Mastering Python Design Patterns

本書的主旨是介紹如何結合Python3語言進行各類結構化和非結構化數據的採集、預處理和存儲，涉及統計概率、數據格式與編碼、網頁開發、自然語言處理、數據科學等不同領域的內容。全書共分為11章，包括數據科學概述、Python基礎、統計與概率基礎、文件讀寫與操作、數據可視化、網絡數據爬取等多個主題。內容覆蓋本地文件、網頁數據、大數據訪問等編程中的主要知識和技術，在重視理論基礎的前提下，從實用性和豐富度出發，結合實例演示了數據采集、處理與存儲的核心流程。本書適合高等院校計算機、數據科學與大數據技術、軟件工程、統計等相關專業的師生以及Python語言初學者、網絡爬蟲技術愛好者、數據分析從業人士閱讀。

本書從初學者的角度出發，採用單元任務教學方式，通過通俗易懂的語言、豐富實用的案例，介紹了使用Python進行程序開發所需的知識和技術。全書共10個單元，內容包括認識Python，語法基礎，流程控制，列表，元組，字典和集合，函數，面向對象，文件操作，異常，GUI編程和網絡爬蟲。能夠有效地幫助學生更好地理解和認識所學知識，做到即學即練、學以致用，鍛煉學生的工作思維和實踐技能，提高實際操作能力。

本書主要介紹如何使用Python語言進行網絡爬蟲程序的開發，從Python語言的基本特性入手，詳細介紹Python網絡爬蟲開發的多個方面，涉及HTTP、HTML、正則表達式、JavaScript、自然語言處理、數據處理與科學計算等不同領域的內容。全書共12章，包括基礎篇、進階篇、提高篇和實戰篇4個部分。基礎篇包括第1、2、3章，分別為Python基礎及網絡爬蟲、靜態網頁抓取、數據存儲。進階篇包括第4、5、6章，分別為JavaScript與動態內容、模擬登錄與驗證碼、爬蟲數據的分析與處理。提高篇包括第7、8、9章，分別為爬蟲的靈活性和多樣性、Selenium模擬瀏覽器與網站測試、爬蟲框架Scrapy與反爬蟲。實戰篇提供了3個實戰項目供讀者學習參考。本書內容覆蓋網絡數據抓取與爬蟲編程中的主要知識和前沿技術。同時，本書在重視理論基礎的前提下，從實用性和豐富度出發，結合實例演示爬蟲程序編寫的核心流程，將理論與實踐結合，力求提高讀者的網絡爬蟲實操技能。本書可作為高等院校數據科學、統計學、計算機科學、軟件工程等相關專業課程的教材，也可作為Python語言初學者、網絡爬蟲技術愛好者的參考書。

本書在講述人工智能理論的基礎上突出工程應用性與實踐性，選用了適用於人工智能項目研發的Python編程語言。第1章為人工智能導論。第2章介紹Python程序設計基礎。第3章介紹Numpy、Matplotlib與Pandas。第4章介紹sklearn及Inforstack免費網上機器學習組件功能。第5章介紹數據預處理。第6章與第7章分別介紹監督學習與非監督學習常用算法，並分別使用Inforstack學習平臺建模和Python語言編程實現。第8章介紹語音交互、視覺處理與OpenCV圖像處理。第9章介紹人工神經網絡與深度學習及Tensorflow、PyTorch的應用。第10章為人工智能綜合應用案例。

本書的編寫主要圍繞Python在企業中的數據分析工作實踐，著眼於構建完整的數據分析框架、方法和技能的培養和訓練。全書共10章，其中第1章和第2章介紹了進行Python數據分析的準備工作和Python基礎知識；第3～9章介紹了數據對象的讀寫、數據清洗和預處理、數據可視化、基本數據統計分析和高級數據建模分析、自然語言理解和文本挖掘、數據分析部署和應用等完整工作技能和方法；第10章介紹了數據分析在數據化運營中的完整應用思路、維度和框架。本書內容深入淺出，均以企業真實需求引導學習，具有很強的實用性和操作性。本書可以作為普通高等院校本科、專科統計、商務分析、大數據等專業的課程教材，也可以作為從事數據分析工作的人員的參考用書。

