Python

Если вы читаете эту книгу, то нет смысла убеждать вас в том, что Python просто великолепен. Настоящий вопрос вот в чем: зачем сообществу Python нужна эта книга? Ответ кроется в популярности и зрелости этого языка: хотя популярность Python растет такими темпами, что он приближается к верхним строкам рейтингов, сам язык только начинает брать на себя задачи, над которыми C# и Java работали в течение многих лет. Стартапы становятся реальным бизнесом, веб-приложения и сценарии автоматизации становятся (по большому секрету) корпоративным ПО.

Задействуйте всю мощь поведенческих данных в своей компании, используя инструменты, специально разработанные для их анализа. Общепринятые алгоритмы науки о данных и инструменты предсказательной аналитики трактуют данные о поведении клиентов, такие как клики на веб-сайте или покупки в супермаркете, аналогично любым другим данным. Однако в этой книге представлены мощные методы, специально приспособленные для анализа поведенческих данных. Усовершенствованный экспериментальный дизайн позволяет вам получать максимальную отдачу от ваших A/B-тестов, тогда как причинно-следственные диаграммы позволяют выявлять причины поведений, даже если вы не можете проводить эксперименты. Книга написана в доступном стиле для исследователей данных, бизнес-аналитиков и бихевиористов. Приведены полные примеры и упражнения на языках R и Python, которые помогут вам получать более глубокую информацию о ваших данных — и не откладывая в долгий ящик.

Эта книга служит наиболее эффективным и исчерпывающим источником информации для изучения биткойна и блокчейна через программирование. Опираясь на свой опыт и знания, ее автор, Джимми Сонг, проложил такой путь к изучению, который проведет читателя от математических основ бит­койна до новейших расширений и разветвлений. И на этом пути читателю предоставляется возможность поупражняться на примерах, которые были проверены на реальных учащихся и не только научат принципам действия биткойна, но и позволят интуитивно понять изящество и прелесть данной технологии.

Python стал языком выбора для разработки финансовых приложений, управляемых данными, и систем искусственного интеллекта. Крупные инвестиционные банки и хедж-фонды все активнее реализуют свои базовые платформы трейдинга и управления рисками с использованием экосистемы Python. В новом издании книги разработчики и финансовые аналитики узнают, как применять различные инструменты Python для создания финансовых приложений и систем алгоритмической торговли. Все примеры книги написаны на Python 3 и доступны в виде интерактивных блокнотов Jupyter. Готовые программные решения помогут понять, как экосистема Python формирует технологический фундамент для финансовой индустрии.

Задача курса – объяснить понятным языком основы Python и дать понимание необходимых инструментов для его практического использования. Всё, что рассматривается в курсе, ориентировано на сетевое оборудование и работу с ним. Это даёт возможность сразу использовать в работе сетевого инженера то, что было изучено на курсе. Все примеры показываются на примере оборудования Cisco, но, конечно же, они применимы и для другого оборудования.

По мнению многих отраслевых экспертов, обучение без учителя — передовой рубеж технологий искусственного интеллекта (ИИ) и, возможно, ключ к созданию сильного ИИ. Поскольку подавляющая часть накопленных в мире данных не размечена, к ним нельзя применять традиционное обучение с учителем. В то же время обучение без учителя позволяет успешно работать с неразмеченными наборами данных и выявлять заложенные в них закономерности, обнаружить которые человеку не под силу. Автор книги показывает, как реализовать обучение без учителя на основе двух платформ Python: Scikit-learn и TensorFlow/Keras.

Данный справочник содержит всю ключевую информацию о Python в удобной и наглядной форме. Структура справочника позволяет быстро и удобно находить нужную информацию, получать примеры использования тех или иных элементов и конструкций Python. Отдельное внимание уделено внимание таким темам, как регулярные выражения, кортежи, итераторы и генераторы, объектно-ориентированное программирование на Python. Справочник будет полезен всем, кто использует или изучает Python: от начинающих до профессионалов.

