Objetivo: Entender Python y aprender a programar en Python.
Hay muchos libros de introducción a Python y no es necesario leerlos todos. Elija el que más le convenga según la introducción. PD: enumerados sin ningún orden en particular.
Introducción a la programación en Python: de la entrada a la práctica
Usa Python 2. x y 3. x explicó al mismo tiempo.
El mejor libro de introducción a la programación de Amazon, el libro de introducción a Python más destacado.
Desde conceptos básicos hasta el desarrollo completo de proyectos, ayuda a los lectores de base cero a dominar rápidamente la programación de Python y desarrollar proyectos prácticos.
Este libro se divide en dos partes:
La primera parte presenta los conceptos básicos que deben entenderse en la programación de Python, incluida una introducción a potentes bibliotecas y herramientas de Python como matplotlib, NumPy y Pygal, así como una lista, diccionarios, declaraciones if, clases, archivos y excepciones, pruebas de código y más.
La parte 2 pone la teoría en práctica y explica cómo desarrollar tres proyectos, incluido el desarrollo simple de un juego Python 2D, cómo generar infografías interactivas con datos y cómo crear y personalizar una aplicación web simple, y ayudar a los lectores. resolver problemas y confusiones comunes de programación.
Tutorial básico de Python (¿Segunda edición?? Edición revisada)
Python 2.5 explica que también puede ejecutarse en Python 3
La mayoría de las principales tiendas online Introducción más vendida a Python.
Este libro se divide en tres partes.
La primera parte habla de la sintaxis de Python, sin tonterías, y también incorpora algunos detalles a los que se debe prestar atención en Python 3.0.
La segunda parte presenta la GUI, el marco y otras aplicaciones de uso común, allanando el camino para la tercera parte. Podemos comprender el poder de Python a partir de una gran cantidad de aplicaciones.
La tercera parte es Proyecto, lo más destacado de este libro, definitivamente les gustará a todos.
El autor aplica el contenido anterior a 10 proyectos fascinantes, presenta el proceso de desarrollo del proyecto en forma de plantillas y enseña el desarrollo de Python paso a paso.
Lenguaje Python y sus aplicaciones
Python 3. X
El estilo del lenguaje es relajado y divertido, y explica una variedad de herramientas de Python y bibliotecas de terceros.
Los ejemplos incluyen el uso de Python para desarrollar una variedad de aplicaciones en los negocios, las ciencias y las artes.
Uno de los libros de programación Python más populares en Amazon, con una puntuación de 4,5.
El libro primero presenta los conocimientos básicos de Python y luego combina estilos de tutorial y estrategia para explicar gradualmente los conceptos de Python 3 en profundidad sobre cada tema. Los ejercicios al final de cada capítulo le ayudarán a consolidar lo que ha aprendido.
Este libro le brindará una base sólida para aprender Python, incluidas las mejores prácticas para probar, depurar, reutilizar código y otras habilidades de desarrollo.
Introducción a la programación en Python (Tercera edición)
Python 3. X
Todo, desde operaciones aritméticas, cadenas y variables hasta funciones, estructuras de datos, entrada y salida y manejo de excepciones.
Viaje de programación de padre e hijo: aprende Python de Carter
Python 2. X
El libro de codificación original más popular de Amazon para adolescentes
La forma más sencilla de organizar contenido para todas las edades.
La primera edición ganó el Premio Shock.
En este libro, Warren y Carter brindan una introducción completa y profunda al mundo de la programación informática en un estilo amigable y en un lenguaje sencillo.
Tomaron como ejemplo el lenguaje Python, fácil de aprender, e introdujeron vívidamente conceptos básicos de programación como variables, bucles, entrada y salida, estructuras de datos e interfaces gráficas de usuario a través de lindos cómics y ejemplos interesantes. .
Cualquiera que conozca las operaciones básicas de una computadora, como iniciar programas y guardar archivos, puede seguir este libro para aprender a escribir programas e incluso jugar.
El contenido de este libro ha sido revisado por expertos en educación, probado por los propios niños y aprobado por los padres.
