ТОП-15 книг по Python: от новичка до профессионала

Эрик Мэтиз. Изучаем Python. Программирование игр, визуализация данных, веб-приложения

Мэтиз. Изучаем Python. Программирование игр, визуализация данных, веб-приложения

Книга в оригинале в сообществе @progbook

Руководство по языку Python c многочисленными примерами, которые обучают шаблонам чистого кода. После освоения базы языка обучение продолжается на рабочих проектах с использованием известных библиотек: 1) аркадная игра в стиле Space Invaders (библиотека pygame), 2) интерактивная визуализация данных (библиотеки matplotlib и plotly) и 3) веб-приложение на Django.

Отмеченные читателями достоинства книги:

• Рассмотрены многие аспекты использования языка.
• Приятный стиль повествования, продуманная последовательность тем.
• В конце каждой части есть задания для самостоятельного закрепления материала.
• Интересные примеры.
• Большие проекты разной направленности.

Недостатки:

• Низкое качество бумаги, использованной для печати, мягкий переплет.
• Есть проблемы с утраченными в результате перевода отступами в листингах программ (отступы являются важной особенностью языка Python).
• Не везде точный перевод.

Пол Бэрри. Изучаем программирование на Python

Бэрри. Изучаем программирование на Python

Книга в сообществе @progbook

Читая эту книгу, вы без труда создадите собственное веб-приложение и узнаете, как управлять базами данных, обрабатывать исключения, пользоваться контекстными менеджерами, декораторами и генераторами.

Достоинства:

• Написана доступным языком для людей, которые никогда не программировали.
• Хорошо изложен материал по объектно-ориентированному программированию.
• Высокое качество печати, плотная бумага.

Недостатки:

• Некоторые сведения могут быть уже нерелевантны (например, код в разделе про SQL).
• Не хватает общего проекта, который бы постепенно обрастал новыми возможностями (как в других книгах серии Head First).

Марк Лутц. Изучаем Python

Лутц. Изучаем Python

Классический учебник Python со всесторонним глубоким введением в язык программирования и для новичков в программировнии, и для профи. Основана на популярном учебном курсе Лутца. Учит писать эффективный качественный код.

Достоинства:

• Классическая книга, суперподробное введение во все особенности Python.

Недостатки:

• Стиль Лутца очень подробный, темп изложения неспешный – прочтение книги целиком потребует терпения.
• Читатели жалуются на многочисленные опечатки и ухудшение качества перевода и печати в 5-м издании. Поэтому мы советуем по возможности пользоваться 4-м изданием. Там тоже рассматривается Python 3 версии, отличия последних версий можно впоследствии изучить по документации.
  

Билл Любанович. Простой Python. Современный стиль программирования

Любанович. Простой Python. Современный стиль программирования

Книга в сообществе @progbook

Возможно, простым в изучении Python делает не его понятный синтаксис или принципы, а большое количество доступной и простой литературы, рассчитанной на начинающих программистов. В этой книге вы узнаете об основах языка, о современных пакетах и библиотеках Python 3. Автор рассматривает такие сложные темы, как отладка, тестирование, повторное использование кода и многое другое. Объяснения автора перемешаны с примерами кода, которые помогут быстро освоить язык и перейти к программированию реальных приложений.

Достоинства:

• Доступное изложение материала.
• Описаны современные технологии.

Недостатки:

• Больше подойдет для людей, уже имеющих опыт программирования на других языках, не для новичков.
• Встречаются опечатки, ошибки в комментариях к коду.
• Невысокое качество бумаги.

Дэн Бейдер. Чистый Python. Тонкости программирования для профи

Чистый Python. Тонкости программирования для профи

Книга в сообществе @progbook

Словосочетание «для профи» – выдумка российских издателей. В оригинале книга называется Python tricks, то есть в ней собраны всякие «фишки», которые полезны тем, кто уже успел разобраться с основами языка и попрограммировать на Python. Для чтения достаточно базовых знаний языка. Особенно книга будет полезна тем, кто пришел в мир Python из других языков и некоторые мощные конструкции языка ускользнули от внимания.

Достоинства:

• Раскрыты интересные тонкости и приемы с позиций их практического применения.

Недостатки:

• Перевод неточен и оставляет желать лучшего. Будет полезно сверяться с оригиналом.

Лучано Рамальо. Python. К вершинам мастерства

Рамальо Лучано. Python. К вершинам мастерства

Книга в сообществе @progbook

Простота Python помогает быстро повысить производительность труда, но зачастую она же означает, что вы используете далеко не все возможности языка. С помощью этого практического руководства вы узнаете, как писать эффективный и идиоматический код на Python, используя потрясающие, но зачастую незаслуженно забытые фичи Python.

Достоинства:

• Учит делать код короче и понятнее.
• Колоссальное количество примеров использования стандартной библиотеки.
• Явным образом показывает преимущества Python 3.
• Хороший экскурс в историю развития языка, дающий понимание, почему Python такой, какой он есть.
• Описаны оптимальные примеры использования различных структур данных в Python.

Даг Хеллман. Стандартная библиотека Python 3. Справочник с примерами

Хеллман. Стандартная библиотека Python 3. Справочник с примерами

Стандартная библиотека Python содержит сотни модулей, позволяющих взаимодействовать с операционной системой, интерпретатором и Интернетом. В этой книге Даг Хеллман описывает основные разделы библиотеки Python 3.x, сопровождая изложение материала компактными примерами исходного кода и результатами их выполнения. Приведенные примеры наглядно демонстрируют возможности каждого из модулей, предлагаемых библиотекой, и пригодны не только для изучения, но и для использования в реальном коде.

Достоинства:

• Полнота изложения, дает ясное понимание применимости модулей.
• Есть электронный вариант на сайте автора, откуда можно брать код примеров.

Недостатки:

• Очень большой размер.
• Встречаются опечатки.

Бизли и Джонс. Python. Книга рецептов

Бизли и Джонс. Python. Книга рецептов

Оригинал 3-го издания в сообществе @progbook

Книга соответствует третьему стандарту Python. Приведены рецепты, охватывающие различные темы Python, а также задачи, имеющие широкий спектр областей применения. Каждый рецепт содержит примеры кода, которые можно использовать в своих проектах и обсуждение принципов работы данного решения.

Достоинства:

• Книга состоит из множества примеров-кусочков кода с пояснениями. Можно последовательно запускать в интерпретаторе и проверять свое понимание.
• Среди тем рассматриваются довольно непростые, например, метаклассы, декораторы, многопоточность, взаимодействие с С-библиотеками.

Гарри Персиваль. Python. Разработка на основе тестирования

Персиваль. Python. Разработка на основе тестирования

Книга демонстрирует преимущества методологии разработки через тестирование (TDD). Вы научитесь писать и выполнять тесты для создания любого фрагмента вашего приложения и затем разрабатывать минимальный объем программного кода, необходимого для прохождения этих тестов. Рассказано, как работать с различными инструментами и фреймворками, такими как Django, Selenium, Git, jQuery и Mock. Издание предназначено для разработчиков, которые уже освоили начальный уровень программирования на Python и хотят перейти на следующий.

Достоинства:

• Полнота и качество кода, хорошие разъяснения.
• Последовательно описывается процесс разработки проекта через приемочные и модульные тесты, рефакторинг кода.

Мигель Гринберг. Разработка веб-приложений с использованием Flask на языке Python

Гринберг. Разработка веб-приложений с использованием Flask на языке Python

Книга в оригинале в сообществе @progbook

Пошаговые примеры создания законченного приложения на Flask. Автор книги Мигель Гринберг знакомит с основными функциональными возможностями фреймворка и показывает, как расширять приложения дополнительными веб-технологиями.

Достоинства:

• Доступное изложение.
• Примеры из книги доступны в электронном виде (по ссылке).

Недостатки:

• Мягкая обложка, книга легко закрывается.
• Код книги постепенно устаревает, хотя принципы построения остаются в силе.
  

Андреас Мюллер и Сара Гвидо. Введение в машинное обучение с помощью Python. Руководство для специалистов по работе с данными

Мюллер, Гвидо. Введение в машинное обучение с помощью Python. Руководство для специалистов по работе с данными

Книга в сообществе @progbook

Полноцветная книга, источник информации для каждого, кто собирается использовать машинное обучение на практике. Подробно объясняются все этапы, необходимые для создания успешного проекта машинного обучения, с использованием языка Python и библиотек scikit-learn, NumPy и matplotlib. Авторы сосредоточили свое внимание исключительно на практических аспектах применения алгоритмов машинного обучения, оставив за рамками книги их математическое обоснование.

Достоинства:

• Полноцветная книга, хорошее качество бумаги и иллюстраций.
• С места в карьер: уже с введения приводится код.
• Программный код доступен на GitHub.
• Довольно простым языком рассказывается об алгоритмах машинного обучения, разбираются плюсы и минусы, области применения.

Недостатки:

• Встречаются экземпляры книги с перевернутыми страницами или неправильно расположенными блоками страниц.
• Мягкий переплет – не очень удобно одновременно работать за компьютером.
• Без знаний о программировании и базовых знаний высшей математики книгу будет читать тяжело.

Дж. Вандер Плас. Python для сложных задач. Наука о данных и машинное обучение

Python для сложных задач. Наука о данных и машинное обучение

Подробное руководство по вычислительным и статистическим методам для Data Science. Читатели, уже имеющие опыт программирования и желающие эффективно использовать Python в сфере Data Science, найдут в этой книге ответы на всевозможные вопросы, например: 1) как мне считать этот формат данных в мой скрипт? 2) Как преобразовать, очистить эти данные и манипулировать ими? 3) Как визуализировать данные такого типа? Как при помощи этих данных разобраться в ситуации, получить ответы на вопросы, построить статистические модели или реализовать машинное обучение?

Достоинства:

• Системный рассказ о библиотеках, используемых для решения задач из области Data Science.
• Большое количество примеров.
• Хорошо дополняет соответствующие курсы Stepik, Coursera и др.

Недостатки:

• Не затронута тема нейронных сетей.
• Содержит ошибки в иллюстрациях и коде.
• Несколько устарела (некоторые модули переименованы или перенесены).
• Мало математического обоснования методов.

Франсуа Шолле. Глубокое обучение на Python

Франсуа Шолле. Глубокое обучение на Python

Книга в сообществе @progbook

Как упомянуто выше, книга Вандер Пласа не затрагивает темы нейронных сетей. Следующая книга подойдет для погружения в тему как нельзя лучше – ее написал Франсуа Шолле, один из создателей Keras – высокоуровневой оболочки для работы с нейросетевыми фреймворками.

Достоинства:

• Вместо заторов математики – простой, понятный, рабочий код.
• Последовательное изложение особенностей библиотеки Keras.
• Книга развивает инженерный подход к работе с данными.
• Честно рассказывается об ограничениях глубоких сетей.

