Python

"Python. Чистый код для продолжающих" - это не набор полезных советов и подсказок по написанию чистого кода. Вы узнаете о командной строке и других инструментах профессионального разработчика: средствах форматирования кода, статических анализаторах и контроле версий. Вы научитесь настраивать среду разработки, давать имена переменным и функциям, делающие код удобочитаемым, грамотно комментировать и документировать ПО, оценивать быстродействие программ и сложность алгоритмов, познакомитесь с ООП.

Данный учебник содержит инструкцию по установке языка на ПК, большое количество практических примеров использования языка Python для решения математических задач. Каждая тема включает примеры решения типовых задач и задачи для самостоятельного решения. Логически связан с программой курса математики, утвержденной в Финуниверситете, и состоит из двух основных частей: математического анализа; линейной алгебры и аналитической геометрии.

Цель этой книги — помочь тебе научиться писать более красивые, надёжные и легко сопровождаемые программы на Python. То, о чём мы здесь будем говорить, это не начальный уровень владения языком, предполагается, что ты уже минимально умеешь программировать, но хочешь научиться делать это лучше.

Книга “Линейная алгебра на Python” - это попытка соединить две области: математику и программирование. В ней вы познакомитесь с базовыми разделами линейной алгебры и прекрасным инструментом для решения задач - языком программирования Python. Основные разделы книги посвящены матрицам и их свойствам, решению систем линейных уравнений, векторам, разложению матриц и комплексным числам.

В книге описаны базовые конструкции программирования на языке Python: от именования переменных до многострочных программ с несколькими вложенными циклами и условными конструкциями. Материал содержит подробные пошаговые инструкции, множество примеров. В помощь читателю приведены иллюстрации и примеры интерактивных оболочек программных кодов, а также ссылки на источники и интернет-ресурсы.

В курсе подробно описывается не только большое количество базовых понятий и операторов языка программирования Python, но и ряд нюансов, с которыми так или иначе предстоит встретиться при его использовании в процессе написания программных продуктов. Материал подается по принципу «от простого к сложному» и сопровождается большим количеством примеров и упражнений, что позволяет сформировать у студентов практические навыки программирования и тестирования разрабатываемых приложений.

Рассмотрены современные интерпретаторы языка Python. Описано устройство reverse shell, файлового вируса, трояна, локера и шифровальщика. Представлены примеры инструментов для автоматизированного сбора информации о компьютере, динамического анализа вредоносного кода, в том числе, с использованием API VirusTotal. Приведены примеры программ для разгадывания капчи, поиска людей на видео, обработки сложных веб-форм, автоматизации iOS. Показано, как написать на Python новый навык для голосового помощника «Алиса» и различные программы для одноплатных компьютеров.

Когда речь идет о создании мощных и эффективных хакерских инструментов, большинство аналитиков по безопасности выбирают Python. Во втором издании бестселлера Black Hat Python вы исследуете темную сторону возможностей Python — все от написания сетевых снифферов, похищения учетных данных электронной почты и брутфорса каталогов до разработки мутационных фаззеров, анализа виртуальных машин и создания скрытых троянов.

Язык программирования Python обладает уникальными возможностями, осознать которые поначалу не так-то просто. Предыдущий опыт многих программистов, знакомых с другими языками, часто мешает им в полной мере оценить выразительность средств Python и эффективно использовать предлагаемые возможности.

Глубокое обучение с подкреплением (глубокое RL) сочетает в себе два подхода к машинному обучению. В ходе такого обучения виртуальные агенты учатся решать последовательные задачи о принятии решений. За последнее десятилетие было много неординарных достижений в этой области — от однопользовательских и многопользовательских игр, таких как го и видеоигры Atari и Dota 2, до робототехники.

Второе издание любимого многими родителями и детьми самоучителя. Программирование - одна из самых востребованных профессий в наше время, и она останется таковой в ближайшем будущем. Научите своих детей программировать уже сейчас с помощью этой книги! В книге представлен язык Python, один из самых популярных и простых. Вы найдете здесь много упражнений - полезных, интересных и забавных, поэтому ваш ребенок не заскучает. Материал написан доступно и просто, поэтому ему не составит труда освоить азы программирования.

Вы уже изучили основы синтаксиса Python и готовы программировать? Отточите свои навыки на самых интересных задачах — графике, играх, анимации, расчетах и многом другом. Книга написана для двух групп людей. В первую входят те, кто уже освоил основы Python и программирования вообще, но все еще не вполне представляет, как писать собственные программы. Этим людям может казаться, что программирование для них «не сложилось». Можно успешно решать практические упражнения из учебников, но с трудом представлять себе, как выглядит полная программа. Благодаря сначала копированию, а затем и воссозданию игр из данной книги эти люди постепенно поймут, как изучаемые здесь понятия программирования компоновать во множество настоящих программ.