Данная книга позволяет уже с первых шагов создавать свои программы на языке Python. Акцент сделан на написании компьютерных игр и небольших приложений. Есть краткий вводный курс в основы языка, который поможет лучше ориентироваться на практике. По ходу изложения даются все необходимые пояснения, приводятся примеры, а все листинги (коды программ) сопровождаются подробными комментариями. В первой части книги вы узнаете, что представляет собой язык Python и чем он интересен для программиста, как установить его на свой компьютер, как создавать комментарии в коде, как писать, редактировать, запускать и сохранять программы. Конечно же, будет рассмотрен и практиче­ский пример, связанный с выводом текста.

Воплотите ваши идеи в код самого высокого качества! Зед Шоу – один из тех, кто по-настоящему разбирается в Python. Его советы помогли миллионам программистов по всему миру, помогут они и вам. От вас потребуются лишь дисциплина, желание и упорство, все остальное вы найдете в книге «Легкий способ выучить Python 3 еще глубже».

Книга посвящена вопросам разработки веб-приложений с использованием языка Python, фреймворка Django и интерактивной среды разработки PyCharm. Рассмотрены основные технологии и рабочие инструменты создания приложений, даны основы языка Python. Описаны фреймворк Django и структура создаваемых в нем веб-приложений. На простых примерах показаны обработка и маршрутизация запросов пользователей, формирование ответных веб-страниц. Рассмотрено создание шаблонов веб-страниц и форм для пользователей. Показано взаимодействие пользователей с различными типами баз данных через модели. Описана работа с базами данных через встроенные в Django классы без использования SQL-запросов. Приведен пошаговый пример создания сайта от формирования шаблона до его администрирования и развертывания в сети Интернет. Электронный архив на сайте издательства содержит коды всех примеров.

В этой книге речь будет идти о том, как писать программы на языке программирования, который называется Python (правильно читается как Пайтон, но обычно название языка читают как питон, что тоже вполне приемлемо). Таким образом, решать будем две задачи, одна из которых приоритетная, а вторая, хотя и вспомогательная, но достаточно важная. Наша основная задача, конечно же, изучение синтаксиса языка программирования Python. Параллельно мы будем осваивать программирование как таковое, явно или неявно принимая во внимание, что соответствующие алгоритмы предполагается реализовывать на языке Python.

В мире современных технологий все вокруг нас становится взаимосвязанным, настраиваемым, программируемым и в каком-то смысле компьютерным. Можно оставаться пассивным наблюдателем, а можно научиться программировать. Самое главное - это начать думать как программист. С помощью этой книги вы освоите свой первый язык программирования и узнаете, как заставить компьютер выполнять ваши команды. На примере языка Python вы пошагово изучите базовые концепции программирования и многие фундаментальные темы компьютерных наук, включая структуры данных, файлы, объекты, рекурсию и модульную организацию приложений.

Описаны инструментальные средства для разработки приложений искусственного интеллекта. Даны основы языка программирования Python. Раскрыты основные понятия и определения искусственного интеллекта. Рассмотрены вопросы программной реализации элементов нейронной сети и построения многослойных нейронных сетей. Большое внимание уделено применению специализированных библиотек PyBrain, Scikit-learn, Keras, TensorFlow для формирования структуры нейронных сетей и их обучения и библиотек ImageAI и OpenCV для обработки изображений. Материал иллюстрирован простыми и понятными примерами, демонстрирующими использование предварительно обученных нейронных сетей для распознавания объектов на изображениях, создания собственных наборов данных, формирования структуры сети, ее обучения и практического применения.

Обучению основам криптографии посвящено множество книг. Есть ряд книг, в которых новичков учат взламывать шифры. Но нет ни одной книги, в которой новичков учили бы писать компьютерные программы, способ­ные взламывать шифры. Данная книга восполняет этот пробел. В первых нескольких главах читатели познакомятся с основами Python и азами криптографии. В последующих главах поочередно объяс­няется, как запрограммировать тот или иной шифр и как его взломать. Кроме того, каждая глава завершается контрольными вопросами, кото­рые помогут проверить, насколько хорошо вы усвоили прочитанный материал.

