Effective Python

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

An examination of successful environmental advocacy strategies in East Asia that shows how advocacy can be effective under difficult conditions.The countries of East Asia--China, Japan, South Korea, a

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

本書是一本案例驅動型的Python程式設計指南，將語法知識和程式設計思路融入大量的典型案例，帶領讀者一步步學會將Python打造成自動化辦公的利器。全書共10章，可劃分為4個部分。第1部分包括第1-2章，主要講解Python程式設計環境的搭建方法和Python的基礎語法知識。第2部分包括第3-7章，通過大量案例講解如何用Python自動化處理電腦檔、PDF檔和Ofhce檔。第3部分包括第8-9章，主要講解如何利用Python編寫爬蟲程式，自動從網頁上爬取資料。第4部分為第10章，主要講解如何利用Python自

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

本書共分5篇，第1篇為入門篇（1章-5章），講解了Python編程的基礎知識，包括Python簡介與安裝、基本語法、常用語句與運算、字符串、列表、元組、字典與集合等；第2篇為進階篇（6章-10章），講解了Python編程的進階知識，包括函數、模塊與包的應用、文件操作、異常處理、面向對象編程等；第3篇為高級篇（11章-16章），講解了Python編程的相關高級應用知識，包括時間和日期、正則表達式、多

本書從傳統的數值計算技術到先進的多智能體模擬基礎，均邊展示Python程序，邊對其進行了具體講解。在第1章中，介紹了運用Python進行數值計算時普遍存在的注意點。在接下來的第2章和第3章中，作為傳統的模擬技術，提到了運用微分方程式表示的物理現象模擬。在第4章中，提到了利用元胞自動機的模擬。第5章的主題是利用隨機數進行模擬。最後，在第6章介紹了多智能體模擬框架。同時還詳細說明算法的原理，以及python應用的快捷方便功能。

本書接近為零基礎的初學者量身定制，配合大量實例介紹了 Python 的基本語法、編碼規範和一些編程思想。本書~6章為Python語言基礎，主要介紹 Python 的基本用法;第7~11章介紹一些Python的實際應用。其中，第 7 章介紹如何用Python進行GUI開發，第 8章介紹如何用Python進行網絡爬蟲;第 9 章介紹如何用Python進行Web開發;第 10

《機器學習原理與Python編程實踐》講述機器學習的基本原理，使用Python和Numpy實現涉及的各種機器學習算法。通過理論學習和實踐操作，使讀者了解並掌握機器學習的基本原理和技能，拉近理論與實踐的距離。全書共分為13章，主要內容包括：機器學習介紹、線性回歸、邏輯回歸、貝葉斯分類器、模型評估與選擇、K-均值算法和EM算法、決策樹、神經網絡、隱馬爾科夫模型、支持向量機、推薦系統、主成分分析、集成學習。全書源碼全部在Python 3.7上調試成功，每章都附有習題和習題參考答案，供讀者參考。 《機器學習原理與Python編程實踐》系統講解了機器學習的常用核心算法和Python編程實踐，內容全面、實例豐富、可操作性強，做到理論與實踐相結合。本書適合機器學習愛好者作為入門和提高的技術參考書，也適合用作計算機專業高年級本科生和研究生的教材或教學參考書。

《Python項目開發實戰》通過12個大型項目的實現過程展示了開發Python項目的方法和流程。全書共12章，分別講解了AI人機對戰版五子棋遊戲（AI+pygame 實現），在線商城系統（Django+Mezzanine+Cartridge 實現），房產價格資料可視化分析系統（網絡爬蟲+ MySQL+pylab實現），招聘信息實時資料分析系統（網絡爬蟲+ Flask+Highcharts+MySQL實現），基於深度學習的AI人臉識別系統（Flask+OpenCV-Python+Keras+Sklearn實現），在線生鮮商城系統（Django+Vue+新浪微博帳號登錄+***支付），民宿信息可視化分析系統（網絡爬蟲+Django+Echarts可視化），實時疫情監控系統（騰訊API接口+Seaborn+matplotlib實現），個人博客系統（Flask+TinyDB實現），電影票房資料可視化系統（網絡爬蟲+MySQL+Pandas實現），大型3D槍戰類冒險遊戲（Panda3D實現），AI人臉識別簽到打卡系統（PyQt5+百度智能雲+OpenCV-Python+SQLite3實現）。《Python項目開發實戰》適合瞭解Python語言基礎語法並希望進一步提高Python開發水準的讀者閱讀，可以作為大中專院校相關專業的師生用書和培訓機構的專業教材。

