biblioteki graficzne, dźwiękowe i wideo Korzystanie z funkcji wbudowanych i tworzenie własnych Programowanie obiektowe, obsługa wątków i wyjątków Tworzenie graficznych interfejsów użytkownika Zadania do samodzielnego wykonania i praktyczny projekt gry Poznaj Pythona, rozwiązuj zadania, zostań programistą!
Python w zadaniach. Programowanie dla młodzieży. Poziom podstawowy
Urszula Wiejak, Adrian Wojciechowski
Opanuj Pythona od strony praktycznej! Poznaj konstrukcje języka Python Naucz się stosować je w praktyce Wykorzystaj standardowe biblioteki Rozwiąż 139 zadań i sprawdź swoje rozwiązania Python to bardzo popularny, wydajny i elastyczny język programowania ogólnego przeznaczenia, którego prosta, czytelna i zwięzła składnia zdobyła uznanie rzesz programistów na całym świecie. Duże możliwości, przenośność kodu, możliwość pisania skryptów - wszystko to sprawia, że Python znajduje zastosowanie w najróżniejszych dziedzinach i wspiera rozwój wielu popularnych serwisów internetowych. Bez wątpienia warto się go nauczyć! Jeśli chcesz poznać ten język, jesteś na dobrej drodze! Książka omawia najważniejsze elementy programowania w Pythonie. Co ważne, wiedza została usystematyzowana w formie konkretnych zadań do wykonania. Poznasz dzięki nim typy danych i składnię języka, dowiesz się, jak debugować programy, nauczysz się korzystać z funkcji oferowanych przez biblioteki i opanujesz podstawy tworzenia graficznych interfejsów użytkownika. To podręcznik przeznaczony dla młodzieży, ale doskonale sprawdzi się również w przypadku osób dorosłych, które rozpoczynają przygodę z programowaniem. Instalowanie oraz konfigurowanie środowiska i niezbędnych narzędzi Podstawowe informacje na temat języka i programowania Typy danych, zmienne proste i tablicowe Operatory, instrukcje warunkowe oraz instrukcje pętli Operacje wejścia-wyjścia w konsoli i na plikach Biblioteki graficzne, dźwiękowe i wideo Korzystanie z funkcji wbudowanych i tworzenie własnych Programowanie obiektowe, obsługa wątków i wyjątków Tworzenie graficznych interfejsów użytkownika Zadania do samodzielnego wykonania i praktyczny projekt gry Poznaj Pythona, rozwiązuj zadania, zostań programistą!
Stephen Sadowski, Adam Hopkins
Today’s developers need something more powerful and customizable when it comes to web app development. They require effective tools to build something unique to meet their specific needs, and not simply glue a bunch of things together built by others. This is where Sanic comes into the picture. Built to be unopinionated and scalable, Sanic is a next-generation Python framework and server tuned for high performance.This Sanic guide starts by helping you understand Sanic’s purpose, significance, and use cases. You’ll learn how to spot different issues when building web applications, and how to choose, create, and adapt the right solution to meet your requirements. As you progress, you’ll understand how to use listeners, middleware, and background tasks to customize your application. The book will also take you through real-world examples, so you will walk away with practical knowledge and not just code snippets.By the end of this web development book, you’ll have gained the knowledge you need to design, build, and deploy high-performance, scalable, and maintainable web applications with the Sanic framework.
QGIS Python Programming Cookbook, Second Edition. Automating geospatial development - Second Edition
Joel Lawhead
QGIS is a desktop geographic information system that facilitates data viewing, editing, and analysis. Paired with the most efficient scripting language—Python, we can write effective scripts that extend the core functionality of QGIS. Based on version QGIS 2.18, this book will teach you how to write Python code that works with spatial data to automate geoprocessing tasks in QGIS. It will cover topics such as querying and editing vector data and using raster data. You will also learn to create, edit, and optimize a vector layer for faster queries, reproject a vector layer, reduce the number of vertices in a vector layer without losing critical data, and convert a raster to a vector. Following this, you will work through recipes that will help you compose static maps, create heavily customized maps, and add specialized labels and annotations. As well as this, we’ll also share a few tips and tricks based on different aspects of QGIS.
QGIS Quick Start Guide. A beginner's guide to getting started with QGIS 3.4
Andrew Cutts
QGIS is a user friendly, open source geographic information system (GIS). The popularity of open source GIS and QGIS, in particular, has been growing rapidly over the last few years. This book is designed to help beginners learn about all the tools required to use QGIS 3.4.This book will provide you with clear, step-by-step instructions to help you apply your GIS knowledge to QGIS. You begin with an overview of QGIS 3.4 and its installation. You will learn how to load existing spatial data and create vector data from scratch. You will then be creating styles and labels for maps. The final two chapters demonstrate the Processing toolbox and include a brief investigation on how to extend QGIS. Throughout this book, we will be using the GeoPackage format, and we will also discuss how QGIS can support many different types of data.Finally, you will learn where to get help and how to become engaged with the GIS community.
Anita Graser, Víctor Olaya Ferrero, Oleksandr Bruy,...
The first module Learning QGIS, Third edition covers the installation and configuration of QGIS. You’ll become a master in data creation and editing, and creating great maps. By the end of this module, you’ll be able to extend QGIS with Python, getting in-depth with developing custom tools for the Processing Toolbox. The second module QGIS Blueprints gives you an overview of the application types and the technical aspects along with few examples from the digital humanities. After estimating unknown values using interpolation methods and demonstrating visualization and analytical techniques, the module ends by creating an editable and data-rich map for the discovery of community information. The third module QGIS 2 Cookbook covers data input and output with special instructions for trickier formats. Later, we dive into exploring data, data management, and preprocessing steps to cut your data to just the important areas. At the end of this module, you will dive into the methods for analyzing routes and networks, and learn how to take QGIS beyond the out-of-the-box features with plug-ins, customization, and add-on tools. 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 QGIS, Third Edition by Anita Graser ? QGIS Blueprints by Ben Mearns ? QGIS 2 Cookbook by Alex Mandel, Víctor Olaya Ferrero, Anita Graser, Alexander Bruy
Miguel Angel Garcia, Barry Harmsen
Business Intelligence technologies are a must-have in every business to make informed decisions and keep up-to speed with the ever-evolving markets. QlikView's disruptive technology makes it a key player and leader in the industry; with its flexibility and powerful analytics environment, building QlikView apps can be mastered by both, business users as well as developers.This book will help you learn QlikView Development from a basic to a practitioner level using a step-by-step approach in a practical environment, and apply proven best practices on each topic.Throughout the book, we will build a QlikView app based on real data about Airline Operations that will help HighCloud Airlines make informed business decisions and analysis-guided strategies. HighCloud Airlines executives are evaluating if entering the US market is a good strategy and, if so, which line of business should they focus their investments on; they need QlikView to make the best decision.The application will be evolving chapter by chapter, along with your skills, going from a simple proof of concept to creating a Data Model, adding a custom style, building a Dashboard and handling and manipulating the source data via script. We will meet the HighCloud Airlines requirement by using many different data visualization objects and time-saving techniques.The whole application uses real data taken from the Bureau of Transportations statistics of the US and encompasses the operations of Airlines both domestic and international. With three years worth of data, you will help HighCloud Airlines discover where people travel the most, which are the Carriers with the most market share, what is the average load factor per airline, which aircraft is the most used to perform flights, which are the busiest airports, and a whole universe of new insights.