Introducción a la Programación
¿Python 2.7?
Este artículo se basa en los cursos de informática más populares del MIT Open Courseware y tiene como objetivo cultivar el pensamiento de programación de los lectores y equiparlos con la visión de un informático.
Este libro cubre la mayoría de las características de Python, centrándose en cómo utilizar el lenguaje Python. * * *Incluye cuatro aspectos: conceptos básicos de programación, lenguaje de programación Python, comprensión de conceptos informáticos clave y habilidades de resolución de problemas informáticos.
Este libro analiza las características del lenguaje Python y los métodos de programación, con el objetivo de ayudar a los lectores a aprender Python y dominar cómo usar la informática para resolver problemas interesantes. ?
Python Advanced Edition
Requiere una cierta base de Python.
Piel de Python suave
Considera tanto Python 3 como Python 2.
El arduo trabajo de los investigadores de PSF y los famosos oradores de PyCon
Los desarrolladores principales de Python lideran la revisión técnica
Análisis completo y en profundidad de las características clave del Lenguaje Python.
Montones de ejemplos de código detallados con referencias de alta calidad y enlaces a vídeos relevantes para el tema.
Este libro está dedicado a ayudar a los desarrolladores de Python a descubrir las excelentes características de este lenguaje y las bibliotecas relacionadas, evitar la duplicación de trabajo y escribir código con el auténtico estilo Python que sea conciso, fluido, fácil de leer y sencillo. para mantener. Este libro analiza específicamente el uso avanzado del lenguaje Python, cubriendo diferentes aspectos como estructuras de datos, objetos estilo Python, paralelismo y concurrencia, y metaprogramación.
Práctica de desarrollo de proyectos Python (segunda edición)
Python 2.7
Capture el proceso de desarrollo de proyectos Python y haga que su programación sea más efectiva con la mitad del esfuerzo.
Proyecto y empaquetado de Python/Entorno de desarrollo de equipo/Desarrollo impulsado por problemas/Gestión de código fuente (Mercurial) Integración continua (CI) de Jenkins/Ansible)/Marco de construcción e implementación del entorno Django...
Este es un libro orientado a la ingeniería. No habla mucho sobre los conocimientos básicos del lenguaje Python. Le dice directamente cómo configurar un entorno de desarrollo y hacer un buen trabajo en la gestión de código, gestión de documentos y defectos. gestión.
Estrategias de programación de redes Python
Python 2.7
Se puede utilizar como complemento para desarrollar habilidades prácticas en cualquier curso de programación de redes.
Los lectores deben tener cierta comprensión de los conceptos básicos de red, como el lenguaje Python y TCP/IP, pero incluso si no los dominan, pueden comprender conceptos relacionados a través de este libro.
Este libro proporciona una introducción completa a los temas importantes involucrados en la programación de redes Python, incluida la programación de redes, la administración de sistemas y redes, el monitoreo de redes y el desarrollo de aplicaciones web. A través de más de 70 estrategias, el autor describe de forma clara y concisa diversas tareas y problemas de la red, propone soluciones que se pueden utilizar en varios escenarios y analiza todo el proceso operativo en detalle.
Programación de Redes Python (Tercera Edición)
Python 3. X
Cubre todos los temas clásicos de la programación de redes y proporciona listas de códigos y ejemplos extensos.
Este artículo presenta los conceptos básicos, módulos y bibliotecas de terceros de la programación de redes desde la perspectiva del desarrollo de aplicaciones.
Este libro está dirigido a técnicos que desean tener una comprensión profunda de cómo usar Python para resolver problemas relacionados con la red o crear aplicaciones de red. Explica protocolos de red, datos y errores de red, correo electrónico. Arquitectura de servidor, HTTP y aplicaciones web con ejemplos y otros temas clásicos.
El contenido específico incluye: una introducción completa al soporte SSL más reciente en Python3, la escritura de bucles de E/S asíncronos, los principios y métodos de protección para configurar URL en código Python utilizando el marco Flask, secuencias de comandos de sitios y solicitudes entre sitios sitios web de ataques falsos y más.
