Diccionario Arduino
El Centro de Exámenes del Ministerio de Educación emitió recientemente un aviso sobre el ajuste del sistema de exámenes del National Computer Ranking (NCRE) y decidió agregar la asignatura "Programación en lenguaje Python" al Nivel Nacional de Computación 2. Examen de marzo de 2018.
Hace nueve meses, se promulgó el "Plan de reforma del plan de estudios de tecnología de la información de la provincia de Zhejiang" y Python decidió ingresar a los libros de texto de tecnología de la información de la provincia de Zhejiang. A partir de 2018, el lenguaje de programación de los libros de texto de tecnología de la información de la provincia de Zhejiang pasará de VB a Python.
Los alumnos de primaria ya han comenzado a aprender Python. Dios mío, aprender Python es definitivamente lo correcto después de leer esto.
Lista de libros de Amway Yibo
Introducción a Python
Inicio rápido con la programación en Python: automatice el trabajo tedioso.
Autor: estadounidense Al Svegat
Programación en Python3 desde el principio hasta la práctica
Amazon vende libros de programación en Python.
Este libro es una guía práctica de programación en Python para practicar. Este libro no solo presenta los conocimientos básicos del lenguaje Python, sino que también enseña a los lectores cómo aplicar estos conocimientos y habilidades a través de la práctica de proyectos. La primera parte del libro presenta los conceptos básicos de la programación en Python y la segunda parte cubre algunas tareas diferentes. Al escribir un programa Python, la computadora puede hacerlo automáticamente. Cada capítulo de la Parte II tiene algunos procedimientos de proyecto para que los lectores los aprendan. También hay algunos ejercicios y proyectos prácticos detallados al final de cada capítulo para ayudar a los lectores a consolidar lo que han aprendido, y el apéndice proporciona respuestas a todos los ejercicios.
Aprende Python de la manera tonta (Tercera edición)
Autor: Zed A. Shaw, EE. UU.
"Aprende Python de la manera tonta" (Tercera edición) Edición ) es un libro de introducción a Python, adecuado para lectores que no saben mucho sobre computadoras y nunca han aprendido a programar, pero que están interesados en la programación. Este libro guía a los lectores a aprender programación paso a paso a través de ejercicios, desde la simple impresión hasta la realización de un proyecto completo, permitiendo a los principiantes comenzar con técnicas básicas de programación y finalmente experimentar el proceso básico de desarrollo de software.
La estructura de "Aprender Python a la manera tonta (3.ª edición)" es muy sencilla. * * * Incluye 52 ejercicios, 26 de los cuales cubren los tres temas de entrada/salida, variables y funciones. Otros 26 ejercicios cubren algunos temas avanzados como juicio condicional, bucles, clases y objetos, pruebas de código e implementación de proyectos. El formato de cada capítulo es básicamente el mismo: comienza con un ejercicio de codificación, escribe el código de acuerdo con las instrucciones, lo ejecuta y verifica los resultados, y luego pasa a ejercicios adicionales.
Guía para principiantes de programación en Python
Autor: The Beautiful Michael Dawson
La guía para principiantes de programación en Python intenta ayudar a los principiantes a dominar el lenguaje Python de una manera fácil e interesante. Habilidades de programación. Hay 12 capítulos en este libro. Cada capítulo utiliza un juego completo para demostrar puntos de conocimiento clave y aprender a programar escribiendo un pequeño software interesante. Esto despertará el interés de los lectores y reducirá la dificultad de aprendizaje. Al final de cada capítulo, se resumen los puntos de conocimiento del capítulo y se ofrecen algunos pequeños ejercicios para que los lectores los prueben. El autor incorpora hábilmente todos los conocimientos de programación en estos ejemplos, haciendo que la educación sea realmente entretenida.
Estructura de datos (descripción del lenguaje Python)
Autor: Kenneth Lambert (Lambert)
En informática, la estructura de datos es un Este es un curso avanzado con resumen Conceptos y dificultad. El lenguaje Python tiene una sintaxis simple y una gran interactividad. Es más fácil y claro explicar temas como estructuras de datos usando Python que C.
El capítulo 1 de este libro presenta brevemente los conocimientos básicos y las características del lenguaje Python. Los capítulos 2 a 4 presentan en detalle los tipos de datos abstractos, las estructuras de datos, el análisis de complejidad, las matrices y las estructuras de listas enlazadas lineales. Los capítulos 5 y 6 se centran en los conocimientos relevantes del diseño orientado a objetos. El Capítulo 5 cubre las diferencias clave entre interfaces e implementaciones, polimorfismo y ocultación de información.
