Python

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，

來自各界程式設計師與媒體的熱烈好評 玩到停不下來的極客實驗報告出爐 「每位Python程式設計師的藏書都應該包含這本書！」 —Full Circle Magazine 「如果你想熟練地運用Python做一些巧妙的事情，這本書就是最好的專案選集了，你無法找到比這更實用的說明來了解這個語言的運作方式。」 —Network World 「《Python極客實驗室》的目標讀者是希望進一步提升Python技能和知識的程式設計師。這本書在解釋所有相關細節方面做得很好，確保讀者能清楚地理解正在發生的事情。」 —InfoQ 「這本書擁有絕佳的專案選集，適合對科學感興趣的程式設計師、對程式設計感興趣的科學愛好者，以及介於兩者之間的每一個人。」 —Al Sweigart，《Python自動化的樂趣》的作者 「這是那種難得的程式設計書籍，讀起來很有趣，同時適合中級或進階的Python程式設計師。我認為即使是新手也應該試一試……這本書從頭到尾都很令人享受。」 —Karthikeyan Chellappa, Goodreads書評 「本書充滿娛樂性和有趣的想法……一點也不像典型的程式設計書籍。這本書專為尋求樂趣的程式設計愛好者而寫。千萬不要錯過！」 —F. Howard, Amazon書評 ---------------------------------------------------------- ✨ 重拾程式設計的樂趣，開啟你的Python奇想實驗 ♂️ 透過《Python極客實驗室》別出心裁的15個專案，將程式碼化為實體創作並駕馭Python的威能，拓展你的程式設計視野、激發好奇心，並提升程式設計技能。 這本書會帶你跳出程式基礎教育的窠臼，引導你運用Python搭配諸如numpy、matplotlib和 Pillow等常見程式庫，編寫生成藝術作品、音樂、模擬真實世界現象並與硬體互動的程式。 我們為這本書新增了五個全新專案： ✔繪製碎形（fractals） ✔將Conway的Game of Life帶入三維空間 ✔並使用Raspberry Pi和Python製作樂器 ✔物聯網（IoT）花園監視器 ✔以機器學習驅動的語音辨識系統 完成本書專案後，你將能：  運用參數方程式和turtle模組，雕琢出類似萬花尺（Spirograph）的精巧設計。  合成撥弦聲，創造屬於你的

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。

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。

本書以智能時代為背景，介紹如何利用人工智能技術輔助Python的開發，更好更高效地解決實際問題。全書內容分為5章：讓Python在機器上跑起來、熟悉Python語言、用Python對接API、掌握編寫代碼的能力、用Python程序實現人機交互。本書以任務為驅動，並且案例都來源於生活和工作的實際場景。“做”與“學”相結合，將理論知識和實際操作呈現給讀者，生動有趣地介紹了從安裝Python等入門知識，到用簡短代碼解決各種應用場景中的大問題的技能提升。內容系統全面。本書適合學習Python語言編程的入門讀者閱讀，也適合Python編程技能提升的讀者使用。

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。

零負擔理解演算法設計技巧零程式基礎也能快速上手採高CP值Python語言實作程式☝ 佳評如潮，好評再上市！☝一本輕量級演算法，是您獲得程式設計新技能，提升自我價值的最好投資當寫程式成為越來越普及的課程，讓人人擁有程式設計實作能力，已是各學校資訊教育的首要重點。演算法一直是電腦科學領域非常重要的基礎課程，從程式語言實作的角度，確實是有志從事資訊工作的專業人員，不得不重視的一門基礎理論。為了讓讀者能以容易理解的方式吸收演算法與基礎資料結構的相關知識，全書使用簡明的圖例介紹最常用演算法的概念，包括：分治法、遞迴法、貪心法、動態規劃法、疊代法、枚舉法、回溯法…等，並應用不同演算法延伸出重要資料結構，例如：陣列、鏈結串列、堆疊、佇列、樹狀結構、圖形、排序、搜尋、雜湊…等。而本次改版亦補強地加入了運算思維的重要觀念與實例演練，並將實戰安全性演算法與人工智慧相關演算法納入，同時搭配Python程式語言舉例實作，是您入門演算法的最佳首選。本書特色✔強化程式設計邏輯：豐富圖例闡述基礎，將演算法做最簡明的詮釋及舉例✔演算法最佳首選：配合實作程式碼，將各種演算法應用在程式設計的領域✔完善科學領域重點：加入實戰安全性演算法與人工智慧的相關演算法✔驗收學習成果：設計難易適中的習題，參閱國家考試題型，提供進一步演練

