Routineaufgaben mit Python automatisieren

Praktische Programmierlösungen für Einsteiger

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Wenn Sie jemals Stunden damit verbracht haben, Dateien umzubenennen oder Hunderte von Tabelleneinträgen zu aktualisieren, dann wissen Sie, wie stumpfsinnig manche Tätigkeiten sein können. Wie wäre es, den Computer dazu zu bringen, diese Arbeiten zu übernehmen?
In diesem Buch lernen Sie, wie Sie mit Python Aufgaben in Sekundenschnelle erledigen können, die sonst viel Zeit in Anspruch nehmen würden. Programmiererfahrung brauchen Sie dazu nicht: Wenn Sie einmal die Grundlagen gemeistert haben, werden Sie Python-Programme schreiben, die automatisch alle möglichen praktischen Aufgaben für Sie abarbeiten:

• eine oder eine Vielzahl von Dateien nach Texten durchsuchen
• Dateien und Ordner erzeugen, aktualisieren, verschieben und umbenennen
• das Web durchsuchen und Inhalte herunterladen
• Excel-Dateien aktualisieren und formatieren
• PDF-Dateien teilen, zusammenfügen, mit Wasserzeichen versehen und verschlüsseln
• Erinnerungsmails und Textnachrichten verschicken
• Online-Formulare ausfüllen

Schritt-für-Schritt-Anleitungen führen Sie durch jedes Programm und Übungsaufgaben am Ende jedes Kapitels fordern Sie dazu auf, die Programme zu verbessern und Ihre Fähigkeiten auf ähnliche Problemstellungen zu richten.

Verschwenden Sie nicht Ihre Zeit mit Aufgaben, die auch ein gut dressierter Affe erledigen könnte. Bringen Sie Ihren Computer dazu, die langweilige Arbeit zu machen!

Python kinderleicht!

Einfach programmieren lernen – nicht nur für Kids

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Python ist eine leistungsfähige, moderne Programmiersprache. Sie ist einfach zu erlernen und macht Spaß in der Anwendung – mit diesem Buch umso mehr!

»Python kinderleicht" macht die Sprache lebendig und zeigt Dir (und Deinen Eltern) die Welt der Programmierung. Jason R. Briggs führt Dich Schritt für Schritt durch die Grundlagen von Python. Du experimentierst mit einzigartigen (und oft urkomischen) Beispielprogrammen, bei denen es um gefräßige Monster, Geheimagenten oder diebische Raben geht. Neue Begriffe werden erklärt, der Programmcode ist farbig dargestellt, strukturiert und mit Erklärungen versehen. Witzige Abbildungen erhöhen den Lernspaß.

Jedes Kapitel endet mit Programmier-Rätseln, an denen Du das Gelernte üben und Dein Verständnis vertiefen kannst. Am Ende des Buches wirst Du zwei komplette Spiele programmiert haben: einen Klon des berühmten »Pong" und »Herr Strichmann rennt zum Ausgang" – ein Plattformspiel mit Sprüngen, Animation und vielem mehr.

Indem Du Seite für Seite neue Programmierabenteuer bestehst, wirst Du immer mehr zum erfahrenen Python-Programmierer.

- Du lernst grundlegende Datenstrukturen wie Listen, Tupel und Maps kennen.
- Du erfährst, wie man mit Funktionen und Modulen den Programmcode organisieren und wiederverwenden kann.
- Du wirst mit Kontrollstrukturen wie Schleifen und bedingten Anweisungen vertraut und lernst, mit Objekten und Methoden umzugehen.
- Du zeichnest Formen mit dem Python-Modul Turtle und erstellst Spiele, Animationen und andere grafische Wunder mit tkinter.

Und: »Python kinderleicht" macht auch für Erwachsene das Programmierenlernen zum Kinderspiel!
Alle Programme findest Du auch zum Herunterladen auf der Website!

