Python 3 Object Oriented Programming

本书侧重于Python程序开发过程中重点和难点的理解，结合具有典型性的程序案例，帮助读者掌握Python语言。全书由Python编程基础、Python高级编程、Python应用技术和Python实战演练4个部分组。

本书根据高等职业教育人才培养目标，从初学者的角度出发，深入浅出地讲解了人工智能的相关技术，并利用当前的 Ｐｙｔｈｏｎ ３ 进行应用实战。 全书共分为 ９ 个模块：人工智能概述、Ｐｙｔｈｏｎ 的安装、Ｐｙｔｈｏｎ 语言基础、Ｐｙｔｈｏｎ 序列、流程控制、函数、面向对象程序设计、文件和库的应用。

全书共分为 １１ 章，主要内容有程序设计与算法、初识 Ｐｙｔｈｏｎ、Ｐｙｔｈｏｎ 语言基础、程序流程控制、 Ｐｙｔｈｏｎ 的组合数据结构、函数、面向对象程序设计、文件操作、正则表达式、Ｐｙｔｈｏｎ 与爬虫和数 据分析与绘图基础。本书既可作为应用型普通高等院校计算机、大数据等专业的计算机程序设计课程教材， 也可作为非计算机专业程序设计基础课程的教材。 本书配套编写了《Ｐｙｔｈｏｎ 程序设计实践》， 可用于本书所涉及章节的实践环节教学。

本书共分5篇，第1篇为入门篇(1章~5章)，讲解了Python编程的基础知识，包括Python简介与安装、基本语法、常用语句与运算、字符串、列表、元组、字典与集合等；第2篇为进阶篇(6章~10章)，讲解了Python编程的进阶知识，包括函数、模块与包的应用、文件操作、异常处理、面向对象编程等；第3篇为高级篇(11章~16章)，讲解了Python编程的相关高级应用知识，包括时间和日期、正则表达式、多任务编程、网络编程、数据库等；第4篇为爬虫应用篇(17章~18章)，主要讲解了Python在网络数据采集、页面内容提取等爬虫相关的技术知识；第5篇为Web开发篇(19章~20章)，主要讲解了Django框架与Flask框架的应用，帮助读者掌握Web开发技术。

本书分为3部分：第1部分是基础篇，带领初学者实践Python开发环境和掌握基本语法，同时对网络协议、Web客户端技术、数据库建模编程等网络编程基础深入浅出地进行学习；第2部分是框架篇，学习当前流行的PythonWeb框架，即Django、Tornado、Flask和Twisted，达到对各种Python网络技术融会贯通的目的；第3部分是实战篇，分别对几种常用WEB框架进行项目实践，利用其各自的特点开发适用于不同场景的网络程序。

本书以Python语言为基础，介绍利用Python进行数据科学研究与商业分析的全貌。其核心的设计理念是通过经典的商业应用案例对数据爬取、数据存储、数据清洗、数据建模的核心Python模块做相应的介绍。

本书分为3篇共计12章。第1篇为基础篇，介绍了Python编程的环境搭建、基本模块、数据库编程及测试驱动开发等内容；第2篇为核心篇，讲解了网络编程中HTTP服务器与客户端编程、Socket网络编程、Django框架应用、FTP、Tel-net、POP3、SMTP、SNMP等知识，为网络编程奠定基础；第3篇为项目实战，以开发“实时在线互动聊天系统”和“权限管理系统”两个应用案例介绍了Python网络编程的实战篇。

本书共分3篇，第1篇讲解了人工智能开发中常用的Python编程语言相关入门知识；第2篇讲解了人工智能开发相关知识的应用；第3篇通过3个综合案例，以神经网络在计算机视觉问题中的重要应用为线索，介绍深度学习人工智能技术在计算机视觉任务中的实践。

本书内容共分3篇12章。第1篇“基础篇”，包括第1~4章，主要介绍了Python语言的基本情况与现状、环境搭建与软件安装，以及Python语言的基本知识；第2篇“应用篇”，包括第5~11章，主要介绍了Python的数据存取方法、数据清洗和预处理、大数据可视化分析基础，以及2D、3D等图形的绘制与可视化分析的方法与相关应用；第3篇“实战篇”，包括第12章，以抓取中国天气网相关数据存入MySQL数据库，并绘制相应图形为主线，介绍了数据采集、清理、保存及绘制可视化图形的基本步骤和方法。

