Эта книга – практическое руководство по работе с данными в Python, написанное для тех, кто хочет не просто «знать теорию», а реально работать с данными в повседневных задачах. Шаг за шагом мы пройдем полный жизненный цикл данных: от хранения в базах и написания запросов до анализа, оптимизации и осмысленной интерпретации результатов.

Python является объектно-ориентированным языком, который позволяет пользователям управлять и контролировать структуры данных или объекты для создания и запуска программ. Все в Python, на самом деле, первый класс. Все объекты, типы данных, функции, методы и классы занимают одинаковое положение в Python.

Python is an object-oriented language that allows users to manage and control data structures or objects to create and run programs. Everything in Python is, in fact, first class. All objects, data types, functions, methods, and classes take equal position in Python.

Когда заходит речь о создании мощных и эффективных хакерских инструментов, большинство специалистов по безопасности выбирают Python. Во втором издании бестселлера Black Hat Python вы исследуете темную сторону возможностей Python — все от написания сетевых снифферов, похищения учетных данных электронной почты и брутфорса каталогов до разработки мутационных фаззеров, анализа виртуальных машин и создания скрытых троянов. Как всегда бывает с технической литературой, люди с разными уровнями навыков будут читать эту книгу по-разному. Некоторые из вас просто откроют оглавление и выберут главы, имеющие отношение к вашей повседневной консалтинговой деятельности. Другие могут читать от корки до корки. Если вы владеете Python на начальном или среднем уровне, советуем начать с главы 1 и последовательно двигаться вперед.

Краткость - это сестра программиста. Данная книга научит вас читать и писать лаконичные и функциональные однострочники. Вы сможете системно разбирать и понимать код на Python, а также сами писать выразительно и компактно, как настоящий эксперт. Здесь вы найдете приёмы и хитрости написания кода, регулярные выражения, примеры использования однострочников в различных сферах, а также полезные алгоритмы. Подробные пояснения касаются в том числе и важнейших понятий computer science, что поспособствует вашему росту в программировании и аналитике.

Если вы читаете эту книгу, то нет смысла убеждать вас в том, что Python просто великолепен. Настоящий вопрос вот в чем: зачем сообществу Python нужна эта книга? Ответ кроется в популярности и зрелости этого языка: хотя популярность Python растет такими темпами, что он приближается к верхним строкам рейтингов, сам язык только начинает брать на себя задачи, над которыми C# и Java работали в течение многих лет. Стартапы становятся реальным бизнесом; веб-приложения и сценарии автоматизации становятся (по большому секрету) корпоративным ПО.

Задача курса – объяснить понятным языком основы Python и дать понимание необходимых инструментов для его практического использования. Всё, что рассматривается в курсе, ориентировано на сетевое оборудование и работу с ним. Это даёт возможность сразу использовать в работе сетевого инженера то, что было изучено на курсе. Все примеры показываются на примере оборудования Cisco, но, конечно же, они применимы и для другого оборудования.

Книга посвящена вопросам разработки веб-приложений с использованием языка Python, фреймворка Django и интерактивной среды разработки PyCharm. Рассмотрены основные технологии и рабочие инструменты создания приложений, даны основы языка Python. Описаны фреймворк Django и структура создаваемых в нем веб-приложений. На простых примерах показаны обработка и маршрутизация запросов пользователей, формирование ответных веб-страниц. Рассмотрено создание шаблонов веб-страниц и форм для пользователей. Показано взаимодействие пользователей с различными типами баз данных через модели. Описана работа с базами данных через встроенные в Django классы без использования SQL-запросов.

В этой книге речь будет идти о том, как писать программы на языке программирования, который называется Python (правильно читается как Пайтон, но обычно название языка читают как питон, что тоже вполне приемлемо). Таким образом, решать будем две задачи, одна из которых приоритетная, а вторая, хотя и вспомогательная, но достаточно важная. Наша основная задача, конечно же, изучение синтаксиса языка программирования Python. Параллельно мы будем осваивать программирование как таковое, явно или неявно принимая во внимание, что соответствующие алгоритмы предполагается реализовывать на языке Python.

Книга рассчитана на исследователя данных, имеющего некоторый опыт работы с языком программирования R и/или Python и имеющего предшествующий (возмож­но, обрывочный или сиюминутный) контакт с математической статистикой. Двое из трех авторов пришли в мир науки о данных из мира статистики и поэтому обла­дают некоторым пониманием того вклада, который статистика может привнести в науку о данных как прикладную дисциплину. В то же время мы хорошо осведом­лены об ограничениях традиционного статистического образования: статистика как дисциплина насчитывает полтора столетия, и большинство учебников и курсов по статистике отягощены кинетикой и инерцией океанского лайнера.

Добро пожаловать в мир анализа временных рядов! Чаще всего для построения прогноза для некой последовательности дан­ных прибегают к тщательному анализу имеющихся временных рядов. Если вы держите в ру­ках эту книгу, то, вероятно, уже заметили, что временные ряды окружают нас повсюду. В последнее время они становятся важной или даже неотъемлемой частью экосистем больших данных. Что касается программирования, предполагается, что вам знакомы языки R и Python, особенно такие их фундаментальные пакеты, как NumPy, Pandas, scikit-learn (в Python) и data.table (в R). Конечно, приведенные в книге примеры программных кодов можно читать и безо всякой подготовки, но в этом случае вам потребуется сделать небольшое отступление и самостоятельно озна­комиться с этими пакетами. В наибольшей степени это касается пакета data.table языка R, который не пользуется широкой популярностью, но является чрезвычайно производительным инструментом с просто фантастической скоро­стью обработки данных.