Библиотеки Python Часть 2. Практическое применение [Джейд Картер]
Во второй части книги вы узнаете, как распределенно обрабатывать данные с помощью Dask и PySpark, строить динамические дашборды с Plotly и Dash, оптимизировать производительность моделей с Cython, и разрабатывать высоконагруженные приложения с использованием Asyncio и CUDA.
Кроме того, особое внимание уделено автоматизации задач, включая парсинг данных, обработку документов и создание рабочих процессов с Airflow. Визуализация геоданных, работа с изображениями и звуком, а также современные подходы к тестированию и развертыванию приложений помогут вам интегрировать Python в самые разнообразные проекты.
Эта часть предназначена для разработчиков, стремящихся расширить свои навыки и внедрять Python в практические сферы, требующие высокую производительность, автоматизацию и гибкость.
Глава 1. Работа с большими данными
Глава 2. Интерактивная визуализация и аналитика
Глава 3. Машинное обучение и искусственный интеллект
Глава 4. Автоматизация задач
Глава 5. Разработка высокопроизводительных приложений
Глава 6. Обработка мультимедиа
Глава 7. Тестирование и DevOps
Глава 8. Будущее Python и советы разработчикам
Часть 1 -
Последнее редактирование модератором: