Natural Language Processing with Python

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1.

Python路徑規劃與決策算法（簡體書）

出版日：2025/11/01 作者：張良康 出版社：北京大學出版社 裝訂：平裝

本書詳細講解了基於Python語言實現自動駕駛路徑規劃與決策算法的知識，並通過具體實例展示了這些算法的使用方法。本書共10章，依次講解了Dijkstra算法、A*算法、Bellman-Ford算法、Floyd-Warshall算法、D*算法、D* Lite算法、RRT算法、其他路徑規劃算法、智能行為決策算法、基於SLAM的自主路徑導航系統。書中詳細介紹了各種經典路徑規劃與決策算法的背景、原理、實現步驟及實際應用，通過豐富的案例分析和綜合實戰項目，給出了詳細的編程實現和優化技巧，是路徑規劃和人工智能領域的研究人員及相關專業學生學習和實踐路徑規劃算法的理想之書。本書適用於已經瞭解了Python基礎開發的讀者，以及想進一步學習自動駕駛、路徑規劃和汽車導航的讀者，也可以作為大專院校相關專業的師生用書和培訓學校的專業性教材。

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玩轉Python FastAPI：Web開發+DeepSeek實踐+MCP智能體（簡體書）

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2.

玩轉Python FastAPI：Web開發+DeepSeek實踐+MCP智能體（簡體書）

出版日：2025/09/01 作者：馮印傑 出版社：清華大學出版社(大陸) 裝訂：平裝

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3.

Python程式設計從新手到高手（簡體書）

出版日：2025/07/01 作者：(美)傑生‧C.麥克唐納 出版社：人民郵電出版社 裝訂：平裝

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。

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4.

利用Python解決數學問題(原書第2版)（簡體書）

出版日：2025/06/03 作者：(英)薩姆‧莫利 出版社：機械工業出版社 裝訂：平裝

本書基於靈活易用的Python編程語言，詳細介紹如何使用Python解決數學問題，旨在幫助讀者利用Python程序和相關工具應對現實世界中的數學挑戰。本書不僅涵蓋Python包、繪圖工具和代碼等基礎知識，還將深入探討微積分、概率與統計、幾何等傳統數學理論及其應用。此外，書中還涉及當前機器學習和人工智能領域的熱門主題，如樹和網絡、回歸和預測等。每章圍繞一個主題的多個方面或同一主題的多種典型方法詳細展開，分別從“準備工作”“實現方法”“原理解析”“更多內容”等方面進行細緻介紹，循序漸進地引導讀者掌握每項技術，而且每章最後還會推薦高質量的學習資源。這種結構不僅適合初學者逐步學習，也會為有經驗的程序員和數據科學家提供實用的方法論。

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5.

Matplotlib科研繪圖：基於Python（簡體書）

出版日：2025/06/01 作者：丁思源 出版社：機械工業出版社 裝訂：平裝

本書以豐富的實戰案例、系統講解了Matplotlib這一強大工具的相關模塊及應用場景。內容涵蓋從基本圖表繪製到複雜的專業圖繪製與動畫製作、全面滿足讀者在數據分析中常見的圖表需求、從而幫助讀者逐步提升圖表繪製技能、創造具有視覺衝擊力的效果。全書首先介紹Matplotlib的安裝、基礎圖表的創建、以及常用模塊的使用方法、幫助讀者快速入門；隨後、深入剖析了常見統計圖形的繪製技巧、如柱狀圖、散點圖、箱線圖等、並詳細講解了坐標軸的設置與調整。書中涵蓋多圖繪製、色彩搭配、文本樣式設置、注釋添加、專業圖繪製等進階內容、助力讀者精細化調整圖表、從而提升圖表的表達效果。本書還展示了Matplotlib與其他數據處理和可視化庫(如Seaborn、Plotly)的結合應用、將圖像處理和動畫效果完美結合。同時、隨書還附贈了案例代碼、教學視頻(掃碼觀看)、相關電子書以及授課用PPT等海量學習資源、以幫助讀者全面提升數據可視化能力。本書適合從事數據分析、機器學習、系統優化等崗位的科研人員、對Python數據可視化感興趣的讀者、以及大中專院校理工科在校師生。

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6.

