Python — один из самых популярных языков программирования. Ежегодно выходит большое количество книг, посвященных разным аспектам применения этого языка. И, конечно, постоянно появляются все новые учебные пособия по самым основам.
Мы уже публиковали подборки книг для начинающих питонистов.
Давайте теперь копнем глубже и рассмотрим книги 2018 года выпуска. Да, они не только из-под пресса, но вполне сохраняют актуальность. Читать
Сегодня программирование — очень популярная сфера деятельности. Но чтобы пользоваться преимуществами программирования на прикладном уровне, не обязательно становиться разработчиком. Есть целый ряд книг, ориентированных как на питонистов, так и на специалистов в других сферах, которые хотели бы использовать Python в своей работе.
Например, есть книги по применению Python в анализе данных, администрировании сетей, математических вычислениях. И это мы еще не берем в расчет книги о глубоком обучении, нейронных сетях, искусственном интеллекте, где тоже очень широко применяется Python. Читать
Искусственный интеллект с примерами на Python.
Машинное обучение, глубокое обучение, искусственный интеллект — очень популярные сегодня области знаний.
Мы составили подборку книг, которые пригодятся вам при изучении этих тем. Не так давно мы публиковали аналогичную подборку книг, вышедших в 2020 году, а сейчас сосредоточимся на книгах 2019 года.
Автор: Пратик Джоши. Язык: русский.
Эта книга для начала познакомит вас с самой концепцией искусственного интеллекта. Затем вы перейдете к изучению более сложных тем, таких как предельно случайные леса, скрытые марковские модели, генетические алгоритмы, сверточные нейронные сети. Читать
Одно из несомненных преимуществ языка Python — наличие большого количества библиотек для работы в самых разных областях. Хороший разработчик должен знать хотя бы самые популярные из них, чтобы при случае не изобретать заново велосипед. В этой статье мы собрали книги, в которых рассматривается работа нескольких часто применяемых библиотек Python.
Автор: Даг Хеллман. Язык: русский.
Автор книги, Даг Хеллман, имеет большой опыт работы с Python (еще с 1997 года). Увлечение этим языком подвигло его писать статьи для тематических изданий. Кроме того, Даг активно вел свой блог, где писал о самых используемых модулях Python. Эти статьи активно комментировались читателями и соответственно исправлялись и дополнялись. Переработав материал своих статей под Python 3, Даг выпустил книгу «Стандартная библиотека Python 3».
Описания модулей в книге сгруппированы по темам (текст, структуры данных, алгоритмы, дата и время, математика, файловая система, сжатие данных, криптография и т.д.). Каждое описание модуля сопровождается примером использования его в коде.
Книга предназначена для программистов среднего уровня, у которых нет проблем с чтением кода на Python (пояснения к коду даются только в исключительных случаях).
Автор: Pradeepta Mishra. Язык: английский.
Pradeepta Mishra занимается наукой о данных и созданием систем искусственного интеллекта на профессиональном уровне. Помимо «PyTorch Recipes», он также написал «R Data Mining Blueprints» и «R: Mining Spatial, Text, Web, and Social Media Data». По этим книгам созданы обучающие курсы на Udemy.
«PyTorch Recipes» предназначена для специалистов data science и разработчиков, занятых в сфере обработки естественного языка и искусственного интеллекта.
Читая эту книгу, вы познакомитесь с тензорами, вычислениями, осуществлением арифметических операций, линейной алгеброй и статистическими распределенными операциями. Естественно, все это разбирается с позиций применения фреймворка PyTorch.
Две части книги посвящены детальному разбору темы нейронных сетей, еще две — тонкой настройке моделей и улучшению моделей, уже запущенных в продакшен. Кроме того, в книге разбирается тема обработки естественного языка.
По сути эта книга — практическое руководство. Как и заявлено в названии, это сборник конкретных рецептов применения PyTorch.
Авторы: Брайан Макмахан, Делип Рао. Язык: русский.
Книга посвящена обработке естественного языка и глубокому обучению. Ее цель — познакомить начинающих программистов с этими темами. Из-за ориентации на начинающих авторы сознательно избегали погружения в математические темы, чтобы не отвлекать читателей от главного.
Для реализации алгоритмов глубокого обучения в книге используется фреймворк PyTorch.
Автор: Jojo Moolayil. Язык: английский.