Ян Эрик Солем. Программирование компьютерного зрения на Python

Солем. Программирование компьютерного зрения на Python

Книга в сообществе @progbook

Если вы хотите разобраться в основах теории и алгоритмов компьютерного зрения, то эта книга – как раз то, что нужно. Вы узнаете о методах распознавания объектов, трехмерной реконструкции, обработке стереоизображений, дополненной реальности и других приложениях компьютерного зрения. Изложение сопровождается понятными примерами на Python. Объяснения даются без погружения в сухую теорию. Издание подойдет для студентов, исследователей и энтузиастов-любителей с базовыми знаниями математики и навыками программирования.

Достоинства:

• Понятная подача алгоритмов компьютерного зрения.
• Много примеров.
• Цветные иллюстрации.

Нуньес-Иглесиас, Уолт. Элегантный SciPy

На протяжении книги вы будете работать с примерами из обширной научной экосистемы Python, используя программный код, который иллюстрирует кратко очерченные принципы. Используя реальные научные данные, вы будете работать с практическими задачами вместе с SciPy, NumPy, pandas, scikit-image и другими библиотеками Python.

Достоинства:

• Коротко и по делу, без лирических отступлений.
• Примеры взяты из реальных научных работ: генетика, обработка изображений, радиолокация, биология, нейрофизиология.

Недостатки:

• Преимущество конкретных примеров одновременно является и недостатком: требуется углубиться в описываемую область, чтобы точно понять пример.
• Неаккуратное использование научной терминологии в переводе.

***

Если вы не увидели любимую книгу в списке, пожалуйста, не стесняйтесь порекомендовать ее в комментариях. Если вы читали перечисленные книги, дополните наши описания – какие преимущества и недостатки отметили бы вы.

Библиотека программиста любит язык Python. Вот три недавних публикации:

Легкий способ выучить Python | Techrocks

Перевод статьи «How to Learn Python The Easy Way (And Not the Way I Did)».

Предполагается, что Python — один из самых простых в изучении языков программирования. Когда я впервые попытался освоить этот язык и с треском провалился, меня особенно угнетало именно осознание того, что он считается простым. Когда не удалась вторая попытка, стало еще хуже.

На как оказалось (и как я понял с третьей попытки), Python действительно доступен даже для такого гуманитария, как я. Просто нужно подойти к нему правильно.

Как мне не удалось выучить Python… в первый раз

Впервые я попытался изучить Python почти десять лет назад. Я не совсем понимал, зачем мне это нужно. При помощи Python я мог бы, например, автоматизировать часть моей работы или, возможно, написать небольшое приложение. Знание этого языка просто казалось полезным навыком, который хорошо бы иметь.

Поэтому я скачал «Learn Python the Hard Way» в электронном виде (на тот момент это было бесплатно), и начал прорабатывать этот учебник.

Первой преградой на моем пути стала установка Python в моей системе. В то время большинство инструкций по установке были написаны для опытных программистов, и мне потребовалась целая вечность, чтобы все это проделать.

Я хотел научиться писать код Python, но первое, что мне пришлось сделать, это убить пять часов на борьбу с командной строкой. В результате я был демотивирован еще до того, как начал.

Когда я наконец все наладил, можно было приступить к написанию кода по книге. Некоторое время я потихоньку собирал по кусочкам очень простую текстовую игру.

Но столкнувшись с первой реальной проблемой, я все это забросил. А ведь проблемы в программировании неизбежны; постоянно что-то не работает, и совершенно непонятно, почему.

Но у меня были дела поважнее, чем биться головой о клавиатуру и разгадывать непонятные сообщения об ошибках. Тем более, что моей конечной целью было создание игры, которая была мне безразлична и в которую никто и никогда не играл бы.

Как мне не удалось выучить Python… во второй раз

Несколько лет спустя я попробовал еще раз. На тот момент я работал журналистом. Я заинтересовался журналистикой данных и в частности сбором данных.

Я знал, что для этой работы мне понадобятся навыки программирования на Python, поэтому нашел себе платформу для онлайн-обучения (не скажу, какую) и записался на курс по Python для начинающих.

Как и большинство открытых онлайн-курсов, этот курс был построен в формате видео. Я смотрел лекцию по теме, связанной с Python, проходил тест на сайте курса, чтобы подтвердить, что усвоил материал, и переходил к следующему модулю.

Опытные программисты, вероятно, уже догадываются, что произошло дальше. Когда я попытался написать код Python для своих целей, у меня ничего не вышло.

Когда наблюдаешь за тем, как кто-то пишет код, кажется, что учишься. И тесты, на которых я набирал 100%, казалось, подтверждали, что материал я усваиваю хорошо.

Но разумеется, когда пришло время применить знания на практике, меня ждало разочарование. Я мог посмотреть видео и скопировать то, что делал лектор, но мне было очень трудно применить изученное в собственных проектах.

Также было трудно сохранять мотивацию, потому что я работал над вещами, которые не казались мне важными и нужными.

Я хотел научиться веб-скрапингу. Но вместо этого я пытался понять концепцию объектно-ориентированного программирования. Как это связано с моими целями? Мне это было непонятно. В общем, бросить учебу во второй раз тоже было легко.

Причины провалов

Если проанализировать мой опыт, не так уж сложно понять, почему я потерпел неудачу. В первый раз я допустил две большие ошибки.

1. У меня не былочеткой цели. Зачем я изучал Python? Я этого не знал. Когда вы не знаете, зачем что-то делаете, очень легко бросить это делать при малейших трудностях. А рано или поздно трудности непременно возникнут.
2. На старте у меня было слишком много проблем. В конечном итоге я все равно выяснил бы, как установить Python в мою систему. Но с учетом отсутствия опыта, когда я еще и print(‘Hello world!’) не написал, сложный процесс установки был серьезным демотиватором.

Когда вы изучаете что-то сложное (особенно если вы новичок), небольшие победы вам нужны как можно раньше. Они помогают поверить в то, что вы действительно можете сделать то, что задумали.

Поскольку мой путь в изучении Python начался с решения сложной задачи, причем даже не связанной с кодингом, никаких мотивирующих ранних побед я не одержал.

Во второй раз я избежал этих ошибок, но зато допустил несколько новых.

1. Я не отрабатывал практические умения.Просмотр видео и прохождение тестов заставляли меня чувствовать, что я умею писать код, но на самом деле я не программировал. Когда я все же пытался писать код, у меня не получалось. Это был травмирующий опыт, ведь я думал, что уже умею это делать. Мне приходилось многократно прыгать по каждому видео, чтобы пересмотреть разные разделы и заново изучить нужные вещи.
2. У меня была четкая цель, но не было четкого пути к ней. Я знал, что хочу заниматься журналистикой данных и веб-скрапингом, но я проходил общий курс Python для начинающих. Это означало, что я изучал вещи, которые могли иметь огромное значение для разработки программ, но не для журналистики данных. Мне зачастую было трудно связать изучаемые основы с тем, что я действительно хотел делать с кодом.

Кроме того, я допустил еще одну большую ошибку психологического свойства. Процесс изучения Python я воспринимал в черно-белых тонах. У меня как бы было два положения тумблера: либо я «изучил Python» (весь Python!), либо нет.

Это делало учебные перспективы пугающими. Всякий раз, когда я сталкивался с проблемой, это было неприятно само по себе, но кроме того дело усугублялось тем, что я представлял себе какую-то мифическую «финишную черту» в изучении Python, и этот финиш был очень, очень далеко.

Разумеется, мое восприятие было ошибочным. При изучении любого иностранного языка нет никакого момента, после которого можно утверждать, что вы точно его изучили. С языками программирования (и Python в том числе) дело обстоит точно так же. Их нельзя изучить досконально, полностью. Но, как и в случае с иностранными языками, для достижения ваших целей вам не обязательно свободно владеть Python.

Любой студент-первокурсник, прибывший в вашу страну по обмену, скажет вам, что даже умение спросить на местном языке «Сколько это стоит» и «Где здесь туалет» сильно повышает качество жизни.

То же касается и Python. Чтобы изменить свою жизнь, вам не нужно знать все (и даже все то, что относится к обязательным знаниям).

Но этот урок я усвоил случайно.

Как я собственно изучил Python (в некоторой степени, конечно)

К 2018 году я уже отказался от идеи изучить Python. Я дважды попробовал и дважды потерпел неудачу! Но потом я устроился на работу в Dataquest. Эта компания занимается обучением работе с данными в Интернете (в том числе обучает программированию на Python).

Моя новая работа не требовала навыков программирования, но я решил, что мне все же нужно испытать эту платформу. Мне нужно было понять наш продукт и прочувствовать его с точки зрения учащегося. Я подумал, что наверное смогу изучить достаточно, чтобы заниматься веб-скрапингом, как и планировал раньше.

Итак, с некоторым трепетом я создал учетную запись и начал наш курс Python for Data Science.

К моему удивлению, это было легко и интересно. Еще более удивительно было то, что совсем скоро я почувствовал себя в силах создавать какие-то проекты самостоятельно.

Я написал небольшой скрипт для сортировки писем. Также я использовал Python для быстрого анализа некоторых данных опросов. Я даже создал большой проект, связанный с веб-скрапингом, о котором мечтал еще будучи журналистом.

Я использовал и до сих пор использую Python для облегчения своей работы и улучшения своей жизни. Прошла пара лет. Я все еще начинающий программист, но уже могу собирать небольшие скрипты для упрощения задач и для решения проблем с анализом данных, которые у меня возникают по работе.

Это стало возможным потому, что я (скорее случайно, чем намеренно) наткнулся на способ изучения Python, который позволил избежать почти всех ошибок, допущенных в предыдущие разы.

• У меня была четкая цель — изучить Python на уровне, достаточном для несложной работы с данными. Это позволило бы мне лучше понимать наших клиентов.
• Мне не нужно было возиться с установкой Python, потому что Dataquest позволяет вам изучать и писать код прямо в окне браузера.
• Проходя курс, я писал код, а не пассивно наблюдал за тем, как кто-то его пишет.
• Программа обучения была специально разработана для работы с данными при помощи Python. Поэтому вся теория и все выполняемые мной упражнения были важны.
• Я просто старался изучить то, что мне было нужно для моих целей, а не выучить весь Python.

Как упростить изучение Python

Анализируя свои ошибки и свой случайный успех, я прихожу к нескольким простым выводам. Чтобы изучить Python было проще:

Во-первых, определите свою цель. Почему вы хотите изучать Python? Что конкретно вы хотите с его помощью построить? Если у вас нет достойного ответа на этот вопрос, будет действительно сложно сохранять мотивацию.

Во-вторых, найдите способ учиться, делая то, чем вы хотите заниматься. Если вы можете найти учебный ресурс, обучающий Python и созданный специально для разработчиков игр — отлично. Но общие учебные ресурсы тоже могут сработать, если вы по ходу дела будете применять полученные знания, создавая какие-нибудь проекты для начинающих.

Ваше обучение программированию должно включать в себя собственно написание кода, и этот код должен делать то, что вам интересно.

В-третьих, не грузите себя установкой Python и множества его библиотек в вашей локальной системе.

Сейчас есть множество онлайн-платформ, позволяющих писать и запускать код в браузере. Постарайтесь максимально упростить для себя начало работы. Своей локальной средой вы сможете заняться позже.

В-четвертых, не пытайтесь «изучить Python». Это грандиозная долгосрочная цель, которая, возможно, недостижима: даже лучшие разработчики Python не знают его досконально.