最佳熱門組合Python X Django， 讓你初學架站就上手！ Python是目前最受歡迎的程式語言，Django堪稱是當前最熱門的Python網站框架，兩者結合，讓開發複雜的資料庫網站變得更簡單。本書一次綜合架站必備技能，提供相關範例檔，讓Python發揮極大效用，用Django打造出超強互動網站。無論是建置網站時所需的基礎設定、後台配置、頁面路由、MTV開發模式、網站的發行部署等重要環節，都用實例搭配詳細解說引導讀者快速進入架站實戰模式，並且透過專題應用熟悉各種開發技術和方法，全面掌握Django 3的開發核心！ 想要架站，唯有真正實戰 才是最佳體驗！ ■使用Django 3版本語法，網站效率更佳。 ■零基礎建置Django開發環境，避開所有初學障礙。 ■正規化網站開發流程，由Django專案建立與app開發為主軸，領略其中奧義。 ■新一代開發模式，使用視圖與模版學習Django運作方式，了解框架應用原理。 ■使用MTV架構，資料庫、程式與介面獨立設計，網站容易維護。 ■涵蓋大部分網站技術，如使用者認證、檔案上傳、發送電子郵件、圖形驗證碼…等。 ■結合資料庫進行網站開發，運用Django資料庫結構與模式，提供詳細建置流程、操作方式與管理介面的方法。 ■以Django實作資料庫互動的操作精華「查詢、新增、修改與刪除」，讓資料庫應用不再是開發網站者的痛處。 ■運用Cookie與Session記錄瀏覽者與相關資訊，讓不同使用者能在同一網站中儲存並取得不同資料，使用不同服務。 ■深入Django使用者管理，簡單而全面的使用者認證，輕鬆完成網站登入/登出工作，帶入會員機制。 ■規劃5個主題實戰範例：包含新聞公告、網站留言版、網路相簿、電子商務購物車，以及結合網路地圖的美食網頁，架構出專業實用的網站。 ■將網站部署到免費的知名雲端平台「Heroku」，展示自行架設的網站與後續管理都免煩惱。 【超值學習資源】安裝、測試與發布影音教學/範例檔

結合Python與Azure服務的AI程式實作 快速開發實用AI服務 【本書內容】 隨著 AI 應用崛起，許多科學計算、數據分析的函式庫與套件紛紛出籠，大都支援或直接使用 Python 語言來開發，因此本書結合AI 與Python、Azure的應用，協助讀者建置智慧型應用程式。 為了讓讀者了解簡單的機器學習功能，本書學習單元分成兩大類： Python 基礎語法教學及Python 結合Azure API 的應用教學範例。 各範例內有詳細文字解說並結合圖片，讓使用者可以透過圖文吸收更快更容易上手。 Azure 認知服務分成決策、語言、語音、辨識，針對以上四大主軸分別有不同的功能及運用，Azure 針對學生帳戶還有免費點數可以使用，因此使用者進入的門檻很低，而且Python 的用途廣泛，可以內建數據分析函式庫作大數據分析、網頁爬蟲資料等。運用Azure 只要簡單建立資源，便能開始使用，而且附有災難備份支援，可以在發生重大問題時，保有原本資料。 全書範例的解說使用較簡單而精簡的詞彙和語句，讓使用者能較好理解。 有些功能需要結合Python 程式碼，本書也有標上程式碼註解，讓對於初嘗程式碼的學習者可以較無負擔也較無壓力的開始建立現代流行的AI 服務應用。 適合讀者群 本書結合AI 與Python，適合初階至中階接觸Python者。 本書特色 1.基礎Python重點語法教學，新手也可以快速上手 2.經典基礎範例教學，快速掌握語法邏輯 3.Azure認知服務實用範例詳細解說，一次了解Azure認知服務應用 4.結合Python與Azure服務的AI程式實作，快速開發實用AI服務

如果您已讀過《Python自動化的樂趣》這本暢銷書，學到了基礎的Python知識後，下一步想要成為更有實力的軟體開發工程師時，還需要學習什麼樣Python的知識呢？ 歡迎您繼續閱讀本書，您不僅能學到進階的語法和編寫乾淨程式碼的精妙技巧，還能學到如何使用命令行和其他專業工具(如程式碼格式化程式、型別檢查器、linters和版本控制等)來提高Python程式設計的技能。本書作者Sweigart會帶領您使用最佳實務的作法來設定開發環境，為變數取好的名稱和提高可讀性，然後學習怎麼寫出好的說明文件，對程式做出好的組織管理，對程式做出正確的效能評測，以及物件導向設計的觀念，還有大O演算法分析等知識。這些進階的技能可以大幅提升您的程式開發能力，這些知識不僅是對Python語言有用，對任何其他程式語言也同樣有用。 本書精彩的內容： ‧寫出Python風格的程式碼，以及怎麼利用Python的Black自動格式化工具來寫出乾淨的程式碼 ‧常見的程式碼錯誤，以及怎麼利用靜態分析器偵測出這些錯誤 ‧活用Cookiecutter範本工具來組織管理程式專案的相關檔案結構 ‧學會lambda和高階函式等相關的函式程式設計技巧 ‧活用Python內建的timeit和cProfile模組來分析程式的速度 ‧學會正確編寫注釋、文件字串，讓這些內容更有描述性和資訊力，並掌握編寫的時機 ‧學到Python的物件導向程式設計、類別、繼承和property和dunder方法 沒有一本書可以馬上就能讓您成為專業的軟體開發專家，但本書除了教您活用Python的基本知識之外，您還能學到怎麼寫出易於除錯且具有Python風格的可讀程式碼，能讓您在邁向專業的路途中更為順暢。

