Introduction to Scientific Programming with Python
Автор: Joakim Sundnes (2020)
Эта книга с открытым доступом предлагает начальное введение в программирование для научных и вычислительных приложений с использованием языка программирования Python. В книге используются соответствующие примеры из математики и естественных наук, чтобы представить программирование как практический инструментарий, который может быстро позволить читателям писать собственные программы для обработки данных и математического моделирования. Эти инструменты включают чтение файлов, построение графиков, простой анализ текста и использование NumPy для численных вычислений, которые являются фундаментальными строительными блоками всех программ в области науки о данных и вычислительной науки. В то же время читатели знакомятся с фундаментальными концепциями программирования, включая переменные, функции, циклы, классы и объектно-ориентированное программирование.
Скачать
👉 @python_360
Автор: Joakim Sundnes (2020)
Эта книга с открытым доступом предлагает начальное введение в программирование для научных и вычислительных приложений с использованием языка программирования Python. В книге используются соответствующие примеры из математики и естественных наук, чтобы представить программирование как практический инструментарий, который может быстро позволить читателям писать собственные программы для обработки данных и математического моделирования. Эти инструменты включают чтение файлов, построение графиков, простой анализ текста и использование NumPy для численных вычислений, которые являются фундаментальными строительными блоками всех программ в области науки о данных и вычислительной науки. В то же время читатели знакомятся с фундаментальными концепциями программирования, включая переменные, функции, циклы, классы и объектно-ориентированное программирование.
Скачать
👉 @python_360
👍2
Beginner’s Guide to Streamlit with Python: Build Web-Based Data and Machine Learning Applications
Автор: Sujay Raghavendra (2022)
Эта книга начинается с основ Streamlit, демонстрируя, как построить базовое приложение, и переходит к методам визуализации и их возможностям. Далее рассматриваются различные аспекты типичного веб-приложения Streamlit, объясняется, как управлять контролем потока и элементами состояния. Вы также изучите методы оптимизации производительности, необходимые для модулей данных в приложении Streamlit. После этого вы увидите, как развертывать приложения Streamlit на различных платформах. В конце книги приводится несколько прототипов приложений для обработки естественного языка и компьютерного зрения, реализованных с помощью Streamlit.
Скачать
👉 @python_360
Автор: Sujay Raghavendra (2022)
Эта книга начинается с основ Streamlit, демонстрируя, как построить базовое приложение, и переходит к методам визуализации и их возможностям. Далее рассматриваются различные аспекты типичного веб-приложения Streamlit, объясняется, как управлять контролем потока и элементами состояния. Вы также изучите методы оптимизации производительности, необходимые для модулей данных в приложении Streamlit. После этого вы увидите, как развертывать приложения Streamlit на различных платформах. В конце книги приводится несколько прототипов приложений для обработки естественного языка и компьютерного зрения, реализованных с помощью Streamlit.
Скачать
👉 @python_360
👍3
Python and R for the Modern Data Scientist: The Best of Both Worlds
Автор: Rick J. Scavetta (2021)
Успех в области науки о данных зависит от гибкого и правильного использования инструментов. К ним относятся Python и R, два основополагающих языка программирования в этой области. Эта книга направляет специалистов по анализу данных из сообществ Python и R по пути к двуязычию. Признавая сильные стороны обоих языков, вы откроете для себя новые способы решения задач в области науки о данных и расширите свой набор навыков.
Автор объясняет параллельные структуры этих языков и подчеркивают, в чем каждый из них превосходит другой, будь то лингвистические особенности или возможности их экосистем с открытым исходным кодом. Вы узнаете, как использовать Python и R вместе в реальных условиях и расширить свои возможности работы в качестве двуязычного специалиста по анализу данных.
Скачать
👉 @python_360
Автор: Rick J. Scavetta (2021)
Успех в области науки о данных зависит от гибкого и правильного использования инструментов. К ним относятся Python и R, два основополагающих языка программирования в этой области. Эта книга направляет специалистов по анализу данных из сообществ Python и R по пути к двуязычию. Признавая сильные стороны обоих языков, вы откроете для себя новые способы решения задач в области науки о данных и расширите свой набор навыков.
Автор объясняет параллельные структуры этих языков и подчеркивают, в чем каждый из них превосходит другой, будь то лингвистические особенности или возможности их экосистем с открытым исходным кодом. Вы узнаете, как использовать Python и R вместе в реальных условиях и расширить свои возможности работы в качестве двуязычного специалиста по анализу данных.