Книга предназначена для быстрого ознакомления с темой глубокого обучения. Ее «целевая аудитория» — разработчики, владеющие любым современным языком программирования (не обязательно Python). Если вы уже немного разбираетесь в глубоком обучении и хотели бы изучить более продвинутые темы, такие как компьютерное зрение, распознавание речи и т. п., — эта книга вам не подойдет: она для новичков.
Читая эту книгу, вы научитесь проектировать, разрабатывать, тренировать, проверять и развертывать глубокие нейронные сети, используя открытую библиотеку Keras.
Авторы: Sridhar Alla, Suman Kalyan Adari. Язык: английский.
Выявление аномалий — это поиск паттернов, не совпадающих с поведением, которое считается нормальным. Из этой книги вы узнаете, как выявление аномалий помогает решать проблемы бизнеса. Вы познакомитесь с приемами выявления аномалий, используемыми в тех или иных случаях.
Для примеров в книге выбран Python — язык, широко применяемый в науке о данных и имеющий целый набор подходящих библиотек в своей экосистеме.
В начале книги авторы знакомят читателей с методами выявления аномалий, которые были популярны на протяжении целых десятилетий. Затем повествование плавно переходит к более современным подходам — с применением глубокого обучения.
В дополнение к основному материалу книги авторы рассматривают Keras и PyTorch — самые популярные фреймворки Python в сфере глубокого обучения.
Автор: Robert Johansson. Язык: английский.
Robert Johansson — опытный питонист, имеющий докторскую степень по теоретической физике. Научными вычислениями (и теорией, и практикой) он занимается уже больше 10 лет.
В своей книге «Numerical Python» Роберт показал, как можно осуществлять научные вычисления, используя Python и его экосистему. Дело в том, что работа с научными и численными вычислениями требует знания как математики, так и программирования. Цель данной книги — перебросить мост между этими двумя направлениями.
Книга состоит из 19 глав, каждая из которых освещает разные аспекты научных вычислений. В привязке к каждой отдельной теме рассматриваются разные библиотеки Python: NumPy, SymPy, Matplotlib, SciPy, PyMC.
Предполагается, что читатель разбирается в математике и численных методах, а также имеет хотя бы базовые навыки программирования на Python.
Автор: Alan D. Moore. Язык: английский.
Алан Мур — аналитик данных и разработчик ПО, работающий на Python с 2006 года. Свои приложения он создает при помощи Django, Flask, Qt и Tkinter. Помимо этой книги, он написал также «Python GUI Programming with Tkinter».
Многие Python-разработчики стремятся изучить инструменты, которые позволят им создавать приложения с графическими интерфейсами. Чаще всего этим разработчикам рекомендуют набор инструментов PyQt.
Но по PyQt просто удивительно мало обучающих ресурсов. Людям приходится пользоваться устаревшими книгами, документацией C++, искать информацию в блогах и постах на Stack Overflow. Эта книга призвана восполнить пробел и послужить современным пособием по PyQt для Python-разработчиков.
В своей первой книге — «Python GUI Programming with Tkinter» — Алан Мур разбирал основы создания графических интерфейсов. В этой же он решил сосредоточиться на тех уникальных возможностях, которые предоставляет именно PyQt: мультимедиа, анимация, 3D-графика, сети, многопоточность.
Эта книга предназначена для питонистов среднего уровня, желающих изучить фреймворк PyQt и научиться создавать мощные GUI-приложения. Читатель должен знать основы Python, его функционал и идиомы, а также инструментарий стандартной библиотеки. Предварительные знания по созданию именно графических интерфейсов не требуются.
Как обычно, призываем всех наших читателей, уже знакомых с данными книгами, делиться впечатлениями в комментариях!
Сообщение Изучаем популярные библиотеки Python: книги 2019 года появились сначала на Pythonist.
Source: pythonist.ru knigi feed
Популярность языка программирования Python не в последнюю очередь связана с его универсальностью. В этой подборке мы собрали книги, посвященные использованию Python в самых разных областях. В них рассматриваются способы решения конкретных практических задач, где Python выступает в качестве инструмента.
Эта подборка будет интересна уже опытным питонистам, поскольку для понимания материала нужны хорошие знания языка.
Автор: Лентин Джозеф. Язык: русский.
Автор книги, Лентин Джозеф, занимается робототехникой на коммерческом уровне. Он руководит компанией, которая разрабатывает ПО для роботов.