Вместо этого попробуйте научиться использовать Python для создания простой версии вашего целевого проекта или одной его части. Затем узнайте, как при помощи Python усовершенствовать этот проект или как перейти к следующему шагу.

Разбивайте большие задачи на мелкие части и фокусируйтесь на создании чего-то конкретного. Так вы получите моральное удовольствие от завершения проекта, а это подкрепит вашу мотивацию.

Следуйте этим рекомендациям независимо от вашей личной причины изучения Python, и вы наверняка сможете достичь своих целей!

Введение в машинное обучение в Python: Полное руководство с примерами

Вы хотите сделать машинное обучение с помощью Python, но у вас возникли вопросы с чего начать?

В этом уроке вы сделаете свой первый проект по машинному обучению с помощью Python. В уроке мы разберем шаг за шагом как:

• Скачать и установить Python SciPy и какие самые полезные пакеты для машинного обучения в Python.
• Загрузить датасет, поймем его структуру с помощью статистических методов и визуализируем данные.
• Создадим 6 моделей машинного обучения, выберем лучшую и убедимся что точность модели является приемлемой

Если вы новичок в машинном обучении и хотите начать использовать Python, этот урок был разработан для вас.

Как начать использовать машинное обучение в Python?

Лучший способ научиться машинному обучению — проектировать и завершать небольшие проекты.

Python может быть пугающим при начале работы

Python является популярным и мощным интерпретируемым языком. В отличие от R, Python является и полным языком и платформой, которые можно использовать как для исследований, численных расчетов, так и для разработки производственных систем.

В Python есть также много модулей и библиотек на выбор, обеспечивая несколько способов выполнения каждой задачи.

Лучший способ начать использовать Python для машинного обучения — это разобрать готовый проект по машинному обучению и затем его сделать самому с нуля:

• Это заставит вас установить и запустить Python интерпретатор.
• Это даст вам понимание с высоты птичьего полета о том, как выглядит небольшой проект.
• Это даст вам уверенность, чтобы перейти к собственным задача и проектам.

Новичкам нужен небольшой сквозной проект

Книги и курсы порой часто расстраивают. Они дают вам много теоретических конструкций и фрагментов, но вы никогда не увидите, как все они сочетаются друг с другом.

Когда вы применяете машинное обучение к собственному датасету, вы работаете над проектом. Проект по машинному обучению может быть не всегда последовательным, но обычно он имеет несколько выраженных этапов:

• Постановка задачи
• Подготовка данных
• Оценка качества ал

Машинное обучение с Python — Краткое руководство

Мы живем в «век данных», который обогащен лучшими вычислительными возможностями и большим объемом ресурсов хранения. Эти данные или информация растут день ото дня, но реальная задача состоит в том, чтобы разобраться во всех данных. Предприятия и организации пытаются справиться с этим путем создания интеллектуальных систем с использованием концепций и методологий из Data Science, Data Mining и Machine learning. Среди них машинное обучение — самая захватывающая область информатики. Это не было бы неправильно, если бы мы называли машинное обучение приложением и наукой об алгоритмах, которые дают смысл данным.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение (ML) — это та область компьютерных наук, с помощью которой компьютерные системы могут придавать смысл данным так же, как это делают люди.

Проще говоря, ML — это тип искусственного интеллекта, который извлекает шаблоны из необработанных данных, используя алгоритм или метод. Основная задача ML — позволить компьютерным системам учиться на собственном опыте без явного программирования или вмешательства человека.

Потребность в машинном обучении

В настоящий момент люди являются самыми умными и продвинутыми видами на земле, потому что они могут думать, оценивать и решать сложные проблемы. С другой стороны, ИИ все еще находится на начальной стадии и не превзошел человеческий интеллект во многих аспектах. Тогда вопрос в том, что нужно сделать, чтобы машина училась? Наиболее подходящая причина для этого — «принимать решения, основываясь на данных, с эффективностью и масштабностью».

В последнее время организации вкладывают значительные средства в новые технологии, такие как искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение, чтобы получить ключевую информацию из данных для выполнения нескольких реальных задач и решения проблем. Мы можем назвать это решениями, основанными на данных, принимаемыми машинами, особенно для автоматизации процесса. Эти управляемые данными решения могут использоваться вместо использования логики программирования в задачах, которые не могут быть запрограммированы по своей сути. Дело в том, что мы не можем обойтись без человеческого разума, но другой аспект заключается в том, что нам всем нужно эффективно решать реальные проблемы в огромных масштабах. Вот почему возникает необходимость в машинном обучении.

Зачем и когда учить машины?

Мы уже обсуждали необходимость машинного обучения, но возникает другой вопрос: в каких случаях мы должны заставить машину учиться? Может быть несколько обстоятельств, когда нам нужны машины для принятия решений, основанных на данных, с эффективностью и в огромных масштабах. Ниже приведены некоторые из таких обстоятельств, при которых обучение машин было бы более эффективным.

Недостаток человеческого опыта

Самым первым сценарием, в котором мы хотим, чтобы машина обучалась и принимала решения, основанные на данных, может быть область, где не хватает человеческого опыта. Примерами могут быть навигации по неизвестным территориям или пространственным планетам.

Динамические сценарии

Есть несколько сценариев, которые по своей природе динамичны, то есть они со временем меняются. В случае этих сценариев и поведения мы хотим, чтобы машина изучала и принимала решения, основанные на данных. Некоторыми примерами могут быть сетевое подключение и доступность инфраструктуры в организации.

Трудность в переводе экспертизы в вычислительные задачи

Там могут быть различные области, в которых люди имеют свой опыт; однако они не могут перевести этот опыт в вычислительные задачи. В таких условиях мы хотим машинное обучение. Примерами могут быть области распознавания речи, когнитивные задачи и т. Д.

Модель машинного обучения

Прежде чем обсуждать модель машинного обучения, мы должны понять следующее формальное определение ML, данное профессором Митчеллом:

«Говорят, что компьютерная программа извлекает уроки из опыта E в отношении некоторого класса задач T и показателя P производительности, если ее производительность в задачах T, измеряемая P, улучшается с опытом E.»

Вышеприведенное определение в основном сфокусировано на трех параметрах, а также на основных компонентах любого алгоритма обучения, а именно Задаче (T), Производительности (P) и опыте (E). В этом контексте мы можем упростить это определение как —

ML — это область ИИ, состоящая из алгоритмов обучения, которые —

• Улучшить их производительность (P)
• При выполнении некоторого задания (T)
• Со временем с опытом (E)

Исходя из вышеизложенного, следующая диаграмма представляет модель машинного обучения —

Давайте обсудим их более подробно сейчас —

Задача (Т)

С точки зрения проблемы, мы можем определить задачу T как реальную проблему, которую нужно решить. Проблема может быть любой, например, найти лучшую цену на жилье в определенном месте или найти лучшую маркетинговую стратегию и т. Д. С другой стороны, если мы говорим о машинном обучении, определение задачи будет другим, потому что трудно решить задачи, основанные на ОД, традиционный подход к программированию.

Задача T называется задачей на основе ML, когда она основана на процессе, и система должна следовать для работы с точками данных. Примерами задач на основе ML являются классификация, регрессия, структурированные аннотации, кластеризация, транскрипция и т. Д.

Опыт (E)

Как следует из названия, это знания, полученные из точек данных, предоставленных алгоритму или модели. После предоставления набора данных модель будет работать итеративно и изучать некоторые присущие ей шаблоны. Полученное таким образом обучение называется опытом (E). Проводя аналогию с обучением человека, мы можем представить себе ситуацию, в которой человек учится или приобретает некоторый опыт из различных атрибутов, таких как ситуация, отношения и т. Д. Обучение под наблюдением, без присмотра и подкрепление — это некоторые способы обучения или приобретения опыта. Опыт, полученный нашей моделью или алгоритмом ML, будет использован для решения задачи T.

Производительность (P)

Алгоритм ML должен выполнять задачу и получать опыт с течением времени. Мера, которая показывает, выполняет ли алгоритм ML согласно ожиданиям или нет, это его производительность (P). P — это в основном количественная метрика, которая показывает, как модель выполняет задачу, T, используя свой опыт, E. Есть много метрик, которые помогают понять производительность ML, таких как оценка точности, оценка F1, матрица путаницы, точность, отзыв чувствительность и т. д.

Проблемы в машинном обу

особенности, правила и рекомендации :: SYL.ru

Еще пару десятков лет назад программисты казались какими-то шаманами, знающими то, что недоступно другим. Порой люди изучали программирование «на коленке», строча код на бумажке, потому что «концентрация компьютерных устройств на душу населения» была крайне низка. Теперь же с трудом можно найти человека, у которого дома нет стационарного компьютера или ноутбука. Технологии обучения тоже не стоят на месте.

Немного истории

Язык программирования Python начал разрабатываться Гвидо ван Россумом в конце восьмидесятых. Гвидо в то время был сотрудником голландского института CWI. Он писал этот язык на досуге, вложив туда некоторые идеи по языку ABC, в работе над которым он участвовал.

Назван язык был вовсе не в честь пресмыкающегося. На самом деле идеей для названия послужило популярное британское комедийное шоу семидесятых, называвшееся «Летающий цирк Монти Пайтона», хотя Python все равно гораздо чаще сравнивают со змеей, о чем говорит даже эмблема на официальном сайте (на ней изображены две змеиные головы).

Не только дизайнерская интуиция ван Россума считается причиной того, почему так популярен язык программирования Python. Обучение с нуля становится приятным и легким занятием, если учесть наличие дружного сообщества пользователей.

Не так давно, в 2008 году, вышла первая, до этого долго тестировавшаяся версия Python 3000 (3.0), где было устранено множество недостатков архитектуры. При этом разработчики постарались сохранить совместимость с предыдущими версиями языка. Несмотря на наличие более свежей версии, обе ветки (2.х и 3.х) поддерживаются.

Лаконичный язык программирования

Python имеет ряд преимуществ перед другими языками. Он понятен практически интуитивно, имеет «прозрачный» синтаксис. Это значит, что программный код на этом языке читается гораздо легче, что сокращает время не только на его написание, но и на различные доработки и проверки.

Конечно, программист «старой школы» скажет, что обязательно нужно знать несколько языков, а можно и вообще начать с изучения машинного кода. Но, пройдя курс программирования на языке Python, человек получит не только конкретные знания, но и возможность реализовать свою творческую натуру, создавая приложения и полезные для себя программы. Возможно, скоро программирование будет необходимо так же, как знание иностранного языка.

Неуверенность в себе

Стоит отбросить заблуждение о том, что программирование — это сложно. Нет, программирование гораздо интереснее, чем кажется; помешать могут другие занятия и так называемая «нехватка времени» или лень.

Базовая литература поможет быстро изучить программирование на языке Python. Учебный курс следует начать с чтения двух книг, из которых можно почерпнуть основы. Первая из них — это «Программирование на Python» Марка Лутца, а вторая — «Программирование на Python 3» Марка Саммерфилда. Книга Лутца подробно, порой даже слишком, описывает все базовые принципы, на которых строится язык. Некоторые советуют читать Марка Лутца не для освоения, а для углубления базовых знаний. Книга Саммерфилда объясняет все более лаконично, автор не пугает читателя никакими сложностями. Есть и другая литература, однако эти учебники наиболее полезны и информативны.