由於Python易懂易學，加上它具備物件導向、直譯、跨平台、自由／開放原始碼等特性，並擁有豐富強大的套件模組，讓Python的應用範圍更為廣泛，包括網頁設計、App設計、遊戲設計、自動控制、生物科技、大數據等領域。另外，Python是多重思維（Multi-paradigm）的程式語言，允許多種風格來撰寫程式。再加上提供豐富的應用程式介面，讓程式設計師能夠輕鬆地編寫擴充模組。因此選擇Python作為第一次學習的程式語言，已是目前商業及教育機構的主流趨勢。這是一本為Python程式新手設計的最佳指南，涵蓋從基礎語法到進階應用的全範疇。不僅提供理論知識，更加入實務操作和實例解析，確保讀者能夠完整吸收與應用。本書將帶各位學習如何有效地處理資料、使用流程控制、探索物件導向的世界，並且能夠自行開發圖形視窗程式設計和繪製統計圖表。此外，我們還將深入探討經典的演算法並展示如何在Python中實作。不論您是學生、專業開發者或是自學者，本書都能提供寶貴的Python學習資源。

內容簡介:擷取、清理、分析與轉換資料「Kyran的書包含了大量資訊，從D3.js細節說明，到如何建構出由客製化互動式儀表板所使用的、且由資料庫所支持的API。可以肯定地說，您將從這本書中學到很多東西！」―Peter Cook, 《D3 Start to Finish》作者如何將原始、未經處理的資料轉化為動態的互動式web視覺化？在這本實用的書中，作者Kyran Dale向資料科學家、分析師以及Python、JavaScript開發人員，展示如何為工作建立理想的工具鏈。藉由提供引人入勝的範例以及分享得之不易的實務經驗，本書將引導您善用最佳的Python和JavaScript程式庫。Python為爬取、清理和處理資料提供強大、成熟的程式庫。在web視覺化程式設計方面，JavaScript是最好的語言。這兩種語言相得益彰，可以幫助您建立現代web視覺化工具鏈。您將學習如何：‧使用爬取或web API(Requests、Scrapy、Beautiful Soup)獲取資料‧在NumPy生態系統(帶有pandas、Matplotlib和Seaborn的Jupyter notebook)中使用Python資料處理程式庫清理和處理資料‧使用靜態檔案或輕量級Python伺服器(Flask RESTful API)將資料交付到瀏覽器‧掌握足夠的web開發技能(HTML、CSS、JavaScript)將資料視覺化‧使用挖掘和精煉資料建立web圖表和視覺化(Plotly、D3)

1.Python簡潔、易懂易學且應用廣泛，加上豐富強大的套件模組，是第一次學習程式語言的最佳首選。2.本書以Anaconda套件組來示範Python環境安裝，安裝程序相當簡單方便，可快速安裝好Python及常用程式套件。3.全書從基礎的演算法與流程圖帶領入門，再介紹基本語法與進階觀念的各式學習主題，由淺入深學習Python程式設計。4.善用模組與套件，規劃多個實用的範例及上機實作演練，強化程式語言的實作能力，幫助讀者輕鬆學會Python一躍變達人。