Скачать
👉 @python_360
👍5
Practical Quantum Computing for Developers
Programming Quantum Rigs in the Cloud using Python, Quantum Assembly Language and IBM QExperience 1st ed. Edición
Vladimir Silva (2018)
Use the Q Experience Composer, the first-of-its-kind web console to create visual programs/experiments and submit them to a quantum simulator or real device on the cloud
Run programs remotely using the Q Experience REST API
Write algorithms that provide superior performance over their classical counterparts
Build a Node.js REST client for authenticating, listing remote devices, querying information about quantum processors, and listing or running experiments remotely in the cloud
Create a quantum number generator: The quintessential coin flip with a quantum twist
Discover quantum teleportation: This algorithm demonstrates how the exact state of a qubit (quantum information) can be transmitted from one location to another, with the help of classical communication and quantum entanglement between the sender and receiver
Скачать
👉 @python_360
Programming Quantum Rigs in the Cloud using Python, Quantum Assembly Language and IBM QExperience 1st ed. Edición
Vladimir Silva (2018)
Use the Q Experience Composer, the first-of-its-kind web console to create visual programs/experiments and submit them to a quantum simulator or real device on the cloud
Run programs remotely using the Q Experience REST API
Write algorithms that provide superior performance over their classical counterparts
Build a Node.js REST client for authenticating, listing remote devices, querying information about quantum processors, and listing or running experiments remotely in the cloud
Create a quantum number generator: The quintessential coin flip with a quantum twist
Discover quantum teleportation: This algorithm demonstrates how the exact state of a qubit (quantum information) can be transmitted from one location to another, with the help of classical communication and quantum entanglement between the sender and receiver
Скачать
👉 @python_360
👍1
PyTorch Recipes: A Problem-Solution Approach to Build, Train and Deploy Neural Network Models, 2nd Edition
Автор: Pradeepta Mishra (2022)
Вы начнете с изучения того, как использовать тензоры для разработки и точной настройки моделей нейронных сетей и реализации моделей глубокого обучения, таких как LSTMs и RNNs. Далее вы изучите концепции распределения вероятностей, а также алгоритмы с учителем и без. Затем следует глубокое погружение в построение моделей с использованием сверточных, глубоких и рекуррентных нейронных сетей. Также рассматриваются такие темы, как Scorch, совместимый модуль, эквивалентный библиотеке машинного обучения Scikit, квантование модели для уменьшения размера параметров и подготовка модели к развертыванию в производственной системе. Распределенная параллельная обработка для балансировки рабочих нагрузок, использование PyTorch для обработки изображений, анализа звука и интерпретации моделей. Каждая глава включает фрагменты кода.
Скачать
👉 @python_360
Автор: Pradeepta Mishra (2022)
Вы начнете с изучения того, как использовать тензоры для разработки и точной настройки моделей нейронных сетей и реализации моделей глубокого обучения, таких как LSTMs и RNNs. Далее вы изучите концепции распределения вероятностей, а также алгоритмы с учителем и без. Затем следует глубокое погружение в построение моделей с использованием сверточных, глубоких и рекуррентных нейронных сетей. Также рассматриваются такие темы, как Scorch, совместимый модуль, эквивалентный библиотеке машинного обучения Scikit, квантование модели для уменьшения размера параметров и подготовка модели к развертыванию в производственной системе. Распределенная параллельная обработка для балансировки рабочих нагрузок, использование PyTorch для обработки изображений, анализа звука и интерпретации моделей. Каждая глава включает фрагменты кода.
Скачать
👉 @python_360
👍2
Algorithmic Thinking: A Problem-Based Introduction
Daniel Zingaro (2023)
«Алгоритмы на практике» научат решать самые трудные и интересные программистские задачи, а также разрабатывать собственные алгоритмы. В качестве примеров для обучения взяты реальные задания с международных соревнований по программированию. Вы узнаете, как классифицировать задачи, правильно подбирать структуру данных и выбирать алгоритм для решения. Поймете, что выбор структуры данных — будь то хеш-таблица, куча или дерево —влияет на скорость выполнения программы и на эффективность алгоритма. Разберетесь, как применять рекурсию, динамическое программирование, двоичный поиск. Никакого условного псевдокода, все примеры сопровождаются исходным кодом на языке Си подробными объяснениями.
Даниэль Зингаро — отмеченный многочисленными наградами адъюнкт-профессор информатики из университета города Торонто. Он известен во всем мире благодаря учебным программам, является автором книг «Алгоритмы на практике» и «Python без проблем».