本教材書以Anaconda為主要開發工具，旨在幫助讀者從入門到掌握Python程序設計和數據分析的基礎知識。本書共包含11章，涵蓋了Python的核心概念、基本數據類型、程序控制結構、函數、組合數據類型、面向對象編程、文件和數據格式化、異常處理、網絡爬蟲、科學計算庫NumPy以及數據分析與可視化等主題。無論對於初學者還是有一定經驗的開發者，本書都提供了詳細而系統的指導，幫助讀者建立堅實的Python程序設計和數據分析基礎。每章都包含理論講解、示例代碼和習題，以幫助讀者鞏固所學知識。除此之外，在每章的學習內容中穿插課程思政的案例。這種結合課程思政的案例設計，旨在幫助學生將所學知識與思政內容相結合，通過學科教育引導學生形成正確的世界觀、人生觀和價值觀，培養他們的思辨能力、社會責任感和創新精神。通過這樣的設計，讀者在學習Python程序設計和數據分析的過程中，不僅能夠獲取技術知識，還能夠更深入地理解技術應用的社會影響和倫理考量。這將有助於培養讀者的思辨能力，使他們能夠客觀分析問題、綜合思考並做出明智的決策。為了方便教學，本書還配有電子課件等資料，任課教師可以發郵件至husttujian@163.com索取。無論是學習Python的基礎知識，還是希望在數據科學領域深入應用Python，本書都能滿足您的需求，並成為您編程與數據科學之路的得力伴侶。

Scrapy是使用Python開發的一個快速、高層次的屏幕抓取和Web抓取框架，用於抓Web站點並從頁面中提取結構化的數據。《精通Python爬蟲框架Scrapy》以Scrapy 1.0版本為基礎，講解了Scrapy的基礎知識，以及如何使用Python和三方API提取、整理數據，以滿足自己的需求。本書共11章，其內容涵蓋了Scrapy基礎知識，理解HTML和XPath，安裝Scrapy並爬取一個網站，使用爬蟲填充數據庫並輸出到移動應用中，爬蟲的強大功能，將爬蟲部署到Scrapinghub雲服務器，Scrapy的配置與管理，Scrapy編程，管道秘訣，理解Scrapy性能，使用Scrapyd與實時分析進行分布式爬取。本書附錄還提供了各種軟件的安裝與故障排除等內容。本書適合軟件開發人員、數據科學家，以及對自然語言處理和機器學習感興趣的人閱讀。

本書以Python作為開發Spark應用程序的編程語言，系統介紹了Spark編程的基礎知識。全書共8章，內容包括大數據技術概述、Spark的設計與運行原理、Spark環境搭建和使用方法、RDD編程、Spark SQL、Spark Streaming、Structured Streaming、Spark MLlib等。

本書主要內容包括對Python語言所使用的基本語句、函數、模塊等的基礎概念的介紹、對GIS基礎知識的介紹、基於Python的GIS基礎操作如指定類型數據文件的讀寫等的講解、柵格數據的空間分析、矢量數據的空間分析等。本書籍在地理信息科學專業領域系統的框架下，既有對專業基礎概念和知識的介紹，也有基於理論知識的簡單應用。同時，本書籍做到了真正意義上的面向零基礎“小白”。考慮到本課程面向物件為對於GIS領域和計算機領域幾乎均為“小白”，使用了通俗易懂、邏輯清晰的語言，深入淺出地介紹了基於Python語言的常見GIS空間分析方法，每種方法同時配有代碼示例與注解。

學好句型流利開口說英文！分類學習記憶，好學好用不會忘，生活中運用自如，考試時得心應手，Mastering English Fast

本書主要內容有：第1章 大數據分析，介紹大數據的概念、特點及數據分析的價值，第2章 Python語言介紹，對Python語言的語法、程序結構、函數等進行介紹，第3章 數據採集，對爬蟲的工具和方法進行介紹，第4章 數據處理與分析，對numpy和pandas的用法進行詳細介紹，第5章 數據可視化，對處理後的數據如何可視化進行介紹，第6章 旅遊大數據綜合案例，詳細介紹旅遊類數據的採集、處理到可視化的綜合案例。適用對象：本書適用於智慧旅遊技術專業的學生學習，以及需要用Python進行爬蟲分析的各行各業工作人員，也可以作為數據分析愛好者的參考書。

