Python

最推薦入手的Python入門第一本書！ 真正「看得懂、寫得出、用得上」！ 有趣，而且有效！從「感覺會了」到「真的會了」朗 現在靠工具、靠直覺就能Vibe出一些成果，但真正理解Python，讓你寫得更順、改得更快、做得更完整。 延續《深入淺出》系列一貫風格 圖像漫畫＋幽默對話講解＋大量實作練習，透過多感官引導的學習，讓你自然吸收關鍵觀念與語法運作邏輯。 實境學會駕馭程式、解決問題，而不只是死背語法 結合生活化案例與小專案，從基礎語法到問題拆解，帶你養成真正的程式思維，讓每一步都懂「為什麼」，而不是「剛好可以」。 寫給現在就想開始、也想走得更遠的你 適合零基礎、跨領域學習者，也適合已經在Vibe、但想讓成果變得更穩建更專業的創作者與工作者。 為你拓展你的可能性 AI、資料分析、自動化、Web開發、……等，用Python讓你大展身手，實現所有的可能。 -------------------------------------------------------------- 『《深入淺出 Python》提供了一種引人入勝的學習體驗，感覺就像一位友好及知識淵博的導師親自指導你。這本書在娛樂性和資訊性內容之間達到了完美的平衡，使學習Python變得有趣且有效。』 ―William Jamir Silva（威廉·賈米爾·席爾瓦），Anaconda軟體工程師 『這本書讓我們得以用一種有趣的方式來學習Python程式設計，所使用的開發工具與我同事日常使用的一樣。書中包含了一系列逐步加深的挑戰，讓我解決了一些在一開始無法應付的問題。書中對於"Pythonic"程式設計風格的介紹非常難得，且對讀者來說具有很高的價值，強調了「不止一種方法可以解決問題」。』 ―Dave Marsden（戴夫·馬斯登）, CTS雲端架構師 『《深入淺出 Python》不僅提供你基礎知識，還剔除了所有不必要的冗餘內容。讓你在開發真實應用程式時，還能享受有趣的故事，同時建立Jupyter notebooks，並在網路上部署可行的應用程式。如果Python在你的待學清單上，那就從這本書開始吧！』 ―Daniel Hinojosa, 開發者/教師/演講者 『這是進入強大程式語言Python的絕佳起點，帶你踏上一段教育性和引人入勝的旅程，從概念到實際的網頁應用程式』 ―Michael Hopkins（邁克爾

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

本書是程式設計教科書暢銷作家洪維恩老師最新著作，經課堂實戰教學淬練，學生試讀試做習題回饋，規劃出適當學習節奏、自學/課堂授課均適用的 Python 入門學習教材，涵蓋多項特色，包括：\\ Visual Studio Code×Jupyter 雙環境教學 //以 Visual Studio Code 搭配內建 Jupyter 環境教學，單行形式小範例講解語法、函式用法等細節，可在 Jupyter 快速輸入程式碼驗證。學習到一小段落後，再搭配大範例使用 Visual Studio Code 執行獨立 .py 程式檔綜合應用，既可反覆練習刻印學習內容，也能夠體悟實際用途。\\ 程式碼與解說對頁編排、易學易讀不卡頓 //全書編排考量易讀性，範例以不跨頁為原則，程式碼與解說盡量安排在左右對頁，避免前後來回翻閱查找，只要攤開書頁，即可左右對照閱讀。對於抽象或是較為複雜的觀念，也搭配精心設計圖解，協助快速理解。像是 NumPy 裡多維度的資料概念，就提供立體圖解，不用自己在腦中費力想像。\\ 從基本語法到應用主題通包 //除變數、流程控制、容器、函數、物件導向的類別與繼承、檔案、異常處理等必學的基本語法外，也涵蓋機器學習與資料科學的共同基礎套件--NumPy 矩陣科學運算、Matplotlib 資料繪圖視覺化與 Pandas 資料處理分析，以及用途最廣的 BeautifulSoup 網路爬蟲與 Skimage 影像處理。\\ 完整習題解答與教師專用題庫 //本書提供依照章、節編排近 300 題的自我練習題，題目本身含解題指引，可先複習相關內文再嘗試解題，並且附有完整習題解答，學到哪裡、練到哪裡，最適合自學或是課後自我驗證學習成果。另外也提供學校用書授課老師專屬題庫，同樣以章節編排，可適度輔助課後作業或是階段測驗，並搭配有經實際授課驗證的投影片，教學節奏最流暢。\\ 關鍵概念深度剖析 //對於初學者容易卡關的地方，像是可變與不可變的物件、可雜湊與不可雜湊的物件，淺層拷貝與深層拷貝、遞迴函式、參數的傳遞等，都有相當篇幅的解說，讓學習者能夠清楚來龍去脈，而不只是照著生硬的規則套用，即使遇到問題也能依循學到的觀念解學。本書特色:□ 每章末均有豐富習題與完整解答驗證學習成效□ 另有教師專用題庫搭配檢視教學成果□ 採用 VScode、Github Copilot 業界工具□ 從基本語法到 N

