Python 官方教程(https://docs.python.org/3/tutorial/)的开头是这样写的:“Python 是一门既容易上手又强大的编程语言。”这句话本身并无大碍,但需要注意的是,正因为它既好学又好用,所以很多Python程序员只用到了其强大功能的一小部分。

只需要几个小时,经验丰富的程序员就能学会用 Python 写出实用的程序。然而随着这最初高产的几个小时变成数周甚至数月,在那些先入为主的编程语言的影响下,开发者们会慢慢地写出带着“口音”的 Python 代码。即便 Python 是你的初恋,也难逃此命运。因为在学校里,抑或是那些入门书上,教授者往往会有意避免只跟语言本身相关的特性。

另外,向那些已在其他语言领域里有了丰富经验的程序员介绍 Python 的时候,我还发现了一个问题:人们总是倾向于寻求自己熟悉的东西。受到其他语言的影响,你大概能猜到Python会支持正则表达式,然后就会去查阅文档。但是如果你从来没见过元组拆包(tuple unpacking),也没听过描述符(descriptor)这个概念,那么估计你也不会特地去搜索它们,然后就永远失去了使用这些Python独有的特性的机会。这也是本书试图解决的一个问题。

第一部分

第一部分只有单独的一章,讲解的是 Python 的数据模型(datamodel),以及如何为了保证行为一致性而使用特殊方法(比如__repr__),毕竟 Python 的一致性是出了名的。其实整本书几乎都是在讲解 Python 的数据模型,第 1 章算是一个概览。

第二部分

第二部分包含了各种集合类型:序列(sequence)、映射(mapping)和集合(set),另外还提及了字符串(str)和字节序列(bytes)的区分。说起来,最后这一点也是让亲者(Python 3 用户)快,仇者(Python 2 用户)痛的一个关键,因为这个区分致使 Python 2代码迁移到 Python 3 的难度陡增。第二部分的目标是帮助读者回忆起Python 内置的类库,顺带解释这些类库的一些不太直观的地方。具体的例子有 Python 3 如何在我们观察不到的地方对 dict 的键重新排序,或者是排序有区域(locale)依赖的字符串时的注意事项。为了达到本部分的目标,有些地方的讲解会比较大而全,像序列类型和映射类型的变种就是这样;有时则会写得很深入,比方说我会对dict 和 set 底层的散列表进行深层次的讨论。

第三部分

如何把函数作为一等对象(first-order object)来使用。第三部分首先会解释前面这句话是什么意思,然后话题延伸到这个概念对那些被广泛使用的设计模型的影响,最后读者会看到如何利用闭包(closure)的概念来实现函数装饰器(function decorator)。这一部分的话题还包括Python 的这些基本概念:可调用(callable)、函数属性(functionattribute)、内省(introspection)、参数注解(parameter annotation)和Python 3 里新出现的 nonlocal 声明。

第四部分

  到了这里,书的重点转移到了类的构建上面。虽然在第二部分里的例子里就有类声明(class declaration)的出现,但是第四部分会呈现更多的类。和任何面向对象语言一样,Python 还有些自己的特性,这些特性可能并不会出现在你我学习基于类的编程的语言中。这一部分的章节解释了引用(reference)的原理、“可变性”的概念、实例的生命周期、

如何构建自定义的集合类型和 ABC、多重继承该怎么理顺、什么时候应该使用操作符重载及其方法。

第五部分

Python 中有些结构和库不再满足于诸如条件判断、循环和子程序(subroutine)之类的顺序控制流程,第五部分的笔墨会集中在这些构造和库上。我们会从生成器(generator)起步,然后话题会转移到上下文管理器(context manager)和协程(coroutine),其中会涵盖新增的功能强大但又不容易理解的 yield from 语法。这一部分以并发性和面向事件的 I/O 来结尾,其中跟并发性相关的是 collections.futures这个很新的包,它借助 futures 包把线程和进程的概念给封装了起

来;而跟面向事件 I/O 相关的则是 asyncio,它的背后是基于协程和yield from 的 futures 包。

第六部分

  第六部分的开头会讲到如何动态创建带属性的类,用以处理诸如JSON 这类半结构化的数据。然后会从大家已经熟悉的特性(property)机制入手,用描述符从底层来解释 Python 对象属性的存取。同时,函数、方法和描述符的关系也会被梳理一遍。第六部分会从头至尾地实现一个字段验证器,在这个过程中我们会遇到一些微妙的问题,然后在最后一章中就自然引出像类装饰器(class decorator)和元类(metaclass)这些高级的概念。