Эта книга — практическое руководство по созданию автономного мобильного робота. Для его проектирования и создания пользовательского интерфейса будет использоваться Python.
Книга предназначена для инженеров-робототехников. Помимо знания самого языка Python, вам пригодится хорошее знание ROS, OpenCV, OpenNI и PCL.
Авторы: Бенджамин Бенгфорт, Ребекка Билбро, Тони Охеда. Язык: русский.
Из этой книги вы узнаете о том, как применять методы машинного обучения для анализа текста. Вы будете использовать такие библиотеки Python, как Scikit-Learn, NLTK, Gensim, spaCy, NetworkX и Yellowbrick.
Книга предназначена для Python-программистов, интересующихся темами обработки естественного языка и машинного обучения. Все разбираемые примеры — на английском. Поэтому желательно, чтобы читатель владел этим языком хотя бы на базовом уровне. Разумеется, эта книга — не для начинающих питонистов. Читатель может не разбираться в машинном обучении, но навыки программирования на Python у него должны быть.
Автор: Dipanjan Sarkar. Язык: английский.
Dipanjan Sarkar — data scientist в Red Hat. Он консультировал несколько стартапов, а также некоторые солидные компании вроде Intel. Имеет диплом по data science и разработке программ, но при этом — горячий сторонник самообразования и открытых онлайн-курсов.
Вот уже несколько лет Dipanjan Sarkar занимается применением на практике методов машинного обучения, обработки естественного языка, глубокого обучения и статистики.
Что касается самой книги, автор старался сделать ее как можно более понятной и структурированной. Из первых глав вы узнаете, что такое естественный язык, а также — как можно обрабатывать текстовые данные при помощи Python. В последующих главах разбираются интересные проблемы анализа текста.
Цель книги — познакомить читателя со сферой анализа текста и NLP, а также вооружить необходимыми инструментами и знаниями для решения практических проблем в этих сферах.
Автор: Аллен Б. Дауни. Язык: русский.
Сложные системы — это физические и социальные системы со множеством взаимодействующих компонентов. Наука о них находится на стыке математики, информатики и естествознания.
В отличие от многих других книг о сложных системах, здесь приводятся примеры кода, математические выкладки и пояснения работы моделей. К каждой главе прилагаются блокноты Jupiter с соответствующим кодом (доступны в GitHub-репозитории), а также упражнения (с решениями).
Примеры в книге написаны на Python, так что читатель должен владеть этим языком, а также разбираться в ООП. Автор применяет библиотеки NumPy, SciPy и NetworkX, и если вы с ними знакомы, это облегчит вам чтение (но знание их не обязательно). Кроме того предполагается, что читатель не совсем далек от математики (в объяснениях применяются логарифмы и векторы).
Аллен Дауни — опытный автор: его перу принадлежат несколько бесплатных учебников по Python и науке о данных. Также он ведет блог о байесовской вероятности и статистике (Probably Overthinking It).
Автор: Дэвидсон-Пайлон Кэмерон. Язык: русский.
Байесовские методы используются для работы с данными и решения задач прогнозирования, логического вывода, классификации.
Обычно книги, посвященные байесовскому выводу, переполнены математикой. По словам Кэмерона, когда он сам пытался разобраться в теме, ему было невероятно сложно — и это несмотря на глубокие математические знания. Свою книгу он решил написать в другом ключе, делая упор на вероятностное программирование.
Из-за намеренного обхода сложных математических тем книга дает лишь базовые знания про байесовские методы. Но если вас они интересуют с сугубо прикладной точки зрения, вам этот материал прекрасно подойдет.
Авторы: Seth James Nielson, Christopher K. Monson. Язык: английский.
Книга предназначена для программистов, не имеющих бэкграунда в криптографии. Несмотря на тесную связь криптографии с математикой, в этой книге нет сложных математических выкладок. Концепции криптографии разбираются на практических примерах.
В начале книги рассмотрены алгоритмы хэширования, симметричное и асимметричное шифрование. Далее авторы переходят к цифровым сертификатам, цифровым подписям и кодам аутентификации сообщений. В последних главах рассказывается, как все это используется вместе — в интересных и полезных комбинациях.
Любопытно, что авторы также приводят примеры плохого применения криптографии, чтобы показать читателям важность лучших подходов.
В конце глав вы найдете упражнения на закрепление материала.
Автор: Moshe Zadka. Язык: английский.
