Mastering Python Design Patterns

本書用深入淺出的語言講解了計算機操作系統, 並行計算, 計算機網絡與物聯網, 計算機學什麼, 神奇的0與1, 程序是如何執行的, 學習Python語言, 計算思維, 信息安全, 機器學習概論, 量子計算概論。本書僅讓讀者夠清楚、完整地瞭解如何用計算機解決問題, 而且通過Python程序的巧妙演繹與動手實踐, 讓讀者切實體會到計算機科學的廣博與趣味, 帶領讀者體會計算機科學之美。

＼\暢銷好書2025全新改版/／☆★寫出你的專屬指標★☆ 前程式交易員、現職量化交易研究人員帶你用Python寫出本書三大核心 獲取台灣股市資料X小幫手每日自動監控市場X透過回測打造最佳策略當別人的策略10秒鐘完成回測10年的資料時，你是否仍辛苦的一年一年人工驗證自己的策略？ 當別人有程式在替他監控市場而有空邊喝咖啡邊吃下午茶時，你是否還在辛苦盯盤，甚至荒廢本業？ 近年來程式充斥、席捲了整個市場，學習程式不僅是為了因應就業潮流，也是讓您在各個場域、各種需求下都能有更適合自己的一套作業方式！ 比起其他好用又方便的自動交易軟體，Python擁有更高度的自由化；比起雖然專業且支援廣泛卻要價不斐的軟體Bloomberg，Python是更容易入手的選擇。 學會一套Python語言讓你可以自由地獲取你想要的資料、自由地寫出屬於你的專屬指標。?讀完本書，您能熟悉軟體的執行方式、基本套件操作及函數： ?基本觀念：變數、print 等 ?了解常用資料結構概念及常用基本資料類型 ?迴圈、條件式及控制 ?運算子：+ - * / 以及其他概念 ?了解Python規定縮排規則及import使用套件基礎操作 ?熟悉pip與def概念及語法 ?熟練cmd、vscode及Github ?實際操作爬蟲，了解pandas套件、BeautifulSoup與一些常使用的資料清洗方法 ?學會yfinance、ta套件及deal_holiday.py程式，並學會設置windows排程 ?try / except 的基本概念及應用 ?traceback 追蹤錯誤訊息 ?numpy 的各種基礎統計方法：max、min、std、mean、percentile等 ?熟悉pyfolio用法，熟悉backtrader框架的入門與應用?適合讀者 ?具備基本Python基礎的讀者 ?對程式交易無經驗或小有經驗者 ?想更輕鬆獲取股市交易資訊的讀者 ＼\暢銷好書2025全新改版/／ ☆★寫出你的專屬指標★☆ 前程式交易員、現職量化交易研究人員帶你用Python寫出本書三大核心獲取台灣股市資料X小幫手每日自動監控市場X透過回測打造最佳策略 當別人的策略10秒鐘完成回測10年的資料時，你是否仍辛苦的一年一年人工驗證自己的策略？當別人有程式在替他監控市場而有空邊喝咖啡邊吃下午茶時，你是否還在辛苦盯盤，甚至荒廢本業？近年來程式充斥、席捲

內容簡介:更快速！更安全！更高效！讓你的Python Web開發體驗全面升級 🚀用FastAPI打造現代化的Web API與後端服務！FastAPI極速、簡潔、強大的特性，成為現代Python Web開發的首選框架。本書將帶你從基礎入門到進階應用，掌握FastAPI 的最佳實踐，打造高效、可擴展、符合標準的Web API。不論是初學者還是資深開發者，本書都能幫助你快速上手並發揮FastAPI的最大潛力！「FastAPI變簡單了！本書在簡化FastAPI概念方面表現出色，展現了作者的精湛功力。讀者將獲得能立即上手應用的實用知識。」—Ganesh Harke資深軟體工程師，花旗銀行「本書全面概述了FastAPI框架及其周邊生態系統，讓讀者能夠快速並全面地了解現代網頁開發。」—William Jamir Silva資深軟體工程師，Adjust GmbHFastAPI是個誕生沒多久就開發穩定的框架，在簡潔的設計中充分利用了Python的新特性。正如其名所示，FastAPI確實運行快速，可與Golang等語言中的類似框架相媲美。透過這本實用的書籍，熟悉Python的開發者將學習如何使用FastAPI，在更短時間內用更少的程式碼完成更多工作。作者Bill Lubanovic深入介紹了FastAPI開發的細節，提供了各種主題的操作指南，如表單、資料庫存取、圖形、地圖等進階的概念。本書還能讓你快速掌握RESTful API、資料驗證、授權和效能最佳化等知識。由於與Flask和Django等框架的相似性，你會發現FastAPI很容易上手。透過本書，你將：．學習如何使用FastAPI建立網路應用程式。．了解FastAPI、Starlette和Pydantic之間的差異。．學習使用FastAPI與眾不同的兩個特性：非同步函式以及資料型別檢查和驗證。．探索Python3.8+的新特性，特別是型別註解。．理解同步和非同步Python之間的差異。．學習如何連接外部API和服務。

內容涵蓋機器學習三大主題：監督式學習、無監督式學習與強化式學習。採用生動活潑的範例，以深入淺出、圖文並茂的方式，建立良好的理論基礎。搭配 Python 程式實作，實現「做中學」的學習理念。提供豐富的學習資源，包含：數學背景、練習題等，厚植機器學習技術研發能力。

本書介紹了如何使用 Python語言進行物理建模，包括完成二維和三維圖形繪製、動態可視化、蒙特卡羅模擬、常微分方程求解、圖像處理等常見任務。本書在第 1版的基礎上增加了關於用 SymPy進行符號計算的新內容，介紹了用於數據科學和機器學習的 pandas和 sklearn庫、關於 Python類和面向對象編程的入門知識、命令行工具，以及如何使用 Git進行版本控制。本書適合對科學計算感興趣、想要使用 Python完成物理建模的學生和研究人員閱讀。

本書是一本模式識別學習的立體教程，通過本書的學習，能夠掌握模式識別主要技術模塊的算法原理及Python實現，包括貝葉斯決策、概率密度函數的估計、線性判別分析、非線性判別分析、組合分類器、無監督模式識別、特徵選擇、特徵提取、半監督學習以及人工神經網絡等。本書配以教學課件、Python仿真程序、微課視頻和實驗指導書，便於教和學。

本書旨在引導讀者基於 Python 和CUDA 的 GPU 編程開發高性能的應用程序，先後介紹了為什麼要學習 GPU 編程、搭建 GPU編程環境、PyCUDA入門等內容，以及 CUDA 代碼的調試與性能分析、通過 Scikit-CUDA 模塊使用 CUDA 庫、實現深度神經網絡、CUDA 性能優化等內容。學完上述內容，讀者應能從零開始構建基於 GPU的深度神經網絡，甚至能夠解決與數據科學和 GPU編程高性能計算相關的問題。本書適合對GPU 編程與 CUDA編程感興趣的讀者閱讀。讀者應掌握必要的基本數學概念，且需要具備一定的 Python編程經驗。

