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Datenanalyse mit Python (McKinney, Wes)
Datenanalyse mit Python , Die erste Adresse für die Analyse von Daten mit Python Das Standardwerk in der 3. Auflage, aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4 Versorgt Sie mit allen praktischen Details und mit wertvollem Insiderwissen, um Datenanalysen mit Python erfolgreich durchzuführen Mit Jupyter-Notebooks für alle Codebeispiele aus jedem Kapitel Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4, zeigt Ihnen dieses konsequent praxisbezogene Buch anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv lösen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy und Jupyter kennen. Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und Zusatzmaterial zum Buch sind auf GitHub verfügbar. Aus dem Inhalt: Nutzen Sie Jupyter Notebook und die IPython-Shell für das explorative Computing Lernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennen Setzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandas-Bibliothek ein Verwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von Daten Erstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlib Wenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätze zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassen Analysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihendaten Erproben Sie die konkrete Anwendung der im Buch vorgestellten Werkzeuge anhand verschiedener realer Datensätze , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 3. Auflage, Erscheinungsjahr: 20230302, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Animals##, Autoren: McKinney, Wes, Übersetzung: Lichtenberg, Kathrin~Demmig, Thomas, Auflage: 23003, Auflage/Ausgabe: 3. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 556, Keyword: Big Data; Data Mining; Data Science; IPython; Jupyter; Jupyter notebook; NumPy; Python 3.10; matplotlib; pandas 1.4, Fachschema: Data Mining (EDV)~Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse~Datenverarbeitung / Simulation~Informatik~Informationsverarbeitung (EDV)~Internet / Programmierung~Programmiersprachen, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Warengruppe: HC/Programmiersprachen, Fachkategorie: Data Mining, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Originalsprache: eng, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: O'Reilly, Länge: 241, Breite: 168, Höhe: 35, Gewicht: 999, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Vorgänger: 2660049, Vorgänger EAN: 9783960090809 9783960090007 9783864903038 9783958750739, andere Sprache: 9781491957660, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0120, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
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Python Data Science Handbook (Vanderplas, Jake)
Python Data Science Handbook , "Python is a first-class tool for many researchers, primarily because of its libraries for storing, manipulating, and gaining insight from data. Several resources exist for individual pieces of this data science stack, but only with the new edition of Python Data Science Handbook do you get them all--IPython, NumPy, pandas, Matplotlib, scikit-learn, and other related tools. Working scientists and data crunchers familiar with reading and writing Python code will find the second edition of this comprehensive desk reference ideal for tackling day-to-day issues: manipulating, transforming, and cleaning data; visualizing different types of data; and using data to build statistical or machine learning models. Quite simply, this is the must-have reference for scientific computing in Python."--Publisher marketing. , > , Auflage: 2nd Edition, Erscheinungsjahr: 202301, Produktform: Kartoniert, Autoren: Vanderplas, Jake, Auflage: 23002, Auflage/Ausgabe: 2nd Edition, Themenüberschrift: COMPUTERS / Programming Languages / Python~COMPUTERS / Programming / Open Source~COMPUTERS / Data Modeling & Design, Fachschema: Internet / Programmierung~Programmiersprachen~Database~Datenbank~Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse~Datenverarbeitung / Simulation~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI~Informationsverarbeitung (EDV)~Architektur (EDV)~Rechnerarchitektur, Fachkategorie: Naturwissenschaften, allgemein~Webprogrammierung~Programmier- und Skriptsprachen, allgemein~Datenbankdesign und -theorie~Datenerfassung und -analyse~Computermodellierung und -simulation~Informationsvisualisierung~Informationsarchitektur, Warengruppe: HC/Programmiersprachen, Fachkategorie: Maschinelles Lernen, Text Sprache: eng, Seitenanzahl: XXIV, Seitenanzahl: 563, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: O'Reilly Media, Verlag: O'Reilly Media, Länge: 233, Breite: 177, Höhe: 32, Gewicht: 1030, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe, Genre: Importe, Vorgänger: 2467245, Vorgänger EAN: 9781491912058, Katalog: LIB_ENBOOK, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: internationale Titel, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0008, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 2782994
