Mastering Python Design Patterns

本書以Python 3.9和Anaconda 3為編程環境。通過本書的學習，希望讀者能理解和掌握Python語言的相關知識，具備較強的算法設計、編寫和調試程序的能力，理解面向對象程序設計和模塊化程序設計思想，掌握文件讀寫、圖形界面、數據庫、數據分析與可視化、人工智能等編程技術。本書共16章。第1～2章介紹程序設計與編程環境；第3～7章介紹順序、函數、選擇、循環的算法與程序設計，以及Python的數據結構；第8章介紹文件處理；第9～11章介紹面向對象程序設計、模塊化程序設計和異常處理；第12～16章介紹圖形界面、數據庫、網絡爬蟲、數據分析與可視化、人工智能等的編程。每章後配有針對性強的習題，供讀者鞏固所學知識。

大模型的出現讓 AI 技術經歷了從量變到質變的過程，而 Python 作為 AI 首選語言，一直默默推動著 AI 技術的快速發展。你是否想過，這是為什麼呢？答案就藏在 CPython 中！ CPython 是用 C 語言實現的 Python 解釋器，它是 Python 的官方實現，並且是使用最廣泛的 Python 解釋器。其實在談論 Python 的時候，99% 的情況說的就是 CPython！本書共 16 章，從獲取 CPython 源代碼開始，手把手帶你重新編譯CPython，我們將一起調試代碼、升級組件，在這個過程中，你可以詳細瞭解 Python 各類特性的工作原理，成長為一名更棒的Python 程序員。

本書深入講解Python OpenCV的核心技術,並通過大量的代碼和項目實戰,充分展示了如何將這些技術在不同領域中實現。本書的主要內容如下: 第1章介紹Python和OpenCV的基礎知識,包括Python和OpenCV的起源、優勢、版本、安裝及應用場景等; 第2章介紹圖像基礎知識,包括圖像的讀取、顯示、保存以及像素處理等; 第3～9章介紹圖像處理的高級技術,包括使用NumPy進行圖像操作、繪製圖形的方法、直方圖的應用、圖像濾波技術、圖像形態學操作,以及使用OpenCV進行圖形檢測和模板匹配; 第10章介紹圖像分析與修復,包括使用OpenCV進行圖像分析及圖像修復技術; 第11～13章介紹特徵檢測、視頻處理和人臉識別,包括使用OpenCV檢測和匹配圖像中的特徵點、使用OpenCV 進行視頻處理,以及人臉識別技術; 第14章介紹ChatGPT 和OpenAI API,包括使用ChatGPT 輔助編寫代碼,以及利用OpenAI API將ChatGPT 的功能嵌入自己的應用; 第15～18章為項目實戰,為讀者提供了各種基於OpenCV 的應用案例。本 書適合作為從事圖形圖像領域研究和開發的技術人員和對OpenCV感興趣的讀者的學習用書。

《數據有道 : 數據分析 圖論與網絡 微課 Python編程》是“鳶尾花數學大系—從加減乘除到機器學習”叢書的第三板塊 ( 實踐板塊 ) 中的一本關于數據 科學的分冊。“實踐”這個板塊，我們將會把學到的編程、可視化， 特別是數學工具應用到具體的數據科學、 機器學習算法中，并在實踐中加深對這些工具的理解。《數據有道 : 數據分析 圖論與網絡 微課 Python編程》可以歸納為 7 大板塊—數據說、數據處理、時間數據、圖論基礎、圖的分析、圖與矩陣、圖論實踐。 這 7 個板塊 ( 共 25 章內容 ) 都緊緊圍繞一個主題—數據！《數據有道 : 數據分析 圖論與網絡 微課 Python編程》以數據為名，以好奇心和疑問為驅動，主動使用“編程 可視化 數學”工具進行探索。《數據有道 : 數據分析 圖論與網絡 微課 Python編程》將 會回顧鳶尾花書前五本主要的工具，讓大家對很多概念從似懂非懂變成如數家珍；同時，我們還會掌握更 多工具，用來擴展大家的知識網絡。依照慣例，《數據有道 : 數據分析 圖論與網絡 微課 Python編程》提供代碼和視頻教學。《數據有道 : 數據分析 圖論與網絡 微課 Python編程》讀者群包括數據科學從業者、大數據從業者、高級數據分析師、機器學習開發者、計算機圖形學 研究者等。

