Python

- 涵蓋Python 3.0至3.9實用特性- 運用Type Hints增加程式可讀性與穩固性- 深入常用模組之應用與實作- 介紹asyncio模組與非同步設計- 包含裝飾器、meta類別實作等進階主題‧作者自PyCon Taiwan 2013以來實行多次Python入門課程，匯整學員在課程中遇到的觀念、實作、應用等問題之經驗集成。‧基於Python 3.9而撰寫，涵蓋Python 3

讓統計學與Python帶你進入大數據的世界！•深入淺出講解統計學理論，循序漸進培養數據分析的能力。•使用Python程式語言畫出各式統計圖表，習得資料視覺化的專業技能。•透過電腦模擬統計模型，理解推導過程無負擔。◎隨書附贈資料檔光碟 資訊流通快速的二十一世紀，每天會產生數千萬筆資料，大數據成為炙手可熱的話題，擁有紮實的統計學理論基礎，正是踏入數據分析的第一步！Python是現今廣受歡迎的程式語言

本書將告訴你如何讀懂並寫出簡潔的「一行程式碼」，把一些好用的功能包進一行程式碼之中。你可以學會如何以系統化的方式，閱讀理解任何Python程式碼，並像高手般寫出極具表現力、功能強大、簡潔有力的Python程式。全書共有六章，內容涵蓋各種竅門與技巧，其中包括資料科學、機器學習、正則表達式等核心主題，還有一些很好用的演算法。我們會針對各種一行程式碼做出詳細解釋，並引進許多資訊科學的重要概念，藉此提高你的程式設計與分析能力。 您可以從裡頭學到許多進階的Python功能，例如解析式列表、切取資料片段、lambda函式、正則表達式、map與reduce函式，以及切取片段賦值的做法。 藉由本書，您將可以學會如何： ．善用資料結構來解決實際問題，如運用布林索引找出污染程度高於平均的城市 ．善用NumPy的基礎概念，例如陣列、形狀、軸、型別、撒播機制、進階索引、切取片段、排序、搜索、匯整與統計 ．計算多維資料陣列的基本統計數字，以及可用於無監督式學習的K-均值演算法 ．使用群組與具名群組、「後面非」操作、轉義字元、空白字元、字元集合（與否定字元集合）、貪婪/非貪婪運算符號，建立更進階的正則表達式 ．瞭解各式各樣的資訊科學相關主題，包括易位構詞、迴文、冪集合、排列方式、階乘、質數、費氏數列、混淆做法、搜索與排序演算法 看完本書，你可以學會如何以最精緻的方式寫好Python程式，而且只用一行程式碼，就可以創造出各種簡潔而優美的「Python藝術」。

運用熱門Python程式語言，學習資料處理。！本書屬於基本Python語法的介紹，內容偏向於資料框 (dataframe) 的建構與使用。以教程(tutorials)方式進行，書內提供對應的指令與結果，配合「範例」著手，即可了解。本書適合初學者，進入門檻或專業性質並不高，也適合一般社會大眾使用。本書使用Python 3.8.2 (IDLE)與Spyder 4.1.5二個版本。隨書光碟含全書完整程式

探討各種利用Python輔助Excel的可能性 本書結合OpenPyXl、win32com、xlwings和pandas等Python套件全面介紹使用Python實現Excel腳本開發的各種可能性，涵蓋的內容包括：Python語言基礎、Python檔案操作、Excel物件模型、Excel圖形繪製、Excel圖表繪製、字典在Excel中的應用、正規表示式在Excel中的應用、使用Pandas提高資料處理效率、使用Matplotlib繪圖、Python與Excel VBA整合應用等。 誰適合閱讀本書 任何對Excel Python腳本開發感興趣的朋友閱讀，可以是有程式開發需求的上班族、數據分析人員、大學生、研究人員和程式設計師等。 在資料分析方面，Python實際上已經遠遠超越VBA，因為使用Python提供的資料處理函數和模組就可以實現很多功能，既快速、可靠又簡便。

你絕對不能錯過的機器學習工具書！※揭開機器學習的神祕面紗，深入了解機器學習。※理論與實務兼具，詳細解說機器學習理論，搭配使用Python與Stata實作，架構完整。※內容與時俱進，理解當今機器學習的最新模型與技術。※隨書附贈範例資料檔光碟近年來，科技產業迅速發展，新技術不斷出現，人工智慧、機器學習、大數據、資料科學成為炙手可熱的話題。各個領域紛紛投入人工智慧與機器學習的研究及應用，但究竟什麼是人工