Скачать
👉 @python_360
Daniel Zingaro (2023)
«Алгоритмы на практике» научат решать самые трудные и интересные программистские задачи, а также разрабатывать собственные алгоритмы. В качестве примеров для обучения взяты реальные задания с международных соревнований по программированию. Вы узнаете, как классифицировать задачи, правильно подбирать структуру данных и выбирать алгоритм для решения. Поймете, что выбор структуры данных — будь то хеш-таблица, куча или дерево —влияет на скорость выполнения программы и на эффективность алгоритма. Разберетесь, как применять рекурсию, динамическое программирование, двоичный поиск. Никакого условного псевдокода, все примеры сопровождаются исходным кодом на языке Си подробными объяснениями.
Даниэль Зингаро — отмеченный многочисленными наградами адъюнкт-профессор информатики из университета города Торонто. Он известен во всем мире благодаря учебным программам, является автором книг «Алгоритмы на практике» и «Python без проблем».
Скачать
👉 @python_360
👍5
Data Science from Scratch: First Principles with Python
Joel Grus (2019)
Книга позволяет изучить науку о данных (Data Science) и применить полученные знания на практике. Она содержит краткий курс языка Python, элементы линейной алгебры, статистики, теории вероятностей, методов обработки данных. Приведены основы машинного обучения. Описаны алгоритмы А; ближайших соседей, наивной байесовой классификации, линейной и логистической регрессии, а также модели на основе деревьев принятия решений, нейронных сетей и кластеризации. Рассмотрены приемы обработки естественного языка, методы анализа социальных сетей, основы баз данных, SQL и MapReduce. Во втором издании примеры переписаны на Python 3.6, игрушечные наборы данных заменены на «реальные», добавлены материалы по глубокому обучению и этике данных, статистике и обработке естественного языка, рекуррентным нейронным сетям, векторным вложениям слов и разложению матриц.
Скачать
👉 @python_360
Joel Grus (2019)
Книга позволяет изучить науку о данных (Data Science) и применить полученные знания на практике. Она содержит краткий курс языка Python, элементы линейной алгебры, статистики, теории вероятностей, методов обработки данных. Приведены основы машинного обучения. Описаны алгоритмы А; ближайших соседей, наивной байесовой классификации, линейной и логистической регрессии, а также модели на основе деревьев принятия решений, нейронных сетей и кластеризации. Рассмотрены приемы обработки естественного языка, методы анализа социальных сетей, основы баз данных, SQL и MapReduce. Во втором издании примеры переписаны на Python 3.6, игрушечные наборы данных заменены на «реальные», добавлены материалы по глубокому обучению и этике данных, статистике и обработке естественного языка, рекуррентным нейронным сетям, векторным вложениям слов и разложению матриц.
Скачать
👉 @python_360
👍2🤯2
Django 4 for the Impatient: Learn the core concepts of Python web development with Django in one weekend
Автор: Daniel Correa (2022)
В этой книге вы отправитесь в увлекательное, практическое и прагматичное путешествие по изучению Django full stack development. Вы начнете создавать свое первое приложение на Django в течение нескольких минут. Вам будут предоставлены краткие объяснения и практический подход, охватывающие некоторые из наиболее важных функций Django, такие как структура Django Apps, URL, представления, шаблоны, модели, включение CSS, хранение изображений, аутентификация и авторизация, панель администратора Django и многое другое. Вы также будете использовать Django для разработки приложения для просмотра фильмов и развертывания его в Интернете
К концу этой книги вы сможете создавать и развертывать свои собственные веб-приложения на Django.
Скачать
👉 @python_360
Автор: Daniel Correa (2022)
В этой книге вы отправитесь в увлекательное, практическое и прагматичное путешествие по изучению Django full stack development. Вы начнете создавать свое первое приложение на Django в течение нескольких минут. Вам будут предоставлены краткие объяснения и практический подход, охватывающие некоторые из наиболее важных функций Django, такие как структура Django Apps, URL, представления, шаблоны, модели, включение CSS, хранение изображений, аутентификация и авторизация, панель администратора Django и многое другое. Вы также будете использовать Django для разработки приложения для просмотра фильмов и развертывания его в Интернете
К концу этой книги вы сможете создавать и развертывать свои собственные веб-приложения на Django.
