Python

Explore new and more sophisticated tools that reduce your marketing analytics efforts and give you precise resultsKey FeaturesStudy new techniques for marketing analyticsExplore uses of machine learni

Many industry experts consider unsupervised learning the next AI frontier, one that may hold the key to general artificial intelligence. Armed with the conceptual knowledge in this book, data scientis

Learn how to program your nifty new $35 computer to make a web spider, a weather station, a media server, and more. This book explores how to make a variety of fun and even useful projects, from a web

這是一本自然語言處理理論和實踐完美結合的教材。讀者在瞭解自然語言處理全貌的同時，可以根據本書的一些實踐案例快速上手並應用於自己的項目中。作者結合自己的實踐經驗，重點介紹了真實場景下快速構建一些自然語言處理項目所需的技能，並提供了一些工具推薦或算法實現。本書著眼于實際應用場景，主要介紹了分詞、詞性標注和名實體識別、句法分析等基本技術，並通過剖析近年來在自然語言處理領域大放光彩的深度學習技術，力求快速

金融危機之後，高科技企業間的市場競爭加劇，客戶需求多樣化，產品、商業模式和技術創新加快。企業自身資源有限，任何企業都難以獨攬全部前沿技術和最新知識。企業如何擴展現有的技術基礎去獲取新的技術資源和維持競爭優勢是企業面臨的重要戰略問題。高科技企業作為知識資源的集合體，其創新的過程是內部知識資源的利用開發和外部知識資源的獲取與吸收，實現知識資源集合擴張的過程。在複雜而動態的外部環境中，與其他企業多樣性的

這是一本實戰性的網路爬蟲秘笈，不僅講解了如何編寫爬蟲，而且還講解了流行的網路爬蟲的使用。全書分為4個部分：第壹部分對網路爬蟲做了概要性的介紹，主要介紹了網路爬蟲的常識和所涉及的技術概覽；第二部分是本書的重點之一，詳細講解了網路爬蟲的核心技術，包括網路爬蟲的實現原理與實現技術、Urllib庫和URLError庫的異常處理、正則運算式與Cookie的使用、Fiddler的使用、爬蟲的流覽器偽裝技術、爬

本書是資深網絡安全教師多年工作經驗的結晶。書中系統且深入地將 Python應用實例與網絡安全相結合進行講解，不僅講述 Python的實際應用方法，而且從網絡安全原理的角度分析 Python實現網絡安全編程技術，真正做到理論與實踐相結合。全書共分為 16章。第 1章介紹網絡安全滲透測試的相關理論；第 2章介紹 Kali Linux 2使用基礎；第 3章介紹 Python語言基礎；第 4章介紹使用 Python進行安全滲透測試的常見模塊；第 5章介紹使用 Python實現信息收集；第 6章和第 7章介紹使用 Python對漏洞進行滲透；第 8章介紹使用 Python實現網絡的嗅探與欺騙；第 9章介紹使用 Python實現拒絕服務攻擊；第 10章介紹使用 Python實現身份認證攻擊；第 11章介紹使用 Python編寫遠程控制工具；第 12章和第 13章介紹使用 Python完成無線網絡滲透；第 14章介紹使用 Python完成 Web滲透測試；第 15章介紹使用 Python生成滲透測試報告；第 16章介紹 Python取證相關模塊。本書適合網絡安全滲透測試人員、運維工程師、網絡管理人員、網絡安全設備設計人員、網絡安全軟件開發人員、安全課程培訓人員、高校網絡安全專業方向的學生閱讀。

本書基於Python語言，較為地講解了數據分析、機器學習、深度學習的相關知識，涵蓋統計學基礎、Python基礎、Python面向對象入門、在Python中操作MySQL、NumPy、pandas、Matplotlib、人工智能、Scikit-Learn及神經網絡等內容。本書還包括大量代碼和綜合練習，以及豐富的實戰案例。

本書是一部學習Python編程語言的教材。全書共分21章，內容包括引言、開發環境搭建、 個Python程序、Python語法基礎、數據類型、運算符、控制語句、數據結構、函數、面向對象編程、異常處理、常用模塊、正則表達式、文件操作與管理、數據交換格式、數據庫編程、網絡編程、圖形用戶界面編程和Python多線程編程等。每章後面都安排若干同步練習題，並在附錄A中提供了參考答案。 本書既可作為高等學校計算機軟件技術課程的教材，也可作為社會培訓機構的培訓教材，還可作為廣大Python初學者和Python開發人員的參考用書。