Краткость - сестра программиста. Эта книга научит вас читать и писать лаконичные и функциональные однострочники. Вы сможете системно разбирать и понимать код на Python, а также писать выразительно и компактно, как настоящий эксперт.Здесь вы найдете приёмы и хитрости написания кода, регулярные выражения, примеры использования однострочников в различных сферах, а также полезные алгоритмы. Подробные пояснения касаются в том числе и важнейших понятий computer science, что поспособствует вашему росту в программировании и аналитике.

Если вы читаете эту книгу, то нет смысла убеждать вас в том, что Python просто великолепен. Настоящий вопрос вот в чем: зачем сообществу Python нужна эта книга? Ответ кроется в популярности и зрелости этого языка: хотя популярность Python растет такими темпами, что он приближается к верхним строкам рейтингов, сам язык только начинает брать на себя задачи, над которыми C# и Java работали в течение многих лет. Стартапы становятся реальным бизнесом, веб-приложения и сценарии автоматизации становятся (по большому секрету) корпоративным ПО.

Задействуйте всю мощь поведенческих данных в своей компании, используя инструменты, специально разработанные для их анализа. Общепринятые алгоритмы науки о данных и инструменты предсказательной аналитики трактуют данные о поведении клиентов, такие как клики на веб-сайте или покупки в супермаркете, аналогично любым другим данным. Однако в этой книге представлены мощные методы, специально приспособленные для анализа поведенческих данных. Усовершенствованный экспериментальный дизайн позволяет вам получать максимальную отдачу от ваших A/B-тестов, тогда как причинно-следственные диаграммы позволяют выявлять причины поведений, даже если вы не можете проводить эксперименты. Книга написана в доступном стиле для исследователей данных, бизнес-аналитиков и бихевиористов. Приведены полные примеры и упражнения на языках R и Python, которые помогут вам получать более глубокую информацию о ваших данных — и не откладывая в долгий ящик.

Эта книга служит наиболее эффективным и исчерпывающим источником информации для изучения биткойна и блокчейна через программирование. Опираясь на свой опыт и знания, ее автор, Джимми Сонг, проложил такой путь к изучению, который проведет читателя от математических основ бит­койна до новейших расширений и разветвлений. И на этом пути читателю предоставляется возможность поупражняться на примерах, которые были проверены на реальных учащихся и не только научат принципам действия биткойна, но и позволят интуитивно понять изящество и прелесть данной технологии.

Python стал языком выбора для разработки финансовых приложений, управляемых данными, и систем искусственного интеллекта. Крупные инвестиционные банки и хедж-фонды все активнее реализуют свои базовые платформы трейдинга и управления рисками с использованием экосистемы Python. В новом издании книги разработчики и финансовые аналитики узнают, как применять различные инструменты Python для создания финансовых приложений и систем алгоритмической торговли. Все примеры книги написаны на Python 3 и доступны в виде интерактивных блокнотов Jupyter. Готовые программные решения помогут понять, как экосистема Python формирует технологический фундамент для финансовой индустрии.

Задача курса – объяснить понятным языком основы Python и дать понимание необходимых инструментов для его практического использования. Всё, что рассматривается в курсе, ориентировано на сетевое оборудование и работу с ним. Это даёт возможность сразу использовать в работе сетевого инженера то, что было изучено на курсе. Все примеры показываются на примере оборудования Cisco, но, конечно же, они применимы и для другого оборудования.

По мнению многих отраслевых экспертов, обучение без учителя — передовой рубеж технологий искусственного интеллекта (ИИ) и, возможно, ключ к созданию сильного ИИ. Поскольку подавляющая часть накопленных в мире данных не размечена, к ним нельзя применять традиционное обучение с учителем. В то же время обучение без учителя позволяет успешно работать с неразмеченными наборами данных и выявлять заложенные в них закономерности, обнаружить которые человеку не под силу. Автор книги показывает, как реализовать обучение без учителя на основе двух платформ Python: Scikit-learn и TensorFlow/Keras.

Данный справочник содержит всю ключевую информацию о Python в удобной и наглядной форме. Структура справочника позволяет быстро и удобно находить нужную информацию, получать примеры использования тех или иных элементов и конструкций Python. Отдельное внимание уделено внимание таким темам, как регулярные выражения, кортежи, итераторы и генераторы, объектно-ориентированное программирование на Python. Справочник будет полезен всем, кто использует или изучает Python: от начинающих до профессионалов.