內容簡介:使用Python套件與框架完成網路自動化、監控、雲端和管理👍 台灣旅美資深網路技術專家最新實戰指南👍 教你用Python點滿網路自動化的技能樹👍 涵蓋Docker、Python、GitLab與DevOps技術👍 從基礎技能到建構企業級API全面掌握🎯 適合所有希望拓展技能並追求網路自動化（NetDevOps）的網路工程師！ 「本書書名是《精通Python網路開發》，但涵蓋範圍遠遠超出了Python腳本。我僅使用這本書，就足以讓我經驗豐富、精通CLI的網路安全工程師團隊，快速了解網路自動化及其相關知識。簡言之，尋求專注於自動化的網路工程師，可將本書視為網路工程庫的重要補充。」--Daniel Luechtefeld -Snowdog 技術和網络首席顧問在基礎設施中，網路決定了應用程序部署、維護和服務方式。身為一種強大的程式語言，Python為網路工程師提供了許多工具，讓他們能像過去的系統工程師與程式開發者一樣，探索與操作設備。在《精通Python網路開發》一書中，您將開始一段以Python為基礎的旅程，從傳統的網路工程師轉變為能適應下一代網路的網路開發人員。本書針對新的Python特性和DevOps框架進行全面更新。新增了關於Docker容器和Python3 Async IO的章節，每一章也使用最新的函式庫和範例，以確保相容性與對概念的理解。從Python的基本概述開始，您將學習與傳統網路設備和支援API的網路設備互動的方法。利用高階Python套件與框架來執行網路自動化任務、監控、管理和強化網路安全，深入研究AWS和Azure雲端服務與運算，使用Git管理程式碼、GitLab實作持續整合，運用基於Python撰寫的測試工具來驗證網路。 您將學到：*使用Python與網路設備互動 *了解Docker開發與部署的方式*使用Python和各種工具獲取網路資訊*學習使用ELK執行網路資料分析*使用Flask並建置一個高階API與企業內部應用程式互動*發現Python3的新Async IO特性與概念*探索測試驅動開發的概念並使用PyTest來驅動程式碼測試的覆蓋率*了解使用GitLab與網路中的DevOps實例

1.以交談對話方式學習，讓學習者產生興趣。2.每一章皆有主題漫畫，讓學習者知道此章的學習動機。3.以豐富的範例和解說，讓學習者可達到事半功倍的效果。4.每一章附有上機的實習題目和回家的習題作業，讓學習者測試對本章的了解程度。本書以兩人交談的方式，讓讀者從本書主角「阿志哥和苡凡妹」輕鬆的對話中，引發對Python程式設計的興趣。本書亦將初學者在撰寫程式時容易出錯的地方彰顯出來，讓讀者深刻地烙印在腦海中，往後不會出現同樣的錯誤。另外，為了讓讀者了解每一章的主題，在各章章首置入饒富趣味的圖片，點出該章的學習目標，為學習Python程式設計增添了樂趣。透過豐富的範例程式和詳細說明，幫助讀者在學習過程中提升學習效率。每一章的習題經過精心設計，涵蓋選擇題、簡答題、實作題和除錯題等多樣題型。此外，書中引入了生成式AI工具，如ChatGPT、Claude、Gemini和Copilot，作為學習的輔助資源，進一步提升學習的效果，幫助讀者更全面地掌握程式設計技能。目錄

