ورود به حساب

نام کاربری گذرواژه

گذرواژه را فراموش کردید؟ کلیک کنید

حساب کاربری ندارید؟ ساخت حساب

ساخت حساب کاربری

نام نام کاربری ایمیل شماره موبایل گذرواژه

برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید


09117307688
09117179751

در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید

دسترسی نامحدود

برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند

ضمانت بازگشت وجه

درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب

پشتیبانی

از ساعت 7 صبح تا 10 شب

دانلود کتاب Python с нуля

دانلود کتاب پایتون از ابتدا

Python с нуля

مشخصات کتاب

Python с нуля

ویرایش:  
نویسندگان:   
سری: Библиотека программиста 
ISBN (شابک) : 9785446121458 
ناشر: Питер 
سال نشر: 2024 
تعداد صفحات: 448
[449] 
زبان: Russian 
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) 
حجم فایل: 6 Mb 

قیمت کتاب (تومان) : 33,000



ثبت امتیاز به این کتاب

میانگین امتیاز به این کتاب :
       تعداد امتیاز دهندگان : 9


در صورت تبدیل فایل کتاب Python с нуля به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.

توجه داشته باشید کتاب پایتون از ابتدا نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.


توضیحاتی در مورد کتاب پایتون از ابتدا

به دنیای هیجان انگیز برنامه نویسی پایتون خوش آمدید! چه یک برنامه نویس مبتدی یا یک برنامه نویس باتجربه باشید، خود را با دانش و مهارت های مورد نیاز برای تسلط موفقیت آمیز به زبان مجهز خواهید کرد. پایتون که به دلیل سادگی و تطبیق پذیری خود شناخته شده است، محبوبیت زیادی در بین توسعه دهندگان در سراسر جهان به دست آورده است. نحو مناسب و پشتیبانی گسترده از کتابخانه آن را برای طیف وسیعی از وظایف، از توسعه وب و تجزیه و تحلیل داده ها گرفته تا برنامه نویسی رابط کاربری گرافیکی، ایده آل می کند. این کتاب یک راهنمای جامع برای یادگیری پایتون از ابتدا است.


توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی

Добро пожаловать в увлекательный мир программирования на языке Python! Независимо от того, начинающий вы или опытный программист, вы вооружитесь знаниями и навыками, необходимыми для успешного освоения языка. Python, известный своей простотой и универсальностью, завоевал огромную популярность среди разработчиков во всем мире. Благодаря удобному синтаксису и широкой библиотечной поддержке он идеально подходит для решения широкого спектра задач — от веб-разработки и анализа данных до программирования графических интерфейсов. Книга представляет собой комплексное руководство по изучению языка Python с нуля.



