دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
دانلود کتاب Python: The Ultimate Beginners Guide: Start Coding Today
دانلود کتاب Python: The Ultimate Beginners Guide: کدنویسی را از امروز شروع کنید
مشخصات کتاب
Python: The Ultimate Beginners Guide: Start Coding Today
ویرایش: نویسندگان: Smith. Eric, wizeduck سری: ISBN (شابک) : 9781533539663, 1533539669 ناشر: سال نشر: 2016 تعداد صفحات: 0 زبان: English فرمت فایل : AZW3 (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) حجم فایل: 270 کیلوبایت
قیمت کتاب (تومان) : 32,000
کلمات کلیدی مربوط به کتاب Python: The Ultimate Beginners Guide: کدنویسی را از امروز شروع کنید: پایتون (زبان برنامه کامپیوتری)
در صورت تبدیل فایل کتاب Python: The Ultimate Beginners Guide: Start Coding Today 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 Python: The Ultimate Beginners Guide: کدنویسی را از امروز شروع کنید 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 Python: The Ultimate Beginners Guide: کدنویسی را از امروز شروع کنید
Python: The Ultimate Beginners Guide - کدنویسی را از امروز شروع کنید به راحتی می توان دریافت که زبان امکانات فوق العاده ای برای استفاده عمومی دارد. سوال این است: چرا پایتون زبان ایده آل برای کاربردهای علمی است؟ پاسخ ها بسیار هستند و برخی از آنها ممکن است در این راهنما خلاصه شوند. به طور خلاصه، اولین دلیل، و احتمالاً اصلی، این است: پایتون یک زبان رسا است که به راحتی می توان استدلال را در یک الگوریتم ترجمه کرد. در کاربردهای علمی، استدلال ذاتاً پیچیده است - این ماهیت علم است. این یک مشکل اضافی برای دانشمند است که باید نگران باشد، فراتر از مبانی موضوع تحقیق خود، اصلاح برنامه در برخی جزئیات مرتبط: تخصیص حافظه، مدیریت منابع، و غیره. پایتون به طور خودکار همه این کارها را بسیار کارآمد انجام می دهد. این بدان معناست که درک برنامه های نوشته شده برای مدتی بسیار آسان است. بسیار رایج است که برنامه ها در فعالیت های علمی از تکامل الگوریتم های قبلی ایجاد می شوند. بنابراین بسیار مهم است که بتوانیم آنچه را که قبلا انجام شده است درک کنیم. هنگامی که کلمات کلیدی پایتون با ساختار برنامه‌ها تطبیق داده می‌شوند (و نه اینکه به رایانه بگوییم چگونه تکه‌های کد را کامپایل یا تفسیر کند)، هیچ کدی که برای استدلال بی‌فایده باشد، وجود ندارد. . و از آنجایی که یک زبان آزاد است، همه اعضای آن مایل به مشارکت هستند. این باعث می شود اسناد فراوان باشد و ماژول هایی برای انجام تقریباً هر کار مورد نیاز وجود دارد. مهم است: زمانی برای اختراع مجدد چرخ وجود ندارد، بنابراین زمانی که بتوانید به ماژول های فعال تکیه کنید عالی است. اما بیشتر از آن، از آنجایی که برنامه‌های پایتون به عنوان کد منبع توزیع می‌شوند، هر کسی می‌تواند الگوریتم‌ها را تغییر، تصحیح و بهبود بخشد. این باعث می شود که ماژول ها بالغ و ایمن در برابر موقعیت های مختلف و بارها آزمایش شوند. قدرت به دست آمده یک عامل اصلی است. علاوه بر این، پایتون یک زبان هدف عمومی است. اغلب لازم است با کارهای جانبی سروکار داشته باشید: جستجوی داده ها در یک پایگاه داده راه دور، خواندن یک وب سایت به صورت گرافیکی نمایش نتایج، ایجاد یک صفحه گسترده و غیره. به طور خاص، زبان های ماهیت علمی در آنجا مشکل جدی دارند، اما از آنجایی که پایتون به طور مجازی استفاده می شود. هر نوع ماژول وظیفه ای که برای انجام این وظایف آماده است می تواند پیچیده شود. باز هم، نگرانی کمتری برای کسانی است که در حال توسعه برنامه های علمی هستند. همین امروز نسخه خود را دانلود کنید!
توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی
Python: The Ultimate Beginners Guide - Start Coding Today It is easy to see that language has fantastic facilities for general use. The question is: why Python is the ideal language for scientific applications? The answers are many, and some might be summarized in this guide. Briefly, the first reason, and probably the main one, is: Python is an expressive language that is easy to translate the reasoning in an algorithm. In scientific applications, the argument is intrinsically complicated - this is the nature of science. It is an additional problem for the scientist has to worry about, beyond the basics of his research subject, the program correction in some relevant details: memory allocation, resource management, etc. Python automatically does it all very efficiently.Python is extremely readable. It means it is very easy to understand programs written for some time. It is very common that programs in scientific activities are created from the evolution of previous algorithms. It is, therefore, critical to be able to understand what was done before. Once the keywords of Python are geared to the structure of programs (and not to tell the computer how to compile or interpret code snippets), no code snippets that are useless for reasoning.Python has an active and vibrant community, spread all over the world. And being a free language, all its members are willing to contribute. It makes the documentation is abundant, and there are modules to perform virtually any task required. It is important: there is no time to reinvent the wheel, so when you can rely on active modules is great. But more than that, since Python programs are distributed as source code, anyone can change, correct and improve the algorithms. It makes the modules are mature and safe tested against various situations and many times. The achieved strength is a major factor.Python is, moreover, a general purpose language. It is often necessary to deal with side tasks: search for data in a remote database, read a website graphically display the results, create a spreadsheet, etc. Specifically, scientific nature languages have a serious problem there, but since Python is used in virtually every type of task modules are ready to perform these tasks can become complicated. Again, it's one less worry for those who are developing scientific applications.Download your copy today!