Python編程語言簡單易用，功能強大，非常適合作為入門編程語言。非IT專業人士也很容易掌握 Python，學完能編寫專業的複雜程序。Python語言是當前IT行業內最為流行的編程語言之一，同時Python也是全場景編程語言，在Web、大數據、人工智能和嵌入式系統等開發領域均有應用。本書共有23章，第1章，首先說明程序設計語言概念，然後介紹Python的優缺點。第2章，介紹Python安裝方法，以及Python自帶集成開發環境IDLE的使用。第3到第10章，是Python語言基本語法，需要在理解基礎上，讀懂書中例子，僅僅完成書中的習題是不夠的，還需在網上尋找習題練習，達到熟練掌握Python語言基本語法的目的。第11章，是講解如何使用tkinter庫中的組件創建應用程序的圖形界面，實現簡單功能，理解事件和事件驅動的概念，和tkinter窗體的工作機制。從第12章到第23章，每章一個完整的應用程序，共計12個實例。每章開始首先說明程序要完成的功能和實現功能的方法。如果涉及到新的知識點，用例子加以說明。這12個例子大部分採用tkinter窗體，少部分採用pygame遊戲架構，兩者都包含若干函數或類定義，用主程序將函數或類組合的一起，完成程序功能。為使讀者更容易讀懂程序，對於主程序、每個函數和類的定義，都分別詳細說明它們要完成的功能，每個函數的參數的意義，以及各個變量的意義。對於其中的難點給出詳細解釋。最後給出完整主程序、函數和類的定義，在每條語句的後邊儘量給出詳細的注釋。

本書圍繞大數據採集與挖掘，對採集技術的相關基礎、技術原理、Python實現技術、大數據挖掘與應用方法進行了系統介紹。書中全面、完整地覆蓋了各種類型的網絡爬蟲及相關的信息處理挖掘技術，並提供了45個與爬蟲技術和應用相關的Python程序。全書共分為四部分，即概述、基礎篇、技術與實現篇、大數據挖掘與應用篇。第一部分（第1章）是概述，指出利用Python採集互聯網大數據的重要性，介紹了相關技術研究、技術體系、採集技術的合規性及應用現狀等，分析了大模型對互聯網大數據技術的影響； 第二部分（第2、3章）是基礎篇，包括Web服務器的應用架構以及HTTP、Robots、HTML、頁面編碼等相關協議和規範； 第三部分（第4～10章）是技術與實現篇，全面介紹普通網絡爬蟲技術、動態頁面採集方法、主題爬蟲技術、Deep Web爬蟲、微博信息採集、Web信息提取以及反爬蟲技術等，內容涵蓋各種爬蟲技術實現方法及Python實例； 第四部分（第11、12章）是大數據挖掘與應用篇，介紹文本、情感、社交網絡和時間序列等典型大數據處理與挖掘技術及應用模式，並以新聞輿情監測、Web自動化測試、酒店評論文本挖掘為例介紹Python爬蟲應用構建方法，將本書介紹的一些關鍵技術、模型和工具貫穿在一起。

OpenCV是一個跨平臺計算機視覺和機器學習軟件庫，也是計算機視覺領域的開發人員必須掌握的技術。《OpenCV計算機視覺開發實踐:基於Python》基於Python 3.8全面系統地介紹OpenCV 4.10的使用，並配套示例源代碼、開發環境、PPT課件、配書PDF文件與作者答疑服務。《OpenCV計算機視覺開發實踐:基於Python》共20章，主要內容包括計算機視覺概述、OpenCV的Python開發環境搭建、OpenCV基本操作、數組矩陣、圖像處理模塊、灰度變換和直方圖修正、圖像平滑、幾何變換、圖像邊緣檢測、圖像分割、圖像金字塔、圖像形態學、視頻處理，以及停車場車牌識別、目標檢測、數字水印、圖像加密和解密、物體計數、圖像輪廓和手勢識別等案例。《OpenCV計算機視覺開發實踐:基於Python》既適合OpenCV初學者、計算機視覺與圖像處理應用開發人員、人工智能算法開發人員閱讀，也適合作為高等院校或高職高專院校計算機視覺與圖像處理、人工智能等相關專業的教學參考書。

⊙以Python的模擬方法來輔助或取代數學證明，有效掌握計量經濟學。⊙理論與實作兼具，操作步驟清楚易懂。⊙內容包含以簡單線性迴歸（SLR）模型說明OLS與Python操作、比較古典與新古典線性迴歸模型的基本假定、介紹MLR模型／NLRM基本假定、說明變異數異質結果以及使用穩健的標準誤、檢視模型設定問題等。⊙附贈光碟提供書中完整原始程式碼，幫助學習理解、迅速進入狀況。本書以熱門程式語言Python實際操作，帶領讀者認識以及運用計量經濟學。內容循序漸進，從第1章介紹基礎理論、檔案數據資料，手把手教學。第2章利用簡單線性迴歸（SLR）模型說明計量經濟學的主要方法：OLS，以及如何於Python下操作。第3章比較古典與新古典線性迴歸模型的基本假定。第4章介紹MLR模型。第5章介紹NLRM的基本假定。第6章進一步說明迴歸模型的大樣本推論以及OLS估計式之漸近有效性。第7章討論MLR模型的特殊函數型態（如對數函數、二次式以及交互變數型態），以及估計迴歸模型的預測部分。第8章檢視迴歸模型下的質性變數。第9章說明變異數異質的結果、使用穩健的標準誤，以及如何使用WLS方法與應用。第10章檢視模型設定問題，其中包括代理變數、因變數與自變數之衡量誤差、離群值與最小絕對誤差等。書中範例所呈現任何計算、模擬、估計、編表或甚至於繪圖等操作，光碟內皆附有完整的Python程式碼供讀者參考使用。

本書編寫主要目的是希望結合「運算思維與程式設計」課題，介紹「資料結構」的基本概念，並進行Python程式實作，以深化電腦應用與程式設計能力。編寫的對象，適合對於「資訊科技」領域具有興趣的普高/技高或大專學生，同時也適合產業界的研發工程師或創客玩家等。本書採用主題介紹方式，強調循序漸進、由淺入深。除了介紹「資料結構」的理論基礎之外，同時搭配Python程式實作，強調理論與實務的緊密結合，實現「做中學」的學習理念，期望協助您快速入門。

本書針對想要深入理解使用Python來解決網路相關問題或是構建網路應用程式的技術人員，結合實例講解了網路通訊協定、網路資料及錯誤、電子郵件、伺服器架構和HTTP及Web應用程式等經典話題。具體內容包括：全面介紹Python3中新提供的SSL支援，非同步I/O迴圈的編寫，用Flask框架在Python代碼中配置URL，跨站腳本以及跨站請求偽造攻擊網站的原理及保護方法，等等。

