Wydawca: Helion

Python. Leksykon kieszonkowy. Wydanie V

Mark Lutz

Język Python obecny jest na rynku od ponad 20 lat. Opracowany został na początku lat dziewięćdziesiątych XX wieku i błyskawicznie zaczął zdobywać uznanie programistów na całym świecie. Python sprawdza się doskonale w pisaniu skryptów oraz narzędzi, a w dużym projekcie także nie zawiedzie oczekiwań. Język ten korzysta z automatycznego zarządzania pamięcią oraz umożliwia obiektowe i funkcyjne podejście do tworzonego programu. Jednym z jego najważniejszych atutów jest bardzo silna społeczność programistów, wymieniająca się na bieżąco informacjami na temat praktycznych zastosowań tego języka. Dzięki temu uzyskanie odpowiedzi na trapiące Cię pytania nie powinno stanowić problemu. Jeżeli jednak chcesz mieć zawsze pod ręką sprawdzone źródło informacji, które pozwoli Ci w każdej sytuacji rozwiać wątpliwości, to trafiłeś na doskonałą pozycję. Należy ona do serii Leksykon kieszonkowy i charakteryzuje się niezwykle zwięzłym, przejrzystym układem najważniejszych treści oraz poręczną formą. Znajdziesz tu szczegółowe informacje na temat typów wbudowanych, wyjątków, programowania obiektowego oraz przetwarzania nazw i reguł zasięgu. Kolejne wydanie tej książki zostało ulepszone i zaktualizowane o mnóstwo nowych informacji, takich jak wykorzystanie Python Launcher w systemie Windows czy formalne reguły dziedziczenia. To doskonałe źródło informacji na temat języka Python! Dzięki tej książce: poznasz podstawy Pythona zapoznasz się z zasadami programowania w tym języku poznasz typy wbudowane wykorzystasz standardowe moduły będziesz mieć zawsze pod ręką solidne źródło informacji o Pythonie Najlepsze rozwiązania typowych problemów!

Python. Machine learning i deep learning. Biblioteki scikit-learn i TensorFlow 2. Wydanie III

Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili

Uczenie maszynowe jest jedną z najbardziej fascynujących technologii naszych czasów - rozwojem jego najróżniejszych zastosowań zajmują się tacy giganci jak Google, Facebook, Apple, Amazon czy IBM. Uczenie maszynowe otwiera zupełnie nowe możliwości i powoli staje się nieodzowne: wystarczy wymienić asystenty głosowe w smartfonach, chatboty ułatwiające klientom wybór produktu, a także sieci ułatwiające podejmowanie decyzji o inwestycjach giełdowych, filtrujące niechciane wiadomości e-mail czy wspomagające diagnostykę medyczną. Oto obszerny przewodnik po uczeniu maszynowym i uczeniu głębokim w Pythonie. Zawiera dokładne omówienie najważniejszych technik uczenia maszynowego oraz staranne wyjaśnienie zasad rządzących tą technologią. Poszczególne zagadnienia zilustrowano mnóstwem wyjaśnień, wizualizacji i przykładów, co znakomicie ułatwia zrozumienie materiału i sprawne rozpoczęcie samodzielnego budowania aplikacji i modeli, takich jak te służące do klasyfikacji obrazów, odkrywania ukrytych wzorców czy wydobywania dodatkowych informacji z danych. Wydanie trzecie zostało zaktualizowane - znalazł się w nim opis biblioteki TensorFlow 2 i najnowszych dodatków do biblioteki scikit-learn. Dodano również wprowadzenie do dwóch nowatorskich technik: uczenia przez wzmacnianie i budowy generatywnych sieci przeciwstawnych (GAN). W książce między innymi: platformy, modele i techniki uczenia maszynowego wykorzystywanie biblioteki scikit-learn i TensorFlow sieci neuronowe, sieci GAN i inne przygotowywanie danych dla modeli uczenia maszynowego ocena i strojenie modeli analizy: regresyjna, skupień i sentymentów Uczenie głębokie z Pythonem: zrozum i zastosuj!