فهرست مطالب

Краткое содержание
Оглавление
Введение
	Об авторе
	От издательства
Глава 1. Введение в программирование на Python
	Что такое Python
	История Python
	Установка Python и среды разработки
	Интерпретатор Python и REPL (Read-Eval-Print Loop)
	Ваша первая программа на Python
	Синтаксис и основные концепции программирования
	Запуск программ на Python
	Основные методы отладки
	Стиль кода Python и лучшие практики
	Ресурсы для изучения Python
Глава 2. Переменные, типы данных и операторы
	Соглашения об именовании переменных
	Основные типы данных
	Числовые типы данных
	Строковый тип данных
	Булев тип данных
	Приведение типов
	Арифметические операторы
	Операторы сравнения
	Логические операторы
	Приоритет и ассоциативность операторов
	Задания для самопроверки
Глава 3. Управляющие структуры: условные операторы и циклы
	Условные операторы: if, elif и else
	Булевы выражения и операторы сравнения
	Циклы: for и while
	Операторы break, continue и pass
	Вложенные циклы и условия
	Задания для самопроверки
Глава 4. Функции и модули
	Определение и вызов функций
	Параметры и аргументы функции
		Позиционные аргументы
		Параметры ключевых слов
		Параметры переменной длины
	Операторы возврата и возвращаемые значения
	Область действия функции и локальные переменные
	Глобальные переменные и оператор global
	Лямбда-функции
	Встроенные функции
	Модули и оператор import
	Создание и использование модулей
	Стандартная библиотека Python
	Задания для самопроверки
Глава 5. Структуры данных: cписки, кортежи и словари
	Списки в Python
	Кортежи в Python
	Словари в Python
	Списковое включение
	Сортировка и поиск в структурах данных
	Продвинутые методы работы со структурами данных
		Копирование и клонирование структур данных
		Нарезка списка и расширенные нарезки
		Множественные входные последовательности в списковых включениях
		Словарные включения
		Множества и операции с ними
			Объединение
			Пересечение
			Разность
			Симметричная разность
		Стеки и очереди со списками
		Продвинутые методы сортировки
		Бинарный поиск
		Работа с вложенными структурами данных
	Задания для самопроверки
Глава 6. Ввод и вывод
	Стандартный ввод-вывод
	Чтение пользовательского ввода с помощью input()
	Ввод и вывод файлов
		Открытие файлов
		Чтение и запись данных
		Закрытие файлов
	Работа с двоичными файлами
	Обработка ошибок ввода-вывода при работе с файлами
	Задания для самопроверки
Глава 7. Объектно-ориентированное программирование
	Классы и объекты
	Определение классов
	Атрибуты и методы класса
	Атрибуты экземпляра и методы
	Конструкторы и деструкторы
	Наследование
	Переопределение метода
	Полиморфизм
	Абстрактные классы и интерфейсы
	Инкапсуляция и сокрытие данных
	Абстракция данных и инкапсуляция данных
	Модификаторы частного доступа
	Перегрузка операторов
	Класс и статические методы и переменные
	Обработка исключений в ООП
	Сборка мусора и управление памятью
	Продвинутые темы в ООП
		Декораторы
		Метаклассы
		Множественное наследование
		Миксины и компоновщик
			Миксины
			Компоновщик
		Порядок разрешения методов (MRO)
		Утиная типизация и EAFP
		Monkey patch и динамические классы
		Фабрики классов и метапрограммирование
		Рефлексия и интроспекция
	Задания для самопроверки
Глава 8. Обработка исключений
	Синтаксис обработки исключений
		Синтаксис блоков try-except
		Обработка исключений с помощью блоков except
		Обработка нескольких исключений с помощью одного блока except
		Использование блоков else и finally в конструкциях try-except
	Множественные блоки Except и цепочки исключений
	Генерация исключений
	Исключения, определяемые пользователем
	Возможности блока finally
	Лучшие практики и советы по обработке исключений
		Сообщения об ошибках
		Изящный сбой
		Тестирование обработки исключений
		Документирование
	Задания для самопроверки
Глава 9. Регулярные выражения
	Сопоставление текста с помощью регулярных выражений
	Специальные символы и экранирование
	Классы символов и выражения в квадратных скобках
		Основные классы символов
		Сокращенные классы символов
		Вложенные классы символов
	Квантификаторы и альтернация