Вводный курс

Давайте вспомним начальную школу. Как правило, даже в первый класс ребенок приходит с какими-то минимальными знаниями: с кем-то занимались родители, кто-то ходил в «нулевку». Так же проходит и обучение языку программирования Python. Он действительно удобен и «прозрачен», но без минимальных знаний о базовых принципах действия программ обучение будет идти тяжело. Это как изучать ноты, не слыша музыки. Поэтому тем, кто вообще никогда не сталкивался с программированием, стоит ознакомиться с «вводным минимумом».

Полезным подспорьем будут лекции CS50. Это курс Гарвардского университета, посвященный программированию на Java Script, однако в первых лекциях доступно и понятно объясняется взаимодействие компьютера и программ в целом. Русскоязычному пользователю доступны видеозаписи этого курса с переводом, дополнительными материалами, текстовыми вариантами лекций и практическими заданиями. Видео можно найти практически где угодно, например, на YouTube, а вот все материалы целиком — на сайте Java Script.

В интернете

Язык программирования Python набирает популярность, поэтому уже давно существует несколько порталов, на которых множество материалов для самообучения. Например, «Python 3 для начинающих». На этом сайте много материалов для новичков, его можно использовать как шпаргалку. Также большой объем информации по данной теме с бесплатным доступом на сайте Codecademy.

Немаловажным является общение на форумах. Обучение в одиночку всегда дается тяжелее, поэтому не пренебрегайте различными сообществами.

Платные курсы

Всегда можно воспользоваться и платными курсами, но стоит это порой немалых денег, а результат может быть неудовлетворительным. Поэтому, конечно, желательно выбирать курсы, которые предлагают бесплатное ознакомительное задание. Например, интенсив по теме «Основы программирования на языке Python» есть на GeekBrains. Занятие бесплатное, проводится каждые десять дней. Чтобы записаться, необходимо авторизоваться на сайте.

Совет: какие бы курсы вы ни выбрали, сначала ознакомьтесь с азами языка, чтобы не тратить время на то, что вы легко можете усвоить сами. Достаточно будет прочитать указанные выше книги.

Конечно, когда теория освоена, хочется попрактиковаться. Здесь нужно упомянуть лекции Ника Парланте. Они на английском, хотя в целом очень много хорошей обучающей литературы именно на английском, и этому не стоит удивляться. В лекциях Ник не только преподает язык программирования Python, но и дает отличные практические задачи.

Использование

Язык программирования Python был использован для создания множества приложений, которыми многие люди пользуются ежедневно. Например, это шестая версия торрент-клиента BitTorrent. Также «Питон» («Пайтон») используется в растровом графическом редакторе Gimp. С помощью него создаются дополнительные модули, фильтры, к примеру. На этом языке написана значительная часть игры Civilization IV и Batterfield 2.

«Питон» используют такие компании, как «Гугл», «Фейсбук», «Инстаграм», «Дропбокс», «Пинтерест». Он также работает в ядре приложения «Яндекс-диск». Около 10% сотрудников компании пишут именно на «Питоне», а многие программисты называют его своим любимым языком.

Как начать работу

Никакой код не может работать «в воздухе», этому правилу подчиняется и язык программирования Python. Обучение с нуля хотя и начинается с теории, но на деле, можно сказать, оно начинается с установки на персональный компьютер рабочей среды. Как это сделать? Все просто: нужно перейти по ссылке официального сайта Python, скачать и запустить установщик, после чего внимательно выполнять предложенные им действия.

Обратите внимание, что необходимо скачивать файл, подходящий под установленную на компьютере операционную систему!

Если установка прошла успешно, откройте консоль (как правило, это можно сделать сочетанием клавиш «ctrl+alt+T»). Теперь можете написать свою первую программу. Например, введите «python3». Если консоль вывела «приветствие», где указана версия программы (например, 3.4.0), то все в порядке, если нет, то нужно установить третью версию «Питона» командой: «sudo apt-get install python3».
Однако это не обязательно. Можно писать код в любом удобном текстовом редакторе, после чего запускать через консоль, а можно пользоваться средой разработки IDLE, идущей в комплекте с дистрибутивом.

Запустите IDLE. Чтобы создать крошечную программу, достаточно написать всего одну строку кода.

print(«Hello world!»)

Введите этот код в окно IDLE и нажмите «Ввод». Среда мгновенно отзовется действием — выведет на экране требуемый текст. Первая программа готова.

почему иногда легче начать с него

Здравствуйте, я Елена, домохозяйка с двумя высшими образованиями (и на подходе третье), и сегодня отвечаю на вопрос, заданный Валерией из Рязани – о языке программирования Питон, где его можно освоить и в чём его преимущества.

Знаете, Валерия, о преимуществах говорить трудно, особенно с теми, кто вообще не знает ни одного языка программирования.

Поэтому остановимся просто на особенностях Питона, чтобы вы могли сориентироваться в том, что вас может ожидать в его изучении, особенно на первом этапе.

Но уже одно то, что на Python не надо вводить переменные на английском, а можно пользоваться своим родным языком – уже плюс.

В дальнейшем, когда освоите тонкости работы, поймёте удобство динамической типизации, когда не надо заранее объявлять о типе переменной…в общем, тонкостей много. Но все они решаемы. Притом решения даются легче, чем в некоторых других языках программирования.

Вступление

Python уже не один год уверенно занимает место среди самых популярных языков программирования. На нём можно писать любые программы, но сегодня основной сферой для него стал искусственный интеллект и всё, что с ним связано — data science, машинное обучение, анализ данных, нейронные сети. Кроме того, Python популярен в веб-разработке. Среди новейших направлений Python является лидером в квантовых вычислениях и квантовом машинном обучении.

По сути, Python — это интерпретируемый язык высокого уровня, в котором возможно применять как объектно-ориентированный подход, так и функциональный. Этот язык достаточно лёгок для изучения, в отличие от C++, Хотя Python в какой-то мере является наследником C++, изучить его легче, чем «плюсы». В среднем, путь с нуля до джуниора занимает полгода год — в зависимости от того, изучали ли вы раньше какой-нибудь из C-подобных языков, а также от других фоновых знаний. Чтобы с самого начала ускорить ваше освоение «питона», мы подготовили ряд небольших советов.

• В начале обязательно изучите синтаксис Python и порешайте простые алгоритмические задачи. Здесь поможет сайт Pythontutor.ru. Без задач выученный синтаксис быстро вылетит из головы; они помогают закрепить теорию.
• Уже на этапе изучения основ языка (или даже до этого) задумайтесь о том, чем вы конкретно хотите заниматься с помощью Python. Лучше сразу определиться, выбираете вы искусственный интеллект или веб-разработку, так как рано или поздно нужно будет понять, какие библиотеки стоит изучить — для каждой сферы применения нужен свой набор библиотек.
• Обратите внимание на различные среды разработки. Универсальный IDE для любых задач в Python — это PyCharm. Дата-сайентисту также нужно уметь работать в Jupyter Notebook и, возможно, стоит изучить Spyder.
• Хорошо изучите простейшие структуры данных Python: списки, словари, множества. Это пригодится, когда нужно будет решить, как лучше обрабатывать данные в разных случаях.
• Не пренебрегайте функциями. В Python создавать их очень легко. Если одинаковые части кода повторяются больше двух раз, лучше написать функцию. Это поможет не только сократить код, но и улучшить его восприятие.
• Изучите продвинутые возможности Python: генераторы, декораторы, list comprehension, методы из библиотеки itertools и других библиотек. Это поможет вам впоследствии не изобретать велосипед.
• Если вы работаете с искусственным интеллектом, изучите основные библиотеки для этого направления — Numpy, Pandas, SciKit-Learn, Matplotlib, Seaborn, Keras, TensorFlow, Pytorch.
• Если ваша цель — квантовые вычисления, изучите библиотеки Qiskit, Cirq и PennyLane.
• Чтобы быстро выйти на уровень профессионального кода, изучите объектно-ориентированное программирование. В Python применять его очень легко.

https://geekbrains.ru

Начало изучения Python

Python – один из самых популярных языков программирования на сегодняшний день. Он предоставляет всё необходимое для разработки и не обременяет программиста сложными конструкциями, синтаксисом и низкоуровневыми операциями.

Python не является чистым объектно-ориентированным языком, поэтому он позволяет программисту использовать особенности как функционального программирования, так и ООП, кроме того, с его помощью можно писать скрипты любого вида и сложности.

Зачем учить Python

Каждый язык программирования заточен под выполнение определенных видов задач. Python является языком программирования общего назначения, то есть на нем можно написать практически что-угодно. Можно — не значит эффективно, Python станет хорошим выбором не во всех сферах программирования.

В основном он используется в web-разработке, машинном обучении и анализе данных.

Это значит, что начинающий Python-программист может выбрать, какая специализация ему больше нравится. Каждая сфера предлагает высокие зарплаты, интересные и уникальные проекты.

Web-разработка

Python — не самый популярный язык для веб-разработки, однако он занимает немалую долю рынка и способен обеспечить вакансиями большое количество web-программистов.

Web-разработка на Python — это, в основном, создание серверной части сайтов и приложений с помощью фреймворков Django и Flask.

Машинное обучение

В сфере машинного обучения Python является самым популярным языком. Из названия сферы понятно, что основная задача программистов, научить компьютер “понимать” данные подобно человеку.

Типичные пример проекта в сфере машинного обучения —  программа, способная распознавать и анализировать объекты на фотографии.

Анализ данных

В этой сфере Python также является один из самых популярных инструментов. Программисты разрабатывают программы, которые собирают и анализируют большое количество данных.

Простой пример проекта по анализу данных — это программа, собирающая информацию про сотрудников компании, и определяющая на её основе производительность их труда. Таким образом, руководство компании может достаточно быстро и легко анализировать состояние своей компании и быстро предпринимать необходимые меры по улучшению её эффективности.

С чего начать изучение

Каждый человек имеет разный уровень знаний. Кто-то уже успел что-то выучить в вузе, кто-то пришёл в Python из другого языка программирования, а кто-то совсем новичок и даже не знает, что такое переменная.

В любом случае начинающий программист должен изучить все основные конструкции языка. Не нужно сразу пользоваться каким-либо фреймворком, читать технические книги про алгоритмы, структуры данных и устройство компьютера.

Лучше начать с какого-либо курса, которые, обычно, дают только самую необходимую базу и не загружают мозг обучающегося огромным количеством технических терминов и информации. Для начала нужно изучить следующее:

На этом этапе практика заключается в написании небольших программ в несколько десятков строк кода.

Следующим шагов будет знакомство с функциями, которые позволяют писать более сложные программы с нормальной структурой. Начинающий программист должен разобрать:

Функции позволяют писать более сложные и объемные программы (до нескольких сотен строк кода). Однако для дальнейшего развития программист должен разобраться с модулями и файлами:

• Узнать, что такое модули и пакеты.
• Научиться использовать несколько модулей в одном проекте.
• Разобраться с областями видимости модулей.
• Понять синтаксис работы с файлами (открытие, закрытие, ввод и вывод информации).

