Lo scopo del testo è che possa essere utile a chi si vuole avvicinare al linguaggio Python avendo già una conoscenza della programmazione. Ci si rivolge agli studenti della scuola secondaria di secondo grado e  dei corsi post-diploma.

L’approccio è sostanzialmente molto pratico, si forniranno esempi di programmi che introducono i concetti peculiari del linguaggio Python, di ogni codice viene fornito l’output e un’analisi approfondita di ciò che è avvenuto nell’esecuzione delle istruzioni.

Questo testo è una revisione completa degli appunti di laboratorio di matematica e statistica del corso triennale per conseguire il Diploma di Informatica presso gli Istituti Tecnici. La revisione si è resa necessaria in quanto in questa versione si vuole dare ampio spazio al linguaggio di programmazione Python versione 3.x e dare qualche cenno alle librerie più utilizzate per il Data Science, quali:

• numpy
• Pandas
• MatPlotLib
• Scikit-learn
• OpenCV (questa è specifica per la visione artificiale)

Si è dato anche spazio all’utilizzo del linguaggio per svolgere compiti sistemistici come:

• gestione del filesystem ( files e modulo os)
• servizi di rete ( ssh, ftp, http)
• Il WEB ( web server, modulo requests, web-scraping)
• database

Non si è dimenticato di trattare gli elemnti base del linguaggio come i costrutti e le strutture dati sottolineando le peculiarità del linguaggio anche rispetto ad altri linguaggi di programmazione. Inoltre si è data ampia trattazione alla Programmazione Orientata agli Oggetti con i seguenti argomenti :

• Classi e Oggetti
• Ereditarietà singola e multipla
• Polimorfismo
• Classi Astratte
• Metodi statici

Naturalmente nell'ultima revisione (ver. 1.1) non potevano mancare gli agenti, questi gli argomenti: 

• Agente AI e LLM
• Agenti in sequenza (pattern Pipeline)
• Agenti in parallelo: threading e comunicazione tramite memoria condivisa
• Il tool calling

E per ultimo, non si sono volute trascurare le interfacce grafiche facendo un'escursus sulla libreria tkinter.

In appendice è presente una breve digressione sul sistema operativo GNU/Linux, o meglio sul suo utilizzo attraverso la console dei comandi (shell). Si forniscono i cenni necessari per effettuare tutte le prove e gli esercizi che mano a mano si incontreranno nella lettura. Si apprenderà come utilizzare la console da utente. 

Inoltre sono presenti due capitoli che forniscono indicazioni sull’installazione del Python rispettivamente su ambienti Linux e Windows.

Nell’appendice relativa all’installazione di Python per GNU/Linux vi è un capitolo sulla gestione degli ambienti virtuali che risulta essere molto utile quando si lavora con più librerie e si vuole evitare di creare conflitti tra le diverse versioni di librerie che si utilizzano. Oppure quando si vuole creare un ambiente di lavoro con versione di Python differente dall’installazione di default presente sul sistema.

Viene fornita alla fine di ogni capitolo una serie di esercizi utili a fissare la teoria illustrate nel capitolo.

Ecco l'indice dei capitoli del Volume 1:

1. Premessa
2. Introduzione
3. L’interprete Python
4. Le basi di Python
5. Le funzioni
6. Input da tastiera
7. Strutture dati
8. Classi e Oggetti
9. Gestione degli errori
10. Importazione moduli
11. I packages
12.  Paradigmi funzionali e gestione efficiente della memoria

e l'ndice capitoli del Volume 2:

1. Premessa
2. Librerie del Python
3. Librerie per il Data Science
4. Gestione filesystem
5. Servizi di rete
6. Gestione database
7. Il WEB
8. Agenti AI: costruire sistemi intelligenti con Python e LLM
9. Le interfacce grafiche
APPENDICE
1. Installazione Python su GNU/Linux    147
2. Installazione Python su Microsoft Windows
3. Digressione s.o. GNU/Linux

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