随着网络技术的迅速发展，如何有效地提取并利用信息，以及如何有效地防止信息被爬取，已成为一个巨大的挑战。本书从零开始系统地介绍了Python网络爬虫与反爬虫的开发与实战技能，全书共分为4篇，具体内容安排如下。 第1篇：基础篇（第1～3章）。系统地讲解了Python爬虫与反爬虫开发环境的搭建、爬虫与反爬虫通用基础知识、Python编程基础。 第2篇：爬虫篇（第4～8章）。这部分讲解了网络爬虫的相关知识与技能，主要包括网络爬虫快速入门、XPath匹配网页数据、re正则匹配数据、WebSocket数据抓取、Scrapy爬虫框架应用与开发等。 第3篇：反爬虫篇（第9～16章）。这部分讲解了网络反爬虫的相关知识与技能，主要包括爬虫与反爬虫的区别与认识、反爬—Header信息校验、反爬—IP限制、反爬—动态渲染页面、反爬—文本混淆、反爬—特征识别、反爬—验证码识别、反爬—APP数据抓取等。 第4篇：实战篇（第17章）。本篇主要列举了4个案例，综合讲解Python爬虫与反爬虫项目的实战应用。 本书从零基础开始讲解，系统全面，案例丰富，注重实战，既适合Python程序员和爬虫爱好者阅读学习，也可以作为广大职业院校相关专业的教材或参考用书。

本书先从量化交易的基本概念讲起，然后讲解Python的基本语法及常见库的使用，在每章节的学习中都以金融量化为实例，并在最后结合实战项目来进行学习和巩固，读者不但可以系统地学习Python编程的相关知识，而且还能学习到Python在量化交易场景下的应用。

★學習人工智慧必修的Python程式設計能力和探索性資料分析 •完整說明人工智慧世代的你需要具備的Python程式設計能力和所需的Python套件，讓你可以靈活運用這些套件來進行探索性資料分析。 •程式的演算法是順序和動作，本書使用流程圖學習程式順序來幫助你了解Python程式結構；使用REPL輸入程式碼來熟悉動作的關鍵字。 •人工智慧最重要的部分就是「資料」，使用JupyterNotebook實作的探索性資料分析，可以幫助你深入了解資料和找出資料之間隱藏的關聯性，以便使用這些關聯性來訓練機器學習模型，進行資料預測。 •以實務角度詳細說明Python資料科學的必學套件：Numpy、Matplotlib、Pandas和Scipy。 •使用實際範例搭配圖例，帶你進入Python機器學習和深度學習。

本书分为基础入门篇、基础入门篇、机器学习算法篇、机器学习应用篇、项目实战篇5篇，包括Python机器学习入门、设置机器学习的环境、Python机器学习基础等内容。

本书介绍了Python基础、机器学习，以及最好也最易学习的两个平台PyTorch和Keras。全书共20章，包括Python安装配置、Python语言基础、流程控制语句、序列、函数、对象、文件及异常处理、数据处理和分析的重要模块(NumPy、Pandas)、机器学习基础、机器学习常用调优方法、神经网络、卷积神经网络，以及使用PyTorch、Keras实现多个人工智能实战案例等。

【Python系列書在台累計銷量近10萬冊】 國內眾多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圖書作者團隊代表作 集Python程式技術大成，強大內容增值再進化～ 8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，橫跨各大熱門技術與軟硬整合實戰應用！ 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Python Python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Heroku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，以及機器學習雲端平台Azure、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 Cola

★使用免寫程式的Web Scraper爬蟲工具和Python輕鬆學習網路爬蟲! *本書使用Web Scraper瀏覽器擴充功能的爬蟲工具，讓你不用撰寫程式碼，就可以建立CSS選擇器的網站爬取地圖從網站擷取資料，不只能夠輕鬆爬取約7~8成網站，更透過Web Scraper工具讓你輕鬆一邊爬一邊學習HTML標籤+CSS選擇器，輕鬆了解Web網頁內容和各種網站巡覽結構。 *Python網路爬蟲程式不只能夠爬取Web Scraper工具爬取的網站內容，對於進階JavaScript動態和使用者互動網站，我們可以配合Python+Selenium爬取各種使用者互動網站，讓你在瀏覽器看得到的資料，就可以爬到資料；最後說明Python的Pandas資料清理和Plotly資料視覺化。

Python正宗入門NO.1 一本引領數以萬計讀者一探Python世界、 也讓老師用了再用的暢銷經典！ 人工智慧與大數據時代、新課綱世代 跨入程式語言、鍛鍊邏輯思維， 就從Python開始學！ Python是目前最熱門的程式語言，執行功能強大，但語法卻簡潔優雅、易於學習，更方便應用在許多專案實作上。它也沒有複雜的結構，程式易讀，且易於維護。 Python的應用範圍相當廣泛，無論是資訊蒐集、大數據分析、機器學習、網站建置，甚至是遊戲開發等，都能看到它的身影。本書以零基礎學習者的視角進行規劃，從最基本的認識程式語言與環境架設切入，再進到程式設計流程的完整學習，輔以觀念圖解、表格歸納，以及流程圖，深入淺出一窺Python程式語言與設計的奧妙！ 要懂Python 就要這樣真正的入門 徹底掌握程式語言與設計的核心！ ■適合無程式設計經驗或想打好Python基礎者，從中了解運算思維精神，扎根程式設計學習，培養邏輯運算能力。循序漸進的內容涵蓋：認識運算思維、程式語言與設計、環境建置、變數、運算式、判斷式、迴圈、串列與元組、字典、函式與模組、演算法，以及檔案與例外處理…等，讓初學者無痛學習，輕鬆打好基本功。 ■精心設計100題實作範例，輔以130題綜合演練，從做中學，快速學會每個學習重點，並能應用於實際專題中。範例大小適合讀者平時的學習，或每週固定時數的教學課程。 ■融入精采的情境實例，貼近生活應用，也讓練習更有趣，如：數學運算、密碼判斷、成績評等、電影分級、百貨公司折扣戰、數字比大小、薪資計算表、成績單與業績報表列印、日期時間格式與溫度轉換、擲骰子遊戲、大樂透抽獎、搜尋中獎者、彩券對獎，以及血型個性、四季天氣、成績輸入、產品銷售、電費、世大運獎牌數與家庭支出查詢…等運用。 ■提供更完整的演算法運作實例搭配流程圖，有利理解運作思路與規則，讓程式開發更加得心應手。 ■收錄160分鐘的Python開發環境建置與語法入門影音教學，搭配書籍內容快速吸收，讓學習更有效率。 ★「Python入門與特訓班」暢銷經典系列： ■「Python零基礎入門班」 本書適用無程式設計經驗，想打好程式語言基礎者，內容為程式觀念的建立與重要語法的學習+實用小範例，可一步一步紮實打好基本功。 ■「Python初學特訓班」 本書適用初學Python，想一次就從基礎跨入專案開發者，內容為基