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Python for Data Science (Vasiliev, Yuli)
Python for Data Science , A hands-on, real-world introduction to data analysis with the Python programming language, loaded with wide-ranging examples. Python is an ideal choice for accessing, manipulating, and gaining insights from data of all kinds. Python for Data Science introduces you to the Pythonic world of data analysis with a learn-by-doing approach rooted in practical examples and hands-on activities. You’ll learn how to write Python code to obtain, transform, and analyze data, practicing state-of-the-art data processing techniques for use cases in business management, marketing, and decision support. You will discover Python’s rich set of built-in data structures for basic operations, as well as its robust ecosystem of open-source libraries for data science, including NumPy, pandas, scikit-learn, matplotlib, and more. Examples show how to load data in various formats, how to streamline, group, and aggregate data sets, and how to create charts, maps, and other visualizations. Later chapters go in-depth with demonstrations of real-world data applications, including using location data to power a taxi service, market basket analysis to identify items commonly purchased together, and machine learning to predict stock prices. , > , Erscheinungsjahr: 20220802, Produktform: Kartoniert, Autoren: Vasiliev, Yuli, Themenüberschrift: COMPUTERS / Programming Languages / Python, Keyword: nerd gifts;gift books;tech gifts;gifts for nerds;geek gifts;gifts for geeks;programmer gifts;data science;python for data science;machine learning;data analysis;learn python;python books;programming books;head first python;python programming for beginners;computer;technology;code;coding;coding for kids;algorithm;python;python programming;clean code;algorithms;python for data analysis;python machine learning;tech;learning python;python for beginners;coding for beginners;python data science, Fachschema: Data Mining (EDV)~Informatik~Programmiersprachen~Python (EDV), Fachkategorie: Data Mining~Informatik, Imprint-Titels: No Starch Press, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Text Sprache: eng, Verlag: Random House LLC US, Breite: 182, Höhe: 22, Gewicht: 438, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe, Genre: Importe, Herkunftsland: VEREINIGTE STAATEN VON AMERIKA (US), Katalog: LIB_ENBOOK, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: internationale Titel, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0004, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
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Vanderplas, Jake: Handbuch Data Science mit Python
Handbuch Data Science mit Python , Der unverzichtbare Werkzeugkasten für Data Science in der 2. Auflage Das bewährte Standardwerk jetzt in vollständig aktualisierter Neuauflage Behandelt die neuesten Versionen von IPython, NumPy, pandas, Matplotlib und Scikit-Learn Die leicht nachvollziehbaren Beispiele helfen Ihnen bei der erfolgreichen Einrichtung und Nutzung der Data-Science-Tools Inklusive Jupyter Notebooks, die es Ihnen ermöglichen, den Code direkt beim Lesen auszuprobieren Für viele Data Scientists ist Python die Sprache der Wahl, weil zahlreiche ausgereifte Bibliotheken zum Speichern, Bearbeiten und Auswerten von Daten verfügbar sind. Jake VanderPlas versammelt in dieser 2. Auflage seines Standardwerks alle wichtigen Datenanalyse Tools in einem Band und erläutert deren Einsatz in der Praxis. Beschrieben werden IPython, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn und verwandte Werkzeuge. Für Datenanalystinnen und analysten und Data Cruncher mit Python Kenntnissen ist dieses umfassende Handbuch von unschätzbarem Wert bei der Erledigung ihrer täglichen Aufgaben. Dazu gehören die Manipulation, Umwandlung und Bereinigung von Daten, die Visualisierung verschiedener Datentypen sowie die Nutzung von Daten zum Erstellen von Statistiken und Machine Learning Modellen. Dieses Handbuch beschreibt die folgenden Tools: IPython und Jupyter bieten eine Umgebung für Berechnungen, die von vielen Data Scientists genutzt wird NumPy stellt das ndarray zum effizienten Speichern und Bearbeiten dicht gepackter Datenarrays bereit Pandas verfügt über das DataFrameObjekt für die Speicherung und Manipulation gelabelter und spaltenorientierter Daten Matplotlib ermöglicht die flexible und vielseitige Visualisierung von Daten Scikit-Learn unterstützt bei der Implementierung der wichtigsten und gebräuchlichsten Algorithmen für das Machine Learning »Jake beschreibt weit mehr als die Grundlagen dieser Open-Source-Tools; er erläutert die zugrunde liegenden Konzepte, Vorgehensweisen und Abstraktionen in klarer Sprache und mit verständlichen Erklärungen.« -- Brian Granger, Physikprofessor und Mitbegründer des Jupyter-Projekts , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Thema: Verstehen, Länge: 240, Breite: 165, andere Sprache: 9781098121228, Relevanz: 0018, Tendenz: +1,
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Was sind Python-Zeichenketten?