El capítulo 6 explica principalmente el conocimiento relevante de la herencia. Los capítulos 7 a 9 cubren colecciones lineales representadas por pilas, colas y listas. El Capítulo 10 presenta varias estructuras de árbol, el Capítulo 11 explica el contenido relacionado de conjuntos y diccionarios, y el Capítulo 12 presenta gráficos y algoritmos de procesamiento de gráficos. Al final de cada capítulo se incluyen preguntas de repaso y estudios de casos para ayudar a los lectores a consolidarse y pensar.
Piensa en Python como un informático.
Autor: Alan B. Downey, EE. UU.
Este libro enseña programación en Python basándose en el concepto de entrenar a los lectores para que piensen como un científico informático. El cuerpo principal del libro es cómo pensar, diseñar y desarrollar. El lenguaje de programación específico solo proporciona un medio conveniente para presentar escenarios específicos. Este no es un libro sobre lenguajes, sino sobre ideas de programación. A diferencia de otros libros sobre lenguajes de programación, no se limita a los detalles del lenguaje, sino que intenta comenzar desde la perspectiva de un principiante y utilizar ejemplos vívidos y ejercicios ricos para guiar a los lectores a mejorar.
Edición avanzada de Python
Programación avanzada de Python (segunda edición)
Autor: ¿Micha, Polonia? Jaworski (Jaworski), Tariq Ziad (Ride)
Este libro está basado en la versión Python 3.5. A través del contenido del Capítulo 13, revela en profundidad los aspectos avanzados de la programación en Python. Este libro comienza con una introducción al lenguaje Python y su comunidad, y explica de manera integral y sistemática la sintaxis de Python, las reglas de nomenclatura, la escritura de paquetes de Python, el código de implementación, el desarrollo de extensiones, el código de administración, la redacción de documentos, el desarrollo de pruebas, la optimización de código, la programación concurrente. y patrones de diseño y otros temas importantes.
Este libro es adecuado para lectores que desean mejorar aún más sus habilidades de programación en Python, y también es adecuado para lectores interesados en la programación en Python. Combinando casos de desarrollo típicos y reales, este libro puede ayudar a los lectores a crear aplicaciones Python de alto rendimiento, confiables y fáciles de mantener.
Programación de alto rendimiento en Python
Autor: Gorelick, Ozwald.
Este libro * * * tiene un total de 12 capítulos, que se centran en cómo optimizar el código y acelerar la velocidad de ejecución de aplicaciones prácticas. Este libro cubre los siguientes temas: conocimientos previos de los componentes internos de la computadora, listas y tuplas, diccionarios y conjuntos, iteradores y generadores, cálculos matriciales y vectoriales, concurrencia, agrupación en clústeres y colas de trabajo. Finalmente, a través de una serie de casos reales, se demuestran problemas que requieren atención en escenarios de aplicación.
Este libro es adecuado para programadores de Python junior e intermedios, así como para lectores que tienen cierta base en el lenguaje Python y desean avanzar y mejorar.
Programación de proyectos geek con Python
Autor: American Mahesh Venkitacharam
Python es un lenguaje de programación de alto nivel interpretativo y orientado a objetos y tipos de datos dinámicos. A través de la programación Python, podemos resolver muchas tareas en la vida real.
Este libro ayuda y anima a los lectores a explorar el mundo de la programación Python a través de 14 proyectos interesantes. Los últimos 14 capítulos de este libro presentan algunos proyectos interesantes implementados a través de la programación Python, incluido el análisis de listas de reproducción de iTunes, la simulación de vida artificial, la creación de dibujos artísticos en código ASCII, la unión de fotografías, la generación de dibujos tridimensionales, la creación de partículas para simular efectos de fuentes de fuegos artificiales e implementación de tres. -Algoritmos de proyección de rayos dimensionales y combinan hardware como Arduino y Raspberry Pie con Python. Este libro no presenta los conocimientos básicos del lenguaje Python, pero muestra cómo usar Python para resolver varios problemas prácticos y cómo usar algunas bibliotecas populares de Python a través de una serie de proyectos complejos.
Programación Python Core (tercera edición)
Autor: American Wesley Chun
Este libro es el clásico más vendido "Programación Python Core" "(Segundo Edition) es una versión nueva y mejorada, dividida en tres partes.
La Parte 1 explica algunas aplicaciones comunes de Python, incluidas expresiones regulares, programación de redes, programación de clientes de Internet, programación multiproceso, programación de GUI, programación de bases de datos, programación de Microsoft Office, Python extendido, etc. La Parte II explica temas relacionados con el desarrollo web, incluidos clientes y servidores web, programación web relacionada con CGI y WSGI, el marco web Diango, computación en la nube y servicios web avanzados. La tercera parte es un capítulo complementario/experimental, que incluye procesamiento de texto y algún otro contenido.
Este libro es adecuado para desarrolladores de Python con cierta experiencia.
Aprendizaje automático de Python: algoritmos básicos para el análisis predictivo"
Autor: Michael Powers (Powers)
Al aprender e investigar el aprendizaje automático, frente a algoritmos deslumbrantes, Los principiantes en el aprendizaje automático a menudo están perdidos. Este libro ayuda a los lectores a comprender el aprendizaje automático desde la perspectiva de los algoritmos y la implementación del lenguaje Python.
Este libro se centra en dos "familias de algoritmos" principales, a saber, la regresión lineal penalizada y la regresión lineal penalizada. métodos integrales y demuestra los principios del uso de los algoritmos discutidos a través de ejemplos de código. Este libro * * * está dividido en siete capítulos, que cubren los dos algoritmos centrales de los modelos predictivos, la construcción de modelos predictivos, la regresión lineal penalizada y la aplicación específica. La implementación del método integral se analiza en detalle.
Guía práctica de aprendizaje automático de Python
Autor: Alexander Combs, Estados Unidos
El aprendizaje automático es un campo cada vez más popular. En los últimos años, después de un período de desarrollo, el lenguaje Python se ha convertido gradualmente en uno de los lenguajes de programación principales. Este libro combina los dos campos populares del aprendizaje automático y el lenguaje Python, utilizando dos algoritmos centrales de aprendizaje automático para maximizar su efectividad. aprovecha el lenguaje Python en el análisis de datos.
Este libro tiene 10 capítulos. El capítulo 1 explica el ecosistema de aprendizaje automático de Python y los nueve capítulos restantes presentan muchos algoritmos relacionados con el aprendizaje automático, incluidos varios algoritmos de clasificación. tecnología de visualización de datos, motores de recomendación, etc., que incluyen principalmente la aplicación de aprendizaje automático en apartamentos, boletos aéreos, mercados de OPI, fuentes de noticias, promoción de contenido, mercados de valores, imágenes, robots de chat y motores de recomendación. Dominar el procesamiento del lenguaje natural de Python
Autor: Deepti Chopra, Nisheeth Joshi, Iti Mathur, India
El procesamiento del lenguaje natural es un campo de la lingüística computacional y la inteligencia artificial relacionado con la interacción persona-computadora. de los campos.
Este libro es una guía de aprendizaje completa para aprender el procesamiento del lenguaje natural. Presenta cómo usar Python para implementar varias tareas de PNL para ayudar a los lectores a crear proyectos basados en aplicaciones prácticas. que cubre temas como manipulación de cadenas, modelado estadístico del lenguaje, morfología, etiquetado de partes del discurso, análisis de sintaxis, análisis semántico, análisis de sentimientos, recuperación de información, análisis del discurso y evaluación del sistema PNL.
Este libro. Adecuado para lectores que están familiarizados con el lenguaje Python y tienen cierta comprensión e interés en el procesamiento y desarrollo del lenguaje natural.
Guía de ciencia de datos de Python
Autor: Gopi Subramanian (India). )
Más de 60 habilidades prácticas de desarrollo para ayudarlo a explorar Python y sus poderosas capacidades de ciencia de datos
Python es conocido por su lenguaje de programación de alto nivel, su simplicidad, legibilidad y escalabilidad. lo convirtió en un lenguaje muy respetado en el campo de la programación y uno de los lenguajes preferidos por los científicos de datos.
Este libro detalla la aplicación de Python en la ciencia de datos, incluidos temas como la exploración y el análisis de datos. y minería, aprendizaje automático, aprendizaje automático a gran escala, etc. Cada capítulo proporciona a los lectores suficiente conocimiento matemático y ejemplos de código para comprender las funciones de los algoritmos en diferentes profundidades, lo que ayuda a los lectores a dominar mejor varios puntos de conocimiento.
