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本書建立在基本的Python教程的基礎上,解釋了許多沒有被常規覆蓋的Python語言特性:從通過利用入口點作為微服務扮演雙重角色的可重用控制臺腳本,到使用asyncio高效地整理大量來源的數據。通過這種方式,它涵蓋了基于類型提示的linting、低開銷測試和其他自動質量檢查,以演示一個健壯的實際開發過程。

Python的一些功能強大的方面通常用一些設計的示例來描述,這些示例僅作為一個獨立示例來解釋該特性。通過遵循從原型到生產質量的真實應用程序示例的設計和構建,您不僅將看到各種功能是如何工作的,而且還將看到它們如何作為更大的系統設計過程的一部分進行集成。此外,您還將受益于一些有用的附加說明和庫建議,它們是Python會議上問答會議的主要內容,也是討論現代Python最佳實踐和技術的主要內容,以便更好地生成易于維護的清晰代碼。

高級Python開發是為已經能用Python編寫簡單程序的開發人員準備的,這些開發人員希望了解什么時候使用新的和高級語言特性是合適的,并且能夠以一種自信的方式這樣做。它對于希望升級到更高級別的開發人員和迄今為止使用過較老版本Python的非常有經驗的開發人員特別有用。

你將學習

  • 理解異步編程
  • 檢查開發插件架構
  • 使用類型注釋
  • 回顧測試技術
  • 探索打包和依賴項管理

這本書是給誰的 -已經有Python經驗的中高級開發人員。

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使用Python的高級數據科學和分析使數據科學家能夠繼續發展他們的技能,并將其應用于商業和學術設置中。這本書中討論的主題是補充和后續主題討論的數據科學和分析與Python。其目的是使用Python開發的工具,如SciKit-learn、Pandas、Numpy、Beautiful Soup、NLTK、NetworkX等,覆蓋數據科學中重要的高級領域。使用Keras、TensorFlow、Core ML等框架,以及用于iOS和MacOS應用開發的Swift來支持模型開發。

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這本書以一種結構化的、直觀的、友好的方式學習c++編程語言。這本書教授現代c++編程語言、c++標準庫和現代c++標準的基礎知識。不需要以前的編程經驗。

c++是一種不同于其他語言的語言,它的復雜性令人驚訝,但在許多方面都非常優美和優雅。它也是一種不能通過猜測來學習的語言,是一種很容易出錯的語言。為了克服這一點,每個部分都充滿了現實世界中逐漸增加復雜性的例子。面向絕對初學者的現代c++教的不僅僅是用c++ 20編程。它提供了一個可在其上進行構建的堅實的c++基礎。

作者帶您了解c++編程語言、標準庫和c++ 11到c++ 20標準基礎知識。每一章都附有適量的理論和大量的源代碼示例。

您將使用c++ 20個特性和標準,同時還將比較和查看以前的c++版本。您將使用大量相關的源代碼示例來實現此目的。

你將學到什么

  • 使用c++的基礎:類型、操作符、變量、常量、表達式、引用、函數、類、I/O、智能指針、多態性等等
  • 在Windows上設置Visual Studio環境,在Linux上設置GCC環境,這樣就可以編寫自己的代碼
  • 聲明和定義函數、類和對象,并將代碼組織到名稱空間中
  • 發現面向對象編程:類和對象,封裝,繼承,多態性,以及更多使用最先進的c++特性
  • 在組織源代碼和控制程序工作流方面采用最佳實踐
  • 熟悉c++語言的dos和donts等等
  • 掌握基本的lambdas、繼承、多態性、智能指針、模板、模塊、契約、概念等等

這本書是給誰的

  • 希望學習c++編程的初學者或程序員新手。不需要有編程經驗。
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在不同的編程環境中理解和使用高級C#最重要的特性。這本書教你高級C#的基本特性,以及如何使用Visual Studio 2019將它們合并到不同的編程技術中。

這本書分為兩部分。第一部分介紹了c#高級編程的基本原理和要點。您將了解委托和事件,然后轉向lambda表達式。第二部分將介紹如何用不同的編程技術實現這些特性,首先從泛型編程開始。之后,您將學習線程編程和異步編程,以便從多線程環境中獲益。最后,您將學習使用ADO進行數據庫編程。你將知道如何通過你的c#應用程序執行SQL語句和存儲過程。

你將學到什么

  • 在高級編程中使用委托、事件和lambda表達式
  • 利用泛型使應用程序更加靈活
  • 創建一個使用多線程和異步編程的快速應用程序
  • 在Visual Studio Community Edition中工作,這是使用c#最常見的IDE
  • 理解替代實現及其優缺點

這本書是給誰的

  • 已經在使用c#的開發人員和程序員
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這本教科書通過提供實用的建議,使用直接的例子,并提供相關應用的引人入勝的討論,以一種容易理解的方式介紹了基本的機器學習概念。主要的主題包括貝葉斯分類器,最近鄰分類器,線性和多項式分類器,決策樹,神經網絡,和支持向量機。后面的章節展示了如何通過“推進”的方式結合這些簡單的工具,如何在更復雜的領域中利用它們,以及如何處理各種高級的實際問題。有一章專門介紹流行的遺傳算法。

這個修訂的版本包含關于工業中機器學習的實用應用的關鍵主題的三個全新的章節。這些章節研究了多標簽域,無監督學習和它在深度學習中的使用,以及歸納邏輯編程的邏輯方法。許多章節已經被擴展,并且材料的呈現已經被增強。這本書包含了許多新的練習,許多解決的例子,深入的實驗,和獨立工作的計算機作業。