為網路工程師量身打造的網路運行維護 帶領全世界數十萬頂尖IT網管工程師昇華為NetDevOps高手  內容簡介 本書內容基於思科裝置和技術，從網路工程師的角度出發，以截稿前最新的Python 3.8為主，從Python的安裝到基礎和進階知識，再到Python在網路運行維護中的實戰應用和網路工程師必須掌握的Python協力廠商模組，所有內容均為網路工程師量身打造，讓完全零基礎的網路工程師能夠快速上

1. 從基礎的電腦系統概念開始，循序漸進到完整的網路爬蟲應用，非常適合沒有程式設計經驗與想開始學習Python的讀者。2. 豐富實用的範例，搭配逐行的程式碼解說與執行結果，一步一步帶領讀者理解抽象的程式觀念與操作步驟。3. 精心編製的圖表、關鍵字、注意提醒、操作秘訣、以及章末的重點回顧，讓內容更容易理解，重點更清楚。4. 滄海書局網站提供本書完整的範例程式檔下載，方便讀者配合書本操作演練。5. 適量與難度適中的選擇題及實作題練習，幫助讀者溫習觀念和驗收學習成效。

我又不是程式設計師, 為什麼逼我寫程式？學 Python 到底要幹嘛？大家都說要學，可是到底有沒有 Python 這麼好用的八卦啊？█ 全民 AI 時代來臨, 資料科學順勢崛起身在數位新世代, 任何行業都會接觸到龐大的資料, 而 Python 正是當今最常用的大數據 (Big Data) 處理工具。考慮到世界各國紛紛搶著將程式語言列入正規教育體系、台灣在 108 年度高中課綱跟進,

◆依據普通型高中12年國民基本教育課程綱要參考編撰。◆適用高中資訊科技加深加廣選修課程之教材。本書特色★以Python/C 程式語言，進行各個主題的實作，可彈性調整授課內容及進度。★易於操作的整合式開發環境，進行程式實作，強化程式設計思維邏輯。★內容深入淺出，適合高中職學生的學習程度。★內容配合標準授課時數，並提供教學簡報，每章節均提供課後練習題。

Python機器學習第三版（上） Python Machine Learning - Third Edition 第三版－最新修訂版，新增TensorFlow 2、GAN和強化學習等實用內容 使用Python的scikit-learn和TensorFlow 2融會貫通機器學習與深度學習 循序漸進、由淺入深，好評熱銷再進化！最新修訂的《Python機器學習第三版》是一本不容錯過的全方位指南，也是讀者

結合Python程式設計、數學函數、繪圖、動畫、遊戲與電腦輔助測驗。

產品特色： 1.避開艱深專業術語，由樹莓派簡介導入，輕鬆建構跨平台操作環境。 2.由實作中邊做邊學，沒寫過程式也能無痛增能，零基礎的最佳選擇。 3.專用GPIO擴充板，搭配高畫質CGI圖解，非本科生也能輕鬆完成接線。

書籍特色這是一本Python完全入門的書籍，高中生、文科生通通看得懂，整本書從Python環境、資料結構開始，使用完整流程圖與大量程式實例講解程式設計基礎觀念，為進入人工智慧、機器學習、大數據時代奠定基礎。全書內容包含263個程式實例，完整解說程式設計、邏輯思維相關知識，這本書同時有139個是非題習題(電子書)、103個選擇題習題(電子書)、98個實作題習題供讀者自我複習與練習，全書包含下列主要內

1. 豐富且實用的範例程式，讓學習更有趣和學以致用。2. 適時搭配流程圖，讓學習可以事半功倍。3. 本書論及物件導向程式設計，讓讀者能從中了解物件導向程式設計的優點。4. 同時亦介紹鏈結串列的主題，使讀者對資料結構其他主題可以迎刃而解。5. 最後以一專題實作將書中所談論的主題加以應用，讓讀者可以舉一反三撰寫其他應用系統。