《Python程式設計與實例應用》是一本Python程式教學指南，適合所有工程領域的學生、自學者和專業人士，使用Python程式語言進行複雜計算和撰寫應用程式。本書以程式範例舉例說明，並解釋所有Python程式設計基本的理論概念，因此透過閱讀本書可以提高問題解決及程式設計等能力。 本書第二版除保留原有的清晰寫作風格與舉例說明的特點之外，同時增加了新的章節、章末專案、附錄專案以及教學元素。此外，所有程式都經過全面更新，以確保與Python最新版本的相容性。

*本書適合想打好Python程式設計基礎者，章節安排由淺而深，以循序漸進的方式來介紹Python程式語言最核心的知識。 *程式範例架構明確，將程式範例分為「程式設計目標」、「參考程式碼」和「程式碼解說」等三個部分。 *強調從做中學，設計超過百題的實用Python程式範例，有效提升學習樂趣並降低學習障礙，適合教學與自學。 *本書介紹運算思維與電腦解題的特性，並且說明「大學程式設計先修檢測APCS」的現況。 *特別融入Certiport ITS Python(IT Specialist Certification)資訊科技專家國際證照考試重點，編寫豐富的模擬試題於各章習題，並於書末納入ITS Python認證模擬試題，讓您掌握考試關鍵，順利考取證照。

結合Python程式設計、數學函數、繪圖、動畫、遊戲與電腦輔助測驗。

本書特色►本書通俗易懂、妙趣橫生►生活經歷、融入設計模式►心中無模式卻處處有模式►邁向程式碼重構與簡潔之道內容簡介這是一本通俗易懂、妙趣橫生的設計模式書籍，作者將帶領讀者進入物件導向程式設計的禪道三重境界。►一重境界：依葫蘆畫瓢。這屬於初學階段，以為設計模式只有書中提到的那幾種，能把模式名稱倒背如流，但真正要用時，還得去翻書，依據類別圖照搬照改。►二重境界：靈活運用。這屬於中級階段，即對每一種設計

※本書適合有Rhino及Grasshopper程式語言基礎讀者本書專為Rhino與Grasshopper軟體的使用者所編寫，探討在Rhino與Grasshopper環境下，撰寫Python程式語言來進行幾何圖形設計方法。以Rhino6裡內建Grasshopper參數建模工具裡的GhPython元件作為主要工具。近年來不斷出現對於現有參數化工具已經無法滿足的使用者，即是當使用者探索完Grasshop

突破效能瓶頸，掌握多核心、GPU加速與大規模資料處理技巧。 實務方法×業界案例，帶你用Python打造生產級效能。 跨越記憶體限制、善用GPU，GenAI與生產化ML的最佳效能解方。 「Ian與Micha的新書不僅介紹現代效能工具，也深入探討程式優化的普遍原則。每一位Python開發者都應該閱讀此書！」 ― Mikhail Timonin，量化開發者，Engelhart 不論你是要處理龐大資料、打造AI產品，還是單純想讓程式更流暢，新版都提供了比前版更強化的工具與方法，讓你的Python程式真正跑出高效能。 收錄GenAI、機器學習產品化等實戰案例，讓你的Python程式在真實環境中全面升級。 ---------------------------------------------------- 或許你的Python程式已經能正確運行，但若能跑得更快，會為你帶來什麼改變？全新第三版《高效能Python程式設計》將引導你找出程式在高資料量環境下的效能瓶頸，並透過各種設計方法與背後的理論基礎，幫助你更深入理解Python的運作，進而寫出真正高效的程式碼。 本書不只涵蓋多核心、叢集與編譯的技巧，也帶你探索如何突破RAM限制、活用GPU加速，甚至在 GenAI、機器學習產品化等場景中提升效能。你將看到許多來自業界的實戰案例，這些公司如何善用高效能Python進行社群分析、AI應用到生產級系統。作者Micha Gorelick與Ian Ozsvald更分享了多年經驗與實用方法，幫助資深Python開發者在不犧牲可靠性的前提下，靈活擴展或縮小系統，迎戰真實世界的效能挑戰。 • 更深入掌握NumPy、Cython與效能分析器。 • 瞭解Python如何將底層電腦架構抽象化。 • 進行效能分析來找出CPU時間與記憶體的使用瓶頸。 • 利用合適的資料結構來寫出高效的程式。 • 提升矩陣與向量運算的速度。 • 使用Pandas、Dask與Polars來快速處理DataFrame。 • 加快神經網路與GPU的計算速度。 • 使用工具來將Python編譯為機器碼。 • 同時管理多個I/O與計算操作。 • 轉換multiprocessing程式碼，並在本地或遠端叢集上運行。

