这是一本Python编程的教科书,有许多实际的例子和练习。您将学习基本编程的必要基础,重点是Python。这本教科书是用Latex写的,使用Overleaf.com。

您可以在下面找到源代码和其他示例和参考资料。

Python已经成为一种流行的编程语言,也是当今使用最多的编程语言之一。

在过去的30年里,我们创建软件的方式发生了巨大的变化,从80年代初的个人电脑时代到今天的智能手机、平板电脑和个人电脑等功能强大的设备。

互联网也改变了我们使用设备和软件的方式。我们仍然有传统的桌面应用程序,但Web站点、Web应用程序和所谓的智能手机应用程序等主导着今天的软件市场。

我们需要找到并学习适合这个编程新时代的编程语言。

我们现在有几千种不同的编程语言,那么我们为什么要学Python呢?我猜您需要学习不止一种编程语言才能在今天的软件市场中生存下来,但是Python很容易学,因此它对于新程序员和更有经验的程序员都是一个很好的起点。

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Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言,在设计中注重代码的可读性,同时也是一种功能强大的通用型语言。

开始编写解决实际问题的软件,即使你完全没有编程经验!这个友好的,简单的,全彩的书让你完全掌握自己的学习,授权你建立独特的和有用的程序。微软已经完全重新编写了初学者教程,反映了对今天的初学者如何学习的深入研究,以及为什么其他的书都不够。Python start to Code充满了创新,从它的“Snaps”预构建操作到它的“Make Something Happen”项目。无论您是初学者还是以前尝试过,本指南都将把编程的力量、兴奋和乐趣掌握在您的手中!

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越来越多来自不同领域的计算机科学家使用离散数学结构来解释概念和问题。在教学经验的基础上,作者提供了一个容易理解的文本,强调了离散数学的基础及其高级课题。这篇文章展示了如何用清晰的数学语言表达精确的思想。学生发现离散数学在描述计算机科学结构和解决问题方面的重要性。他们还学习如何掌握离散数学将帮助他们发展重要的推理技能,这些技能将在他们的职业生涯中继续发挥作用。

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如果您是用Python编程的新手,并且正在寻找可靠的介绍,那么这本书就是为您准备的。由计算机科学教师开发,在“为绝对初学者”系列丛书通过简单的游戏创造教授编程的原则。您将获得实际的Python编程应用程序所需的技能,并将了解如何在真实场景中使用这些技能。在整个章节中,你会发现一些代码示例来说明所提出的概念。在每一章的结尾,你会发现一个完整的游戏,展示了这一章的关键思想,一章的总结,以及一系列的挑战来测试你的新知识。当你读完这本书的时候,你将非常精通Python,并且能够将你所学到的基本编程原理应用到你要处理的下一种编程语言。

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本书建立在基本的Python教程的基础上,解释了许多没有被常规覆盖的Python语言特性:从通过利用入口点作为微服务扮演双重角色的可重用控制台脚本,到使用asyncio高效地整理大量来源的数据。通过这种方式,它涵盖了基于类型提示的linting、低开销测试和其他自动质量检查,以演示一个健壮的实际开发过程。

Python的一些功能强大的方面通常用一些设计的示例来描述,这些示例仅作为一个独立示例来解释该特性。通过遵循从原型到生产质量的真实应用程序示例的设计和构建,您不仅将看到各种功能是如何工作的,而且还将看到它们如何作为更大的系统设计过程的一部分进行集成。此外,您还将受益于一些有用的附加说明和库建议,它们是Python会议上问答会议的主要内容,也是讨论现代Python最佳实践和技术的主要内容,以便更好地生成易于维护的清晰代码。

高级Python开发是为已经能用Python编写简单程序的开发人员准备的,这些开发人员希望了解什么时候使用新的和高级语言特性是合适的,并且能够以一种自信的方式这样做。它对于希望升级到更高级别的开发人员和迄今为止使用过较老版本Python的非常有经验的开发人员特别有用。

你将学习

  • 理解异步编程
  • 检查开发插件架构
  • 使用类型注释
  • 回顾测试技术
  • 探索打包和依赖项管理

这本书是给谁的 -已经有Python经验的中高级开发人员。

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题目

Python编程与解决问题

简介

“用Python编程和问题解决”这本书给我们带来了极大的乐趣。 本书适用于工程和数学入门的学生,他们可以使用这种高级编程语言作为解决数学问题的有效工具。 Python用于开发任何流的应用程序,它不仅限于计算机科学。 我们相信,任何具有计算机基础知识和逻辑思维能力的人都可以学习编程。 出于这种动机,我们以清醒的方式编写了这本书。 读完本书,您将了解编程语言有多么简单,同时您还将学习python编程的基础知识。 您将有足够的动力去使用python开发应用程序。