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相关内容

首先加速介绍R生态系统、编程语言和工具,包括R脚本和RStudio。通过使用许多例子和项目,这本书教你如何将数据导入R,以及如何使用R处理这些数据。一旦基础扎实,《实用R 4》的其余部分将深入具体的项目和例子,从使用R和LimeSurvey运行和分析调查开始。接下来,您将使用R和MouselabWeb执行高级统计分析。然后,您将看到在没有统计信息的情况下R如何工作,包括如何使用R自动化数据格式化、操作、报告和自定义函数。

本书的最后一部分讨论了在服务器上使用R;您将使用R构建一个脚本,该脚本可以运行RStudio服务器并监视报表源的更改,以便在发生更改时向用户发出警报。这个项目包括定期电子邮件提醒和推送通知。最后,您将使用R创建一个定制的个人最重要信息的每日纲要报告,例如天气报告、每日日历、待办事项等等。这演示了如何自动化这样一个过程,以便用户每天早上导航到相同的web页面并获得更新的报告。

你将学到什么

  • 设置并运行R脚本,包括在新机器上的安装以及下载和配置R
  • 使用RStudio Server将任何机器变成可从任何地方访问的强大数据分析平台
  • 编写基本的脚本并修改现有的脚本以满足自己的需要。
  • 在R中创建基本的HTML报告,根据需要插入信息
  • 构建一个基本的R包并发布它

这本书是给谁的

  • 建议您之前接触过统计学、编程和SAS,但不是必需的。
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通过这个紧凑的实用指南,开始使用Python进行数据分析。这本书包括三个练习和一个用正确的格式从Python代码中获取数据的案例研究。使用Python学习数据分析还可以帮助您使用分析发现数据中的意义,并展示如何可视化数据。

每一节课都尽可能是独立的,允许您根据需要插入和退出示例。如果您已经在使用Python进行数据分析,那么您会发现您希望知道如何使用Python来完成许多事情。然后,您可以将这些技术直接应用到您自己的项目中。

如果您不使用Python进行数据分析,那么本书从一开始就带您了解基础知识,为您在该主题中打下坚实的基础。当你阅读完这本书的时候,你会对如何使用Python进行数据分析有更好的理解。

你将学到什么

  • 从Python代码中获取数据
  • 准备数据及其格式
  • 找出数据的意义
  • 使用iPython可视化数据

这本书是给谁的

想学习使用Python进行数据分析的同学。建议您具有Python方面的经验,但不是必需的,因为您需要具有数据分析或数据科学方面的经验。

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这本教科书通过提供实用的建议,使用直接的例子,并提供相关应用的引人入胜的讨论,以一种容易理解的方式介绍了基本的机器学习概念。主要的主题包括贝叶斯分类器,最近邻分类器,线性和多项式分类器,决策树,神经网络,和支持向量机。后面的章节展示了如何通过“推进”的方式结合这些简单的工具,如何在更复杂的领域中利用它们,以及如何处理各种高级的实际问题。有一章专门介绍流行的遗传算法。

这个修订的版本包含关于工业中机器学习的实用应用的关键主题的三个全新的章节。这些章节研究了多标签域,无监督学习和它在深度学习中的使用,以及归纳逻辑编程的逻辑方法。许多章节已经被扩展,并且材料的呈现已经被增强。这本书包含了许多新的练习,许多解决的例子,深入的实验,和独立工作的计算机作业。

https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-319-63913-0#about

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介绍

这本书在保持非常务实的教导和结果导向付出很大的精力。构建聊天机器人不只是完成一个教程或遵循几个步骤,它本身就是一种技能。这本书肯定不会用大量的文本和过程让你感到无聊;相反,它采用的是边做边学的方法。到目前为止,在你的生活中,你肯定至少使用过一个聊天机器人。无论你是不是一个程序员,一旦你浏览这本书,你会发现构建模块的聊天机器人,所有的奥秘将被揭开。建立聊天机器人可能看起来很困难,但这本书将让你使它如此容易。我们的大脑不是用来直接处理复杂概念的;相反,我们一步一步地学习。当你读这本书的时候,从第一章到最后一章,你会发现事情的进展是多么的清晰。虽然你可以直接翻到任何一章,但我强烈建议你从第一章开始,因为它肯定会支持你的想法。这本书就像一个网络系列,你在读完一章之后就无法抗拒下一章的诱惑。在阅读完这本书后,你所接触到的任何聊天机器人都会在你的脑海中形成一幅关于聊天机器人内部是如何设计和构建的画面。

这本书适合谁?

这本书将作为学习与聊天机器人相关的概念和学习如何建立他们的一个完整的资源。那些将会发现这本书有用的包括: Python web开发人员希望扩大他们的知识或职业到聊天机器人开发。 学生和有抱负的程序员想获得一种新的技能通过亲身体验展示的东西,自然语言爱好者希望从头开始学习。 企业家如何构建一个聊天机器人的伟大的想法,但没有足够的技术关于如何制作聊天机器人的可行性信息。 产品/工程经理计划与聊天机器人相关项目。

如何使用这本书?