想從 0 基礎開始學會程式設計？快來閱讀本書 想看 2 行程式解 APCS 的例子？快來閱讀本書 本書著重解題方法，使用大量實例與圖示，協助您快速學會程式設計！ 本書由資深教師編撰，針對初學程式設計的困難，提供以下秘笈： *從 0 開始，讓您按部就班學會程式設計。 *超過 100 個範例可供動手練習。 *著重解題方法設計，範例皆提供解題方法設計、程式碼、執行結果、程式解說等。 *使用大量圖形說明解題方法。 *搭配 APCS 基本實作題，協助跨過門檻。

常見的資料結構有哪些？陣列(Array)、鏈結串列(Linked List)、堆疊(Stack)、佇列(Queue)、樹(Tree)、圖(Graph)、堆積(Heap)、雜湊表(Hash table)等。這是一個資料無處不在、訊息快速傳遞的世界。本書以Python程式語言為實作對象，將資料結構的概念與運作以圖像擷取豐富其解說。利用Python程式語言的特色和語法來立體呈現資料結構的內涵，是學習資料結構的最佳工具書。全書重要主題如下：●以直白、易懂的Python語言演示敘述、語法和範例●範例皆有完整的程式碼，邊做邊學，不只能輕鬆上手，更能提高學習成效●使用Python程式語言，詮釋資料結構的多樣性，把理論化繁為簡，讓學習者能全盤掌握●圖像解說清晰明朗，配合表格作法條理化資料，步驟皆按部就班，讓程式範例說明立體化，學習者跟上進度就能明確掌握●各章節末皆有針對內容的課後習作，包含測驗和實作題型，可自行規劃學習進度，練習或加強學習知識的範疇期能把握住最嚴謹的態度，輔以最精要的表達方式，降低閱讀壓力，筆者深信本書能讓學習者對資料結構有更多收穫。

快速參考指南涵蓋Python 3.7到3.11「深入介紹Python，是最新、易懂且實用的指南。一本優秀的現代參考書，有大量的洞見和建議，將滿足從初級中階使用者到專家級的每個人。」—Mark SummerfieldQtrac Ltd總監Python最近在TIOBE index中被列為當今最流行的程式語言，特別是由於它在設計、原型開發、測試、部署和維護方面的廣泛適用性。透過本書最新的第四版，你將學會如何最大限度地利用Python，無論你是專業的程式設計師，還是需要這種語言來解決特定領域問題的人士。由公認的Python專家精心策劃，這個新版本側重於3.10版本，讓這本關於Python語言的開創性作品完全包含了Python五個發行版的最新資訊，包括對最近剛釋出的Python 3.11之報導。這本便捷的指南將幫助你：‧學習Python如何將資料和程式表示為物件‧理解型別注釋(type annotations)的價值和用途‧檢視哪些語言功能出現在哪個最近版本中‧探索如何透過慣用語掌握現代Python‧學習如何適當地設置Python專案的結構‧了解如何測試、除錯和最佳化Python程式碼

使用pandas、NumPy和Jupyter進行資料整理「Wes更新了這本新版本的內容，確保它是學習Python和pandas資料分析知識的首選資源。再多的言語都無法形容我是多麼推薦這本書。」―Paul Barry講師及O’Reilly《深入淺出Python》作者這本權威的手冊將教你如何在Python中操作、處理、清理、整理資料組。第三版配合Python 3.10和pandas 1.4進行更新，用豐富的案例研究教你如何有效地解決廣泛的資料分析問題。在過程中，你將學會最新版的pandas、NumPy和Jupyter。作者Wes McKinney是Python pandas專案的創始人，在這本書中，以實用和現代化的方式介紹Python資料科學工具組，本書非常適合剛接觸Python的分析師，以及剛接觸資料科學和科學計算的Python程式設計師。本書在GitHub提供資料檔案與相關素材。‧使用IPython shell和Jupyter Notebook進行探索性計算‧學習NumPy基礎和進階功能‧認識pandas程式庫的資料分析工具‧使用靈活的工具進行載入、清理、轉換、合併與重塑資料‧用matplotlib製作資訊豐富的視覺化圖表‧運用pandas的groupBy工具對資料進行切割與彙總‧分析與處理正規和非正規的時間序列資料‧透過詳盡的範例學習如何解決真正的資料分析問題

★快速入門Python程式設計，概念清楚講解，範例具實用性及趣味性。閱讀本書後，可具備完整的Python程式設計概念和能力，並能夠自己撰寫程式。 ★以範例實作學習Python，超過200個以上入門小範例、APCS檢定題目、電腦軟體設計丙級檢定題目、技藝競賽題目。 本書特色: 1、以高中職程度設計的Python入門學習教材。 2、快速入門、有趣且實用的範例，快樂學習，提高學生學習動機。 3、範例融入APCS、電腦軟體設計丙級檢定及技藝競賽題目。 4、使用ChatGPT獲取Python解答和建議。