隨著人工智能時代的來臨，Python已成為時下最火熱的編程語言。本書基於目前新版Python 3.7.3編寫而成，分為上、下兩冊，上冊通過案例融合中小學各學科知識，幫助讀者瞭解並掌握Python編程的基礎知識；下冊以經典數學案例為例，介紹Python編程的核心：算法等相關知識，最終使讀者能夠學會應用Python解決生活和學習中常見的各類問題。全書共56個實例，每個實例均以一個完整的作品製作為例展開

本書深入淺出地講解了如何利用Python實現高效辦公，包含Python編程的基礎知識，以及Python在辦公自動化方面的應用。 本書內容分2篇，共12章。第一篇介紹Python編程的基礎知識，涉及Python編程的基本語法、流程控制、數據模型、函數式編程、程序調試與異常處理、面向對象編程等。第二篇介紹Python在辦公自動化領域的應用，分為文件批處理、使用正則表達式對文本內容進行批處理、Excel數據分析自動化、圖片批處理、爬取互聯網數據、PDF文檔處理自動化，基本涵蓋了文件處理和數據分析方面的自動化辦公工作。 本書提供豐富的配套資源(如教學視頻、PPT、案例數據、源代碼和編程練習的參考答案)，讀者可以參考學習並嘗試將書中介紹的解決方案用於實際工作中，有助於提升辦公效率，夯實編程技能。 本書不要求讀者擁有Python或編程基礎，適合想要入門Python編程的讀者閱讀，也適合想要利用Python實現辦公自動化、提升辦公效率的讀者閱讀。

Python最強入門邁向頂尖高手之路 王者歸來 第二版 本書特色 本書第一版曾經榮登博客來、天瓏、Momo暢銷排行榜第一名 本書除了贈送全書1101個程式實例，所有是非與選擇題皆附有習題解答，實作題部分有約260多個程式實例則是贈送所有偶數題的解答，有了這些解答讀者可以自行驗證學習成果。 多次與教育界的朋友相聚，談到電腦語言的發展趨勢，大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了，幾乎所有知名公司，例如：Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python，市面上的書也不少了，許多人買了許多書，學習Python路上仍感障礙重重，原因是沒有選到好的書籍，市面上許多書籍的缺點是： 1：Python語法講解不完整，沒有建立Python紮實語法的觀念 2：用C、C++、Java觀念撰寫實例 3：Python語法的精神與內涵未做說明 4：Python進階語法未做解說 5：基礎實例太少，沒經驗的讀者無法舉一反三 6：模組介紹不足，應用範圍有限 許多讀者因此買了一些書，讀完了，好像學會了，但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整、應用範圍最廣、範例最豐富的書籍。整本書從Python風格說起，拋棄C、C++、Java思維，將Python語法、內涵與精神功能火力全開，完全融入矽谷頂尖Python工程師的邏輯與設計風格。 這是史上最多範例的Python書籍，有約1101個程式實例搭配約500個模組的函數，輔助約260個習題，外加126頁的習題電子書，用極深入、最詳細的態度講解Python語法的基礎與進階知識，例如：utf-8中文編碼、list、tuple、dict、set、bytes、bytearray、closure、lambda、Decorator、@property、@classmethod、@staticmathod…等。 此外，也將應用範圍擴充至下列應用： 人工智慧基礎知識融入章節內容 認識Python彩蛋 從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding) 完整解說Unicode字符集和utf-8

《Python 與開源GIS ――數據處理、空間分析與地圖製圖》從應用開發角度，根據作者多年的工作經驗，介紹Python語言在開源GIS中的應用。希望能夠借此機會，使得開源GIS得到應用，並進一步推廣開源GIS的理念與技術。《Python 與開源GIS ――數據處理、空間分析與地圖製圖》主要以空間數據的處理、分析以及地圖製圖為主線。在選擇內容時，《Python 與開源GIS ――數據處理、空間分析

