Шовик Джон, Симпсон Алан - Python все в одном для чайников, 3-е изд. (Для чайников) [2026, PDF, RUS]

ВВЕДЕНИЕ 17
Об этой книге 17
Ошибочные заблуждения 18
Что вам нужно для будущей работы 19
Условные обозначения 21
Помимо книги 21
Что делать дальше 22
РАЗДЕЛ 1. НАЧАЛО РАБОТЫ 23
Глава 1.
Начало работы с Python 25
Почему Python так популярен 26
Выбор правильной версии Python 27
Инструменты для успешной работы 29
Установка Python и VS Code 30
Установка расширения Python 31
Использование ИИ для написания кода на Python 32
Использование GitHub Copilot 33
Использование Jupyter Notebook для программирования 35
Глава 2.
Использование интерактивного режима, получение справки
и создание приложений 38
Использование интерактивного режима Python 39
Открытие терминала 39
Определение версии Python 40
Вход в интерпретатор Python 41
Ввод команд 41
Использование встроенной справки Python 42
Выход из интерактивной справки 44
Поиск помощи в сети 45
Обилие бесплатного материала 45
Организация папки с кодом 46
Набор, редактирование и отладка кода Python 46
Написание кода на Python 48
Сохранение кода 49
Запуск Python в VS Code 49
Изучение основ отладки 51
Закрытие файла 52
Написание кода в Jupyter Notebook 52
Создание папки для Jupyter Notebooks 52
Создание и сохранение блокнота Jupyter 53
Глава 3.
Элементы и синтаксис Python 56
Дзен Python 56
Знакомство с объектно ориентированным программированием 58
Почему отступы имеют огромное значение 59
Использование модулей Python 61
Понимание синтаксиса импорта модулей 62
Использование псевдонима с модулями 63
Глава 4.
Создание вашего первого приложения на Python 64
Открытие файла приложения Python 65
Написание и использование комментариев в Python 66
Понимание типов данных в Python 67
Числа 68
Слова (строки) 70
Логический тип данных 72
Работа с операторами Python 73
Арифметические операторы 74
Операторы сравнения 75
Логические операторы 76
Создание и использование переменных 77
Имена переменных в Python 78
Создание переменных в коде 79
Манипуляции с переменными 79
Сохранение работы 81
Запуск вашего Python- приложения в VS Code 81
Понимание синтаксиса и его важности 83
РАЗДЕЛ 2. ПОНИМАНИЕ БАЗОВЫХ КОНСТРУКЦИЙ
PYTHON 89
Глава 1.
Работа с числами, текстом и датами 91
Работа с числами, текстом и датами 91
Вычисления с помощью функций 92
Дополнительные математические функции 95
Форматирование чисел 98
Форматирование с помощью f-строк 98
Отображение денежных сумм 100
Форматирование процентных чисел 101
Форматирование ширины и выравнивания 105
Работа с необычными числами 108
Двоичные, восьмеричные и шестнадцатеричные числа 108
Комплексные числа 110
Манипуляции со строками 111
Манипулирование строками с помощью методов 117
Знакомство с датами и временем 119
Работа с датами 120
Работа со временем 124
Учет часовых поясов 131
Работа с часовыми поясами 134
Глава 2.
Управление действиями 138
Основные операторы управления действием программы 138
Принятие решений с помощью if 140
Добавление else к логике if 144
Обработка нескольких операторов else с помощью elif 146
Тернарные операции 149
Повторение процесса с помощью цикла for 150
Перебор чисел в диапазоне 150
Перебор строки в цикле 152
Перебор элементов списка 154
Выход из цикла 155
Цикл с continue 157
Вложенные циклы 157
Циклы while 158
Перезапуск циклов while с помощью continue 161
Прерывая циклы while с break 162
Глава 3.
Быстрая работа со списками и кортежами 165
Определение и использование списков 165
Обращение к элементам списка по позиции 166
Перебор элементов списка 168
Проверка наличия элемента в списке 169
Определение длины списка 170
Добавление элемента в конец списка 170
Вставка элемента в список 171
Изменение элемента в списке 172
Объединение списков 173
Удаление элементов списка 174
Очистка списка 176
Подсчет количества вхождений элемента в список 177
Поиск индекса элемента списка 178
Сортировка списков по алфавиту 180
Обратный список 183
Копирование списка 183
Использование списковых включений 184
Что такое кортеж и зачем он нужен? 187
Работа с множествами 189
Глава 4.