Последней базовой стадией будет изучение объектно-ориентированного программирования, которое включается в себя такие понятия, как:

Сайты

Сайты — хороший способ получить информацию, которая разбита на большое количество недлинных статей. Программисту достаточно найти нужную статью по нужной теме, в которой будет коротко и ясно дана теория, подкреплённая примерами кода.

Преимущество сайтов перед видео в том, что скорость получения информации зависит только от способностей обучающегося быстро читать и воспринимать информацию. По сравнению с книгами, информация более самодостаточна, то есть для понимания кода в статье не нужно читать несколько других статей.

Хороший пример сайта для обучения: “all-python.ru”. Здесь можно найти всю необходимую теорию с примерами, а также реализацию простых программ, таких как калькулятор и календарь.

Видео-уроки на YouTube

Видео-уроки отлично подойдут для тех, кто хорошо воспринимает информацию на слух. Они более наглядны, чем книги или статьи, хотя и ограничивают зрителя в скорости усвоения информации.

Курсы

Этот ресурс для обучения объединяет в себе видео-уроки, текстовую информацию и практику. Каждый курс имеет определённую программу, поэтому каждый следующий урок связан с предыдущим, что помогает лучше понять и запомнить информацию.

Курсы — отличная возможность выучить Python для новичков, однако они не станут самодостаточным источником информации, особенно при углублённом изучении.

Техническая литература

Технические книги — самый лучший способ изучить теорию. Информация в них обычно является самой достоверной и полной, однако обилие теории и терминов делает чтение книг довольно сложным занятием.

Кроме того, для полноты изучения, каждую тему из книги нужно подкреплять практикой, которой обычно не достаточно.

Практика — главная составляющая обучения

Мозг человека устроен так, что знания, которые не используются, стираются из памяти. Чтобы информация прочно закрепилась в памяти, её нужно понять, повторить несколько раз и, конечно, применить на практике.

Можно прочитать десятки книг по языку, однако без практики, вся полученная теория будет бесполезна.

На начальном этапе, когда программист не изучает специализированные фреймворки, а работает непосредственно с языком программирования, практика заключается в решении простых задач, обычно это математические задачи или задачи на проработку конкретных конструкций языка.

Когда программис

Лучший способ изучить Python [Массовое пошаговое руководство 2020]

Python — очень популярный язык.

Это также один из языков, с которого я рекомендую для начинающих.

Но как лучше всего изучать Python?

В этой статье я делю курс обучения Python на 6 уровней. И я научу вас перемещаться по этим уровням, один уровень за шагом, шаг за шагом, пока вы не достигнете мастерства в Python.

Каждый уровень охватывает часть языка, которую вам необходимо освоить, прежде чем переходить к следующему.

Я сосредоточен на этой статье, чтобы вы были компетентным и разносторонним программистом, чтобы вы могли легко найти работу в любой технологической компании по вашему выбору.

Как лучше всего выучить Python?

Лучший способ изучить Python — проходить эти уровни по одному за раз. Убедитесь, что вы полностью понимаете и имеете обширный практический опыт на каждом уровне, прежде чем переходить к следующему. Это означает, что вам действительно нужно открыть свой ноутбук и написать код. Много кода.Сделайте это, и вы будете на пути к мастерству Python!

Приступим.

Уровень 0: Начало

Это уровень, с которого вы начинаете, если вы абсолютный новичок .

И под абсолютным новичком я имею в виду того, кто никогда раньше не программировал на Python или на любом другом языке программирования в этом отношении.

Если вы переходите с другого языка программирования, вам следует перейти на уровень 1.

[Обновление] В настоящее время я работаю над массовым курсом для абсолютных новичков, но для его завершения потребуется некоторое время. Если вы очень торопитесь освоить этот уровень, рекомендую этот курс на Удеми.

На этом уровне большинство понятий, которые вы будете изучать, являются общими понятиями программирования. Фундаментальные навыки, которые помогут вам стать программистом.

Это означает, что эти концепции на самом деле не являются исключительными для Python, но также могут быть распространены на другие языки программирования.

Видите ли, многие языки программирования очень похожи, и знание того, что общего (а что нет) между языками программирования, поможет вам перейти на другой язык в будущем.

Python 3 Cheat Sheet для начинающих

Загрузите полную шпаргалку для начинающих с обширными примерами кода, которые охватывают все темы, которые вам необходимо изучить.

Итак, о каких общих концепциях программирования я говорю?

Некоторые из этих фундаментальных понятий — это переменные, типы данных, операции, функции, условные выражения и циклы.

Если вы понимаете, что это за концепции, переходите к уровню 1.

В противном случае, позвольте мне дать вам очень краткое введение о том, что означают эти концепции.

Переменные

Переменные — это, по сути, хранилище данных в вашей программе.

Точнее, дает имя для данных для последующего использования.

Давайте посмотрим на пример.

  # переменные
msg = "Hello World!"
печать (сообщение)
# Этот код выводит Hello World! на экране  

В приведенном выше фрагменте Python мы определяем переменную msg, в которой хранится значение Hello World!

Это позволяет нам позже напечатать Hello World! на экране, просто используя имя переменной, в которой хранится это значение, вместо того, чтобы вводить значение Hello World! каждый раз, когда мы хотим его использовать.

Типы данных

Мы говорили о переменных как о хранилище данных, а теперь поговорим о данных.

В Python данные имеют типы.

Например, в приведенном выше фрагменте кода данные Hello World! имеет определенный тип, который Python (и другие языки программирования) называют строкой .

A Строка — это просто последовательность символов.

Но строки — это не единственный тип данных в Python, есть также целых чисел , чисел с плавающей запятой , логических , списков , кортежей и словарей .

К концу уровня 0 вы должны хорошо освоить эти типы данных и понимать, когда (и как) использовать их в своей программе.

Операции

Операции — это то, как вы управляете и изменяете данные в своей программе.

Другими словами, ваши программы должны работать с данными и производить больше данных, с которыми вы также работаете, пока вы не достигнете окончательного результата.

Это просто жизненный цикл любой программы.

В Python и всех языках программирования существует не менее операций Arithmetic , Comparison и Logic .

  # пример арифметической операции
х = 5 + 2

# пример операции сравнения
у = 3> 4

# пример логической операции
z = Истина или Ложь  

Условные обозначения

Чтобы написать любую полезную программу, вам почти всегда потребуется возможность проверять условия и соответствующим образом изменять поведение программы.

Условные операторы с использованием if, if else или if elsif else дают вам эту возможность.

Вот пример оператора if-else в Python.

  >>> если 3> 5:
... print ('3 больше 5')
... еще:
... print ('3 не больше 5')
...
3 не больше 5  

Функции

Функция — это, по сути, блок кода Python, который запускается только тогда, когда он равен и называется .

Вы можете передавать параметры в функцию в качестве входных данных, а функция может возвращать данные в качестве выходных данных.

В Python вы определяете функцию с помощью ключевого слова def .

Вот пример программы hello world, использующей функцию say_hello

  def say_hello (msg):
  # это функция
  # msg - входной параметр
  print (f'hello {msg} ')

# вызов функции say_hello
say_hello ('мир')

# выход:
# hello world  

---

Итак, это был пример фундаментальных концепций, которые вам следует изучить на этом уровне.

Но самое главное, что вам действительно нужно сделать для того, чтобы овладеть этим уровнем, — это использовать вышеупомянутые концепции для решения проблем.

Вы никогда не станете хорошим программистом, если все, что вы делаете, — это книги или курсы.

Вам нужно попрактиковаться в решении проблем, так что запачкайте руки и начните решать простые проблемы с помощью Python. Вы можете начать с решения задач Project Euler.

Я не могу не подчеркнуть важность освоения уровня 0 .

Причина в том, что этот уровень закладывает основу и фундаментальные концепции не только для освоения Python, но и для освоения любого другого языка программирования.

Так что, даже если это уровень 0, не воспринимайте это всерьез.

Уровень 1: Объектно-ориентированное программирование

Если вы находитесь на этом уровне, у меня есть курс, который научит вас всему, что вам нужно знать об объектно-ориентированном программировании. Посмотрите здесь 🙂

Все в Python — это объект.

Вы либо уже слышали это, либо вам суждено услышать об этом 🙂

Но постойте, что же такое объект?

Существует множество различных способов, моделей или парадигм для написания компьютерных программ.

Одна из самых популярных парадигм программирования называется объектно-ориентированным программированием (ООП).

В объектно-ориентированном программировании объект относится к конкретному экземпляру класса .

А Class подобен схеме состояния и действий , которые может выполнять объект.

Например, в Python Person Class может выглядеть примерно так.

  класс Лицо:
  def __init __ (я, имя, возраст):
    self.name = имя
    self.age = возраст
  
  def get_name (self):
    return self.name  

Объявленный выше класс описывает состояние и действия любого объекта Person .

Например, любой объект Person будет иметь имя и возраст . Эти два поля определяют состояние объекта.

В терминологии ООП, имя и возраст называются атрибутами объекта .

Вы также можете вызвать get_name () для любого объекта Person , чтобы вернуть имя человека.

Мы вызываем get_name методом .

Этот метод , в дополнение к любым другим методам, которые мы определяем, определяет действий объекта .

Другими словами, объект Python имеет атрибутов и методов , которые определены в классе объекта .

Вот как создать объект Person

  >>> p = Person ('Alice', 22)
>>> p.get_name ()
«Алиса»  

Объектно-ориентированное программирование — это, по сути, один из способов структурирования и проектирования вашего кода.

Однако я хочу, чтобы вы поняли, что это не единственный способ и не обязательно лучший.

Чтобы изучить ООП в Python, вам необходимо пройти несколько шагов.

Шаг 1: Изучите концепции ООП

Как я упоминал ранее, ООП — это парадигма программирования, способ структурирования и проектирования вашего кода.

Концепции ООП не являются эксклюзивными для Python, поэтому концепции, которые вы выучите, легко перенесутся на любой другой язык программирования.

Некоторыми примерами этих концепций являются наследование, инкапсуляция и полиморфизм.

Поэтому сначала убедитесь, что вы понимаете эти концепции на абстрактном уровне, прежде чем переходить к ООП Python.

Шаг 2. Знакомство с классами и объектами Python

На этом шаге вам нужно применить абстрактные концепции, которые вы узнали на предыдущем шаге, но особенно в Python.

Научитесь писать классы и создавать объекты.

Напишите классы, которые наследуются от других классов, и исследуйте атрибуты и методы созданных объектов.

Шаг 3: Решите проблемы Python с помощью ООП

Это важный шаг.

На этом этапе вы хотите узнать, как использовать ООП для проектирования и структурирования кода.

И вообще, этот шаг — больше искусство, чем наука. Это означает, что единственный способ стать лучше — это практика, практика и еще больше практики.

Снова продолжайте решать больше проблем с помощью Python, но попробуйте структурировать свои решения объектно-ориентированным способом.

Чем больше вы практикуетесь, тем легче вы будете чувствовать себя с ООП.

