Python

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.

Всегда хотели научиться программировать на Python, но не знаете, с чего начать? Или хотите быстро перейти с другого языка на Python? Уже перепробовали множество книг и курсов, но ничего не подходит? Серия «Быстрый старт» — отличное решение, и вот почему: сложные понятия разбиты на простые шаги — вы сможете освоить язык Python, даже если никогда раньше не занимались программированием. Все фундаментальные концепции подкреплены реальными примерами. Вы получите полное представление о Python: структуры управления, методы обработки ошибок, концепции объектно-ориентированного программирования и т.д. В конце книги вас ждет интересный проект, который поможет усвоить полученные знания. Ну что, готовы? Погнали!

Python - это динамический язык программирования, используемый в самых разных предметных областях. Хотя писать код на Python просто, гораздо сложнее сделать этот код удобочитаемым, пригодным для многократного использования и легким в поддержке. Третье издание "Python. Лучшие практики и инструменты" даст вам инструменты для эффективного решения любой задачи разработки и сопровождения софта.

В третьем издании классического труда професоров Амстердамского университета Эндрю Таненбаума и Мартена ван Стина обсуждаются принципы и парадигмы распределенных систем. Материал был существенно переработан и дополнен, и в то же время мы были заинтересованы в ограничении общего объема книги. Поэтому он был сокращен более чем на 10 % по сравнению со вторым изданием, в основном за счет удаления материала по парадигмам. Для лучшего понимания мате­риала книги широким кругом читателей мы перенесли конкретные материа­лы в отдельные выделенные разделы. Эти разделы могут быть пропущены при первом чтении. Еще одним важным отличием является использование кодов примеров, написанных на языке программирования Python с поддержкой коммуникаций посредством пакета Redis.

Приступив к изучению этого занимательного руководства, каждый, даже первоклассник, сможет написать на Python – одном из самых простых в освоении языков программирования – свое приветствие миру: Hello World!
Ознакомив читателей с элементарными операциями, авторы постепенно перейдут к более сложным темам: работе с графикой и со звуком, компьютерному моделированию и созданию игр. Материал излагается в доступной, удобной для понимания манере; забавные иллюстрации и подробный разбор примеров кода делают обучение легким и нескучным.

Я свято верю, что программирование лучше всего изучать с упором на практику. Безусловно, читать книги по программированию и наблюдать за тем, как преподаватель строит алгоритмы у доски, бывает очень полезно, но не меньшую, если не большую пользу принесет самостоятельное решение задач и воплощение изученных концепций программирования на практике. С учетом вышесказанного я решил большую часть данной книги посвятить практическим упражнениям и их решениям, а основы языка Python дать очень кратко и поверхностно. В книге содержится 186 задач различной степени сложности, охватывающих самые разные учебные дисциплины и сферы жизнедеятельности. Для их решения вам будет достаточно базовых знаний языка, полученных на любом курсе по Python.

Цель этой книги – исследовать те части языка и инструментария Python, о которых, возможно, не все знают. Если вы – опытный разработчик, то, наверное, многие из них вам знакомы, но еще больше ждут, пока у вас появится время на их изучение. Особенно это верно в том случае, когда вы работаете над сложившимися системами, в которых изменение архитектуры компонента ради того, чтобы воспользоваться новыми возможностями языка, - дело не частое. Если вы работаете с Python сравнительно недолго, то, вероятно, знакомы с недавними добавлениями в язык, но в меньшей степени с некоторыми биб­лиотеками, входящими в экосистему.