		Квантификатор *
		Квантификатор +
		Квантификатор ?
		Квантификатор { }
		Альтернация и |
		Квантификаторы и альтернация: лучшие практики и советы
	Группировка и захват
		Использование круглых скобок для группировки
		Захват совпадений с помощью групп
		Группы без захвата
		Именованные группы
		Группировка и захват: лучшие практики и советы
	Обратные ссылки и подстановки
		Использование обратных ссылок в регулярных выражениях
		Замена совпадений с помощью регулярных выражений
		Обратные ссылки и подстановки: лучшие практики и советы
	Опережающие и ретроспективные проверки
		Положительная опережающая проверка
		Отрицательная опережающая проверка
		Положительная ретроспективная проверка
		Отрицательная ретроспективная проверка
		Лучшие практики и советы
	Лучшие практики и советы по использованию регулярных выражений
		Понимание проблемы перед написанием регулярного выражения
		Простота и читабельность регулярного выражения
		Тестирование и отладка регулярных выражений
		Использование встроенных функций и библиотек вместо регулярных выражений
		Баланс между гибкостью и производительностью в регулярных выражениях
		Работа с граничными случаями и специальными символами
	Задания для самопроверки
Глава 10. Работа с библиотеками и API
	Работа с библиотеками с помощью pip
		Установка библиотек с помощью pip
		Управление установленными библиотеками с помощью pip
		Обновление и удаление библиотек с помощью pip
		Лучшие практики использования pip
	Использование стандартных библиотек
	Библиотеки и API сторонних производителей
		Поиск и оценка библиотек и API сторонних производителей
		Установка и импорт библиотек сторонних производителей
		Общие библиотеки и API сторонних производителей
		Лучшие практики использования библиотек и API сторонних производителей
	Аутентификация и авторизация с помощью API
		API-ключи
		OAuth
		Токены
		Лучшие практики аутентификации и авторизации API
	Запросы и ответы API
		HTTP-запросы
		Коды состояния ответа HTTP
		Парсинг ответов API
		Обработка ошибок в ответах API
		Лучшие практики работы с API
	Работа с данными JSON и XML
		Парсинг данных JSON
		Создание данных в формате JSON
		Парсинг данных XML
		Создание данных XML
		Лучшие практики работы с данными JSON и XML
	Обработка ошибок и отладка в библиотеках и API
		Работа с ошибками в библиотеках
		Библиотеки и API для отладки
		Лучшие практики обработки ошибок и отладки
	Работа с библиотеками и API Лучшие практики и советы
	Задания для самопроверки
Глава 11. Отладка и тестирование
	Техники и инструменты отладки
		Стратегии отладки
		Оператор print и логирование
		Отладчик Python (PDB)
		Отладка с помощью точек останова и точек наблюдения
		Отладка проблем с памятью
		Профилирование и оптимизация производительности
	Отладка распространенных ошибок и проблем
		Ошибки синтаксиса
		Ошибки отступов
		Ошибки именования
		Ошибки типов
		Ошибки атрибутов
		Ошибки индекса и ключа
		ValueError и TypeError
		Ошибки ImportError и ModuleNotFound
		FileNotFoundError и IOError
		Обработка исключений и возвратов
	Отладка в интегрированных средах разработки (IDE)
		Отладка в PyCharm
		Отладка в Visual Studio Code
		Отладка в Eclipse с помощью PyDev
		Отладка в блокнотах Jupyter Notebooks
		Функции и советы по отладке, специфичные для IDE
	Введение в тестирование и разработку на основе тестирования (TDD)
		Важность тестирования
		Виды тестирования
		Обзор разработки на основе тестирования (TDD)
		Юнит-тестирование в Python
		Написание тестируемого кода
		Автоматизация тестирования и непрерывная интеграция
	Юнит-тестирование с помощью Pytest
		Установка и настройка Pytest
		Написание тестовых функций с помощью Pytest
		Фикстуры Pytest. Настройка и завершение
		Утверждения и соответствия (matchers) в Pytest
		Запуск и настройка Pytest
		Параметризация тестов и тестирование на основе данных
		Плагины и расширения Pytest
	Тестовое покрытие и качество кода
		Понятие тестового покрытия
		Измерение тестового покрытия с помощью Coverage.py
		Анализ отчетов о покрытии
		Улучшение тестового покрытия
