1 Zur Sprache Python

H. Hoegl, <Hubert.Hoegl@hs-augsburg.de>

1.1 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

1.2 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.

1.3 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

1.4 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

• 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

1.5 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

1.6 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)

• 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 (SAR) mit Python.