本書是『遊戲設計與開發系列』的第一本書，主要教導新手與初階使用者之讀者熟悉使用Python進行程式開發，配合Pygame套件進入遊戲設計與開發的實際應用，主要目的是提供初學者可以一步一步安裝好Python程式開發環境，安裝與設定Pygame套件的遊戲開發與設定等等。 目前已經有許多Pygame遊戲開發的網路教學影片與許多文章與討論，由於Pygame遊戲開發充分使用到Python物件導向程式設計與開發的許多技巧，對於學習高階的Python物件導向程式攥寫有許多助益，PyGame是一個用於開發2D遊戲的Python套件模組，它為遊戲開發者提供了簡單易用的API。 PyGame這個套件建立在SDL（Simple Direct Media Layer）之上，並且能夠處理多種多媒體任務，如音頻、視覺效果、輸入控制等，適合用來創建遊戲、模擬器或其他多媒體應用，雖然目前遊戲設計與開發仍是以C與C++語言為主，但是由於C與C++語言入門雖不難，但是要深入C與C++語言後，可以進行遊戲開發，其門檻對許多專業程式開發人員仍然需要多年的訓練與多年不懈的努力才能有基本遊戲開發的程式攥寫技能，然而遊戲設計除了開發工具熟悉與專業之外，對於遊戲設計的領域知識與獨門技巧，尤其對於圖片、影音、人機介面操控與遊戲繪圖時脈與禎數整合與各種程序分時多工的設計技巧，更是C與C++語言之更深入的高階技巧，致使使用C與C++語言開發遊戲成為及少數專業程式開發人員可以進入的領域。 本書是Python之Pygame遊戲設計中基礎入門書，後續筆者會針對不同遊戲，單獨針對每一種不同類型與獨特的遊戲開發例子，會獨立設計專書來帶領讀者進入遊戲專業開發的殿堂。

《良醫利器：人工智能技術在醫療健康領域的應用及Python實現》是一本醫學人工智能的入門書，涵蓋了對機器學習的介紹，對疾病診斷、疾病治療及疾病管理過程等醫療健康領域相關知識的介紹。《良醫利器：人工智能技術在醫療健康領域的應用及Python實現》篩選了高發且有重大影響的九種疾病：乳腺癌、冠心病、卒中、糖尿病、肥胖、高血壓、乙肝、不孕不育症、阿爾茨海默病，並以這九種疾病為例，介紹了人工智能技術的具體應用。《良醫利器：人工智能技術在醫療健康領域的應用及Python實現》還介紹了Python語言，以及使用Python語言解決五個醫學問題的實現方法，包括機器學習算法、自然語言處理、數據分析等技術。

AI時代Math元年 - 用Python全精通程式設計本書旨在幫助零基礎的讀者學習Python程式設計。涵蓋了Anaconda和JupyterLab的安裝與使用，並深入介紹Python的基本語法、資料型態、常見運算、控制結構、函式以及物件導向程式設計，讓讀者能夠掌握Python的核心概念。在資料視覺化方面，本書探討了二維和三維視覺化技術，並使用Seaborn進行資料視覺化，幫助讀者將資料轉化為可視化的圖形。此外，書中詳細介紹了NumPy的使用，包括索引和切片、常見運算、陣列規整、線性代數以及愛因斯坦求和約定，這些都是進行資料分析的重要工具。Pandas部分則著重於快速視覺化、索引和切片、時間序列資料的處理及資料規整，讓讀者能夠有效管理和分析資料。在進階視覺化和運算方面，本書介紹了Plotly的統計視覺化、SymPy的符號運算、SciPy的數學運算及Statsmodels的統計模型，這些工具能夠幫助讀者進行更複雜的資料分析。在機器學習的部分，書中探討了Scikit-Learn的應用，包括資料預處理、回歸、降維、分類和聚類等技術，讓讀者了解如何利用機器學習解決實際問題。最後，本書還介紹了如何使用Streamlit來架設應用程式，特別是機器學習相關的Apps。整體而言，本書以實作為主，搭配Jupyter Notebook，引導讀者在動手練習中學習Python程式設計、資料分析和機器學習的基礎知識，並以圖形和口語化的方式解釋背後的數學思想。

依據勞動部勞動力發展署技能檢定中心114年啟用之最新學術科試題，使用Python解題。術科篇■114年啟用最新術科題目：術科第一站：語言基本指令操作1060301~1060305五題術科第二站：語言應用程式設計1060306~1060308三題學科篇■最新公告學科試題單選題509題。■114年修訂之共同科目：90006職業安全衛生/90007工作倫理與職業道德/90008環境保護/90009節能減碳400題；90011資訊相關職類共用工作項目119題。本書特色■術科題目詳盡解說、結構化與精簡的程式，讓讀者輕鬆撰寫Python程式。■術科內容撰寫循序漸進，帶領讀者從認識Python、表單設計到程式撰寫，初學者也能輕鬆解題，學會Python的操作和程式語法。■學科試題電腦概論、程式設計、資訊職類共用工作項目，附有難題解析。■詳讀章節內容，熟悉指令、語法、資料結構及邏輯，反覆練習即能通過考試取得證照。

內容簡介:集Python程式技術大成，新增AI應用，強大內容全面再進化～【Python系列書在台累計銷量近12萬冊】國內眾多讀者與程式人選書第一指名，學業界指定Python講師、榮登暢銷榜最多Python圖書的作者團隊代表作八大領域、39個主題、上百種模組套件、近1,200個範例，涵蓋語法入門，橫跨各大熱門技術、軟硬整合與AI實戰應用。一本帶你入行！系統化分章、大量圖表解說，全面跨入Python程式開發殿堂！ 給需要本書的人：★不知道如何開始才能自學好Python的人★有接觸過但又不想打掉重練的人★老是寫不好Python程式的人★想運用Python開發專案的人掌握系統化的學習途徑才能真正駕馭PythonPython廣泛應用於大數據、網路爬蟲、人工智慧、機器學習、物聯網等熱門領域，是一套直譯式、物件導向，功能強大的程式語言。具備簡潔的語法，擁有許多模組套件，跨平台且容易擴充，所以非常適合初學者學習，但沒有系統性與結構化的學習，只能一知半解，而胡亂網路爬文，也只會迷失在資訊叢林。本書從Python自學角度出發，系統化的分章學習，全面涵蓋語法、模組套件、主題應用、軟硬整合，規劃出最好的學習曲線，縮短自學途徑，排除學習障礙，真正從初學入門到業界活用！■完整詳實的程式入門：從開發環境建置開始，由淺入深、循序漸進、完整且詳細的解說變數、運算、判斷式、迴圈、串列、元組、字典、集合、函式與模組等語法觀念與實作。■晉級專業的進階心法：包括物件導向開發、例外處理、正規表達式、檔案管理、圖形使用者介面設計等內容。■應用廣泛的資料科學：涵蓋網路爬蟲、數據資料儲存與讀取、資訊視覺圖表化、Numpy、Pandas資料與分析的完整學習。■無所不在的網路應用：囊括Flask網站開發、建立Web API與Vercel部署、Django資料庫網站架設，還有LINE Bot機器人整合應用。■邁向未來的AI人工智慧：具備機器學習入門、機器學習特徵處理、分類與迴歸演算法、深度學習MLP、CNN與RNN的應用，以及NLP自然語言處理等能力。■玩轉創意的多媒體互動：包含讀取圖片、編輯圖片、合成、濾鏡效果、大量圖片處理，還有PyGame遊戲開發、PyTube影音下載等運用。■提升效率的開發加值：介紹目前業界最熱門的Google Colab雲端開發平台與VS Code編輯神器，也深入介紹如何將程式打包成執行檔。■萬

