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《Python 程序設計：從基礎開發到數據分析》包括兩部分內容：第1部分是前9章，內容為Python編程基礎知識；第2部分是後5章，內容為Python數據分析基礎知識及應用。 第1章從編程語言的特點人手，介紹Python的學習路徑及其安裝方法。第2章介紹Python的基礎語法，包括變量、數據類型、運算符、內置函數。第3章介紹Python的四種序列結構，包括列表、元組、字典、集合。第4章介紹Python的條件控制、循環控制結構。第5章介紹Python的自定義函數。第6章介紹Python常用標準庫、第三方庫的功能。第7章介紹字符串的編碼格式及常用方法。第8章介紹Python對文本文件、二進制文件的操作。第9章介紹Python面向物件編程的機制及特點。第10章介紹NumPy數組及數組間的運算。第11章介紹Matplotlib庫下6種基本圖形及動態圖的繪制。第12章介紹Python與MySQL數據庫編程。第13章介紹Pandas統計分析基礎。第14章介紹skl庫下，常用機器學習算法的使用。 本教材配套以下教學資源：教學PPT、習題答案、數據分析支撐文件、程序代碼等，請選用該書作教材的老師登錄注冊下載，或發郵件索取（注明學校名+姓名）。書中的程序代碼均在Python 3.8、Anaconda 3上調試通過，有些需要安裝第三方庫。 《Python 程序設計：從基礎開發到數據分析》可作為普通高校計算機、大數據、人工智能、金融管理等專業的教材，也可供廣大從事數據分析、人工智能、機器學習等應用系統開發的技術人員參考。

也許你聽說過全棧工程師，他們善於設計系統架構，精通資料庫建模、通用網絡通訊協定、後端併發處理、前端接口設計，在學術研究或工程項目中能獨當一面。通過對Python 3及相關Web框架的學習和實踐，你就可以成為這樣的全能型人才。 本書分為3篇：上篇是Python基礎，帶領初學者實踐Python開發環境，掌握基本語法，同時對網絡通訊協定、Web用戶端技術、資料庫建模等網絡程序設計基礎進行深入淺出的學習；中篇是Python框架，學習當前***的Python Web框架，即Django、Tornado、Flask和Twisted，達到對各種Python網絡技術融會貫通的目的；下篇是Python框架實戰，分別使用4種框架進行項目實踐，利用其各自的特點開發適用於不同場景的網絡程式。本書內容精練、重點突出、實例豐富、講解通俗，是廣大網絡應用設計和開發人員不可多得的一本參考書。 本書非常適合大中專院校師生學習和閱讀，也可作為計算機培訓機構的教材。

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

《Python 3程序設計基礎》對Python 3進行了全面的闡述，內容分為基礎和應用兩部分。其中，基礎部分包括Python編程概述、基本數據類型、組合數據類型、輸入輸出文件、順序與選擇結構、循環結構、函數與模塊、面向對象程序設計基礎。應用部分包括圖形用戶界面、科學計算、網絡爬蟲、數據庫應用、Web開發、電子遊戲開發和異常處理與測試。附錄給出了全國計算機等級考試二級Python語言程序設計考試大綱

本書是一本特別的Excel書，也是一本特別的Python書，更是一本集Python編程和Excel實用技巧於一體的書。本書從職場人士熟悉的辦公工具Excel入手，著眼於辦公這個主題，通過168個辦公實用案例學習Python是如何控制Excel實現辦公自動化的。由於本書應用了大量的案例介紹Python是如何處理Excel的工作簿、數據分析、圖表等Excel的常見辦公操作的，而不是直接學習Python是如何編程的，所以能夠極大的消除讀者學習Python的恐懼心理，極大的降低了學習門檻。

本書結合作者多年教學和豐富的工程項目經驗，根據初學者的特點和不同專業對大數據分析工作的要求，以具備利用Python進行數據分析的能力為目標編寫而成。本書的內容包括數據分析的基礎知識、常用的Python數據分析工具庫、Python數據分析可視化的方法和流程等，並且給出大量實用的案例說明如何利用Python完成數據分析工作。