		Метрики качества кода
		Линтинг и статический анализ
		Интеграция проверок качества кода в рабочий процесс
	Интеграционное тестирование и непрерывная интеграция (CI)
		Написание интеграционных тестов
		Инструменты и фреймворки для интеграционного тестирования
		Непрерывная интеграция: обзор
		Настройка CI-пайплайна
		Преимущества сочетания интеграционного тестирования и CI
	Отладка и тестирование: лучшие практики и советы
		Общие советы по отладке
		Лучшие практики тестирования
		Советы по разработке на основе тестирования
		Код-ревью и совместная работа
		Непрерывное совершенствование отладки и тестирования
		Баланс между покрытием тестами и сопровождаемостью
		Чего следует избегать при отладке и тестировании
	Задания для самопроверки
Глава 12. Введение в Data Science на Python
	Что такое Data Science
		Роль Python в Data Science
		Обзор библиотек и инструментов
		Применение Data Science в реальном мире с помощью Python
	Установка библиотек Data Science в Python
	NumPy: массивы и матрицы
		Создание массивов NumPy
		Атрибуты и свойства массива
		Индексация и нарезка массивов
		Операции с массивами и трансляция
		Матричные операции и линейная алгебра
		Продвинутые возможности NumPy
		Практическое применение NumPy в Data Science
	Pandas: манипулирование данными и их анализ
		Ключевые структуры данных: Series и DataFrame
		Импорт и экспорт данных
		Очистка и предварительная обработка данных
		Выбор и индексация данных
		Агрегирование и группировка данных
		Слияние, объединение и конкатенация данных
		Функциональность временных рядов и дат
		Визуализация с помощью Pandas
		Практическое применение Pandas в Data Science
	Matplotlib: визуализация данных
		Архитектура Matplotlib
		Создание основных типов графиков
			Линейные графики
			Диаграммы рассеяния
			Столбчатые диаграммы
			Гистограммы
		Настройка графиков
		Продвинутые техники построения графиков
			Подграфики
			3D-графики
		Сохранение и экспорт графиков
		Интеграция Matplotlib с Pandas
		Лучшие практики и советы по визуализации данных с помощью Matplotlib
	Seaborn: продвинутая визуализация данных
		Seaborn и Matplotlib: ключевые различия
		Типы графиков Seaborn
		Настройка графиков Seaborn
		Темы и стили Seaborn
		Интеграция Seaborn с Pandas
		Продвинутые техники Seaborn
		Лучшие практики и советы по визуализации данных с помощью Seaborn
	Scikit-learn: машинное обучение
		Ключевые понятия и терминология
		Предварительная обработка данных с помощью Scikit-learn
		Алгоритмы контролируемого обучения
		Алгоритмы неконтролируемого обучения
		Оценка и выбор модели
		Настройка гиперпараметров
		Интеграция Scikit-learn с Pandas и Numpy
		Лучшие практики и советы по машинному обучению с помощью Scikit-learn
	TensorFlow: глубокое обучение
		Ключевые компоненты TensorFlow
		Архитектура TensorFlow
		TensorFlow Eager Execution
		Построение нейронных сетей с помощью TensorFlow
		Обучение и оценка моделей в TensorFlow
		Расширения и библиотеки TensorFlow
		Практическое применение TensorFlow в глубоком обучении
	Keras: высокоуровневое глубокое обучение
		Ключевые особенности Keras
		Параметры бэкенда Keras
		Построение нейронных сетей с помощью Keras
		Обучение и оценка моделей в Keras
		Сохранение и загрузка моделей в Keras
		Настройка Keras: пользовательские слои, функции потерь и метрики
		Практическое применение Keras в глубоком обучении
	Обработка естественного языка с помощью NLTK
		Установка и настройка NLTK
		Токенизация
		Морфологическая разметка (POS)
		Распознавание именованных сущностей (NER)
		Парсинг и чанкинг
		Классификация текста с помощью NLTK
		Анализ тональности текста
		Суммаризация текста
		Практическое применение NLTK в NLP
	Лучшие практики и советы по Data Science
		Понимание проблемы и определение целей
		Сбор и предварительная обработка данных
		Конструирование и выбор признаков
		Выбор и оценка моделей
		Интерпретируемость и объяснимость
		Коммуникация и визуализация
		Масштабируемость и развертывание
		Совместная работа и контроль версий
		Постоянное обучение и совершенствование
		Этические аспекты в Data Science