☆★☆ ChatGPT / Copilot超強助力 ☆★☆ 「圖解」≠「簡單」，物聯網初學者真正零基礎學習的入門書籍 使用ESP8266開發板，輕鬆實作MicroPython，快速進入STEAM世界 從ESP8266到Raspberry Pi Pico，搭配ChatGPT/Copilot輔助寫程式，輕鬆學會程式設計、運算思維與物聯網應用！ 本書內容相當適合對Python或運算思維有興趣的初學者，可作為Python程式設計入門，或 MicroPython 物聯網相關課程教材。架構上亦循序漸進地從 Python 基礎開始，透過Copilot 生成式 AI 學習程式語法，接著進入 MicroPython 物聯網應用的各種領域，並搭配 ChatGPT 來加深 / 加廣程式的撰寫，輕鬆使用 MicroPython 整合 Web 服務，建立出所需的物聯網應用與專案開發。 【內容重點】 ✣ 使用「初學者」的Thonny Python IDE來輕鬆入門Python + MicroPython程式設計到Raspberry Pi Pico開發板。 ✣ 本書提供獨家ESP8266Toolkit工具箱，支援Blockly for MicroPython積木程式，讓你使用積木拼出你的MicroPython程式。 ✣ 使用ESP8266高性價比的入門「機智雲」開發板，不需麵包板；不用硬體接線，讓你輕鬆實作軟硬體整合的MicroPython程式設計，快速進入STEAM世界（Science 、Technology、Engineering、Arts和Math）。 你將學會以下專案： ✔ 建立三色 LED 的跑馬燈 ✔ Google圖書查詢的 Web API ✔ OpenWeatherMap 天氣資訊指示燈 ✔ 使用 LINE Notify 送出天氣通知 ✔ 上傳 OpenWeatherMap 目前氣溫 ✔ 使用MQTT上傳資料至物聯網平台 ✔ 使用Timer計時器建立跑馬燈 ✔ 使用HTML網頁遠端控制 LED ✔ 使用空手彈奏的 Pico電子琴 ✔ 溫溼度OLED監控IoT裝置+NodeRED儀表板 【適合讀者】 已經有其他程式語言基礎，或對運算思維有興趣。 適合用於自學 Python 程式語言。 適合想體驗自造精神或軟硬體結合。 可以作為 Python 程式設計課程的教學教材。

從快速入門、主流應用到AI全面實戰連續6年榮登知名網路書店電腦資訊年度百大暢銷榜的Python學習最經典超過4萬名讀者見證與超過100位老師滿意的Python書籍榮獲各大通路電腦暢銷排行榜與海外指名授權圖書解決初學痛點，避免開發地雷集結熱門主題與AI技術，加值超過500分鐘影音教學內容由淺入深，範例程式精簡，執行效率再優化從200多個範例徹底掌握Python全面應用精髓Python是當今最熱門的程式語言，從網頁資料擷取、網站自動化測試、大數據分析、物聯網、機器學習與深度學習，到駭客攻擊工具等主流議題，Python都占據了重要的地位。本書以初學者的視角規劃學習地圖，並提供熱門主題實戰。從環境、語法、模組套件到主流技術應用，直接從實例學，讓學習者輕鬆入門，並能結合目前最受重視的實務運用，體驗Python最全面的應用魅力。Python學習最經典直擊關鍵技術領域，快速入門與實戰體驗Python的開發無極限■快速佈署Python開發環境，熟悉編輯器與執行方式。■詳細說明Python語法，由結構、變數、資料型態、運算式及判斷式進行學習引導，再深入迴圈、串列、元組、字典、函式與模組、檔案與例外處理等基礎且重要的內容。■詳述近50種實用的Python模組套件，如：random、os、os.path、sys、shutil、glob、locale、sqlite3、requests、re、bs4、BeautifulSoup、selenium、webdriver、time、matplotlib、pyplot、json、pytube、tkinter、flask、LineBotapi、LineNotify、ngrok、pydub、SpeechRecognition、pandas、OpenCV、numpy、pillow、PIL、Image、ImageDraw、ImageFont、math、pygame、mixer、gTTS、tempfile、PyAudio、googletrans、Translator、pyinstaller、pyfirmata、Arduino、pyserial…等，分析使用方式與注意事項，並以實例演練。■範例導引式學習，從小範例到專案應用實例。全新修訂並優化實作內容，從12個專案實戰貼近實務需求，即學即用即上手。■全面深入不同領域的應用主題，包括大數據網路爬蟲、資訊圖表繪製、影

ChatGPT竟然還可以教你用Python取得並視覺化公開的天文觀測資料！這是全台第一本透過ChatGPT問答創作而成的天文科普書你對星空有什麼好奇呢？太陽怎麼變化？水星逆行是什麼？如何發現系外行星？有哪些不同種類的星系？星體位於何方、有多遠、有多亮、有多重？如何繪製全天空星圖、星座圖、恆星的生命軌跡圖、星體在不同電磁波段下的樣貌？本書提供豐富的問答範例和開源程式碼，讓你隨著故事，透過公開的天文觀測資料，解答這些問題，體驗探索天文的樂趣ChatGPT等生成式AI的出現，降低了大眾接觸天文研究的門檻。例如，任何人都可以用它來生成Python程式碼，以取得並視覺化公開的天文觀測資料。本書以故事形式將兩大主軸交織而成。其中一個主軸是示範如何透過與ChatGPT的問答，學會用Python來探索各種星體的觀測資料。這個部份的內容涵蓋：藉由太陽觀測資料來了解它有何變化、追蹤太陽系天體的軌道位置以解開行星逆行之謎、分析系外行星的繞行週期來看出它們遮擋所屬恆星的凌日現象，以及一窺韋伯太空望遠鏡所拍攝的星系影像和光譜。另一個主軸則示範如何運用創造力來遊玩ChatGPT上的角色扮演遊戲《獵星者旅店》。你可以在旅店的圖書館翻閱「Colab天文魔法書：掌握Python套件」，也能參與旅店中的天文社社課，了解如何用Python查詢星體的座標、距離及亮度。或是你想用Python繪製出全天空星圖及星座圖，那就詢問旅店老闆哪一位獵星者能幫忙。如果你玩心更重的話，不妨在這遊戲中創造出遊戲，藉此學習用Python繪製出星體的質量分佈圖、恆星的生命軌跡圖，以及星體在不同電磁波段下的樣貌。生成有趣體驗的魔法皆來自你的想像。