本書從網絡工程師的視角出發，詳細講解了Python在網絡運維自動化中的應用，其中涉及Python網絡運維自動化的相關技術、工具以及實踐。本書共10章，先對Python網絡運維自動化進行了全面的概述，然後講解了網絡工程師所需的Python基礎、數據格式與數據建模語言的相關知識。接著，本書介紹了網絡配置的結構化數據提取、網絡配置的模塊化管理、Netmiko詳解與實踐、模型驅動的新網絡管理方式及實踐、網絡管理工具集、網絡自動化框架Nornir和開源網管工具NetBox。本書依託于作者10餘年的網絡運維經驗，內容循序漸進，從腳本編寫、框架應用到系統平臺整合，逐步提升，結合豐富的代碼實例，全面介紹了Python網絡運維自動化的工具體系以及其在不同場景下的應用實現。本書適合網絡工程師閱讀，也適合對網絡運維自動化感興趣的開發工程師學習，還適合作為高等院校網絡工程等相關專業的教材。

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。

本書為「TQC+ 程式語言Python 第2版」認證科目指定教材。 遵循專業考科「TQC+ 程式語言Python 第2版」技能規範架構撰寫，符合鑑定的命題趨勢。 ★內容淺顯易懂，結合理論與實務，達到技術的傳承及表達，符合實務運用需求。 ★採由淺入深之安排，適合相關科系學生及有意進入此一領域人士之學習素材。 ★內容涵蓋Python程式語言各個層面，相關知識觀念和範例練習，能幫助及提升讀者對此領域的認識與了解。 ★全書包含「Python開發環境與程式設計」、「基本認識」、「選擇敘述與迴圈」、「函式與陣列」、「字串與檔案處理」、「綜合應用一」、「綜合應用二」、「綜合應用三」等內容，建構Python程式語言基礎，習成將能靈活運用。 ★配合中華民國電腦技能基金會 ( https://www.csf.org.tw ) 測驗，一舉取得專業證照，讓您求學、求職更具競爭力。 ★「TQC+ 程式語言Python」認證題庫可至CODE JUDGER學習平台購買 (https://www.codejudger.com ) 。

本書從Python基礎編程語法入手，系統介紹了基於Python語言進行數據處理、分析、可視化展示等內容。本書共11章，主要內容包括數據分析基礎、Python數據分析環境、Python數據類型、程序控制結構、函數與模塊、文件、NumPy數值計算、Pandas數據分析處理、Matplotlib數據可視化、SciPy科學計算和機器學習。

內容簡介:使用最新物件導向設計模式，提升您的程式碼品質想寫出無暇、有效率、可維護程式碼的開發者，全部都投向了設計模式的懷抱，本書是針對Python的設計模式指南，適合所有程度的開發者閱讀，無論您是剛入門的新手，或是工作多年的老手，都可從中獲益。暢銷書作者James W. Cooper闡釋23個經過實證的設計模式，並提供大量的練習範例，藉由簡潔的程式碼範例，介紹建立Python物件的技術，這些物件可以在強大、靈活的程式中發揮作用。Python新手以及從其他語言轉過來的程式設計師，會發現本書非常淺顯易懂，一讀就通。作者介紹的設計模式包含了抽象類別(abstract classes)、多重繼承(multiple inheritance)、介面開發、圖形類別(graphical classes)、繪圖、數學、資料庫、Python裝飾者(decorators)、圖像、執行緒(threads)、疊代器(iterators)、建立可執行程式碼等等。書中所有範例都非常好理解與操作，讓你可以有自信的建立功能更豐富、更複雜的Python應用程式。‧溫習Python物件和視覺化程式設計的重點‧了解什麼是設計模式，以及它們如何幫助您寫出更好的程式‧使用「建立型」模式來提高靈活度，並避免不必要的複雜性‧應用「結構型模式」，確保程式元素在大型程式中，有良好的協同作業‧用「行為型模式」最佳化物件之間的溝通