Уровень 2: Параллельное и параллельное программирование

Времена одноядерных процессоров давно прошли.

Сегодня, независимо от того, покупаете ли вы стандартный ноутбук или высокопроизводительный сервер для своего бизнеса, ваш процессор определенно будет иметь несколько ядер.

Иногда вашей программе необходимо использовать преимущества этих нескольких ядер для параллельной работы.

Это потенциально может привести к увеличению пропускной способности, производительности и быстродействию.

Но позвольте мне прояснить одну вещь.

Если высокая производительность и повышенная пропускная способность абсолютно необходимы, Python не будет лучшим языком для поддержки параллельного программирования.

В этой ситуации я бы лично предпочел golang (или старый добрый C ).

Но поскольку это статья о Python, давайте сосредоточимся на Python.

Прежде чем вы начнете писать свою первую параллельную программу, вам следует изучить несколько концепций параллельной обработки.

Вот некоторые из этих концепций.

Взаимное исключение

Когда у вас есть данные, которые совместно используются несколькими потоками или процессами, важно синхронизировать доступ к этим общим ресурсам.

Если вы этого не сделаете, может произойти состояние гонки, которое может привести к неожиданным, а иногда и катастрофическим последствиям. Подробнее об условиях гонки я расскажу позже.

Взаимное исключение означает, что один поток блокирует дальнейшее продвижение других параллельных потоков, которым требуется использование общего ресурса.

Замки

Замки — это одна из различных реализаций взаимного исключения.

Чтобы понять, что такое замки, вы можете подумать о них с концептуальной точки зрения.

Если поток хочет получить доступ к общему ресурсу, этот поток должен захватить блокировку, прежде чем ему будет предоставлен доступ к этому ресурсу.

И после завершения с ресурсом снимает эту блокировку.

Если блокировка недоступна, потому что она была захвачена другим потоком, то поток должен дождаться, пока блокировка не будет снята первым.

Эта простая концепция гарантирует, что максимум один поток может иметь доступ к общему ресурсу одновременно.

Тупиковые ситуации

Тупиковые ситуации — это когда ваша программа полностью останавливается, потому что некоторые потоки не могут продолжить работу, потому что они не могут получить блокировку.

Например, представьте, что поток A ожидает от потока B снятия блокировки. В то же время поток B ожидает от потока A снятия другой блокировки, которую поток A в настоящее время удерживает.

В этой ужасной ситуации ни поток A, ни поток B не могут продвигаться дальше, поэтому ваша программа закрыта!

Вот что такое тупик.

И это случается чаще, чем вы думаете.

Что еще хуже, это также одна из самых сложных проблем для устранения.

Условия гонки

Как я упоминал ранее, состояние гонки — это ситуация, которая возникает, когда доступ к совместно используемому ресурсу не защищен (например, блокировками).

Это может привести к катастрофическим неожиданным результатам.

Взгляните на этот пример.

  импортная резьба
# x - общая ценность
х = 0
COUNT = 1000000

def inc ():
    глобальный x
    для _ в диапазоне (COUNT):
        х + = 1

def dec ():
    глобальный x
    для _ в диапазоне (COUNT):
        х - = 1

t1 = threading.Thread (цель = inc)
t2 = threading.Thread (цель = dec)
t1.start ()
t2.start ()
t1.join ()
t2.join ()

print (x)  

Вот что делает приведенный выше код. Существует общая глобальная переменная x, которая инициализируется значением 0.

Две функции inc и dec работают параллельно. inc () увеличивает значение x в 1 миллион раз, тогда как dec () уменьшает значение x в 1 миллион раз.

Быстро просматривая код, можно сделать вывод, что окончательное значение x должно быть 0… но так ли это?

Вот что я получаю, когда запускаю приведенный выше код.

  $ python3 race.py
158120
 $ python3 race.py
137791
 $ python3 race.py
-150265
 $ python3 race.ру
715644  

Причина, по которой это происходит, заключается в том, что общий ресурс x не защищен (например, блокировками).

Параллельное программирование на Python

Только после того, как вы освоитесь с концепциями, обсужденными выше, вы будете готовы научиться писать параллельные программы на Python.

Во-первых, вы должны узнать, чем определение Python многопроцессорности отличается от многопоточности . (Между прочим, это совершенно не связано с потоками и процессами с точки зрения ОС).

Чтобы понять различие между многопроцессорностью и многопоточностью с точки зрения Python, вам необходимо изучить и понять глобальную блокировку интерпретатора (GIL).

Вам также нужно будет узнать о модулях Python для потоковой обработки, очереди и многопроцессорности.

Все эти модули предоставляют вам примитивы, необходимые для написания параллельных программ.

Вот хорошая статья о многопроцессорности в Python.

Уровень 3: Программирование сокетов

К настоящему времени вам должно быть очень удобно писать код Python, работающий на одной машине.

Но что, если вы хотите написать код, который взаимодействует с другими машинами по сети?

Если вы хотите это сделать, вам нужно узнать о программировании сокетов.

И для этого я настоятельно рекомендую вам сначала изучить основы компьютерных сетей. Вот моя любимая книга.

Изучив основные сетевые концепции, вы можете использовать библиотеки Python для написания кода на одном компьютере, который взаимодействует с кодом на другом.

Это похоже на волшебство.Я до сих пор помню радость, которую я испытал, когда впервые у меня было два ноутбука, которые обменивались данными друг с другом по сети Wi-Fi.

Чтобы начать работу, выполните следующие три шага.

Шаг 1: напишите эхо-программу

На этом шаге вы будете использовать модуль сокета Python для написания простого TCP-сервера на одной машине и TCP-клиента на другой.

Убедитесь, что это два разных компьютера и оба они подключены к вашей домашней сети.

Идея программы Echo проста.Клиентская сторона читает сообщение от пользователя и отправляет это сообщение на сервер по сети.

На стороне сервера, когда это сообщение получено, сервер отправляет то же сообщение обратно клиенту.

Думайте о программе Echo как о программе Hello World , но для программирования сокетов.

После этого можно переходить к более сложным программам.

Шаг 2. Поэкспериментируйте с HTTP

Когда вы освоитесь с написанием простых TCP-клиент-серверных приложений, вы можете начать использовать модуль запросов Python для отправки и получения HTTP-сообщений.

Это особенно полезно, потому что сегодня подавляющее большинство веб-сервисов предоставляют интерфейс HTTP API, с которым вы можете взаимодействовать программно. Например, у всех карт Facebook, Twitter и Google есть интерфейсы HTTP API, с которыми может взаимодействовать ваш код.

А если вы чувствуете себя немного более предприимчивым и хотите пойти дальше, вы также можете очистить Интернет с помощью BeautifulSoup.

Шаг 3: Знайте свои инструменты

Как и любая другая программа, иногда, когда вы пишете сетевую программу, ваша программа не будет работать с первой попытки.

Однако отладка сетевых программ немного отличается от отладки обычных программ.

Вот почему вам нужно вооружиться инструментами, необходимыми для устранения неполадок.

Вот некоторые из наиболее популярных сетевых инструментов, которые вам понадобятся.

ping используется для проверки связи между вашим компьютером и другим.

netstat — это универсальный сетевой инструмент, который позволяет, помимо прочего, контролировать входящие и исходящие сетевые соединения.

tcpdump — один из моих любимых инструментов для изучения сетей. Это инструменты позволяют вам прослушивать, захватывать и анализировать реальные пакеты, входящие и исходящие из вашего компьютера через любой сетевой интерфейс.

Wireshark — красивый графический интерфейс, который делает почти все, что может делать tcpdump . Я рекомендую начать с Wireshark, прежде чем переходить к tcpdump, просто потому, что он немного удобнее для пользователя.

И, как я уже сказал, чтобы понять, что означают все эти Get, SYN, SYN ACK, FIN, вам необходимо сначала изучить основы работы в сети.

Уровень 4: Структуры данных и алгоритмы в Python

Если вы достигли этого уровня, похлопайте себя по плечу.

Потому что к настоящему времени у вас есть навыки, которые позволят вам решать самые разные проблемы.

Однако чего-то не хватает.

Вы все еще недостаточно опытны в написании эффективного кода .

Что я имею в виду?

Например, вы не знаете, как изменить свой код, чтобы он работал быстрее.Вы даже не можете проанализировать, почему он вообще такой медленный.

Это нормально.

Знаний, которые вы усвоили на предыдущих уровнях, недостаточно для того, чтобы вы твердо понимали, что такое производительность на самом деле и как изменить существующий код, чтобы он работал быстрее.

Не верите? Посмотрите на этот простой код, который вычисляет n-е число Фибоначчи.

  def fib (n):
    если n <2:
        вернуть n
    вернуть fib (n-2) + fib (n-1)

print (fib (100))  

Код выглядит достаточно простым и понятным, не так ли?

Попробуйте использовать этот код для вычисления fib (100) [ОПОВЕЩЕНИЕ СПОЙЛЕРА: это займет очень много времени]

Теперь давайте внесем простую модификацию в код.

  def fib (n, d):
    если n <2:
        вернуть n
    если n не в d:
        d [n] = fib (n-2, d) + fib (n-1, d)
    вернуть d [n]

print (fib (100, {}))  

На этот раз потребовалось всего несколько миллисекунд, и вы получите ответ: 354224848179261915075 на случай, если вам интересно 🙂

Я использовал то, что называется dynamic программирование для решения этой проблемы и ускорения его работы.

Что ж, надеюсь, вы уже убедились в том, что вам следует изучать структуры данных и алгоритмы.

Навыки, которые вы собираетесь изучить на этом уровне, являются одними из основных различий между средними кодировщиками и серьезными программистами.

Вам нужно будет узнать о связанных списках, деревьях, стеках, очередях, графах, хэш-таблицах, рекурсии, динамическом программировании, алгоритмах поиска и сортировки и т. Д.

Освоив эти концепции, вы в нескольких шагах от получения программного обеспечения работа инженера в любой технологической компании по вашему выбору.

Я серьезно!

Уровень 5: Собеседование по программированию на Python

Поздравляем! Теперь у вас есть все, что нужно, чтобы подать заявку на любую вакансию разработчика программного обеспечения в любой технологической компании во всем мире.

Вам нужно только пройти это ужасное собеседование по кодированию.

По сути их серия.

Если вы находитесь на этом уровне, я написал подробную статью о том, как вы можете подготовиться к собеседованию по кодированию.

Типичное собеседование по кодированию оценит ваши навыки решения проблем, коммуникативные навыки, знание структур данных и алгоритмов, а также то, насколько хорошо и эффективно вы переводите свои мысли в код.

Лучший способ пройти собеседование по программированию - это дать себе достаточно времени для подготовки.

Чем больше вы подготовитесь, тем лучше будет ваше собеседование и тем выше вероятность того, что вы получите работу своей мечты.

Leetcode - отличный ресурс с множеством вопросов для собеседований по кодированию.

Leetcode позволяет вам отправлять ваши решения Python на вопросы кодирования и мгновенно получать отзывы о достоверности и эффективности ваших решений.

После того, как вы начнете работать, вы многому научитесь на работе и начнете приобретать обширный опыт за очень короткое время.