本書重點介紹了Python的基礎知識以及利用Python進行數據分析的方法，通過對大量實際案例的分析以及部分理論的解讀，使讀者能夠利用Python語言進行程序設計，同時掌握利用Python進行數據獲取、預處理、分析和挖掘的整個開發過程。本書包含三個部分：Python語言基礎、數據分析基礎、數據分析實戰。每一部分都結合大量實際例程進行瞭解讀。其中，Python語言基礎部分重點介紹了Python編程環境的安裝和搭建、基本的Python語法以及Python面向對象程序設計方法；數據分析基礎部分重點介紹了利用Python進行數據的獲取、存儲、預處理、分析等過程的實現方法；數據分析實戰部分通過四個完整的案例展現了如何利用Python對實際的數據分析問題進行處理。本書可作為計算機、電子信息類專業教材。本書免費提供書中程序代碼和數據集、PPT及案例講解視頻等資源，需要的讀者可掃描封面二維碼查看。

全書共9章。第1章講解Python開發環境的搭建與使用，標準庫與擴展庫對象的導入與使用，以及Python代碼編寫規範。第2章重點講解內置函數和運算符的使用。第3章講解選擇結構、循環結構、異常處理結構的語法與應用。第4章講解列表常用方法、列表推導式和切片的語法與應用、元組與生成器表達式、序列解包等內容。第5章講解字典與集合的創建與使用。第6章講解字符串常用方法，標準庫string、zlib、json的基本用法，以及中英文分詞、中文拼音處理、簡體中文與繁體中文的轉換。第7章講解函數定義與調用的語法，位置參數、默認值參數、關鍵參數和可變長度參數的使用，變量作用域的分類與搜索順序，lambda表達式語法與應用、生成器函數和修飾器函數的定義與應用。第8章講解文本文件和二進制文件內容讀寫以及文件複製、移動、重命名、刪除、查看屬性、文件夾遍歷等操作。第9章通過幾個案例介紹標準庫tkinter、sqlite3在GUI編程和SQLite數據庫編程方面的應用，擴展庫python-docx、openpyxl、python-pptx對Office文檔的簡單操作，擴展庫requests、BeautifulSoup在網絡爬蟲方面的應用，以及擴展庫matplotlib在可視化領域的應用。本書適合作為研究生、本科、專科各專業程序設計課程的教材，也可以作為Python工程師和愛好者的自學用書。全書代碼支持Python 3.6以上的版本，部分代碼用到了Python 3.8和Python 3.9的新特性。

如今，人們面臨的大多數任務都可以通過編寫計算機軟件來完成。Python是一種解釋型、面向對象、動態數據類型的高 級程序設計語言。通過Python編程，我們能夠解決現實生活中的很多任務。本書是一本面向實踐的Python編程實用指南。本書的目的，不僅是介紹Python語言的基礎知識，而且還通過項目實踐教會讀者如何應用這些知識和技能。本書的首部分介紹了基本Python編程概念，第 二部分介紹了一些不同的任務，通過編寫Python程序，可以讓計算機自動完成它們。第 二部分的每一章都有一些項目程序，供讀者學習。每章的末尾還提供了一些習題和深入的實踐項目，幫助讀者鞏固所學的知識。附錄部分提供了所有習題的解答。本書適合任何想要通過Python學習編程的讀者，尤其適合缺乏編程基礎的初學者。通過閱讀本書，讀者將能利用強大的編程語言和工具，並且會體會到Python編程的快樂。