近年來，AIGC技術高速發展，成為各行各業高質量發展和生產效率提升的重要推動力。本書將AIGC技術融入Python程序設計的理論學習、實例編寫、複雜系統開發等環節，幫助讀者提升編程效率。本書系統地介紹Python程序設計的基礎知識、開發環境與開發工具。全書共20章，內容包括Python簡介、Python的基礎語法、程序的控制結構、列表和元組、字典和集合、字符串及正則表達式、函數、模塊、面向對象程序設計、文件與文件夾操作、Python與數據庫、進程和線程、網絡編程、異常處理與程序調試、Pygame遊戲編程、網絡爬蟲、數據分析、常用Web框架、綜合開發實例—Go購甄選商城、課程設計—學生信息管理系統。本書結合具體實例介紹理論知識，力求詳略得當，幫助讀者快速掌握Python程序設計的方法。本書既可以作為高校“Python程序設計”相關課程的教材，又可以作為從事Python程序設計相關工作的編程人員的參考用書。

Python是一門以簡潔和可讀性著稱的編程語言，它的易學性使其成為新手和專業人士的首選。Python提供了豐富的庫和框架，廣泛應用於數據科學、人工智能、Web開發等領域。無論你是初學者還是資深開發者，Python都能滿足你的需求。本書內容共7章，立足金融場景講解Python的基礎知識和編程應用，不僅講解了Python基礎語法，而且介紹了NumPy、pandas、Matplotlib、SciPy、statsmodels、arch和datetime等模塊的編程應用。此外，本書還講解了金融領域的深度學習和強化學習應用，並通過PyTorch模塊和Gymnasium模塊演示了具體的編程實踐。本書由資深的金融從業者編寫，旨在引導讀者掌握金融領域的Python編程技巧，適合金融領域和金融科技領域的從業者和高校師生參考學習，也適合對Python的金融應用感興趣的讀者閱讀。

Python 是一種功能強大且易於理解和編寫的語言，非常適合編程的初學者。本書詳細講解了 Python 編程的基礎知識，並介紹了網絡爬蟲和機器學習的基本概念。本書通過豐富的案例對 Python 的基礎知識進行了講解，並對一些難點進行了詳細的說明，讀者可跟隨作者的講解進行實際的操作和練習。全書內容細致全面，層層深入，是 Python 入門者的實用寶典。

本書是一本介紹Python Web開發的實戰教程的書籍，主要內容是緊緊圍繞一個完整的企業門戶網站開發案例，由淺入深地講解Python Web項目開發的各個環節。全書共分為三部分，共有12章。第1部分基礎知識篇，包括第1章Python Web環境搭建，第2章基礎語法；第2部分實戰開發篇，包括第3章企業門戶網站框架設計，第4章開發“科研基地”模塊，第5章開發“公司簡介”模塊，第6章開發“產品中心”模塊，第7章開發“新聞動態”模塊，第8章開發“人才招聘”模塊，第9章開發“服務支持”模塊，第10章開發“首頁”模塊，第11章基於Windows的項目部署；第3部分高級強化篇，包括第12章深入淺出Django。本書配有1500分鐘的配套教學視頻、案例素材、程序源碼、電子課件等豐富的配套資源，幫助讀者儘快地掌握Python Web編程的方法。本書適用于Python Web開發的廣大業者、有志於轉型Python Web開發的程序員，Python開發以及人工智能的愛好者閱讀，也可作為全國高等院校與培訓機構的Python實戰課程教材。

Python是一門以簡潔和可讀性著稱的編程語言，它的易學性使其成為新手和專業人士的首選。Python提供了豐富的庫和框架，廣泛應用於數據科學、人工智能、Web開發等領域。無論你是初學者還是資深開發者，Python都能滿足你的需求。本書內容共6章，圍繞期權和風險價值展開講解，結合期權定價、期權風險、期權交易策略、期權延伸性應用、風險價值等主題闡述了Python的實踐應用，幫助讀者探尋金融大數據分析的新思路。本書由資深的金融從業者編寫，旨在引導讀者掌握金融領域的Python編程技巧，適合金融領域和金融科技領域的從業者和高校師生學習參考，也適合對Python的金融應用感興趣的讀者閱讀。

《Python數據分析與可視化（第2版）-微課視頻版/大數據與人工智能技術叢書》從Python數據分析的基礎知識人手，結合大量的數據分析示例，系統地介紹數據分析與可視化方法，帶領讀者逐步掌握Python數據分析的相關知識，提高解決實際問題的能力。《Python數據分析與可視化（第2版）-微課視頻版/大數據與人工智能技術叢書》共13章，主要內容包括數據分析與可視化概述、Python編程基礎、NumPy數值計算基礎、Pandas統計分析基礎、Pandas數據載人與預處理、Matplotlib數據可視化基礎、Seaborn可視化、pyecharts可視化、時間序列數據分析、SciPy科學計算、統計與機器學習、圖像數據分析和綜合案例實戰等。《Python數據分析與可視化（第2版）-微課視頻版/大數據與人工智能技術叢書》可作為高等院校數據科學與大數據、軟件工程和計算機科學與技術等專業的教材，也可作為Python數據分析初學者和愛好者的參考書。