Скачать
👉 @python_360
❤1👍1
Python Concurrency with asyncio
Автор: Matthew Fowler (2022)
Эта книга знакомит с асинхронным, параллельным и многопоточным программированием на практических примерах Python. Трудные для понимания темы параллелизма разбиты на простые блок-схемы, позволяющие легко увидеть, как выполняются ваши задачи. Вы узнаете, как преодолеть ограничения Python с помощью asyncio для ускорения медленных веб-серверов и микросервисов. Вы даже сможете комбинировать asyncio с традиционными методами многопроцессорной обработки для огромного повышения производительности.
Скачать
👉 @python_360
Автор: Matthew Fowler (2022)
Эта книга знакомит с асинхронным, параллельным и многопоточным программированием на практических примерах Python. Трудные для понимания темы параллелизма разбиты на простые блок-схемы, позволяющие легко увидеть, как выполняются ваши задачи. Вы узнаете, как преодолеть ограничения Python с помощью asyncio для ускорения медленных веб-серверов и микросервисов. Вы даже сможете комбинировать asyncio с традиционными методами многопроцессорной обработки для огромного повышения производительности.
Скачать
👉 @python_360
👍2
Python NumPy for Beginners: NumPy Specialization for Data Science
Автор: AI Publishing (2022)
Эта книга представляет вам практический и простой подход к быстрому изучению Python и NumPy. Эта книга отличается от других, поскольку вам предстоит не просто читать, а многое делать. За каждой теоретической концепцией следуют практические примеры, что облегчает ее освоение.
Пошаговая схема этой книги упрощает процесс обучения. Автор приложил максимум усилий для того, чтобы то, что вы узнаете, закрепилось в памяти. В конце каждой из 11 глав есть короткие упражнения для проверки ваших знаний теоретических концепций, которые вы изучили.
Скачать
👉 @python_360
Автор: AI Publishing (2022)
Эта книга представляет вам практический и простой подход к быстрому изучению Python и NumPy. Эта книга отличается от других, поскольку вам предстоит не просто читать, а многое делать. За каждой теоретической концепцией следуют практические примеры, что облегчает ее освоение.
Пошаговая схема этой книги упрощает процесс обучения. Автор приложил максимум усилий для того, чтобы то, что вы узнаете, закрепилось в памяти. В конце каждой из 11 глав есть короткие упражнения для проверки ваших знаний теоретических концепций, которые вы изучили.
Скачать
👉 @python_360
🔥3👍2
Python Unit Test Automation: Automate, Organize, and Execute Unit Tests in Python, 2nd Edition
Автор: Ashwin Pajankar (2021)
Узнайте, как автоматизировать модульные тесты Python 3 с помощью библиотек автоматизации, таких как doctest, unittest, nose, nose2, pytest и selenium. В этой книге рассматриваются важные концепции автоматизации тестирования программного обеспечения и демонстрируется, как автоматизировать, организовывать и выполнять модульные тесты с помощью Python. Она также знакомит читателей с концепциями автоматизации веб-браузера и протоколирования.
Скачать
👉 @python_360
Автор: Ashwin Pajankar (2021)
Узнайте, как автоматизировать модульные тесты Python 3 с помощью библиотек автоматизации, таких как doctest, unittest, nose, nose2, pytest и selenium. В этой книге рассматриваются важные концепции автоматизации тестирования программного обеспечения и демонстрируется, как автоматизировать, организовывать и выполнять модульные тесты с помощью Python. Она также знакомит читателей с концепциями автоматизации веб-браузера и протоколирования.
Скачать
👉 @python_360
👍2
Python Basics A Self-Teaching Introduction
H. Bhasin (2019)
Эта книга предназначена для первичного ознакомления с Python и может быть использована как вводный текст или как ресурс для профессионалов в промышленности. Книга разделена на четыре раздела. Первый раздел посвящен основам языка, в первую очередь процедурной его части, второй - объектно-ориентированным парадигмам, третий - структурам данных, а последний - продвинутым темам, таким как работа с многомерными массивами с помощью NumPy и визуализация с помощью Matplotlib. В приложениях представлены регулярные выражения и многопоточность.
Скачать
👉 @python_360
H. Bhasin (2019)
Эта книга предназначена для первичного ознакомления с Python и может быть использована как вводный текст или как ресурс для профессионалов в промышленности. Книга разделена на четыре раздела. Первый раздел посвящен основам языка, в первую очередь процедурной его части, второй - объектно-ориентированным парадигмам, третий - структурам данных, а последний - продвинутым темам, таким как работа с многомерными массивами с помощью NumPy и визуализация с помощью Matplotlib. В приложениях представлены регулярные выражения и многопоточность.