Работа с большими данными с помощью словарей 193
Понимание структуры словарей данных 194
Создание словаря 196
Доступ к данным словаря 198
Определение длины словаря 200
Проверка наличия ключа в словаре 201
Получение данных из словаря с помощью get() 202
Изменение значения ключа 203
Добавление или изменение данных словаря 204
Перебор элементов словаря 206
Методы словарей 209
Копирование словаря 210
Удаление элементов словаря 210
Развлекаемся с многоключевыми словарями 214
«Загадочные» методы fromkeys и setdefault 217
Вложенные словари 220
Создание словаря с помощью включений 223
Глава 5.
Управление большими фрагментами кода 224
Создание функции 225
Комментирование функции 226
Передача информации в функцию 227
Необязательные параметры со значениями по умолчанию 230
Передача нескольких значений в функцию 231
Использование именованных аргументов (kwargs) 233
Передача нескольких значений в списке 235
Передача произвольного количества аргументов 239
Возвращение значений из функций 240
Анонимные функции (лямбда- функции) 242
Глава 6.
Python и классы 251
Осваиваем классы и объекты 252
Создание класса 255
Создание экземпляра класса 257
Наделение объекта атрибутами 258
Создание экземпляра класса 260
Изменение значения атрибута 263
Определение атрибутов со значениями по умолчанию 264
Добавление методов в класс 267
Передача параметров в методы 269
Вызов метода класса через имя класса 271
Использование переменных класса 273
Использование методов класса 275
Использование статических методов 278
Понимание наследования классов 279
Создание базового (основного) класса 282
Определение подкласса 284
Переопределение значения по умолчанию в подклассе 286
Добавление новых параметров в подкласс 287
Вызов метода базового класса 292
Использование одного и того же имени дважды 293
Глава 7.
Обход ошибок 298
Понимание исключений 299
Корректная обработка ошибок 302
Конкретизация исключений 304
Предотвращение сбоев приложения 307
Добавление блока else 309
Использование try except else finally 312
Создание собственных исключений 314
На рисунке 7 7 показан полный код этого примера 317
РАЗДЕЛ 3. РАБОТА С БИБЛИОТЕКАМИ 319
Глава 1.
Работа с внешними файлами 321
Понимание текстовых и двоичных файлов 322
Открытие и закрытие файлов 323
Чтение содержимого файла 332
Перебор содержимого файла 334
Перебор с помощью readlines() 334
Построчное чтение с помощью readline() 336
Добавление в конец файла или перезапись 338
Использование tell() для определения позиции указателя 340
Перемещение указателя с помощью seek() 341
Чтение и копирование двоичного файла 342
Работа с CSV-файлами 345
Открытие CSV-файла 347
Преобразование строк 350
Преобразование в целые числа 352
Преобразование в дату 352
Преобразование в логический тип 355
Преобразование в числа с плавающей точкой 355
Преобразование данных из CSV в объекты и словари 358
Импорт CSV в объекты Python 358
Импорт CSV в словари Python 364
Глава 2.
Работа с данными JSON 368
Организация данных JSON 369
Понимание сериализации 372
Загрузка данных из JSON-файлов 373
Преобразование даты Excel в дату JSON 375
Перебор JSON-файла с ключами 377
Преобразование временных меток Firebase в даты
Python 379
Загрузка JSON без ключей из строки Python 380
Загрузка ключевых JSON-данных из строки Python 382
Изменение данных JSON 384
Удаление данных из словаря 384
Выгрузка данных Python в JSON 386
Глава 3.
Взаимодействие с интернетом 390
Как работает интернет 391
Разбираемся в загадочном URL 391
Исследование HTTP-заголовков 393
Открытие URL из Python 395
Отправка веб-запросов с помощью Python 397
Веб-скрейпинг с помощью Python 398
Парсинг части страницы 402
Сохранение обработанного контента 403
Сохранение собранных данных в JSON-файл 406
Сохранение собранных данных в CSV-файл 407
Глава 4.
Библиотеки, пакеты и модули 410
Понимание стандартной библиотеки Python 410
Использование функции dir() 412
Использование функции help() 414
Изучение встроенных функций 415
Изучение пакетов Python 416
Импорт модулей Python 418
Создание собственных модулей 421
Управление виртуальными окружениями 424
Создание виртуального окружения 425
Активация виртуального окружения 426
Создание файла requirements txt 427
Деактивация виртуального окружения 428
РАЗДЕЛ 4. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУССТВЕННОГО
ИНТЕЛЛЕКТА 431
Глава 1.