本書內容主要有：非線性方程求根、線性方程組求解、插值法、數值積分、矩陣特徵值與特徵向量的計算、常微分方程初值問題的數值解法等。本書提供習題及詳盡答案。本書提供的源代碼，是獨立完整的Python程序，都沒有使用第三方庫，全部在Python 3.6.1下測試通過。本書的講述深入淺出，條理清楚，解釋詳盡，大量使用圖形來直觀地說明問題。本書可以作為理工科非數學專業本科生、專科生、碩士研究生的教材或教學參考書，尤其適合作為對本課程感興趣的科技人員的自學用書。

本書共分8章，前2章主要介紹Python語言的基本知識和圖像處理相關第三方庫的預備知識，第3章介紹數字圖像處理技術，第4-7章系統介紹Python語言調用第三方圖像庫函數的處理過程及圖像的增強、分割、配准、融合和可視化的應用，第8章通過實際案例，實現醫學圖像的邊緣檢測、灰度變換、濾波增強、圖像配准等綜合處理。本書可作為高等院校本科和研究生醫工融合類課程的專業選修課和公共選修課程教材，也可作為相關領域研究人員的學習和參考教材。

本書系統地講解了Python程序設計基本知識與數據分析方法，同時將行業案例與實踐內容相結合，側重數據分析中的Numpy與Pandas模塊應用。本書通過豐富的實例（實例內容待細化），將Python理論與實踐有機結合，讓編程變得不再枯燥，易學有趣。 本書內容闡述清晰、循序漸進、分散難點、通俗易懂；實例豐富，同時配有上機實驗指導、練習題、源代碼、課件PPT及教學微視頻，便於教師授課及感興趣讀者自學。 本書適合Python語言的初學者，也適合大專院校作為教材使用，本書也適合於有意從事數據分析工作的讀者作為自學參考書。

本書是“十四五”高等職業教育計算機類專業系列教材之一，採用Python語言實現常用數據結構，分為4個項目,11個實踐性任務。本書主要內容包括數據結構與算法基礎探究、Python數據結構探究、常用數據結構探究、常用算法探究。本書以“雙主互輔多元融合”重構教學目標解決課程思政融入難的問題；以“向上兼容”的原則整合教學內容解決一刀切的問題；以“實踐性任務”驅動教學活動解決教學無抓手的問題。本書適合作為高職高專院校計算機及相關專業教材,也可作為軟件開發人員的參考書。

本書採用Python語言對數字圖像處理進行講解，相對於MATLAB，Python具有代碼簡短、可讀性高、工具包多等特點，並且更能契合於企業需求，本書對多個經典實驗進行實現，有助於學習者進行學習。本書包含10個章節，第1章對本書中使用python基礎知識進行簡單的介紹；第2章對數字圖像處理的基礎知識和操作進行學習；第3章對圖像增強理論介紹；第4章學習並實現圖像的復原；第5章講述了常見的壓縮方法；第6章學習了形態學圖像處理；第7章對常見的圖像分割方法進行學習；第8章實現了經典的手寫識別案例；第9章對圖像分類的實例進行學習；第10章進行目標檢測與追蹤的相關實驗。​

本書的編寫以教育部高等學校大學計算機課程教學指導委員會的《大學計算機基礎課程教學基本要求》為依據，是一本零起點的程序設計快速入門教材，立足“教師易教，學生樂學，技能實用”，內容精煉，擯棄深奧的理論，按照認知規律，採用由淺入深、由外入內的教學模式，既強調基礎性和系統性，又注重內容寬度和知識深度的結合，把計算思維的要素、方法融入問題和案例，讓讀者在學習程序設計的過程中潛移默化地培養計算思維，從而使程序設計類教材從單純知識和技能的培養層面提高到意識和思維的培養層面。 本書共8章，包括問題求解中的計算思維、Python編程基礎、數據類型與基本運算、程序控制結構與異常處理、函數與模塊、常用算法設計策略及其Python實現、文件與數據格式化、應用實例。每章後附有基本知識練習、能力拓展與訓練和實驗實訓。 編者在中國大學MOOC平臺上開設有與本教材配套的課程“基於計算思維的Python程序設計”。 本書可作為大、中專院校教材及各類計算機技術培訓教材，也可作為全國計算機等級考試二級Python語言程序設計考試參考用書或Python初學者自學用書。

本書全面介紹Python程序設計基礎知識。全書共9章，主要內容包括Python語言入門、基本數據類型與表達式、語句與結構化程序設計、組合數據類型與字符串、函數與模塊、文件處理、異常處理、面向對象程序設計和Python高級編程。通過本書的學習，讀者可以掌握程序設計知識和方法，提高程序設計能力，培養程序設計思維，為進一步學習後續計算機相關課程、提升數字素養和創新能力奠定良好的基礎。 本書適合作為高等學校各專業程序設計課程的教材，也可作為程序設計自學者的參考書。