Einführung in Data Science

Grundprinzipien der Datenanalyse mit Python

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Dieses Buch führt Sie in Data Science ein, indem es grundlegende Prinzipien der Datenanalyse erläutert und Ihnen geeignete Techniken und Werkzeuge vorstellt. Sie lernen nicht nur, wie Sie Bibliotheken, Frameworks, Module und Toolkits konkret einsetzen, sondern implementieren sie auch selbst. Dadurch entwickeln Sie ein tieferes Verständnis für die Zusammenhänge und erfahren, wie essenzielle Tools und Algorithmen der Datenanalyse im Kern funktionieren.

Falls Sie Programmierkenntnisse und eine gewisse Sympathie für Mathematik mitbringen, unterstützt Joel Grus Sie dabei, mit den mathematischen und statistischen Grundlagen der Data Science vertraut zu werden und sich Programmierfähigkeiten anzueignen, die Sie für die Praxis benötigen. Dabei verwendet er Python: Die weitverbreitete Sprache ist leicht zu erlernen und bringt zahlreiche Bibliotheken für Data Science mit.

Aus dem Inhalt:
- Absolvieren Sie einen Crashkurs in Python
- Lernen Sie die Grundlagen von linearer Algebra, Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung kennen und erfahren Sie, wie diese in Data Science eingesetzt werden
- Sammeln, untersuchen, bereinigen, bearbeiten und manipulieren Sie Daten
- Tauchen Sie in die Welt des maschinellen Lernens ein
- Implementieren Sie Modelle wie k-nearest Neighbors, Naive Bayes, lineare und logistische Regression, Entscheidungsbäume, neuronale Netzwerke und Clustering
- Entdecken Sie Empfehlungssysteme, Sprachverarbeitung, Netzwerkanalyse, MapReduce und Datenbanken

Datenanalyse mit Python

Auswertung von Daten mit Pandas, NumPy und IPython

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Sie wollen alles erfahren über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von strukturierten Daten mit Python 3? Dieses konsequent praxisbezogene Buch zeigt Ihnen anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie mit Python-Bibliotheken wie Pandas, NumPy und IPython eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen lösen.

Geschrieben von Wes McKinney, dem Hauptautor der Pandas-Bibliothek, bietet Datenanalyse mit Python zudem einen praktischen Einstieg in das Scientific Computing für datenintensive Anwendungen mit Python.

Zu den Themen gehören:
- die interaktive IPython-Shell als primäre Programmierumgebung
- die Features von NumPy (Numerical Python)
- die Datenanalyse-Tools der Pandas-Bibliothek
- High-Performance-Tools zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von Daten
- Scatterplots und statische oder interaktive Visualisierungen mit matplotlib
- GroupBy-Mechanismen von Pandas zum Zurechtschneiden, Umgestalten und Zusammenfassen von Datensätzen
- das Verarbeiten von verschiedensten Zeitreihen-Daten
- Problemlösungen für Webanalyse, Sozialwissenschaften, Finanzen und Wirtschaft anhand ausführlicher praktischer Beispiele

Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in das Scientific Computing einarbeiten wollen.

Aktuell zu Python 3

Mehr Hacking mit Python

Eigene Tools entwickeln für Hacker und Pentester

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Wenn es um die Entwicklung leistungsfähiger und effizienter Hacking-Tools geht, ist Python für die meisten Sicherheitsanalytiker die Sprache der Wahl. Doch wie genau funktioniert das?

In dem neuesten Buch von Justin Seitz - dem Autor des Bestsellers »Hacking mit Python« - entdecken Sie Pythons dunkle Seite. Sie entwickeln Netzwerk-Sniffer, manipulieren Pakete, infizieren virtuelle Maschinen, schaffen unsichtbare Trojaner und vieles mehr.