Python-Zeichenketten sind eine Datenstruktur, die verwendet wird, um eine Sequenz von Zeichen darzustellen, wie zum Beispiel Buchstaben, Zahlen oder Sonderzeichen. Sie werden in Python durch Anführungszeichen definiert, entweder einfache (' ') oder doppelte (" "). Zeichenketten können manipuliert, durchsucht und verändert werden, und bieten eine Vielzahl von Methoden, um mit ihnen zu arbeiten. Sie sind unveränderlich, was bedeutet, dass sie nach der Erstellung nicht mehr geändert werden können.
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Was ist Python 5?
Python 5 ist keine offizielle Version der Programmiersprache Python. Derzeit ist die neueste stabile Version Python 3.9. Es wird erwartet, dass zukünftige Versionen von Python weiterhin die Nummerierung mit 3.x beibehalten werden. Es gibt jedoch immer wieder Diskussionen über potenzielle zukünftige Änderungen und Verbesserungen, die in Python 4 oder 5 implementiert werden könnten.
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Für Experten in Python.
Ja, ich bin ein Experte in Python und kann Ihnen bei Ihren Fragen oder Problemen helfen.
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Ist Python eine gute Programmiersprache?
Ist Python eine gute Programmiersprache? Python ist eine sehr beliebte und vielseitige Programmiersprache, die für Anfänger und erfahrene Entwickler gleichermaßen geeignet ist. Sie zeichnet sich durch ihre klare und leicht verständliche Syntax aus, was das Schreiben von Code erleichtert. Python bietet zudem eine große Auswahl an Bibliotheken und Frameworks, die die Entwicklung von Anwendungen beschleunigen können. Darüber hinaus wird Python in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Webentwicklung, Datenanalyse, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Insgesamt kann man sagen, dass Python eine gute Wahl für die meisten Programmieraufgaben ist.
Ähnliche Suchbegriffe für Python:
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Practical Python Data Wrangling and Data Quality (McGregor, Susan E.)
Practical Python Data Wrangling and Data Quality , The world around us is full of data that holds unique insights and valuable stories, and this book will help you uncover them. Whether you already work with data or want to learn more about its possibilities, the examples and techniques in this practical book will help you more easily clean, evaluate, and analyze data so that you can generate meaningful insights and compelling visualizations. Complementing foundational concepts with expert advice, author Susan E. McGregor provides the resources you need to extract, evaluate, and analyze a wide variety of data sources and formats, along with the tools to communicate your findings effectively. This book delivers a methodical, jargon-free way for data practitioners at any level, from true novices to seasoned professionals, to harness the power of data. Use Python 3.8+ to read, write, and transform data from a variety of sources Understand and use programming basics in Python to wrangle data at scale Organize, document, and structure your code using best practices Collect data from structured data files, web pages, and APIs Perform basic statistical analyses to make meaning from datasets Visualize and present data in clear and compelling ways , > , Erscheinungsjahr: 202201, Produktform: Kartoniert, Autoren: McGregor, Susan E., Themenüberschrift: COMPUTERS / Databases / Data Mining~COMPUTERS / Programming Languages / Python~COMPUTERS / Desktop Applications / Databases, Fachschema: Datenverarbeitung / Anwendungen / Betrieb, Verwaltung~Programmiersprachen~Data Mining (EDV)~Database~Datenbank~Informatik, Fachkategorie: Unternehmensanwendungen~Data Mining~Datenbanksoftware~Informatik, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Text Sprache: eng, Verlag: O'Reilly Media, Breite: 176, Höhe: 24, Gewicht: 722, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe, Genre: Importe, Katalog: LIB_ENBOOK, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: internationale Titel, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0070, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
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Python (Brunner, René)