智能化、自動化辦公逐漸成為職場辦公的發展趨勢，工作中結合Python編程可以自動完成大量重復性的工作，大幅提高工作效率。同時，通過Python編程可以從繁雜無序的海量數據中找出規律，分析出競品特點、客戶喜好、客戶來源等。比如銀行信貸人員統計大量的貸款客戶本息支付情況，上市公司財務人員統計大量的財務數據，企業運營人員統計分析競品海量數據，連鎖超市管理人員分析熱銷品、客戶喜好、復購率等。總之，自動化辦公及大數據分析將是未來發展的趨勢，是大家都應掌握的一門技能。 《Python+Excel職場辦公數據分析》以實戰案例為主（重點為Python處理分析Excel數據的案例），用大量的實戰案例給讀者演示如何處理實際工作中的辦公自動化問題，如何對大數據進行分析處理。教會職場人士使用辦公自動化及大數據分析解決實際問題的方法。 《Python+Excel職場辦公數據分析》適合數據工作量大的職場人士、財務人士、數據分析人士、商務人士、自動化辦公用戶、需要處理大數據的用戶等閱讀學習，也可供Python編程愛好者學習參考。 《Python+Excel職場辦公數據分析》特點： 資源豐富，掃碼即可觀看49個案例視頻（總長330分鐘），所有案例源代碼均可下載 專業實用，基礎知識點案例+銀行數據/財務數據/運營數據/銷售數據領域綜合案例

Python因為其自身的諸多優點而成為科學計算的極 佳選擇。本書是將Python 用於科學計算的實用指南，既介紹了相關的基礎知識，又提供了豐富的精彩案例，並為讀者總結了傑出實踐經驗。其主要內容包括：科學計算的基本概念與選擇Python 的理由，科學工作流和科學計算的結構，科學項目相關數據的各個方面，用於科學計算的API 和工具包，如何利用Python 的NumPy 和SciPy 包完成數值計算，用Python 做符號計算，數據分析與可視化，並行與大規模計算，等等。

Python是一門開源的程式設計語言，憑藉其易學和靈活的特點，得到了越來越多人的認可和青睞。它在金融領域也有著非常好的應用現狀和前景。本書聚焦于Python在金融分析與風險管理的應用，全書分為入門篇、基礎篇和提高篇，共12章。入門篇對Python做了介紹並結合金融場景演示了Python的基本操作；基礎篇結合金融場景，講解NumPy、Pandas、Matplotlib、SciPy等Python模組的

本書以零基礎講解為宗旨，用實例引導讀者學習，深入淺出地介紹Python的相關知識和實戰技能。全書共14章。第1章主要介紹Python的計算思維、設計邏輯、語言特點及下載與安裝等；第2～9章主要介紹Python的數據處理、表達式與運算符、流程控制與選擇結構、循環結構、複合數據類型、函數、模塊、文件與異常處理等；第10～14章主要介紹熱門算法與Python、面向對象程序設計、窗口程序與GUI設計、圖像處理與圖表繪製、網絡爬蟲等。本書同時贈送了大量相關學習資料，以便讀者擴展學習。本書適合任何想學習Python的讀者。無論你是否從事計算機相關工作，是否接觸過Python，均可通過學習本書快速掌握Python的開發方法和技巧。

機器學習是人工智能的核心，也是數據科學的關鍵技術之一。《Python機器學習》以Python語言為基礎從理論和實踐兩個層面介紹了機器學習的各種方法。全書共10章，內容涉及機器學習的基本概念、模型評估與選擇、特徵提取與降維、無監督學習、關聯規則及推薦算法、各種啟發式學習算法、集成學習、強化學習及人工神經網絡等。每章都有對應的實例供實踐參考。

本書包括Python的語言基礎（基礎部分）和高級應用（提高部分）兩方面內容，共14個項目。從Python的起源、發展、特性和優勢開始，介紹了Python的安裝和配置、數據類型、表達式和用戶交互、流程控制、容器數據類型、文件操作及系統交互、函數等語言基礎，並且內容由淺入深、循序漸進，逐步引入高級應用，包括面向物件編程、模塊和程序打包、異常處理、圖形用戶界面編程、與數據庫交互、網絡編程、多線程和多進程、數據分析和數據可視化等。