多智能體強化學習：基礎與現代方法（簡體書）

出版日：2025/05/06 作者：(德)斯特凡諾‧V. 阿爾布萊希特; (希)菲利波斯‧克里斯蒂安諾斯; (德)盧卡斯‧舍費爾 出版社：機械工業出版社 裝訂：平裝

多智能體強化學習(Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL)是機器學習中的一個領域，研究多個智能體如何在共享環境中學習最優的交互方式。這一領域在現代生活中有著廣泛的應用，包括自動駕駛、多機器人工廠、自動化交易和能源網絡管理等。本書是一部系統闡述多智能體強化學習理論與技術的權威著作，清晰而嚴謹地介紹了MARL的模型、解決方案概念、算法思想、技術挑戰以及現代方法。書中首先介紹了該領域的基礎知識，包括強化學習理論和算法的基礎、交互式博弈模型、博弈中的不同解決方案概念以及支撐MARL研究的算法思想。隨後，書中詳細介紹了利用深度學習技術的現代MARL算法，涵蓋集中訓練與分散執行、價值分解、參數共享和自博弈等思想。本書還附帶了一個用Python編寫的MARL代碼庫，其中包括自包含且易於閱讀的MARL算法實現。本書技術內容以易於理解的語言解釋，並通過大量示例進行說明，既為初學者闡明了MARL的概念，也為專業的讀者提供了高層次的見解。

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7.

數據科學面試通關（簡體書）

出版日：2025/04/01 作者：(美)萊昂德拉‧R.岡薩雷斯 出版社：清華大學出版社(大陸) 裝訂：平裝

《數據科學面試通關》詳細闡述了與數據科學面試相關的基本解決方案，主要包括探索現代數據科學領域、在數據科學領域尋找工作、 Python編程、數據可視化與數據敘述、使用 SQL查詢數據庫、 Linux中的 Shell和 Bash腳本編寫、使用 Git進行版本控制、用概率和統計挖掘數據、理解特徵工程和為建模準備數據、精通機器學習概念、用深度學習構建網絡、用 MLOps實現機器學習解決方案、掌握面試環節、協商薪酬等內容。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。

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8.

PyTorch深度學習實戰（簡體書）

出版日：2025/03/01 作者：(美)伊萊‧史蒂文斯; (義)盧卡‧安蒂加; (德)托馬斯‧菲曼 出版社：人民郵電出版社 裝訂：平裝

雖然很多深度學習工具都使用Python，但PyTorch 庫是真正具備Python 風格的。對於任何瞭解NumPy 和scikit-learn 等工具的人來說，上手PyTorch 輕而易舉。PyTorch 在不犧牲高級特性的情況下簡化了深度學習，它非常適合構建快速模型，並且可以平穩地從個人應用擴展到企業級應用。由於像蘋果、Facebook和摩根大通這樣的公司都使用PyTorch，所以當你掌握了PyTorth，就會擁有更多的職業選擇。本書是教你使用 PyTorch 創建神經網絡和深度學習系統的實用指南。它幫助讀者快速從零開始構建一個真實示例：腫瘤圖像分類器。在此過程中，它涵蓋了整個深度學習管道的關鍵實踐，包括 PyTorch張量 API、用 Python 加載數據、監控訓練以及將結果進行可視化展示。本書主要內容：（1）訓練深層神經網絡；（2）實現模塊和損失函數；（3）使用 PyTorch Hub 預先訓練的模型；（4）探索在 Jupyter Notebooks 中編寫示例代碼。本書適用於對深度學習感興趣的 Python 程序員。瞭解深度學習的基礎知識對閱讀本書有一定的幫助，但讀者無須具有使用 PyTorch 或其他深度學習框架的經驗。

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9.