★★★★★ Coding Tricks出神入化系列 ★★★★★ Python出神入化：Clean Coder才懂的Pythonic技法，為你的程式碼畫龍點睛！ Clean Code in Python - Second Edition Python無所不在，在軟體建構、系統管理、資料處理等領域都可以看到它的蹤影。來自不同領域的開發人員皆面臨雜亂無章、效率低落、不易閱讀、難以測試等非結構化程式碼的挑戰。在《Clean Code in Python》第二版的全新編譯本中，新增了近百頁的內容，我們將利用Python 3.9的最新功能，提升寫程式的技術力，並學習克服這些阻礙以及成功管理專案必備的所有工具。 本書首先描述編寫Clean Code的基本元素，以及它們如何在Python程式設計中發揮關鍵作用。你將學習使用Python標準函式庫與軟體設計的最佳實踐，編寫效能與可讀性兼具的程式碼。 本書更深入探討Python的物件導向程式設計，並說明如何運用描述器和生成器來使用物件。本書也將展示軟體測試的設計原則，並示範如何在程式碼中實作軟體設計模式來解決問題。在最後一章中，我們從堅實（SOLID）平台基礎的程式碼開始討論，將單體應用程式分解成基於微服務的應用程式。 讀完這本書，你將熟悉並應用業界認可的寫程式技巧，設計整潔、可維護又易讀的Pythonic程式碼！ 在這本書中，你將學到： ・利用自動化工具，建立具備效能的開發環境 ・利用Python的魔術方法，編寫整潔又出色的程式碼 ・建立強大的抽象，封裝技術細節，進而減少程式複雜度 ・使用裝飾器、描述器和生成器，建立Python專屬的解決方案 ・理解自動化測試的重要性，藉助單元測試優雅又有效地重構程式碼 ・以Pythonic的獨特風格實作常見的設計模式(例如轉接器、組合等等) ・Clean Code如何演變成為Clean Architecture，為堅實的架構打好基礎 下載範例程式檔案： 本書的程式碼是由GitHub託管，可點選下面圖案前往下載： 下載本書的彩色圖片： 提供您一個包含本書使用的彩色圖表的PDF檔案，可以在此下載：

內容介紹: 【最齊全！徹底活用Pandas的114技】想學Pandas，看官方文件就夠了？對於Python使用者來說，Pandas無疑是資料分析的必備套件。有了Pandas，您可以非常高效地重塑、過濾、清理以及整合大部分類型的資料。的確，Pandas的官方網站提供了不同指令的使用範例。因此有的使用者會說：『不用買書看啦！網路資源這麼豐富，多看看官方文件就好了！』不過，單單只知道某個指令的運作方式是不足夠的。在實際進行資料分析時，您可能需要結合多個指令來達成目標。這時候，您更需要知道如何活用Pandas。舉例來說，假設您現在面對DataFrame的記憶體用量過大，導致無法順利分析資料的難題時，該怎麼辦呢？從Pandas的官方文件中，您可以了解轉換欄位型別的方法，也知道如何查詢欄位的浮點數精度。只要結合這兩個方法，您就可以非常輕鬆地降低DataFrame的記憶體用量。遺憾的是，官方文件並不會告訴您這個訣竅，而必須自己花時間來摸索。在摸索的過程中，不可避免地會多走許多彎路。本書並非單純的Pandas語法參考手冊。作者寫作此書時的目標，是希望讀者們可以從完整的範例中學習，並充分了解活用Pandas技巧的重要性。此外，作者習慣給出同一問題的不同解法，同時比較不同做法的效能。由此一來，讀者日後在實際分析資料時，才能知道哪一種做法是最優解。正面對決真實資料集！目前市面上的Pandas書籍，多數是使用亂數產生的假資料集來進行教學。這會導致您在面對真實資料集時，不知該從何下手。有鑒於此，本書作者使用了眾多的真實資料集，讓讀者切身感受資料分析師的工作內容。書中的資料集包含：●IMDB 5000電影資料集●Tesla股票資料集●Kaggle問卷資料集●鑽石品質資料集●美國大學資料集●美國國內航班資料集●丹佛市的犯罪案件資料集 ●阿爾塔年積雪資料集●美國燃油經濟資料集 …等最齊全的Pandas技巧教學！為了讓讀者可以更好的理解，書中每一小節的內容皆搭配完整範例。讀者可以從讀入資料集開始，循序漸進地搞懂資料分析的眉眉角角。全書共傳授了Pandas實戰的114種技巧，保證讀者可以全面掌握其中的精髓。讀者將會學到如何：●處理資料集中的缺失值●處理索引爆炸的問題●組合多個Pandas物件●在DataFrame中新增和刪除欄位●取得特定欄位的統計資訊●轉置DataFrame的運算方向●