彙整報表、分析資料、製作圖表…… Excel是各行各業必備的工具， 重複開啟資料、剪貼，耗時又耗能， 學會Python，讓多份Excel資料交叉分析，一鍵自動化！ ★ 日本熱銷33,000冊 ★ 程式菜鳥也能迅速上手，表格自動化就交給Python，大大提升工作效率 ★ 行政人員、文書處理必學的工作書，讓你事半功倍 如果你處理數據資料和報表的方式如下，必讀本書： ．一個一個開啟報表，選取資料匯入總表，不斷重複相同動作 ．逐一將表格格式化、設定列印資訊，耗費大量時間 ．資料逐一繪製圖表、一份一份轉檔，讓自己眼花撩亂 平時需要5步驟的Excel操作，學會Python只需1步驟就能快速完成， 讓你工作效率比其他人高，也是各界人才具備的技能—— ．學生製作資料分析報告 ．老師系統化管理成績 ．主管秒速完成季報、年報業績表 ．業務人員製作視覺化競業數據資料 ．行政人員快速完成統計報表…… ◎ 最受歡迎也最容易上手程式語言——Python Python是一種可以廣泛使用的程式語言，用於數據分析、資料處理、應用開發等， 透過程式，能自動化處理許多繁瑣的步驟，節省大量時間。 很多人可能會覺得寫程式很難，是本科系的專業， 但Python的程式語言相當簡潔易懂，貼近使用者的習慣， 其他程式語言需要寫數十行，Python只要短短幾行即可， 這也讓Python近年來成為最受歡迎的程式之一， 無論是本科生、文組生、已學過程式或沒碰過程式的人，都能輕鬆上手。 ◎用Python處理Excel，把繁瑣工作自動化，效率瞬間提升 將Python運用於Excel中，能幫我們自動處理繁複的步驟， 使原本需要重複開啟、計算、逐一格式化、轉檔等流程，變得只要一秒搞定。 不僅大幅提升工作效率，也能避免在作業時不小心出錯，幫你更快完成大量、複雜的報表： ．瞬間匯入大量資料：自動化開啟檔案，挑出所需內容整理成CSV檔、匯入系統 ．不費力完成交叉分析：先分析客戶資料，再依照商品資訊進行交叉比對 ．格式設定與列印：自動將報表格式化，呈現清楚易讀的內容 ．將資料繪製成圖表：將資料繪製成長條圖、折線圖、區域圖等各式圖表 ．自動轉檔：將報表自動轉檔為PDF檔 本書從Python的基本安裝、基礎語法和知識， 搭配Excel製作資料報表常見的職場情境， 利用圖解的方式，一步一步教你輕鬆學會用Python自動化處理E

學習Python程式設計和密碼的破解技巧 本書教您學習製作與破解密碼的相關演算法知識，以及如何在Python中編寫程式來實作和傳送機密訊息！ 本書前幾章會教您Python基礎的程式設計知識和技巧，接著學習各種經典傳統密碼的相關知識原理，以及怎麼使用這類傳統密碼進行加密解密，並編寫、實作、測試和破解程式。本書所講述的包括反轉密碼、凱撒密碼、換位密碼、仿射密碼、簡易替換密碼、維吉尼亞密碼等，最後還有公鑰密碼，這個保護著目前線上交易加密應用，像數位簽章、email和比特幣等都有使用的技術。 書中所有範例程式都會完整列出，並逐行解說其Python技巧和運作原理。讀完本書，您不僅學會怎麼在Python中編寫程式碼，您還會有很多完整的程式實例可實證您的學習成果！ 本書內容還包括： ‧教您結合迴圈、變數和流程控制等技巧在實際的程式上應用 ‧教您使用字典攻擊馬上檢測解密訊息是否為英文或只是亂碼 ‧教您製作測試程式，用來確保加密和解密的處理是正確無誤的 ‧以完整的仿射密碼實例教您活用模除運算等數學概念來加密訊息 ‧教您活用暴力破解法與頻率分析等破解技術 從範例程式中動手實作與體會是最好的學習方式，本書有完整眾多的實例能讓您能夠享受學習Python與密碼學的樂趣。

