Python

Язык программирования Python. Он моден, он актуален, он в тренде. Python работает везде. Python используют все – от суперкорпораций до сдачи ЕГЭ. Python универсален. Для Python создано колоссальное количество расширений для решения буквально любой задачи. Python прост, очевиден и прозрачен.

Издание представляет собой практический курс, состоящий из 13 разделов (12 из которых интерактивные — для среды JupyterLab). Курс содержит введение в основы языка Python с дальнейшим упором на аналитику данных (работа с наборами данных, статистика, язык SQL, метрики и машинное обучение). Формат материала прост для понимания, а каждый новый раздел включает в себя набор необходимых файлов, ссылок и практических заданий.

Программирование — это приключение, полное трудностей, нового опыта, побед и поражений. В книге «Поговорим на Python» вы присоединитесь к Эрику и Саймону, которые учатся программировать на Python и создают свое первое приложение. Книга написана специально для будущих программистов и идеальна, чтобы начать осваивать навык, который останется на всю жизнь! Книга «Поговорим на Python» учит писать код, задавать вопросы, делать ошибки и пробовать разные решения — прямо как в жизни.

Конкурентность позволяет эффективно выполнять компьютерные программы, разделяя их на задачи, которые можно запускать независимо. Такой подход помогает ускорить игровую графику, обучать большие модели искусственного интеллекта, быстро масштабировать веб-приложения, оптимизировать обработку больших данных и решать многие другие задачи. Работать с конкурентностью непросто, так что эта книга постепенно введет вас в курс дела, а помогут в этом интересные примеры, забавные иллюстрации и понятный код на Python.

Эта книга является практическим комплексным гидом по изучению ИИ и применению нейросетей. В ней вы найдете информацию о различных типах нейросетей, их архитектуре, принципах работы и различных возможностях использования. Примеры использования библиотек NumPy, PyTorch, Matplotlib, SciPy, NetworkX, TensorFlow, OpenCV, Pandas, scikit-learn, nltk помогут вам лучше понять действия нейросети в реальных условиях. Математические основы машинного обучения, с многочисленными примерами уравнений и формул на языке программирования Python, помогут понять истоки появления нейросетей с научной точки зрения.

Алгоритмы — это пошаговые инструкции решения задач, большинство из которых уже были кем-то решены, протестированы и доказали свою эффективность. Второе издание «Грокаем алгоритмы» упрощает изучение, понимание и использование алгоритмов. В этой книге вы найдете простые и внятные объяснения, более 400 забавных иллюстраций и десятки примеров. Ее чтение — лучший способ раскрыть всю мощь алгоритмов и подготовиться к интервью по программированию. Глубоких знаний математики не требуется!

Пособие посвящено рассмотрению базовых конструкций языка Python, в частности, сначала приведены примеры простейших программ в императивном стиле программирования и примеры решения несложных задач линейной, разветвляющейся и циклической структуры, задач с последовательностями и файлами. Далее дана реализация в виде программ на Python алгоритмов методов вычислительной математики. Большое внимание уделено практике использования библиотек numpy, matplotlib, pandas и turtle, для анализа данных и их графической интерпретации.

Представьте, что вы не просто программируете, а создаете элегантные решения, обладая глубоким пониманием алгоритмов и структур данных. Откройте же мощь алгоритмического мышления с помощью Python. Разберитесь в алгоритмах и структурах данных с нуля до продвинутого уровня и применяйте знания в реальном мире. Кем бы вы ни были — начинающим программистом, опытным разработчиком, желающим расширить знания, или специалистом с нетехническим образованием, интересующимся анализом данных, — книга поможет улучшить понимание и навыки решения задач. Наша книга призвана помочь вам всесторонне изучить алгоритмы, созданные с учетом возможностей Python. Этот язык известен своей простотой, читабельностью и элегантностью, благодаря чему он служит отличной средой для изучения алгоритмов, позволяя со­ средоточиться на базовых концепциях, а не увязать в сложном синтаксисе. Python помогает новичкам научиться программировать, а профессионалам открывает много новых возможностей, поэтому идеально подходит для широкого круга читателей.

Python — простой в изучении и практическом использовании язык программирования, который свободно доступен на компьютерах под управлением Mac OS, Windows и Linux. Изучив Python, вы сможете использовать его в своей профессиональной деятельности, не покупая какое-либо программное обеспечение.

В наши дни люди пишут компьютерные программы совсем не так, как раньше. Используя GitHub Copilot, можно простым языком описать, что должна делать программа, а искусственный интеллект тут же сгенерирует ее. Узнайте, как создавать и улучшать программы на Python с помощью ИИ, даже если прежде вы не написали ни строчки компьютерного кода. Сэкономьте время на рутинном программировании и воспользуйтесь услугами ИИ, способного мгновенно воплотить ваши идеи в жизнь. Заодно выучите Python!

Книга содержит около 200 задач машинного обучения, таких как загрузка и обработка текстовых или числовых данных, отбор модели и многие другие. Рассмотрена работа с языком Python, библиотеками pandas и scikit-learn. Коды примеров можно вставлять, объединять и адаптировать, создавая собственное приложение.

Эта книга в кратчайшие сроки поможет на базовом уровне освоить Python — идеальный для новичка, доступный и понятный язык программирования, позволяющий легко создавать интересные и креативные приложения.

Книга доступным для восприятия языком описывает все разнообразие форм статистического обучения – полезного инструментария для извлечения выводов из огромных наборов данных, появившихся в последние 20 лет в самых разных областях науки.

