首課:設置環境。Hello world!
第一課:變量。大數字的數學。
第二課:if - then - else。數字游戲。
第三課:列表。有趣的MadLibs發生器。
第四課:循環。把所有的數字加到10億或更多。
第五課:循環2。生成大量的句子。石頭、剪刀、布的游戲。
第六課:功能。很酷的烏龜庫圖紙。
第七課:從文件中讀/寫。從網頁讀取。數一數一本書里所有的單詞!
第八課:字典。如何寫密信。
從設計和原型設計到測試、部署和維護,Python在許多方面都很有用,它一直是當今最流行的編程語言之一。這本實用的書的第三版提供了對語言的快速參考——包括Python 3.5、2.7和3.6的突出部分——它龐大的標準庫中常用的區域,以及一些最有用的第三方模塊和包。
本書非常適合具有一些Python經驗的程序員,以及來自其他編程語言的程序員,它涵蓋了廣泛的應用領域,包括web和網絡編程、XML處理、數據庫交互和高速數字計算。了解Python如何提供優雅、簡單、實用和強大功能的獨特組合。
這個版本包括:
使用Python進行自然語言處理(NLP),學習如何設置健壯環境來執行文本分析。這第二版經歷了一個重大的修改,并介紹了幾個重要的變化和基于NLP的最新趨勢的新主題。
您將了解如何在NLP中使用最新的、最先進的框架,以及機器學習和深度學習模型,用于Python支持的監督情感分析,以解決實際的案例研究。首先回顧Python中關于字符串和文本數據的NLP基礎知識,然后討論文本數據的工程表示方法,包括傳統的統計模型和新的基于深度學習的嵌入模型。本文還討論了解析和處理文本的改進技術和新方法。
文本摘要和主題模型已經全面修訂,因此本書展示了如何在NIPS會議論文的興趣數據集上下文中構建、調整和解釋主題模型。此外,這本書涵蓋了文本相似性技術與現實世界的電影推薦人的例子,以及情緒分析使用監督和非監督的技術。還有一章專門討論語義分析,您將了解如何從頭構建自己的命名實體識別(NER)系統。雖然該書的整體結構保持不變,但整個代碼庫、模塊和章節都已更新到最新的Python 3。x版本。
你將學習
這本書是給誰的
本書通過提供真實的案例研究和示例,為使用Python庫進行機器學習提供了堅實的基礎。它涵蓋了諸如機器學習基礎、Python入門、描述性分析和預測分析等主題。包括高級機器學習概念,如決策樹學習、隨機森林、增強、推薦系統和文本分析。這本書在理論理解和實際應用之間采取了一種平衡的方法。所有的主題都包括真實世界的例子,并提供如何探索、構建、評估和優化機器學習模型的逐步方法。
這本教科書解釋的概念和技術需要編寫的程序,可以有效地處理大量的數據。面向項目和課堂測試,這本書提出了一些重要的算法,由例子支持,給計算機程序員面臨的問題帶來意義。計算復雜性的概念也被介紹,演示什么可以和不可以被有效地計算,以便程序員可以對他們使用的算法做出明智的判斷。特點:包括介紹性和高級數據結構和算法的主題,與序言順序為那些各自的課程在前言中提供; 提供每個章節的學習目標、復習問題和編程練習,以及大量的說明性例子; 在相關網站上提供可下載的程序和補充文件,以及作者提供的講師資料; 為那些來自不同的語言背景的人呈現Python的初級讀本。
簡介:
探索用Python編寫代碼的正確方法。這本書提供的技巧和技術,你需要生產更干凈,無錯誤,和雄辯的Python項目。
要獲得更好的代碼,首先要理解對代碼進行格式化和編制文檔以獲得最大可讀性的重要性,利用內置的數據結構和Python字典來提高可維護性,并使用模塊和元類來有效地組織代碼。然后,您將深入了解Python語言的新特性,并學習如何有效地利用它們。接下來,您將解碼關鍵概念,如異步編程、Python數據類型、類型提示和路徑處理。學習在Python代碼中調試和執行單元測試和集成測試的技巧,以確保您的代碼可以投入生產。學習旅程的最后一段為您提供了版本管理、實時代碼管理和智能代碼完成的基本工具。 在閱讀和使用這本書之后,您將熟練地編寫干凈的Python代碼,并成功地將這些原則應用到您自己的Python項目中。
目錄:
作者:
Sunil Kapil在過去十年一直從事軟件行業,用Python和其他幾種語言編寫產品代碼。 他曾是一名軟件工程師,主要從事網絡和移動服務的后端工作。他開發、部署并維護了數百萬用戶喜愛和使用的從小型到大型的生產項目。他與世界各地知名軟件公司的大小團隊在不同的專業環境中完成了這些項目。他也是開源的熱情倡導者,并不斷為Zulip Chat和Black等項目貢獻力量。Sunil經常在各種會議上發表關于Python的演講。