幫助沒有任何Python基礎的使用者，學會自動化Excel工作，在Excel中，輕鬆借助Python的資料分析和科學計算工具完成任務在微軟的相關論壇中，使用者期望Excel支援Python的呼聲不斷，為什麼這個組合如此受人矚目？在這本實用的手冊當中，xlswings開發者Felix Zumstein，將現身說法，告訴您如何使用Python來達成Excel的自動化作業。雖然Excel在過去幾年加入許多新功能，但其內建的腳本語言VBA已經停滯多年，許多Excel高手都已經開始運用Python來達成自動化作業，本書可以幫助您：．無需進階程式設計知識即可運用Python．使用現代化工具，包括Jupyter Notebook和Visual Studio Code．使用Pandas取得、清理與分析資料，並取代傳統的Excel計算．將繁瑣的工作自動化，如彙整工作簿與產出報表．透過xlswings建立使用Python作為運算引擎的Excel互動式工具．透過Python程式協助Excel自資料庫、CSV檔與網路取得資料．使用Python取代VBA與樞紐分析表＂本書告訴你如何整合Excel和Python，將你從不可避免的龐大活頁簿、數以千計的公式，以及狼狽不堪的VBA 程式碼中解放出來。這是我看過最有用的Excel工具書，也是Excel進階使用者必讀的一本佳作。＂－Andreas F. Clenow, Acies資產管理資訊長暨暢銷財經書作家

用輕鬆愉快的心情學習程式設計與演算法！．從零開始了解Python的程式設計與演算法．邊開發遊戲，邊了解程式設計與演算法的基礎．一邊解謎，一邊累積寫出實用程式的功力．可以利用雲端上的Google Colaboratory開發環境立刻開始學習．謎題的解答除了Python，還有JavaScript與Ruby版的程式碼

【Python系列書在台累計銷量突破10萬冊】 Python開外掛，開發實戰超進化！ 橫跨15大領域，全面掌握最熱門的重量級技術應用！ 給需要本書的人： ★有一些Python語法基礎，但想要更進一步挑戰開發應用的人 ★對Python許多話題與開發方向有興趣，但卻不知如何下手的人 ★已經有研究主題，想要找尋加速升級自己專案方法的人 ★有程式開發經驗，想要快速累積成果，獲得成就感的人 善用Python的智慧結晶 站在巨人的肩膀快速掌握開發應用 Python號稱萬用語言，語法簡潔，應用領域廣泛，透過Python模組與套件，可以減少大量重複性的程式碼，讓開發更加便利，所以不只受到許多程式人的青睞，也受到初學者的喜愛。 本書介紹許多熱門且精彩實用的 Python 模組套件，涵蓋網路爬蟲、多媒體圖片影音處理、語音文字處理、金融應用、臉部辦識分析、圖片偵測辨識、自然語言分析、自動化處理、多媒體機器學習、無程式碼機器學習，以及其他許多領域。在開發實作過程中，可體驗這些Python模組套件帶來的強大應用，而對於在開發卡關的人來說，也有機會找出掙扎已久的盲點，成為解決無能為力的關鍵，進一步突破開發瓶頸。 【超強雲端開發平台】善用 Google Colab，沒有成本負擔，又能在高效能的環境裡進行各種主題的開發應用。 【數據資料擷取】利用不同模組套件，快速在網路中爬取，精確分類收集，無論是新聞、金融、圖片、影片的資料類別，都能在瞬間快速完成。 【多媒體檔案處理】進行圖形、聲音、影片的調整、剪輯與合併等作業，將複雜繁鎖的流程化為快速又準確的自動化操作。 【電腦視覺實踐】AI人工智慧中除了圖片偵測、標註與辦識，進階的人臉辦識、情緒分析、口罩偵測，都能在 Python 模組套件的串連下，利用極短的程式碼完美實現。過去視為困難無解的任務，現在就是那麼簡單! 【自然語言應用】無論是語言辨識翻譯、文句分詞、簡繁轉換或語意統計，更進一步的文章摘要、情緒分析、語音機器人等應用，都能逐步完成。 【快速自動化操作】將大量複雜的工作流程加入智慧的腦袋，用自動化操作完成過去要花費大量時間、人力、物力的工作，提升工作效能。 【多媒體機器學習新利器】電腦視覺的進階開發應用層面很廣，無論是臉部偵測、臉部特徵、手部偵測、姿勢偵測、人體整合偵測、3D物體偵測，都能運用模組套件結合不同資源進行開發，在最少的程式碼裡得到最好的