本書是一本專為初學者設計的Python程式設計及資料科學全面教材，也可作為iPAS巨量資料分析師考試的先修教材。透過圖解與實作，循序漸進地引導讀者掌握Python程式設計及資料科學的核心技能。書中內容豐富，從Python基礎語法開始，逐步深入到資料科學的實際應用。搭配詳細的圖例和實作範例，讓學習更加直觀和實用。本書特別強調實務應用，詳細介紹了Python資料科學必學的套件，如Numpy、Matplotlib、Pandas、Seaborn、Plotly和SciPy。這些工具不僅幫助讀者進行資料運算和分析，還能輕鬆繪製各種圖表，視覺化資料結果。在學習Python程式設計的過程中，本書運用了當前最熱門的AI工具——ChatGPT，來輔助學習。ChatGPT可以提供程式設計協助、解釋程式概念，進而寫出資料收集的網路爬蟲程式，以便更好地理解Python程式設計和資料分析的關鍵概念。這種互動式學習方式，大大提升了學習效率和理解深度。此外，本書還包含多個實務導向的案例，從資料預處理、資料清理到探索性資料分析，再到機器學習與深度學習應用，幫助讀者將所學知識應用於實際問題中。這些案例不僅鞏固了讀者的學習成果，還提升了實戰技能，為未來的職場應用打下堅實的基礎。

ChatGPT帶你學會Python程式設計 運算思維×演算法×實作遊戲 精選範例、循序漸進、易懂易上手 課後習題、難易適中、強化學習效果 Python 是一種執行效率不錯的直譯式語言，可以在大多數的主流平台上執行。更棒的是，Python 具有許多物件導向的特性，更是資料解析、資料探勘（Data Mining）、資料科學工作中經常被使用的程式語言，可以廣泛應用在網頁設計、App 設計、遊戲設計、自動控制、生物科技、大數據等領域。同時，Python 擁有第三方套件及開發工具，可以幫助程式設計師輕鬆地完成許多的程式設計開發工作。 本書結合運算思維與演算法的基本觀念，所有程式碼都已在 Python 開發環境下正確編譯與執行。這些主題包括： • ChatGPT 與 Python 雙效合一 • 大話變數與資料處理 • 一看就懂的運算式與運算子 • 選擇結構一次搞定 • 迴圈結構體驗之旅 • Python 複合資料型態的完美體驗 • 模組與套件實用關鍵密技 • 檔案輸入與輸出的速學技巧 • 活學活用 2D 視覺化統計圖表 • 玩轉繪圖與影像處理的私房攻略 • 解開網路爬蟲程式的神秘面紗 • 演算法的應用：迷宮問題的解決方案 • 海龜繪圖法（Turtle Graphics）繪製圖形 • 猜數字遊戲 • OX 井字遊戲 • 猜拳遊戲 • 比牌面大小遊戲 • 實作動作型射擊遊戲 • 實作 Unity 3D 遊戲不求人

本書適合已經學過Python程式語法、具有基礎Python類別與物件語法與概念的讀者進階研習資料結構。使用圖解方式說明資料結構的概念，依照步驟顯示資料結構中新增、刪除、搜尋元素的運作過程，各種資料結構的優缺點與使用時機，務求讓概念的解說清楚易懂。接著，進行程式碼實作與解說，並分析程式的執行效率。本書從基礎到進階方式安排章節次序，依序為資料結構簡介、Python的資料儲存容器、陣列、鏈結串列、佇列與堆疊、樹狀結構、進階樹狀結構、排序、搜尋與雜湊、圖形資料結構與圖形走訪、圖形最短路徑、常見圖形演算法、2-3-Tree、2-3-4-Tree 與B-Tree。一步步帶領讀者進入資料結構的世界，熟悉資料結構的概念，以運用資料結構解決問題，提高程式執行速度。學習資料結構沒有捷徑，在程式實作中不斷地融入資料結構，比較不同資料結構對程式執行速度的影響，慢慢累積就會進步。

面對數字經濟背景下大數據分析的現實需求，本書分別從經濟理論闡述、數學原理推導、程序代碼實現三個角度，系統全面地闡釋了各類經典機器學習模型的理論內涵和適用範圍，以及基於 Python 編程語言進行算法訓練、模型測試和參數調優的具體方法。本書配有A、B兩個附錄，介紹了 Python 語言基本語法規則，以及經濟大數據分析所涉及的Python 工具包。本書旨在培養能夠綜合運用經濟學思維、數理分析方法、數據科學工具，分析和解決經濟社會發展中的理論和實際問題的複合型人才；可作為高等院校經濟管理、計算機等專業本科生、研究生、MBA 教材，也可作為相關企業員工內部培訓教程或經濟數據分析從業者的參考讀物。

🔊 初學者必讀：循序漸進學會Python程式設計🔊 邏輯基礎訓練：結合運算思維與演算法觀念🔊 ChatGPT助攻：利用AI工具讓程式撰寫有效率🔊 精選範例解析：提供完整程式碼幫助理解易上手🔊 章末評量學習：難易適中的習題強化實作效果程式設計能力如今已成為和語文、數學、藝術等同的基本素養，而學習編寫程式更可培養孩子解決問題、分析、歸納、創新等多方面技能，其中又以簡潔易學的Python語言成為現今不可或缺的程式語言。Python具備豐富的物件導向特性，可廣泛應用於資料解析、資料探勘、資料科學等領域，而本書不僅融合運算思維與演算法的基本觀念，並在Python開發環境下編寫所有程式碼，完整呈現以Python語言實作演算法的重要知識點，相當適合學生或第一次學習程式者。此外，OpenAI推出免費的ChatGPT聊天機器人，但它不僅僅是聊天機器人，還可回答各式問題，例如寫程式、文章、信件...等，因此本書的每一章皆以「ChatGPT幫幫忙」的角度，加入了AI的程式設計觀點，為讀者提供全面而深入的學習體驗。最後的附錄單元實作了許多精彩且多樣化的範例，更充分展示出ChatGPT與Python雙效合一的AI應用技巧，可說是程式學習的最實用入門教材。

