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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使用Python的高级数据科学和分析使数据科学家能够继续发展他们的技能,并将其应用于商业和学术设置中。这本书中讨论的主题是补充和后续主题讨论的数据科学和分析与Python。其目的是使用Python开发的工具,如SciKit-learn、Pandas、Numpy、Beautiful Soup、NLTK、NetworkX等,覆盖数据科学中重要的高级领域。使用Keras、TensorFlow、Core ML等框架,以及用于iOS和MacOS应用开发的Swift来支持模型开发。

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这本书以一种结构化的、直观的、友好的方式学习c++编程语言。这本书教授现代c++编程语言、c++标准库和现代c++标准的基础知识。不需要以前的编程经验。

c++是一种不同于其他语言的语言,它的复杂性令人惊讶,但在许多方面都非常优美和优雅。它也是一种不能通过猜测来学习的语言,是一种很容易出错的语言。为了克服这一点,每个部分都充满了现实世界中逐渐增加复杂性的例子。面向绝对初学者的现代c++教的不仅仅是用c++ 20编程。它提供了一个可在其上进行构建的坚实的c++基础。

作者带您了解c++编程语言、标准库和c++ 11到c++ 20标准基础知识。每一章都附有适量的理论和大量的源代码示例。

您将使用c++ 20个特性和标准,同时还将比较和查看以前的c++版本。您将使用大量相关的源代码示例来实现此目的。

你将学到什么

  • 使用c++的基础:类型、操作符、变量、常量、表达式、引用、函数、类、I/O、智能指针、多态性等等
  • 在Windows上设置Visual Studio环境,在Linux上设置GCC环境,这样就可以编写自己的代码
  • 声明和定义函数、类和对象,并将代码组织到名称空间中
  • 发现面向对象编程:类和对象,封装,继承,多态性,以及更多使用最先进的c++特性
  • 在组织源代码和控制程序工作流方面采用最佳实践
  • 熟悉c++语言的dos和donts等等
  • 掌握基本的lambdas、继承、多态性、智能指针、模板、模块、契约、概念等等

这本书是给谁的

  • 希望学习c++编程的初学者或程序员新手。不需要有编程经验。
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在不同的编程环境中理解和使用高级C#最重要的特性。这本书教你高级C#的基本特性,以及如何使用Visual Studio 2019将它们合并到不同的编程技术中。

这本书分为两部分。第一部分介绍了c#高级编程的基本原理和要点。您将了解委托和事件,然后转向lambda表达式。第二部分将介绍如何用不同的编程技术实现这些特性,首先从泛型编程开始。之后,您将学习线程编程和异步编程,以便从多线程环境中获益。最后,您将学习使用ADO进行数据库编程。你将知道如何通过你的c#应用程序执行SQL语句和存储过程。

你将学到什么

  • 在高级编程中使用委托、事件和lambda表达式
  • 利用泛型使应用程序更加灵活
  • 创建一个使用多线程和异步编程的快速应用程序
  • 在Visual Studio Community Edition中工作,这是使用c#最常见的IDE
  • 理解替代实现及其优缺点

这本书是给谁的

  • 已经在使用c#的开发人员和程序员
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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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理解并实施panda的大数据分析解决方案,强调性能。本书通过探索其底层实现和数据结构,增强了您使用Python数据分析库pandas的直觉。

《Pandas 编程思想》介绍了大数据的主题,并通过观看pandas帮助解决的激动人心和有影响力的项目来展示概念。从那里,您将学习按大小和类型评估您自己的项目,以确定pandas是否适合您的需要。作者Hannah Stepanek解释了如何在pandas中有效地加载和规范化数据,并回顾了一些最常用的加载器和它们的几个最强大的选项。然后,您将了解如何有效地访问和转换数据,应该避免哪些方法,以及何时使用更高级的性能技术。您还将学习基本的数据访问、学习panda和直观的字典语法。此外,还讨论了如何选择正确的DataFrame格式、使用多层次的DataFrame以及将来如何改进panda。

在本书结束时,您将对pandas库的底层工作原理有一个牢固的理解。准备好用正确的方法在你自己的项目中做出自信的决定。

你将学到什么

  • 理解pandas的底层数据结构,以及为什么在某些情况下它会这样执行
  • 了解如何使用pandas正确地提取、转换和加载数据,重点关注性能
  • 选择正确的数据格式,使数据分析简单有效。
  • 使用其他Python库提高pandas操作的性能

这本书是给谁的

  • 具有基本Python编程技能的软件工程师热衷于在大数据分析项目中使用pandas。Python软件开发人员对大数据感兴趣。
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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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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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获得高级数据分析概念的广泛基础,并发现数据库中的最新革命,如Neo4j、Elasticsearch和MongoDB。这本书讨论了如何实现ETL技术,包括主题爬行,这是应用在诸如高频算法交易和面向目标的对话系统等领域。您还将看到机器学习概念的示例,如半监督学习、深度学习和NLP。使用Python的高级数据分析还包括时间序列和主成分分析等重要的传统数据分析技术。

读完这本书,你将对分析项目的每个技术方面都有了经验。您将了解使用Python代码的概念,并提供在您自己的项目中使用的示例。

你会学到什么

  • 使用数据分析技术,如分类、聚类、回归和预测
  • 处理结构化和非结构化数据、ETL技术以及不同类型的数据库,如Neo4j、Elasticsearch、MongoDB和M- ySQL
  • 考察不同的大数据框架,包括Hadoop和Spark
  • 发现先进的机器学习概念,如半监督学习,深度学习,和NLP

这本书是给谁看的

对数据分析领域感兴趣的数据科学家和软件开发人员。

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简介:

探索用Python编写代码的正确方法。这本书提供的技巧和技术,你需要生产更干净,无错误,和雄辩的Python项目。

要获得更好的代码,首先要理解对代码进行格式化和编制文档以获得最大可读性的重要性,利用内置的数据结构和Python字典来提高可维护性,并使用模块和元类来有效地组织代码。然后,您将深入了解Python语言的新特性,并学习如何有效地利用它们。接下来,您将解码关键概念,如异步编程、Python数据类型、类型提示和路径处理。学习在Python代码中调试和执行单元测试和集成测试的技巧,以确保您的代码可以投入生产。学习旅程的最后一段为您提供了版本管理、实时代码管理和智能代码完成的基本工具。 在阅读和使用这本书之后,您将熟练地编写干净的Python代码,并成功地将这些原则应用到您自己的Python项目中。

目录:

  • Pythonic思维
  • 数据结构
  • 编写更好的函数和类
  • 使用模块和元类
  • 装饰器和上下文管理器
  • 生成器和迭代器
  • 利用新的Python特性
  • 附录:一些很棒的Python工具

作者:

Sunil Kapil在过去十年一直从事软件行业,用Python和其他几种语言编写产品代码。 他曾是一名软件工程师,主要从事网络和移动服务的后端工作。他开发、部署并维护了数百万用户喜爱和使用的从小型到大型的生产项目。他与世界各地知名软件公司的大小团队在不同的专业环境中完成了这些项目。他也是开源的热情倡导者,并不断为Zulip Chat和Black等项目贡献力量。Sunil经常在各种会议上发表关于Python的演讲。

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