零基礎入門Pandas：Python數據分析(原書第2版)（簡體書）

出版日：2025/03/01 作者：(美)丹尼爾‧陳 出版社：清華大學出版社(大陸) 裝訂：平裝

基於實用、易學的原則，從功能、使用、原理等多個維度對Pandas做了全方位的詳細講解。本書是Python數據分析入門書，每個概念都通過簡單實例來闡述，便於讀者理解與上手。具體內容包括：Python及Pandas基礎知識，加載和查看數據集，Pandas的DataFrame對象和Series對象，使用matplotlib、seaborn和Pandas提供的繪圖方法為探索性數據分析作圖，連接與合併數據集，處理缺失數據，清理數據，轉換數據類型，處理字符串，應用函數，分組操作，擬合及評估模型，正則化方法與聚類技術等。

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10.

OpenCV計算機視覺開發實踐：基於Python（簡體書）

出版日：2025/03/01 作者：朱文偉; 李建英 出版社：清華大學出版社(大陸) 裝訂：平裝

OpenCV是一個跨平臺計算機視覺和機器學習軟件庫，也是計算機視覺領域的開發人員必須掌握的技術。《OpenCV計算機視覺開發實踐:基於Python》基於Python 3.8全面系統地介紹OpenCV 4.10的使用，並配套示例源代碼、開發環境、PPT課件、配書PDF文件與作者答疑服務。《OpenCV計算機視覺開發實踐:基於Python》共20章，主要內容包括計算機視覺概述、OpenCV的Python開發環境搭建、OpenCV基本操作、數組矩陣、圖像處理模塊、灰度變換和直方圖修正、圖像平滑、幾何變換、圖像邊緣檢測、圖像分割、圖像金字塔、圖像形態學、視頻處理，以及停車場車牌識別、目標檢測、數字水印、圖像加密和解密、物體計數、圖像輪廓和手勢識別等案例。《OpenCV計算機視覺開發實踐:基於Python》既適合OpenCV初學者、計算機視覺與圖像處理應用開發人員、人工智能算法開發人員閱讀，也適合作為高等院校或高職高專院校計算機視覺與圖像處理、人工智能等相關專業的教學參考書。

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11.

程序員數學：用Python學透線性代數和微積分（簡體書）

出版日：2025/02/01 作者：(美)保羅‧奧蘭德 出版社：人民郵電出版社 裝訂：平裝

代碼和數學是相知相惜的好夥伴，它們基於共同的理性思維，數學公式的推導可以自然地在編寫代碼的過程中展開。本書帶領程序員使用自己熟知的工具，即代碼，來理解機器學習和遊戲設計中的數學知識。通過Python代碼和200多個小項目，讀者將掌握二維向量、三維向量、矩陣變換、線性方程、微積分、線性回歸、logistic回歸、梯度下降等知識。

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12.

數據可視化Python編程實踐（簡體書）

出版日：2024/12/01 作者：呂鑒濤 出版社：人民郵電出版社 裝訂：平裝

本書系統地介紹了數據可視化技術及其在諸多領域的實際應用。首先，闡述了大數據可視化技術的基本概念以及相關的基礎知識。然後，採用理論與實踐相結合的方式，針對實際應用中的各種不同類型的數據，通過各種圖表及實例代碼展示了這些數據的可視化方法。最後，介紹了數據可視化技術在不同領域中的基本應用。本書可以作為高等院校計算機、數據科學與大數據技術等相關專業的數據可視化教材，也可以供從事數據可視化、數據分析的相關技術人員參考使用。

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13.

eBPF開發指南從原理到應用（簡體書）

出版日：2024/12/01 作者：豐生強; 李泊冰 出版社：人民郵電出版社 裝訂：平裝

本書詳細介紹了 eBPF 核心技術及其應用。全書可分為 eBPF 基礎知識、進階應用和實際案例三大部分，覆蓋了 eBPF 的編程接口、架構及其在性能分析、安全監控和網絡協議等方面的應用。讀者將通過 C、Go 和Python 等語言學習 eBPF 編程，並掌握其在系統監控、數據分析和性能提升方面的實際技巧。本書適合不同層次的讀者，包括對操作系統或應用程序監控感興趣的學生和初學者、希望利用 eBPF 進行內核代碼調試和優化的 Linux 內核開發人員、使用 eBPF 監控系統事件和分析惡意軟件的安全工程師和逆向工程師、通過 eBPF 收集性能數據以優化軟件和系統性能的性能分析師和應用程序開發者，以及希望優化虛擬化軟件性能和管理的虛擬化開發人員。

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14.