Discover the key ideas, innovations, and breakthroughs in the history of design.This book is the perfect introduction to the subject. It explores and explains the big ideas and key principles behind more than 90 celebrated design concepts and movements, placing each in its historical, cultural, and stylistic context.The Design Book analyses the ideas and principles behind the design of pioneering products,information systems and environments, exploring how creativity and innovation shape our lives,from the aesthetic movement to mid-century modern and contemporary parametricism.In this book, you will find:The evolution of design from ancient times, through early manufacturing to the cutting-edge concepts of the 21st-century.Profiles of the individuals and manufacturers behind each ground-breaking development.Fascinating insight into design movements, showing how each one began and describing its philosophy and visual style.Using the Big Ideas series' trademark combination of clear expla

Python是一種解釋型、物件導向、動態資料類型的高級程式設計語言。這門強大的語言如今在大學和Google、IBM等大型技術公司廣泛使用。 本書是一本父母和老師教孩子使用Python進行基礎程式設計和解決問題的入門圖書。 本書通過科學合理的結構、通俗易懂的文字、活潑有趣的圖示，説明孩子學習電腦的思維方式，而視覺化和遊戲為主的例子則持續吸引讀者的注意力。針對變數、迴圈、函數等程式設計基礎概念的介紹，可以幫助年輕的程式師構建所需的技能，以製作自己的超酷的遊戲和應用。每章末尾的程式設計挑戰，則可以拓展讀者的思維，鞏固所學習的知識和技能。 本書適合任何想要通過Python學習程式設計的讀者，尤其適合父母、老師、學生，以及想要理解電腦程式設計基礎知識的未成年人閱讀學習。

本書凝聚了作者多年的Python教學經驗，內容通俗易懂，旨在剖析遞歸及其本質。本書不僅結合Python程序和 JavaScript 程序講述編程的基礎知識，還講述如何利用遞歸算法計算階乘，計算斐波那契數列，遍歷樹，求解迷宮問題，實現二分搜索，完成快速排序和歸併排序，計算大整數乘法，計算排列和組合，解決八皇后問題等。本書不僅適合開發人員閱讀，還可供計算機相關專業的師生參考。

本書全面講解Jupyter的功能、應用、體系架構、配置和部署等內容。全書共8章，前4章面向希望學習Python、數據科學及人工智能相關知識，但尚無軟件開發基礎的讀者，以零起點的方式講述Jupyter的功能與操作，並以Jupyter Notebook為工具，講述Python的基礎知識，以及使用Python開展數據科學工作的入門內容；後4章深入講述Jupyter的高級應用、配置、管理，以及JupyterLab和JupyterHub等相關內容。本書儘量涵蓋Jupyter各方面的內容，致力於成為一本Jupyter完全手冊。本書適合Jupyter及Python初學者閱讀學習，也適合Python程序員，有Jupyter使用基礎的軟件開發人員、數據科學及人工智能的從業人員，配置和部署Jupyter系統的IT管理員閱讀。

《Python項目開發全程實錄》精選12個熱門項目，涉及Python基礎應用、遊戲開發、網絡爬蟲、大數據及可視化分析、Web開發、人工智能開發六大Python重點應用方向，實用性非常強。具體項目包含：簡易五子棋（控制臺版）、學生信息管理系統（基礎版）、水果消消樂遊戲、超級瑪麗冒險遊戲、汽車之家圖片抓取工具、分布式爬取動態新聞數據、淘寶電商訂單分析系統、停車場車牌自動識別計費系統、食趣智選小程序、樂購甄選在線商城、智能校園考試系統、AI智能無人機飛控系統。本書從軟件工程的角度出發，按照項目開發的順序，系統、全面地講解每一個項目的開發實現過程。在體例上，每章一個項目，統一採用“開發背景→系統設計→技術準備→數據庫設計/公共模塊實現/各功能模塊實現→項目運行→源碼下載”的形式完整呈現項目，給讀者明確的成就感，可以讓讀者快速積累實際項目經驗與技巧，早日實現就業目標。

本書首先系統介紹了通信原理的基礎知識，然後通過開源編程語言Python進行了全面完整的仿真分析。書中提供了大量極具參考價值的仿真實例，不僅通過可視化的仿真圖形幫助讀者深入理解理論知識，還允許修改源碼，自己方便進行個性化開發。從而加快科研進度。全書共分11章。第1章主要介紹了Python的基本使用及相關庫；第2章介紹了信息和信道的相關內容；第3-5章主要介紹了信號的類型和表示。以及信號的分析方法；第6-10章介紹了各種信號的調製、解調及傳輸方法；第11章介紹了能夠提高傳輸可靠性的信道編碼方式。