Python na maturze. Rozwiązania i analiza wybranych zadań programistycznych

Roland Zimek

Matura z Pythonem to nic trudnego! Ucz się! Analizuj! Programuj! Nauka programowania na dobre zadomowiła się w szkołach, a umiejętności informatyczne są od lat sprawdzane na egzaminach maturalnych. Jej adepci zapewne zdają sobie sprawę, jakim wzięciem na rynku cieszą się osoby, które mogą się pochwalić znajomością Pythona. To język, który dzięki swoim możliwościom i wszechstronności znajduje zastosowanie w najróżniejszych dziedzinach nauki, przemysłu i biznesu. Książka Python na maturze. Rozwiązania i analiza wybranych zadań programistycznych pozwoli Ci zapoznać się z prawdziwymi zadaniami maturalnymi z kilku ostatnich lat. Będziesz mógł je przeanalizować, a także opracować prawidłowe rozwiązania w języku Python. W efekcie nie tylko zdobędziesz i utrwalisz umiejętności programistyczne, lecz również - co nie mniej ważne - rozwiniesz zdolności w zakresie analizy problemów i wyboru właściwych rozwiązań. Treść zadań maturalnych Analiza problemów Praktyczne rozwiązania Uzasadnienie wybranych technik Typowe pułapki w zadaniach Składnia i instrukcje Pythona Zastosowanie języka w praktyce Naucz się Pythona i zdaj maturę jak prymus!

Python na start! Programowanie dla nastolatków

Michał Wiszniewski

Zacznij od skryptów, a skończysz na szczycie! Pierwsze kroki, czyli od czego zacząć przygodę z Pythonem Niezbędne gadżety, czyli z czego i jak budować programy w Pythonie Wędrówka przez style, czyli jak programować strukturalnie, obiektowo i funkcyjnie Czy kiedykolwiek zastanawiałeś się nad tym, dlaczego na świecie istnieje aż tyle języków programowania i czym różnią się one od siebie? I których z tych języków warto się nauczyć? Na pewno co najmniej kilku, ale na Twojej krótkiej liście nie może zabraknąć Pythona! Ten język ma dwie potężne zalety: po pierwsze, jest znacznie łatwiejszy w nauce i bardziej intuicyjny niż choćby C czy C++, a po drugie, umożliwia tworzenie skryptów, czyli funkcjonalnych programów, przydających się na co dzień programistom wszelkiej maści, administratorom sieci i wielu innym ludziom. Python to także fantastyczne narzędzie do tworzenia rozbudowanych projektów. Zresztą, możesz się o tym szybko przekonać. W tej książce znadziesz omówienie wszystkich najważniejszych funkcji i możliwości Pythona. Zobaczysz, jak pracować w środowisku tego języka, jak używać zmiennych, instrukcji warunkowych, funkcji i typów danych. Zobaczysz, w jakich sytuacjach warto wykorzystywać pętle i moduły, jak wykonywać operacje na plikach i jak obsługiwać wyjątki. Sprawdzisz, do czego przydaje się programowanie strukturalne, a do czego obiektowe, i zobaczysz, jak łatwo połączyć je w Pythonie! Krótko mówiąc, zanim się obejrzysz, zaczniesz samodzielnie pisać zaawansowane skrypty. Sprawdź, programuj i baw się dobrze! Pierwszy program, czyli jak zostałem programistą Zmienne są niezbędne... a zmienne znakowe jeszcze bardziej Operacje wejścia – przekaż skryptowi dowolne informacje Instrukcje warunkowe – początek prawdziwego programowania Funkcje – to jest to! Zasięg zmiennych i nieco więcej o instrukcjach warunkowych – trzeba uważać Pętle – czyli jak ułatwić sobie życie Zaawansowane typy danych – to tylko groźnie brzmi! Operacje na plikach – w końcu ciekawy rozdział! Moduły – one są wspaniałe! Wyjątki – czyli błędy w języku Python Obiekty, klasy i metody – czyli programowanie obiektowe Zaklinaj węża, czyli programuj w Pythonie!

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. 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. 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!