请记住,这本书的写作风格和其他书不一样。读这本书的时候要记住,一旦你完成了这本书,你就可以自己建造一个聊天机器人,或者教会别人如何建造一个聊天机器人。在像阅读其他书籍一样阅读这本书之前,务必记住以下几点:

  • 这本书涵盖了构建聊天机器人所需的几乎所有内容,而不是现有内容。
  • 这本书是关于花更多的时间在你的系统上做事情的,这本书就在你身边。确保您执行每个代码片段并尝试编写代码;不要复制粘贴。
  • 一定要按照书中的步骤去做;如果你不理解一些事情,不要担心。你将在本章的后面部分了解到。
  • 可以使用本书所提供的源代码及Jupyter NoteBook作为参考。

内容概要

  • Chapter 1: 在本章中,你将从商业和开发人员的角度了解与聊天机器人相关的事情。这一章为我们熟悉chatbots概念并将其转换为代码奠定了基础。希望在本章结束时,你会明白为什么你一定要为自己或你的公司创建一个聊天机器人。
  • Chapter 2: 在本章中会涉及聊天机器人的自然语言处理,你将学习到聊天机器人需要NLP时应该使用哪些工具和方法。这一章不仅教你在NLP的方法,而且还采取实际的例子和演示与编码的例子。本章还讨论了为什么使用特定的NLP方法可能需要在聊天机器人。注意,NLP本身就是一种技能。
  • Chapter 3: 在本章中,你将学习如何使用像Dialogflow这样的工具以一种友好而简单的方式构建聊天机器人。如果你不是程序员,你肯定会喜欢它,因为它几乎不需要编程技能。
  • Chapter 4:在本章中,你将学习如何以人们想要的方式构建聊天机器人。标题说的很艰难,但一旦你完成了前一章,你会想要更多,因为这一章将教如何建立内部聊天机器人从零开始,以及如何使用机器学习算法训练聊天机器人。
  • Chapter 5:在本章中,部署你的聊天机器人纯粹是设计给你的聊天机器人应用一个最后的推动。当你经历了创建聊天机器人的简单和艰难的过程后,你肯定不想把它留给自己。你将学习如何展示你的聊天机器人到世界使用Facebook和Slack,最后,整合他们在你自己的网站。
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Building Chatbots with Python.pdf
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Python程序员将使用这些有用的单行程序来提高他们的计算机科学技能。

Python单行程序将教会您如何阅读和编写“单行程序”:将有用功能的简明语句封装到一行代码中。您将学习如何系统地解包和理解任何一行Python代码,并像专家一样编写雄辩、强大的压缩Python。

本书共分五章,内容包括技巧和技巧、正则表达式、机器学习、核心数据科学主题和有用的算法。对一行程序的详细解释将介绍关键的计算机科学概念,并提高您的编码和分析技能。您将了解高级Python特性,如列表理解、切片、lambda函数、正则表达式、映射和缩减函数以及切片分配。您还将学习如何:

•利用数据结构来解决现实世界的问题,比如使用布尔索引来查找污染水平高于平均水平的城市

•使用NumPy基础,如数组、形状、轴、类型、广播、高级索引、切片、排序、搜索、聚合和统计

•计算多维数据数组的基本统计量和无监督学习的K-Means算法

•使用分组和命名组、负查找头、转义字符、空白、字符集(和负字符集)和贪婪/非贪婪操作符创建更高级的正则表达式

•了解广泛的计算机科学主题,包括字谜、回文、超集、排列、阶乘、质数、斐波纳契数、混淆、搜索和算法排序

在本书的最后,您将了解如何以最精炼的方式编写Python,并仅用一行代码就创建简洁、漂亮的“Python艺术”片段。

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概率图模型是机器学习中的一种技术,它使用图论的概念来简明地表示和最佳地预测数据问题中的值。

图模型为我们提供了在数据中发现复杂模式的技术,广泛应用于语音识别、信息提取、图像分割和基因调控网络建模等领域。

这本书从概率论和图论的基础开始,然后继续讨论各种模型和推理算法。所有不同类型的模型都将与代码示例一起讨论,以创建和修改它们,并在它们上运行不同的推理算法。有一整章是关于朴素贝叶斯模型和隐马尔可夫模型的。这些模型已经通过实际例子进行了详细的讨论。

你会学到什么

  • 掌握概率论和图论的基本知识
  • 使用马尔可夫网络
  • 实现贝叶斯网络
  • 图模型中的精确推理技术,如变量消除算法
  • 了解图模型中的近似推理技术,如消息传递算法