「機器人理財」是一門整合資訊科技與財務金融的專業技術，除了要理解基礎的財務金融知識與模型外，如何運用電腦程式搭配財務金融模型，首先挑選出合適的股票、估算股票的財務參數；接續計算最佳化的資產配置程序以計算每一檔挑選到的股票之最適權重；最後每日監督投資部位適時發出警訊，做到定期再平衡甚至自動再平衡，以重新進入挑選合適的股票第一階段。上述三階段之遞迴程序，是建構完整「機器人理財」的關鍵。本書首先介紹全球與臺灣機器人理財的概況，之後依序介紹Python 操作平台、網路股票數據下載、Python 變數、Python 基本指令及運算、Python 迴圈、Python 函數與套件、投資基本觀念、股票大數據分析、投資組合與風險分散、機器人理財模型建構。內文共計十章，除了第一章之外，每章皆附有大量的 Python 程式碼，以深入淺出的方式介紹 Python 如何應用在機器人理財，相信即使沒有撰寫過程式的讀者，也可以輕鬆閱讀以及接受本書的內容。此外，每章之後皆附上課後習題，期望讀者可以透過習題演練，強化自身對於機器人理財 -Python 程式應用的提升，最終可自己建構一套績效優異的機器人理財演算法。

‧基礎程式設計素養與Python高級技巧的結合 ‧內容深入Python語言核心，精心挑選必要知識點 ‧透過有趣的「案例故事」表達有用的程式設計概念 「本書致力於幫助大家寫出清晰易懂、層次分明的程式碼，既保障了軟體品質，又能為工程師累積良好的個人口碑。如同寫得一手好文章，寫得一手好程式碼也會獲得同行的尊重。」 ―黨受輝，騰訊IEG技術運營部助理總經理 「本書描述了一些Python新手(甚至老手)會犯的錯誤，小到變數取名，大到程式結構，由淺入深、面面俱到。這是一本不可多得的實用好書，書中的很多技巧不僅適用於Python，使用其他程式設計語言的讀者也能受益良多。」 ―賴信濤，Shopee SRE 「這不是一本語法書，而是一本關於專案實戰的書。它試圖告訴讀者：如何正確選擇和使用Python語言的各種特性，寫出執行速度更快、bug更少、易測試並且易維護的程式。」 ―@laike9m，「捕蛇者說」主播、Cyberbrain作者、Google工程師 本書從專案實戰角度出發，透過剖析核心知識、展示經典案例與總結實用技巧，幫助讀者系統化掌握Python，寫好程式，做好專案實戰。全書共13章，分為五大部分：變數與基礎型態、程式語法、函式與裝飾詞、物件導向程式、總結與延伸，涵蓋Python進階程式的各個面向。本書的寫作方式別具一格，核心知識部分都會透過三大部分來說明：基礎知識、案例故事、程式設計建議。其中基礎知識幫助大家快速回顧Python基礎；案例故事由作者經歷的專案項目與案例改編而來，兼具實戰性與趣味性；程式設計建議以大家喜聞樂見的條列式知識內容呈現，短小精悍，可直接應用於自己的程式設計實戰中。