目前人工智能教育通識化、普及化的需求日益強烈，高校既要做好人工智能專業教育，又要推進人工智能通識教育，面向非計算機專業學生開展人工智能通識化教學也越來越受到重視。本教材的主要內容包括計算機文化概述、人工智能概述及應用、python 編程基礎、Python圖形處理、Python科學計算與可視化、國產軟件等內容，主要適用於高校信息技術基礎教學。本教材的特色是教學內容前沿，python程序設計基礎部分採用案例驅動的方式進行教材的編寫和教學內容的講解，非常適用於高校非計算機專業的學生學習大學計算機信息技術基礎課程。航海學院每年新生大約有4500名左右，其中理工科3000名左右，需要選用此教材。

本書全面系統地介紹了Python語言的語法基礎與程序設計技術，內容包括緒論、Python簡介與環境搭建、基本數據類型與字符處理、控制結構與異常處理、輸入輸出與文件處理、組合數據類型與迭代器處理、函數與庫、面向對象程序設計、圖形用戶界面和訪問數據庫。除第1章外，每章均包括基礎語法、實例練習、單元拓展、項目訓練和習題5個模塊，符合學習者從知識學習到實踐應用再到解決問題的認知規律。 本書遵循以問題為導向的設計理念，在解決問題的同時滲透知識的學習，從而激發學習者的學習興趣，提高主動學習的能力。全書共有99個實例練習、10個單元拓展和23個項目訓練，並配套教學PPT、習題、源代碼等資源，所有代碼均在Python 3.6中調試通過。 本書可作為高等院校Python程序設計課程的教材或參考書，也可作為從事大數據和人工智能等工作的編程人員的自學或參考用書。

Python正宗入門NO.1 感謝眾多讀者與教師好評 一本引領數萬讀者一探Python世界、 也讓老師用了再用的暢銷經典！ 【書附超值學習資源】 「Python快速入門的10堂課」影音教學/範例程式檔/綜合演練參考解答 「善用ChatGPT學Python入門」影音教學 AI人工智慧與Big Data大數據時代 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、資料科學、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。 ■除了提供在本機建置開發環境的方法，更新增運用熱門Google Colab雲端開發環境的技巧，不需安裝設定即可撰寫並執行Python程式。 ■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

本書主要有以下特點： （1）內容循序漸進。從Python的開發環境配置、基礎語法、程序控制結構、函數、文件、異常等操作出發到數據分析、處理，內容逐步深入，零基礎讀者也可以快速上手。 （2）案例豐富。本書在講解每個知識點時，都配以可運行的程序示例及其運行結果。讀者可以通過閱讀示例代碼及相應的注釋，理解相應的知識點。 （3）知識點與實踐結合。每章都提供了大量的課後練習題，供讀者實踐，以提高讀者解決實際問題的能力。 為方便教學，本書提供了所有例題和編程習題的程序源代碼，所有源代碼均可運行於Python3.X環境。 本書適合作為高等院校本、專科各專業的Python編程及數據分析的教材，也可供Python愛好者自學參考。

本書以任務為導向，較為全面地介紹了不同場景下Python爬取網絡數據的方法，包括靜態網頁、動態網頁、登錄後才能訪問的網頁、PC客戶端、App等場景。全書共7章，第1章介紹了爬蟲與反爬蟲的基本概念，以及Python爬蟲環境的配置，第2章介紹了爬取過程中涉及的網頁前端基礎，第3章介紹了在靜態網頁中爬取數據的過程，第4章介紹了在動態網頁中爬取數據的過程，第5章介紹了對登錄後才能訪問的網頁進行模擬登錄的方

