Python

Биоинформатика — активная область исследований, в которой используется ряд простых и сложных вычислений для извлечения ценной информации из биологических данных. Из книги вы узнаете, как управлять этими задачами с помощью языка Python. Вы рассмотрите ключевые методы секвенирования нового поколения, анализа отдельных клеток, геномики, метагеномики, а также узнаете, как применяются алгоритмы машинного обучения в биоинформатике. Книга предназначена для аналитиков в области биоинформатики, специалистов по данным, вычислительных биологов, исследователей и разработчиков Python. Для изучения материала желателен опыт работы на Python и базовые знания в области биологии.

В книге рассматриваются основы Python с примерами и заданиями построенными на сетевой тематике. С одной стороны, книга достаточно базовая, чтобы её мог одолеть любой желающий, а с другой стороны, в книге рассматриваются все основные темы, которые позволят дальше расти самостоятельно. Книга не ставит своей целью глубокое рассмотрение Python. Задача книги – объяснить понятным языком основы Python и дать понимание необходимых инструментов для его практического использования. Всё, что рассматривается в книге, 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 любого другого оборудования.

Здесь представлен перевод книги Mike Gold. Creating Video Games using PyGame (2023).
Добро пожаловать в мир программирования PyGame и Python! Эта книга познакомит вас с библиотекой PyGame и научит вас создавать собственные игры с использованием языка Python. Мы начнем с базового обзора Python и библиотеки PyGame, а затем перейдем к разработке, написанию и отладке нашей собственной игры. От добавления графики и звуков до создания анимации и бонусов — мы расскажем обо всем, что вам нужно знать, чтобы создать собственную насыщенную интерактивную игру. Наконец, мы пройдем процесс отладки и тестирования нашей игры, прежде чем опубликовать ее для всего мира. Итак, давайте начнем и научимся создавать собственные игры с помощью PyGame и Python!

«Python для хакеров. Нетривиальные проекты и задачи» делает упор на реальные проекты, так что от экспериментирования с синтаксисом вы сразу перейдете к написанию полноценных программ. Развивая свои навыки разработки на Python, вы будете проводить научные опыты, изучать статистику и решать задачи, которые не давали покоя гениям на протяжении многих лет, и даже займетесь обнаружением далеких экзопланет. Каждая глава начинается с четко поставленной цели и обсуждения способов решения задачи. Далее следует собственно миссия и стратегия действий, построенная таким образом, чтобы вы научились мыслить как программист. Вы будете руководить спасательной операцией береговой охраны, спланируете и осуществите полет космического корабля на Луну, реализуете ограничение доступа в секретную лабораторию с помощью распознавания лиц и не только это. Программы, представленные в книге, не отпугнут даже новичков. Вы будете осваивать все более сложные техники и наращивать навыки написания кода. Справившись со всеми миссиями, вы будете готовы к самостоятельному решению любых сложных реальных задач с помощью Python.

Книга охватывает многообразные аспекты создания веб-приложений с помощью самого популярного веб-фреймворка Django на языке Python. Изучив четыре проекта разной направленности (приложение для ведения блога и электронной коммерции, социальный веб-сайт, платформа электронного обучения), вы получите хорошее представление о том, как работает Django. Опираясь на изученный материал, вы сможете создавать полнофункциональные веб-приложения на Python с аутентификацией, системами управления контентом, RESTful API и прочими элементами. Издание предназначено читателям с базовыми знаниями Python, а также программистам, переходящим на Django с других веб-фреймворков. Оно подойдет и тем, кто уже использует Django в своей работе и хочет расширить свои навыки. Для изучения материала необходимы базовый опыт работы с Python и знание HTML и JavaScript.