	Задания для самопроверки
Глава 13. Веб-скрапинг с помощью Python
	Области применения веб-скрапинга
		Правовые и этические соображения
		Компоненты веб-страницы
		Рабочий процесс веб-скрапинга
	Основы HTML
		Структура HTML-документа
			Объявление Doctype
		Теги и элементы HTML
		Атрибуты HTML
			id и class
			href
			src
			alt
			title
			style
		Таблицы и списки HTML
		HTML-формы и элементы ввода
			Структура формы
			Входные элементы
		Концепция объектной модели документа (DOM)
	Библиотеки и инструменты веб-скрапинга
		Requests: HTTP для людей
		Beautiful Soup: парсинг и навигация по HTML
		lxml: высокопроизводительный парсер HTML и XML
		Selenium: автоматизация браузера для веб-скрапинга
		Scrapy: комплексная платформа для веб-скрапинга
		Выбор правильного инструмента для веб-скрапинга
	Извлечение данных из веб-страниц
		Определение целевых данных
		Изучение исходного кода веб-страницы
			Google Chrome
			Firefox
			Safari
			Microsoft Edge
		Навигация по структуре HTML
		Работа с пагинацией и бесконечной прокруткой
		Работа с динамическим содержимым и JavaScript
	Работа с формами и сессиями
		Взаимодействие с формами
		Отправка форм и работа с перенаправлениями
		Управление сессиями и файлами куки
		Обработка аутентификации и входа в систему
		Советы по работе с формами и сессиями
	Парсинг XML и JSON
		Парсинг XML в Python
		Парсинг JSON в Python
		Конвертация данных из XML в JSON и наоборот
		Работа с API и структурированными данными
	Продвинутые методы веб-скрапинга
		Обработка AJAX-запросов и асинхронная загрузка
		Обход капчи и мер по борьбе с ботами
			Ротация IP-адресов
			Настройка заголовков запросов
			Представление задержек
			Использование оптического распознавания символов (OCR)
			Сторонние услуги по решению капч
		Работа с прокси-серверами и ротация IP-адресов
		Веб-скрапинг с использованием многопоточности и параллелизма
		Эффективное хранение и обработка полученных данных
		Мониторинг и сопровождение веб-скраперов
	Этические и правовые соображения
	Лучшие практики и советы по веб-скрапингу
		Планирование проекта веб-скрапинга
		Выбор правильных инструментов и библиотек
		Относитесь с уважением к ресурсам сайта
		Обработка ошибок и механизмы повторной попытки
		Внедряйте надежные решения для хранения данных
		Мониторинг и сопровождение веб-скраперов
		Документация кода и процессов веб-скрапинга
	Задания для самопроверки
Глава 14. Программирование графических интерфейсов с помощью Python
	Преимущества приложений с GUI
		Популярные библиотеки GUI
		Выбор правильной GUI-библиотеки
		Основные концепции программирования GUI
	Наборы инструментов и фреймворки GUI
		Tkinter
		PyQt и PySide
		Kivy
		wxPython
		PyGTK и PyGObject
		PySimpleGUI
		Сравнение наборов инструментов и фреймворков GUI
	Создание GUI-приложений с помощью Tkinter
		Установка и настройка Tkinter
		Создание базового окна Tkinter
		Виджеты Tkinter и их свойства
			Label
			Button
			Entry
			Text
			Checkbutton
			Radiobutton
			Scale
		Менеджеры геометрии: Pack, Grid и Place
			Pack
			Grid
			Place
			Выбор менеджера геометрии
		Обработка событий в Tkinter
		Создание наследуемых виджетов и компонентов
		Создание приложения Tkinter: пошаговый пример
		Отладка и устранение неполадок в приложениях Tkinter
	Продвинутые техники программирования GUI
		Работа с несколькими окнами и диалогами
		Настройка стилей и тем виджетов
		Реализация функциональности перетаскивания
		Создание и управление таймерами
		Обработка событий клавиатуры и мыши
		Многопоточность и конкурентность в GUI-приложениях
		Интеграция веб-контента и API
		Развертывание и распространение
	Лучшие практики и советы по программированию GUI
		Проектирование удобных для пользователя интерфейсов
		Организация и модульность кода
		Оптимизация производительности
		Обработка ошибок и обратная связь с пользователем
		Доступность и интернационализация
			Доступность
			Интернационализация
		Тестирование и отладка
		Документация и руководства пользователя
	Задания для самопроверки
Заключение
Список источников




نظرات کاربران