Acciones de Micha
El Centro de Exámenes del Ministerio de Educación emitió recientemente un aviso sobre el ajuste del sistema de Clasificación Nacional de Computación (NCRE), decidiendo agregar la materia "Programación en lenguaje Python" al Examen Nacional de Computación Nivel 2 a partir de desde marzo de 2018.
Hace nueve meses, se promulgó el Plan de Reforma Curricular 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 están empezando 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. Al final de cada capítulo, hay ejercicios y proyectos prácticos detallados para ayudar a los lectores a consolidar lo que han aprendido, y el apéndice proporciona respuestas a todos los ejercicios.
Aprender Python de la manera estúpida (3.ª edición)
Autor: Zed A. Shaw, EE. UU.
"Aprender Python de la manera estúpida" (3.ª 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 en forma 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 de la manera difícil (3.ª edición)" es muy sencilla e incluye 52 ejercicios, 26 de los cuales cubren los tres temas de entrada/salida, variables y funciones, y los otros 26 ejercicios. Cubre temas avanzados como condicionales, bucles, clases y objetos, pruebas de código e implementación de proyectos. El formato de cada capítulo es básicamente el mismo. Comienzas con un ejercicio de código, sigues las instrucciones para escribir el código, lo ejecutas y verificas los resultados, y luego haces ejercicios adicionales.
La guía para principiantes de programación en Python
Autor: El hermoso Michael Dawson
La guía para principiantes de programación en Python intenta ayudar a los principiantes de una manera fácil e interesante. Los académicos dominan el lenguaje Python y las habilidades de programación. El libro tiene 12 capítulos en total. Cada capítulo utiliza un juego completo para demostrar puntos de conocimiento clave. Puede aprender programación escribiendo un pequeño software divertido para estimular el interés de los lectores y reducir la dificultad de aprendizaje. Al final de cada capítulo, se resumirán los puntos de conocimiento del capítulo y se darán algunos pequeños ejercicios para que los lectores prueben sus habilidades. 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 A. Lambert (Lambert)
En informática, la estructura de datos es un Este es un curso avanzado con conceptos abstractos y dificultad. El lenguaje Python tiene una sintaxis simple y una gran interactividad. Usar Python para explicar temas como las estructuras de datos es más simple y claro que el lenguaje 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 presentan conocimientos relevantes sobre conjuntos lineales representados por pilas, colas y listas enlazadas. 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 con la idea de entrenar a los lectores a pensar como un 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 se basa en la versión Python 3.5 y revela en profundidad las habilidades avanzadas de la programación en Python a lo largo de 13 capítulos. Este libro comienza con una introducción al lenguaje Python y su comunidad, y analiza temas importantes como la sintaxis de Python, reglas de nomenclatura, escritura de paquetes de Python, código de implementación, desarrollo de extensiones, código de administración, redacción de documentación, desarrollo de pruebas, optimización de código y programación concurrente. , patrones de diseño, etc. Una explicación completa y sistemática.
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, Ozsvald.
Este libro tiene 12 capítulos, que se centran en cómo optimizar el código y acelerar la velocidad de ejecución de aplicaciones prácticas. Este libro cubre principalmente 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, agrupamiento 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 Python Geek
Autor: Mahesh Venkitachalam, Estados Unidos
Python es un lenguaje de programación de alto nivel con tipos de datos interpretados, orientados a objetos y 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 en Python a través de 14 proyectos interesantes. Hay 14 capítulos en el libro, que presentan algunos proyectos interesantes implementados con programación Python, incluido el análisis de listas de reproducción de iTunes, la simulación de vida artificial, la creación de dibujos artísticos en código ASCII, el empalme de fotografías, la generación de dibujos tridimensionales, la creación de partículas para simular efectos de fuentes de fuegos artificiales, y realizar luz tridimensional La combinación de algoritmo de proyección, Arduino, Raspberry Pi y otro hardware con Python. Este libro no presenta los conocimientos básicos del lenguaje Python, pero muestra cómo usar Python para resolver varios problemas prácticos a través de una serie de proyectos complejos, así como cómo usar algunas bibliotecas populares de Python.
Programación Python Core (tercera edición)
Autor: Wesley Chun de Estados Unidos
Este libro es el clásico éxito de ventas "Programación Python Core" (segunda edición). ) 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 segunda parte 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 el capítulo complementario/experimental, que incluye procesamiento de textos y otros contenidos.
Este libro es adecuado para desarrolladores de Python con cierta experiencia.
