Effective Python

Python被譽為最易上手的程式語言，但你真的是用Python的腦袋寫Python嗎？ 身為Python的開發者，想要「寫得更好」，還想知道「為什麼這樣寫比較好？」 《Effective Python 第三版》延續前兩版廣受好評的風格，集結125個經過實戰驗證的開發技巧，全面涵蓋Python 3.11最新語法與標準函式庫。從基礎語言機制、函式與類別設計，到協同程式、型別提示與效能優化，每一項建議都清楚說明「為什麼這樣寫比較好」，幫助你避開常見雷區、寫出更簡潔、可維護、具備Python風格的程式碼。 🔹 條目式設計，查找方便、精練實用 🔹 專為Python 3.11打造，掌握語言最新演進 🔹 每個條目皆含範例、反例與最佳實踐 🔹 作者為Google資深工程師，實戰經驗豐富 不僅告訴你「怎麼寫」，更像是經驗豐富的前輩手把手教你「為什麼這樣寫更好」，帶你從語言使用者晉升為真正精通Python的開發者！ ----------------------------------------------------------------------- 精通Python程式設計技術，掌握125個具體可行的最佳實務做法，寫出更加高效、易讀、易維護的程式碼 Python是一門功能多元且強大的語言，但想真正發揮它的潛力，光是熟悉語法還不夠。Effective Python中文版 第三版，是你掌握Python獨特優勢、避開隱藏陷阱的全方位指南。本書奠基於廣受好評的第二版，將最佳實務做法從90項擴增至125項，這些都是撰寫高品質 Python 程式碼的關鍵基石。 作者Brett Slatkin汲取其多年在Google的深厚實務經驗，為初階與資深的Python開發者提供了清晰、簡潔且實用的建議。書中每一個做法都深入剖析了「Pythonic」的程式設計之道，幫助你理解如何寫出不僅正確、有效，更能兼具優雅與易維護性的程式碼。無論你是在建構Web應用程式、分析資料、撰寫自動化指令稿，或是訓練AI模型，本書都將賦予你必要的技能，讓你能運用Python創造非凡的影響力。 主要特點包括 ■ 內容升級：新增35個全新做法，擴增至125條具體可行的準則。 ■ 對應新版：涵蓋至Python3.13新版功能的語法與實務趨勢。 ■ 新增章節：剖析如何建置兼具穩健性與高效能的程式。 ■ 進階主題：深入探討如何

全新第三版，以更流暢的方式帶你掌握語法基礎、現代工具與AI模型，讓你在真實開發情境運用 Python更快、更精準。 • 更直覺的現代化Python語法與套件 • 新增AI模型與效能最佳化主題 • 網頁、資料庫、網路應用一次整合 • 掌握清晰易懂、好維護的高品質程式風格 • 強化套件活用力，加速開發效率 ---------------------------------------- 「Bill Lubanovic在這本精采絕倫的作品中，先為你奠定深厚穩健的程式設計基礎，再教你如何以豐富強大的Python工具箱解決真實世界的問題。透過本書，你一定能學會運用Python來解決問題。」 ――Loïc Pefferkorn，開放原始碼系統工程師 「本書涵蓋大量實用的Python程式和第三方套件，以慧黠的對話風格來呈現有趣、充實的內容。」 ――Nathan Stocks，Agile Perception 「本書的可貴之處在於，Python如何在當今飛速變動的世界中，與AI、資料庫、網頁伺服器等關鍵技術領域接軌及互動。」 ――Patrick Viafore，《Robust Python》作者(O’Reilly, 2021) 程式設計有時非常複雜，甚至令人彷彿陷入五里迷霧一般。這就是Python特別流行的原因――它是最易學、易懂，也最容易撰寫出成果的程式語言之一。 《精通Python》已經是初學者與中階開發者的重要資源了。全新的第三版加入AI模型操作、效能最佳化等新主題，帶你以現代開發者的視角探索Python，從語言細節、運算工具到專案實作都完整涵蓋。內容清晰、引人入勝，並以專案導向搭配大量實用範例，讓你能立即拓展技術版圖，從網頁開發、資料庫到網路應用全面提升實力。 • 瞭解Python資料結構與操作 • 寫出正確且易讀的Python程式碼 • 閱讀別人的Python程式碼，因為開發者經常這麼做 • 接手網頁開發或資料庫開發等主力工作 • 動手體驗最新AI模型與新興技術

本書以提高讀者的大數據分析能力為目標，基於財經類學生的學情背景，劃分依次遞進的Python應用基礎、數據分析、財務應用3個學習階段。Python應用基礎部分包含準備Python開發環境、Python語言基礎和學習pandas模塊，旨在幫助讀者搭建Python的基礎知識體系；數據分析部分包括財務數據獲取與清洗、財務數據處理和財務數據可視化，旨在幫助讀者掌握利用Python進行數據分析的工作流程和工作方法；財務應用部分則精選財務工作的幾個典型業務場景，包括工資核算與分析、銷售數據多維分析、財務指標綜合分析，每個案例都簡明介紹相關財務知識，並從業務需求、整體設計、技術實現幾個層面展開，旨在提升讀者面向實際工作的思考能力和解決問題的能力，全面提升數字化素養。 本書適合作為高等院校財經類專業相關課程的教材，也可作為希望探究Python在財務領域應用的從業人員的學習參考書。

Python語言是一種功能強大的高級程式設計語言，廣泛應用於資料分析、Web開發、雲計算、自動化運維等多個工程領域，特別是隨著人工智慧技術的飛速發展，Python作為該領域內的首選開發語言，受到越來越多科研工作者的青睞。本書內容精煉、文字簡潔、結構合理、實訓題目經典實用、綜合性強，明確定位面向初、中級讀者，由「入門」起步，側重「提高」。適合作為高職、大專院校相關專業Python程式設計的教材或教學參考書，也可以供從事電腦應用開發的各類技術人員應用參考和培訓資料。

本書從實用的角度出發，整合Python語言基礎、數據分析與可視化、機器學習常用算法等知識，從最基本的Python語言基礎入手，到數據科學相關庫、機器學習概述，再到機器學習的回歸、分類、聚類、降維和集成學習算法，最後介紹神經網絡及算法評估和驗證，突出知識的實用性和可操作性。本書力求以淺顯的語言講解複雜的知識，以直觀的案例輔助讀者理解，並以圖表形式展示代碼和運行結果，配合習題鞏固讀者對知識點的掌握。本書適合作為高等院校人工智能、數據科學與大數據技術、計算機類專業本科生的機器學習相關課程教材，也可作為數據科學相關領域工程技術人員的參考書，還可供不具備Python語言基礎的機器學習愛好者從零開始學習。