Python , Python meistern leicht gemacht: Entdecken Sie Prof. Dr. René Brunner's praxisnahes Lehrbuch für Python 3 Lassen Sie sich von Prof. Dr. René Brunner, einem anerkannten Experten und Bestseller-Dozenten, auf Ihrer Reise in die Python-Programmierung begleiten. Sein Lehrbuch "Python - Schritt für Schritt Programmieren lernen" ist genau das, was Sie brauchen, um ein erfolgreicher Python-Programmierer zu werden. Mit diesem praxisnahen Lehrbuch lernen Sie Python-Programmierung durch einfache, leicht verständliche Erklärungen und Beispiele. Die Inhalte sind speziell auf Python für Einsteiger und Fortgeschrittene zugeschnitten und bieten Ihnen: ¿ Umfassendes Wissen: Von Python-Grundlagen bis hin zu fortgeschrittenen Konzepten und objektorientierter Programmierung in Python 3. ¿ Praxisnahe Inhalte: Greifbare Beispiele und Übungen, die Ihnen helfen, Python programmieren zu lernen und das Gelernte effektiv anzuwenden. ¿ Online-Übungen und Anwendungsbeispiele: Vertiefen Sie Ihr Wissen durch praktische Übungen und Beispiele, die den Python Lernprozess unterstützen. Stellen Sie sich vor, wie Sie wertvolle Programmierkenntnisse und -fähigkeiten in Python erwerben, die Ihnen in der digitalen Welt von heute einen entscheidenden Vorteil verschaffen. Dieses Buch bietet Ihnen die Möglichkeit, Ihr Potenzial zu entfalten und Ihre Karriere in der Python-Programmierung voranzutreiben. Warten Sie nicht länger! Ergreifen Sie jetzt die Chance, Python programmieren zu lernen. Tauchen Sie ein in die Welt von Prof. Dr. René Brunner's "Python - Schritt für Schritt Programmieren lernen" und beginnen Sie noch heute, Ihr Python-Können aufzubauen! , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Erscheinungsjahr: 202308, Produktform: Kartoniert, Autoren: Brunner, René, Seitenzahl/Blattzahl: 292, Themenüberschrift: COMPUTERS / Programming Languages / Python, Keyword: Anfänger Einsteiger; Big Data; Data Mining; Data Science; Development; Hand-Buch; Hand-Buch Bücher Grundlagen Kurse Tipps Workshops Tutorials Wissen Anleitung Training Ratgeber; IPython; Informatik; Jupyter; NumPy; OOP; OOP Objektorientierung; OOP objektorientiert; Objektorientierte Programmierung; Programmieren; Programmieren Programmierung; Programmieren Software-Entwicklung; Programmieren lernen; Programmiersprache; Programmierung; Python 3; Python 3.10; Python Anfänger; Python Buch; Python für Einsteiger; Python lernen; Python programmieren; Python programmieren lernen; Referenz Kurs Tipps Workshop Tutorials Wissen Training; Skriptsprache; Software-Entwicklung; Studium Ausbildung, Fachschema: Objektorientiert (EDV)~Programmiersprachen~Informatik, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein~Informatik, Warengruppe: TB/Programmiersprachen, Fachkategorie: Objektorientierte Programmierung (OOP), Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Litego Verlag, Verlag: Litego Verlag, Verlag: Gdel, Georg, Länge: 212, Breite: 153, Höhe: 25, Gewicht: 351, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0035, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Taschenbuch,
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The Big Book of Small Python Projects (Sweigart, Al)
The Big Book of Small Python Projects , Programmers commonly read code to sharpen their coding skills just as a technical mountain climber might watch endless videos showing the details of a particularly hard technique. The 100+ short programs in Big Book of Small Python Projects are designed to help beginning-to-intermediate programmers expand their knowledge of how to deploy Python creatively and effectively by offering coding examples that will help them to tackle their own coding challenges. The 100+ short, complete Python programs in this book are designed to help beginning-to-intermediate Python programmers broaden their skills by providing a diverse set of coding examples they can study, emulate, and draw inspiration from. The programs range from classic card and board games and mazes, to math and probability demos, and mad libs. The author includes the complete code for each program, as well as commentary and suggestions for how to modify and experiment with code. , > , Erscheinungsjahr: 20210625, Produktform: Kartoniert, Autoren: Sweigart, Al, Seitenzahl/Blattzahl: 432, Themenüberschrift: COMPUTERS / Programming Languages / Python, Keyword: christmas gifts for men;christmas gifts;young adult;math;computer science;mazes;games;projects;writing games;programming books;python books;python programming;python projects;python book;computers;technology;code;coding;algorithm;python;clean code;learning python;computer programming;python data science;coding for beginners;python 3;computer books;python for beginners;computer programmer gifts;programmer gifts;programming;education, Fachschema: Objektorientiert (EDV)~Programmiersprachen~Python (EDV), Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Imprint-Titels: No Starch Press, Fachkategorie: Objektorientierte Programmierung (OOP), Text Sprache: eng, Verlag: Random House LLC US, Breite: 181, Höhe: 27, Gewicht: 812, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe, Genre: Importe, Herkunftsland: VEREINIGTE STAATEN VON AMERIKA (US), Katalog: LIB_ENBOOK, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: internationale Titel, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0025, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