Это когда начинается уровень 6.

Уровень 6: Продвинутый Python

Если вы хотите выйти на территорию свободного владения Python и поднять свои навыки на новый уровень, то я настоятельно рекомендую книгу «Свободный язык Python».

Предполагается, что вы уже хорошо разбираетесь в основах Python.

В Fluent Python, некоторые концепции, которые вы уже усвоили из вводных книг, рассматриваются под другим углом, более подробно и с большей глубиной.

Кроме того, вы также узнаете некоторые новые концепции.

Например, некоторые из новых концепций, которые вы изучите в этой книге:

1. Функции высшего порядка : объясняет, как функции могут использоваться как первоклассные
2. Thissobjects in Python
3. Control Flow : охватывает тему генераторов, менеджеров контекста, сопрограмм и параллелизма
4. Метапрограммирование : по сути, это написание кода, который манипулирует кодом.Некоторые из обсуждаемых здесь тем - декораторы и мета-классы.

---

Необязательно 1: Библиотеки и фреймворки Python

Теперь у вас есть все основы, вы - профессионал Python.

Молодец.

Но путешествие на этом не заканчивается. В Python есть масса полезных библиотек, которые могут помочь вам еще больше.

Знание, какие библиотеки использовать и когда их использовать, может сэкономить вам много времени и усилий и позволит вам обладать обширными знаниями, необходимыми для выбора правильных инструментов для правильной работы.

Итак, давайте поговорим о некоторых из самых популярных библиотек и фреймворков Python.

1. Построение служб API с помощью Python (Flask)

В наши дни большие и масштабируемые веб-приложения создаются путем создания группы небольших приложений, которые взаимодействуют друг с другом.

Эта архитектура называется архитектурой микросервисов [предупреждение о модном слове], и каждое из этих небольших приложений называется службой или микросервисом.

Эти микросервисы могут обмениваться данными различными способами, но одним из самых популярных методов является HTTP.

Другими словами, каждая из этих служб будет предоставлять HTTP API, с которым смогут взаимодействовать другие службы.

С учетом сказанного, научиться создавать службы API на Python - очень хорошее вложение.

И одна из самых популярных библиотек Python, которая упрощает эту задачу, - Flask.

Вот хороший учебник по Flask.

2. Создание веб-приложений с помощью Django

Django - это полноценная веб-инфраструктура, которая позволяет создавать целые веб-приложения (как внешние, так и внутренние) на Python.

Изучая Django, вы также познакомитесь с некоторыми концепциями, которые очень популярны в других веб-фреймворках на других языках, таких как MVC (модель-представление-контроллер) и ORM (объектно-реляционный преобразователь).

MVC - это способ структурирования и организации вашего веб-приложения, тогда как ORM - это метод, который устраняет разрыв между объектно-ориентированным программированием и доступом к данным в базе данных.

И хотя мы затронули тему ORM, стоит упомянуть, что вам следует взглянуть на SQLAlchemy, очень популярную и широко используемую библиотеку ORM в Python.

Так что засучите рукава и вперед, создайте свое первое веб-приложение 🙂

3. Библиотеки машинного обучения

Python стал языком де-факто для машинного обучения и науки о данных.

Это неудивительно, учитывая зрелость библиотек машинного обучения Python.

Если вы хотите быть специалистом по данным, я настоятельно рекомендую сначала изучить математические и статистические основы машинного обучения, прежде чем изучать библиотеки машинного обучения на Python.

Введение в статистическое обучение - отличное место для начала.

Если вы предпочитаете видеокурс, то вам следует пройти курс машинного обучения Эндрю Нг на Coursera.

Когда вы освоите основы, начните экспериментировать с этими библиотеками Python.

1- scikit-learn В этой библиотеке есть все, что нужно для алгоритмов машинного обучения.

2- Tensorflow Еще одна очень популярная среда машинного обучения с открытым исходным кодом.

3- pandas Популярная библиотека анализа данных.

Необязательно 2: Реализация Python (CPython)

Python - это интерпретируемый язык.

Это означает, что ваш код Python не компилируется напрямую в машинный код, а сначала он компилируется на промежуточный язык, называемый байтовым кодом , который позже интерпретируется другим программным обеспечением, называемым интерпретатором. .

Хотите увидеть, как байт-код выглядит для простой программы Hello World ?

Создадим исходный файл helloworld.py

  # helloworld.py
print ("hello world")  

Вот как просмотреть байт-код для приведенного выше исходного кода

  $ python3 -m dis helloworld.py
2 0 LOAD_NAME 0 (печать)
            2 LOAD_CONST 0 ('привет, мир')
            4 CALL_FUNCTION 1
            6 POP_TOP
            8 LOAD_CONST 1 (Нет)
           10 RETURN_VALUE  

Этот байт-код затем будет интерпретирован интерпретатором.Это когда он запускается, и вы наконец видите hello world , напечатанный на вашем экране.

Существуют различные реализации Python для компилятора и интерпретатора.

Однако CPython используется по умолчанию и наиболее широко используется. Он полностью написан на C.

Это и интерпретатор , и компилятор , поскольку он компилирует код Python в байт-код , а затем интерпретирует байт-код на машинный язык.

Так почему я говорю о реализации Python?

Вам действительно нужно знать эти мелкие детали Python, чтобы стать мастером Python?

Честно говоря, нет.

Но если вам интересно, как реализованы список, кортежи, функции и т. Д. В Python, и если вы желаете попутно изучать новый язык (C), то, возможно, вам стоит подумать об участии в CPython .

И если вы не знаете, с чего начать, я настоятельно рекомендую 10-часовой курс Филипа Гуо по CPython.

Часто задаваемые вопросы

В: Трудно ли выучить Python?

Трудное и легкое относительно.

Могу вас заверить, что изучать Python проще, чем изучать другие языки программирования, такие как C ++, и, кстати, я люблю C ++ 🙂

Это также тот случай, когда большинство университетов используют Python для своего класса CS 101 только потому, что о том, насколько легко и быстро выучить Python.

Q: Сколько времени нужно, чтобы изучить Python?

Если вы новичок в программировании в целом, я бы дал себе 6 месяцев, чтобы изучить уровень 0 (основы) и уровень 1 (ООП).

Если вы уже являетесь программистом, переходящим на другой язык программирования, я бы дал ему две недели.

За пределами уровня 1 нелегко оценить, сколько времени это займет у вас, потому что для полного понимания концепций за пределами уровня 1 вам также необходимо изучить множество фундаментальных концепций CS, которые ортогональны Python (например,грамм. Структуры данных, алгоритмы, операционные системы, сети и т. Д.…)

В: Я новичок в программировании, могу ли я изучить Python за 24 часа или за неделю?

№

Q: Что я могу делать с Python?

Я написал об этом статью.

В: Что мне следует изучать - Python 2 или Python 3?

Python 3.

Python 2 подошел к концу и больше не будет поддерживаться.

Q: Предлагаете ли вы какие-либо ресурсы для изучения Python?

Да. Вот ресурсы, которые я предлагаю:

1. Этот блог afternerd.com
2. Мой информационный бюллетень.
3. [Новое] Мой канал на YouTube.
4. [Новое] Мои курсы премиум-класса.

И помимо меня в Интернете есть еще множество других ресурсов.

Избранные сообщения

Вы начинаете карьеру программиста?

Я предлагаю свои лучшие материалы для новичков в информационном бюллетене.

• Советы по Python для начинающих, среднего и продвинутого уровней.
• CS Советы и рекомендации по карьере.
• Специальные скидки на мои премиальные курсы при их запуске.

И многое другое…

Подпишитесь сейчас. Это бесплатно.

Лучшие библиотеки Python для машинного обучения и глубокого обучения | Клэр Д. Коста

Хотя есть много языков на выбор, Python является одним из языков программирования машинного обучения и глубокого обучения , наиболее удобным для разработчиков, и он поддерживает широкий набор библиотек обслуживая все ваши сценарии использования и проекты.

Лучшие библиотеки Python для машинного обучения (источник)

Революция наступила! Добро пожаловать в TensorFlow 2.0.

TensorFlow - это быстрая, гибкая и масштабируемая библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом для исследований и производства.

TensorFlow - одна из лучших библиотек для работы с машинным обучением на Python. Предлагаемый Google , TensorFlow упрощает построение моделей машинного обучения как для новичков, так и для профессионалов.

Используя TensorFlow, вы можете создавать и обучать модели машинного обучения не только на компьютерах, но и на мобильных устройствах и серверах, используя TensorFlow Lite и TensorFlow Serving, которые предлагают те же преимущества, но для мобильных платформ и высокопроизводительных серверов.

TensorBoard (исходный код)

Некоторые из основных областей машинного обучения и DL, в которых выделяется TensorFlow:

● Работа с глубокими нейронными сетями

● Обработка естественного языка

● Частичное дифференциальное уравнение

● Возможности абстракции

● Изображение, текст и распознавание речи

● Легкое сотрудничество идей и кода

Основная задача: Создание моделей глубокого обучения

Чтобы понять, как выполнить конкретную задачу в TensorFlow, вы можете обратиться к руководствам по TensorFlow.

Keras - одна из самых популярных библиотек нейронных сетей с открытым исходным кодом для Python. Первоначально был разработан инженером Google для ONEIROS , сокращенно от Open-Ended Neuro Electronic Intelligent Robot Operating System, Keras вскоре был поддержан в основной библиотеке TensorFlow, что сделало его ac

Лучшим способом изучения Python

Лучший способ изучить python начинается с решения, что вы хотите построить.Затем вы захотите найти курс или некоторые ресурсы, которые помогут вам в развитии вашей идеи. При изучении Python очень важно начинать с идеи. Если вы попытаетесь создать что-то, что вам интересно, это сделает процесс более захватывающим.

В прошлом месяце я обсуждал , почему вам следует изучать язык программирования Python. Сегодня я собираюсь показать вам , как изучать Python, используя десять моих любимых ресурсов.

В этот список входят курсы, книги (как цифровые, так и физические), а также инструменты / утилиты, которые вы можете использовать, чтобы сделать первый шаг в изучении языка программирования Python.Эти ресурсы представляют собой комбинацию бесплатных и платных руководств. Большинство платных уроков включают в себя набор примеров упражнений, которые вы можете использовать, чтобы оценить качество содержания.

Если вы опытный разработчик кода или впервые пишете строчку кода, эти ресурсы, несомненно, будут полезны на вашем пути к мастерству Python.

Когда дело доходит до изучения как языка программирования Python , так и веб-разработки с использованием Python, я рекомендую курс RealPython.

Этот курс начинается с основ языка программирования Python (как для Python 2.7, так и для Python 3) и переходит к веб-разработке с использованием Django, Flask и web2py. В настоящее время это самые популярные веб-фреймворки Python, с которыми вы столкнетесь в своей карьере веб-разработчика Python.

Вы не только изучите передовые методы работы с Python, но и узнаете, как использовать такие инструменты, как Vagrant, Git, Heroku и другие. Эти инструменты можно использовать для сборки и для доставки вашего приложения Python после того, как вы закончите его кодирование.