Этот видеокурс научит вас автоматизировать самые разные задачи на языке Python, благодаря чему вы сэкономите на рутине тысячи и тысячи часов своей жизни. Курс состоит из двадцати примеров в различных областях: файлы и директории, интерне, web-мастеринг, unreal engine. Каждый пример упрощает ту или иную задачу в своей области, при этом каждый из них создается прямо на ваших глазах и тщательно комментируется.

Географические информационные системы (ГИС) приобретают все большее значение, помогая нам понять сложную социальную, экономическую и природную динамику в ситуациях, где ключевую роль играют пространственные компоненты. Однако фундаментальные алгоритмы, применяемые в ГИС, трудны для понимания и преподавания, отчасти из-за отсутствия логически последовательного изложения. Настоящая книга – попытка решить эту проблему за счет сочетания строгого формализованного языка с практическими примерами и упражнениями. Алгоритмы можно описывать разными способами. В данной книге мы избрали более практичный путь – описывать алгоритм на реальном языке программирования, в качестве какового решили взять Python. Мы выбрали Python в основном за его простой синтаксис, а также за изобилие популярных, эффективных и хорошо сопровождаемых модулей.

Рассмотрены современные и классические алгоритмы одновременного машинного обучения множества агентов, основанные на теории игр, табличных, нейросетевых, эволюционных и роевых технологиях. Представлено последовательное развитие теоретической модели алгоритмов, базирующееся на марковских процессах принятия решений. Реализация алгоритмов выполнена на языке программирования Python с использованием библиотеки глубокого обучения PyTorch. Средой машинного обучения является компьютерная игра StarCraft II с интерфейсом кооперативного мультиагентного обучения SMAC.

Наша цель в этой книге состоит в том, чтобы помочь вам изучить основы технологии и снабдить вас инструментами, которые вы сможете использовать для строительства квантовых решений завтрашнего дня. В центре нашего внимания будет практический опыт разработки исходного кода для квантовых вычислений. В части I вы создадите свой собственный симулятор квантового устройства на языке Python. В части II вы научитесь применять свои новые навыки для написания квантовых приложений с по­мощью языка Q# и Комплекта инструментов для квантовой разработки. В части III вы научитесь имплементировать алгоритм, который умножает целые числа экспоненциально быстрее, чем самый лучший обычный алгоритм из известных на сегодняшний день. Это будет вашей работой на всем протяжении, которая и составит ваше квантовое путешествие. Издание предназначено для разработчиков программного обеспечения.

Если вы уже пытались узнать что-то о нейронных сетях и глубоком обу­чении, то, скорее всего, столкнулись с изобилием ресурсов, от блогов до массовых открытых онлайн-курсов различного качества и даже книг. Ресурсы по нейронным сетям обычно делятся на две категории. Некоторые из них касаются в основном концептуальной и математической части и содержат как рисунки, которые, как правило, встречаются в объяснениях нейронных сетей, так и круги, соединенные линиями со стрелками на концах, а также подробные математические объяснения того, что происходит, чтобы вы могли «вникнуть в матчасть». На других ресурсах — много кода, запустив который вы видите, как снижается ошибка и «обучается» нейронная сеть.

Это Python, например! Познакомьтесь с самым быстрорастущим языком программирования на сегодняшний день. Легкое и увлекательное руководство поможет шаг за шагом прокачать навыки разработки. Никаких архитектур компьютера, теорий программирования и прочей абракадабры — больше практики! В книге 150 задач, которые плавно перенесут читателя от изучения основ языка к решению более сложных вещей. Руководство подойдет всем, у кого голова идет кругом от технического жаргона и пространных объяснений — автор уверен, что учить можно и без этого.