資料處理量更大，文件處理速度更快，工作效率更高！ 職場中的許多電腦工作中大多都有利用Excel、Word、PowerPoint等工具來製作報表、文稿、簡報，以及收發郵件和管理檔案等相關的工作。若能利用Python程式來配合，就能達到「自動化」的處理，發揮很高的效率來完成許多繁鎖的工作。 本書內容包括： ‧Python程式設計基礎篇 Python基礎知識、重要程式設計基礎。 ‧Excel資料自動化處理篇 資料預處理、資料分析和資料視覺化 ‧Word文書自動化處理篇 自動處理文字、製作企業經營報告 ‧PPT簡報投影片自動化製作篇 自動化製作簡報PPT、製作企業月報經營分析PPT ‧郵件自動化處理篇 批次發送和收取郵件、進行企業會員郵件自動化行銷 ‧檔案自動化處理篇 自動化處理檔案的命名、搬移、複製和刪除，自動化壓縮和解壓縮檔案

人工智慧(Artificial Intelligence，AI)快速發展，儼然成為推動經濟成長、國家安全、與生活福祉的一股驅動力量。AI教育首重於教材編撰與推廣，而市面上相關書籍琳琅滿目，主要分為AI概念介紹、基礎Python程式撰寫，亦或各領域專業程式等，且內容涵蓋專精理論架構與艱深數學模式推導。對於AI學習與普及性而言，容易產生學習品質不良的景況，且缺乏跨領域AI學習的架構與範疇。本書乃以跨領域AI學習與程式應用為出發點，簡潔扼要圖表說明各領域AI的理論架構及應用層面，每個章節均對應程式設計與範例，均儲存於雲端供讀者下載練習。附件提供讀者立即查詢各項程式指令、套件、函數庫、與模型介紹等資料，並強化跨領域實務操作連結。此外，嘉惠各領域讀者能編寫出Python應用程式，例如智慧產業、智慧金融、決策樹分析、影音辨識、圖像與影像辨識、情緒偵測、現實虛擬系統、與自然語言處理等程式。有效理解並貫穿AI理論與內涵的精義，增進學習品質。對於AI教育的普及性與跨領域程式設計能力的培育，具有加持效果和助力。

現代Python(3.6以上)開發的專家見解，來自《PYTHON ESSENTIAL REFERENCE》的作者 現代Python的豐富性對各層級的開發者而言都是挑戰。剛接觸Python的程式設計師怎樣才能知道從哪裡開始而不被資訊淹沒？有經驗的Python開發者如何知道他們寫出來的程式碼是清晰而且有效的？如何從學習個別功能跳到更深層次的Python思考？Dave Beazley的新作《Python精粹》討論了這些問題和其他許多現實世界的議題。 這本簡明的手冊以Python 3.6或更高版本為重點，關注該語言的基礎核心，透過更新過的程式碼範例來闡明Python的運作原理，以及如何架構更容易解釋、測試和除錯的程式。在整個過程中，Beazley反思了他在向科學家、工程師和開發人員教授Python以及試著超越Python的極限時學到的所有知識。 這本務實的指南並沒有試圖涵蓋這個有30年歷史的語言的每一個可能的功能和特異之處，而是提供與基本程式設計主題有關的簡明敘述，如資料抽象化、流程控制、程式結構、函式、物件和模組等，任何規模的Python專案都以這些主題為基礎。 ‧探索Python的核心，從變數到套件 ‧更有效地解決資料操作和分析的問題 ‧以清晰和可靠為目標來設計程式的結構 ‧控制物件並掌握定義其行為的「協定(protocols)」 ‧掌握函式和函式型程式設計(functional programming)的慣用語 ‧發現產生器所提供的令人驚訝的能力 ‧從高層次和技術性的角度來理解類別 ‧透過了解模組和套件來規劃專案的發展 ‧學習正確處理I/O的技巧和抽象層 ‧字典(Dicts)！