《Python數據挖掘技術及應用（微課版）/清華開發者書庫·Python》特點：內容系統全面：全面介紹數據挖掘的經典和主流算法。原理淺顯易懂：循序漸進闡述各類數據挖掘算法原理。配套視頻教程：提供配套視頻講解數據挖掘算法實現。算法代碼實現：使用Python3.6.2實現書中所有算法。配套資源豐富：配有教學課件、數據集和源代碼。《Python數據挖掘技術及應用（微課版）/清華開發者書庫·Python》是一本全面介紹數據挖掘技術的專業書籍，系統地闡述了數據挖掘的相關概念、原理、算法思想和算法的Python代碼實現。《Python數據挖掘技術及應用（微課版）/清華開發者書庫·Python》共分13章，各章相對獨立成篇，以利於讀者選擇性學習。13章內容分別為緒論、pandas數據處理、認識數據、數據預處理、決策樹分類、貝葉斯分類、支持向量機分類、感知器分類、回歸、聚類、關聯規則挖掘、推薦系統、電商評論網絡爬取與情感分析。《Python數據挖掘技術及應用（微課版）/清華開發者書庫·Python》可作為高等院校計算機科學與技術、數據科學與大數據及相關專業的數據挖掘、數據分析課程教材，亦可作為數據挖掘、數據分析人員的參考書。

Python是當前常用的程序設計語言之一，是軟件發展領域的領軍開發語言。該書以通俗易懂的語言、翔實生動的操作案例、精挑細選的使用技巧，指導初學者快速掌握Python開發的基礎知識與使用方法。《Python程序設計基礎入門與實戰（微課版）（新起點計算機教程）》主要內容包括Python強勢來襲，基礎語法知識介紹，運算子和運算式，使用條件陳述式，使用迴圈語句，資料結構，使用函數，類和物件，模組、反覆運算器和生成器，檔操作，異常處理，標準庫函數，規則運算式，開發網絡程式，多執行緒技術，tkinter圖形化接口開發，使用資料庫實現資料持久化，使用Django開發Web程式，資料可視化，實時疫情監控系統。該書內容組織循序漸進、結構清晰，以實戰演練的方式介紹知識點，讓讀者一看就懂。該書面向學習Python開發的初中級用戶，適合無基礎又想快速掌握Python開發入門的讀者，同時對有經驗的Python使用者也有很高的參考價值，還可以作為高等院校專業課教材和社會培訓機構的培訓教材。

《Python數據分析與可視化（第2版）-微課視頻版/大數據與人工智能技術叢書》從Python數據分析的基礎知識人手，結合大量的數據分析示例，系統地介紹數據分析與可視化方法，帶領讀者逐步掌握Python數據分析的相關知識，提高解決實際問題的能力。《Python數據分析與可視化（第2版）-微課視頻版/大數據與人工智能技術叢書》共13章，主要內容包括數據分析與可視化概述、Python編程基礎、NumPy數值計算基礎、Pandas統計分析基礎、Pandas數據載人與預處理、Matplotlib數據可視化基礎、Seaborn可視化、pyecharts可視化、時間序列數據分析、SciPy科學計算、統計與機器學習、圖像數據分析和綜合案例實戰等。《Python數據分析與可視化（第2版）-微課視頻版/大數據與人工智能技術叢書》可作為高等院校數據科學與大數據、軟件工程和計算機科學與技術等專業的教材，也可作為Python數據分析初學者和愛好者的參考書。

《Python 遊戲開發從入門到精通》循序漸進地講解了使用Python語言開發遊戲程序的核心知識，並通過具體實例的實現過程演練了遊戲開發的方法和流程。全書共12章，主要內容有使用Python內置函數開發遊戲，Pygame遊戲開發基礎，字體、圖形圖像和多媒體，Sprite和碰撞檢測，使用AI技術，當Python遇到Cocos2d，Cocos2d進階，Cocos2d高級應用，使用PyOpenGL開發3D遊戲，使用Panda3D開發3D遊戲，綜合實戰―AI人機對戰版五子棋遊戲（Pygame實現），綜合實戰―水果連連看遊戲（Cocos2d實現）。本書簡潔而不失技術深度，內容豐富全面。以極簡的文字介紹了複雜的案例，是學習Python遊戲開發的實用教程。《《Python 遊戲開發從入門到精通》》適合已經瞭解Python語言基礎語法、希望進一步提高自己Python開發水平的讀者閱讀，還可以作為大中專院校相關專業和培訓學校師生的學習用書。

