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Klassikers von Allen B. Downey (siehe http://greenteapress.com/wp/think-python-2e). Der Text verwendet auch die "Codelens" Technik. |
Klassikers von Allen Downey, Jeffrey Elkner und Chris Meyers (siehe http://greenteapress.com/wp/think-python-2e). Der Text verwendet auch die "Codelens" Technik. |
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* Die freien Websites https://www.python-kurs.eu (deutsch) oder https://www.python-course.eu (englisch) von Bernd Klein ist sehr gut gemacht. Sie begleitet 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. |
Zur Sprache Python
H. Hoegl, <Hubert.Hoegl@hs-augsburg.de>
Inhalt
1 Gute Buecher fuer Einsteiger
Alle genannten Buecher sind fuer Python 3 geschrieben.
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.
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.
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
Die freien Websites https://www.python-kurs.eu (deutsch) oder https://www.python-course.eu (englisch) von Bernd Klein ist sehr gut gemacht. Sie begleitet 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.
2 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.
3 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
4 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
Chapter 2.6: Image manipulation and processing using Numpy and Scipy
Jan Erik Solem, http://programmingcomputervision.com (auch O'Reilly Buch) Es gibt eine Draft-Version zum Download: ProgrammingComputerVision_CCdraft.pdf
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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
5 Verschiedenes
- Informationen zu Python an der HS-A: http://python.hs-augsburg.de
- PythonDemos
- pythontutor.com
- Fast Lane Python von Norman Matloff (fuer Python 2)
- http://www.learnpython.org