Este libro tiene una estructura de contenido clara y ejemplos completos, que beneficiarán tanto a los recién llegados al campo de la ciencia de datos como a los científicos de datos experimentados.
Escribir rastreadores web en Python
Autor: Richard Lawson, Australia
Este libro explica cómo usar Python Escribir un programa de rastreo web, incluida una introducción a la web rastreadores, tres métodos para rastrear datos de páginas, extraer datos del caché, usar subprocesos múltiples y procesos para rastreo simultáneo, cómo rastrear contenido de páginas dinámicas, interactuar con formularios y procesar páginas Problemas de captcha y extracción de datos usando Scarpy y Portia . Finalmente, se rastrearon varios sitios web reales utilizando la tecnología de rastreo de datos presentada en este libro, con el objetivo de ayudar a los lectores a aprender y vivir.
Este libro es adecuado para lectores que tengan algo de experiencia en programación Python y estén interesados en la tecnología de rastreadores.
Pensamiento bayesiano: un método de aprendizaje de Python para el modelado estadístico
Autor: Alan B. Downey, EE. UU.
Este libro ayuda a quienes quieren utilizar las matemáticas. herramientas para resolver problemas del mundo real. El único requisito puede ser saber un poco sobre probabilidad y programación. El método bayesiano es un método matemático común que utiliza conocimientos de probabilidad para resolver problemas de incertidumbre. Un profesional de la informática debe estar familiarizado con su aplicación en problemas informáticos habituales, como traducción automática, reconocimiento de voz, detección de spam, etc.
Procesamiento del lenguaje natural con Python
Autores: Steven Bird, Ivan Klein, Edward Lopez.
El procesamiento del lenguaje natural es una dirección importante en la informática y la inteligencia artificial. Estudia diversas teorías y métodos de uso del lenguaje natural para lograr una comunicación efectiva entre humanos y computadoras, involucrando todas las operaciones informáticas en lenguaje natural.
Python Natural Language Processing es una guía práctica de introducción al campo del procesamiento del lenguaje natural, diseñada para ayudar a los lectores a aprender a escribir programas para analizar el lenguaje escrito. Python Natural Language Processing se basa en el lenguaje de programación Python y una biblioteca de código abierto llamada NLTK, pero no requiere que los lectores tengan experiencia en programación Python. Los 11 capítulos de este libro están organizados en orden de dificultad. Capítulo 65438 Los capítulos 0 a 3 presentan los conceptos básicos del procesamiento del lenguaje y explican cómo utilizar pequeños programas Python para analizar información de texto interesante. El Capítulo 4 analiza la programación estructurada para consolidar los puntos de programación introducidos en los capítulos anteriores. Los capítulos 5 a 7 presentan los principios básicos del procesamiento del lenguaje, incluida la anotación, clasificación y extracción de información. Los capítulos 8 a 10 presentan el análisis de oraciones, la identificación de estructuras sintácticas y los métodos de expresión del significado de oraciones. El Capítulo 11 describe cómo gestionar eficazmente los datos lingüísticos. La posdata analiza brevemente el pasado y el futuro del campo del procesamiento del lenguaje natural.
Este libro es extremadamente práctico e incluye cientos de ejemplos prácticos y ejercicios graduados. Los lectores pueden utilizarlo para el autoestudio, como libro de texto sobre procesamiento del lenguaje natural o lingüística computacional, y como lectura complementaria para cursos de inteligencia artificial, minería de textos y lingüística de corpus.
Análisis de datos de Python"
Autor: Ivan Idris, Indonesia
Python es un lenguaje de programación multiparadigma adecuado tanto para el desarrollo de aplicaciones como orientado a objetos. También es adecuado para patrones de diseño funcional. Python se ha convertido en un lenguaje de programación ideal para científicos de datos para análisis de datos, visualización y aprendizaje automático, lo que puede ayudarlo a mejorar rápidamente la eficiencia de su trabajo.
Este libro guiará a los principiantes. Familiarícese con todos los aspectos del análisis de datos de Python, desde la recuperación, limpieza, manipulación, visualización y almacenamiento de datos hasta el análisis y modelado avanzados. Al mismo tiempo, este libro se centra en una serie de módulos de Python de código abierto, como NumPy, SciPy,. matplotlib, pandas, IPython, Cython, scikit-learn y NLTK Además, este libro presenta temas como visualización de datos, procesamiento de señales, análisis de series temporales, bases de datos, análisis predictivo y aprendizaje automático. conviértete en un experto en análisis de datos.