Python: i libri consigliati per principianti e utenti avanzati

Per quanti vogliono imparare a usarlo o migliorare le proprie competenze vi segnaliamo i manuali e i libri su Python più completi, chiari e diffusi nel panorama italiano. Python è un linguaggio di programmazione ad alto livello, orientato agli oggetti e adatto, tra gli altri usi, a sviluppare applicazioni distribuite, scripting, computazione numerica e system testing.

Questo elegante linguaggio di programmazione è nato dalla mente dell’informatico Guido van Rossum nel lontanissimo in termini informatici 1991. Il nome fu scelto da Rossum niente poco di meno che per via della sua passione per i Monty Python e per la loro serie televisiva Monty Python’s Flying Circus. Il Python è un linguaggio adatto anche ai principianti, è bello da leggere e scrivere, semplice e leggero, ad oggi utilizzato implementato per la data science, il machine learning, il data mining e la computer vision.

In questa nostra selezione di libri sulla programmazione in Python troverete dei manuali tecnici per imparare a programmare utilizzando questo linguaggio, soluzioni alle problematiche ricorrenti della programmazione, l’uso del Python applicato al mondo del machine learning (il Python si è dimostrato negli ultimi anni perfetto per costruire algoritmi capaci di elaborare i dati in modo ottimale e recuperare preziosi insight. Ma questo elegante e dinamico linguaggio di programmazione vi permetterà anche di automatizzare noiosissime incombenze come ordinare una fila enorme di dati su excel ovvero usare Python per scrivere programmi che facciano in pochi minuti quello che a mano vi costerebbe ore. Ovvero ordinare un insieme disomogeneo di dati trasformandolo in dataset ordinati impiegando le risorse del linguaggio Python per il data mining e il machine learning, la network analysis e l’elaborazione del linguaggio naturale. Non mancano anche applicazioni del Python a settori a priva vista non correllati come il mercato finanziario, ad esempio come usare il linguaggio di programmazione per esaminare idee di trading o di investimento e di gestione del rischio.

Cliccando sulle copertine si accede alle schede complete dei libri su Amazon, con tutti i dettagli e le recensioni dei lettori. Le edizioni qui riportate sono quelle più aggiornate disponibili a maggio 2020.

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Concetti di informatica e fondamenti di Python

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Questo volume è un corso introduttivo alla programmazione in Python. Sempre più professionisti e futuri professionisti (in molti corsi di laurea viene utilizzato e richiesto questo metodo di programmazione, come ingegneria e fisica) utilizzano la programmazione in linguaggio Python soprattutto per la semplicità ed efficacia sintattica. Con lo studio di questo manuale lo studente sarà in grado di acquisire e gestire gli strumenti concettuali classici della programmazione strutturata e illustra cosa sia la programmazione ad oggetti, tipica del Python, presentando gli argomenti, oggetti, classi, incapsulamento, polimorfismo. Non mancano per agevolare l’apprendimento esempi svolti, domande di auto-valutazione, esercizi più complessi a livello teorico e quelli di programmazione.

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Appunti di programmazione scientifica in Python

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Saper programmare un computer è una capacità oramai necessaria a chiunque voglia addentrarsi nello studio delle scienze. Da questo punto di vista, il linguaggio Python sta diventando sempre più popolare per la programmazione in ambito scientifico. Python è un linguaggio di alto livello che usa il paradigma della programmazione orientata agli oggetti (OOP). È un linguaggio semplice e, a differenza di altri linguaggi di programmazione, non richiede l’apprendimento di tecnicismi che spesso distolgono dal vero scopo: imparare a programmare! Questo libro propone una guida completa alla programmazione, fornendo i principi fondamentali utili ad esprimere con un algoritmo la soluzione ad un problema specifico. Nel libro sono schematizzate le problematiche ricorrenti della programmazione e per queste vengono presentati esempi e soluzioni corrette, efficienti ed eleganti. Il volume approfondisce i fondamentali della programmazione: la selezione e la iterazione, la ricorsione, le strutture dati complesse quali liste concatenate ed alberi e gli algoritmi di ricerca, ordinamento e il backtracking. I concetti teorici presentati vengono poi ampiamente applicati a problemi scientifici reali e ai giochi.