Скачать
👉 @python_360
🔥2
Python Crash Course, 2nd Edition: A Hands-On, Project-Based Introduction to Programming
Автор: Eric Matthes (2019)
Это второе издание одной из самых продаваемых книг по Python. Она представляет собой простое введение в программирование на этом языке. Автор пишет об общих концепциях программирования, разбирает основы языка и решения типичных задач. Три реальных проекта во второй части книги позволяют читателям применить свои знания.
Во время чтения вы:
✔️Ознакомитесь с основами синтаксиса Python;
✔️Создадите простую видеоигру;
✔️Используете методы визуализации данных для создания графиков и диаграмм;
✔️Создадите и развернёте интерактивное веб-приложение.
Скачать
👉 @python_360
Автор: Eric Matthes (2019)
Это второе издание одной из самых продаваемых книг по Python. Она представляет собой простое введение в программирование на этом языке. Автор пишет об общих концепциях программирования, разбирает основы языка и решения типичных задач. Три реальных проекта во второй части книги позволяют читателям применить свои знания.
Во время чтения вы:
✔️Ознакомитесь с основами синтаксиса Python;
✔️Создадите простую видеоигру;
✔️Используете методы визуализации данных для создания графиков и диаграмм;
✔️Создадите и развернёте интерактивное веб-приложение.
Скачать
👉 @python_360
👍2
Python Continuous Integration and Delivery: A Concise Guide with Examples
Moritz Lenz (2018)
В книге представлены различные виды тестирования; показано, как настроить автоматизированные системы, которые выполняют эти тесты, и устанавливать приложения в различных средах контролируемым способом. Издание предназначено для технических специалистов, занимающихся доставкой программного обеспечения: разработчиков, архитекторов, инженеров по релизу и DevOps-специалистов.
Скачать
👉 @python_360
Moritz Lenz (2018)
В книге представлены различные виды тестирования; показано, как настроить автоматизированные системы, которые выполняют эти тесты, и устанавливать приложения в различных средах контролируемым способом. Издание предназначено для технических специалистов, занимающихся доставкой программного обеспечения: разработчиков, архитекторов, инженеров по релизу и DevOps-специалистов.
Скачать
👉 @python_360
❤1👍1
Machine Learning Pocket Reference
Working with Structured Data in Python
Matt Harrison (2019)
Книга идеально подходящая для программистов, аналитиков данных и инженеров искусственного интеллекта, содержит обзор процесса машинного обучения и знакомит вас с классификацией структурированных данных. В книге рассматриваются различные библиотеки и модели, их компромиссы, настройка и интерпретация. Кроме всего прочего вы изучите методы кластеризации, регрессии и уменьшения размерности. При использовании книги "Машинное обучение: карманный справочник" предполагается знание языка программирования Python. В книге демонстрируется, как использовать различные вспомогательные библиотеки Python для решения реальных задач МО.
Скачать
👉 @python_360
Working with Structured Data in Python
Matt Harrison (2019)
Книга идеально подходящая для программистов, аналитиков данных и инженеров искусственного интеллекта, содержит обзор процесса машинного обучения и знакомит вас с классификацией структурированных данных. В книге рассматриваются различные библиотеки и модели, их компромиссы, настройка и интерпретация. Кроме всего прочего вы изучите методы кластеризации, регрессии и уменьшения размерности. При использовании книги "Машинное обучение: карманный справочник" предполагается знание языка программирования Python. В книге демонстрируется, как использовать различные вспомогательные библиотеки Python для решения реальных задач МО.
Скачать
👉 @python_360
👍2
Numerical Python: Scientific Computing and Data Science Applications with Numpy, SciPy and Matplotlib
Автор: Robert Johansson (2019)
Это полностью переработанное издание, демонстрирует, как численно вычислять решения и математически моделировать задачи в области больших данных, облачных вычислений, финансового инжиниринга, управления бизнесом.
Прочитав эту книгу, читатели познакомятся со многими вычислительными техниками: визуализация и запись в файлы, решение уравнений, оптимизация, интерполяция и интеграция, а также вычислительные задачи, относящиеся к конкретной предметной области, такие как решение дифференциальных уравнений, анализ данных, статистическое моделирование и машинное обучение.
Скачать
👉 @python_360
Автор: Robert Johansson (2019)
Это полностью переработанное издание, демонстрирует, как численно вычислять решения и математически моделировать задачи в области больших данных, облачных вычислений, финансового инжиниринга, управления бизнесом.