Демистификация искусственного интеллекта 433
ИИ — это набор методов 434
Нейронные сети 435
Машинное обучение 441
TensorFlow — фреймворк для глубокого обучения 443
Текущие ограничения ИИ 444
Глава 2.
Создание нейронной сети 445
Понимание нейронных сетей 447
Слои нейронов 448
Веса и смещения 451
Функция активации 451
Функция потерь 452
Построение простой нейронной сети на Python 453
Программный код нейронной сети на Python 454
Разбор кода 458
Запуск кода нейронной сети 463
Использование TensorFlow для той же нейронной сети 466
Установка библиотеки TensorFlow для Python 467
Построение нейронной сети на Python с использованием
TensorFlow 468
Загрузка данных 470
Определение модели нейронной сети и ее слоев 470
Компиляция модели 470
Настройка и обучение модели 471
Оценка модели 471
Разбор кода 472
Проверка результатов 477
Изменение на трехслойную нейронную сеть
в TensorFlow и Keras 480
Глава 3.
Практическое машинное обучение 483
Поиск решений там, где их нет 484
Создание нейронной сети для распознавания типов одежды 486
Настройка программной среды 487
Получение данных из набора Fashion- MNIST 490
Обучение сети 490
Тестирование сети 490
Разбор кода 492
Проверка результатов обучения и оценки 494
Тестирование отдельного тестового изображения 495
Тестирование на внешних изображениях 497
Результаты, раунд 1 498
Код модели СНС 500
Результаты, раунд 2 503
Визуализация с помощью Matplotlib 503
Изучаем машинное обучение глубже 507
Глава 4.
Игра с искусственным интеллектом — на картах
микроконтроллерах и в облаке 508
Изучаем ограничения Raspberry Pi и ИИ 509
Добавление аппаратного ИИ к Raspberry Pi 512
Исследуем способы использования ИИ в облаке 514
Google Cloud 515
Amazon Web Services 516
IBM Cloud 517
Microsoft Azure 517
ИИ на графической карте 518
Где найти больше интересного про ИИ на Python 521
РАЗДЕЛ 5. DATA SCIENCE ИЛИ НАУКА О ДАННЫХ 523
Глава 1.
Понимание пяти областей науки о данных 525
Работа с по-настоящему большими данными 526
Объем 526
Многообразие 527
Скорость 528
Управление объемом, многообразием и скоростью
данных 529
Полный вперед: пятиэтапный процесс науки о данных 529
Сбор данных 530
Обработка данных 530
Анализ данных 531
Представление результатов 533
Поддержка данных 534
Глава 2.
Исследование больших данных 535
Знакомство с NumPy, pandas и Matplotlib 536
NumPy 536
Matplotlib 538
Выполнение вашего первого проекта по науке о данных 539
Бриллианты — лучшие друзья специалиста по анализу
данных 539
Разбор кода 543
Визуализация данных с помощью Matplotlib 544
Глава 3.
Использование больших данных из Google Cloud 552
Что такое большие данные? 553
Понимание Google Cloud и BigQuery 553
Платформа Google Cloud 554
BigQuery от Google 554
Компьютерная безопасность в облаке 555
Регистрация в BigQuery 556
Чтение больших данных Medicare 556
Настройка проекта и аутентификации 557
Первый код для работы с большими данными 559
Разбор кода 562
Проведение анализа данных 565
Процент оплаты по штатам 567
Теперь перейдем к визуализации 568
Поиск самого загрязненного города в мире в режиме
реального времени 569
РАЗДЕЛ 6. ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ С ОБОРУДОВАНИЕМ 571
Глава 1.
Введение в физические вычисления 573
Физические вычисления — это действительно увлекательно 574
Что такое Raspberry Pi? 574
Создание проектов, которые двигаются и взаимодействуют
с окружающим миром 577
Восприятие окружающей среды с помощью Raspberry Pi 579
Порты GPIO 579
Библиотеки GPIO 580
Покупка и сборка оборудования для «Hello World» 581
Управление светодиодом с помощью Python 585
Но это еще не все 587
Глава 2.