隨著科學技術的快速發展，信息技術在社會各個領域進行不斷深入運用和融合。“新工科”教改的一波浪潮之後，“新文科”教改也接踵而至。高校專業建設面臨著新的時代使命和挑戰，需培養出符合未來社會與經濟發展需求的新型人才。 本書通過大量實例，深入淺出地介紹了Python的基礎語法，讓讀者在解決實際問題的過程中，掌握Python語言程序設計的基礎和應用。通過案例引導讀者學習，弱化語法規則，突出領域應用，強調數據分析，讓非計算機專業的學生也能通過數據分析實踐感受人工智能的魅力。 全書共12章，主要內容有計算機科學基礎，Python入門，編程基礎，語句和控制結構，字符串、列表和元組，函數，字典和集合，文件及文件管理，模塊和面向對象，數據分析基礎，數據可視化基礎和其他常用庫介紹等。全書提供了大量應用實例，每章後均有練習題。 本書可作為高等院校各專業，特別是非計算機專業通識教育中計算機程序設計相關課程的教材，也可供各領域Python自學者參考和使用。

本書為1+X職業技能等級證書配套系列教材之一，以《數據應用開發與服務(Python)職業技能等級標準(中、高級)》為依據，由北京中軟國際信息技術有限公司組織編寫。 本書採用項目化編寫模式，共分為5個項目：項目1介紹多源數據採集與存儲，主要利用Python語言對不同數據源的數據進行採集；項目2介紹數據處理，從數據探查、數據清洗和轉換、數據取樣以及數據檢驗4個方面演練典型的數據處理方法；項目3介紹數據建模與性能評估，在熟悉數據含義並對數據進行預處理的基礎上，構建並訓練如回歸、分類和聚類等機器學習模型，並對未知數據進行預測；項目4介紹特徵選取與模型優化，使用Python語言調用sklearn庫函數實現特徵提取與模型優化；項目5介紹模型應用開發，實現端到端的數據應用開發與服務，並且側重于將模型集成到一個完整的應用程序中。全書通過構建42個學習任務，引導學生掌握Python應用開發的綜合應用知識與技能，並培養其應用所學完成實際任務的能力。 本書配套微課視頻、電子課件(PPT)、任務源碼、習題解答等數字化學習資源。與本書配套的數字課程“數據應用開發與服務(Python)”在“智慧職教”平臺(www.icve.com.cn)上線，學習者可以登錄平臺進行在線學習，也可以通過掃描書中二維碼觀看教學視頻，詳見“智慧職教”服務指南。教師可發郵件至編輯郵箱1548103297@qq.com獲取相關教學資源。 本書可作為數據應用開發與服務(Python)1+X職業技能等級證書(中、高級)認證的相關教學和培訓教材，也可作為高等職業院校Python程序設計及大數據技術類課程的相關教學用書，還可供有一定Python數據分析基礎的開發人員自學參考，為將來從事與Python應用相關的多源數據採集、數據預處理、數據建模、數據可視化、特徵選取、模型優化、模型部署、模型應用開發等工作打下良好基礎。

機器學習作為實現人工智能的方法，是一種讓計算機具備學習能力的數理技術。《Python機器學習實例及代碼分析――識別·預測·異常檢測》就以 Python為工具，結合實例和代碼分析對機器學習中的異常檢測和系列數據分析技術進行了詳細解說。其中前半部分介紹了基本的分類器和預測器的使用方法，以便讀者能夠順利地進行機器學習實踐。後半部分以作者的研究經驗為基礎，介紹了一些應用於實際問題的例子。《Python機器學習實例及代碼分析――識別·預測·異常檢測》以解說實例源碼為中心，特別適合有一定編程基礎、對機器學習技術感興趣的高校學生學習，也適合將機器學習技術應用於實際業務的工程師參考。

本書為數據結構課程教學現實需要而編寫，重點介紹各種數據結構的邏輯特性和物理表示法，定義了相應算法，並用 Python 語言進行實現。本書共分為8章，包括緒論， Python 語言基礎，線性表，棧、隊列和串，樹，圖，排序和散列。本書采遵循由易到難、循序漸進、前後銜接自然的原則，將問題脈絡交代清楚，幫助讀者理解掌握各種數據結構的實質。 本書內容豐富、實用性強，既可作為高等學校數據結構課程的教材，又可供社會各類計算機應用人員閱讀參考。

本書通過案例、課業任務、項目等形式全面介紹了Python語言的相關知識點。全書共11章，主要講解Python語言、開發環境、語法、基本數據類型、程序控制結構、組合數據類型、函數和模塊、面向對象和異常處理、文件和數據組織、內置標準庫以及第三方庫等，最後介紹了一個人工智能相關的語音處理項目。每章都有大量的案例，並設置了課業任務，做到從案例到任務，到最後的項目，層層遞進，環環相扣，幫助讀者消化知識，提高學習興趣。 本書可作為高等學校程序設計語言教材，也可作為程序設計愛好者的參考書。