由于本书是在考虑读者没有python编程知识的前提下编写的,因此在通读所有章节之前,读者应该了解学习python编程的好处。 以下是一些为什么要学习python语言的原因。

•Python语言简单易学。 例如,与其他编程语言相比,它具有简单的语法。
•Python是一种面向对象的编程语言。 它用于开发桌面,独立和脚本应用程序。
•Python还是免费开源软件的示例。 由于其开放性,因此无需更改原始程序就可以编写程序并可以在任何平台(即Windows,Linux,Ubuntu和Mac OS)上进行部署。

本书的组织本书分为两个部分。 第一部分介绍了计算机编程的基础知识,而第二部分介绍了与面向对象编程有关的主题以及有关数据结构的一些基本主题。

在本书的第一部分中,读者将学习计算机的基础知识,python编程的基础知识,在各种操作系统上执行python程序的知识(第1章),python中使用的数据类型,赋值,格式化数字和字符串(第2章)。 )运算符和表达式(第3章),决策语句(第4章),循环控制语句(第5章)和函数(第6章)。

在第二部分中,将向读者介绍类和对象的创建。 使用类创建列表和字符串的概念将在第7章和第8章中讨论。读者还将了解数据结构的基本主题,即搜索和排序(第9章),因为它是最重要的概念之一,并且几乎用在了其中。 所有实际应用。 第10章介绍了面向对象编程的各种概念和功能,例如继承,可访问性(即封装)。第11章详细介绍了python的主要重要数据结构之一,即元组,集合和字典,而第12章介绍了Python。 使用乌龟创建图形。 最后,第13章将帮助读者理解文件处理的需求,并以此为基础开发实时应用程序。 因此,在阅读本书的第二部分之后,读者将可以通过考虑灵活性和可重用性来创建软件应用程序。

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Programming_And_Problem_Solving_With_Phython_20bb.pdf
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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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有兴趣的数据科学专业人士可以通过本书学习Scikit-Learn图书馆以及机器学习的基本知识。本书结合了Anaconda Python发行版和流行的Scikit-Learn库,演示了广泛的有监督和无监督机器学习算法。通过用Python编写的清晰示例,您可以在家里自己的机器上试用和试验机器学习的原理。

所有的应用数学和编程技能需要掌握的内容,在这本书中涵盖。不需要深入的面向对象编程知识,因为工作和完整的例子被提供和解释。必要时,编码示例是深入和复杂的。它们也简洁、准确、完整,补充了介绍的机器学习概念。使用示例有助于建立必要的技能,以理解和应用复杂的机器学习算法。

对于那些在机器学习方面追求职业生涯的人来说,Scikit-Learn机器学习应用手册是一个很好的起点。学习这本书的学生将学习基本知识,这是胜任工作的先决条件。读者将接触到专门为数据科学专业人员设计的蟒蛇分布,并将在流行的Scikit-Learn库中构建技能,该库是Python世界中许多机器学习应用程序的基础。

你将学习

  • 使用Scikit-Learn中常见的简单和复杂数据集
  • 将数据操作为向量和矩阵,以进行算法处理
  • 熟悉数据科学中使用的蟒蛇分布
  • 应用带有分类器、回归器和降维的机器学习
  • 优化算法并为每个数据集找到最佳算法
  • 从CSV、JSON、Numpy和panda格式加载数据并保存为这些格式

这本书是给谁的

  • 有抱负的数据科学家渴望通过掌握底层的基础知识进入机器学习领域,而这些基础知识有时在急于提高生产力的过程中被忽略了。一些面向对象编程的知识和非常基本的线性代数应用将使学习更容易,尽管任何人都可以从这本书获益。
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从设计和原型设计到测试、部署和维护,Python在许多方面都很有用,它一直是当今最流行的编程语言之一。这本实用的书的第三版提供了对语言的快速参考——包括Python 3.5、2.7和3.6的突出部分——它庞大的标准库中常用的区域,以及一些最有用的第三方模块和包。

本书非常适合具有一些Python经验的程序员,以及来自其他编程语言的程序员,它涵盖了广泛的应用领域,包括web和网络编程、XML处理、数据库交互和高速数字计算。了解Python如何提供优雅、简单、实用和强大功能的独特组合。

这个版本包括:

  • Python语法、面向对象的Python、标准库模块和第三方Python包
  • Python对文件和文本操作、持久性和数据库、并发执行和数值计算的支持
  • 网络基础、事件驱动编程和客户端网络协议模块
  • Python扩展模块,以及用于打包和分发扩展、模块和应用程序的工具
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