本書選用統計學和數據科學中常見的 R 語言和Python語言“雙語”編寫,主要內容包括:引言、R 語言編程基礎、R 語言數據處理、R 語言可視化、R 語言隨機抽樣和隨機數、R 語言基本統計推斷、R 語言回歸分析、R 語言大數據分析、Python 語言基礎、Python 數據處理等內容。此外,本書在每章正文後設置主要函數列表、練習題和實驗題,以幫助學生複習鞏固和自主練習。同時,還為教師配備了課程教學大綱(含課程思政內容)、課件、習題解答、模擬試題及配套答案等豐富的教學資源。本書結構嚴謹,邏輯清晰,敘述清楚,說明到位,行文流暢,習題配備合理,可讀性強,可作為高等學校統計學、大數據科學與技術等專業的教材或相關專業的教學參考書,也可供統計分析軟件初學者或從業者參考。

ChatGPT竟然還可以教你用Python取得並視覺化公開的天文觀測資料！ 這是全台第一本透過ChatGPT問答創作而成的天文科普書 你對星空有什麼好奇呢？太陽怎麼變化？水星逆行是什麼？如何發現系外行星？ 有哪些不同種類的星系？星體位於何方、有多遠、有多亮、有多重？ 如何繪製全天空星圖、星座圖、恆星的生命軌跡圖、星體在不同電磁波段下的樣貌？ 本書提供豐富的問答範例和開源程式碼，讓你隨著故事，透過公開的天文觀測資料，解答這些問題，體驗探索天文的樂趣 ChatGPT等生成式AI的出現，降低了大眾接觸天文研究的門檻。例如，任何人都可以用它來生成Python程式碼，以取得並視覺化公開的天文觀測資料。本書以故事形式將兩大主軸交織而成。其中一個主軸是示範如何透過與ChatGPT的問答，學會用Python來探索各種星體的觀測資料。這個部份的內容涵蓋：藉由太陽觀測資料來了解它有何變化、追蹤太陽系天體的軌道位置以解開行星逆行之謎、分析系外行星的繞行週期來看出它們遮擋所屬恆星的凌日現象，以及一窺韋伯太空望遠鏡所拍攝的星系影像和光譜。 另一個主軸則示範如何運用創造力來遊玩ChatGPT上的角色扮演遊戲《獵星者旅店》。你可以在旅店的圖書館翻閱「Colab天文魔法書：掌握Python套件」，也能參與旅店中的天文社社課，了解如何用Python查詢星體的座標、距離及亮度。或是你想用Python繪製出全天空星圖及星座圖，那就詢問旅店老闆哪一位獵星者能幫忙。如果你玩心更重的話，不妨在這遊戲中創造出遊戲，藉此學習用Python繪製出星體的質量分佈圖、恆星的生命軌跡圖，以及星體在不同電磁波段下的樣貌。生成有趣體驗的魔法皆來自你的想像。

【本書特色】 使用Python實作台股網格交易策略，掌握自動化投資理財趨勢 運用數據資料與資料分析套件，進行網格交易策略的實戰指南 ✪深入掌握Python開發環境與語法 ✪全方位了解Pandas資料分析應用 ✪全面解析台股投資與技術分析 ✪建立及回測網格交易策略 ✪串接台股交易API來自動化執行交易 【內容簡介】 無論是牛市還是熊市，「維持紀律」才是股市求財的不二法門，但維持紀律又是非常難做到的事，結果就是多數人最終無法在股票市場上賺到錢。 什麼時候該買，什麼時候該賣，道理很多人都懂，但往往下單時又摻雜了太多當時的心理因素，要怎麼克服這個心理因素呢？就讓自動化交易來幫助會寫程式的你。 隨著科技的進步，量化投資逐漸成為投資市場的重要趨勢。本書以Python為工具，專注於台股市場，全面介紹網格交易策略的開發與實踐。 本書首先介紹Python的開發環境與基礎語法，幫助讀者快速掌握程式開發的基本能力，接著詳細解析Pandas資料分析套件，並深入探討台股投資的基本概念與技術分析。本書的核心在於網格交易策略的實作與回測，讀者將學會如何取得台股的歷史資料、進行資料視覺化分析，並建立有效的網格交易策略。 透過本書，你將學習如何使用Python串接台股交易API，自動化執行交易指令，並在實戰中掌握策略的最佳化與調整。本書的內容豐富、步驟詳盡，無論你是程式開發的初學者，還是有經驗的投資者，都能從中獲益，實現自動化投資的目標。 【精采內容】 ✪Python開發環境介紹 ✪Python基礎學習 ✪Pandas套件資料分析應用 ✪台股投資基本概念 ✪台股歷史資料取得與資料視覺化 ✪網格交易介紹與歷史回測實作 ✪串接台股下單與帳務函數 ✪實戰台股網格自動化交易 【目標讀者】 ✪想學習Python來自動化投資交易者 ✪對台股投資有興趣的投資者 ✪想建立自動化投資系統的程式開發者 ✪對量化投資策略有興趣的金融從業人員