本书在理论方面和实践方面都讲解得浅显易懂，能够让读者快速上手，一步步学会使用Python与Excel相结合进行数据处理与分析。 全书内容分3个部分共12章。第1~4章为入门部分，主要介绍什么是数据分析，以及Python的编程环境和基础语法知识。第5~9章为进阶部分，主要介绍数据处理和分析的各种方法。第10~12章为实战部分，这部分的3个实例综合了本书前面部分的知识点，介绍了如何结合Python与Excel在实际工作中进行数据处理与分析操作。 本书内容由浅入深，且配有案例的素材文件和代码文件，便于读者边学边练。本书还创新性地将ChatGPT引入教学当中，给读者带来全新的学习方式。本书既适合Python和数据分析的初学者学习，也适合希望从事数据分析相关行业的读者学习，还可作为广大职业院校数据分析培训相关专业的教材参考用书。

本書主要介紹經典的機器學習算法的原理和改進，以及Python的實例實現。本書的內容可以分成三部分： 第一部分是機器學習概念篇(第1章)，充分介紹機器學習的相關概念，並且對機器學習的各種算法進行分類，以便讀者對機器學習的知識框架有整體的瞭解，從而在後續的學習中更容易接受機器學習涉及的各類算法； 第二部分是Python機器學習基礎篇(第2章和第3章)，簡單介紹Python的基本使用方法、機器學習庫scikitlearn和人工智能工具集OpenAI Gym； 第三部分是機器學習算法與Python實踐篇(第4～19章)，對監督學習、無/非監督學習、強化學習三大類常用算法逐一講解，包括機器學習算法的原理、算法的優缺點、算法的實例解釋以及Python的實踐應用。 本書適合對人工智能、機器學習感興趣的讀者，希望用機器學習完成設計的計算機或電子信息專業的學生，準備開設機器學習、深度學習實踐課的授課老師，學習過C語言，且希望進一步提高編程水平的開發者，剛從事機器學習、語音、機器視覺、智能機器人研發的算法工程師閱讀。

本书共12章，包括Python概述，Python语言基础，基础数据结构，函数与模块，面向对象程序设计，NumPy数据分析，数据可视化，基础算法分析与实现，机器学习概述，回归分析，分类算法，聚类算法。

本書詳細地介紹了Python的語法知識，並借助集成開發工具PyCharm，提升讀者的編程能力，訓練讀者的程序思維，讓其快速、輕鬆地掌握一門時下非常流行的編程語言。 全書共10章，分別是Python概述、Python基礎、字符串、流程控制語句、複合數據類型、函數與模塊、異常處理、面向對象編程、文件處理和綜合案例，書中所有知識點均給出了示例代碼和相關案例，輔助讀者理解相關概念及其應用。 本書可作為全國高等學校計算機類相關專業的教材，亦可作為高等學校各專業的通識教材，以及計算機編程愛好者的自學讀物。

設計模式是構建大型軟件系統zui強大的方法之一，優化軟件架構和設計已經逐漸成為軟件開發和維護過程中的一個重要課題。本書通過11章內容，全面揭示有關設計模式的內容，並結合Python語言進行示例化的解析。全書囊括單例設計模式、工廠模式、門面模式、代理模式、觀察者模式、命令模式、模板方法模式、複合模式、狀態設計模式以及反模式等多種設計模式。本書適合那些關注軟件設計原則，並想將you秀的設計模式應用到Python編程當中的讀者閱讀，也適合普通的軟件工程師、架構師參考。

本書是使用Python 進行深度學習實踐的一本初學指南。本書並未羅列大量的公式，而是通過一些實用的實際案例，以簡單直白的方式介紹深度神經網絡的兩項任務――分類和回歸，解析深度學習模型中的一些核心問題，以期讓讀者對深度學習的全貌有一個清晰的認識。本書共9 章，分別介紹了深度學習基礎理論、神經網絡基礎知識、構建定制化深度預測模型、性能提升技術、二元分類的神經網絡應用等內容，並借助Python 語言對基本算法和實現模型進行了探索。本書適合期望用較短時間在深度神經網絡領域初試牛刀的讀者，也適合深度學習的初學者以及業內人士參考。