Análisis y optimización del rendimiento de Python
Python 2. X
Dominar completamente los métodos de optimización y análisis del rendimiento del código Python.
Elimine los cuellos de botella en el rendimiento y mejore rápidamente el rendimiento del programa.
Este libro presenta primero qué es el análisis del desempeño, cómo el análisis del desempeño juega un papel en el ciclo de desarrollo del proyecto y los efectos que se pueden lograr mediante la práctica del análisis del desempeño en proyectos.
Luego se presentan las herramientas básicas necesarias para analizar el rendimiento (analizadores de rendimiento y analizadores de rendimiento visuales).
Luego se introducen una serie de técnicas de optimización del rendimiento y el último capítulo presentará un caso práctico de optimización.
Domina los patrones de diseño de Python
Python 3. X
Utilice ejemplos reales para demostrar las características clave de cada patrón.
16 patrones de diseño básicos resuelven fácilmente problemas comunes en el diseño de software.
Este libro se divide en tres partes. ***El Capítulo 16 presenta algunos patrones de diseño comunes.
La primera parte presenta los patrones de diseño para procesar la creación de objetos, incluido el modo fábrica, el modo constructor y el modo prototipo.
La segunda parte presenta el procesamiento de diferentes entidades (clases, objetos, etc.) Patrones de diseño de relaciones entre. ) En un sistema, incluye patrón de apariencia y patrón de disfrute.
La tercera parte presenta los patrones de diseño para manejar la comunicación entre entidades en el sistema, incluido el patrón de cadena de responsabilidad y el patrón de observador.
Flask Web Development: Desarrollo de aplicaciones web basadas en Python.
Python 2.7 y 3.3
Comience con la instalación y la configuración del entorno, y avance hasta crear una aplicación web del lado del servidor.
El desarrollo de aplicaciones web se explica en todo momento y se brindan las mejores prácticas.
Este libro se divide en tres partes y presenta de manera integral cómo desarrollar la Web basada en el micromarco Python Flask.
La primera parte es una breve introducción a Flask, presentando los conocimientos básicos necesarios para desarrollar programas web utilizando el marco y las extensiones de Flask.
La segunda parte da un ejemplo y realmente lleva a todos paso a paso a desarrollar un blog completo y una aplicación social Flasky, para integrar el conocimiento anterior y ponerlo en práctica.
La tercera parte presenta cuestiones que deben considerarse antes de publicar una aplicación, como estrategias de prueba unitaria, técnicas de análisis de rendimiento y métodos de implementación del programa Flask.
Desarrollo web en Python: un enfoque basado en pruebas
(Django, Selenium) explicado con Python 3.3.
Buen libro con 4,8 estrellas en Amazon
Guía práctica de desarrollo de TDD, que utiliza frameworks populares como Django para desarrollar aplicaciones web modernas.
Aprenda tecnologías de desarrollo web populares como Django, Selenium, Git, jQuery y Mock.
“Este libro es genial, interesante y está lleno de conocimientos clave. Si alguien quiere probar con Python, quiere aprender Django o quiere usar Selenium, recomiendo encarecidamente este libro. para mantener a los desarrolladores cuerdos. La cordura es muy importante. Harry ha hecho un trabajo increíble no solo llamando nuestra atención sobre las pruebas, sino también explorando prácticas de prueba prácticas". - Michael foord, desarrollador central de Python y unittest. Personal de mantenimiento.
Aplicaciones Python
Análisis de datos Python, procesamiento de datos, aprendizaje automático, etc.
Introducción a la ciencia de datos
Python 2.7
Joel Grush, científico de datos e ingeniero de software, trabaja en Google.
Un libro pesado que explica la ciencia de datos desde cero usando Python.
Esencial en los campos de la ciencia de datos, el aprendizaje automático y el reconocimiento de patrones.
Este libro explica la ciencia de datos desde cero.