《掌控Python.物聯網實踐》依托於物聯網框架的三個層次：終端層、網絡層、應用層，從物聯網的基礎內容開始，先大致介紹了不同的網絡方案、通信協議、數據處理模塊、云平臺，然後基於掌控板、MQTT協議、OneNET平臺、樂為物聯平臺展示，詳細介紹了如何完成一個物聯網整體項目。《掌控Python.物聯網實踐》內容完全是開源的。

Learn to Program by Solving Problems is a practical introduction to programming using Python, one of the world’s most popular programming languages. The book emphasizes problem-solving strategies that

本書是暢銷書《Python 灰帽子—駭客與逆向工程師的 Python 程式設計之道》的姊妹篇，那本書一面市便佔據電腦安全類書籍的頭把交椅。本書由 Immunity 公司的高級安全研究員 Justin Seitz 精心撰寫。作者根據自己在安全界，特別是滲透測試領域的幾十年經驗，向讀者介紹了 Python 如何被用在駭客和滲透測試的各個領域，從基本的網路掃描到資料包捕獲，從 Web 爬蟲到編寫 Bur

本書較為全面地介紹了Python編程相關的知識。全書共14章，包括Python開發環境搭建與入門、語法基礎、運算符與表達式、控制流、函數、模塊、數據結構、常見算法實例、面向對象程序設計、異常處理、文件操作、標準庫與其他應用、遠程操控計算機項目、騰訊動漫爬蟲項目等內容。

《Python數據分析從入門到精通》全面介紹了使用Python進行數據分析所必需的各項知識。全書共分為14章，包括了解數據分析、搭建Python數據分析環境、Pandas統計分析、Matplotlib可視化數據分析圖表、Seaborn可視化數據分析圖表、第三方可視化數據分析圖表Pyecharts、圖解數組計算模塊NumPy、數據統計分析案例、機器學習庫Scikit-Learn、注冊用戶分析（M

本書主要講解用Excel與Python結合進行辦公操作，以輕松對話的形式引出章節的重點、難點和疑點，主要內容包括Python的特征、Python的安裝、Python與編程基礎、操作Excel工作表、匯總數據、格式設置與打印、繪制圖表、PDF的轉換與加工等。本書寫作風格詼諧幽默、趣味十足，打破讀者對編程類圖書的刻板印象。同時，本書附贈配套程序代碼和語音視頻，讓讀者運行無壓力，幫助讀者更高效地學習。

《Python自動化運維快速入門（第2版）》從零開始講解Python自動化運維工具和及其使用，通過上百個實際運維場景案例，幫助讀者理解並掌握自動化運維技術。《Python自動化運維快速入門（第2版）》分為16章，內容包括Python自動化運維概述、Python基礎運維技能、實戰多進程、實戰多線程、實戰協程、自動化運維工具（Ansible）、定時任務模塊（APScheduler）、執行遠程命令的工具（Paramiko）、任務調度神器（Airflow）、分布式任務隊列（Celery）、Docker容器技術、主流的自動化配置工具、開源配置管理平臺搭建、統一監控平臺Zabbix、運維開發技術、DevOps方法論等。《Python自動化運維快速入門（第2版）》內容詳盡、示例豐富，適合廣大從事Python運維開發的初學者學習和參考，同時也可作為高等院校和培訓機構計算機及其相關專業的教材使用。目前開源軟件社區有不少優秀的Python自動化運維軟件，如Ansible、Airflow、Celery、Paramiko等，甚至一些大型商用的自動化部署系統也用Python開發。《Python自動化運維快速入門（第2版）》以實戰為主旨，通過Python運維開發中常見的典型應用，讓讀者系統地掌握Python在自動化運維領域的各種熱門技術及主流開源工具的使用，並提高Python自動化運維技能。

Presenting the World Press Photo Foundation's annual compilation of outstanding, prize-winning photos taken in 2020 from around the world.