本書共7章, 涵蓋了Python語言的開發環境及工具的使用、程序基礎、數據類型與基本操作、程序控制流程、函數與模塊、面向對象編程以及Python語言在數據分析方面的案例應用, 包含網絡爬蟲的編寫、Python圖形的繪製等內容。

本書詳細闡述了與Python物聯網程序開發相關的基本解決方案, 主要包括瞭解和設置基礎物聯網硬件、結合使用Intel Galile Gen 2和Python、使用Python實現交互式數字輸出、使用RESTful API和脈寬調製、使用數字輸入、使用模擬輸入和本地存儲、使用傳感器從現實世界中檢索數據、顯示信息和執行操作、使用雲、使用基於雲的10T Analytics服務分析海量數據等內容。此外,

《Python強化學習實戰：使用OpenAI Gym、TensorFlow和Keras》帶領讀者深入強化學習算法的世界，並使用Python在不同用例中應用它們。其中涵蓋了一些重要主題，例如策略梯度算法和Q學習算法，並使用了TensorFlow、Keras和OpenAIGym框架。 《Python強化學習實戰：使用OpenAI Gym、TensorFlow和Keras》介紹了強化學習（RL）算

全書系統地講述活用Python語言最需要的基礎內容以及各種實用範例，並以12堂課的方式展開。全書的內容包括：Python程序設計語言的快速認識和快速上手；文件處理與操作；Python繪圖；字符串和文字處理；列表操作應用實例；使用數據庫；網絡公開信息的使用；網絡信息提取基礎；數據可視化與圖表繪製；Python數據分析入門。本書是一本方便好用且分量適中的程序設計教材，既適合有一定程序設計基礎的學習者作

《Python 零基礎項目開發快速入門(完全自學微視頻版)》是一本面向首次接觸 Python 編程語言的人員編寫的入門基礎教程。本書內容廣泛，從 Python 的基礎語法入手，介紹了包括數據庫、文件 I/O、Web、Python 遊戲和爬蟲等開發技術。本書結合最新的 Python 版本和實際開發用到的 IDE 和 Python 環境，為讀者展現了 Python 這門編程語言的特色和功能。本書涉及的所有程序代碼都已經通過了測試，並且可以獨立運行。通過本書的相關程序實例，可以讓讀者由淺入深、循序漸進地學習 Python 開發技術相關入門知識。與此同時，本書還通過 80 多個相關視頻對書中內容進行了拓展和補充，盡可能為讀者提供真正開發時使用的相關技術和知識，這些視頻可以通過掃描二維碼的方式在手機端或者電腦端進行觀看。視頻內容涉及基本的 Python 安裝環境、多版本和虛擬機、版本控制、Docker 等基礎開發工具和技術。《Python 零基礎項目開發快速入門(完全自學微視頻版)》適用於 Python 編程語言零基礎的讀者、在校學生、對 Python 感興趣的相關 IT 從業者及其他技術人員或高等院校計算機相關專業的教師。本書同樣適合希望通過 Python 提高工作效率的非專業人員，通過學習 Python 這門開發語言，建立對於技術開發本身的大致瞭解。本書也可以作為相應的培訓機構教材使用。

從解決工作實際問題出發，提煉總結工作中Python 常用的數據處理、數據挖掘實戰方法與技巧。本書通俗易懂地介紹數據挖掘過程中可能用到的回歸模型、分類模型、聚類、關聯、時間序列分析等技術。在不影響學習理解的前提下，盡可能地避免使用晦澀難懂的Python 編程、統計術語或模型公式。 本書定位是帶領Python 數據分析初學者入門，並能解決學習、工作中大部分的問題或需求。入門後如還需要進一步進階學習，可