El contenido específico incluye introducción a Python, datos visuales, álgebra lineal, estadística, probabilidad, suposiciones e inferencias, método de descenso de gradiente, cómo obtener datos, método del vecino más cercano K, algoritmo ingenuo de Bayes, etc.
Aproveche numerosos ejemplos concretos y conceptos importantes en minería de datos, estadísticas, aprendizaje automático y más. , el autor lo lleva rápidamente a las puertas de la ciencia de datos al explicarle las herramientas y algoritmos básicos de la ciencia de datos.
Este libro contiene una gran cantidad de bibliotecas, marcos, módulos y kits de herramientas en el campo de la ciencia de datos.
Aprendizaje automático en la práctica
Python 2.7
El libro sobre aprendizaje automático más vendido
Presenta e implementa los algoritmos principales del aprendizaje automático .
Contenido eficiente y práctico adecuado para las tareas diarias
Este libro aborda las tareas laborales diarias a través de ejemplos cuidadosamente organizados, abandona el lenguaje académico y utiliza código Python eficiente y reutilizable para explicar cómo procesar estadísticas, analizar y visualizar datos.
A través de varios ejemplos, los lectores pueden aprender los algoritmos centrales del aprendizaje automático y aplicarlos a algunas tareas estratégicas como clasificación, predicción y recomendación. Además, se pueden utilizar para implementar funciones más avanzadas como agregación y simplificación.
Diseño de sistemas de aprendizaje automático
Python 2.7 y superior
Publicado por miembros del equipo central de Microsoft Bing
Centrado en la escritura y programación de algoritmos métodos
Aprenda a resolver problemas prácticos combinando una gran cantidad de ejemplos
Este libro mostrará a los lectores cómo descubrir patrones a partir de datos sin procesar, comenzando con la relación entre Python y el aprendizaje automático. y luego introducir alguna biblioteca, y luego comenzar un desarrollo de proyecto más formal basado en el conjunto de datos, que involucra modelado, recomendación y mejora, así como procesamiento de sonido e imagen. Con bibliotecas populares de código abierto, podemos aprender a procesar texto, imágenes y sonidos de manera eficiente. Al mismo tiempo, los lectores también pueden aprender a evaluar, comparar y seleccionar técnicas de aprendizaje automático adecuadas.
Procesamiento de datos en Python
Python 2.7
¡Procesamiento de datos automatizado!
Domine de manera integral los métodos de rastreo, limpieza y análisis de datos usando Python, ¡y logre fácilmente un procesamiento de datos eficiente!
Este libro adopta un enfoque basado en proyectos e introduce el proceso de recopilación de datos, limpieza de datos, exploración de datos, presentación de datos, escalado de datos y automatización utilizando Python.
El contenido principal incluye: conocimientos básicos de Python, cómo extraer datos de archivos CSV, Excel, XML, JSON, PDF, cómo obtener y almacenar datos, diversas técnicas de análisis y limpieza de datos, métodos de visualización de datos. , cómo extraer datos de sitios web y API. ?
Tutorial básico sobre análisis de datos de Python: Guía de estudio de NumPy (segunda edición)
Python 2.7
Curso introductorio de chino de NumPy, se prefiere el análisis de datos de Python.
A partir de los conocimientos más básicos, te introduciremos en el campo de la minería de big data.
Incluye una gran cantidad de casos prácticos e inspiradores.
Este libro comienza con la instalación de NumPy y pasa gradualmente a objetos de matriz, funciones comunes, operaciones matriciales, álgebra lineal, funciones financieras, funciones de ventana, control de calidad, etc., y está dedicado a explicarlo de manera integral. para programadores junior de Python NumPy y cómo usarlo.
Además, a través de los ricos ejemplos del libro, aprenderá a usar Matplotlib para dibujar y a utilizar otras bibliotecas de computación científica de Python (como SciPy y Scikits) para hacer que su trabajo y su código sean más efectivos. más conciso y eficiente.
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Introducción y práctica de la minería de datos de Python
Python 3.4
Libera completamente las capacidades de análisis de datos de Python.