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」。

超簡單！程式設計入門用國中數學當素材超簡單！用簡單的數學式，學程式設計AI工程師資料科學家從頭學起，這一本就夠了！快速掌握「基本的基本」！透過國中數學，徹底掌握Python‧從簡單的數學開始學程式設計‧利用直線和圖形學習Python‧只要找出直線，分析預測沒問題！‧機械學習、資料分析的第一步「本書所討論的數學式為「y = ax + b」，也就是以「直線」為主。有些人聽了可能會很驚訝「只有直線？」但無論是數學還是程式設計，我都建議先從可以在腦海中輕鬆想像的簡單主題開始學習。各種不同的直線可以用什麼樣的數學式子來表示呢？如果改變了那個數學式的一部分，直線又會怎麼變化？讓我們用Python來寫程式，算出式子的結果，幫助我們確實地增進對數學的理解吧！學習到最後，相信您應該會對數學學習感到有自信，學會Python程式設計，也能對「機械學習」有一定程度的掌握。」- 摘自前言

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

用大家都能聽懂的方式，告訴您如何將分析資料視覺化！什麼是資料視覺化？這是一種將數字資料、地理資料、文字等各種資料，做成圖表，讓人一看就懂的技巧與手法為什麼需要資料視覺化？自從「大數據」與「人工智慧」技術興起之後，如何善用資料變成一件非常重要的事情，要讓資料有效的被利用與理解，視覺化是一種非常有效的方法。Python擁有非常豐富的函式庫，可以簡單地處理資料視覺化，所以有越來越多的人使用。藉由本書您將

亞馬遜網路書店★★★★★5顆星評價類神經網路的最佳入門指南透過淺顯的數學知識逐步理解類神經網路的運作原理輕鬆使用Python自行開發類神經網路類神經網路是人工智慧領域中的關鍵技術之一。然而，真正了解類神經網路運作原理的人卻是少數。本書作者以輕鬆的口吻寫作，循序漸進地介紹類神經網路中所用到的數學、運算思維及其概念，以及說明如何使用Python開發類神經網路。內容嚴格限定在實作類神經網路的必需知識，可

彙整最常使用的 Python 函式庫語法 功能索引 + 字母順序查詢, 隨查隨用, 快速解決問題！ Python 是近來非常熱門的程式語言, 原因之一就是具有豐富的標準函式庫及第三方套件可以使用, 用途涵蓋字串處理、數值計算、資料壓縮與封存、XML與 JSON 存取等層面。本書集合 Python 常用的函式及模組功能, 依用途分門別類, 提供詳細的使用說明、豐富的語法範例, 讓使用者可以在短時間內

本書從實用的角度出發，整合Python語言基礎、數據分析與可視化、機器學習常用算法等知識，從最基本的Python語言基礎入手，到數據科學相關庫、機器學習概述，再到機器學習的回歸、分類、聚類、降維和集成學習算法，最後介紹神經網絡及算法評估和驗證，突出知識的實用性和可操作性。本書力求以淺顯的語言講解複雜的知識，以直觀的案例輔助讀者理解，並以圖表形式展示代碼和運行結果，配合習題鞏固讀者對知識點的掌握。本書適合作為高等院校人工智能、數據科學與大數據技術、計算機類專業本科生的機器學習相關課程教材，也可作為數據科學相關領域工程技術人員的參考書，還可供不具備Python語言基礎的機器學習愛好者從零開始學習。

本書講述了Python 語言與資料結構。主要內容包括資料結構與演算法、Python 開發環境、Python 資料類型、Python 三大程式結構、函數、線性資料結構、樹形結構、圖形結構、搜尋、排序、異常處理與調試等。 本書內容精煉、由淺入深，注重學習的連續性和漸進性，適合作為大專院校相關專業教材或教學參考書，也可作為電腦技術人員的應用參考書，還可作為全國電腦等級考試、軟體技術資格與水準考試的培訓資料。