An accessible, visual, and creative approach to teaching Python programming using the software literacy-focused Processing development environment. Readers learn the foundations of programming as they

《Python非同步程序設計實戰：基於AIO的全棧開發技術/清華開發者書庫》系統地講解了如何使用Python非同步IO程序設計技術。從學習基礎知識開始，展開講解全棧框架的實現過程及項目開發過程中的實用技術。 《Python非同步程序設計實戰：基於AIO的全棧開發技術/清華開發者書庫》分為基礎篇和實戰篇。基礎篇（第1～7章）講解Python非同步IO的基礎用法及常用技

本書以Python 3.9為基礎，結合豐富動手練習與項目實戰，通俗易懂地介紹了Python程序設計與實際開發的重要知識點，內容包括：Python環境構建、資料類型、運算子和運算式、資料結構和控制流、函數、序列、多執行緒程序設計、規則運算式、物件導向程序設計、檔操作、網絡程序設計、郵件收發、資料庫操作，並提供Python爬蟲、自然語言處理、區塊鏈開發、圖片處理與檔處理項目，各章還安排了程式調試、問題

《Python數據分析從入門到精通（微課視頻版）》從Python語言的基礎語法講起，逐步深入到Python常用數據分析包的各種操作，並通過若幹個商業數據實例演示數據分析的完整過程。全書分為12章，涵蓋了Python的開發環境搭建、Python語法基礎、數據分析的常用思路和基本流程、Pandas和NumPy的基本用法、用Pandas導入導出數據、數據預處理、數據表的篩選與

本書集教材、練習冊、上機指導於一體，基於Python 3.8闡述Python語言的基礎知識，以及使用Python語言的開發應用實例。本書全面覆蓋計算機等級考試二級Python語言的知識範圍，具體內容包括程序設計導論、Python語言基礎、程序流程控制、函數和代碼復用、組合數據和數據結構基礎、輸入輸出和文件處理、數值和日期處理、字符串和文本處理、面向物件的程序設計、模塊化程序設計、數據庫訪問以及Python計算生態（Python第三方庫）等。本書還以電子版形式提供計算機等級考試（二級Python語言程序設計）題庫（真題和模擬題），作為學生學習和考級的開源學習資源。

《Python數據分析與挖掘實戰》涵蓋數據分析與數據挖掘的基礎知識、必備工具和有效實踐方法，能讓讀者充分掌握數據分析與數據挖掘的基本技能。 《Python數據分析與挖掘實戰》共分為15章，主要內容包括大數據獲取、數據預處理、探索性數據分析、用Sklearn估計器分類、主流數據分析庫、大數據的數據庫類型、數據倉庫/商業智能、數據聚合與分組運算、數據挖掘工具、挖掘建模、模型評估、社會媒體挖掘、圖挖掘分類、基於深度學習的驗證碼識別、基於深度學習的文本分類挖掘實現。 《Python數據分析與挖掘實戰》采用理論與實踐相結合的方式，利用Python語言的強大功能，既適合Python數據分析與數據挖掘初學者、大數據從業人員閱讀，也適合高等院校和培訓機構大數據與人工智能相關專業的師生教學參考。

本書介紹與Python相關的知識。為了便於讀者學習, 本書每個模塊都提供了詳盡的例子, 結合實例講解各個知識點。涉及的程序代碼都給出了詳細的注釋, 有助於讀者輕鬆領會程序開發的精髓, 快速提高開發技能。在學習完本書之後, 相信讀者能夠很好地掌握Python語言, 同時可以使用Python語言進行實際項目的開發。本書全部代碼適用於Python 3.7及更高版本。

本書會精選部分精煉的Python語法進行講解，以最簡單直白的語言將Python用於商業數據分析的要義講明白。本書重點將圍繞商業數據分析這一核心問題介紹三部分內容：一、以目前進行商業數據分析最主要的編程語言Python為主，介紹Python編程語法；二、介紹進行商業數據分析的主要算法和模型，包括統計方法、數據挖掘方法、機器學習方法以及深度學習方法；三、以商業管理中常見的應用問題為例，介紹4-5個商業數據分析案例，包括市場營銷方面的消費者細分、在線社區中虛假評論的識別、房地產經濟分析、金融投資領域中的行業研究報告分析等。