這是一本關於Python的入門書籍，“不會讓第一次接觸Python的您感到沮喪”。您可以在學習的同時，以講座+動手研討會的形式創建一個對話機器人“ pybot”。 本書可以滿足那些想知道為什麼要這樣做，想知道其機制並獲得可以應用的基礎知識的讀者的各種需求。 隨著您逐步學習新知識並向程序中添加各種各樣的功能，您可以逐漸牢牢掌握Python語言。 請在本書中感受Python編程的樂趣！

★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★ ★★★★★【1500個重點說明】★★★★★ ★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★ Python語言是基礎科學課程，撰寫這本書時採用下列原則。 1：強調Python語法內涵與精神。 2：用精彩程式實例解說。 3：科學與人工智慧知識融入內容。 4：章節習題引導讀者複習與自我練習。 相較於第2版，第3版更加強數據科學與機器學習的內容，與相關模組的操作，同時使用更細緻的實例，增加下列知識： ★解說在Google Colab雲端開發環境執行 ☆解說使用Anaconda Spider環境執行 ★PEP 8，Python設計風格，易讀易懂 ☆Python語法精神、效能發揮極致 ★遞迴函數徹底解說 ☆f-strings輸出徹底解說 ★電影院訂位系統 ☆靜態與動態2D ~ 3D圖表 ★Numpy數學運算與3D繪圖原理 ☆Pandas操作CSV和Excel ★Sympy模組與符號運算 ☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識 ★線性迴歸 ☆機器學習 – scikit-learn ★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ☆決策樹 ★隨機森林樹 ☆其他修訂小細節超過100處 多次與教育界的朋友相聚，談到電腦語言的發展趨勢，大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了，幾乎所有知名公司，例如：Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python，市面上的書也不少了，但是許多人買了許多書，但是學習Python路上仍感障礙重重，原因是沒有選到好的書籍，市面上許多書籍的缺點是： ◎Python語法講解不完整 ◎用C、C++、Java觀念撰寫實例 ◎Python語法的精神與內涵未做說明 ◎Python進階語法未做解說 ◎基礎實例太少，沒經驗的讀者無法舉一反三 ◎模組介紹不足，應用範圍有限 許多讀者因此買了一些書，讀完了，好像學會了，但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。 就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這

本書是主教材《Python 3基礎教程（第2版）（慕課版）》配套的實驗指導與習題集。本書共分12章：第1～10章是與主教材各章配套的實驗指導與習題；第11章為綜合實驗，綜合應用主教材講授的知識實現一個成績管理系統；第12章為習題參考答案。本書的全部實驗內容均錄製了視頻教程，可供教師和學生參考。本書可用作各類院校相關專業Python課程的實驗教材，同時也可作為Python愛好者的自學參考書和全國計算機等級考試二級Python語言程序設計的考試輔導教材。

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、

本書共分4篇，針對Python爬蟲初學者，從零開始系統地講解了如何利用Python進行網絡爬蟲程序開發。 第1篇快速入門篇(第1～9章)：本篇主要介紹了Python環境的搭建和一些Python的基礎語法知識、Python爬蟲入門知識及基本的使用方法、Ajax數據的分析和抓取、動態渲染頁面數據的爬取、網站代理的設置與使用、驗證碼的識別與破解，以及App數據抓取、數據的存儲方法等內容。 第2篇技能進階篇(第10～12章)：本篇主要介紹了PySpider和Scrapy兩個常用爬蟲框架的基本使用方法、爬蟲的部署方法，以及數據分析、數據清洗常用庫的使用方法。 第3篇項目實戰篇(第13章)：本篇以2個綜合實戰項目，詳細地講解了Python數據爬蟲開始與實戰應用。本篇對全書內容進行了總結回顧，強化讀者的實操水平。 第4篇技能拓展篇(第14章)：本篇從數據爬取、數據清洗和數據分析三個角度，介紹了一常用AI技術的實用技巧。運用這些技巧，讀者可以提高網絡爬蟲程序的編寫速度和數據分析效率。 本書案例豐富，注重實戰，既適合Python程序員和爬蟲愛好者閱讀學習，也適合作為廣大職業院校相關專業的教學用書。

