关于本书

Python 专业实践介绍了一些概念,几乎任何语言的软件开发人员都可以使用这些概念来改进他们的工作。在学习了Python语言的基础知识之后,这将是一本很棒的书。

目录

内容介绍

Python专业实践由4个部分共11章组成。第1部分和第2部分提供了简短的例子和练习的讨论。第3部分以前面几章的内容为基础,包含了各种练习。第4部分提供了学习更多知识的策略,以及阅读本书后可以尝试的建议。

第1部分,为什么它是重要的,为Python的崛起和为什么软件设计是有价值的奠定了基础。

  • 第一章介绍了Python的一些近代史,以及为什么我喜欢开发Python程序。它接着解释了软件设计,为什么它很重要,以及它如何在你的日常工作中体现出来。

第2部分,设计基础,涵盖了支撑软件设计和开发的高级概念。

  • 第2章涵盖了关注点分离,这是本书中其他几个内容的基础活动。

  • 第3章解释了抽象和封装,向您展示了隐藏信息和为更复杂的逻辑提供更简单的接口如何帮助您控制代码。

  • 第4章提示您考虑性能,涵盖了不同的数据结构、方法和工具,以帮助您构建快速的程序。

  • 第5章教你如何使用各种方法测试你的软件,从单元测试到端到端测试。

第3部分“锁定大型系统”将引导您使用所学的原则构建实际应用程序。

  • 第6章介绍了你将在书中构建的应用程序,并提供了创建程序基础的练习。

  • 第7章涵盖了可扩展性和灵活性的概念,并包括了向应用程序添加可扩展性的练习。

  • 第8章帮助你理解类继承,提供了应该在何时何地使用类继承的建议。本文继续介绍检查正在构建的应用程序中的继承的练习。

  • 第9章稍退一步,介绍了一些工具和一种方法,可以防止代码在执行过程中变得太大。

  • 第10章解释了松耦合,提供了一些最终练习来减少您正在构建的应用程序中的耦合。

第4部分,接下来是什么?给你一些建议,告诉你接下来该怎么学,学什么。

  • 第11章向您展示了我如何规划新的学习材料,如果您对深入软件开发感兴趣的话,还提供了一些可以尝试的学习领域。

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相关内容

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。

这本书的前半部分快速而彻底地概述了Python的所有基础知识。你不需要任何以前的经验与编程开始,我们将教你一切你需要知道,一步一步。

第二部分着重于用Python以实用的方式解决有趣的、真实的问题。一旦你掌握了基础知识,你就会通过跟随我们的动手编程练习和项目迅速提高。

我们在书中的每一页都精心安排了漂亮的排版,代码示例的语法高亮显示,以及教学截图,这样你可以有效地处理和记忆信息:

所有材料都是Python 3.9的最新版本,Python编程语言在2020年发布的最新和最好的版本。简而言之,以下是你将学到的Python基础知识:Python 3的实用介绍:

安装和运行Python:在Windows、macOS或Linux上设置Python 3.9编码环境

  • 核心Python 3概念和约定:解释器会话、脚本、查找和修复代码bug、如何组织代码和构造Python程序、如何有效地学习和实践

  • Python 3.9基本原理:变量、基本数据类型、函数和循环、条件逻辑和控制流、字符串格式、列表/元组/字典、文件输入和输出、错误处理。

  • 中级Python概念:面向对象编程(OOP)、正则表达式、名称空间和作用域、异常处理、安装第三方包。

  • Python的实际使用:创建和修改PDF文件、使用数据库、从web下载和抓取内容、数据科学基础(科学计算和绘图)、图形用户界面和GUI编程。

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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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简单易懂,读起来很有趣,介绍Python对于初学者和语言新手都是理想的。作者Bill Lubanovic带您从基础知识到更复杂和更多样的主题,混合教程和烹饪书风格的代码配方来解释Python 3中的概念。章节结尾的练习可以帮助你练习所学的内容。

您将获得该语言的坚实基础,包括测试、调试、代码重用和其他开发技巧的最佳实践。本书还向您展示了如何使用各种Python工具和开放源码包将Python用于商业、科学和艺术领域的应用程序。

  • 学习简单的数据类型,以及基本的数学和文本操作
  • 在Python的内置数据结构中使用数据协商技术
  • 探索Python代码结构,包括函数的使用
  • 用Python编写大型程序,包括模块和包
  • 深入研究对象、类和其他面向对象的特性
  • 检查从平面文件到关系数据库和NoSQL的存储
  • 使用Python构建web客户机、服务器、api和服务
  • 管理系统任务,如程序、进程和线程
  • 了解并发性和网络编程的基础知识

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通过机器学习的实际操作指南深入挖掘数据

机器学习: 为开发人员和技术专业人员提供实践指导和全编码的工作示例,用于开发人员和技术专业人员使用的最常见的机器学习技术。这本书包含了每一个ML变体的详细分析,解释了它是如何工作的,以及如何在特定的行业中使用它,允许读者在阅读过程中将所介绍的技术融入到他们自己的工作中。机器学习的一个核心内容是对数据准备的强烈关注,对各种类型的学习算法的全面探索说明了适当的工具如何能够帮助任何开发人员从现有数据中提取信息和见解。这本书包括一个完整的补充教师的材料,以方便在课堂上使用,使这一资源有用的学生和作为一个专业的参考。