Компьютерное зрение находит все большее практическое применение в различных сферах деятельности человека. Дисциплина изучает алгоритмы цифровой обработки изображений, занимается реализацией на практике предложенных решений. В методическом пособии предлагаются задания, с помощью которых можно овладеть практическими навыками работы с библиотекой компьютерного зрения и машинного обучения с открытым исходным кодом OpenCV на языке Python. Учебное пособие предназначено для студентов бакалавров и магистров по таким специальностям, как мехатроника и робототехника, вычислительная техника, управление в технических системах, автоматизация технологических процессов в производстве. В учебном пособии даны задания, предназначенные для закрепления теоретических знаний по цифровой обработке изображений в OpenCV.

Прочитав эту книгу, вы в полной мере освоите фреймворк Dash от Plotly, предоставляющий разработчикам Python блестящие возможности по созданию полноценных интерактивных веб-приложений и дашбордов без знания языка JavaScript. Вы научитесь создавать различные типы диаграмм; вставлять в приложение разнообразные элементы управления, включая кнопки, выпадающие списки, флажки, календари и т.д. и снабжать приложения динамическими страницами со ссылками. Прочитав эту книгу, вы сможете разрабатывать и развертывать сложные интерактивные дашборды, производить многоступенчатый рефакторинг кода и оптимизировать написанные вами приложения.

CPython, самая популярная реализация Python, абстрагируется от сложностей ОС и предоставляет платформу для создания масштабируемых и высокопроизводительных приложений. Каждому Зython-разработчику на какой-то стадии необходимо будет узнать, как работает CPython. Это позволит в полной мере использовать его мощь и оптимизировать приложения. Вы разберетесь с основными концепциями внутреннего устройства CPython и научитесь: читать исходный код интерпретатора CPython и свободно ориентироваться в нем, вносить изменения в синтаксис Python и компилировать их в вашу собственную версию CPython, понимать внутреннюю реализацию таких структур, как списки, словари и генераторы, управлять памятью CPython, масштабировать код Python за счет параллелизма и конкурентного выполнения; дополнять базовые типы новой функциональностью, выполнять наборы тестов, профилировать и проводить бенчмарк Python-кода и исполнительной среды, отлаживать код C и Python на профессиональном уровне, изменять или обновлять компоненты библиотеки CPython, чтобы они могли использоваться в будущих версиях.

Понимание работы алгоритмов и умение применять их для решения прикладных задач – must-have для любого программиста или разработчика. Эта книга поможет вам не только развить навыки использования алгоритмов, но и разобраться в принципах их функционирования, в их логике и математике. Вы начнете с введения в алгоритмы, от поиска и сортировки перейдете к линейному программированию, ранжированию страниц и графам и даже поработаете с алгоритмами машинного обучения. Теории не бывает без практики, поэтому вы займетесь прогнозами погоды, кластеризацией твитов, механизмами рекомендаций фильмов. И, наконец, освоите параллельную обработку, что даст вам возможность решать задачи, требующие большого объема вычислений. Дойдя до конца, вы превратитесь в эксперта по решению реальных вычислительных задач с применением широкого спектра разнообразных алгоритмов.

Перед вами авторитетное руководство по переформатированию, очистке и обработке наборов данных на Python. Третье издание, переработанное с учетом версией Python 3.10 и Pandas 1.4, содержит практические примеры, демонстрирующие эффективное решение широкого круга задач анализа данных. Издание идеально подойдет как аналитикам, только начинающим осваивать Python, так и программистам на Python, еще не знакомым с наукой о данных и научными приложениями.

Учебник содержит интегрированное изложение теоретических разделов экономической теории и ее практической реализации с помощью математического аппарата в среде Python. Отличается подробным описанием решений многочисленных примеров как традиционными, так и цифровыми методами и содержит задачи для самостоятельного решения.

Python — язык программирования №1 для машинного обучения и Data Science. Но как же сложно решить, с чего начать изучение Python, ведь у него огромный инструментарий! Кеннеди Берман фокусируется на тех навыках программирования, которые понадобятся вам для решения задач в области Data Science и машинного обучения. Вы познакомитесь с блокнотами Jupyter — лучшей средой для профессиональной работы с данными. Затем перейдете к ключевым библиотекам, которые упрощают процесс математических вычислений, визуализации, решение задач машинного обучения и обработки естественного языка. Затем, овладев основами, вы перейдете к продвинутым техникам, позволяющим решать более сложные задачи.