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Machine learning con Python. Costruire algoritmi per generare conoscenza: 1

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Elaborare il magma di dati oggi disponibile è una sfida affascinante e imprescindibile per il mondo contemporaneo dove la conoscenza e l’informazione sono il primo valore. Il machine learning è la risposta: grazie ai suoi algoritmi è possibile creare macchine in grado apprendere in maniera automatica e rispondere alle domande chiave per il successo. Questo libro accompagna nel mondo del machine learning e mostra come Python sia il linguaggio di programmazione ideale per costruire algoritmi sofisticati in grado di interrogare i dati nel modo migliore e recuperare preziosi insight. Viene spiegato l’utilizzo di librerie Python dedicate – tra cui scikit-learn, Theano e Keras – applicate in ambiti come la selezione e la compressione dei dati, l’analisi del linguaggio naturale, l’elaborazione di previsioni, il riconoscimento delle immagini. L’approccio didattico è pragmatico: tutti i concetti sono accompagnati da esempi pratici di codice. La lettura è consigliata a chi ha già alle spalle qualche studio teorico nel campo del machine learning oltre a una buona conoscenza di programmazione in Python.

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Pensare in Python

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Python è un linguaggio di programmazione dinamico, orientato agli oggetti, utilizzabile con molti software e di facile apprendimento. L’autore introduce il lettore alla scoperta del linguaggio un passo alla volta: inizia con i concetti base della programmazione per poi passare a funzioni, ricorsione, strutture di dati e progettazione orientata agli oggetti. Gli esercizi, presenti in ogni capitolo, consentono di testare immediatamente i concetti appresi. Il libro è uno strumento ideale per imparare le basi della programmazione.

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Automatizzare le cose noiose con Python. Programmazione pratica per principiant

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Se vi è mai capitato di passare ore a cambiare nomi di file o ad aggiornare centinaia di celle in un foglio di calcolo, sapete perfettamente quanto noiose possano essere queste incombenze. E se il vostro computer potesse svolgerle al posto vostro? In Automatizzare le cose noiose con Python imparerete a usare Python per scrivere programmi che facciano in pochi minuti quello che a mano vi costerebbe ore – e non è necessario che abbiate già esperienza di programmazione. Una volta acquisite le basi, potrete creare programmi Python che svolgano senza fatica e in modo splendido compiti utili di automazione per: cercare un testo in uno o più file; creare, aggiornare, spostare e rinominare file e cartelle; effettuare ricerche nel Web e scaricare contenuti online; aggiornare e formattare dati in fogli di calcolo Excel di qualsiasi dimensione; suddividere o unire PDF, dotarli di watermark e cifrarli; inviare email di sollecito e notifiche testuali; compilare moduli online. Istruzioni passo passo analizzeranno in dettaglio ciascun programma, e progetti pratici alla fine di ciascun capitolo vi sfideranno a migliorare quei programmi e a usare le competenze appena acquisite per automatizzare compiti simili. Non passate il vostro tempo a fare quel che potrebbe fare una scimmia addestrata. Anche se non avete mai scritto una riga di codice, potete fare in modo che sia il vostro computer a gestire la parte noiosa. Imparate ad Automatizzare le cose noiose con Python!

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Data Science con Python. Dalle stringhe al machine learning, le tecniche essenziali per lavorare sui dati

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La data science è una materia in rapida evoluzione le cui applicazioni spaziano in ambiti diversi della nostra vita. Questo libro insegna a trasformare database caotici e dati non strutturati in dataset omogenei e ordinati attraverso l’impiego degli strumenti essenziali del linguaggio Python per il data mining, il machine learning, la network analysis e l’elaborazione del linguaggio naturale. Il lettore impara ad acquisire dati numerici e testuali eterogenei da fonti diverse come semplici file locali, database e il Web. Scopre come ripulirli e normalizzarli. Lavora su basi di dati SQL e NoSQL, applica strumenti per la rappresentazione grafica e scopre i modelli di analisi statistiche e predittive più utilizzati nel campo del machine learning. Una lettura dedicata a studenti e docenti, ai professionisti alle prime armi e agli sviluppatori in cerca di una guida di riferimento. I requisiti fondamentali sono una normale esperienza di programmazione in Python e un ambiente di sviluppo con installata la versione 3.3 (o superiore) del linguaggio oltre ai moduli e alle librerie specifiche indicate nel testo.