強化學習是機器學習的重要組成部分。本書採用理論與實踐相結合的寫法，從強化學習的基本概念開始，詳細介紹了強化學習的算法理論和實踐操作，配有Python代碼實現，完整呈現強化學習算法的實踐細節。通過這本書你將會：（1）理解強化學習關鍵方面的問題。（2）探索馬爾可夫決策過程及動態規劃的過程。（3）深入理解強化學習的各種方法，包括MC方法，TD方法，深度學習Q方法，SARSA方法等。（4）通過大量的現實例子及Python實現程序，不斷地實踐，成為強化學習的高手。

本書體統講解了使用Python、Selenium和Appium進行自動化測試的方法與技術。本書主要內容包括自動化測試、關鍵識別技術和常見控件的使用、移動端自動化測試實例和核心原理、自動化測試實戰項目原型設計、接口測試、Python Requests接口測試實戰等。本書適合測試人員閱讀，也可供相關專業人士參考。

本書採用理論與實踐相結合的教學方式，通俗易懂、圖文並茂。從項目開發環境搭建入手，主要講解 Python 開發環境的安裝、Python 語法基礎、程序控制結構、Python 序列類型、字符串、函數、面向對象程序設計、文件處理、異常處理、常用的標準庫和第三方庫、圖形用戶界面編程和數據庫編程知識，並將項目分解為階段性任務，便於學生理解和教師教學。本書適合作為高等職業院校計算機、人工智能、信息管理、電子商務等專業的教學用書，同時也適合作為其他相關專業的選修課程教材。本書提供微課視頻，並配套程序源代碼、教學課件和習題答案。

在全球數字經濟背景下，雲計算成為企業數字化轉型的必然選擇，企業上雲進程將進一步加速。雲計算也促成了軟件工程的進一步發展，軟件架構演變為雲端架構。本書以雲應用開發為主要內容，由校企雙元合作開發，以職業能力培養為根本，以企業常用的幾類雲應用服務項目為載體，解析項目涉及的Python 程序開發和亞馬遜雲服務知識技能點，掌握雲應用開發能力。本書共5 個單元，單元1 為“我的雲服務器”，包括Amazon EC2 服務的使用和基於Flask 的Web 應用程序的部署；單元2 為“我的有聲圖書”，以生動趣味的項目形式解析Amazon Polly 服務和基於Python的Web 應用開發；單元3 為“航班數據采集及可視化分析”，使用Amazon EC2、SageMaker、S3 等服務和Python 語言，設計數據采集、分析及可視化程序；單元4 為“我的記帳本”，重點解析Amazon Lambda 及Amazon DynamoDB 服務，並採用Python 實現遠程NoSQL 數據庫的數據管理；單元5 為“我的雲盤”，包括Amazon S3、RDS 和EC2 服務的綜合使用以及Python SDK 編程。本書是在亞馬遜雲上實現PythonWeb 應用開發的實戰教程，涉及當前*新的雲應用程序開發知識，可作為各類職業院校軟件開發及相關專業的教材，也可供軟件開發愛好者參考使用。

本書是為《Python程序設計》配套的實驗教材與輔導，全書內容包括三部分：第一部分為實驗指導，該部分結合主教材各章節的理論知識設置10個實驗，每個實驗圍繞核心編程技能設計了具有應用性和趣味性的問題，作為讀者上機編程實踐操作的訓練；第二部分為課程設計，該部分是在Python編寫程序的步驟和程序調試方法的基礎上，讓讀者更加明確地使用Python語言進行程序設計及程序開發，掌握編程環境的應用，學習程序調試的方法和技巧；第三部分為習題集，該部分結合主教材各章節的知識點拓展相關知識，為每章配備了多個習題，包括選擇題、填空題、問答題、簡答題、思考題，並給出了習題的參考答案，以幫助讀者鞏固所學的程序設計知識。 本書既可以作為普通高等院校Python程序設計課程的輔導教材，也可以作為其他人員進行Python編程練習和上機訓練的指導用書。

本書較為全面地介紹了定向爬蟲的開發過程、各種反爬蟲機制的破解方法和爬蟲開發的相關技巧。全書共13章，包括緒論、Python基礎、正則表達式與文件操作、簡單的網頁爬蟲開發、高性能HTML內容解析、Python與數據庫、異步加載與請求頭、模擬登錄與驗證碼、抓包與中間人爬蟲、Android原生App爬蟲、Scrapy、Scrapy應用、爬蟲開發中的法律和道德問題等。除第 1、12、13章外的其他章末尾都