本書從FastAPI框架的基礎知識和相關的Python編程概念開始講解。然後，您將瞭解該框架的所有方面知識，包括其強大的依賴注入系統，以及如何使用它與數據庫通信、實現身份驗證和集成機器學習模型等。之後，您將學習與測試和部署相關的實踐，以運行高質量和健壯的應用程序。後，您還將學習Python數據科學軟件包的應用生態系統。隨著學習的深入，您將學習如何使用FastAPI在Python中構建數據科學應用程序。本書還演示了如何開發快速高效的機器學習預測後端，並對其進行測試，以獲得性能。後，您將看到如何使用WebSocket和Web瀏覽器作為客戶端實現人臉實時檢測。在本書的後，您不僅學習如何在數據科學項目中實現Python，還學習如何在FastAPI的幫助下維護和設計它們，以滿足高編程標準。本書面向對FastAPI及其生態系統感興趣的數據科學家和軟件開發人員，並以此構建數據科學應用程序。讀者需要具備數據科學和機器學習概念的基本知識，以及瞭解如何在Python中應用它們。

Django是利用Python語言開發網站時的首選Web框架。本書循序漸進地介紹了Django 2.0中各個功能模塊的實現與使用方法，並以“在線教育平臺”為例，講解了基於Django 2.0開發應用的實用技能。此外，本書還介紹了Django項目的上線部署方法以及在網站實際開發過程中常用的第三方功能模塊。本書內容實用性強，案例豐富，側重於實戰，與新技術結合緊密，可綜合提高讀者的Python Web編程能力。本書可作為計算機相關專業的教材，也適合剛接觸或即將接觸Django的開發者使用，還可供具有Django開發經驗但還須進一步提升實戰能力的讀者學習參考。

本書通過經典案例，由淺入深地介紹了 Python 及其應用。本書注重素質的培養，注重練 習的實用性、可操作性和趣味性。本書章節安排科學、合理，可引導讀者學習、鞏固、綜合 運用 Python。本書內容新穎、圖文並茂、實例豐富、通俗易懂，可供互聯網開發人員、財務管理人員、 人力資源管理人員、運營管理人員，以及培訓機構等相關人員閱讀，亦可作為初學者的入門教材。

本書的目標是為Python開發人員提供堅實的NLU基礎知識。本書將深入探索自然語言理解相關實用技術，並幫助讀者創建各種新穎實用的自然語言理解應用程序。本書共分為三部分：第1部分介紹了NLU的背景以及如何開始一個NLU項目；第二部分探討了完成NLU任務所需要使用的Python工具和相關技術；第三部分討論了在管理和部署NLU應用程序時應該考慮的因素，以及對NLU未來的展望。

本書結合編者多年的數據分析與科研繪圖經驗，詳細講解Python語言及包括Matplotlib在內的多種可視化包在數據分析與科研圖表製作中的使用方法與技巧。本書分為兩部分，共11章，第1部分主要講解Python語言的基礎知識，包括基本語法結構、控制語句、函數、數據處理與清洗等，尤其對Matplotlib、Seaborn、Plotnie庫進行較為詳細的講解。第2部分結合Python及其附加包的數據可視化功能，分別講解類別比較數據、數值關係數據、層次關係數據、局部整體型數據、分散式數據、時間序列數據、多維數據、網絡關係數據的可視化實現方法。本書可幫助讀者儘快掌握利用Python及可視化庫進行科技圖表的製作與數據展示。本書注重基礎，內容翔實，突出示例講解，既適合廣大科研工作者、工程師和在校學生等不同層次的讀者自學使用，也可以作為大中專院校相關專業的教學參考書。