用Python和No-Code工具來開發專屬你的LLM應用 新手友善的LLM應用實戰指南，理解本質才能精準操作LLM這個黑盒子 從基礎AI開發開始，奠定AI應用飛躍之路 【內容簡介】 ♚學習AI開發：建立正確觀念，奠定紮實基本功 ♚理論實作並行：由淺入深學習，搭配程式碼實作 ♚套件全面剖析：理解套件背後的設計思路與取捨 ♚搭配No-Code工具：完整解析繁體中文Dify實戰 本書改編自第16屆iThome鐵人賽生成式AI組冠軍系列文章《Python新手的AI之旅：從零開始打造屬於你的AI / LLM應用》。本書將一步步帶著讀者學習建構一個AI應用的必備知識，從理論到實作都有涵蓋，不用擔心自己沒有AI的基礎。 本書專注於推論階段的LLM應用，前半部分介紹的是AI的基礎知識、LLM API的使用方法，以及圍繞在LLM周邊問題的解決方案；後半部分則詳細介紹Agent以及Dify這個No-Code LLM應用設計平台的使用方法和小訣竅；最後則是LLM應用的相關補充資料。 看完本書的你，就相當於擁有精準操作LLM這個「黑盒子」的基本能力，任何天馬行空的想法都能實現，而這也將會是你進入AI領域最開心的前奏。 【目標讀者】 ✪Python新手、想做點什麼的人。 ✪對AI有興趣、不知道怎麼開始的人。 ✪對開發LLM應用有興趣的人。 ✪不怕被說是套模仔的人。 本書改編自第16屆iThome鐵人賽生成式AI組冠軍系列文章《Python新手的AI之旅：從零開始打造屬於你的AI / LLM應用》。本書將一步步帶著讀者學習建構一個AI應用的必備知識，從理論到實作都有涵蓋，不用擔心自己沒有AI的基礎。本書專注於推論階段的LLM應用，前半部分介紹的是AI的基礎知識、LLM API的使用方法，以及圍繞在LLM周邊問題的解決方案；後半部分則詳細介紹Agent以及Dify這個No-Code LLM應用設計平台的使用方法和小訣竅；最後則是LLM應用的相關補充資料。

使用「經濟版Copilot」輔助學習Python程式設計 VS Code + GitHub Copilot 建立你的程式閱讀力 × 提示工程力 × 架構思維 ● 不背語法，也能看懂Python程式碼 ● 9大AI提示詞，系統化訓練「程式閱讀力」 ● Copilot寫程式，你負責評估糾錯與決策 ● 從AI輔助學習到AI專案開發完整進階 ● 可與ChatGPT、Claude、Gemini搭配使用 不從背語法開始，而是先建立AI時代最重要的能力──程式閱讀力 隨著生成式AI能快速產生程式碼，「會寫程式」的定義正在轉變。在AI時代，真正的關鍵能力不再只是輸入指令，而是看懂、判斷、修正，並與AI協作完成程式設計與專案開發。 本書不是教你按快捷鍵、接受AI建議，而是從根本培養在AI時代不可或缺的核心能力——程式閱讀力。書中以新開發出的「窮人版Copilot」為核心，透過所設計出的9大AI提示詞，將「看懂程式」這件事有效轉化成結構化和系統化的程式學習方法論。 書中提供超過1000個程式範例，這些程式範例不是單純示範語法，而是學習者修煉程式閱讀力的最佳素材。每段程式碼都是一套可反覆拆解、理解與思考的「心法」，幫助你逐步建立看懂程式、評估程式與重構程式的能力。 全書依照程式學習的自然進程，分為三個修煉階段：從AI輔助學習Python，到駕馭GitHub Copilot撰寫程式，再進階到AI協作的專案開發與架構思維。所學到的不只是工具操作，更是在對的時機使用AI、評估AI的回應，以及真正掌握AI時代的程式設計能力。 你將學會 ● 使用「窮人版 Copilot」的9大提示詞看懂Python程式 ● 判斷AI產生的程式碼是否正確、可讀、可維護 ● 與GitHub Copilot協作撰寫、審查與重構程式 ● 將AI整合進版本控制、虛擬環境與專案流程 ● 建立AI時代必備的程式素養與架構思維 適合讀者 ● 想在AI時代學會程式設計的初學者 ● 已有基礎，但想突破「能寫卻寫不好」瓶頸的學習者 ● 希望導入AI輔助教學的程式設計教師與講師 本書特色 ● AI 輔助學習 × AI 輔助開發的完整整合 ● 幾乎免費的學習工具，人人都能上手 ● 超過 1000 個可反覆修煉的程式範例，建立真正的程式閱讀力

《線性代數不難[上冊]:幾何直覺構建+ Manim動畫開悟+ Python應用實踐+ AI助學賦能》是“鳶尾花數學不難”叢書中的一本，是關於線性代數的。 線性代數是現代科學和工程的數學語言。線性代數不僅是從單變量微積分過渡到多變量微積分的橋樑，更是從一元概率統計走向多元統計分析的核心工具。在機器學習、計算機視覺、自然語言處理、機器人控制、圖像處理、量化金融、數據分析等前沿領域，線性代數幾乎無處不在。 依照慣例，《線性代數不難[上冊]:幾何直覺構建+ Manim動畫開悟+ Python應用實踐+ AI助學賦能》提供代碼和視頻教學，還提供了使用AI工具陪讀的學習思路。 《線性代數不難》分上下兩冊。上冊（《線性代數不難[上冊]:幾何直覺構建+ Manim動畫開悟+ Python應用實踐+ AI助學賦能》）內容包括向量、矩陣、矩陣乘法、行列式、逆矩陣、向量空間、線性方程組等相對比較基礎的話題；下冊則會涉及高階線性代數、矩陣論、數據分析與機器學習話題，比如線性變換、特徵值分解、奇異值分解、主成分分析、最小二乘擬合、瑞利商、矩陣範數、判別分析等。 《線性代數不難[上冊]:幾何直覺構建+ Manim動畫開悟+ Python應用實踐+ AI助學賦能》讀者分兩大部分：第一部分是信息學競賽參賽者、大學本科學生、考研學生等應試讀者；第二部分是機器學習從業者、數據分析師、編程愛好者、計算機圖形學研究者等從業或待從業讀者。