●Python 詳細語法教學 ●17 個 Python 常用函式庫 ●50 個 Python 必學與生活應用範例 ●30 個 Python 影音處理範例 ●16 個 Python 網頁爬蟲範例 ●15 個 Python 網頁應用範例 ●串接 Gmail、Google 試算表、EXCEL ●串接 ChatGPT、Dialoglow、Firbase 資料庫 Python 是目前世界上最流行的程式語言之一，也是相當容易入門且功能強大的程式語言。它除了可以透過簡單邏輯進行程式設計，更具備有高效能的資料結構處理能力。Python 簡單易懂的程式語法，結合由 C 語言建構的特性，使得 Python 能跨平台開發，也幾乎能在所有作業系統中運作。 如果是 Python 初學者，可以從本書的第一章開始，循序漸進的認識語法結構、變數、邏輯、迴圈和各個型別的規範，並學會近二十個常用的標準函式庫。如果已經是 Python 的開發者，更可以直接從後半部的範例開始閱讀，透過各式範例的練習，熟悉各種 Python 的實際應用。 本書包含了 100 個以上的範例，內容涵蓋基礎應用、數學應用、生活應用、影音處理應用、網路爬蟲與網路服務應用，不僅適合自我學習，更能徹底發揮 Python 的優勢，替生活中創造更多的便利與想像。

機器學習是AI人工智慧的基礎，但機器學習本身是門較高深的課程，而本書為了讓讀者能夠快速理解，從入門者的角度做編寫。書中先講述AI及Python語言，複習Python基礎語法到進階語法，讓讀者先掌握Python語言，接著學習機器學習的各種實作項目，如資料分析、線性回歸模型及模型評估等，藉此對於機器學習有更進一步的認識。

APCS為Advanced Placement Computer Science的英文縮寫，是指「大學程式設計先修檢測」。APCS考試類型包括：觀念題及實作題。觀念題是以單選題的方式進行測驗，考試重點在於程式設計概念、解決問題的運算思維或理解演算法的基礎觀念。在程式設計實作題可自行選擇以C、C++、Java、Python 撰寫程式，雖然考生可自行選擇四種語言之一來撰寫實作題的程式解答，不過APCS考題的觀念題如果需提供程式片段，還是會以C語言命題，所以建議考生對C語言還是要有一定的了解，本書也會以明快的介紹，來幫助各位快速學習C語言。本書實作題會以Python語言實作，並根據APCS公告的觀念題及實作題，分別安排到各章的主題之中，目的就是希望各位在學習完某一特定主題後，可以馬上測試相關的APCS觀念題，以幫助各位讀者學以致用，清楚掌握考試的重點。全書實作題程式範例，都已在Python的IDLE整合開發環境下正確編譯與執行。期許本書能幫助各位具備以Python語言設計程式的基本能力，並提升應試APCS的程式設計實作能力。

資料結構(Data Structures)是資訊學科的核心課程之一，也是基礎和必修的科目。本書確實闡述資料結構的重要主題，並以圖文並茂的方式表達，最能達到教學與學習事半功倍的效果。各章的每一小節幾乎都附有「練習題」，讓讀者能藉由測驗，評量自己對此節的了解程度；而書末亦附有這些練習題的參考解答。各章末再附上「動動腦時間」，這些題目取自歷屆的高考或研究所考試題目，或是筆者根據內文加以設計的題目，每道題

- 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

本書以條列式介紹常用的 python 語法，避免冗長文字陳述，使你能快速抓住重點，縮短語法學習的時間，即使重新閱讀時也能很快回復記憶。然而，程式語法不等於程式設計，撰寫程式首先要有明確的解題步驟，才能由之轉為程式碼。若沒有解題步驟，縱使有滿肚子的程式語法，也無法完成程式設計。程式設計之所以讓許多人學而無功，往往是因為忘了在程式設計過程中利用數學。許多程式問題表面上看不到數學，但並不表示數學不存在，

Programming knowledge is often necessary for finding a solution to a biological problem. Based on the author’s extensive experience, Python for Bioinformatics helps scientists solve their biological p