《機器學習: 全彩圖解微課Python編程》是「鳶尾花數學大系：從加減乘除到機器學習」叢書的最後一冊，前六本解決了編程、視覺化、數學、 數據方面的諸多問題，而《機器學習: 全彩圖解微課程Python編程》將開啟機器學習經典演算法的學習旅程。《機器學習: 全彩圖解微課程Python編程》設定了24 個主題，對應四大類機器學習經典演算法（迴歸、分類、降維、聚類），涵蓋演算法包括： 迴歸分析、多元線性迴歸、非線性迴歸、正規化迴歸、貝葉斯迴歸、高斯過程、k 最近鄰分類、樸素貝葉斯分類、高斯判別分析、支援向量機、核子技巧、決策樹、主成分分析、截斷奇異值分解、主成分分析進階、 主成分分析與迴歸、核主成分分析、典型相關分析、 k 均值聚類、高斯混合模型、最大期望演算法、層次聚類、 密度聚類、譜聚類。《機器學習：全彩圖解微課程Python編程》選取演算法模型的目標是涵蓋Scikit-Learn 函式庫的常用機器學習演算法函數，讓讀者充分理解演算法理論， 又能連結實際應用。因此，在學習《機器學習: 全彩圖解微課程Python程式設計》時，特別希望呼叫Scikit-Learn 各種函數來解決問題之餘，更要理解演算法背後的數學工具。因此，《機器學習: 全彩圖解微課程Python編程》給出適度的數學推導以及擴展閱讀。《機器學習: 全彩圖解微課程Python編程》提供程式碼範例和影片講解，「鳶尾花書」強調在JupyterLab 自主探究學習才能提升程式設計技能。本書配套微課也主要以配套Jupyter Notebooks 為核心，希望讀者邊看視頻，邊動手練習。《機器學習: 全彩圖解微課程Python編程》讀者群包括所有試圖用機器學習解決問題的朋友，特別適用於機器學習入門、初級程式設計師轉型、 高級資料分析師、機器學習進階。

Python程式設計入門必修 國際認證考試必備 銜接職場應用 提高競爭力 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、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，並提供國際認證考試模擬練習，深入淺出一窺Python程式語言與設計的奧妙！ ■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。 ■融入精彩的情境實例，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收，讓學習更有效率。 ■書末納入ITS Python(IT Specialist Certification)資訊科技專家國際認證模擬試題，由ITS Python國際認證滿分講師主筆編寫。新版內容對應最新國際認證考試題目，彙整重要觀念，並有內容章節的標示，以及提供參考解答，藉此完整了解命題方向，取得國際認證的最佳學習方式與應試能力。 ■附加「善用

Python是一種物件導向、解釋型電腦程式設計語言，其應用領域非常廣泛，包括資料分析、自然語言處理、機器學習、科學計算以及推薦系統構建等。 本書用Python語言來講解演算法的分析和設計。本書主要關注經典的演算法，但同時會為讀者理解基本演算法問題和解決問題打下很好的基礎。全書共11章。分別介紹了樹、圖、計數問題、歸納遞迴、遍歷、分解合併、貪心演算法、複雜依賴、Dijkstra演算法、匹配切割問題以

Python 是一門非常流行的編程語言，不僅有著非常廣泛的應用，而且由於學習門檻較低，適合中小學生和青少年學習。本書幫助讀者利用Python語言進入編程世界。本書強調以計算和算法思維訓練為導向，從計算機的工作原理和算法基礎開始，詳細介紹了Python 編程的基礎知識，進而引入了數據結構、過程式編程和面向對象編程等話題。全書圖文並茂，講解細緻，包含100 多道已解答和200 道未解答的練習，250 多道判斷題，100 道多選題和100 道複習題，可以幫助讀者牢固地掌握所學的知識。本書適合任何希望使用正確的習慣和技術開始學習或教授計算機編程的人，尤其適合10歲以上的孩子或者他們的父母和老師教孩子學習編程。

本書介紹在Python中使用PyQt5和其他模塊進行GUI和數據可視化編程的方法。第一部分介紹PyQt5設計GUI程序的基本框架，包括GUI應用程序的基本結構、窗體UI可視化設計與窗體業務邏輯的設計、信號與槽的特點和使用等。第二部分介紹GUI程序設計中一些主要功能模塊的使用，包括基本界面組件、事件處理、數據庫、繪圖、多媒體等。第三部分先介紹使用PyQtChart和PyQtDataVisualization進行二維和三維數據可視化設計的方法，再介紹將Matplotlib嵌入PyQt5 GUI應用程序窗口界面中進行數據可視化的編程方法。通過研讀本書，讀者可以掌握使用PyQt5、PyQtChart、Matplotlib等模塊進行GUI應用程序和數據可視化設計的方法。本書適合具有Python編程基礎，並想通過Python設計GUI應用程序或在GUI應用程序中實現數據可視化的讀者閱讀和參考。