Vibe CodingPython超級入門ChatGPT x Codex(全彩印刷)本書內容★★★★★【Vibe Coding】★★★★★★★★★★【ChatGPT x Codex助攻】★★★★★★★★★★【創意設計】【潛在應用】★★★★★★★★★★【國內第一本Codex實戰】★★★★★ 這是一本完全入門，充滿創意與描述Python未來潛在應用的書籍，也是國內第一本： ☆ 「與 AI 對話」單元：引導讀者用ChatGPT對Python語法進行深度理解和觀念釐清。 ☆ 「Vibe Coding」單元：輔助程式解說、錯誤修正、重構、重寫與專案協助。 ☆ 「Codex」單元：解說Vibe Coding設計流程、與 AI 協作完成程式設計。閱讀本書內容，讀者可以學會下列知識的創意與潛在應用：◎程式設計基礎 ☆ 創意設計：機器人、ASCII藝術作品、數學魔術、故宮到羅浮宮、地球到月球、Unicode藝術輸出、星空圖案、雞兔同籠、核廢水。 ☆ 潛在應用：房貸。◎程式流程控制 ★創意設計：情緒程式、火箭升空、推薦飲料。 ☆ 潛在應用：使用者輸入驗證、遊戲開發中的決策制定、物聯網(IoT)中的條件響應、交通應用中的路線建議、社交應用中的隱私設置檢查、電子商務中的折扣促銷。◎串列(List)與元組(Tuple) ★創意設計：凱薩密碼、旅行包裝清單、生日禮物選擇器。 ☆ 潛在應用：矩陣運算、遊戲棋盤、學生分數表、商品庫存清單、多國語言詞彙表、坐標系統、員工資料、時間序列數據、商品清單、學生成績表。◎迴圈控制 ★創意設計：監控數據警報器、關鍵日誌、計時器、國王麥粒、購物車。 ☆ 潛在應用：電影院劃位、簡易投票系統、簡易員工滿意度調查、訂單處理記錄、簡易客戶意見回饋收集、簡易聯絡人資料管理、監控系統。◎字典(Dict) ★創意設計：文章分析、星座字典、凱薩密碼。 ☆ 潛在應用：圖書館、管理超市、員工管理系統、餐廳菜單系統、學生課程和成績表、食譜和食材清單、個人行程安排、遊戲角色和屬性。◎集合(Set) ★創意設計：雞尾酒。 ☆ 潛在應用：統計獨特單字的數量、模擬抽獎系統、檢測兩個配置文件的差異。◎函數設計 ★創意設計：時間旅行者、故事生成器、冰淇淋的配料、多語言字典。 ☆ 潛在應用：字串雕塑家、數據偵探、圖片濾鏡應用、股票價格分析、語言字典、系統配置字典

AI 浪潮來襲，不掌握，就等著被淹沒！ 本書內容範圍極廣，涵蓋了從AI協作平台到資訊安全，從智慧財產權到文書試算表設計，再到程式設計、Web 3.0技術與大數據分析等各種現代科技領域，皆以深入淺出的方式進行解說。。 本書的每一章都是為了解答您可能對這些科技主題有的疑問而精心編輯的。無論您是科技新手，還是其他各個領域的一般人士，我們希望本書都能滿足您的需求。 第一章將帶您深入探討AI協作的世界，然後介紹AI知識庫及AI Agent，最後則是介紹在現階段應該遵守的AI倫理及相關社會議題。第二章則詳述資訊安全的重要性以及它在我們生活中扮演的角色，諸如各種風險、應對策略以及法規要求。第三章將探討智慧財產權、著作權等議題，幫助您了解這些法律對於數位生活的影響和重要性。 在第四章，我們將引領讀者了解如何使用Excel和Google表單來處理文書工作和設計問卷。第五章則將帶領讀者進入程式設計的世界，提供Python程式語言的基礎知識並解說其在資料分析中的應用。進入第六章，我們將探討新興的Web 3.0技術，包括元宇宙、區塊鏈、虛擬貨幣與NFT等話題，帶您一探數位世界的新發展趨勢。在第七章中，我們將帶領讀者了解大數據分析的基礎概念和方法，並學習如何使用Python來進行資料分析與視覺化。 我們的目標是讓這本書成為您的科技知識指南，希望您在閱讀本書的同時，不僅能學習到新的知識，更能對科技的未來發展充滿期待。再次感謝您選擇本書，讓我們一同探索科技的奧秘。 ☛☛☛☛☛☛☛Python的安裝方式☚☚☚☚☚☚☚ 在進行本書第五章時，請依影片安裝 Python。 本書內容範圍極廣，涵蓋了從AI協作平台到資訊安全，從智慧財產權到文書試算表設計，再到程式設計、Web 3.0技術與大數據分析等各種現代科技領域，皆以深入淺出的方式進行解說。。

本次改版新增「Python 語言快速入門」及「Python 程式語言觀念題題庫」，讓您準備更加充分！ ╲滿級分快速攻略╱ 重點總整理 + 歷次試題解析 ☑ 結合運算思維與演算法的基本觀念 ☑ 章節架構清晰，涵蓋 APCS 考試重點 ☑ 備有相關模擬試題，幫助釐清重點觀念 ☑ 詳細解析 APCS 程式設計觀念題與實作題 APCS 為 Advanced Placement Computer Science 的英文縮寫，是指「大學程式設計先修檢測」。目的是提供學生自我評量程式設計能力及評量大學程式設計先修課程學習成效。其檢測成績可作為國內多所資訊相關科系個人申請入學的參考資料。 APCS 考試類型包括：程式設計觀念題及程式設計實作題。在程式設計觀念題是以單選題的方式進行測驗，以運算思維、問題解決與程式設計概念測試為主。測驗題型包括程式運行追蹤、程式填空、程式除錯、程式效能分析及基礎觀念理解等。而程式設計觀念題的考試重點包括：程式設計基本觀念、輸出入指令、資料型態、常數與變數、全域及區域、流程控制、迴圈、函式、遞迴、陣列與矩陣、結構、自定資料型態及檔案，也包括基礎演算法及簡易資料結構，例如：佇列、堆疊、串列、樹狀、排序、搜尋。在程式設計實作題以撰寫完整程式或副程式為主，可自行選擇以 C、C++、Java、Python 撰寫程式。 為了因應新制的「程式識讀」，本次改版也另外新增了兩個附錄，提供「Python 語言快速入門」及「Python 程式語言觀念題題庫」。筆者希望本書能引導各位讀者具備應試 APCS 的經驗與實戰能力的養成，並學會如何解析程式的程式實作的能力，進行有能力根據自己的創意思維，開發出各式各樣功能的軟體，而這也正是本書努力達成的目標。 本書的實作題以 C++ 語言來進行問題分析及程式實作。實作題的解答部份可分為四大架構：解題重點分析、完整程式碼、執行結果及程式碼說明。在「解題重點分析」單元中知道本實作題的程式設計重點、解題技巧、變數功能及演算法，此單元會配合適當的程式碼輔助解說，來降低學習者的障礙。 同時也可以參考附錄的內容來幫助自己熟悉 APCS 的測試環境。此外，為了讓學習者以較簡易的環境撰寫程式，本書所有程式以 Dev C++ 的 IDE 進行程式的編輯、編譯與執行。希望透過本書的課程安排與訓練，可以讓學習者培養出以 C++ 語言應試 APCS 的實戰能