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Danjou, Julien: Serious Python
Serious Python , An indispensable collection of practical tips and real-world advice for tackling common Python problems and taking your code to the next level. Features interviews with high-profile Python developers who share their tips, tricks, best practices, and real-world advice gleaned from years of experience. Sharpen your Python skills as you dive deep into the Python programming language with Serious Python . You'll cover a range of advanced topics like multithreading and memorization, get advice from experts on things like designing APIs and dealing with databases, and learn Python internals to help you gain a deeper understanding of the language itself. Written for developers and experienced programmers, Serious Python brings together over 15 years of Python experience to teach you how to avoid common mistakes, write code more efficiently, and build better programs in less time. As you make your way through the book's extensive tutorials, you'll learn how to start a project and tackle topics like versioning, layouts, coding style, and automated checks. You'll learn how to package your software for distribution, optimize performance, use the right data structures, define functions efficiently, pick the right libraries, build future-proof programs, and optimize your programs down to the bytecode. You'll also learn how to: - Make and use effective decorators and methods, including abstract, static, and class methods - Employ Python for functional programming using generators, pure functions, and functional functions - Extend flake8 to work with the abstract syntax tree (AST) to introduce more sophisticated automatic checks into your programs - Apply dynamic performance analysis to identify bottlenecks in your code - Work with relational databases and effectively manage and stream data with PostgreSQL If you've been looking for a way to take your Python skills from good to great, Serious Python will help you get there. Learn from the experts and get seriously good at Python with Serious Python ! , >
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Für was wird Python genutzt?
Python wird für eine Vielzahl von Anwendungen genutzt, darunter Webentwicklung, Datenanalyse, künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Automatisierung, Spieleentwicklung und mehr. Aufgrund seiner einfachen Syntax und Vielseitigkeit ist Python eine beliebte Programmiersprache für Anfänger und erfahrene Entwickler gleichermaßen. Viele große Unternehmen wie Google, Facebook und Netflix setzen Python für ihre Projekte ein. Darüber hinaus wird Python auch in der wissenschaftlichen Forschung und im Bildungsbereich verwendet. Insgesamt ist Python eine leistungsstarke und flexible Sprache, die in vielen verschiedenen Branchen und Anwendungsfällen eingesetzt wird.
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Kann Python Ordner nicht aufrufen?
Python kann Ordner aufrufen und auf Dateien in diesen Ordnern zugreifen. Um auf einen Ordner zuzugreifen, kann das `os`-Modul verwendet werden. Mit der Funktion `os.listdir()` können alle Dateien und Unterordner in einem bestimmten Ordner angezeigt werden.
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Ist die Python eine würgeschlange?
Nein, die Python ist keine Würgeschlange. Python ist eine Programmiersprache, die für ihre Einfachheit und Vielseitigkeit bekannt ist. Sie wird häufig für die Entwicklung von Software, Webanwendungen und Datenanalyse verwendet. Würgeschlangen hingegen sind Reptilien, die ihre Beute durch Umschlingen töten. Es handelt sich also um zwei völlig unterschiedliche Dinge. Hast du noch weitere Fragen zu Python oder anderen Themen?
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Ist der Python-Code unverständlich?
Das hängt von verschiedenen Faktoren ab, wie zum Beispiel dem Erfahrungsniveau des Lesers und der Komplexität des Codes. Einige Python-Codes können für Anfänger schwierig zu verstehen sein, während sie für erfahrene Entwickler möglicherweise klar und verständlich sind. Es ist wichtig, den Code so zu schreiben, dass er leicht lesbar und nachvollziehbar ist, indem man beispielsweise aussagekräftige Variablennamen verwendet und den Code in logische Abschnitte unterteilt.
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