Python氣象應用編程（簡體書）

出版日：2024/11/01 作者：楊效業; 楊青霖; 張詩悅 出版社：人民郵電出版社 裝訂：平裝

Python語言憑藉其簡潔、易讀及可擴展性等特點，已成為程序設計領域備受歡迎的語言之一。豐富的Python第三方包(又稱“第三方庫”)使得Python可以應用於多個領域，氣象研究與應用領域也不例外。由NCL轉化來的庫很大程度地方便了讀者的學習。本書內容由淺入深且針對性強，示例豐富且涉及面廣，系統地介紹Python語言的基本語法、高級特徵以及與氣象應用密切相關的工具包。本書從Python和Linux的基礎知識開始講解，無編程基礎或需鞏固基礎的讀者也能閱讀；然後介紹氣象數據的讀取、處理等；接著介紹繪圖基礎知識與常用的氣象繪圖方案；繼而介紹一些常用氣象物理量計算以及統計方法與檢驗等；最後介紹簡易機器學習入門和幾種Python計算加速方案。

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15.

大語言模型開發：用開源模型開發本地系統（簡體書）

出版日：2024/09/01 作者：范煜 出版社：清華大學出版社(大陸) 裝訂：平裝

本書旨在幫助讀者理解開源大語言模型的架構、訓練和推理過程，以及相關的源代碼。主要研究對象是Meta開源的Llama模型。本書從Python Numpy實現單層感知機和神經網絡開始，逐步講解了如何實現Transformer模型和Llama模型。此外，本書還介紹了增量預訓練模型、監督微調和人類反饋強化學習等模型訓練過程。對於私有知識的加入，書中重點介紹了監督微調，也介紹了RAG中詞向量的計算。本書採用循序漸進的方式，通過功能框圖、代碼分解執行、執行結果顯示、背景知識補充等手段幫助讀者理解模型和算法。本書的核心讀者群體定位為大語言模型應用的開發人員，特別適合那些想從計算機視覺轉向自然語言處理的人。此外，本書還適合作為大學本科生及研究生相關課程的參考教材使用。

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16.

智能決策：方法與技術（簡體書）

出版日：2024/08/23 作者：孫怡峰; 王玉賓; 吳疆 出版社：科學出版社 裝訂：平裝

本書圍繞智能決策領域涉及的基本方法與技術展開介紹，主要內容包括：智能決策與智能體的基本概念，智能體所處環境的分類與建模，確定環境下智能體的搜索推理決策方法，不確定環境下決策策略強化學習方法、博弈學習方法，複雜策略的深層神經網絡建模與應用，以及網格世界遊戲、“雅達利”遊戲、圍棋對弈、“星際爭霸”即時戰略對抗遊戲、陸戰對抗等實例下智能體的決策策略生成技術和部分Python代碼實現。

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17.

Python數據可視化：科技圖表繪製（簡體書）

出版日：2024/08/01 作者：芯智 出版社：清華大學出版社(大陸) 裝訂：平裝

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。

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18.

利用Python調試機器學習模型（簡體書）

出版日：2024/08/01 作者：(美)阿里‧馬達尼 出版社：清華大學出版社(大陸) 裝訂：平裝

《利用Python調試機器學習模型》詳細闡述了利用Python調試機器學習模型的基本解決方案，主要包括**代碼調試、機器學習生命週期、為實現負責任的人工智能而進行調試、檢測機器學習模型中的性能和效率問題、提高機器學習模型的性能、機器學習建模中的可解釋性和可理解性、減少偏差並實現公平性、使用測試驅動開發以控制風險、生產測試和調試、版本控制和可再現的機器學習建模、避免數據漂移和概念漂移、通過深度學習**機器學習調試、高級深度學習技術、機器學習**進展簡介、相關性與因果關係、機器學習中的安全性和隱私、人機回圈機器學習等內容。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。本書可作為高等院校計算機及相關專業的教材和教學參考用書，也可作為相關開發人員的自學用書和參考手冊。

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19.