【內容特點】?快速上手：專為 Python 開發者打造，用熟悉思維無縫接軌 Rust?解鎖高效能：掌握所有權與生命週期，根除記憶體錯誤並突破 GIL?PyO3 實戰：從零開始教你撰寫 Rust 擴充套件，解決 Python 運算瓶頸?AI 落地應用：駕馭 Candle 與 Burn 框架，實現輕量化推論與模型移植?工程化思維：涵蓋模組化設計、自動化測試到效能分析的完整實踐【本書獻給不願在效能與開發效率間妥協的你】?資料科學家：受夠了 Pandas 在大數據下的龜速，想尋找更高效的運算替代方案。?資料工程師：需要建構高吞吐量、低延遲且穩健可靠的 ETL 管線，徹底告別執行期錯誤，讓資料流動不再阻塞。? MLOps 工程師：致力於模型生產環境部署，追求在有限算力下達到極致的推論速度。?進階 Python 開發者：不滿足於語法糖，想深入理解底層運作與並行程式設計，大幅擴張技術守備範圍。

"《生成式AI × 穩健提示爬蟲技術 I》數據抓取篇★從Colab、Anaconda 到 Jupyter Kernel，一步步把 Python 環境建好、跑起來。★用Pandas × PyArrow × Polars，把資料整理做得更快、更穩，也更貼近實務。★透過提示工程和情境工程，讓 ChatGPT、Claude 成為你的程式開發夥伴。★結合Perplexity Comet＋爬蟲＋寄信＋行事曆，把資訊蒐集到自動化流程一次串起。★多模態OCR × Gemini和Groq API，把圖片文字直接變成可分析的結構化資料。你學過Python，卻常卡在「環境裝不好、資料處理很慢、爬蟲一下就被擋、AI 工具只會聊天」嗎？本書以「做得出成果」為主軸，帶你從 Google Colab、Anaconda、Jupyter Notebook 與 Kernel 建置開始，快速建立穩定、可重現的開發環境。接著用 Pandas 打底，涵蓋多欄多列取值、資料框合併、字串提取與條件篩選，並延伸到 PyArrow 與 Polars，讓你面對較大的資料量也能跑得快、跑得順。更關鍵的是，本書把提示工程與情境工程結合「直覺式開發」：教你如何用 ChatGPT和Claude 協作寫程式、除錯；再搭配 Perplexity Comet 進行摘要與探勘，串接 Gmail、Google 行事曆、SMTP、Resend 寄信，打造可實際應用的自動化資訊流程。最後以多模態 API（Gemini、Groq）＋中文 OCR（PaddleOCR、EasyOCR）＋爬蟲實戰進行總結，範例涵蓋電商、股價、ESG、重大訊息、交易指標等案例，並附上Gemini AI 教育版證照準備重點，適合資料分析初學者、稽核、採購、研究人員、跨域工作者，以及想把 AI 變成生產力的人。專業推薦崑山科技大學 電機工程系系主任─林俊良 博士住宅消保會創會理事長─吳翃毅博士錸成科技有限公司執行長、嘉南藥理大學兼任助理教授─凃春愛 博士伽碩職訓中心執行長─郭明洽昱創企管顧問有限公司總經理─裴有恆元大銀行系統開發部專業副理─陳尚瑋極策網路行銷有限公司總經理、崑山科技大學房地產開發與管理系講師─蔡宗甫"

https://youtu.be/9E_99Kmgdj0☆★☆好評熱銷再上市☆★☆【書籍特點】● x86組合語言基礎知識，通用暫存器、常用指令，記憶體分頁● 指標的實現原理，指標組成、相關操作，以及Go語言的unsafe套件等。● 函數、堆疊框佈局、呼叫約定、變數逃逸、Function Value、閉包、defer和panic● 方法，實現原理，接收者類型、Method Value和組合式繼承● 介面，Go語言動態特性，括裝箱、方法集、動態派發、類型斷言、類型系統和反射● goroutine實現，GMP模型、goroutine的建立與退出、排程迴圈、先佔式排程、timer、netpoller和監控執行緒● 同步，記憶體亂數、原子指令、自旋鎖、runtime互斥鎖和訊號量、ync.Mutex、hannel● 堆積記憶體管理，heapArena、mspan，mallocgc函數、C的三色抽象、寫入屏障● 堆疊記憶體管理，goroutine堆疊的分配、增長、收縮和釋放【內容簡介】想要有C語言的高速和Python的便利性嗎？Go是最棒的選擇，Go語言在語言層面上支援程式碼協同（goroutine）和通道（channel），這使得併發程式設計變得非常簡單和高效。在多核CPU時代，高效的併發程式設計已經成為軟體開發的必備技能之一。此外Go語言的語法設計簡單清晰，注重可讀性和簡潔性，使得初學者能夠快速入門。Go語言的標準函數庫提供了豐富的功能，可以直接使用，避免了一些繁瑣的工作。另外在跨平臺支援方面，Go語言的編譯器可以將程式編譯成機器碼，支援跨平臺編譯，可以在不同的作業系統和硬體平臺上運行，這對於開發跨平臺應用程式非常有幫助。Go最有名的就是其高性能。Go語言的編譯速度非常快，生成的二進位檔案也很小，運行速度也非常快。Go語言在一些性能要求較高的應用領域，如Web服務、巨量資料處理、容器等方面表現出色。另外其開發效率高，Go語言在一些方面與Python、Ruby等動態語言相似，但又具有靜態語言的優點。Go語言的編譯器能夠在編譯期間捕捉一些錯誤，這使得程式的穩固性更高。同時，Go語言的工具鏈非常完善，如go fmt、go vet等工具可以幫助開發者規範程式，提高開發效率。