Глубокое обучение быстро развивается, открывая все новые и новые возможности создания ПО. Это не только автоматический перевод текстов с одного языка на другой, распознавание изображений, но и многое другое. Глубокое обучение превратилось в важный навык, необходимый каждому разработчику. Keras и TensorFlow облегчают жизнь разработчикам и позволяют легко работать даже тем, кто не имеет глубоких знаний в области математики или науки о данных. Настало время познакомиться с глубоким обучением и мощной библиотекой Keras! В этом расширенном и дополненном издании создатель библиотеки Keras — Франсуа Шолле — делится своими знаниями и с новичками, и с опытными специалистами. Иллюстрации и наглядные примеры помогут вам разобраться с самыми сложными вопросами и концепциями. Вы быстро приобретете навыки, необходимые для разработки приложений глубокого обучения.

Неважно, чем вы занимаетесь - большими данными, машинным обучением, компьютерной графикой или криптографией - без математики вам не обойтись! Везде сейчас требуются базовые знания и понимание алгоритмов. Практические примеры позволят легко разобраться с самыми необходимыми математическими понятиями. 300 упражнений и мини-проектов откроют вам новые возможности в освоении интересных и популярных IT-профессий. Вы познакомитесь с базовыми библиотеками Python, используемыми при разработке реальных приложений, и вспомните давно забытые основы линейной алгебры и матана.

Описан язык Python 3: типы данных, операторы, условия ветвления и выбора, циклы, регулярные выражения, функции, классы, работа с файлами и каталогами, взаимодействие с механизмами Windows, часто используемые модули стандартной библиотеки. Особое внимание уделено библиотеке PyQt, позволяющей создавать приложения с графическим интерфейсом.

В двухтомнике представлены материалы по применению классических методов машинного обучения в различных промышленных задачах. Первый том посвящен инструментам Python – основным библиотекам, классам и функциям, необходимым для предварительной подготовки данных, построения моделей машинного обучения, выполнения различных стратегий валидации. В конце первого тома разбираются задачи с собеседований по SQL, Python, математической статистике и теории вероятностей. Во втором томе рассматривается сам процесс предварительной подготовки данных, а также некоторые метрики качества и ряд полезных библиотек и фреймворков (H2O, Dask, Docker, Google Colab).

В книге освещаются основополагающие вопросы, относящиеся к структурам данных в Python. Теоретические концепции и абстрактные понятия подкреплены простыми примерами. Порядок следования глав соотносится с задачами обработки структур данных.

Настоящее пособие содержит основные сведения о создании приложений на языке Python с графическим пользовательским интерфейсом с помощью библиотеки Tk. Рассматриваются основные типы элементов, управляющих работой приложения, и способы их программной реализации. Даются понятия визуального проектирования и событийного программирования.

Эта книга поможет вам начать работу с миниатюрным и быстрым микроконтроллером Pico и использовать его возможности для разработки инновационных продуктов. Вы узнаете о периферийных устройствах микроконтроллера, а также о разновидностях плат Pico, разработанных и изготовленных различными производителями, затем освоите практические навыки на ряде проектов – начиная с мигающего светодиода и заканчивая большим семисегментным дисплеем. Raspberry Pi Pico – последнее дополнение к семейству продуктов Raspberry Pi, представленное компанией Raspberry Pi Foundation. Основанный на чипе RP2040, Pico – миниатюрный и быстрый микроконтроллер, обладающий достаточной мощностью для выполнения широкого спектра приложений.

Конвейеры обработки данных управляют потоком данных с момента их первоначального сбора до консолидации, очистки, анализа, визуализации и многого другого. Apache Airflow предоставляет единую платформу, которую можно использовать для проектирования, реализации, мониторинга и обслуживания конвейеров.