本書是一本通過實戰教初學者學習爬取數據、清洗和組織數據進行分析和可視化的Python 讀物。書中案例均經過實戰檢驗，筆者在實踐過程中深感採集數據、清洗和組織數據的重要性，作為一名數據行業的“碼農”，數據就是沃土，沒有數據，我們將無田可耕。本書共13 章，包括6 個核心主題，其一是Python 基礎入門，包括環境配置、基本操作、數據類型、語句和函數；其二是Python 爬蟲的構建，包括網頁結構解析、

本書以 “10 分鐘集訓” 為核心設計，旨在通過 50 個針對性練習，幫助讀者高效掌握 Python。從數值類型、字符串等基礎知識，到迭代器、生成器等進階知識，本書將 Python 核心知識拆解為 10 章。為跳出傳統教學模式，聚焦實戰，本書設計的每個練習都由問題、解題思路、解答、解答視頻、擴展練習等五部分組成，同時配套了代碼資源。注意，擴展練習旨在幫助讀者比較不同的解決方案、鍛煉思維、內化知識，補充說明則指出了Python編程的常見問題，旨在幫助讀者規避常見錯誤。零基礎或基礎薄弱的Python 新用戶與獨立開發者，通過對本書練習的短時集訓即可提升代碼實戰能力，在編程技能上實現質的飛躍。

本書系統地介紹Python應用程序設計方法，主要內容包括Python語法快速入門、類與模塊、圖形用戶界面設計、繪圖及數字圖像處理、文件與數據庫操作、多線程、異常處理及正則表達式、網絡編程與網絡爬蟲設計、算法設計與機器學習實戰等。本書每章都配有視頻教學內容，以幫助讀者學習和理解。 本書講解詳細，案例豐富，每一個知識點都配備了大量案例和圖示加以說明，並通過典型案例對Python應用程序設計方法進

《計算機科學叢書：Python計算與編程實踐·多媒體方法（原書第2版）》是一本別出心裁的程序設計入門教程，以Python數字多媒體編程為主線，依次講解了圖像、聲音、文本和電影的處理，其中穿插介紹了大量的計算機程序設計基礎知識。方法獨到，示例通俗易懂，條理清晰，將趣味性和實用性融於講解之中。《計算機科學叢書：Python計算與編程實踐·多媒體方法（原書第2版）》適合用做計算機專業導論課或非計算機專業

這是一本專為沒有編程基礎的青少年讀者編寫的Python入門圖書，即使是小學生也可以輕鬆閱讀本書。全書包含十幾個短小精悍且趣味十足的程序，採用面向對象程序設計，通過可視化與遊戲化相結合的編程實踐，使讀者輕鬆進入Python的奇妙世界。

本書重點介紹Python語言在處理資料、分析資料及資料視覺化方面的應用技巧，內容涉及資料分析軟體介紹、資料的收集與整理、Python資料分析程式設計基礎、資料的探索性分析及視覺化、資料的直觀分析及視覺化、資料的統計分析及視覺化、資料的模型分析及視覺化、資料的預測分析及視覺化、資料的決策分析及視覺化、資料的線上分析及視覺化。本書內容豐富，圖文並茂，可操作性強且便於查閱，主要面向希望應用Python進