☆★☆好評熱銷再上市☆★☆★打不過AI就加入他！建立自己的GPT產品★手刻ChatGPT從NLP基礎開始★PyTorch親手打造RNN、LSTM、GRU、BERT、GPT★Attention、Transformer詳解★用GPT做出自動詩詞創作平台全書分為4篇：「自然語言處理基礎篇」、「PyTorch入門篇」、「用PyTorch完成自然語言處理任務篇」和「實戰篇」。第1篇包含自然語言處理的背景知識、常用的開放資源、架設Python環境以及使用Python完成自然語言處理的基礎任務。第2篇包含PyTorch環境設定和PyTorch的基本使用，以及機器學習的一些基本原理和工作方法。第3篇介紹如何使用PyTorch完成自然語言處理任務，各介紹一種模型，包括分詞(又稱斷詞)、RNN、詞嵌入、Seq2seq、注意力機制、Transformer、預訓練語言模型。第4篇是實戰篇，第分別講解自然語言理解的任務和自然語言生成的任務，即「中文地址解析」和「詩句補充」。這兩個任務綜合了前面各章的知識，並展示了從資料下載、處理、模型到使用者互動介面開發的全部流程。從入門到專案實戰，打下你在NLP這一門最紅技術上的紮實基礎。? 目標讀者■有一定程式設計基礎的電腦同好。■希望學習機器學習和自然語言處理的人。■電腦及其相關專業的學生。■對自然語言處理領域感興趣的研究者。■對自然語言處理感興趣並樂於實踐的人。

「這本書正是我當年提出『資料科學家』這個職稱時，所希望能擁有的一本書。如果您希望投身資料科學╱工程、人工智慧，或機器學習領域，就該從這裡開始。」 ── DJ Patil 博士，美國首任首席資料科學家 身為一位有志成為資料科學家的讀者，能夠理解各類組織為何仰賴資料來做出關鍵決策──無論是公司在設計網站、還是市政府在改善公共服務，或者是科學家在致力於阻止疾病擴散。而您也希望具備將雜亂資料整理為可行洞見的能力。我們將這整個過程稱為「資料科學生命週期」：也就是從資料的收集、整理、分析，到導出結論的完整流程。 本書是第一本涵蓋程式設計與統計兩大基礎技能、並貫穿整個資料科學生命週期的書籍。本書的對象包括希望成為資料科學家的人、與資料科學家共事的專業人士，以及希望跨越「技術╱非技術」界線的資料分析師。只要具備基本的 Python 程式設計知識，便可學習如何透過業界標準工具（如 pandas）來處理資料： ．將感興趣的問題精煉為可透過資料探究的研究問題 ．執行資料蒐集，其中可能涉及文字處理、網頁爬蟲等技術 ．透過資料清理、探索與視覺化，萃取出有價值的洞見 ．學會使用建模來描述資料特性 ．推廣研究結果，進行超出資料本身的推論

本書精選IOI、NOIP、USACO、CCC、CCO、ICPC、DWITE等競賽中28個富有趣味與挑戰性的算法競賽題，採用“問題描述 – 輸入 – 輸出 – 解決方案”的結構，引導讀者在實戰中培養算法思維，牢固掌握數據結構與算法的核心知識。全書共分10章，涵蓋哈希表、樹與遞歸、記憶化與動態規劃、圖與廣度優先搜索、加權圖中的最短路徑、二分搜索、堆與線段樹、並查集以及隨機化算法等主題。所有示例均用C語言實現，但無論你使用C++、Java還是Python，都能輕鬆理解並遷移所學思想與方法。

想要成為駭客嗎？你的起點就在這裡！ 如果你打算踏上駭客攻擊、資訊安全，與滲透測試這條令人興奮的旅途，這是絕佳的入門書。你將使用Kali Linux這套專為數位鑑識與滲透測試而設計的作業系統來學習Linux的基本用法，並掌握操控Linux環境所需的各種工具與技巧。 首先，本書將帶你在虛擬機器上安裝Kali，並介紹基本的Linux概念，接下來會深入介紹更廣泛的Linux主題，包括文字操作、檔案控制、目錄權限，以及處理使用者環境變數等，然後探討基本的駭客攻擊觀念，例如安全性與匿名性，並教你使用bash和Python來撰寫腳本。 本書提供實用的教學與練習題來提升並測驗你的技能，內容包括： ．修改網路資訊和操作journalctl記錄工具來掩蓋行蹤。 ．撰寫工具以掃描網路連線，並連接與監聽無線網路。 • 使用Tor、proxy（代理伺服器）、VPN和加密電子郵件來掩護你的網路行動。 • 編寫bash腳本，在IP位址範圍內尋找潛在攻擊目標。 • 使用MySQL、Apache網頁伺服器和OpenSSH等服務，以及利用它們來發動攻擊。 • 設計自己的駭客攻擊工具，例如遠端監視器和密碼破解程式。 ★ 第二版新增內容 ★ 為因應Kali與Linux的最新變化，我們在第二版加入更安全的root權限使用方法、更新Bluetooth與Linux記錄功能，並新增一章探討在資安領域中使用AI的建議。 駭客技術十分複雜，一窺堂奧的道路並非只有一條，何不讓本書成為你的起點！

【本書特色】分享在 Github 獲得 2,300 stars 的大數據 Side Project――FinMind，並一步步帶領讀者從 0 開始，打造專屬於自己的大數據 Side Project。不同於僅止於教學示範的 Side Project，FinMind 是少數經過實際使用者驗證、長期維運的資料服務，完整呈現資料工程從架構設計、系統實作，到產品化與穩定營運的全流程。讀者不只學會「怎麼做」，更能理解 為什麼要這樣做。【你將學到】資料工程實戰?使用分散式架構蒐集證交所、櫃買中心、期交所等股市資料，?並以容器化技術建構爬蟲、API、資料庫與訊息佇列服務。低成本雲端部署?單月約 5 美金 即可運行完整系統，?一站式管理多台分散式機器與服務。產品化與迭代流程?從單元測試、CI/CD 到 API 上線，?建立可持續維護與擴充的資料產品。監控與視覺化?建立專屬資料儀表板，並以業界主流監控工具掌握系統狀態。