這是一本介紹在Python中使用海龜繪圖工具的書。本書先帶領讀者認識Python編程語言，瞭解Python的特點，然後在此基礎上引入turtle模塊(俗稱“海龜繪圖”)的相關內容，讓讀者大致瞭解該模塊的功能。隨後，本書給出了多個示例，幫助讀者加深對for循環、變量、數據類型、布爾類型和條件語句、while循環以及自定義函數等概念的理解。最後，本書給出了兩個完整的經典程序示例，並詳細解釋了程序代碼的具體意義和作用，還運用turtle模塊繪製了一個可愛的機器貓。 本書適合小學高年級和初中各年級的讀者自學，也適合零編程基礎的讀者閱讀參考。

《Python遊戲開發快速入門到精通》是一本基礎與實踐相結合的圖書。為了保證讀者可以學以致用，循序漸進地進行3個層次的實踐：基礎知識實踐、進階應用實踐和綜合應用實踐，即基礎篇、案例篇、項目篇，全面介紹了使用pygame模塊進行Python遊戲開發的必備知識，以幫助讀者快速掌握Python+pygame開發的技能，拓寬職場的道路。本書通過各種示例將學習與應用相結合，打造輕鬆學習、零壓力學習，通過案例對所學知識進行綜合應用，通過開發實際項目將pygame遊戲開發的各項技能應用到實際項目中。本書提供豐富的資源，包括實例、案例和項目的源碼及相關講解視頻、學習計劃表、指令速查表等，全方位為讀者提供服務。本書不僅適合作為Python遊戲開發入門者的自學用書，而且適合作為高等院校相關專業的教學參考書，還適合供初入職場的開發人員查閱、參考。

本書以一個完整的學生信息管理系統項目為載體，按照項目開發流程和讀者的認知規律，由淺入深、循序漸進地將Python程序設計的理論知識和關鍵技術融入各個工作任務中。通過完成一個個具體任務到最終實現整個項目，讀者能夠快速掌握Python程序設計開發的相關理論知識和職業技能，能夠獨立開發各種小型信息管理系統。本書涉及的主要知識點和技能點包括：開發環境的搭建、各種運算符與表達式的使用方法、三種基本控制結構的使用方法、常用序列的使用方法、函數的使用方法、文件及目錄操作、異常處理、SQLite數據庫操作等。本書既可作為應用型本科和高職院校相關專業Python程序設計課程的教材或教學參考書，也可作為考取“1+X數據采集職業技能等級證書”的輔助用書，還可供廣大計算機從業者和愛好者學習和參考。

本書是《Python 3程序設計》一書的學習指導配套教材，按照“源於主教材、高於主教材”的思路設計了本章內容概述、典型例題分析、問題與思考、習題與解答4個方面的學習內容。全書圍繞全國計算機等級考試大綱編寫，深入挖掘二級Python考綱內容，知識講解由淺入深，案例設計強調應用和擴展，通過習題與解答檢驗讀者的學習效果。本書還配有面向自我學習提升和全國計算機等級考試二級Python的模擬試卷，著力提升讀者獨立學習和分析問題的能力。

本書作為《基於 Python 的金融分析與風險管理（第2版）》一書的姊妹篇，整合了源于現實金融市場和日常實務的119個原創案例，涉及403項編程任務。本書囊括了豐富多樣的金融場景，涵蓋利率、匯率、債券、股票、基金、信託、資管、遠期、互換、期貨、期權等金融產品，還涉及商業銀行、證券公司、期貨公司、保險公司、信託公司、資產管理公司、基金管理公司、金融控股公司等不同業態的金融機構，盡可能覆蓋金融實戰中涉及Python編程的各種場景。本書著眼於從業者可能涉及的金融實戰案例，並結合具體的職場角色給出了基於Python的高性能解決方案。通過閱讀本書，讀者能夠全方位地瞭解金融市場的運作，深刻洞察處理各類金融工作的實戰技能。

本書包括夯實財務大數據——Python基礎、挖掘財務大數據——爬蟲技術應用、分析財務大數據——數據清洗與處理、呈現財務大數據——財務數據可視化、玩轉財務大數據——財務大數據應用、財務大數據分析綜合實訓六個項目，以理論與實際操作相結合，以廈門科雲智慧雲平臺為依託，內容緊扣“大數據與會計”專業（群）教學實踐，基於“數據智能”時代的要求，初步打通Python學習的橋樑。本次改版在第一版的基礎上作了優化，主要修改內容包括部分圖片及代碼根據軟件升級而進行的修改；同時，對全書各項目的內容，再次進行了深入與細緻的修改，做到精益求精。