．進階封包分析技巧，掌握數據來源熟悉度。 ．逐步說明的實戰範例，輕鬆學會網站爬蟲技巧。 ．清楚分類網站類型，系統性了解網站全貌。 ．多語言開發技巧，快速提升程式開發能力。 ．多元開發技巧，節省自行搜尋與研究時間。 本書著重多語言操作應用（Excel VBA、Python、JavaScript）與多解法開發爬蟲程式、網路封包側錄分析、網站資料尋找分析，有別於坊間爬蟲書籍僅以Python作為爬蟲操作語言與單一方式解決問題的作法。 著重原理與觀念，多角度學習，效果更佳 承襲《Excel VBA 實戰技巧｜金融數據x網路爬蟲》中提過的觀念，「爬蟲原理與觀念通了，任何程式語言都可以做爬蟲程式」與多元開發的精神。本書在加入Python後，並以Python常見的爬蟲模組來解決同一個爬蟲問題，讓讀者可從多角度去學習Python與爬蟲程式的開發技巧。 JavsScript加密混淆破解技法大公開 JavaScript對於網頁是非常重要的腳本語言，而讀者遇到以JavaScript做加密、混淆、美化等技巧的網頁，往往就望之興嘆無法再進行分析與開發爬蟲，藉由Excel VBA、Python對JavaScript操作範例練習，讓讀者面對相關網頁不再裹足不前。 針對封包側錄與發送過程進行詳細的探討與解說 封包分析是開發爬蟲程式最重要的一環，若封包側錄、分析、發送等環節出錯，將會導致開發爬蟲程式出現嚴重錯誤，陷入「一步錯步步錯」的窘境，要解決此問題就必須對封包發送內容能清楚掌握，本書針對封包側錄與發送過程進行詳細的探討與解說，透過工具設定與操作，明確封包內容資訊，進一步提升爬蟲分析能力。 分析網站資料產生的流程，分成網頁操作、封包側錄與分析、連線測試等階段，將每個階段的特徵記錄、整理、歸納而成「網頁操作分析表」，讓讀者在分析網站能一目了然網頁全貌，可避免分析了後面忘了前面的分析，導致開發爬蟲程式遺漏了關鍵步驟而造成無法抓取網頁資料。 各界推薦 國立政治大學應用數學系副教授 蔡炎龍 Tivo168教你Excel輕鬆投資理財 Tivo Chang 算利教官 楊禮軒

本书是《Ｐｙｔｈｏｎ 程序设计》的配套实践教材，同时也可以与其他 Ｐｙｔｈｏｎ 程序设计教材配 使用。 全书共分为两部分。 第一部分为实验指导，结合主教材设计了 １９ 个实验，每个实验 都和主教材的教学内容契合。 实验内容既包含与 Ｐｙｔｈｏｎ 语法规则相关的内容，也包含许多实 际问题的程序设计，从而增强读者的学习兴趣，提高读者分析问题和解决问题的能力。 读者 在学习过程中可以根据实际情况从每个实验中选择部分内容作为上机练习。 第二部分为配 套练习题，包含 ８ 个部分的习题内容，基本覆盖了主教材的主要章节和知识点，可以帮助读者 很好地巩固主教材各章知识要点。

本书介绍了如何使用Python来编写网络爬虫程序，内容包括网络爬虫简介、发送请求、提取数据、使用多个线程和进程进行并发抓取、抓取动态页面中的内容、与表单进行交互、处理页面中的验证码问题及使用Scrapy和分布式进行数据抓取等。

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 ★：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 ★：SQLit

寫出你的專屬指標！ 現職程式交易員帶你用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 現在，不，應該說早在好幾年前，程式就已經充斥、席捲了整個市場。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? 當別人邊喝咖啡邊吃下午茶，程式在替他監控市場時，你是否還在辛苦盯盤，甚至荒廢本業？ 市面上確實充斥著許多很好用、很方便的自動交易軟體，甚至許多也支援寫內建程式碼，那我們為什麼要學Python? 因為高度的自由化，當你使用的軟體對於某些商品在資料或是其他層面支援不夠，那你幾乎就無計可施；亦或是真正支援廣泛又非常專業的軟體如Bloomberg則要價不斐。學會一套語言的好處是沒有任何事情可以綁住你，你可以自由的獲取你想要的資料；自由的寫出屬於你的專屬指標。 本書三大核心，由現職程式交易員帶你用python從資料獲取、小幫手每日自動監測市場到回測三個層面走進台股市場。

★★★★★【國內第一本】【全彩印刷】★★★★★ ★★★★★【機器學習】+【微積分原理】+【Python實作】★★★★★ ★★★【賽車】、【鬥牛】、【金門高粱酒】邁向微積分之路 ! ★★★ ★★★★★【生硬】微積分變【有趣】! ★★★★★ 近幾年每當無法入眠時，只要拿起人工智能、機器學習或深度學習的書籍，看到複雜的數學公式可以立即進入夢鄉，這些書籍成為我的安眠藥。心中總想寫一本可以讓擁有高中數學程度即可看懂人工智能、機器學習或深度學習的書籍，或是說看了不會想睡覺的機器學習書籍，這個理念成為我撰寫這本書籍很重要的動力。 這本書幾個重大特色如下： ★ 【高中數學】程度即可閱讀 ★ 微積分原理【從0開始】解說 ★ 【微積分原理彩色圖解】 ★ 培養學習微積分的【邏輯觀念】 ★ 【手工推導】與【Python計算】微積分公式 ★ 完整【彩色圖例解說】機器學習與微積分的【關聯】 ★ 【微分找出極值】 ★ 認識【機率密度函數】 ★ 【多重積分】觀念與意義 ★ 【偏微分】意義與應用 ★ 【梯度下降法】觀念與應用 ★ 【非線性函數】數據擬合 ★ 【神經網路的數學】 ★ 【深度學習】 ★ 【Python實作】 在徹底研究機器學習後，筆者體會應該從【基礎數學】與【微積分】開始，有了這些基礎未來才可以設計有靈魂的機器學習應用程式。 筆者學校畢業多年體會基礎數學與微積分不是不會與艱難而是生疏了，如果機器學習的書籍可以將複雜公式與理論從基礎開始一步一步推導，使用彩色圖片搭配Python程式實例解說，可以很容易帶領讀者進入這個領域，同時感受基礎數學與微積分不再如此艱澀，這本書將為讀者開啟進入機器學習的殿堂。