掌握Tableau，以資料分析驅動決策，發掘真正的商業洞見！ 在資料主導決策的時代，面對AI與自動化分析，光有資料、只會做圖表還不夠； 更重要的是，如何判斷資料是否可靠，並將分析轉化為真正有價值的洞見。 本書以Tableau為核心，帶你活用統計模型，驗證分析的可信度，讓資料不只「看起來合理」，而且有依據、有說服力、可以信任。 從統計顯著性、信賴區間到視覺化實務，協助你用科學方法解讀資料，做出更精準的決策。 無論是資料分析師、商業決策者，或希望提升資料判斷力的職場工作者，這本書都能幫助你將分析結果轉化為行動與影響力。 ------------------------------------------------ 「本書涵蓋了你開始在Tableau中運用統計所需的一切。Ethan清楚地帶領讀者了解背後的原理與實作的方法，非常精彩！」―Lorna Brown Data School教練，The Information Lab UK 「這本書結合了Tableau的統計分析功能與資料視覺化的強大表現，為讀者提供一套深入探索資料的有力工具。」 ―Christopher Gardner 商業智慧分析主任，密西根大學 在這個以資料驅動的時代，理解統計模型已成為進行有效分析與決策的關鍵。無論是剛入門的新手，還是經驗豐富的使用者，本書都能為您提供必要基礎知識，使您能夠掌握並靈活運用Tableau中使用各種統計模型，在運用模型時更具信心，讓您的分析成果與洞見更容易在組織內獲得認同與採納。 隨著人工智慧不斷促使各行各業產生變革，善用統計模型的能力早已從加分條件，轉變為不可或缺的基本技能。掌握這項能力，將幫助您充分釋放資料的潛能，並透過解讀與應用模型產出的洞見，使您始終保持領先地位。 無論您是資料分析愛好者、資料分析師，還是商業專業人士，本書都將帶來實用技巧與專業信心，協助您在快速變動的資料分析領域中游刃有餘、應對自如。 在本書中，您將會學習到： •在Tableau中建立基礎的統計模型 •驗證分析結果的統計顯著性 •計算並解讀信賴區間 •將統計融入資料視覺化的最佳技巧 •使用R和Python，整合Tableau與外部的分析工具 #Tableau #資料分析 #統計模型 #資料視覺化 #決策分析

╲滿級分快速攻略╱ 重點總整理 + 歷次試題解析 ☑ 結合運算思維與演算法的基本觀念 ☑ 章節架構清晰，涵蓋APCS考試重點 ☑ 備有相關模擬試題，幫助釐清重點觀念 ☑ 詳細解析APCS程式設計觀念題與實作題 APCS為Advanced Placement Computer Science的英文縮寫，是指「大學程式設計先修檢測」，目的是提供學生自我評量程式設計能力及評量大學程式設計先修課程學習成效，其檢測成績可作為國內多所資訊相關科系個人申請入學的參考資料。 APCS考試類型包括：程式設計觀念題及程式設計實作題。在程式設計觀念題是以單選題的方式進行測驗，以運算思維、問題解決與程式設計概念測試為主。測驗題型包括程式運行追蹤、程式填空、程式除錯、程式效能分析及基礎觀念理解等。而程式設計觀念題的考試重點包括：程式設計基本觀念、輸出入指令、資料型態、常數與變數、全域及區域、流程控制、迴圈、函式、遞迴、陣列與矩陣、結構、自定資料型態及檔案，也包括基礎演算法及簡易資料結構，例如：佇列、堆疊、串列、樹狀、排序、搜尋。在程式設計實作題以撰寫完整程式或副程式為主，可自行選擇以C、C++、Java、Python撰寫程式。 本書的實作題以C語言來進行問題分析及程式實作。實作題的解答部份可分為四大架構：解題重點分析、完整程式碼、執行結果及程式碼說明。在「解題重點分析」單元中知道本實作題的程式設計重點、解題技巧、變數功能及演算法，此單元會配合適當的程式碼輔助解說，來降低學習者的障礙。 同時也可以參考附錄的內容來幫助自己熟悉APCS的測試環境。此外，為了讓學習者以較簡易的環境撰寫程式，本書所有程式以Dev C++的IDE進行程式的編輯、編譯與執行。希望透過本書的課程安排與訓練，可以讓學習者培養出以C語言應試APCS的實戰能力。 【目標讀者】 ◆ 欲申請大學資訊相關科系的高中職生 ◆ 對程式語言有興趣的學習者 ◆ 想客觀檢測自己程式設計能力的人 APCS為Advanced Placement Computer Science的英文縮寫，是指「大學程式設計先修檢測」，目的是提供學生自我評量程式設計能力及評量大學程式設計先修課程學習成效，其檢測成績可作為國內多所資訊相關科系個人申請入學的參考資料。本書的實作題以C語言來進行問題分析及程式實作。實作題的解答部份可分為四大架構：解題重點分析、完整程式碼、

全書共15章，內容包括Python語言概述，Python語言基礎，Python流程控制語句,序列類型,字符串與正則表達式，Python函數，Python的文件操作，面向對象程序設計，異常處理，turtle庫、jieba庫、wordcloud庫應用，數據庫編程，NumPy數值計算，Pandas統計分析，Matplotlib可視化，scikitlearn機器學習實戰。本書適合高等學校計算機相關專業研究生、本科生及對Python語言和Python數據分析感興趣的讀者使用。

本書是一本面向計算機編程語言零基礎的教程，全書共10章，主要內容包括Python語言概述、Python語言基礎、Python程序流程控制、字符串、數據結構、Python函數、Python文件與異常、Python數據庫、Python數據庫，以及案例分析。本書知識結構清晰，邏輯性強，系統講述Python的基礎知識，可作為普通高等學校Python基礎相關課程的教材，也可作為廣大Python開發愛好者的自學參考書。

本書是學習Python程式設計的入門書籍，書中詳細介紹Python的基礎知識，同時，有系統地講解Python語言的語法和程式設計方法。不僅適合做為大專院校程式設計相關課程教材，也可做為教育訓練機構或Python自學者的參考書。 Python是一種簡單且功能強大的高階程式語言，它具有非常清晰的語法特點，適用於多種作業系統，目前在國際上廣受好評。Python語言不僅適合於初學者，也適合於專業人員使用。 全書共12章，主要包括Python簡介以及環境配置、Python基本語法、基本資料型態、程式控制結構、函式與模組、序列與字串、串列、元組、集合與字典、物件導向程式設計、檔案操作、錯誤與異常處理、圖形繪製。書中提供大量的應用範例，且每章最後均附有上機練習與習題，供教師教學及學生課後練習使用，以達到對Python語言融會貫通的目的。學習本書後，讀者應該對Python會有足夠的瞭解，可以將其應用於您選擇探索的任何應用領域。 第二版依據最新版本的Python 3.13.x平臺，對全書內容進行更新與結構調整。