AI影像深度學習啟蒙 : 用python進行人臉口罩識別 本書涵蓋的內容有 ★線上平台COLAB使用教學 ★本機電腦Jupyter使用教學 ★基本運算、變數與字串 ★串列、元組、集合與字典 ★流程控制if else ★流程控制for與while ★函數、類別與物件 ★資料夾與檔案處理 ★txt、csv、json文件的讀寫 ★基礎套件的使用 ★Numpy的使用 ★OpenCV的使用 ★完整Tensorflow安裝流程 ★Tensorflow的使用 ★類神經網路(ANN)原理與實作 ★卷積神經網路(CNN)原理與實作 ★模型可視化工具Netron的使用 ★口罩識別模型教學 ★影像串流與實時口罩識別 這是一本想給非資電領域或初學者的入門書籍，內容從基礎語法開始，使用日常所見的比喻協助理解，在AI類神經網路的基礎部分，使用大家都熟悉的二元一次方程式來切入，多以圖表來說明概念，避免艱澀的數學推導，一步一步講解建立深度學習模型的步驟，書本最後還帶入口罩識別模型的教學實例，協助讀者從頭到尾完成一個專題，讓AI更貼近你我的生活。

Python網路爬蟲大數據擷取、清洗、儲存與分析王者歸來(第二版)★★★本書第一版是【博客來2020年】【電腦書年度暢銷榜第3名】★★★★★★★★【26個主題】+【400個實例】★★★★★★★★★★從【零】開始的【網路爬蟲入門書籍】★★★★★★★★★★大數據【擷取】、【清洗】、【儲存與分析】★★★★★★★★★★【網路趨勢】+【了解輿情】★★★★★第二版和第一版做比較，增加下列內容：★：全書增加約50個程式實例★：網路趨勢，了解輿情★：網路關鍵字查詢★：YouBike資訊★：國際金融資料查詢★：博客來圖書排行榜★：中央氣象局★：租屋網站★：生活應用下列是本書有關網路爬蟲知識的主要內容：★：認識搜尋引擎與網路爬蟲★：認識約定成俗的協議robots.txt★：從零開始解析HTML網頁★：認識與使用Chrome開發人員環境解析網頁★：認識Python內建urllib、urllib2模組，同時介紹好用的requests模組★：說明lxml模組★：Selenium模組★：XPath方法解說★：css定位網頁元素★：Cookie觀念★：自動填寫表單★：使用IP代理服務與實作★：偵測IP★：更進一步解說更新的模組Requests-HTML ★：認識適用大型爬蟲框架的Scrapy模組在書籍內容，筆者設計爬蟲程式探索下列相關網站：☆：國際與國內股市資訊☆：基金資訊☆：股市數據☆：人力銀行☆：維基網站☆：主流媒體網站☆：政府開放數據網站☆：YouBike服務網站☆：PTT網站☆：電影網站☆：星座網站☆：小說網站☆：博客來網站☆：中央氣象局☆：露天拍賣網站☆：httpbin網站☆：python.org網站☆：github.com網站☆：ipstack.com網站API實作☆：Google API實作☆：Facebook API實作探索網站成功後，筆者也說明下列如何下載或儲存不同資料格式的數據：★：CSV檔案格式★：JSON檔案格式★：XML、Pickle★：Excel★：SQLite在設計爬蟲階段我們可能會碰上一些技術問題，筆者也以實例解決下列相關問題：☆：URL編碼與中文網址觀念☆：將中文儲存在JSON格式檔案☆：亂碼處理☆：簡體中文在繁體中文Windows環境資料下載與儲存☆：解析Ajax動態加載網頁，獲得更多頁次資料☆：使用Chromium瀏覽器協助Ajax動態加載

所有優質的學習，最後都歸結到思維能力和動手能力的提升。具體和抽象之間，如何結合才能收到理想的學習效果？針對這個問題，《輕鬆學Python》對內容進行精心編排和設計，真正做到了突破傳統觀念，以寓教於樂和任務分解的方式，帶領讀者從頭開始，循序漸進，最後完成足以讓師長和小夥伴們眼前一亮的大項目。 《輕鬆學Python》適合沒有任何編程背景的愛好者學習。