制霸5大超強聊天機器人 「智慧客服、即時查詢、發票對獎、多國語音翻譯、 線上旅館訂房」的人工智慧實戰攻略 LINE在全台擁有2,100萬個活躍用戶，使用者橫跨所有領域，深入每個年齡層，樹立不可撼動的地位。LINE Bot是近年來非常受到企業重視與愛用的服務，除了被動的客服答詢，還能主動推播行銷與活動資訊，為企業、社群或團體打造品牌形象，營造出使用者認同感與忠誠度。 書中使用當前最受歡迎的Python程式語言與Flask應用程式框架作為所有內容的技術主軸，從認識LINE Bot運作原理開始，經由LINE 2.0帳號申請、熟悉開發工具，最後再導入五個不同面向的重要專案，用Python全面學會LINE Bot的AI智慧機器人開發。 用最紅程式語言與應用框架打造最受歡迎聊天機器人 從環境建置、帳號申請、開發實作到商業實戰應用 緊扣每項技術的重要環節，由入門到精通！ 【LINE Bot開發設定與介面互動配置】 ■LINE開發者帳號申請與圖文選單設定 ■文字圖片與多媒體回應訊息、快速選單整合 ■按鈕、確認與轉盤回應樣板訊息 ■圖片地圖與日期時間選單應用 ■運用彈性配置設計靈活的訊息樣式 ■利用LIFF在LINE加入網頁應用程式 【Python與Flask合體超強智慧機器人】 ■建置Python開發環境 ■啟動Jupyter Notebook及建立檔案 ■使用Flask打造Web API應用程式 ■Messaging API運用與實作 ■PostgreSQL資料庫建置與使用 ■LUIS為LINE Bot加上會思考的智慧大腦，快速理解詢問內容 ■QnAMaker利用機器學習訓練模型，快速建置問答資料庫 ■HeroKu免費高效的應用程式雲端平台部署 ✶「智慧客服機器人」實戰： 善用機器學習建立語意分析資料庫，開發專屬智慧客服系統。 ✶「天氣匯率萬事通」實戰： 即時查詢氣象與當天匯率，隨時回覆相關資訊。 ✶「發票對獎小幫手」實戰： 結合網路爬蟲收集數據，大幅提升處理效率。 ✶「多國語音翻譯機器人」實戰： 搭配雲端 API，開發多國語音翻譯機器人。 ✶「線上旅館訂房管家」實戰： 結合電子商務應用，成為最佳虛擬助手。 *本書是使用Flask打造Web API應用程式，若想使用Django， 可參考另一本書《Python與LINE Bot機器人全面實戰特訓班》。

在徹底研究機器學習後，筆者體會許多基礎數學不是不會與艱難而是生疏了，如果機器學習的書籍可以將複雜公式從基礎開始一步一步推導，其實可以很容易帶領讀者進入這個領域，同時感受數學不再如此艱澀，這也是我撰寫本書時時提醒自己要留意的事項。 研究機器學習雖然有很多模組可以使用，但是如果不懂相關數學原理，坦白說筆者不會相信未來你在這個領域會有所成就。 這本書講解了下列相關數學的基本知識。 ► 資料視覺化使用matplotlib ► 基礎數學模組Math ► 基礎數學模組Sympy ► 數學應用模組Numpy ► 機器學習基本觀念 ► 從方程式到函數 ► 方程式與機器學習 ► 從畢氏定理看機器學習 ► 聯立方程式與聯立不等式與機器學習 ► 機器學習需要知道的二次函數 ► 機器學習的最小平方法 ► 機器學習必須知道的集合與機率 ► 機率觀念與貝式定理的運用－COVID-19的全民普篩準確性推估 ► 筆者講解指數與對數的運算規則，同時驗證這些規則 ► 除了講解機器學習很重要的歐拉數(Euler’s Number)，更說明歐拉數的由來 ► 認識邏輯(logistic)函數與logit函數 ► 三角函數 ► 大型運算子運算 ► 向量、矩陣與線性迴歸 未來相關書籍 這本書是筆者機器學習系列書的起點，未來還將撰寫下列書籍： 機器學習：彩色圖解 + 微積分篇 + Python實作 本書特色 這幾年心中總想寫一本可以讓擁有高中數學程度的讀者即可看懂人工智慧、機器學習或深度學習的書籍，或是說看了不會想睡覺的機器學習書籍，這個理念成為我撰寫這本書籍很重要的動力。為了卸除數學心房，筆者撰寫此書依循原則如下： 1：數學原理彩色圖解。 2：手工計算基礎數學。 3：Python程式高效實作。 這本書撰寫的幾個特色如下： 1：全書共用150個Python實例，講解機器學習的基礎數學 2：極詳細、超清楚、帶領讀者從畏懼數學到喜歡數學 3：複雜的數學符號重新拆解，原來可以很容易 4：了解機器學習的數學原理，讓機器學習程式充滿智慧靈魂

