IMPARARE A PROGRAMMARE CON PYTHON

Python è un linguaggio di programmazione multipiattaforma, robusto e maturo, utilizzato in tantissimi ambiti: web, sviluppo di interfacce grafiche, programmazione di sistema, networking, database, calcolo numerico e applicazioni scientifiche, programmazione di giochi e multimedia, grafica, intelligenza artificiale e tanto altro ancora. Python nasce nel dicembre del 1989 per opera dell’informatico olandese Guido van Rossum che scelse questo nome in onore della sua serie televisiva preferita: Monty Python’s Flying Circus.

Python è utilizzato con successo in tutto il mondo da svariate aziende e organizzazioni, tra le quali Google, la NASA, YouTube, Intel, Spotify Ltd e Dropbox Inc. Il suo successo è legato sia al fatto che favorisce la produttività, rendendo semplice lo sviluppo di sistemi software anche molto complessi. Se volete imparare a programmare con Phyton i seguenti tre testi possono fare al caso vostro:

Programmare con Python (http://www.edizionilswr.it/libri/programmare-con-python/) è una completa, moderna e dettagliata guida a Python, aggiornata alla release del linguaggio (Python 3.4) rilasciata nel gennaio 2014. La trattazione è molto dettagliata e segue un percorso graduale costruito attorno a una ricca serie di esempi ed esercizi: si parte dalle basi del linguaggio, senza dare nulla per scontato, sino ad arrivare agli argomenti considerati ostici anche dai programmatori più esperti. Il libro si rivolge sia a chi intende imparare a programmare con Python, sia a chi già conosce il linguaggio ma vuole approfondire gli argomenti più avanzati, come, ad esempio, i decoratori, le metaclassi e i descriptor. La lettura sarà probabilmente più agevole per chi ha precedenti esperienze di programmazione, ma il libro è alla portata di tutti, perché nulla è dato per scontato. Si parte, infatti, dallo studio delle basi del linguaggio e si arriva, seguendo un percorso graduale costruito attorno a una ricca serie di esempi ed esercizi, agli argomenti più avanzati. Al termine di ogni capitolo è presente un esercizio conclusivo, che ha lo scopo non solo di analizzare dei programmi completi, ma soprattutto di affrontare altre importanti tematiche e di esplorare la libreria standard. Ogni esercizio inizia mostrando il codice e prosegue con la spiegazione del significato di ogni linea, in modo che, al termine, tutti gli aspetti risultino chiari per il lettore.

Imparare Python (http://www.tecnichenuove.com/imparare-python-7907.html) In realtà non esistono prerequisiti particolari per la lettura. Questo manuale è stato utilizzato con successo sia da assoluti principianti, sia da incalliti programmatori. Se siete motivati a imparare Python, probabilmente troverete utile il materiale presentato. Il volume è concepito come un testo di livello introduttivo su Python per programmatori. Occasionalmente, il testo riporta dei paragoni tra Python e altri linguaggi come il C, C++, Java™ e Pascal, ma se non li avete mai utilizzati prima, potete tranquillamente ignorare questi confronti.

Questo manuale è basato sul materiale utilizzato dall’autore durante corsi pratici della durata di tre giorni. Troverete delle domande alla fine di ogni capitolo e degli esercizi alla fine delle parti in cui il manuale è suddiviso. Questa quarta edizione (e tutti gli esempi di programmi che contiene) è basata sulla versione 3.0 di Python. Gran parte degli esempi gira anche sotto la 2.6 e nel testo, ove opportuno, trovate le note relative a questa versione del linguaggio.

Machine learning con Phyton (http://www.apogeonline.com/libri/9788850333974/scheda) Il machine learning è una delle tecnologie più stimolanti della nostra epoca. Tutte le grandi aziende, fra cui Google, Facebook, Apple, Amazon, IBM e molte altre ancora investono grandi somme nella ricerca e nelle applicazioni nell’ambito del machine learning e questo per ottimi motivi. Anche se può sembrare che il “machine learning” sia uno degli elementi chiave per comprendere i nostri tempi, certamente il termine non è sulla bocca di tutti. Questo interessante campo apre la via a nuove possibilità ed è diventato un elemento indispensabile nella nostra vita quotidiana. Interviene ogni volta che parliamo con l’assistente vocale dello smartphone, che un sito invia consigli per gli acquisti ai clienti, viene bloccata una truffa su una carta di credito, viene eliminato un messaggio di spam dalle caselle di posta elettronica, viene diagnosticata una malattia. Se volete occuparvi di machine learning, se volete imparare a risolvere al meglio i problemi o anche considerare una carriera nell’ambito del machine learning, questo libro fa proprio per voi, ma per chi è alle prime armi, i concetti teorici su cui si basano gli algoritmi di machine learning potrebbero risultare piuttosto ostici. Il codice presentato illustra i concetti, consentendo di mettere all’opera il materiale appreso. In questo libro troverete tutti i dettagli relativi ai concetti su cui si basa il machine learning e che offre spiegazioni intuitive e rigorose sul funzionamento degli algoritmi di machine learning, sul loro uso e, soprattutto, sul modo in cui evitare gli errori più comuni.

SIMILAR ARTICLES

dunkirk