Аспекты применения Python, интересные SRE/DevOps-специалистам, довольно редко рассматриваются в книгах. Им приходится полагаться на официальную документацию и посты в блогах. Моше Задка решил заполнить этот пробел.
Из книги «DevOps in Python» вы узнаете, как использовать всю мощь языка Python для автоматизации операций.
Начинается все с разбора самой установки Python. Ведь есть не один способ сделать это! Автор рассматривает плюсы и минусы каждого.
Далее Моше Задка переходит к рассмотрению сторонних библиотек из экосистемы Python. Вы узнаете, как использовать эти пакеты, как построить рабочие процессы, когда их нужно обновлять и какие инструменты при этом используются.
Помимо библиотек, в книге рассматривается работа виртуальных машин, сервисов и контейнеров.
Книга рассчитана на специалистов, знающих Python.
Авторы: Abhishek Ratan, Eric Chou, Pradeeban Kathiravelu. Язык: английский.
Книга предназначена для Python-разработчиков и системных администраторов, желающих заняться сетевым программированием. Знание сетей не является необходимым для чтения этой книги, но знания Python нужны.
Вы научитесь создавать простые сетевые клиенты, SDN и NFV системы, а также расширять свои сети при помощи Mininet. Авторы рассказывают, как использовать Python для DevOps и как пользоваться опенсорсными инструментами для тестирования, обеспечения безопасности и анализа сетей.
К концу чтения книги вы будете знать, как разрабатывать клиенты веб-API, email-клиенты, SSH и FTP. Кроме того, вы научитесь анализировать уязвимости в безопасности сети.
Автор: Peter Farrell. Язык: английский.
Иллюстрированное пособие для изучения математики при помощи кода.
В этой книге инструменты программирования использованы для того, чтобы сделать изучение математики по-настоящему интересным (хотя сложность остается). Вы будете строить графики, чтобы показать все возможные результаты работы функции. Вы будете создавать динамические, интерактивные произведения искусства. Вы даже создадите экосистему с бегающими овцами, поедающими траву и преумножающимися!
Все это вы будете делать при помощи Python. Эта книга не о том, как обойтись без изучения математики. Она лишь предлагает новейшие и интереснейшие инструменты, которые помогут не только отточить навыки программирования, но и понять его связь с математикой, искусством, науками и технологиями.
Для каждого из проектов, представленных в книге, вы будете писать код с нуля. Допуская ошибки и исправляя их, вы достигнете более глубокого понимания каждого блока кода.
Книга предназначена для людей, желающих изучить тригонометрию и алгебру при помощи современных инструментов. Python-программистам эта книга пригодится для отработки навыков на необычных проектах.
Автор: Paul Orland. Язык: английский.
Как пишет автор, математика похожа на бейсбол, поэзию или хорошее вино. Кто-то так ею увлекается, что посвящает ей всю жизнь, а кто-то ее попросту не понимает. За годы учебы в школе вы, вероятно, уже успели примкнуть к какому-то из этих двух лагерей.
Представьте, что хорошее вино было бы одним из школьных предметов. Вероятно, на уроках вы изучали бы техники ферментации и приемы выращивания винограда. В качестве домашних заданий иногда предписывалось бы выпить 3-4 бокала вина. Иногда оно было бы вкусным, иногда — нет, но в любом случае, это скорее отвратило бы вас и от вина, и от виноделия. То же и с математикой. Традиционные методы преподавания способны отбить вкус к ней.
В этой книге, как вы уже поняли из названия, для изложения математических концепций применяется программирование на Python и реальные примеры (больше никаких вопросов «Ну и где мне это пригодится в жизни?!»).
Итак, мы рассмотрели десять книг, посвященных использованию языка Python в самых разных направлениях. Надеемся, вы найдете в этой подборке пару книг, которые вас заинтересуют.
Сообщение Применяем Python на практике: книги по прикладному использованию языка, изданные в 2019 году появились сначала на Pythonist.
Source: pythonist.ru knigi feed
В книге рассмотрена новейшая версия Kubernetes 1.10.
Kubernetes – это система с открытым кодом, предназначенная для работы с контейнерными приложениями, их развертывания, масштабирования, управления ими.
Если вы хотите запустить дополнительные контейнеры или автоматизировать управление, то вам не обойтись без Kubernetes.
Книга начинается с изучения основ Kubernetes, архитектуры и компоновки этой системы. Читать