本書全面細緻地介紹了Python的各個功能、邏輯和慣用模式，以便讀者快速編寫出專業、地道、實用的Python程式，從Python新手成長為高手。本書共5個部分。第一部分“Python 環境”講解 Python的哲學、開發環境、基本語法、專案結構和代碼導入等內容，為讀者編寫規範的Python代碼奠定堅實的基礎。第二部分“基本結構”講解Python的變數、資料類型、函數、類、物件、錯誤和異常等。第三部分“資料和流程”講解運算元據和控制執行流程的許多獨特方法，包括集合、反覆運算、生成器、推導式、文本輸入/輸出、上下文管理、二進位和序列化等。第四部分“高級概念”探索Python 的高級策略，如繼承、混入、元類、抽象基類、自省、泛型、非同步、併發、執行緒和並行等。第五部分“超越代碼”講解項目的打包、分發、調試、日誌、測試和剖析等環節，並概述Python開發的方向。本書適合想要學習編寫專業Python程式的讀者閱讀，既可作為零基礎入門 Python 的教材，也可作為程式師案頭常備的Python工具書。本書尤其適合已掌握其他程式設計語言的開發者用來學習Python，可以幫助這些開發者不受其他程式設計語言的影響來學習地道的 Python程式設計方法。

語法解析 x 範例說明 x 程式實例 x ChatGPT輔助學習 x ITS Python詳解用Python打造未來競爭力，結合ChatGPT協作開發，加速學習之路，直通大數據、機器學習與人工智慧核心技術！★ 超值加贈！用ChatGPT學Python教學影片★ 涵蓋ITS Python國際認證模擬試題解析■ 微軟最有價值專家(MVP)、ITS Python國際認證講師與資深教師共同執筆由微軟MVP、ITS國際認證講師與科大教授共同編撰，專為初學者量身打造的Python入門教材。不僅適合零基礎學習者，也適用於教師教學與學生運算思維訓練。■ 循序漸進，無痛上手內容結合理論與實務，透過書中範例引導問題分析與程式架構設計，系統性培養初學者的邏輯思維與問題解決能力，輕鬆踏入Python程式設計的世界。■ 豐富內容與實務應用內容涵蓋Spyder與Colab開發環境，從基礎語法、資料結構、控制流程到檔案處理、圖表設計與視窗應用開發，進一步延伸至網頁爬蟲實作。搭配ChatGPT進行數據分析、圖表繪製與爬蟲協作，全面訓練實作能力，為進入大數據、機器學習與AI領域打下堅實基礎。■ ITS Python國際認證能力訓練內容融合ITS Python解題技巧，書末收錄兩組ITS Python（IT Specialist Certification）國際認證模擬試題，強化初學者的實作訓練，也是考取ITS Python認證的理想教材。■ 超值！附「用ChatGPT學習Python」教學影片結合ChatGPT協助撰寫程式、加入註解、除錯與理解程式邏輯，全面加速您提升Python程式設計實力。■ 更多新知可訂閱「程式享樂趣」YouTube頻道https://www.youtube.com/@happycodingfun

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。

本書是一本學習Python程式設計的入門教材，也是一本入門人工智慧程式設計的基礎教材，可以讓初學者輕鬆自行建立相關的人工智慧應用。在內容上不只完整說明需要具備的Python程式設計能力，更詳細說明常見人工智慧應用的相關套件，可以馬上靈活運用這些套件來建立人工智慧應用，包含：物體識別和OCR文字識別等，最後實際運用Python來建立剪刀、石頭、布等手勢操控Windows應用程式、AI健身教練、車牌辨識和刷臉點名/報到等專案開發。本書特色1.從Python的基礎入門到人工智慧應用。2.使用圖解搭配程式實作奠定Python語言的基礎程式設計。3.使用fChart流程圖直譯工具，了解執行過程和除錯，訓練程式邏輯和解決問題的能力。4.豐富的人工智慧應用：人臉偵測與人臉識別、多手勢追蹤與人體姿態評估、手勢操控、影像分類、物體識別與OCR文字識別等。5.實際使用Teachable Machine網頁工具說明訓練AI模型的步驟和過程，輕鬆建立自己的深度學習模型與應用。

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。