Прочитав эту книгу, читатели познакомятся со многими вычислительными техниками: визуализация и запись в файлы, решение уравнений, оптимизация, интерполяция и интеграция, а также вычислительные задачи, относящиеся к конкретной предметной области, такие как решение дифференциальных уравнений, анализ данных, статистическое моделирование и машинное обучение.
Скачать
👉 @python_360
👍1
Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data, 2nd Edition
Автор: Jake VanderPlas (2023)
Python является первоклассным инструментом для многих исследователей, в первую очередь благодаря своим библиотекам для хранения, манипулирования и получения информации из данных. Существует несколько ресурсов по отдельным частям этого стека науки о данных, но только в новом издании этой книги вы получите их все - IPython, NumPy, pandas, Matplotlib, scikit-learn и другие связанные инструменты.
Скачать
👉 @python_360
Автор: Jake VanderPlas (2023)
Python является первоклассным инструментом для многих исследователей, в первую очередь благодаря своим библиотекам для хранения, манипулирования и получения информации из данных. Существует несколько ресурсов по отдельным частям этого стека науки о данных, но только в новом издании этой книги вы получите их все - IPython, NumPy, pandas, Matplotlib, scikit-learn и другие связанные инструменты.
Скачать
👉 @python_360
👍1
Pass The Python Interview: 69 Python Coding Questions, Solutions and Explanations
Автор: Lionel Osamba (2023)
Книга является ресурсом, предназначенным для помощи разработчикам и программистам, готовящимся к собеседованиям на позиции, связанные с языком программирования Python. Она предоставляет читателям набор 69 типовых вопросов и задач, которые могут возникнуть на собеседованиях, а также предоставляет к ним решения и объяснения
Скачать
👉 @python_360
Автор: Lionel Osamba (2023)
Книга является ресурсом, предназначенным для помощи разработчикам и программистам, готовящимся к собеседованиям на позиции, связанные с языком программирования Python. Она предоставляет читателям набор 69 типовых вопросов и задач, которые могут возникнуть на собеседованиях, а также предоставляет к ним решения и объяснения
Скачать
👉 @python_360
👍3
Publishing Python Packages: Test, share, and automate your projects
Автор: Dane Hillard (2023)
Вы получите практический опыт работы с новейшими инструментами упаковки, а также узнаете все тонкости тестирования пакетов и непрерывной интеграции. Вы даже получите профессиональные советы по созданию поддерживаемого проекта с открытым исходным кодом, включая лицензирование, документацию и развитие сообщества участников.
Скачать
👉 @python_360
Автор: Dane Hillard (2023)
Вы получите практический опыт работы с новейшими инструментами упаковки, а также узнаете все тонкости тестирования пакетов и непрерывной интеграции. Вы даже получите профессиональные советы по созданию поддерживаемого проекта с открытым исходным кодом, включая лицензирование, документацию и развитие сообщества участников.
Скачать
👉 @python_360
👍1
The Python Workbook: A Brief Introduction with Exercises and Solutions
Автор: Ben Stephenson (2019)
В то время как другие учебники по Python уделяют много внимания объяснениям вводных концепций программирования, данная книга фокусируется исключительно на упражнениях, следуя философии, согласно которой программирование лучше всего учится на опыте и практике. Книга содержит 174 упражнения; для отдельных задач приводятся решения, объясняющие используемую методику и выделяющие определённые детали синтаксиса.
Особенности книги:
✔️Автор использует доступный стиль письма и простую структуру;
✔️Включает в себя множество упражнений, связанных с разными дисциплинами;
✔️Присутствуют решения примерно половины задач;
✔️Предлагаются задачи разной сложности и длины.
Скачать
👉 @python_360
Автор: Ben Stephenson (2019)
В то время как другие учебники по Python уделяют много внимания объяснениям вводных концепций программирования, данная книга фокусируется исключительно на упражнениях, следуя философии, согласно которой программирование лучше всего учится на опыте и практике. Книга содержит 174 упражнения; для отдельных задач приводятся решения, объясняющие используемую методику и выделяющие определённые детали синтаксиса.
Особенности книги:
✔️Автор использует доступный стиль письма и простую структуру;
✔️Включает в себя множество упражнений, связанных с разными дисциплинами;
✔️Присутствуют решения примерно половины задач;
✔️Предлагаются задачи разной сложности и длины.
Скачать
👉 @python_360
❤2👍2