本書秉承新工科教學理念，圍繞Python語言、程序設計和編程工具使用等方面，全面介紹Python編程的方法與應用。本書共13章，包括Python開發基礎、Python語言基本要素、簡單數據類型、程序控制語句、組合數據類型、函數與模塊、類與對象、文件處理、常見模塊的使用、NumPy數據處理、Pandas數據查詢、數據可視化、機器學習等內容。 本書注重理論與實踐結合，注重對編程方法和思路的說明，並適當引入以數據分析和機器學習為背景的編程問題。本書同時將AI輔助編程的思想和方法融入其中，由淺入深地講解了Python語言開發的各類知識。 本書可作為高等學校計算機相關專業“Python程序設計”相關課程的教材，也可作為Python愛好者及Python程序開發人員的參考書。

本書詳細介紹學習Python基礎編程所需要掌握的相關知識，內容覆蓋全國計算機等級考試二級Python考試大綱。全書共15章，包括Python語言概述、基礎語法知識、程序控制結構、序列、字符串、函數、面向對象程序設計、模塊、異常處理、基於文件的持久化、基於數據庫的持久化、圖形用戶界面編程、正則表達式、網絡爬蟲、常用的標準庫和第三方庫等。本書每章都安排了入門級的編程實踐操作，以便讀者更好地學習和掌握Python編程方法。本書免費提供豐富的教學資源，包括講義PPT、習題、源代碼、軟件、數據集、上機實驗指南等。 本書可以作為高等院校各個專業的Python入門級教材，也可作為Python軟件開發者的入門學習用書，還可作為Python等級考試的學習用書。

本書旨在為Python初學者提供一條從零基礎開始學習Python編程直至掌握其辦公自動化應用的路徑。本書結構清晰，循序漸進地引導讀者深入理解並靈活運用Python進行各種複雜的數據與文檔處理任務。本書單元1～單元6講解Python編程基礎知識，涵蓋搭建開發環境、Python基本語法、Python數據類型、程序控制結構、函數和類、文件操作等內容；單元7～單元12講解Python辦公自動化，涵蓋使用Python處理數據、Excel文件、Word文檔、PPT文檔、PDF文件和圖像等內容。 本書融入AI輔助編程的相關知識，大部分任務和綜合實例均使用AI工具生成代碼。同時，本書在每個單元的拓展知識部分，提供AI大模型相關知識的介紹。 本書內容豐富，講解詳盡，主要面向Python初學者，可作為各類院校相關專業的教材，也可作為Python愛好者的參考書。

《Seaborn科技繪圖：基於Matplotlib的Python數據可視化》共分為12章，內容從基礎到進階，涵蓋Seaborn與Matplotlib的核心應用與技術。《Seaborn科技繪圖：基於Matplotlib的Python數據可視化》首先幫助讀者搭建Python繪圖環境，並詳細講解如何利用Seaborn和Matplotlib繪製各種常見類型的圖表，包括條形圖、散點圖、直方圖、回歸圖、熱圖等，覆蓋單變量、雙變量以及多變量數據可視化。然後深入探討如何定制圖表樣式、選擇合適的配色方案、優化圖表設計，以及處理複雜數據集的可視化任務，確保讀者能夠應對各種可視化挑戰。《Seaborn科技繪圖：基於Matplotlib的Python數據可視化》內容不僅覆蓋了繪圖所需的基礎技術，還通過豐富的實際案例和技巧，幫助讀者提升數據可視化的能力。《Seaborn科技繪圖：基於Matplotlib的Python數據可視化》既適合剛剛接觸數據分析的新手，也適合從事數據分析、機器學習、科學研究的專業人士。

本書以Python 3.x為平臺，介紹Python編程基礎和數據分析基礎，內容包括Python概述、Python語言基礎、程序控制結構、組合數據結構、函數與類、文件與目錄操作、NumPy數值計算、Pandas數據處理與分析、數據可視化，各章均配有豐富的例題與習題，並以一個完整的案例貫穿數據處理、數據分析與數據可視化三部分。本書適合作為普通高等學校文科類專業和其他非計算機類專業的Python編程及數據分析相關課程的教材，也適合從事相關工作的人員閱讀。

本書以PyCharm為主要開發工具，由淺入深、全面系統地講解了Python的相關知識。全書共分為9章，內容包括Python概述、Python基本語法、基本數據類型與運算符應用、程序流程控制語句、組合數據類型、函數應用與模塊化程序、文件操作管理、面向對象、Python計算生態與第三方庫。本書內容豐富、講解詳細，以PyCharm為主要開發工具，可作為高等教育本、專科院校計算機相關專業的教材，也可作為編程愛好者的自學參考用書。

本書全面介紹使用Python進行醫學數據分析過程中需要的理論知識和Python庫。全書共9章，第1章介紹醫學數據分析及Python環境安裝；第2章介紹Python基礎；第3—6章介紹數據分析過程中的數據處理步驟及常用Python庫（Numpy矩陣運算、Pandas數據預處理及統計分析、Matplotlib數據可視化）；第7—8章介紹機器學習基礎及醫學領域常用模型、使用scikit-learn進行機器學習實戰；第9章結合前面章節內容和數據分析流程，完整介紹醫學數據分析實際應用的綜合案例。每章設計實訓案例提高讀者的實戰能力，快速上手醫學數據分析。 本教材適合作為一般院校和應用型本科院校醫學類及相關專業大數據分析課程的教材，也可供科研人員以及對數據分析感興趣的讀者參考。

本書以Python 3.12.4版本為基礎，旨在助力讀者掌握 Python 在財經數據分析、處理與應用中的技能，提升財經決策的科學性與效率。全書共9章，前3章聚焦 Python 基礎，涵蓋Python編程環境搭建、語法、程序設計與文件操作，夯實編程基本功；第4～7章深入探討模塊和庫編程、NumPy數值計算、Pandas 數據處理與分析及Matplotlib庫與數據可視化，介紹Python強大的數據處理、數值計算與數據可視化功能；第8、9章介紹Python在財經領域的典型應用，如工資核算、財務報表編制等，並通過綜合應用：小費數據集可視化分析案例，強化Python數據分析的實際應用能力。本書內容循序漸進，從基礎語法到複雜分析，逐步構建知識體系；理論與實踐結合，每章都配有案例與練習題；突出財經特色，選取貼合財經場景的案例，充分滿足財經工作需求。本書適合作為高等院校數字經濟、財經類專業Python程序設計課程的教材，也適合作為財經從業者的自學參考書。