Excel 使用者的最佳 SQL 語言入門書 讓資料處理、報表生成自動化！ 【18 個一定要會的資料分析技巧！】 【輕鬆超入門 × 任務自動化 × 全方位上手資料分析 × 打造高效率工作術】 本書的目的是讓 Excel 使用者快速升級成 SQL 資料庫的使用者，學習如何使用 SQL 語言來進行 Excel 資料分析，並且以 SQL 角度來學習使用 Python 的 Pandas 套件，在 DataFrame 物件執行資料分析。 Excel 無所不能，但是功能操作繁雜。使用 SQL 語言，我們就只需要少少的程式碼來代替 Excel 功能，進行一系列的資料處理，包含排序、切割、篩選、合併、使用聚合函數、建立群組查詢，最後產生樞紐分析表。本書提供的 ChatGPT 提問模板，可以產生 SQL 及 Python 指令，幫助我們更快精通 Excel 與 Python 資料分析。 最後再結合 Power Automate 這套免費流程自動化工具，不僅能加速我們整理、命名報表檔案的效率，其內建的設定可以執行 SQL 語言，輕鬆完成自動化 Excel 資料分析。 ▍你將學會 ◆ 認識 RPA 與 Power Automate 基本概念及操作技巧 ◆ 設定自動化流程，實現檔案批次命名、工作表合併 ◆ 理解 SQL、Python 及資料庫結構的基本概念 ◆ 使用 Pandas 來擷取網路表格資料 ◆ 使用 SQL 指令和 Pandas 來處理 Excel 工作表資料 ◆ 與 ChatGPT 對話，幫你寫出 SQL 及 Python 指令 ▍本書應用範例 ◆ 自動統計各個通路的業績總和 ◆ 顯示業績達標狀況通知 ◆ 自動在 Excel 執行 VBA 程式 ◆ 使用 Pandas 套件爬取 HTML 表格資料 ◆ 批次命名和移動檔案 ◆ 撰寫 SQL 指令以建立樞紐分析表 ◆ 將不同檔案資料合併到同一個工作表 ◆ 讓 ChatGPT 幫你寫 SQL、Python 指令 ▍適合讀者 ◆ 經常使用 Excel 工作表進行資料分析的上班族 ◆ 渴望學習 SQL、Python 但缺乏經驗的新手 ◆ 追求工作流程自動化，希望融入 AI 技術以提升效率的人

⊙以Python解決數學概念問題，掌握衍生性商品（如選擇權商品）模型化。⊙理論與實作兼具，操作步驟清楚易懂。⊙介紹CRR的二項式定價模型、隨機微積分、等值平賭測度方法，以及資產價格跳動的Lévy過程等觀念。⊙附贈光碟提供書中完整原始程式碼，幫助學習理解、迅速進入狀況。【透過Python，走入學習衍生性商品的捷徑】本書以熱門程式語言Python，帶領讀者順利踏入財金領域。內容分10章，第1、2章說明完全市場與不完全市場的特色與差異。第3章介紹CRR的二項式定價模型，並從該模型內取得一些基本的觀念。第4、5章說明隨機微積分的意思，包括平賭、維納過程、隨機積分等略為抽象的觀念。第6章說明偏微分方程式於選擇權定價內所扮演的角色。第7章介紹目前廣泛使用的等值平賭測度方法，其中包括Radon-Nikodym微分與Girsanov定理的闡述。第8章說明資產價格跳動的Lévy過程，包括著名的跳動－擴散、VG或NIG等過程。第9章介紹用於選擇權定價之較為簡易的COS方法。第10章則介紹隨機波動模型，包括Heston模型與Bates模型。書中範例所呈現任何計算、模擬、估計、編表或甚至於繪圖等操作，光碟內皆附有完整的Python程式碼供讀者參考使用。

本書詳細介紹DSP技術、理論與應用，且有豐富的範例、習題以及解答，強調理論與技術是不可或缺的，並用Python程式設計，進行DSP技術實作，藉此培養實務研發能力。

＃以Python的模擬方法來輔助或取代數學證明，有效掌握計量經濟學。＃理論與實作兼具，操作步驟清楚易懂。＃內容包含時間序列迴歸模型的假定與應用、panel data的介紹與說明、工具變數估計與二階段最小平方法、聯立方程式模型（含SUR與VAR模型）以及限制因變數模型等。＃附贈光碟提供書中完整原始程式碼，幫助學習理解、迅速進入狀況。本書以熱門程式語言Python實際操作，帶領讀者認識以及運用計量經濟學。內容循序漸進，分為三大部分：第一部分包括第1∼5章，內容主要敘述「時間序列迴歸模型」的假定、內容與估計等。第二部分包括第6∼7章，其是有關於panel data的介紹與說明。第8∼10章則屬於第三部分，其內容含工具變數估計與二階段最小平方法、聯立方程式模型（含SUR與VAR模型）以及限制因變數模型。另有附錄補充說明基本矩陣代數操作，增進讀者理解。書中範例所呈現任何計算、模擬、估計、編表或甚至於繪圖等操作，隨書光碟內皆附有完整的Python程式碼供讀者參考使用。

對程式設計好陌生，想學卻不知道從何開始 學習Python時，無法有效地應用所學或缺乏實作經驗 想運用AI技術和現代工具加速學習，卻不得其門而入 對程式碼除錯感到困擾，需要更有效的除錯策略那這本書就是你的絕佳選擇！本書結合了清晰的教學方法、精心設計的練習，讓讀者能即時應用、強化概念，無縫結合理論與實踐，確保讀者真正掌握技能。有效運用現代AI技術來加速學習、提示撰寫、程式碼測試與除錯，一步一步帶領你如同電腦科學家般思考的學習過程。---------------------------------------------------------「這本指南非常出色！透過實際的練習（也是唯一真正有效的方式），引導有興趣的成人從零開始學習程式設計。這本第三版更棒的是，能讓讀者熟悉Jupyter Notebook和AI程式設計助理等現代工具的使用。」―Luciano Ramalho《流暢的Python》作者「這是一本絕佳的Python程式設計入門書，沒有任何多餘的文字或程式碼。第三版尤其令人興奮與期待，因為它會教你如何使用大型語言模型來加深你對程式設計的理解，即使是初學者也能輕鬆上手。」―Sam Lau《資料科學學習手冊》共同作者Python是進入程式設計世界的最佳選擇，而這本書以清晰、簡潔的方式，帶領你循序漸進地掌握這門語言――從基礎的程式設計概念開始，再逐步深入探討函式、資料結構以及物件導向程式設計。這本經過全面修訂的第三版，為了因應AI在程式設計領域日益重要的角色，特別納入大型語言模型（LLM）的相關應用，並新增有效提示（prompting）、程式碼測試與除錯的練習題。每章的練習都會讓你在學習過程中即時應用所學，強化技能。作者Allen Downey聚焦於那些在工具不停演變下依然很重要的基本程式設計概念。透過這本深受歡迎的實踐指南，你將學會：• Python語言的語法與語意。• 每個程式設計概念的清楚定義，並強調重要技術詞彙。• 如何操作變數、述句、函式與資料結構。• 讀寫檔案與資料庫的技巧。• 物件、方法及物件導向程式設計的基礎。• 語法錯誤、執行時期錯誤和語意錯誤的除錯策略。• 運用LLM加速學習，包含有效的提示、程式碼測試與除錯。