"本書以Python 3.10.7為平臺，以實際應用為背景，通過“概述+經典應用”的形式，深入淺出地介紹Python機器學習算法及應用的相關知識。全書共12章，主要內容包括在數據上的計算機學習能力、簡單的機器學習分類算法、sklearn機器學習分類器、數據預處理、降維實現數據壓縮、不同模型的集成學習、連續變量的回歸分析、數據的聚類分析、從單層到多層的人工神經網絡、使用深度卷積神經網絡實現圖像分類、使用循環神經網絡實現序列建模、使用生成對抗網絡合成新數據等。通過本書的學習，讀者可領略到Python的簡單、易學、易讀、易維護等特點，同時感受到利用Python實現機器學習的普遍性與專業性。 本書可作為高等學校相關專業本科生和研究生的學習用書，也可作為相關專業科研人員、學者、工程技術人員的參考用書。 "

本書以Python+Selenium+Unittest為基礎，結合PageObject設計模式，通過測試作者自研項目逐步搭建UI自動化測試框架。Python是測試在開發過程中使用最多的語言，Selenium是當前***的Web UI自動化測試工具，這套Python+Selenium+Unittest+PageObject結合的測試框架可以直接應用到實際工作當中。本書共14章，其中第1～6章講述了Python基礎、前端基礎和Selenium的基礎。第7～12章結合分層思想對Selenium Webdriver做了多達6次的封裝和優化，目的是讓框架結構更加清晰、使用起來更加方便，同時也能讓讀者對封裝有更深一層的理解。第13～14章筆者介紹了Gitee代碼管理和Jenkins持續集成，其中Gitee實現了代碼託管、Jenkins實現了代碼的自動構建。讀者可以根據實際工作情況在每天特定的時間自動運行UI自動化腳本，確保公司系統功能的穩定性。另外，本書重點內容配有視頻講解，可以讓讀者更加容易理解和實操。本書既適合UI自動化測試的初學者，也可以給具有多年測試開發經驗的人員提供參考，還可以作為高等院校、培訓機構相關專業的教學參考。

本教材從Python基礎知識、數據類型、流程控制語句和函數等方面，對Python程序設計知識進行了詳細介紹，最後通過網絡程序設計、網站開發和大數據處理等典型項目開發案例對各方面知識進行了匯總應用。本書語言通俗易懂，實例實用性強，使讀者加深對相關知識的理解和掌握。本書以一體化教學為框架，共分為多個項目，通過基礎理論知識和實用案例，將理論和實際結合起來，使讀者能夠通過學習本書全方位掌握相關內容和基本技能。

本書先簡單介紹了搭建開發環境的相關知識，然後以一個規範的Python項目的文件佈局總攬全域，按照編碼、單元測試、代碼管理、集成測試、撰寫技術文檔、發佈安裝包的次序，逐一剖析Python開發中所涉及的規範和工具。書中介紹了基於語義的版本管理、依賴解析、構建打包、代碼風格、API文檔格式等規範。通過不同開發工具(服務)之間的對比，向讀者介紹了poetry、MkDocs、tox、Flake8、Black、Git、GitHub CI、Codecov、GitHub Pages、pre-commit hooks等符合最佳實踐的開發工具和服務。隨書附贈本書案例源碼，獲取方式見封底。 本書在講解上本著知其然，更要知其所以然的求知態度，力求講清楚技術的來龍去脈。任何Python愛好者都適合閱讀此書，且本書更是Python初學者實現向專業開發人員蝶變的推薦書籍，使用本書介紹的最佳實踐，可以構建出與優秀開源項目媲美的框架代碼，並獲得與專業開發者協同工作的能力。

《Python金融數據分析》詳細闡述了與Python金融數據分析相關的基本解決方案，主要包括獲取金融數據、數據預處理、可視化金融時間序列、探索金融時間序列數據、技術分析和構建交互式儀錶板、時間序列分析與預測、基於機器學習的時間序列預測、多因素模型、使用GARCH類模型對波動率進行建模、金融領域中的蒙特卡羅模擬、資產配置、回測交易策略、識別信用違約、機器學習項目的高級概念、金融領域的深度學習等內容。此外，本書還提供了相應的示例、代碼，以幫助讀者進一步理解相關方案的實現過程。

