Mejores libros de Python

Learn how to write modern, effective Python 3 code with Fluent Python. Author Luciano Ramalho guides you through the language's core features and libraries, teaching you how to make your code faster, shorter, and more readable. Discover and apply idiomatic Python 3 features and avoid wasting time trying to fit in patterns from other languages. This updated edition of the hands-on guide includes major updates on control flow, data structures, object-oriented idioms, and metaprogramming.

Книга "Изучаем Python" это ускоренный курс, который позволит вам сэкономить время и сразу начать писать работоспособные программы (игры, визуализации данных, веб-приложения и многое другое).Хотите стать программистом? В первой части книги вам предстоит узнать о базовых принципах программирования, познакомиться со списками, словарями, классами и циклами, вы научитесь создавать программы и тестировать код. Во второй части книги вы начнете использовать знания на практике, работая над тремя крупными проектами: создадите собственную стрелялку с нарастающей сложностью уровней, займетесь работой с большими наборами данных и освоите их визуализацию, и, наконец, создадите полноценное веб-приложение на базе Django, гарантирующее конфиденциальность пользовательской информации.Если вы решились разобраться в том что такое программирование, не нужно ждать. Ключ на старт и вперед!

Learn how to write programs that can automate tedious tasks in minutes instead of hours with the second edition of this Python book. Whether you're a liberal arts major or a geek, you'll find the skills to easily automate file renaming, data scraping, PDF editing, and more using Python 3. No prior coding experience is necessary, and step-by-step instructions and practice projects throughout the book will teach you how to put your newfound skills to use. Say goodbye to drudgery and hello to efficiency with this international bestseller.

This hands-on book provides a comprehensive and in-depth introduction to Python. Whether you're new to programming or a professional developer, you'll quickly learn to write efficient, high-quality code with Python. Complete with quizzes, exercises, and illustrations, this self-paced tutorial covers both Python 2.7 and 3.3, as well as advanced language features commonly used in Python code. Discover Python's built-in object types, learn its general syntax model, package code for reuse, dive into classes, and more. From exception handling to Unicode processing, this book has it all.

Python es uno de los lenguajes de programación de más rápido crecimiento en el mundo, ya que permite trabajar de forma rápida e integrar los sistemas de manera muy eficaz. Su filosofía es poner énfasis en una sintaxis que favorezca al código legible. Este es el curso intensivo de Zed Shaw, para muchos el mejor sistema del mundo para aprender a programar. ¡Sígalo y tendrá éxito, al igual que los cientos de miles de usuarios que han aprendido con él! Ponga usted la disciplina, el compromiso y la persistencia; el autor garantiza todo lo demás. Aprenda a programar con Python contiene 52 ejercicios perfectamente diseñados. Léalos. Solucione los errores. Observe cómo se ejecutan los programas; ya verá cómo comprende su funcionamiento. Domine cómo leer, escribir y pensar en código, y cómo encontrar y corregir los errores utilizando trucos reservados a los programadores profesionales.

This cookbook is a must-have for experienced Python programmers looking to focus on modern tools and idioms. It contains practical recipes for more than a dozen topics including data structures and algorithms, strings and text, network and web programming, and more. Each recipe includes code samples you can use right away and a discussion about how and why the solution works. Perfect for updating older code or writing new programs in Python 3.

Master a truly "Pythonic" approach to programming with Effective Python. This second edition is updated and expanded for Python 3, and offers 90 best practices, tips, and shortcuts for harnessing Python's full power. Author Brett Slatkin, who has experience building Python infrastructure at Google, uncovers little-known quirks and idioms that impact code behavior and performance. This book will help you write robust and well-performing code that's easier to understand, maintain, and improve. You'll learn best practices for all major areas of Python, with realistic code examples and guidance on avoiding pitfalls. Effective Python is a must-read for any programmer looking to make a big impact with Python.

Master Python basics and beyond with Head First Python. Discover built-in data structures, functions, and delve into webapp creation, database management, exception handling, and data wrangling. Context managers, decorators, comprehensions, and generators are all covered in this book. Reinforced with cutting-edge research in learning theory and cognitive science, this second edition is designed to engage your mind with a visually rich format. With Head First Python, become a certified Python programmer in no time.

Learn practical ways to build your own machine learning solutions using Python with this book! Perfect for beginners, authors Andreas Müller and Sarah Guido will guide you through the process of creating successful machine-learning applications with the scikit-learn library. You'll discover how to use machine learning algorithms and focus on the practical aspects of the process. Don't wait to unlock the full potential of machine learning with Python!

Obtén el manual definitivo para manipular, procesar, limpiar y restringir conjuntos de datos en Python. Actualizado para Python 3.10 y pandas 1.4.0, esta tercera edición de Python para análisis de datos. Manipulación de datos con pandas, NyumPy y Jupyter está llena de casos prácticos, que permiten averiguar cómo resolver una amplia variedad de problemas de datos de una manera efectiva. Con su ayuda conocerás y aprenderás las versiones más recientes de pandas, NumPy, IPython y Jupyter. Escrito por Wes McKinney, el creador del proyecto pandas, Python para análisis de datos es una introducción práctica y moderna a las herramientas de ciencia de datos que ofrece Python. Es ideal para analistas no versados en Python y para programadores que deseen ponerse al día en ciencia de datos y computación científica o ciencia computacional. GitHub alberga los archivos de datos empleados en el libro y otro material asociado. Entre otras cosas, este libro * Utilizar Jupyter Notebook y el shell de IPython para explorar datos. * Aprender funciones de NumPy básicas y avanzadas. * Iniciarse en el manejo de las herramientas de análisis de datos de la librería pandas. * Emplear herramientas flexibles para limpiar, transformar, combinar y remodelar datos. * Crear visualizaciones informativas con matplotlib. * Aplicar la función GroupBy de pandas para segmentar, desmenuzar y resumir conjuntos de datos. * Analizar y manipular series de datos temporales regulares e irregulares. * Aprender cómo resolver problemas reales de análisis de datos con ejemplos específicos y detallados.