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Python. Guida avanzata. 52 progetti pratici per rendere efficace la programmazione

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Con 52 progetti pratici, “Python Guida avanzata” è perfetto per tutti coloro che hanno scritto codice Python ma non sono ancora a loro agio nel trasformare nuove idee in software completi. Questo libro insegna passo passo come: affrontare nuovi problemi in maniera tale da ottenere soluzioni migliori; progettare una soluzione basata sull’analisi; migliorare sistematicamente le proprie abilità di programmatore. Ogni progetto vi aiuta a sviluppare una competenza pratica fondamentale, combinando dimostrazioni iniziali e sfide che vi portano a raggiungere una comprensione ancora più profonda. Shaw organizza questa guida alla programmazione in cinque sezioni: lavorare con i comandi, organizzare e utilizzare i dati, applicare algoritmi, elaborare dati e implementare semplici protocolli di rete in stile Internet. Lungo il cammino, Shaw evidenzia i processi efficienti e la mentalità pratica che vi aiuteranno a diventare dei veri maestri, non dei semplici esecutori!

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Strategie di trading con Python. Modelli di analisi quantitativa al servizio dell’investitore

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La prima parte del libro tratta l’apprendimento di Python partendo dalle basi e descrive le principali librerie open source (in particolare Numpy, Pandas e Matplotlib) di questo linguaggio. Nella seconda parte l’autore approfondisce come analizzare i dati di un singolo strumento finanziario, come testare in autonomia idee di trading o di investimento, come gestire il rischio, come comporre e valutare i portafogli. Ricco di tavole grafiche, che fotografano parti di codice, interamente a colori, il volume spiega in modo comprensibile anche ai non addetti ai lavori un linguaggio di programmazione sempre più utilizzato nel settore finanziario, con tutte le tecniche per costruire strategie operative sia per il trading di breve termine sia in un’ottica di investimento per il medio/lungo termine.

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Python Per La Finanza: Guida Pratica Allo Sviluppo Con Python Sui Mercati Finanziari

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Il settore finanziario ha recentemente adottato Python a un ritmo straordinario, con alcune delle più grandi banche di investimento e hedge funds che lo utilizzano per costruire sistemi di trading, di analisi e di gestione dei rischi. Questo primo volume di “Python per la finanza” è una guida pratica che ti insegnerà le basi per entrare nel mondo dello sviluppo. Conoscerai prima alcune delle librerie più usate in questo ecosistema, moduli come numpy, pandas ed infine matplotlib. Imparerai poi come reperire i dati che ti aiuteranno nelle tue analisi o test. Vedrai poi come visualizzare in modo professionale i dati che avrai nel frattempo imparato a manipolare, effettuerai studi statistici sulle serie storiche degli asset che più ti interessano ed infine avrai un accenno sulla costruzione e sul backtesting di trading system

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Elaborazione del linguaggio naturale con Python

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La PNL è un settore ampio e multidisciplinare, quindi questo libro può fornire solo un’introduzione molto generale. Il primo capitolo ha lo scopo di fornire una panoramica delle principali sottoaree e una brevissima idea delle principali applicazioni e delle metodologie utilizzate. La storia della PNL viene brevemente discussa come un modo per metterla in prospettiva. I tre capitoli successivi descrivono in modo più dettagliato alcune delle principali sottoaree. L’organizzazione si basa su una maggiore “profondità” di elaborazione, a partire da tecniche relativamente orientate alla superficie e passando a considerare il significato delle frasi e il significato delle parole nel contesto. Ogni capitolo prenderà in considerazione la sottoarea nel suo insieme per poi passare a descrivere uno o più algoritmi campione che affrontano problemi particolari. Gli algoritmi sono stati scelti perché sono relativamente semplici da descrivere e perché illustrano una tecnica specifica che si è dimostrata utile, ma l’idea è quella di esemplificare un approccio, non di fornire un’indagine dettagliata (cosa che sarebbe impossibile nel tempo a disposizione). Tuttavia, altri approcci saranno talvolta discussi brevemente. Il capitolo finale riunisce il materiale precedente per descrivere lo stato dell’arte nelle applicazioni campione.

Cenni sul linguaggio di programmazione

Python è un linguaggio multi-paradigma, che ha tra i principali obiettivi dinamicità, semplicità e flessibilità. Supporta il paradigma object oriented, la programmazione strutturata e molte caratteristiche di programmazione funzionale e riflessione.

In tempi recenti ha fatto molto notizia la decisione dell’ideatore del Python, l’informatico Guido van Rossum, di dimettersi dal suo ruolo di Benevolent Dictator For Life, ovvero dall’incarico che dava a lui l’ultima parola sulle scelte decisive per il futuro del Linguaggio e della sua Community. Guido ha quindi lasciato democraticamente il timone del Python alla sua Community, decisione ribadita dalla scelta di non nominare un suo successore e oggi ,quindi, il futuro di questo splendido linguaggio di programmazione è lasciato nelle mani della Community stessa. Insomma a tutti gli appassionati non resta che ringraziare questo eccentrico e creativo personaggio.