机器学习的核心是一种基于数学和算法的技术,它是历史数据挖掘和现代大数据科学的基础。对大数据的科学分析需要机器学习的工作知识,它根据从训练数据中获得的已知属性形成预测。机器学习是一个容易理解的,全面的指导,为非数学家,提供明确的指导,让读者:

  • 学习机器学习的语言,包括Hadoop、Mahout和Weka
  • 了解决策树、贝叶斯网络和人工神经网络
  • 实现关联规则、实时和批量学习
  • 为安全、有效和高效的机器学习制定战略计划

通过学习构建一个可以从数据中学习的系统,读者可以在各个行业中增加他们的效用。机器学习是深度数据分析和可视化的核心,随着企业发现隐藏在现有数据中的金矿,这一领域的需求越来越大。对于涉及数据科学的技术专业人员,机器学习:为开发人员和技术专业人员提供深入挖掘所需的技能和技术。

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Perkovic对使用Python编程的介绍:作为应用程序开发的重点,第二版不仅仅是对编程的介绍。这是一本包罗万象的计算机科学入门书,采用了“在正确的时间使用正确的工具”的教学方法,并侧重于应用程序开发。该方法是实践和问题导向的,与实践问题和解决方案出现在整个文本。文本是命令式的,但并不回避在适当的时候尽早讨论对象。关于用户定义类和面向对象编程的讨论将在后面的课文中出现,当学生有更多的背景知识和概念时,可以激发他们的学习动机。章节包括问题解决技术和经典算法的介绍,问题解决和编程以及将核心技能应用于应用程序开发的方法。本版本还包括在更广泛的领域中提供的示例和实践问题。另一章的案例研究是独家威利E-Text,为学生提供实际应用的概念和工具,涵盖在章节中。

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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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Python算法,第二版解释了Python方法的算法分析和设计。本书由《初级Python》的作者Magnus Lie Hetland撰写,主要关注经典算法,但也对基本的算法解决问题技术有了深入的理解。

这本书涉及一些最重要和最具挑战性的领域的编程和计算机科学在一个高度可读的方式。它涵盖了算法理论和编程实践,演示了理论是如何反映在真实的Python程序中的。介绍了Python语言中内置的著名算法和数据结构,并向用户展示了如何实现和评估其他算法和数据结构

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这本书在对算法工作原理的高层次理解和对优化模型的具体细节的了解之间找到一个平衡点。这本书将给你的信心和技能时,开发所有主要的机器学习模型。在这本Pro机器学习算法中,您将首先在Excel中开发算法,以便在用Python/R实现模型之前,实际了解可以在模型中调优的所有细节。

你将涵盖所有主要的算法:监督和非监督学习,其中包括线性/逻辑回归;k - means聚类;主成分分析;推荐系统;决策树;随机森林;“GBM”;和神经网络。您还将通过CNNs、RNNs和word2vec等文本挖掘工具了解最新的深度学习。你不仅要学习算法,还要学习特征工程的概念来最大化模型的性能。您将看到该理论与案例研究,如情绪分类,欺诈检测,推荐系统,和图像识别,以便您得到最佳的理论和实践为工业中使用的绝大多数机器学习算法。在学习算法的同时,您还将接触到在所有主要云服务提供商上运行的机器学习模型。

你会学到什么?

  • 深入了解所有主要的机器学习和深度学习算法
  • 充分理解在构建模型时要避免的陷阱
  • 在云中实现机器学习算法
  • 通过对每种算法的案例研究,采用动手实践的方法
  • 学习集成学习的技巧,建立更精确的模型
  • 了解R/Python编程的基础知识和Keras深度学习框架

这本书是给谁看的

希望转换到数据科学角色的业务分析师/ IT专业人员。想要巩固机器学习知识的数据科学家。

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Manning2020新书《Practices of the Python Pro》,250页pdf

专业开发人员知道编写干净、组织良好、易于维护的应用程序代码的许多好处。通过学习和遵循已建立的模式和最佳实践,您可以将您的代码和您的职业生涯提升到一个新的水平。

通过Python Pro的实践,您将学习如何使用非常流行的编程语言Python来设计专业级别的、干净的、易于维护的软件。您会发现一些容易理解的示例,它们使用伪代码和Python来介绍软件开发的最佳实践,以及许多即时有用的技术,可以帮助您像专业人员一样编写代码。

Python Pro的实践教会您设计和编写可理解、可维护和可扩展的专业质量的软件。Dane Hillard是一名Python专业人员,他帮助许多开发人员完成了这一步,并且他知道这需要什么。通过一些有用的示例和练习,他可以告诉您何时、为什么以及如何模块化代码,如何通过减少复杂性来提高质量,等等。接受这些核心原则,您的代码将变得更容易阅读、维护和重用。

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