本书特色：(1)文字说明、源代码与运行结果穿插呈现，结合理论知识与实践经验。 (2)凸显第四代与第三代程序语言不同之处，掌握数据驱动程序设计的特点。 (3)左手用R，右手用Python，厚植追随**数据科学家的实力。 (4)配套资源丰富，来自各行业的数据处理与分析案例、R/Python对比的源代码、完整的教学课件。 (5)深入浅出地介绍统计机器学习理论与实务，做中学、学中做，迈向术道兼修的境界。 凝聚数据挖掘、机器学习等多学科的领悟R 与 Python兼修，配套课件、案例、源代码简单直白的叙述，带领读者认识数据分析与数据科学程序，通过案例代入练习，帮助读者快速建立数据科学的重要概念。 ——东吴大学巨量资料管理学院院长 许晋雄 博士学者的研究主题多半固定在某些范围内，很少人能像邹教授一样，醉心追求人工智能的*新趋势、数学分析方法及软件，让相关技术落地生根。 ——明志科技大学机械工程系特聘教授兼工程学院院长 梁晶炜 博士邹教授结合自己多年来的研究经验和体会，深入浅出地介绍了机器学习基础及各种统计学习方式下的数据分析方法，对高校学生及相关领域科技工作者有很好的启发。 ——南京理工大学教授博导、江苏省应用统计学会秘书长 程龙生 博士来自不同领域的资料处理与分析范例，同时掌握资料分析两大主流工具 —— R 与 Python，深入浅出地介绍统计机器学习理论与实务。

-涵蓋Python3.0至3.9實用特性 -運用TypeHints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PyConTaiwan2013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Python3.9而撰寫，涵蓋Python3.0至3.9的實用特性。 ‧直接在範例上融合TypeHints，增加程式碼可讀性，並結合mypy進行型態檢查。 ‧涵蓋abc、collection.abc、datetime、urllib、pdb、unittest、timeit、threading、subprocess、multiprocessing、asyncio等標準程式庫之實用模組。 ‧介紹async、await、asyncfor、asyncwith等語法，並探討如何運用asyncio模組進行非同步程式設計。 ‧對於描述器、裝飾器、meta類別實作等進階主題詳細探討，並以標準程式庫中@staticmethod、@abstractmethod等功能之模仿，作為實際之應用對象。 ‧建議動手實作的範例提供Lab檔案，更能掌握練習重點。

初学者学习机器学习课程一般都会面临两大障碍。**大障碍是数学基础。机器学习要求有数学基础，书中大量的公式是初学者的噩梦，尤其是对于已经离开大学走向工作岗位的爱好者来说，从头开始去学习和理解数据分布和模型背后的数学原理需要花费很多的时间和精力，学习周期非常漫长。第二大障碍是编程实践。并不是所有人都擅长编代码，而只有亲手用代码实现机器学习的各种算法，亲眼见到算法解决了实际问题，才能更深入理解算法。除非想做高精尖的前沿研究，理论研究和公式推导并非大多数人的专长，如果只是想更合理地应用机器学习来解决实际问题，掌握必需的数学知识就可以理解问题该如何解决，使用Python编程实现机器学习算法也比使用C++或Java等语言容易得多。 本书就是为了让初学者顺利入门而设计的。首先，本书只讲述机器学习常用算法的基本原理，并不追求各种算法大而全地简略罗列，学习并深入理解这些精挑细选的算法后，能够了解基本的机器学习算法，使用适合的算法来解决实际问题。其次，本书使用Python 3.7+Numpy来实现常用的机器学习算法，读者能亲眼看见算法的工作过程和结果，可加深对抽象公式和算法的理解，逐步掌握机器学习的基本原理和编程技能，拉近理论与实践的距离。再次，每章都附有习题和习题参考答案，其中，一部分习题是为了帮助读者理解正文内容而设置的，另一部分习题是为了降低正文中的数学要求，将一些必要但枯燥的公式推导放在习题中，供读者有选择性地学习。 机器学习原理与Python编程实践，专为初学者顺利入门设计，解决机器学习中数学基础和编程实践的两大障碍

內容簡介:◆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。

【聯合推薦】 嘉義基督教醫院兒童醫學部兒童腎臟科主任、嘉基創新育成中心主任周信旭醫師 Eco-City智慧生活科技區域整合中心執行長、國立交通大學土木工程系曾仁杰教授 台北榮民總醫院關艾琛醫師 【嚴選經典】美國矽谷創業家/全球科技大廠與業界指定工研院顧問講師之PythonTensorFlow人工智慧機器學習入門鉅作! 本書為作者柯博文老師在各大企業教授Python、機器學習、人工智慧的課程內容匯集而成。歷經業界頂尖的工程師學員多次考驗，實戰多年後才匯集成冊。內容包含：Python、機器學習、人工智慧、TensorFlow、Keras、OpenCV等相關API的使用方法。並提供了203個範例程式，與169支影音教學影片。 ◎以豐富的範例淺顯易懂的解說Python程式語言，並加入詳細的程式註解，使讀者瞭解每個程式的動作。 ◎介紹業界統計分析相關的機器學習資料分析程式，並大量使用業界數據，進行分析和預測。 ◎使用Tensorflow.Keras實踐人工智慧，以MLP類神經的原理和案例，讓讀者瞭解如何修改程式，才能達到百分百的準確率的目標，並用CNN的手寫辨識方法，結合OpenCV達到學習人工智慧，並且實際應用在生活中。