Python數據分析實例精解（簡體書）

出版日：2024/08/01 作者：(美)阿約德爾‧奧盧勒約 出版社：清華大學出版社(大陸) 裝訂：平裝

《Python數據分析實例精解》詳細闡述了多個Python數據分析的基本解決方案，主要包括生成匯總統計數據、為探索性數據分析準備數據、在Python中可視化數據、在Python中執行單變量分析、在Python中執行雙變量分析、在Python中執行多變量分析、在Python中分析時間序列數據、在Python中分析文本數據、處理異常值和缺失值、在Python中執行自動化探索性數據分析等內容。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。本書適合作為高等院校計算機及相關專業的教材和教學參考書，也可作為相關開發人員的自學用書和參考手冊。

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20.

Python時間序列預測（簡體書）

出版日：2024/07/02 作者：(加)馬可‧佩塞羅 出版社：機械工業出版社 裝訂：平裝

本書教你如何從基於時間的數據（如日誌、客戶分析和其他事件流）中獲得即時、有意義的預測。在這本通俗易懂的書中，作者通過帶有注釋的Python代碼進行全面演示，你將學習用於時間序列預測的統計和深度學習方法。通過跟隨書中的實例鍛煉你的技能，你很快就會準備好建立自己的準確、有洞察力的預測。

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Flask 2+Vue.js 3實戰派：Python Web開發與運維（簡體書）

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21.

Flask 2+Vue.js 3實戰派：Python Web開發與運維（簡體書）

出版日：2024/06/01 作者：楊永剛 出版社：電子工業出版社 裝訂：平裝

本書主要介紹了Flask編程開發與運維過程中涉及的方法、技巧和實戰經驗，共5篇。"第1篇基礎”介紹用Flask開發Web應用的基礎知識；"第2篇後臺項目實戰”通過開發一個商城系統的後臺來融合前面章的知識點；"第3篇進階”通過Flask Rest Framework框架來設計和實現RESTful風格的接口，以及分層的自動化測試和基於Redis的緩存技術；"第4篇前臺項目實戰”使用前後端分離的方式開發商城系統前臺，涉及Vue.js、Axios、Vue Router、Vuex、RESTful接口等技術。"第5篇部署運維”涉及Flask的傳統部署，Flask的Docker部署，持續集成，持續交付和持續部署，運維監控。本書通過完整的商城系統實例，融合了Flask開發中涉及的知識點；通過大量實例手把手帶領讀者從需求、開發、集成、代碼安全檢測、測試、部署上線等環節踐行"軟件開發運維一體化”的理念。

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22.

明解Python（簡體書）

出版日：2024/05/01 作者：(日)柴田望洋 出版社：人民郵電出版社 裝訂：平裝

本書圖文並茂、示例豐富，採用全彩印刷方式，通過299段代碼和165幅圖表，系統地講解了Python的基礎語法和編程知識，內容涉及分支/循環語句、對象、字符串、列表、集合、函數、類、模塊、異常處理和文件處理等。針對初學人士難以理解和容易誤解的地方，本書均採用平實的語言，輔以精心設計的版式，循序漸進、清晰直觀地進行了講解。跟隨本書的講解，讀者可以扎實掌握Python的基礎知識，並具備實際使用Python進行編程的能力。

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23.