Я лично прошел этот курс и впоследствии рекомендовал его своим коллегам, которые приходили ко мне с просьбой предоставить хорошие ресурсы для изучения языка программирования Python. Каждый из них был благодарен за то, что я рекомендовал курс.

Майкл, Джереми и Флетчер (авторы курса) - действительно хорошие ребята, которые стараются изо всех сил помочь ответить на ваши вопросы, гарантируя, что вы сможете эффективно выучить язык программирования Python. Они даже предлагают индивидуальное наставничество в своем обновленном пакете курсов.

Независимо от того, есть ли у вас предыдущий опыт программирования на другом языке или вы впервые написали много кода, вам следует взглянуть на курс Real Python.

Курс Python Jumpstart был создан Майклом Кеннеди, ведущим популярного подкаста Talk Python to Me . Я лично поддержал кампанию Майкла на Kickstarter в 2016 году, чтобы профинансировать создание курса. С момента его выпуска я прошел через уроки и получил огромное удовольствие.

Курс Майкла ориентирован на читателей, которые уже имеют или опыта программирования и хотят быстро освоить Python.

Этот курс также фокусируется на том, как изучать Python путем создания проектов , а не на индексировании основ языка на надуманных примерах. Слишком много курсов / книг, которые просто объясняют, как программировать, вместо того, чтобы требовать от вас применения вновь полученных знаний для решения реальных проблем; Курс Майкла - , а не , одно из этих сухих, скучных уроков.

Внутри Python Jumpstart вы узнаете, как:

• Создайте простой погодный клиент (HTTP-клиенты, очистка экрана, внешние пакеты).
• Создайте анализатор цен на недвижимость (форматы файлов, составления списков, генераторы).
• Создайте приложение личного журнала (ввод-вывод текстовых файлов).

Если вы относитесь к тому типу людей, которые учатся на практике, вам понравится этот курс. Майкл отлично преподает через практические проекты, и я настоятельно рекомендую его ресурсы, если вы раньше программировали на другом языке.

Классический в образовательном пространстве Python, Learn Python the Hard Way - это электронная книга Зеда Шоу, разработчика программного обеспечения и создателя веб-сервера Mongrel для Ruby.

Учения Зеда следуют простой трехступенчатой ​​формуле:

1. Выполните каждое упражнение.
2. Введите в каждом примере ровно .
3. Заставь его работать.

Да, это сложно.

Да, будет немного неприятно.

И да, иногда уроки могут показаться вам сухими.

Но подход Зеда работает.

Мы часто боремся, когда нас бросают в глубокую часть бассейна, но Learn Python the Hard Way поможет вам ступать по воде и, в конечном итоге, научит плавать самостоятельно.

Если вы новичок в мире программирования (<1 год опыта), я бы порекомендовал вам этот ресурс, но если вы уже опытный программист, вы найдете большую ценность в Real Python и Python. Курсы Jumpstart, так как они более практичны и демонстрируют, как создавать реальные приложения, а не примеры фрагментов кода.

Из всего сказанного я хочу отметить важный нюанс, касающийся этой книги, который часто упускают из виду начинающие программисты:

По мере того, как вы приобретете больший опыт работы с языком программирования Python, вы, вероятно, обнаружите, что откладываете эту книгу и переходите к другим ресурсам.

Как это?

Причина в том, что Learn Python the Hard Way использует Python 2.7, а не был обновлен, чтобы охватить более новый Python 3.

Хотя это не является препятствием для сделки (помните, что самый важный шаг, который вы можете предпринять при изучении Python , - это фактически начать работу ), это действительно расстраивает, когда вы пытаетесь запустить свой код Python 2.7 в интерпретаторе Python 3 и понятия не имею, почему ваш код дает сбой и выдает ошибки.

Если вы решите воспользоваться этой книгой, помните об этом нюансе, и все будет в порядке. Я также рекомендовал бы приобрести хороший ресурс Python 3, такой как исчерпывающая «библия» Python О’Рейли (подробно описанная ниже в этом списке).

Один из моих любимых онлайн-курсов для изучения Python - это Code Academy.

Я впервые наткнулся на Code Academy и их обучающие продукты полтора года назад, когда разрабатывал курс по Python, компьютерному зрению и OpenCV. В конце концов я попал на сайт Code Academy и решил попробовать их курс.

Это упражнения fun и интерактивные , что означает, что вы можете кодировать в своем браузере. Это огромное преимущество для читателей, которые плохо знакомы с языком и просто хотят начать обучение без необходимости загружать какое-либо программное обеспечение или настраивать свой компьютер.

Идеальная аудитория для курса Learn Python в Code Academy - программисты с минимальным опытом или без него. Если у вас за плечами более 6-12 месяцев опыта программирования, вы можете обнаружить, что эти учебные пособия немного «бесполезны» и не обладают технической глубиной.

Обратной стороной является то, что, хотя этот курс в настоящее время доступен, летом 2017 года он будет отключен для обновления. На вашем месте я бы сразу же перешел на этот курс .

Подобно курсу Learn Python в Code Academy, у нас есть еще один курс, предлагаемый Code School.

Я лично предпочитаю курс, предлагаемый Code Academy; однако, несмотря на то, что курс Code Academy будет обновлен, вам стоит попробовать уроки Code School.

Однако будьте осторожны с такими курсами, как Code Academy и Code School. В то время как эти курсы абсолютно научат вас программировать, легко упустить общую картину: , как создавать и отправлять полные приложения.

Изучение программирования - это не о заработке значков и украшении своего онлайн-профиля.Вместо этого речь идет о написании программного обеспечения, которое решает актуальных проблем.

Вы узнаете, как писать код внутри Code Academy и Code School, но если ваша конечная цель - получить работу программиста Python, вы захотите дополнить свое образование курсом от Real Python или Python Jumpstart. .

Python для предпринимателей - еще один курс, подготовленный ведущим подкаста Talk Python to Me Майклом Кеннеди. Я рекомендую этот курс студентам, у которых есть «предпринимательское чутье». Они не просто заинтересованы в том, чтобы научиться писать код; они хотят использовать свои знания для создания реальной компании.

Как я уже упоминал выше, программистов не нанимают только потому, что они умеют кодировать. Их нанимают, потому что они могут решать проблемы с кодом. Разница небольшая, но ее важно отметить.

Курс Python для предпринимателей предполагает, что вы знаете основы языка программирования Python, а затем используете эти основы, чтобы помочь вам повысить уровень своих навыков путем создания реального онлайн-бизнеса.

Майкл Кеннеди и Мэтт Макай (из Full Stack Python) используют пример создания веб-сайта электронной коммерции, демонстрируя, как:

• Принимаем к оплате кредитные карты.
• (безопасно) хранить учетные данные пользователя в базе данных.
• Отправлять исходящие электронные письма.
• Настройте сертификаты SSL.
• Разверните свое приложение на облачных серверах.

Хотя этот курс в настоящее время находится в предварительном заказе, я бегло просмотрел его содержание и могу сказать, что он того стоит.

В то время как многие читатели заинтересованы в изучении Python для веб-разработки , существует множество других применений языка - , главным из которых является data science .

Некоторые из самых популярных пакетов Python включают NumPy и SciPy, используемые для научных вычислений.

Если у вас есть интерес к карьере в области науки о данных (включая машинное обучение, глубокое обучение, компьютерное зрение, статистический анализ и т. Д.), Вам необходимо познакомиться не только с языком программирования Python, но и с NumPy. а также библиотеки SciPy.

Знакомство с Python для науки о данных - отличный способ изучить все три.

Трудно составить список ресурсов по программированию на Python, не упомянув классическую книгу О'Рейли, уже пятое издание.

Хотя это отличный ресурс, моя самая большая проблема с этой книгой - это ее размер. Эта книга, объем которой составляет 1648 страниц, отлично справляется с охватом как Python 2.7, так и Python 3; тем не менее, я рекомендую использовать эту книгу для , чтобы дополнить вашего образования, когда вы изучите несколько глав / уроков из других практических ресурсов, которые я упоминал в оставшейся части этой статьи.

Пожалуй, мой любимый инструмент Python для начинающих, Эла Свигарта «Автоматизируйте скучные вещи с помощью Python » - это то, что вам нужно, если вы учитесь на практических примерах.

Эта книга не делает никаких предположений относительно вашего предыдущего опыта программирования, но в то же время учит вас, как писать программное обеспечение путем создания простых (автоматизированных) приложений, таких как:

• Поиск текста в текстовом файле.
• Создание, переименование и перемещение файлов в вашей системе.
• Отправка напоминаний и электронных писем в формате TXT.
• Обновление данных в электронной таблице Excel.

Я бы посоветовал использовать эту книгу в тандеме с классом Code Academy или Code School, чтобы вы могли узнать, как все «кусочки головоломки» Python сочетаются друг с другом для создания решений реальных проблем.

Ищете бесплатный ресурс, чтобы начать карьеру в Python?

Если да, то я настоятельно рекомендую курс "Learn Python, это CAKE" от Джея Элборна. Все, что вам нужно, это (бесплатная) учетная запись Udemy, и вы сможете получить доступ к более чем семи часам видеоуроков, начиная с самых основ (как установить Python в вашей системе) и заканчивая созданием небольших приложений.

Я бы лично посоветовал пройти этот курс, а затем купить книгу, более ориентированную на проекты, такую ​​как Python Jumpstart или Automate the Boring Stuff with Python.

Если вас интересует мир компьютерного зрения и обработки изображений (т.е. написание программного обеспечения, которое может понимать и интерпретировать содержимое изображения), вас может заинтересовать моя книга Practical Python and OpenCV .

Из книги вы узнаете, как:

• Обнаружение лиц на изображениях и видео.
• Распознавать почерк.
• Используйте свой Raspberry Pi для компьютерного зрения.
• Отслеживайте объекты в видеопотоках.
• Создайте систему компьютерного зрения для распознавания обложек книг.

Хотя в моей книге предполагается, что у вас есть базовых опыта Python, я нахожу время, чтобы объяснить каждый пример построчно, чтобы вы понимали, что делает каждая строка.

В результате этого практического практического подхода несколько читателей вернулись ко мне и сказали, что книга не только помогла им изучить основы компьютерного зрения / OpenCV, но также помогла им изучить Python. !

Если вы заинтересованы в использовании языка программирования Python для анализа изображений и понимания их содержимого, потратьте некоторое время на изучение основ языка (например, конструкции if, for, while и т. Д.), А затем взгляните на Practical Python и OpenCV.

Python Anywhere - это не книга, курс или учебное пособие, которые можно использовать для изучения Python. Вместо этого это полноценная среда Python , работающая в вашем браузере.

С Python Anywhere нечего загружать и нечего устанавливать - просто откройте свой браузер, укажите в нем домен PythonAnywhere.com, и начните кодировать . Если вы обнаружите, что вам нравится служба Python Anywhere, вы можете обновить свою учетную запись за небольшую плату и получить доступ к большему количеству циклов ЦП, веб-трафику и месту на диске.

Если вам сложно установить и настроить Python в своей системе, начните с Python Anywhere, пока вы изучаете основы, а затем вернитесь к процессу установки позже.