本书从神经网络的基础知识讲起，逐步深入到Python进阶实战，通过对各种实用的第三方库进行详细讲解与实战运用，让读者不但能够更加深入地了解神经网络，而且能够简单高效地搭建自己的神经网络，即使没有专业背景知识也能轻松入门神经网络。

★推薦！加深加廣，多元選修★ ★入門！新手練就扎實程式設計、訓練運算思維首選 ★實用！範例以日常生活實務應用，再搭配專題實作 ．微軟最有價值專家(MVP)與資深教師共同執筆 由MVP與科技大學教授程式設計教師根據教育部最新課綱與初學者所應具備程式設計基本素養所撰寫的入門教材，內容兼具理論與實務，書中範例引導初學者邏輯思考、解決問題，是教師教授程式設計與訓練學生運算思維的好教材。 ．扎實訓練，初學打穩基礎 扎實的程式設計訓練，由Python環境建置、結構化程式設計、函式模組化設計，一直到資料庫專題實作。各章節切割獨立單元，使各單元能扎實訓練，內容連貫、範例以日常生活實務應用，使初學者無痛邁入Python程式設計殿堂。 ．新手自學，教師授課首選 全書共十八章，適合初學者自學，教師教學無壓力，由基礎程式設計到資料庫與視窗專題整合全書程式設計技巧，使讀者能融會貫通、學以致用。 ．上機實作，學習與練習一氣呵成 實作豐富多元，如：立方體表面積與體積計算、貸款試算、儲值卡消費購物、BMI值與身體肥胖程度判斷、高速公路過路費計算、階乘計算、計程車跳表收費計算、猜數遊戲、密碼驗證、九九乘法表、串列元素平均計算、矩陣旋轉、求三角形面積自定函式設計...等。

本書從Python基礎程式設計開始，經由流程控制、迴圈、串列、函式、字典、檔案操作等章節，逐漸邁向資料爬蟲技能：存取開放資料、JSON與CSV、爬蟲網頁資訊進行彙整，以120個精選範例讓初學者徹底掌握Python基礎到資料存取與爬蟲應用精髓。 ■易學：初學者透過步驟練習可以完整重現書中範例。同時配合大量範例了解Python語法、字典、檔案、動態生成網頁、存取CSV與JSON以及網路爬蟲進行整合運用。 ■易懂：範例日常生活化，逐步解說，易學易懂。 ■易教：本書經過初學者與開發人員試讀、教師試教，修改內容與作法，去蕪存菁，教師免備課。 書中提供精選實務案例供讀者練習套用，包含： *產品管理系統-存取檔案 *產品管理系統-以CSV與JSON為資料來源 *模擬遊戲卡牌遊戲 *爬取博客來網站資訊 *動態爬取網路圖片 *爬取Dcard熱門文章 *讀取OpenData農場資訊 *讀取OpenData計算農場數並繪製柱狀圖 *讀取OpenData動態製作農村地方美食小吃網頁 *讀取健保資料開放服務製作口罩剩餘數量查詢網頁

本书是基于机器视觉、语音识别等典型方法的开源硬件及开源算法,利用 Python 编程工具而设计的创新实践项目。 本书注重推动人工智能新技术的工程实践,将人工智能教育与创客教育相结合,课程模块包括颜色形状检测、目标跟踪、边缘检测、轨迹跟踪、人脸检测、人眼检测、瞳孔检测、条码二维码识别、笑脸检测、数字识别、语音识别等实践项目。 每个课程模块均从社会需求及生活实际出发设置实践任务,介绍相关的理论知识和应用方法,提供相应算法的 Python 实施案例,引导学生动手实践,掌握经典机器视觉、语音识别技术的应用方法,并能够解决实际问题,培养学生的创新实践能力,可作为高等院校学生创新实践类课程教材。

近年來，深度學習的相關演算法已被廣泛使用在電腦視覺(computervision)、神經機器翻譯(neuralmachinetranslation)、神經風格轉換(neuralstyletransfer)及聊天機器人(chatbots)等的應用。 雖然網路上已經提供了許多深度學習的各種演算法程式，但若只會使用程式卻不瞭解各種演算法的內涵，對於深度學習的領域只能是見樹不見林，無法真正體會深度學習的精要，亦無法有更深入的應用。因此，本書以人工智慧及深度學習的理論基礎著手，來陳述各種人工智慧演算法的理論基礎及完整數學推導過程，並輔以Python來進行各演算法的實踐，以達到精通人工智慧演算法的目的。 本書特色： •從深度學習的預備知識開始，帶領讀者具備進入深度學習的領域知識。 •提供各種演算法的手算範例，讓讀者更能理解各演算法的過程。 •除介紹在深度學習已常用的方法外，更加介紹新近的各種演算法。 •推導各種演算法的梯度過程，使讀者更深入瞭解演算法的數理過程。 •各章節提供數個Python範例，完整帶領讀者使用深度學習來解決各類問題。