本書採用案例和理論相結合的形式，以Anaconda和PyCharm為開發工具，系統地重點闡述了利用Python進行數據預處理、分析與可視化等相關知識，講解了Python各種數據處理展示的函數方法的使用方法。全書共有6章，分別是數據分析概述、Python基礎、利用Pandas進行數據預處理、利用Pandas進行數據分析、利用Matplotlib進行數據可視化、Python數據分析與綜合應用。書中安排了思維導圖、學習目標、知識指南、任務實訓、結果分析、鞏固訓練、每章測試等模塊。本書既可以作為本科和高職院校各專業數據分析相關課程的教材，也可以作為企業電子商務、市場營銷、數據分析人員的參考資料。

《Python編程與數據分析》共10章，系統地梳理了Python核心功能及應用，分別介紹語言基礎、數據結構、函數式編程、字符串操作、數據持久化、GUI開發、網絡數據獲取、面向對象等內容。每章主要講述3～4個知識點，對每一個知識點都提供了詳細、易懂的例子，並結合作者多年的應用體會給讀者介紹大量的經驗知識。

本書作為Python遊戲開發的實戰教程，不僅介紹了使用Python開發遊戲程序所涉及的常用知識，而且介紹了3個流行的遊戲項目。全書共12章，內容包括認識Pygame、Pygame程序開發流程、Pygame遊戲開發基礎、字體和文字、事件偵聽、圖形繪製、位圖、精靈的使用、音頻處理、飛機大戰遊戲、快樂瑪麗大冒險和貓咪拼圖遊戲。全書以實例和項目為引導，力求詳略得當，使讀者快速掌握Python遊戲開發的方法。近年來，AIGC技術高速發展，成為各行各業高質量發展和生產效率提升的重要推動力。本書將AIGC技術融入理論學習、實例編寫、複雜系統開發等環節，幫助讀者實現高效編程。本書可作為應用型本科計算機類專業、軟件專業及相關專業的教材，也可作為初、中級Python遊戲開發者的參考書。

本書以思維訓練為核心，同時注重與人工智能的銜接，旨在幫助讀者在掌握 Python 語法的同時，構建解決實際問題的程序設計思維，為進入人工智能領域奠定基礎。全書共十章，內容包括Python語言概述、基本數據類型和對象、控制語句、常用數據結構、函數與模塊、異常處理、文件、科學計算和可視化應用、Pandas數據分析基礎、Python在人工智能領域的應用。 全書秉持“實例驅動、實踐導向” 的編寫理念，每章設置 “實例研究”“上機實踐” 環節，確保讀者通過 “做中學” 深化理論認知、提升實操能力。同時，本書通過明確各章節的程序設計思維訓練目標，幫助讀者清晰把握學習重點。通過本書，讀者不僅能掌握 Python 核心知識，更能養成 “用代碼思考、用實踐驗證” 的習慣，為應對數字化與人工智能時代的挑戰構建核心素養支撐。 本書適用於各高校程序設計相關課程，也可供計算機和人工智能技術初學者學習使用。

全書共10章，第1章講解Python開發環境的搭建與使用，標準庫與擴展庫對象的導入與使用，以及Python代碼編寫規範。第 2 章簡單介紹常用內置類型，隨後重點講解內置函數和運算符的使用。第 3 章講解選擇結構、循環結構、異常處理結構的語法與應用。第 4 章講解列表常用方法、列表推導式、元組與生成器表達式、切片、序列解包的語法與應用。第 5 章講解字典與集合的創建與使用。第 6 章講解字符串的常用方法，標準庫 string、zlib、json 的基本用法，以及中英文分詞、中文拼音處理、簡體中文與繁體中文的轉換。第 7 章講解函數定義與調用的語法，位置參數、默認值參數、關鍵參數和可變長度參數的使用，變量作用域的分類與搜索順序，lambda 表達式、生成器函數、修飾器函數等語法與應用。第 8 章講解面向對象程序設計的相關內容與應用。第 9 章講解文件操作與文件夾操作等內容。第 10 章講解 tkinter 應用開發、網絡爬蟲程序設計、DeepSeek 大模型與“智譜清言”大模型接口調用等內容。本書以 Python 3.13.7 為例進行演示，代碼可運行於 Python 3.5～3.14 以及更高版本，個別對版本有明確要求的代碼進行了說明。本書提供 PPT 課件、教學大綱、電子教案、源代碼、數據文件、課後習題答案、在線練習與考試軟件等教學資源，用書教師如有需要，可登錄人郵教育社區(www.ryjiaoyu.com)免費下載。本書適合作為研究生、本科、專科各專業的 Python 程序設計相關課程的教材，也可以作為 Python 工程師和愛好者的自學用書。

本書作為Python Web開發的案例教程，不僅介紹了Python Web開發涉及的前端常用知識，以及流行的Web開發框架Flask，而且介紹了Python Web開發中的6個綜合案例。全書分8章，內容包括Web開發基礎、Python常用Web框架、基於Flask_Login的用戶登錄校驗、基於Flask的員工信息審核、基於Flask的在線學習筆記、基於Flask的甜橙雲音樂網、基於Flask的Go購甄選和基於Flask的e起去旅行。全書以案例引導，每個案例都提供了相關的技術準備知識講解，有助於學生在理解知識的基礎上，更好地運用知識，達到學以致用的目的。近年來，AIGC技術高速發展，成為各行各業高質量發展和生產效率提升的重要推動力。本書將AIGC技術融入理論學習、實例編寫、複雜系統開發等環節，幫助讀者提升編程效率。本書可作為計算機類、軟件工程等專業的教材，也可作為Python Web開發人員參考使用。

這是一本面向初學者的 Python 編程實用指南，用“講故事 + 做項目”的方式帶你走進Python 世界。本書的前半部分(第 1～8 章)用淺顯易懂的語言將 Python 基礎知識、語法、數據結構等串起來，後半部分(第 9～24 章)則把這些概念直接投入真實場景，讓 Python 程序替你批量整理文件夾、填報電子表格、抓取網頁數據、生成 PDF 報告、定時發送郵件，甚至讓計算機“開口說話”。本書的案例聚焦日常痛點，會先講思路，再給代碼，並在實踐項目中分步驟拆解和演示編程實踐，非常有助於讀者邊學邊上手。值得一提的是，本書還結合大語言模型(LLM)給出了一些更加巧妙的實踐技巧。無論你是想要輕鬆學習編程的入門級讀者，還是想借助程序自動化處理事務的非專業人士，這本久經考驗的 Python 教程都將是你不容錯過的選擇。