Никакой пайки! Использование разъемов Grove для
конструирования 590
Работа с системой Grove 591
Выбор базового блока Grove 591
Базовый блок Arduino 592
Базовый блок Raspberry Pi 593
Защита от ошибок с помощью разъема Grove 594
Разъемы Grove 597
Цифровой Grove — все о единицах и нулях 597
Grove аналоговый: Когда единиц и нулей недостаточно 599
Grove UART (или последовательный интерфейс) —
побитовая передача 600
Grove I2C — использование I2C для понимания
окружающего мира 602
Подключение с помощью кабелей Grove 604
GPS-модуль Adafruit Ultimate 606
Глава 3.
Считывание данных об окружающем мире 608
Понимание I2C 609
Включение I2C на Raspberry Pi 611
Оборудование для измерения температуры и влажности 612
Считывание температуры и влажности с I2C-устройства
с помощью Python 616
Разбор программы 619
Измерение кислорода и пламени 622
Аналого- цифровые преобразователи (АЦП) 623
Датчик кислорода Grove 624
Подключаем оборудование для эксперимента
с кислородом 625
Разбор кода 628
Интерпретация результатов 629
Что дальше? 631
Глава 4.
Приводим механизмы в движение 632
Изучаем электродвигатели 633
Малые двигатели постоянного тока 633
Сервоприводы 634
Шаговые двигатели 635
Управление двигателем постоянного тока 636
Драйвер двигателя Grove I2C 637
Программное обеспечение для двигателей постоянного
тока на Python 640
Управление сервоприводом 644
Программное обеспечение сервопривода на Python 648
Разбор кода 649
Заставляем шаговый двигатель шагать 651
Программное обеспечение для шагового двигателя
на Python 659
Разбор кода 662
РАЗДЕЛ 7. СОЗДАНИЕ РОБОТОВ 663
Глава 1.
Введение в робототехнику 665
Робот не всегда похож на человека 665
Не у каждого робота есть руки или колеса 666
Робот-пекарь от Wilkinson 668
Бакстер, робот- бариста 668
Тостер Griffin с поддержкой Bluetooth 670
Понимание основных составляющих робота 671
Компьютеры 671
Двигатели и актуаторы 672
Коммуникации 672
Датчики 673
Программирование роботов 673
Глава 2.
Создание вашего первого робота на Python 675
Знакомство с марсоходом PiCar- B 676
Что нужно для сборки 677
Знакомство с компонентами робота 678
Сборка робота 688
Тестирование робота 690
Калибровка сервоприводов 690
Подготовка к запуску тестов вашего ровера на Python 693
Установка программного обеспечения для тестирования
PiCar- B на Python 693
Тестовый код PiCar- B на Python 694
Тестирование видео с камеры Pi 695
Глава 3.
Программирование вашего робота-ровера 697
Создание простого высокоуровневого интерфейс а на Python 697
Функция motorForward() 698
Функция wheelsLeft() 699
Функция wheelsPercent() 699
Выполнение одиночного движения с помощью Python 700
Функции класса RobotInterface 701
Функции управления передними светодиодами 702
Функции для управления светодиодной лентой 703
Функция ультразвукового датчика расстояния 706
Основные функции управления двигателем 707
Функции сервоприводов 708
Общая функция для сервоприводов 711
Тестирование интерфейса робота на Python 711
Координация движений моторов с датчиками 715
Создание Python- мозга для нашего робота 719
Обзор программного обеспечения Adeept 727
Что дальше? 728
Глава 4.
Использование искусственного интеллекта в робототехнике 729
Проекты этой главы: все для собак 730
Настройка первого проекта 731
Машинное обучение с использованием TensorFlow 732
Код 735
Как работает код 737
Результаты 741
Тестирование обученной сети 742
Код 743
Как работает код 745
Результаты 747
Распознавание кошек и собак нашим роботом 750
Код 751
Как это работает 754
Результаты 754
Настройка второго проекта 757
Программа FindAndChaseTheBall py на Python 758
Структура программы 759
Поток ультразвукового датчика 760
Поток отображения видео 760
Поток анализа кадров OpenCV 761
Основная программа 766
Конфигурация программы 766
Настройка цвета мяча 767
Погоня за мячом 769
Примечания к программе 770
ИИ и будущее робототехники 772
ПРЕДМЕТНЫЙ УКАЗАТЕЛЬ 773
Об авторах 794
Благодарности авторов 794
Посвящение 795