Python從入門到全棧開發（簡體書）

出版日：2022/05/01 作者：錢超 出版社：清華大學出版社(大陸) 裝訂：平裝

本書從實際項目出發，以Python為主要編程語言從基礎知識到高級編程、從前端開發到後端開發，全面系統的闡述在Python實際項目開發過程中所需用的到各種技術及相關知識。全書共分為3篇：第1篇為入門篇（第1和2章），入門篇詳細講解Python編程語言的基礎知識，包括Python編輯器PyCharm的使用、Python的變量及標識符、數據類型、運算符、行和縮進、條件語句、循環語句、函數、面向物件編程、錯誤和異常、模塊及常用模塊的使用、包的使用、迭代器、生成器、裝飾器、多進程與多線程。第2篇為應用篇（第3章~第6章），應用篇詳細講解Python與第三方軟件的結合及實際使用，包括Python對MySQL的操作、對MongoDB的操作、對Redis的操作、使用Python爬取網頁內容、爬取App內容、常見數據分析與可視化包NumPy、Pands、matplotlib的使用、Python與前端交互等。第3篇為實戰篇（第7章~第8章），實戰篇詳細講解Flask框架的使用，並通過開發一個短視頻數據平臺將前文所學的全部技術內容應用在實際項目當中，使學以致用。除了開發項目之外，對項目的上線流程也做了詳細的講解，包括服務器的部署、域名設置、服務器的備案等。使所學的知識真正能用在實際項目當中。本書可作為Python初學者入門書籍，也可作為從事Web開發或者數據分析技術人員及培訓機構的參考書籍。

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24.

AI助力Python,C,C++,C#編程語言的比較學習和應用開發（簡體書）

出版日：2026/01/01 作者：包瑞清 出版社：化學工業出版社 裝訂：平裝

本書是一本旨在通過並置比較多門編程語言，並借助AI幫助讀者學習掌握多門編程語言的書籍。書中結合 Python、C、C++ 和 C# 四種語言的特點，探討了它們在不同領域中的應用，以對比學習的方式，幫助讀者迅速掌握這些編程語言的基礎和進階技能。本書的主要內容包括：對四門編程語言的基本語法、數據類型、數據結構、控制結構、函數方法、面向對象編程，以及指針等基礎知識的詳細介紹；通過實際應用開發示例，幫助讀者理解如何將編程語言的知識應用到現實項目中。本書強調通過實際編程練習加深理解，並借助AI工具(如ChatGPT和DeepSeek)的輔助，進一步提高學習的效率，從而使編程變得更加高效和便捷。書中還討論了學習多門編程語言的優勢，特別是在跨學科領域中的重要性，強調了AI技術能夠使學習過程更加直觀和便捷，但同時也指出，只有打好編程語言的基礎，才能更有效地利用 AI 完成複雜的任務。本書適合初學者和想技能提升的讀者，尤其是那些希望掌握多種編程語言並將其應用到實踐中的專業人士，且更加適合已經掌握了一門編程語言，想學習其他語言的學習者。

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25.

Python編程快速上手：讓煩瑣工作自動化(第3版)（簡體書）

出版日：2026/01/01 作者：阿爾‧斯維加特 出版社：人民郵電出版社 裝訂：平裝

這是一本面向初學者的 Python 編程實用指南，用“講故事 + 做項目”的方式帶你走進Python 世界。本書的前半部分(第 1～8 章)用淺顯易懂的語言將 Python 基礎知識、語法、數據結構等串起來，後半部分(第 9～24 章)則把這些概念直接投入真實場景，讓 Python 程序替你批量整理文件夾、填報電子表格、抓取網頁數據、生成 PDF 報告、定時發送郵件，甚至讓計算機“開口說話”。本書的案例聚焦日常痛點，會先講思路，再給代碼，並在實踐項目中分步驟拆解和演示編程實踐，非常有助於讀者邊學邊上手。值得一提的是，本書還結合大語言模型(LLM)給出了一些更加巧妙的實踐技巧。無論你是想要輕鬆學習編程的入門級讀者，還是想借助程序自動化處理事務的非專業人士，這本久經考驗的 Python 教程都將是你不容錯過的選擇。

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26.

