#format rst #language de Zur Sprache Python ================== H\. Hoegl, .. contents:: Inhalt .. sectnum:: Gute Buecher fuer Einsteiger ---------------------------- Freie Bücher für Python 3: * Anselm Lingnau, **Programmieren in Python - Eine praktische Einfuehrung** (2016), tuxacademy.org (123 Seiten). Das Buch steht unter der freien Creative Commons Lizenz und kann im PDF Format (A4) heruntergeladen werden. https://www.tuxcademy.org/product/pyth/ * Charles Severance, **Python for Everybody: Exploring Data with Python** (2016). Eine freie interaktive Version gibt es unter https://books.trinket.io/pfe/index.html. Diese Version wird bei dem Coursera Kurs https://www.coursera.org/learn/python verwendet. * **Computer Science for All** vom Harvey Mudd College (2013). Das ist ein freies interaktives Buch, das die "Codelens" Technik von `Runestone `_ verwendet (siehe auch http://www.pythontutor.com). Den Quelltext kann man im Web-Browser veraendern und zeilenweise laufen lassen. https://www.cs.hmc.edu/csforall * **How to think like a computer scientist**. Das ist eine interaktive Version des gleichnamigen Klassikers von Allen Downey, Jeffrey Elkner und Chris Meyers (siehe http://greenteapress.com/wp/think-python-2e). Der Text verwendet auch die "Codelens" Technik. http://interactivepython.org/runestone/static/thinkcspy/index.html * Swaroop CH, **A Byte of Python**, https://python.swaroopch.com * Die freien Websites https://www.python-kurs.eu (deutsch) oder https://www.python-course.eu (englisch) von Bernd Klein sind sehr gut gemacht. Sie begleiten das hervorragende Buch **Python 3 Einführung**, 3. Auflage, Hanser 2017. Auf der Website finden sowohl Anfaenger als auch Fortgeschrittene gut gemachte Tutorials zur Sprache Python 3 (auch Python 2) und auch zur Standardbibliothek und zu Erweiterungen wie NumPy, Tkinter, XML und vielen weiteren. * Jeffrey Elkner, **Beginning Python Programming for Aspiring Web Developers**, 2018 http://www.openbookproject.net/books/bpp4awd/ * Al Sweigart, **Automate the boring stuff with Python**, No Starch Press. Online frei zu lesen (unter Creative Commons Lizenz). https://automatetheboringstuff.com Kommerzielle Bücher für Python 3: * Magnus Lie Hetland, **Beginning Python. From Novice to Professional**, 3rd edition, Apress 2017. StudentInnen der Hochschule Augsburg können das Buch von "Springer Link" kostenlos herunterladen: https://link.springer.com/book/10.1007/978-1-4842-0028-5 Netzwerkprogrammierung ---------------------- * `Fast Lane Python `_, Kapitel 4 * Daniel Zappala, Python Network Programming, http://ilab.cs.byu.edu/python * Brandon Rhodes, John Goerzen, Foundations of Python Network Programming, Apress 2010. Debuggen -------- * http://www.gregaker.net/2012/apr/05/debugging-python-with-pdb-or-ipdb * https://pythonconquerstheuniverse.wordpress.com/2009/09/10/debugging-in-python * http://pymotw.com/2/pdb * https://docs.python.org/2/library/pdb.html * https://gimmebar-assets.s3.amazonaws.com/4fe38b76be0a5.html * http://heather.cs.ucdavis.edu/~matloff/pudb.html Literatur zu Bildverarbeitung in Python --------------------------------------- H\. Hoegl, April 2015 - Python Imaging Library (PIL), bzw. jetzt "Pillow" :: https://python-pillow.github.io Manuals: http://pillow.readthedocs.org Tutorial: http://pillow.readthedocs.org/guides.html - Scientific Python mit grundlegenden Bildverarbeitungswerkzeugen (enhalten in "ndimage"):: linear and rank filters FFT, convolution morphological operation Doku zu ndimage:: http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/ndimage.html - scikits.image, http://scikit-image.org Tutorial: http://scikit-image.org/docs/dev/user_guide/tutorials.html - Einige der Funktionen, die einem von Matlab's Image Processing Toolbox bekannt sind, findet man in ITK http://www.itk.org (medizinische Bildverarbeitung). Siehe auch VTK (visualization toolkit). Beide sind in Pythonxy enhalten. Es gibt auch Simple ITK: http://www.simpleitk.org - OpenCV kann mit Python API verwendet werden Tutorial http://docs.opencv.org/doc/tutorials/tutorials.html Neben OpenCV gibt es das einfachere http://www.simplecv.org - ImageMagick mit Python Binding:: http://www.imagemagick.org http://www.imagemagick.org/script/api.php#python - mahotas - Image processing and computer vision in Python :: http://mahotas.readthedocs.org/en/latest/ (enhaelt viele Beispiele) Freie Tutorials ueber Bildverarbeitung - http://pythonvision.org/basic-tutorial - Chapter 2.6: Image manipulation and processing using Numpy and Scipy https://scipy-lectures.github.io/ - Jan Erik Solem, http://programmingcomputervision.com (auch O'Reilly Buch) Es gibt eine Draft-Version zum Download: ProgrammingComputerVision_CCdraft.pdf - http://www.simplecv.org :: O'Reilly Buch: Practical Computer Vision with SimpleCV The Simple Way to Make Technology See By Kurt Demaagd, Anthony Oliver, Nathan Oostendorp, Katherine Scott Buecher ueber Bildverarbeitung mit Python - Ravishankar Chityala; Sridevi Pudipeddi, Image Processing and Acquisition using Python, CRC Press, 2015. - Howse, OpenCV Computer Vision with Python, Packt Pub., 2013 Kapitel ueber Bildverarbeitung in Buechern - Rossant, Cookbook, Kapitel 11 (scikit-image, OpenCV) http://ipython-books.github.io/cookbook/ - Shai Vaingast, Beginning Python Visualization, Crafting Visual Transformation Scripts, 2. Auflage, Apress 2014 (PIL) http://www.apress.com/9781484200537 GPU Programmierung ------------------ * Cyrille Rossant, IPython Cookbook, Second Edition (2018), Packt Publishing (fast komplett frei zu lesen unter http://ipython-books.github.io). Ch. 5.8. Writing massively parallel code for NVIDIA graphics cards (GPUs) with CUDA http://ipython-books.github.io/58-writing-massively-parallel-code-for-nvidia-graphics-cards-gpus-with-cuda/ * https://developer.nvidia.com/how-to-cuda-python Verschiedenes ------------- * Informationen zu Python an der HS-A: http://python.hs-augsburg.de * ``_ * `pythontutor.com `_ * `Fast Lane Python `_ von Norman Matloff (fuer Python 2) * Freies Tutorial von DataCamp (http://www.learnpython.org) * Homeverzeichnis:: from os.path import expanduser home = expanduser("~") print(home) from pathlib import Path home = str(Path.home()) print(home) * Synthetic Aperture Radar (``_) mit Python.