Sie lernen praktisch, wie man
• einen »Command-and-Control«-Trojaner mittels GitHub schafft
• Sandboxing erkennt und gängige Malware-Aufgaben wie Keylogging und Screenshotting automatisiert
• Windows-Rechte mittels kreativer Prozesskontrolle ausweitet
• offensive Speicherforensik-Tricks nutzt, um Passwort-Hashes abzugreifen und Shellcode in virtuelle Maschinen einzuspeisen
• das beliebte Web-Hacking-Tool Burp erweitert
• die Windows COM-Automatisierung nutzt, um einen Man-in-the-Middle-Angriff durchzuführen
• möglichst unbemerkt Daten aus einem Netzwerk abgreift

Eine Reihe von Insider-Techniken und kreativen Aufgaben zeigen Ihnen, wie Sie die Hacks erweitern und eigene Exploits entwickeln können.

Python Machine Learning

Unlock deeper insights into Machine Leaning with this vital guide to cutting-edge predictive analytics

About This Book

  • Leverage Python's most powerful open-source libraries for deep learning, data wrangling, and data visualization
  • Learn effective strategies and best practices to improve and optimize machine learning systems and algorithms
  • Ask – and answer – tough questions of your data with robust statistical models, built for a range of datasets

Who This Book Is For

If you want to find out how to use Python to start answering critical questions of your data, pick up Python Machine Learning – whether you want to get started from scratch or want to extend your data science knowledge, this is an essential and unmissable resource.

What You Will Learn

  • Explore how to use different machine learning models to ask different questions of your data
  • Learn how to build neural networks using Pylearn 2 and Theano
  • Find out how to write clean and elegant Python code that will optimize the strength of your algorithms
  • Discover how to embed your machine learning model in a web application for increased accessibility
  • Predict continuous target outcomes using regression analysis
  • Uncover hidden patterns and structures in data with clustering
  • Organize data using effective pre-processing techniques
  • Get to grips with sentiment analysis to delve deeper into textual and social media data

In Detail

Machine learning and predictive analytics are transforming the way businesses and other organizations operate. Being able to understand trends and patterns in complex data is critical to success, becoming one of the key strategies for unlocking growth in a challenging contemporary marketplace. Python can help you deliver key insights into your data – its unique capabilities as a language let you build sophisticated algorithms and statistical models that can reveal new perspectives and answer key questions that are vital for success.

Python Machine Learning gives you access to the world of predictive analytics and demonstrates why Python is one of the world's leading data science languages. If you want to ask better questions of data, or need to improve and extend the capabilities of your machine learning systems, this practical data science book is invaluable. Covering a wide range of powerful Python libraries, including scikit-learn, Theano, and Pylearn2, and featuring guidance and tips on everything from sentiment analysis to neural networks, you'll soon be able to answer some of the most important questions facing you and your organization.

Style and approach

Python Machine Learning connects the fundamental theoretical principles behind machine learning to their practical application in a way that focuses you on asking and answering the right questions. It walks you through the key elements of Python and its powerful machine learning libraries, while demonstrating how to get to grips with a range of statistical models.

Programmieren lernen mit Python

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Python ist eine moderne, interpretierte, interaktive und objektorientierte Skriptsprache, vielseitig einsetzbar und sehr beliebt. Mit mathematischen Vorkenntnissen ist Python leicht erlernbar und daher die ideale Sprache für den Einstieg in die Welt des Programmierens.

Das Buch führt Sie Schritt für Schritt durch die Sprache, beginnend mit grundlegenden Programmierkonzepten, über Funktionen, Syntax und Semantik, Rekursion und Datenstrukturen bis hin zum objektorientierten Design.

Zur aktualisierten Auflage:
Diese Auflage behandelt Python 3, geht dabei aber auch auf Unterschiede zu Python 2 ein. Außerdem wurde das Buch um die Themen Unicode, List und Dictionary Comprehensions, den Mengen-Typ Set, die String-Format-Methode und print als Funktion ergänzt.

Jenseits reiner Theorie: Jedes Kapitel enthält passende Übungen und Fallstudien, kurze Verständnistests und kleinere Projekte, an denen Sie die neu erlernten Programmierkonzepte gleich ausprobieren und festigen können. Auf diese Weise können Sie das Gelernte direkt anwenden und die jeweiligen Programmierkonzepte nachvollziehen.

Lernen Sie Debugging-Techniken kennen: Am Ende jedes Kapitels finden Sie einen Abschnitt zum Thema Debugging, der Techniken zum Aufspüren und Vermeiden von Bugs sowie Warnungen vor entsprechenden Stolpersteinen in Python enthält.

Expert Python Programming

In Detail

Python is a dynamic programming language, used in a wide range of domains by programmers who find it simple, yet powerful. From the earliest version 15 years ago to the current one, it has constantly evolved with productivity and code readability in mind.

Even if you find writing Python code easy, writing code that is efficient and easy to maintain and reuse is not so straightforward. This book will show you how to do just that: it will show you how Python development should be done. Python expert Tarek Ziadé takes you on a practical tour of Python application development, beginning with setting up the best development environment, and along the way looking at agile methodologies in Python, and applying proven object-oriented principles to your design.

Approach

This book is an authoritative exploration of Python best practices and applications of agile methodologies to Python, illustrated with practical, real-world examples.

Who this book is for

This book is for Python developers who are already building applications, but want to build better ones by applying best practices and new development techniques to their projects.

The reader is expected to have a sound background in Python programming.

Python 3 Object Oriented Programming

In Detail

Object Oriented Programming is a very important aspect of modern programming languages. The basic principles of Object Oriented Programming are relatively easy to learn. Putting them together into working designs can be challenging.

This book makes programming more of a pleasure than a chore using powerful Python 3 object-oriented features of Python 3. It clearly demonstrates the core OOP principles and how to correctly implement OOP in Python.

Object Oriented Programming ranks high in importance among the many models Python supports. Yet, many programmers never bother learning the powerful features that make this language object oriented.

The book teaches when and how OOP should be correctly applied. It emphasizes not only the simple syntax of OOP in Python, but also how to combine these objects into well-designed software.

This book will introduce you to the terminology of the object-oriented paradigm, focusing on object-oriented design with step-by-step examples. It will take you from simple inheritance, one of the most useful tools in the object-oriented programmer's toolbox, all the way through to cooperative inheritance, one of the most complicated. You will be able to raise, handle, define, and manipulate exceptions.

You will be able to integrate the object-oriented and the not-so-object-oriented aspects of Python. You will also be able to create maintainable applications by studying higher level design patterns. You'll learn the complexities of string and file manipulation, and how Python distinguishes between binary and textual data. Not one, but two very powerful automated testing systems will be introduced to you. You'll understand the joy of unit testing and just how easy they are to create. You'll even study higher level libraries such as database connectors and GUI toolkits and how they apply object-oriented principles.

Harness the power of Python 3 objects; it's not just a scripting language

Approach

The book begins with the very foundations of OOP and then uses practical examples to show how to correctly implement Object Oriented Programming in Python. Many examples are taken from real-world projects. The book focuses on high-level design as well as the gritty details of the Python syntax. The provided exercises inspire the reader to think about his or her own code, rather than providing solved problems.

Who this book is for

If you're new to Object Oriented Programming techniques, or if you have basic Python skills and wish to learn in depth how and when to correctly apply Object Oriented Programming in Python, this is the book for you.

If you are an object-oriented programmer for other languages, you too will find this book a useful introduction to Python, as it uses terminology you are already familiar with.

Python 2 programmers seeking a leg up in the new world of Python 3 will also find the book beneficial, and you need not necessarily know Python 2.

Python for Secret Agents

Python is an easy-to-learn and extensible programming language that allows secret agents to work with a wide variety of data in a number of ways. It gives beginners a simple way to start programming, but Python's standard library also provides numerous packages that allow Python-using secret agents to easily utilize very sophisticated information processing.

This book will guide new field agent trainees through putting together a Python-based toolset to gather, analyze, and communicate data. It starts by covering the basics and then moves on to sections such as file exchange, image processing, geocoding, simple trigonometry, and more sensitive statistical processing. You will then learn how to use polynomials to encode and decode data in different representations. Furthermore, this book shows you how to add tools to a Python environment, work with images, and parse HTML web pages to extract meaningful data. The idea of adding packages to Python is central to how an agent will leverage these tools for data processing.