從現代網頁爬取資料爬取×解析×轉換──讓資料收集快、準、全，告別繁瑣工作！從HTML到API、從圖片到文字，使用Python做網頁爬取，能廣泛應用於市場預測、機器翻譯甚至是醫學診斷，實用性極高。因此，無論在哪一個領域，網路爬蟲都可以更有效地應用於商務、分析、提升生產效能，開創新機會。「本書是內容豐富的傑作，可幫助讀者有意識地、有效地抓取網頁資料，值得推薦給想從網站爬取資料、打算建立網站和分享資料的每一個人。」 —Michael HopkinsP.Geo., PMP如果說程式設計像魔法一樣，那麼「網站擷取」無疑就是一種巫術，只要寫一個簡單的自動程式，就可以用它來查詢網頁伺服器、請求資料、解析資料，並提取所需資訊。本書第三版經過徹底翻新，不僅介紹網路爬取，也全面性地教你如何從現代網頁抓取幾乎每一種類型的資料。本書的第一部分專門討論網路爬取機制，包括使用 Python 從網頁伺服器請求資訊、初步處理伺服器的回應，以及自動和網站進行互動。第二部分則探討更具體的工具和應用，以應對可能遇到的各種網頁爬取情境。本書教你如何：•解析複雜的HTML網頁•使用Scrapy框架來開發爬蟲•儲存你抓到的資料•從文件中讀取和提取資料•清理格式不嚴僅的資料，以及將之正規化•讀寫自然語言•爬取表單與登入網站•爬取JavaScript和 API•使用和編寫「圖片轉文字」軟體•避免爬網陷阱和反機器人封鎖•使用爬蟲來測試自己的網站

★ Google面試官、OPPO高級研究總監　聯手打造 融合頂尖科技企業的面試實戰經驗，精選矽谷與國際科技巨頭的典型題型，助你掌握Python技術面試的制勝關鍵。 ★ 美國喬治亞大學教授、Google專家　領銜推薦 全面涵蓋Python技術精要，特別強化常被忽略的系統設計題型，透過實戰範例與解題策略，打造通往矽谷的面試秘笈。 本書透過系統性理論與豐富案例，展現Python解決實務問題的強大能力，是一本兼具深度與廣度的技術與面試全書。內容不僅涵蓋資料結構與演算法的核心觀念，更突顯系統設計在面試中的關鍵角色。對於準備進入科技公司、精進Python實力的讀者而言，都是不可或缺的參考指南。 —— 劉天明　美國喬治亞大學電腦系教授 本書不僅是Python工程師的面試實戰指南，更是解決實務問題的高效工具書。透過清晰易懂的講解風格、豐富實例與模擬題設計，讓理論與實踐緊密結合。無論是準備面試、提升程式設計能力，或深化對系統設計的理解，本書皆為理想之選。 —— 陳瑛　Google Pixel相機部門經理 在科技人才輩出的矽谷職場中，如何於面試中脫穎而出？本書作者透過親身經歷並富有生命般的文字闡述，讓讀者有如親臨面試現場，從理論知識到案例研究，保證讓讀者詳細掌握Python最核心的問題解決能力。 —— 徐長愷　鴻海科技集團E事業群人工智能技術處資深處長 本書重點內容： ■　掌握面試策略：深入了解矽谷及國際科技大廠的面試流程與重點 ■　熟悉資料結構：從基礎到進階，透過實例掌握常用資料結構 ■　深入解析演算法：涵蓋核心演算法，結合實例解析實際應用技巧 ■　系統設計基礎：學習可擴展、高效系統架構的設計方法 ■　實戰案例解析：包括快取、爬蟲、自動補全等多元實例設計 ■　拓展進階知識：涵蓋並行處理、機器學習與推薦系統設計 ■　鞏固面試實力：藉由模擬題演練，強化應試技能 ■　提升職涯競爭力：為科技大廠面試做好萬全準備，爭取最佳待遇

使用Python實作台股、ETF量化分析，掌握自動化投資理財趨勢運用籌碼數據資料與技術指標進行策略結合的交易實戰指南【本書特色】✪使用靈活彈性的Python，搭配循序漸進的範例教學✪以Python取得公開金融大數據，定義獨有的籌碼指標✪計算指標後，透過圖表繪製，找出資料細節裡的魔鬼✪找出關鍵思維，建構正期望值的策略✪透過Discord Push打造策略訊號派送機器人【內容簡介】無論是牛市還是熊市，「維持紀律」才是股市求財的不二法門，但維持紀律又是非常難做到的事，結果就是多數人最終無法在股票市場上賺到錢。什麼時候該買，什麼時候該賣，道理很多人都懂，但往往下單時又摻雜了太多當時的心理因素，要怎麼克服這個心理因素呢？就讓自動化交易來幫助會寫程式的你。交易演算法是將主觀交易的想法具體量化，運用量化的優勢找到正期望值的交易策略，來創造更多的收益與機會。對於台股的交易策略，許多人認為市場只有價量資料可以進行數據分析，其實台股有許多籌碼資訊可以進行分析，而籌碼資料該如何去進行分析呢？又該如何延伸到交易策略的建構呢？有鑑於此，本書使用Python作為程式開發的語言，其本身語法友善、操作簡單，是切入程式交易的方便工具。本書內容均可實作，不論多好的交易策略，都要自己動手分析才能實際上場，並且範例程式碼非常彈性，讀者可以自行修改成自己的版本，讓我們一起打造超級績效吧！本書期待能透過更完整的介紹與更多的範例，帶給讀者更多的靈感刺激，每個人要依據自己的條件、狀態及環境，來找尋合適的投資方式與適合自己的策略邏輯。【精采內容】✪金融大數據資料的取得✪網路爬蟲的實戰演練✪ETF的詳細介紹✪建構完整的回測系統✪經典交易策略建構✪股權分散策略建構✪三大法人策略建構✪融資融券策略建構✪月營收交易策略建構✪一籃子股票回測方法✪Discord自動化策略訊號推播【目標讀者】✪想要學習Python來進行程式交易者✪想要客觀且嚴守紀律來投資者✪沒時間盯盤但想要自動化投資者✪想要了解交易規則並學習正確的程式交易者

本書共11章, 詳細介紹在Python環境下學習scikit-learn機器學習框架的相關知識, 涵蓋的主要內容有機器學習應用開發的典型步驟、Python機器學習軟件包、機器學習理論基礎、k-近鄰算法、線性回歸算法、邏輯回歸算法、決策樹算法、支持向量機算法、樸素貝葉斯算法、PCA算法和k-均值算法等。