Aprendizaje automático de Python: algoritmo central para el análisis predictivo"
Autor: Michael Bowles
Al aprender e investigar el aprendizaje automático, los principiantes en máquinas se enfrentan a algoritmos deslumbrantes. El aprendizaje a menudo se pierde. 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, es decir, la regresión lineal penalizada. y métodos integrales, y demuestra los principios del uso de los algoritmos discutidos a través de ejemplos de código. El libro está dividido en siete capítulos, que cubren los dos algoritmos centrales del modelo de predicción, la construcción del modelo de predicción y la introducción de la regresión lineal de penalización. y el método integral, la aplicación e implementación específicas se analizan en detalle.
Guía práctica de aprendizaje automático de Python
Autor: Alexander T. Coombs, Estados Unidos
Máquina. El aprendizaje 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 aprendizaje automático central. algoritmos para maximizar. Maximice las ventajas del 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. Varios algoritmos de clasificación, tecnología de visualización de datos, motores de recomendación, etc., que incluyen principalmente la aplicación de aprendizaje automático en apartamentos, boletos de avión, mercados de OPI, fuentes de noticias, promoción de contenido, mercados de valores, imágenes, robots de chat y motores de recomendación.
Domina el procesamiento del lenguaje natural Python
Autor: Deepti Chopra, Nisheeth Joshi, Iti Mathur, India.
El procesamiento del lenguaje natural es uno de los campos relacionados con la interacción persona-ordenador en la lingüística computacional y la inteligencia artificial.
Este libro es una guía de estudio completa para aprender el procesamiento del lenguaje natural. Presenta cómo usar Python para implementar diversas tareas de PNL y ayuda a los lectores a crear proyectos basados en aplicaciones de la vida real. El libro consta de 65,438+00 capítulos que cubren temas como procesamiento 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 de sistemas de PNL.
Este libro es adecuado para lectores que estén familiarizados con el lenguaje Python y tengan cierta comprensión e interés en el procesamiento y desarrollo del lenguaje natural.
Guía de ciencia de datos de Python
Autor: India Gopi Subramanian (Sabramanian)
Más de 60 habilidades prácticas de desarrollo para ayudarle a explorar Python y sus poderosas capacidades de ciencia de datos .
Como lenguaje de programación de alto nivel, Python se ha convertido en un lenguaje muy respetado en el campo de la programación por su simplicidad, legibilidad y escalabilidad, y se ha convertido en una de las primeras opciones de los científicos de datos.
Este libro presenta en detalle la aplicación de Python en la ciencia de datos, incluidos temas como exploración de datos, análisis y minería de datos, aprendizaje automático y aprendizaje automático a gran escala. Cada capítulo proporciona a los lectores suficiente conocimiento matemático y ejemplos de código para permitirles comprender funciones algorítmicas de diferente profundidad y ayudarlos a dominar mejor varios puntos de conocimiento.
Este libro tiene una estructura clara y ejemplos completos. Tanto los científicos de datos principiantes como los experimentados en el campo de la ciencia de datos se beneficiarán de él.
Escribir rastreadores web en Python
Autor: Richard Lawson de Australia
Este libro explica cómo utilizar Escribir programas de rastreo web en Python, incluida una introducción a la web. rastreadores, tres formas de rastrear datos de páginas, extraer datos del caché, usar subprocesos y procesos múltiples para el rastreo simultáneo, cómo rastrear contenido de páginas dinámicas, interactuar con formularios y procesar Para problemas con el código de verificación en la página, use Scarpy y Portia para capturar datos. Finalmente, utilizamos la tecnología de rastreo de datos presentada en este libro para rastrear varios sitios web reales, 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: método de aprendizaje de Python para modelado estadístico
Autor: Alan B. Downey, EE. UU.
Este libro ayuda a quienes quieren usar Las personas que usan matemáticas herramientas para resolver problemas reales. El único requisito puede ser tener algunos conocimientos de 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 comunes, como la traducción automática, el reconocimiento de voz y la detección de spam.
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 (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. El libro cuenta con 11 capítulos en total, ordenados por orden de dificultad. Los capítulos 1 a 3 presentan los conocimientos básicos del procesamiento del lenguaje y describen 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 presenta 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 material didáctico para el procesamiento del lenguaje natural o la lingüística computacional, o como lectura complementaria para cursos como 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. Python también es adecuado para patrones de diseño funcional y se ha convertido en un lenguaje de programación ideal para científicos de datos para análisis, visualización y aprendizaje automático de datos, que puede ayudarlo a mejorar rápidamente la eficiencia de su trabajo.
Este libro guiará a los principiantes a través de 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 Python de código abierto, como NumPy, SciPy, matplotlib, pandas, IPython, Cython, scikit-learn y NLTK. Además, este libro cubre temas como visualización de datos, procesamiento de señales, análisis de series temporales, bases de datos, análisis predictivo y aprendizaje automático. Al leer este libro, se convertirá en un experto en análisis de datos.