內容包括Web開發基礎、Python常用的Web框架、基於Flask的在線學習筆記、基於Flask的甜橙音樂網、基於Flask的51商城、基於Flask的e起去旅行、基於Tornado的BBS問答社區和基於Django的智能校園考試系統。

本書結合具體實例由淺入深、從易到難地講解Python財務應用的精髓。本書按知識結構分為兩篇（共11章），第一篇為基礎入門篇，講解Python基礎知識、NumPy數組、財務數據采集、財務數據處理與可視化、財務報表分析；第二篇為案例實戰篇，講解企業利潤管理、企業成本管理、企業流動資產管理、企業固定資產管理、企業籌資決策分析、企業投資決策分析。隨書附贈的電子資料包括書中案例素材和源代碼、所有實例操作過程以及基礎知識的視頻教程。本書適合作為財務數據分析相關人員的學習參考書，也適合作為各學校和培訓機構相關專業教師和學生的教學和自學輔導書。

本書是面向機器學習新手的入門書，從學習環境的搭建開始，圖文並茂地介紹了學習機器學習所需的Python知識和數學知識，並在此基礎上結合數學式、示例程序、插圖等，抽絲剝繭般地對有監督學習中的回歸與分類、神經網絡與深度學習的算法與應用、手寫數字識別、無監督學習的算法等進行了介紹。本書既有圖形、代碼，又有詳細的數學式推導過程，大大降低了機器學習的學習門檻，即使沒有學過Python、數學基礎不太好，也可以看懂。

本書包括運籌優化、圖論模型、微分方程、隨機模擬和統計方法等傳統建模方法，同時還增設了智能優化算法、機器學習方法和深度方法，可以滿足廣大讀者和參賽者的學習需求。本書算法實現以Python語言為主，每章內容均有詳細的代碼，可以幫助讀者高效掌握Python編程實現算法。本書共包含19章，前兩章為基礎部分，分別為數學建模簡介和Python簡介； 第3~11章為傳統建模方法部分，其中，第3章和第4章分別介紹運籌優化中的線性規劃和非線性規劃，第5章介紹圖論，第6章介紹微分方程，第7章介紹插值與擬合，第8章介紹隨機模擬，第9~11章介紹統計方法，包括回歸分析、聚類分析和主成分分析； 第12~19章為智能優化和機器學習部分，其中，第12~14章為智能優化，分別介紹模擬退火算法、遺傳算法和粒子群優化算法，第15~19章為機器學習方法，分別介紹支持向量機、決策樹、隨機森林、神經網絡和深度學習。本書可作為高等學校數學建模、數學實驗課程教材，也可作為數學建模競賽的培訓教材。

當前我們正處於大數據時代，不同類型的數據正以前所未有的速度累積和存儲，數據將成為未來組織運營的重要資源。大數據正改變著企業的運行邏輯和管理問題的解決方式與手段。對於管理學科的研究者和實踐者來說，具備處理動輒幾十萬條甚至更大規模的數據的能力，逐漸成為一項必備技能。《數據科學理論與實踐——基於Python的實現》從這一目的出發，介紹了基於Python的數據科學理論和實踐相關內容。《數據科學理論與實踐——基於Python的實現》共8章，內容包括數據科學概論、Python基礎、Python常用模塊、基於Python的最優化、基於Python的統計分析、基於Python的機器學習、基於PyTorch的神經網絡、網絡文本數據分析與實踐。《數據科學理論與實踐——基於Python的實現》以適用為目標，在簡要介紹相關理論的基礎上重點介紹如何通過Python進行數據分析、建模和問題解決。同時，《數據科學理論與實踐——基於Python的實現》還包含了大量的Python源代碼，可以作為參考資料，具有很強的實用性。

本書以問題求解為主線，引入程序設計競賽的基礎知識，以Python語言編寫程序，注重實踐能力培養。本書包括緒論、程序設計基礎知識、程序控制結構、列表與字典、函數、類與物件、程序設計競賽基礎、鏈表和文件共9章內容，介紹程序設計的概念、思想和方法，培養學生的計算思維，分析、解決具體問題的能力及創新能力。其中，程序設計競賽基礎主要介紹遞推與動態規劃、簡單數學問題、貪心法與回溯法、搜索和並查集等方面的入門知識。 本書可作為高等學校零基礎學習程序設計或程序設計競賽通識課程的學生的教材，也可作為中小學信息學競賽參加者、大學生程序設計競賽參加者及Python語言自學者、開發者的入門參考書，對開設“Python語言程序設計”課程或指導程序設計競賽、信息學競賽的教師也有一定的參考作用。