《Python Web開發從入門到實踐》通過精煉的知識內容，從學習與應用的角度出發，幫助用戶迅速掌握Python Web開發的實用技術為核心，為讀者精心打造了一本基礎、實用、易學、實戰的學習幫手。本書語法細緻，內容詳盡，力爭為讀者朋友提供豐富的基礎知識和應用實例，幫助學習者可以掌握更多精煉內容，擴寬學習Python語言的道路。本書主要包括Web前端基礎、MySQL數據庫基礎、Web框架基礎、快速開

The world of machine learning is changing all the time. It is so amazing the idea that we are able to take a computer and let it learn as it goes. Without having to write out all of the codes that we need for every situation out there or every input that the user may pick, we are able to write out codes in machine learning, even with Python, in order to let the computer or device learn and make decisions on its own.This guidebook is going to take a closer look at how Python machine learning is able to work, as well as how you can use some of the tools and techniques that come with this process for your own needs. When you are interested in learning more about what machine learning is all about, as well as how you can use a part of the coding from Python inside of this process, then this guidebook is the tool for you Some of the topics that we will explore when we go through this guidebook will include: Understanding some of the basics of machine learning;Some of the different parts tha

本書為Python語言基礎性普及類教材，開篇由美國CodeCombat公司研發的一款在線遊戲的計算機語言學習系統入手，逐漸打開Python之門，讓讀者在輕鬆的環境下快速上手，使用Python編寫簡單程序。全書共五章，涵蓋了Python基礎知識、函數與文件、數據結構與算法基礎、圖形化編程、用戶界面開發等常用知識體系。各章節中所用案例均圍繞“遊戲化”的核心思想，輔以項目式教學方式，讓枯燥的代碼變得生動有趣，有利於激發初學者的學習興趣。學完本書，讀者可具備基本的Python獨立編程能力，並能完成有靈魂、有深度的作品開發。本書適用面較廣，即可作為高等本科院校、高職高專計算機專業和非計算機專業的教材，也可作為其他愛好Python的讀者的學習參考書。

《Python程序設計案例教程》是一本實用易學、輕量級的Python入門教材，以30個實用案例為載體，詳細介紹了Python語言的基礎知識和編程思想，內容包括Python語言概述，基礎語法，流程控制語句，字符串與正則表達式，列表、元組、字典等常用數據結構，函數，異常處理，文件操作，模塊和包以及面向對象編程。每章後都配有豐富的習題、課後實訓和精練的小結，方便讀者進一步鞏固知識，增強實踐能力。《Pyt

《Python貝葉斯分析》從務實和編程的角度講解了貝葉斯統計中的主要概念，並介紹了如何使 用流行的 PyMC3 來構建概率模型。閱讀本書，讀者將掌握實現、檢查和擴展貝 葉斯統計模型，從而提升解決一系列數據分析問題的能力。本書不要求讀者有任 何統計學方面的基礎，但需要讀者有使用 Python 編程方面的經驗。

本書以對微軟MTA認證98-381Python和計算機二級Python兩大體系的深入研究為基礎，綜合其所有內容，並綜合實踐經驗所成，涵蓋Python考試的方方面面。全面講解Python的基礎知識和Python考試中的重要考點，增設“練一練”模塊，讀者可以跟隨敲代碼，培養感覺。采用互聯網+的寫作方式，不斷增補內容，讀者可及時了解到與Python相關的最新信息。

本書是根據近幾年的程序設計課程的教學實踐，並考慮讀者對 Python 語言的需求而編寫的。全書共 12 章，主要內容可分為兩部分，基礎部分包括 Python 語言概述、Python 程序設計基礎、基本數據類型與表達式、程序的基本控制結構、組合數據類型、函數、文件操作；提高與實踐部分包括面向對象程序設計、錯誤和異常處理、Python 科學計算與數據分析開發基礎、網絡爬蟲入門與應用、圖形用戶界面設計。