本書共7章。第1章介紹AI時代的編程革新; 第2章介紹如何利用AI學習編程; 第3章介紹AI編程中的Prompt設計; 第4章介紹如何用AI構建自己的第一個Python項目; 第5章介紹PlugLink項目開發與應用; 第6章介紹AI模型性能測試; 第7章介紹AI編程展望。

本書是目前市面很少有的專門介紹區塊鏈量化交易編程的書籍，本書側重實戰，先講解區塊鏈基礎知識、交易所基本概念和操作方法，後面重點介紹交易所API的使用方法及如何利用這些API編程交易策略程序，為讀者編寫自己的交易策略打下一個堅實的基礎。本書共6章，分為區塊鏈基礎篇和實戰操作篇。區塊鏈基礎篇(第1～3章)詳細介紹區塊鏈的基礎知識、加密貨幣交易所基本概念和基本操作、交易所API詳解，其中第3章是重點難點；實戰操作篇(第4～6章)介紹了編寫交易程序相關的Python語法知識、如何在服務器搭建Python程序運行環境的方法、拋磚引玉的介紹幾個實際的交易策略，包括三角套利策略、MACD指標策略、RSI指標策略、幣價波動監視機器人、捕捉插針策略等。本書適合量化交易初學者入門，同時也為有交易經驗的從業人員提供了多個項目案例作為參考。

用AI幫助學習運算思維，暢銷回饋熱賣中！ 【本書特色】 ✦ 依演算邏輯規劃章節架構，增加訓練的強度 ✦ 運用Python實作，訓練運算思維與演算邏輯 ✦ 結合ChatGPT輔助應用，加速程式設計 ✦ 採豐富圖例講解，精確提高演算法的理解程度 ✦ 提供完整範例程式碼，增強學習成效 運算思維是用來培養系統化邏輯概念的基礎，進而學習在面對問題時能有系統的分析與拆解問題的能力。為了讓讀者能更容易地來理解運算思維與演算邏輯，本書採用豐富圖例來闡述觀念，並使用簡潔、易懂、易學的Python語言來實作程式，重要指引包括：程式設計與運算思維之間的關係，必懂的資料結構，如陣列、矩陣、串列、堆疊、佇列、樹狀結構、圖形及雜湊表等，並說明分治法、貪心法、動態規劃法、樹狀演算法、堆疊與佇列…等演算邏輯。 另外，新增了「ChatGPT與Python程式設計」的內容，藉由熱門的ChatGPT聊天機器人，學習如何利用它來協助寫文章、擬信件、驗證程式…等，並運用ChatGPT開發小型遊戲程式，精彩AI範例如下： ✚ 使用Pygame遊戲套件繪製多媒體圖案 ✚ 以內建模組及模擬大樂透的開獎程式 ✚ 建立四個主功能表的視窗應用程式 ✚ 迷宮問題的解決方案 ✚ 海龜繪圖法繪製圖形 ✚ 猜數字遊戲 ✚ OX井字遊戲 ✚ 猜拳遊戲 ✚ 比牌面大小遊戲 賣點 用AI幫助學習運算思維！ 為了讓讀者能更容易理解運算思維與演算邏輯，本書採用豐富圖例來闡述觀念，並使用簡潔、易懂、易學的Python語言來實作程式，重要指引包括：必懂的資料結構，如陣列、矩陣、串列、等，並說明分治法、貪心法、動態規劃法…等演算邏輯。另外，本書新增了「ChatGPT與Python程式設計」的內容，以及開發小型遊戲程式。

資料結構必備好書，暢銷回饋中！ AI 再進化！ 使用 ChatGPT 高效率生成 Python 程式碼 資料結構是電腦科學領域中一門極為重要的基礎課程，對於從事資訊相關工作的專業人員而言，它具有不可忽視的價值。無論是在學術考試還是實際應用中，對資料結構的深入理解都至關重要。然而，對初學者而言，理解資料結構中的理論和演算法可能會帶來困難和挫折感。 本書的獨特之處在於使用豐富的圖例解釋相對複雜的理論，並以簡潔明瞭的方式詮釋資料結構理論。從基礎的概念開始，逐步使用 Python 語言解釋陣列、堆疊、鏈結串列、佇列、樹狀結構、圖形、排序、搜尋等重要主題。附錄中整理了資料結構相關的專有名詞，並提供了重要演算法的介紹和實作範例。 本書以簡潔有力、邏輯清晰的方式優化文句表達，並特別收集了大量習題，以確保讀者掌握各章節的學習成果。演算法節點盡量使用 Python 程式碼展示，而非虛擬碼形式。此外，本書還會展示由 ChatGPT 生成的程式碼。我們相信，ChatGPT 生成的程式碼具有簡潔性和精簡性，並能夠提供更好的解決方案。 ◇特別提供◇ —————————————————— ChatGPT 生成程式碼 —————————————————— 可與人工編寫程式碼相互比較作為參考！ ｜本書範例程式碼檔案，請至博碩官網下載｜ 本書特色 ☑ 完整的內容結構和清晰的邏輯，豐富的圖例解說提高可讀性 ☑ 使用 Python 語言實作資料結構理論，並透過範例程式碼深入解析 ☑ 參閱國家考試題型設計難易適中的習題，立即檢驗學習效果 ☑ 附錄彙整出資料結構相關的專有名詞，方便查詢加深學習印象 ☑ 增加「ChatGPT 解決觀點」欄位，幫助理解提高學習效率 資料結構必備好書，暢銷回饋中！ 本書以簡潔有力、邏輯清晰、圖例豐富的方式詮釋資料結構理論，並特別收集了大量習題，以確保讀者掌握各章節的學習成果。演算法節點盡量使用 Python 程式碼展示，而非虛擬碼形式。此外，本書還會展示由 ChatGPT 生成的程式碼。我們相信，ChatGPT 生成的程式碼具有簡潔性和精簡性，並能夠提供更好的解決方案。

如果你對使用Python進行遊戲開發感興趣，本書將是你的理想指南。本書從第1章到第6章，詳細介紹遊戲程式設計所需的基本指令，奠定堅實的基礎。接下來在第7章至第16章，深入講解如何使用Python內建模組tkinter來設計視窗遊戲。你將學會如何運用tkinter的控件（Widget）和繪圖元件，並利用迴圈與判斷式打造遊戲。本書對tkinter的基本知識提供了大量靈活的實例，展示各種元件與事件的應用方法。這些實例不僅使學習過程變得更有趣，還能讓你快速掌握tkinter的視窗程式設計。本書依據程式語法的特性進行分類，並藉由實用的遊戲程式範例進行解說，使內容淺顯易懂。讀者可以事半功倍地學會相關程式設計技巧。無論是程式設計的新手，還是有經驗的開發者，本書都能幫助你掌握tkinter，並將實現您對遊戲的創意。