FastAPI — это быстрая и эффективная веб-инфраструктура для создания API с помощью Python. Эта книга представляет собой подробное руководство по созданию приложения с помощью среды FastAPI. Начинается с основ структуры FastAPI и других технологий, используемых в этой книге. Затем вы узнаете о различных аспектах фреймворка: системе маршрутизации, моделировании ответов, обработке ошибок и шаблонах. В этой книге вы узнаете, как создавать быстрые, эффективные и масштабируемые приложения на Python с помощью FastAPI. Вы начнете с приложения Hello World к полноценному API, использующему базу данных, аутентификацию и шаблоны. Вы узнаете, как структурировать свое приложение для повышения эффективности, удобочитаемости и масштабируемости. Благодаря интеграции с другими библиотеками в вашем приложении вы узнаете, как подключить ваше приложение как к базе данных SQL, так и к базе данных NoSQL, интегрировать шаблоны и создать аутентификацию. Ближе к концу этой книги вы узнаете, как писать тесты, контейнеризовать приложение, создавать конвейер непрерывной интеграции и доставки с помощью действий GitHub, а также развертывать приложение в нескольких облачных службах. Все это будет преподаваться с помощью теоретического и практического подхода. К концу этой книги вы будете владеть необходимыми знаниями для создания и развертывания надежного веб-API с использованием инфраструктуры FastAPI.

Эта книга – практическое пособие для начинающих программистов, желающих научиться создавать с нуля компьютерные игры на «дружественном» для новичков языке Python. Каждый ее раздел представляет собой проектирование очередного этапа игры, включая придумывание и «оживление» игрового персонажа, его противников, разработку дополнительных игровых элементов и налаживание их взаимодействия между собой.

Книга посвящена разработке веб-сайтов на языке Python с применением веб-фреймворка Django. Представлены новинки Django 4 и дано наиболее полное описание его инструментов: моделей, контроллеров, шаблонов, средств обработки пользовательского ввода, включая выгруженные файлы, разграничения доступа, посредников, сигналов, инструментов для отправки электронной почты, кеширования и пр.

PyCharm – лучшая профессиональная среда разработки для программистов Python среди множества доступных интегрированных сред. Независимо от того, в каких целях используется Python – для общих задач автоматизации, создания утилит, веб-приложений, анализа данных, машинного обучения или бизнес-приложений, – инструменты PyCharm упрощают выполнение сложных задач и оптимизируют общую производительность. В этой книге мы отправляемся в путешествие по универсальной и динамичной сфере разработки Python, чему способствует интегрированная среда разработки PyCharm. Независимо от того, являетесь ли вы программистом-новичком, только начинающим свое приключение в программировании, или опытным разработчиком, желающим улучшить свои навыки Python, эта книга станет вашим надежным помощником. Python стал одним из самых популярных и универсальных языков программирования, известных своей простотой и читабельностью. Благодаря своей богатой экосистеме библиотек и фреймворков Python используется в широком спектре приложений: от веб-разработки и анализа данных до искусственного интеллекта и научных вычислений. PyCharm, разработанная JetBrains, – это ведущая среда разработки Python, которая предоставляет программистам надежный набор инструментов и функций для эффективной разработки кода, отладки и совместной работы. Вы изучите базовые и расширенные функции PyCharm, узнаете как разрабатывать веб-приложения с помощью Flask, Django, FastAPI и Pyramid, освоите автоматизацию написания кода, отладку и удаленную разработку в PyCharm, а также научитесь выполнять задачи по обработке данных с помощью блокнотов Jupyter, библиотек NumPy, Pandas и других. Наша цель – сделать ваше путешествие по программированию на Python не только познавательным, но и приятным. Издание адресовано как опытным разработчикам на Python, так и новичкам.

В учебное пособие включены задачи и упражнения вузовского курса дискретной математики, включая разделы, связанные со спецификой информационно-коммуникационных технологий. В каждой главе приводятся теоретические сведения, необходимые для решения задач разного уровня сложности, ответы и во многих случаях подробные пояснения к решениям. Второе издание книги отражает тенденцию возрастания интереса к дискретной математике у специалистов в области компьютерных наук. В отличие от первого издания, в качестве языка программирования мы теперь используем Python. Выбор этого языка обусловлен его универсальностью и быстрым ростом популярности в мире. На наш взгляд, Python достаточно хорошо подходит для обучения методам разработки и анализа алгоритмов. Во втором издании мы сохранили структуру материала прежней: каждая глава состоит из теоретической части, содержащей основные определения, теоремы и типичные схемы решения задач, далее приводятся задачи для решения в аудитории под руководством преподавателя или для самостоятельной работы. В книгу добавлены более 50 новых задач с решениями и ответами, а также контрольные вопросы к каждой главе для проверки знания основных определений и теоретических фактов. В ряде случаев в решениях и доказательствах были сделаны уточняющие комментарии или исправлены замеченные неточности. Для освоения материала требуется знание основ математического анализа, аналитической геометрии и линейной алгебры, а для глав 9, 12 и 13 также и основных конструкций языка программирования Python.

В 12 уроках показаны основы программирования и базовые конструкции языка Python. Изложены принципы различных стилей программирования. Даны понятия ввода-вывода, переменных, условий, потока чисел, циклов и списков, массивов, функций и рекурсий. Рассмотрены особенности структурного, объектно-ориентированного и функционального программирования. В каждой главе предложены практические задачи и дано их пошаговое решение с подробным описанием алгоритма.
Для начинающих программистов.

FastAPI — относительно новый, но надежный фреймворк с чистым дизайном, использующий преимущества актуальных возможностей Python. Как следует из названия, FastAPI отличается высоким быстродействием и способен конкурировать в этом с аналогичными фреймворками на таких языках, как Golang. Эта практическая книга расскажет разработчикам, знакомым с Python, как FastAPI позволяет достичь большего за меньшее время и с меньшим количеством кода.