图模型中的示例算法 通过真实的例子来掌握朴素贝叶斯的细节 使用Python中的各种库部署PGMs 获得隐马尔可夫模型的工作细节与现实世界的例子

详细 概率图模型是机器学习中的一种技术,它使用图论的概念来简洁地表示和最佳地预测数据问题中的值。在现实问题中,往往很难选择合适的图模型和合适的推理算法,这对计算时间和精度有很大的影响。因此,了解这些算法的工作细节是至关重要的。

这本书从概率论和图论的基础开始,然后继续讨论各种模型和推理算法。所有不同类型的模型都将与代码示例一起讨论,以创建和修改它们,并在它们上运行不同的推理算法。有一个完整的章节专门讨论最广泛使用的网络朴素贝叶斯模型和隐马尔可夫模型(HMMs)。这些模型已经通过实际例子进行了详细的讨论。

风格和方法 一个易于遵循的指南,帮助您理解概率图模型使用简单的例子和大量的代码例子,重点放在更广泛使用的模型。

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《快速Python书籍,第三版》是由Python权威Naomi Ceder编写的关于Python语言的全面指南。作为一名熟练的教师,她完美地平衡了语言的细节和你处理任何任务所需的洞察力和建议。大量相关的例子和边做边学的练习可以帮助你第一次掌握每个重要的概念。无论您是抓取网站还是玩弄嵌套元组,您都会欣赏这本书的清晰、重点和对细节的关注。

这是Manning受欢迎的《快速Python》一书的第三版,对优雅的Python编程语言及其著名的易于阅读的语法进行了清晰、清晰的介绍。这是为初学Python的程序员编写的,最新的版本包含了新的练习。它简明扼要地介绍了其他语言共有的特性,同时详细介绍了Python的全面标准函数库和独特的特性。

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改进您的编程技术和方法,成为一个更有生产力和创造性的Python程序员。本书探索了一些概念和特性,这些概念和特性不仅将改进您的代码,而且还将帮助您理解Python社区,并对Python哲学有深入的了解和详细的介绍。

专业的Python 3,第三版给你的工具写干净,创新的代码。它首先回顾了一些核心的Python原则,这些原则将在本书后面的各种概念和示例中进行说明。本书的前半部分探讨了函数、类、协议和字符串的各个方面,描述了一些技术,这些技术可能不是常见的知识,但它们共同构成了坚实的基础。后面的章节涉及文档、测试和应用程序分发。在此过程中,您将开发一个复杂的Python框架,该框架将整合在本书中所学到的思想。

这个版本的更新包括Python 3中迭代器的角色、用Scrapy和BeautifulSoup进行web抓取、使用请求调用没有字符串的web页面、用于分发和安装的新工具等等。在本书的最后,您将准备好部署不常见的特性,这些特性可以将您的Python技能提升到下一个级别。

你将学习

  • 用各种类型的Python函数实现程序
  • 使用类和面向对象编程
  • 使用标准库和第三方库中的字符串
  • 使用Python获取web站点数据
  • 通过编写测试套件来自动化单元测试
  • 回顾成像、随机数生成和NumPy科学扩展
  • 理解Python文档的精髓,以帮助您决定分发代码的最佳方式

这本书是给谁看的 熟悉Python的中级程序员,希望提升到高级水平。您应该至少编写了一个简单的Python应用程序,并且熟悉基本的面向对象方法、使用交互式解释器和编写控制结构。

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本书通过提供真实的案例研究和示例,为使用Python库进行机器学习提供了坚实的基础。它涵盖了诸如机器学习基础、Python入门、描述性分析和预测分析等主题。包括高级机器学习概念,如决策树学习、随机森林、增强、推荐系统和文本分析。这本书在理论理解和实际应用之间采取了一种平衡的方法。所有的主题都包括真实世界的例子,并提供如何探索、构建、评估和优化机器学习模型的逐步方法。

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Machine Learning using Python by Manaranjan Pradhan.pdf
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这本教科书解释的概念和技术需要编写的程序,可以有效地处理大量的数据。面向项目和课堂测试,这本书提出了一些重要的算法,由例子支持,给计算机程序员面临的问题带来意义。计算复杂性的概念也被介绍,演示什么可以和不可以被有效地计算,以便程序员可以对他们使用的算法做出明智的判断。特点:包括介绍性和高级数据结构和算法的主题,与序言顺序为那些各自的课程在前言中提供; 提供每个章节的学习目标、复习问题和编程练习,以及大量的说明性例子; 在相关网站上提供可下载的程序和补充文件,以及作者提供的讲师资料; 为那些来自不同的语言背景的人呈现Python的初级读本。

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