本書採用案例和理論相結合的形式，以Anaconda和PyCharm為開發工具，系統地重點闡述了利用Python進行數據預處理、分析與可視化等相關知識，講解了Python各種數據處理展示的函數方法的使用方法。全書共有6章，分別是數據分析概述、Python基礎、利用Pandas進行數據預處理、利用Pandas進行數據分析、利用Matplotlib進行數據可視化、Python數據分析與綜合應用。在教學設

Python是一種程序設計語言，近年來，它得到了越來越多的技術人士的認可和追捧。其應用領域也非常廣泛，涉及數據分析、自然語言處理、機器學習、科學計算、推薦系統構建等各個方面，提供了高效、靈活的編程體驗。本書面向 Python初學者，幫助讀者快速、有效地把握 Python編程的技巧。全書共分 5個部分，由淺入深地向讀者呈現了 Python必學的各大知識要點。無論是簡單的 Python安裝，還是基本的編程語法，抑或是典型的問題處理，本書都給出了詳細、直觀的編程示例，以便讀者能夠精准把握要點。

全書共13章。第1～4章為基礎篇，主要講述Python基礎知識、Python數據結構、面向對象程序設計思想，Python異常處理和讀寫文件的技巧；第5～7章為數據分析的工具篇，主要講述Numpy庫、Pandas庫和Matplotlib庫的基本功能和應用；第8章和第9章為“數據分析高級技能篇”，主要講述通過爬取技術博客案例、基於Scrapy爬蟲框架的實用技巧、數據分析的常用方法，如Python連接操

《Python網絡爬蟲案例實戰》介紹如何利用Python開發網絡爬蟲，實用性較強。《Python網絡爬蟲案例實戰》以案例項目為驅動，由淺入深地講解爬蟲開發中所需要的知識和技能。從靜態網站到動態網站，從單機爬蟲到分布式爬蟲，既包含基礎知識點，又講解了關鍵問題和重難點問題，包含從入門到進階的所有知識。《Python網絡爬蟲案例實戰》主要包括爬蟲網絡概述、Web前端、靜態網絡抓取、動態網頁抓取、解析網頁

作為一本Python科學計算的入門書籍，本書結合科學計算實例循序漸進地介紹Python科學計算編程基礎。本書共6章：第1章簡單公式的程序化，圍繞如何使用Python實現科學計算中簡單公司的程序化；第2複雜公式程序化，重點介紹Python中的程序控制，將複雜的公式程序化；第3公式對象化，主要介紹Python中面向對象的程序設計；第4公式向量化，全方位介紹Python*的科學計算庫NumPy的功能，並

本書以Windows 操作系統為平臺，採用項目式編寫體例，全面地介紹了Python編程基礎、相關知識以及編程技巧等，重點聚焦于利用Python 開發項目。項目案例的選取包含編程基礎、面向對象編程以及大數據應用開發所需的多文件類型的數據存儲方式及其應用，*後還介紹了一種重要的數據采集方式及其應用―― 基於Python的網絡爬蟲技術及其應用。本書可作為高等職業院校計算機等相關專業的教材，也可作為Pyt

本書主要通過對 Excel 爬蟲和 Python 爬蟲的對比，介紹使用 Excel 和Python 實現網絡數據爬取的相關內容和方法。書中按照學習的遞進層次分為基礎篇、Excel 爬蟲篇和 Python 爬蟲篇三部分內容，基礎篇包括網絡爬蟲基礎、網頁和網站基礎、網頁開發者工具和 Python 編程基礎等內容，Excel 爬蟲篇包括使用 Excel的 PowerQuery 模塊實現網絡表格數據采集和

本書首先從Python的基本概述開始,介紹如何與遺留設備以及支持API的網絡設備交互。瞭解如何利用高級Python包和框架來實現網絡自動化任務、監控、管理和增強的網絡安全性,然後介紹Azure和AWS雲網絡。最後,使用Jenkins實現持續集成,並使用測試工具驗證網絡。 本書適合希望使用Python和其他工具迎接網絡挑戰的IT專業人員和運維工程師。

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。