本書通過有趣的示例介紹學習Python編程所需的全部內容。在瞭解Python之前，將從基礎開始學習。介紹構建自己的web站點、進行白帽黑客操作、查找代碼bug和錯誤並創建遊戲，包括使用Python通過字符滾動製作角色扮演類的遊戲等。本書的每一章都是輕鬆和通俗的，讀起來就像一直跟一個很酷的老師學習一樣。

Learn Quantum Computing with Python and Q# introduces quantum computing from a practical perspective. Summary Learn Quantum Computing with Python and Q# demystifies quantum computing. Using Python and the new quantum programming language Q#, you'll build your own quantum simulator and apply quantum programming techniques to real-world examples including cryptography and chemical analysis. Purchase of the print book includes a free eBook in PDF, Kindle, and ePub formats from Manning Publications. About the technology Quantum computers present a radical leap in speed and computing power. Improved scientific simulations and new frontiers in cryptography that are impossible with classical computing may soon be in reach. Microsoft's Quantum Development Kit and the Q# language give you the tools to experiment with quantum computing without knowing advanced math or theoretical physics. About the book Learn Quantum Computing with Python and Q# introduces quantum computing from a practical pers

本書採用項目化教程的模式，以理論講解與實戰案例演練相結合的方式，以知識點為主線，將每個項目按照知識點拆解分為多個任務，每個任務均以充滿趣味性的遊戲入手，系統、全面、循序漸進地講解Python知識點，使讀者能夠學以致用，融會貫通。全書共分為8個項目，分別是認識新朋友（Python）、開啟編程之旅、高級編程之路、叩開面向對象編程之門、異常處理、Python圖形界面設計、網絡爬蟲和使用Python操作數據庫。本書的每個知識點都有相應的實現代碼，並配有詳細的註釋說明，便於讀者快速理解和掌握。本書適合零基礎的讀者，也可作為高等院校的教材，還可供相關領域的廣大科研人員、從事大數據分析、數據爬取或深度學習的專業人員等作為參考書使用。

本書是一部論述使用Python語言描述數據結構與算法的新形態圖書,采用圖解方式和Python語言來描述各類算法的實現過程,講解通俗易懂,易於理解,切實做到深入淺出。同時,針對企業的用人需求本書提供了豐富的面試題,具有很強的實戰性。 本書共分11章,包括數據結構的分類和基本運算、遞歸、棧和隊列、鏈表、數組、樹結構、堆結構、散列表、字典樹、圖和排序算法。讀者使用時,學習

本書基於目前大家常用的Python3.8版本編寫。以Python基礎知識為教學脈絡，配以相應的金融編程案例加以講解。全書分為3部分，共18章。第1部分：基礎知識（第1-13章）；第2部分：Python金融編程的常用庫（第14-16章）；第3部分：實戰項目（第17-18章）。其中，第1部分以Python基礎知識為主，從如何安裝開始，通過對變量、賦值、註釋的講解，讓讀者了解必備的編程要素，再添以條件、

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

本書從Python自動化測試的概念講起，逐步深入自動化測試的進階知識，*後通過兩個複雜的項目案例，重點介紹如何使用unittest+Requests+Selenium進行RESTful API和跨終端自動化測試。本書共10章，涵蓋的內容有自動化測試思想；Python HTTP接口編程；Selenium基礎知識；Mock模塊的使用；通過Python進行爬蟲測試；性能測試和壓測工具實戰；多線程壓力測試

本書由一線Python開發工程師精心編寫，循序漸進地介紹Python自動化程序設計的相關知識，全書共20章，第1~14章講解Python程序設計基礎知識，第15章介紹關係型數據庫SQLite和MySQL、非關係型數據庫MongoDB和Redis、ORM框架SQLAlchemy的應用，第16~20章分別介紹Selenium實現網頁自動化、Requests實現網頁爬蟲程序設計