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

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理解并實施panda的大數據分析解決方案,強調性能。本書通過探索其底層實現和數據結構,增強了您使用Python數據分析庫pandas的直覺。

《Pandas 編程思想》介紹了大數據的主題,并通過觀看pandas幫助解決的激動人心和有影響力的項目來展示概念。從那里,您將學習按大小和類型評估您自己的項目,以確定pandas是否適合您的需要。作者Hannah Stepanek解釋了如何在pandas中有效地加載和規范化數據,并回顧了一些最常用的加載器和它們的幾個最強大的選項。然后,您將了解如何有效地訪問和轉換數據,應該避免哪些方法,以及何時使用更高級的性能技術。您還將學習基本的數據訪問、學習panda和直觀的字典語法。此外,還討論了如何選擇正確的DataFrame格式、使用多層次的DataFrame以及將來如何改進panda。

在本書結束時,您將對pandas庫的底層工作原理有一個牢固的理解。準備好用正確的方法在你自己的項目中做出自信的決定。

你將學到什么

  • 理解pandas的底層數據結構,以及為什么在某些情況下它會這樣執行
  • 了解如何使用pandas正確地提取、轉換和加載數據,重點關注性能
  • 選擇正確的數據格式,使數據分析簡單有效。
  • 使用其他Python庫提高pandas操作的性能

這本書是給誰的

  • 具有基本Python編程技能的軟件工程師熱衷于在大數據分析項目中使用pandas。Python軟件開發人員對大數據感興趣。
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簡單易懂,讀起來很有趣,介紹Python對于初學者和語言新手都是理想的。作者Bill Lubanovic帶您從基礎知識到更復雜和更多樣的主題,混合教程和烹飪書風格的代碼配方來解釋Python 3中的概念。章節結尾的練習可以幫助你練習所學的內容。

您將獲得該語言的堅實基礎,包括測試、調試、代碼重用和其他開發技巧的最佳實踐。本書還向您展示了如何使用各種Python工具和開放源碼包將Python用于商業、科學和藝術領域的應用程序。

  • 學習簡單的數據類型,以及基本的數學和文本操作
  • 在Python的內置數據結構中使用數據協商技術
  • 探索Python代碼結構,包括函數的使用
  • 用Python編寫大型程序,包括模塊和包
  • 深入研究對象、類和其他面向對象的特性
  • 檢查從平面文件到關系數據庫和NoSQL的存儲
  • 使用Python構建web客戶機、服務器、api和服務
  • 管理系統任務,如程序、進程和線程
  • 了解并發性和網絡編程的基礎知識

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改進您的編程技術和方法,成為一個更有生產力和創造性的Python程序員。本書探索了一些概念和特性,這些概念和特性不僅將改進您的代碼,而且還將幫助您理解Python社區,并對Python哲學有深入的了解和詳細的介紹。

專業的Python 3,第三版給你的工具寫干凈,創新的代碼。它首先回顧了一些核心的Python原則,這些原則將在本書后面的各種概念和示例中進行說明。本書的前半部分探討了函數、類、協議和字符串的各個方面,描述了一些技術,這些技術可能不是常見的知識,但它們共同構成了堅實的基礎。后面的章節涉及文檔、測試和應用程序分發。在此過程中,您將開發一個復雜的Python框架,該框架將整合在本書中所學到的思想。

這個版本的更新包括Python 3中迭代器的角色、用Scrapy和BeautifulSoup進行web抓取、使用請求調用沒有字符串的web頁面、用于分發和安裝的新工具等等。在本書的最后,您將準備好部署不常見的特性,這些特性可以將您的Python技能提升到下一個級別。

你將學習

  • 用各種類型的Python函數實現程序
  • 使用類和面向對象編程
  • 使用標準庫和第三方庫中的字符串
  • 使用Python獲取web站點數據
  • 通過編寫測試套件來自動化單元測試
  • 回顧成像、隨機數生成和NumPy科學擴展
  • 理解Python文檔的精髓,以幫助您決定分發代碼的最佳方式

這本書是給誰看的 熟悉Python的中級程序員,希望提升到高級水平。您應該至少編寫了一個簡單的Python應用程序,并且熟悉基本的面向對象方法、使用交互式解釋器和編寫控制結構。

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獲得高級數據分析概念的廣泛基礎,并發現數據庫中的最新革命,如Neo4j、Elasticsearch和MongoDB。這本書討論了如何實現ETL技術,包括主題爬行,這是應用在諸如高頻算法交易和面向目標的對話系統等領域。您還將看到機器學習概念的示例,如半監督學習、深度學習和NLP。使用Python的高級數據分析還包括時間序列和主成分分析等重要的傳統數據分析技術。

讀完這本書,你將對分析項目的每個技術方面都有了經驗。您將了解使用Python代碼的概念,并提供在您自己的項目中使用的示例。

你會學到什么

  • 使用數據分析技術,如分類、聚類、回歸和預測
  • 處理結構化和非結構化數據、ETL技術以及不同類型的數據庫,如Neo4j、Elasticsearch、MongoDB和M- ySQL
  • 考察不同的大數據框架,包括Hadoop和Spark
  • 發現先進的機器學習概念,如半監督學習,深度學習,和NLP

這本書是給誰看的

對數據分析領域感興趣的數據科學家和軟件開發人員。

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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:

  • Pythonic思維
  • 數據結構
  • 編寫更好的函數和類
  • 使用模塊和元類
  • 裝飾器和上下文管理器
  • 生成器和迭代器
  • 利用新的Python特性
  • 附錄:一些很棒的Python工具

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。

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