Raspberry Pi Cookbook for Python Programmers

In Detail

The Raspberry Pi foundation has been selling their computers since 2012 with the aim of inspiring programmers and engineers.

Raspberry Pi Cookbook for Python Programmers is a practical guide for getting the most out of this little computer. It will guide you through the many uses of the Raspberry Pi and allow you to showcase the best it has to offer. Discover what the Raspberry Pi has to offer using detailed Python 3 examples that you can adapt and extend; see where your creativity takes you!

"Raspberry Pi Cookbook for Python Programmers" begins by guiding you through setting up the Raspberry Pi, performing tasks using Python 3 and introduces the first steps to interface with electronics. As you work through each chapter you will build up your skills and knowledge and apply them as you progress throughout the book, delving further and further into the unique abilities and features of the Raspberry Pi.

Later, you will learn how to automate tasks by accessing files, build applications using the popular Tkinter library and create games by controlling graphics on screen. You will harness the power of the built-in graphics processor by using Pi3D to generate your own high quality 3D graphics and environments. Connect directly to the Raspberry Pi’s hardware pins to control electronics from switching on LEDs and responding to push buttons right through to driving motors and servos. Learn how to monitor sensors to gather real-life data and use it to control other devices, and view the results over the Internet. Apply what you have learnt by creating your own Pi-Rover or Pi-Hexipod robots. Finally, we will explore using many of the purpose-built add-ons available for the Raspberry Pi, as well as interfacing with common household devices in new ways.

The "Raspberry Pi Cookbook for Python Programmers" will allow you to discover the vast range of abilities this micro-computer has. By following the clear examples you can pick up many new skills and arm yourself with the tools to create your own exciting and interesting projects.

Approach

"Raspberry Pi Cookbook for Python Programmers" is written in a Cookbook format, presenting examples in the style of recipes.This allows you to go directly to your topic of interest, or follow topics throughout a chapter to gain a thorough in-depth knowledge.

Who this book is for

The aim of this book is to bring you a broad range of Python 3 examples and practical ideas which you can develop to suit your own requirements. By modifying and combining the examples to create your own projects you learn far more effectively with a much greater understanding. Each chapter is designed to become a foundation for further experimentation and discovery of the topic, providing you with the tools and information to jump right in.

Readers are expected to be familiar with programming concepts and Python (where possible Python 3 is used), although beginners should manage with the help of a good Python reference book and background reading. No prior knowledge of the Raspberry Pi or electronics is required; however for the hardware sections you will need some basic electronic components/household tools to build some of the projects.

NumPy Beginner's Guide

In Detail

NumPy is an extension to, and the fundamental package for scientific computing with Python. In today's world of science and technology, it is all about speed and flexibility. When it comes to scientific computing, NumPy is on the top of the list.

NumPy Beginner's Guide will teach you about NumPy, a leading scientific computing library. NumPy replaces a lot of the functionality of Matlab and Mathematica, but in contrast to those products, is free and open source.

Write readable, efficient, and fast code, which is as close to the language of mathematics as is currently possible with the cutting edge open source NumPy software library. Learn all the ins and outs of NumPy that requires you to know basic Python only. Save thousands of dollars on expensive software, while keeping all the flexibility and power of your favourite programming language.You will learn about installing and using NumPy and related concepts. At the end of the book we will explore some related scientific computing projects. This book will give you a solid foundation in NumPy arrays and universal functions. Through examples, you will also learn about plotting with Matplotlib and the related SciPy project. NumPy Beginner's Guide will help you be productive with NumPy and have you writing clean and fast code in no time at all.

Approach

The book is written in beginner's guide style with each aspect of NumPy demonstrated with real world examples and required screenshots.

Who this book is for

If you are a programmer, scientist, or engineer who has basic Python knowledge and would like to be able to do numerical computations with Python, this book is for you. No prior knowledge of NumPy is required.