Python與文本智能處理入門（簡體書）

出版日：2025/11/01 作者：吳鋒文 出版社：科學出版社 裝訂：平裝

文本智能處理作為中文信息處理的關鍵領域，展現出廣闊前景；Python以其強大的生態和易用性，已成為主流編程工具。然而，初學者如何系統掌握Python並將其有效應用於文本處理仍面臨著挑戰，《Python與文本智能處理入門》旨在為初學者提供一條清晰實用的學習路徑。《Python與文本智能處理入門》面向初學者，系統梳理了用Python進行中文文本智能處理的完整路徑。前4章夯實語言基礎—數據結構、流程控制、正則表達式與規範編程範式；第5章及以後深入應用—語料庫構建、網絡爬蟲、數據可視化，覆蓋分詞、向量化、相似度、分類聚類、情感分析及深度學習，配套案例代碼，理實結合，快速上手。

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27.

動手構建大模型（簡體書）

出版日：2025/11/01 作者：(加)路易斯-弗朗索瓦‧布沙爾; (英)路易‧彼得斯 出版社：人民郵電出版社 裝訂：平裝

本書採用創新且實用的教學策略，巧妙融合理論基礎與實踐應用，深入剖析自然語言處理(Natural Language Processing，NLP)領域的新進展，以及大語言模型(Large Language Model，LLM)的原理。書中不僅系統闡述了?LLM?的理論基礎，還通過實際項目案例展示了如何將這些模型應用於構建RAG系統。本書遵循由淺入深的路徑，從LLM的基礎知識入手，詳細闡釋了模型的訓練流程，並深入探討了如何利用提示技術與模型進行高效交互。書中還重點介紹了兩個在業界得到廣泛認可的框架—LlamaIndex和LangChain，它們是開發RAG應用的強大工具。書中的項目案例不僅為讀者提供了寶貴的實踐經驗，也能夠加深讀者對相關概念的理解和應用。此外，書中進一步探討了包括智能體和微調在內的高級技術，這些技術能夠顯著提升問答系統的性能。

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28.

看漫畫學Python：有趣、有料、好玩、好用(全彩‧第3版)（簡體書）

出版日：2025/10/01 作者：關東升 出版社：電子工業出版社 裝訂：平裝

無

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29.

Python語言程序設計(基礎篇)(原書第3版)（簡體書）

出版日：2025/10/01 作者：(美)梁勇 出版社：機械工業出版社 裝訂：平裝

本書首先介紹Python基礎知識，在帶領讀者編寫自定義類之前，先介紹關於選擇結構、循環結構和函數的基本編程概念和技術。然後介紹如何使用Python解決問題。不同難度的練習和問題涵蓋了多個有趣的應用領域。本書包含大量練習題，指導讀者創建高效、優雅的代碼，在實踐中掌握編程技巧。第3版新增了關於數據結構的內容，並更新了大量示例和練習。

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30.

出版日：2025/05/01 作者：(英)BASANT AGARWAL 出版社：北京航空航天大學出版社 裝訂：平裝

《Python數據結構與算法（第3版）》是一本面向初級及中級Python開發者與學生的專業技術書籍，聚焦數據結構與算法在Python中的實戰應用。書中系統介紹了Python基礎數據類型（如數值、布爾、序列、字典、集合）及集合模塊（命名元組、雙端隊列等），深入解析鏈表、棧、隊列、樹、堆、哈希表、圖等核心數據結構的原理與實現，並涵蓋冒泡排序、快速排序、二分搜索、KMP算法等經典算法的原理、Python代碼實現及性能分析。全書以“理論+案例+實操”為框架：通過對比數組與鏈表的特性、演示樹的遍歷邏輯、圖解圖的最小生成樹算法等，幫助讀者理解複雜概念；結合動態規劃、分治法、貪婪算法等設計範式，解析算法優化思路；穿插字符串匹配、優先級管理等實際場景案例，展現數據結構與算法在提升應用程序性能、處理大規模數據中的關鍵作用。此外，書中提供各章練習答案，並附贈樹算法擴展內容（可通過鏈接下載），助力讀者鞏固知識、深化實踐。無論是零基礎入門數據結構，還是進階優化算法設計，本書均以簡明的步驟說明與豐富的代碼示例，幫助讀者掌握高效存儲數據、設計可擴展程序的核心能力，適用於軟件開發、算法課程學習及技術提升等場景。

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