¿Dominar las tecnologías centrales en la era del big data, comenzar fácilmente con la tecnología de minería de datos y aplicarla a proyectos reales?
Este libro utiliza el lenguaje Python, que es simple y fácil de aprender, tiene ricas bibliotecas de terceros y tiene una buena atmósfera comunitaria. Toma datos reales como objeto de investigación y presenta a los lectores el método de implementación. de la minería de datos de Python. A través de este libro, los lectores entrarán en el palacio de la minería de datos, obtendrán una comprensión profunda de los conocimientos básicos de la minería de datos y dominarán las mejores prácticas para resolver problemas prácticos en la minería de datos.
Tutorial básico de informática científica de Python
Python 2.7 y superior
Casos maravillosos demuestran las potentes funciones y la amplia aplicación de módulos de informática científica como Numpy.
Análisis de los métodos de computación paralela de big data de Python
Resumen de tareas, dificultades y mejores prácticas de computación científica.
Este libro es una guía práctica para el uso de Python en la informática científica. No solo presenta conocimientos básicos relevantes, sino que también proporciona una gran cantidad de casos interesantes para resumir la experiencia de las mejores prácticas para los lectores.
Los contenidos principales incluyen: los conceptos básicos de la computación científica y las razones para elegir Python, la estructura del flujo de trabajo científico y la computación científica, varios aspectos de los datos relacionados con proyectos científicos, API y kits de herramientas de computación científica, cómo Utilice los paquetes NumPy y SciPy de Python para cálculos numéricos, Python para cálculos simbólicos, análisis y visualización de datos, computación paralela y a gran escala, y más.
Análisis de datos de Python en la práctica
Python 2. X
Comprender el poder de Python para el procesamiento, gestión y recuperación de información.
Aprende a utilizar Python y sus derivados para procesar y analizar datos.
Tres casos reales de análisis de datos de Python ponen la teoría en práctica.
La práctica de análisis de datos de Python muestra cómo utilizar las poderosas funciones del lenguaje Python para extraer, procesar y analizar datos con un costo de programación mínimo. Los contenidos principales incluyen: análisis de datos e introducción básica a Python, biblioteca NumPy, biblioteca pandas, cómo usar pandas para leer y escribir datos, cómo usar la biblioteca matplotlib y la biblioteca scikit-learn para lograr visualización de datos y aprendizaje automático respectivamente, cómo obtener información de datos originales, incrustar la biblioteca D3 y combinarla con ejemplos para reconocer dígitos escritos a mano.
Recopilación de datos de la red Python
Python 3. X
El libro original tiene 4,6 estrellas y un libro puede recopilar datos.
Cubre captura de datos, minería de datos y análisis de datos.
Proporcione ejemplos de código detallados para resolver rápidamente problemas prácticos.
Este libro presenta la recopilación de datos de redes y proporciona una guía completa para recopilar varios tipos de datos en redes nuevas.
La primera parte se centra en los principios básicos de la recopilación de datos de la red: cómo usar Python para solicitar información del servidor de la red, cómo procesar la respuesta del servidor y cómo interactuar con el sitio web a través de medios automatizados.
La segunda parte presenta cómo utilizar rastreadores web para probar sitios web, cómo procesarlos automáticamente y cómo acceder a la red de más formas.
Programación de visión por computadora con Python
Python 2.6 y superior
Libro n.° 1 de Amazon Computer Vision
Varias herramientas de visión por computadora Análisis detallado
Muchos ejemplos para facilitar el inicio.
Este libro es la guía práctica autorizada para la programación de visión por computadora.
Las teorías y algoritmos básicos se explican en lenguaje Python, y se explican el reconocimiento de objetos, la búsqueda de imágenes basada en contenido, el reconocimiento óptico de caracteres, el método de flujo óptico, el seguimiento, la reconstrucción tridimensional, las imágenes estéreo, la realidad aumentada, la estimación de pose, la creación de panoramas, etc. Analizado en detalle a través de una gran cantidad de ejemplos. Segmentación de imágenes, reducción de ruido, agrupación de imágenes y otras tecnologías.