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Código fuente del rastreador web Vb

El lenguaje Python utilizado por AlphaGo es el lenguaje de programación más cercano a la IA.

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: Svegat, EE. UU.

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.

Aprende Python de la manera más estúpida (3ª edición)

Autor: Zeda. Las ramas y hojas de las patatas, etc.

"Aprendiendo Python de la manera difícil" (3.ª edición) es un libro de introducción a Python, adecuado para aquellos que no saben mucho sobre ordenadores y nunca han aprendido a programar, pero 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 (3ª edición)" es muy simple * * * Incluye 52 ejercicios, 26 de los cuales cubren los tres temas de entrada/salida, variables y funciones. 26 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. 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: The Beautiful Michael Dawson

La guía para principiantes de programación en Python intenta ayudar a los principiantes de una manera fácil e interesante. el lenguaje Python y habilidades de programación. Hay 12 capítulos en este libro. Cada capítulo utiliza un juego completo para demostrar los puntos de conocimiento clave. Aprender a programar escribiendo un pequeño software divertido despertará el interés de los lectores y reducirá la dificultad de aprender. 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 en lenguaje Python)

Autor: KennethA. Lambert (Lambert)

En informática, estructura de datos 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: AllenB. Downey, EE. UU.

Este libro enseña programación en Python con la idea de capacitar a los lectores para que piensen 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, Ryder

Este libro está basado en la versión Python 3.5. A lo largo de 13 capítulos, revela en profundidad las habilidades avanzadas de la programación en Python. 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 un total de 12 capítulos, que se centran en cómo optimizar el código y acelerar la velocidad de ejecución de aplicaciones prácticas. El 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 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. Los últimos 14 capítulos del libro presentan algunos proyectos interesantes implementados utilizando 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, el empalme de fotografías, la generación de dibujos tridimensionales, la creación de partículas para simular efectos de fuentes de fuegos artificiales y la implementación. La combinación de algoritmos de proyección de rayos tridimensionales, hardware como Arino, Raspberry Pi y 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: American Wesley Chun

Este libro es el clásico best-seller "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 Parte II explica temas relacionados con el desarrollo web, incluidos clientes y servidores web, programación web relacionada con CGI y WSGI, el marco DiangoWeb, 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, a saber, la regresión lineal penalizada y la regresión lineal penalizada. métodos de integración y demuestra los principios del uso de los algoritmos discutidos a través de ejemplos de código. El libro * * * está dividido en siete capítulos, que analizan en detalle los dos algoritmos centrales del modelo de predicción, la construcción del modelo de predicción y la penalización. lineal Aplicaciones específicas e implementación de métodos de regresión e integración

Guía práctica de aprendizaje automático de Python

Autor: Alexander T. Coombs, EE. UU.

El aprendizaje automático se ha vuelto más. y más popular en los últimos años. Como campo cada vez más popular, el lenguaje Python se ha convertido gradualmente en uno de los lenguajes de programación principales después de un período de desarrollo. Este libro combina los dos campos populares del aprendizaje automático y el lenguaje Python, utilizando dos núcleos. Algoritmos de aprendizaje automático para maximizar el uso de Python. Las ventajas del lenguaje 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. al aprendizaje automático, incluidas diversas clasificaciones, algoritmos, tecnología de visualización de datos, motores de recomendación, etc., que incluyen principalmente la aplicación del 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.

Procesamiento del lenguaje natural Python competente

Autor: deeptichopra, Nisheethjoshi, ITIMathur, India

El procesamiento del lenguaje natural es uno de los campos. Lingüística computacional e inteligencia artificial relacionadas con la interacción persona-computadora. /p>

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 datos reales. -Aplicaciones de vida El libro cubre 10 capítulos. Son adecuados 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. para aquellos que están familiarizados con el lenguaje Python, lectores que tienen cierta comprensión e interés en el procesamiento y desarrollo del lenguaje natural

Guía de ciencia de datos de Python

Autor: Indian gopisburamanian (sabra manian). )

Más de 60. Habilidades prácticas de desarrollo para ayudarlo a explorar Python y sus poderosas capacidades de ciencia de datos.

Python es un lenguaje de programación de alto nivel que goza de gran prestigio en el campo de la programación. su simplicidad, legibilidad y escalabilidad el lenguaje 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, incluida la exploración, el análisis y la minería de datos. aprendizaje automático, aprendizaje automático a gran escala y otros temas. 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 de contenido 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 usar Python para escribir programas de rastreo web, incluida una introducción a la web. rastreadores, tres formas de rastrear datos de páginas, extraer datos del caché, usar múltiples subprocesos y procesos para el rastreo simultáneo, cómo rastrear contenido de páginas dinámicas, interactuar con formularios y procesar códigos de verificación en páginas Pregunta, extraer datos usando Scarpy y Portia . 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: un método de aprendizaje de Python para modelado estadístico

Autor: AllenB. American Downey

Este libro ayuda a quienes quieran utilizar herramientas matemáticas para resolver problemas prácticos. 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 los campos de 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. Los 11 capítulos de este libro están organizados según el nivel 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 con Python"

Autor: Ivandris, Indonesia

Python es un lenguaje de programación multiparadigma adecuado tanto para el desarrollo de aplicaciones orientadas a objetos como para se aplica a los patrones de diseño funcional. Python se ha convertido en un lenguaje de programación ideal para los científicos de datos para el análisis, la visualización y el aprendizaje automático de datos, lo que puede ayudarlo a mejorar rápidamente la eficiencia de su trabajo.

Este libro guiará a los principiantes a convertirse en. Estoy familiarizado 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 y SciPy. , matplotlib, pandas, IPython y Cython, scikit-learn y NLTK Además, este libro también presenta temas como visualización de datos, procesamiento de señales, análisis de series de tiempo, bases de datos, análisis predictivo y aprendizaje automático. >