人工智能正在成為全世界產業變革的方向，處於第四次科技革命的核心地位。計算機視覺（Computer Vision）就是利用攝像機、算法和計算資源為人工智能系統按上“眼睛”，讓其可以擁有人類的雙眼所具有的前景與背景分割、物體識別、目標跟蹤、判斷決策等功能。計算機視覺系統可以讓計算機看見並理解這個世界的“信息”，從而替代人類完成重復性工作。目前計算機視覺領域熱門的研究方向有物體檢測與識別、語義分割、目標跟蹤等。《計算機視覺：Python+TensorFlow+Keras深度學習實戰（微課視頻版）》圍繞著計算機視覺的關鍵技術，介紹基於深度學習計算機視覺的基礎理論及主要算法。《計算機視覺：Python+TensorFlow+Keras深度學習實戰（微課視頻版）》結合常見的應用場景和項目實例，循序漸進地帶領讀者進入美妙的計算機視覺世界。《計算機視覺：Python+TensorFlow+Keras深度學習實戰（微課視頻版）》共分為11章，第1章為人工智能概述；第2～5章介紹計算機視覺的幾種關鍵技術，即圖像分類、目標檢測、圖像分割和目標跟蹤，並將這四項關鍵技術組合完成人工智能的實際應用；第6、7章介紹人工智能的兩個典型應用：文字檢測與識別系統及多任務深度學習系統；第8章介紹一種非常有意思的深度學習網絡——對抗生成神經網絡；第9章介紹製作訓練和測試樣本的方法；第10章介紹如何安裝TensorFlow、KerasAPI及相關介紹；第11章介紹綜合實驗。《計算機視覺：Python+TensorFlow+Keras深度學習實戰（微課視頻版）》提供了大量項目實例及代碼解析，均是基於Python語言及TensorFlow、KerasAPI的。《計算機視覺：Python+TensorFlow+Keras深度學習實戰（微課視頻版）》的每章均配有微課視頻，掃描書中的二維碼，可觀看作者的視頻講解。《計算機視覺：Python+TensorFlow+Keras深度學習實戰（微課視頻版）》不僅可以作為大學計算機及相關專業的教材，也適合自學者及人工智能開發人員參考使用。《計算機視覺：Python+TensorFl

《數據結構與算法入門到提高（Python語言實現）》面向零基礎的讀者，全面講解了數據結構和算法的相關知識。全書共8章，首先介紹了相關概念和Python語言的基本情況，再講解核心知識：線性表、棧、隊列、樹、圖等數據結構，最後解讀了查找、排序等算法及Python的相關庫和模塊實現多種數據結構的方法。全書內容通俗易懂、文字精練，搭配相關例題和案例，可快速理解重點、難點。同時，本書附有代碼，且對代碼均做了詳盡的解析，可輕鬆上手實操，對初學者非常友好。本書適合數據結構和算法的初學者閱讀學習，也可作為高校計算機及相關專業的教材使用。

本書對比介紹Excel和Python兩種工具在實現資料分析方面的相關內容和方法，旨在引領讀者在大資料時代從Excel進階到Python程式設計完成資料分析任務。書中按照學習遞進層次分為資料分析基礎篇、資料分析實踐篇和資料分析進階篇三部分內容，資料分析基礎篇包括資料分析基礎、資料分析基礎工具；資料分析實踐篇對比介紹使用Excel和Python來完成資料分析的各個步驟方法，包括資料來源獲取、資料預處理、資料選擇、資料運算、資料分組、時序資料、資料視覺化和資料輸出；資料分析進階篇包括使用簡單工具實現資料分析進階、Py

本書通過“基礎理論 算法詳解 代碼實現”的方式，從用戶學習與應用的角度出發，使用 Python 由淺入深地講解數據結構與算法知識。 本書利用圖文結合的方式，詳細講述了當下比較實用的算法。全書共分為四部分，第一部分（第 1—2 章），主要介紹 Python 安裝與開發環境的搭建，Python 算法入門等內容，以快速瞭解 Python 的開發環境和基本語法；第二部分（第 3—5 章），主要介紹 Python 算法的基礎內容，包含但是不限於對線性表、鏈表、棧、隊列、樹、森林、二叉樹、圖等數據結構或者應用的介紹；第三部分（第 6—9 章），主要介紹常見的查找和排序算法，以及圖結構和樹結構中複雜的數據結構的定義和實現；第四部分（第 10 章），補充介紹一些常見的算法，如計算類算法、隨機問題算法和加密算法等，為讀者開拓視野、夯實基礎，力求能夠快速提高開發技能，拓寬職場道路。 本書提供同步視頻、源代碼、練習、習題及參考答案等豐富的配套資源，讓讀者能夠輕鬆入門，學以致用。本書適合作為編程初學者的學習用書，也可用作各類高校相關專業本科生及研究生的教材，還可作為畢業生求職面試的參考書。

本書採用理論與案例相結合的形式，以Anaconda為主要開發工具，系統、全面地介紹了Python數據分析的相關知識。全書共分為9章，第1章介紹了數據分析的基本概念，以及開發工具的安裝和使用；第2～6章介紹了Python數據分析的常用庫及其應用，涵蓋了科學計算庫NumPy、數據分析庫Pandas、數據可視化庫Matplotlib、Seaborn與Bokeh；第7、8章主要介紹了時間序列和文本數據的分

《企業級自動化測試從入門到精通：Python版》的作者都是來自于知名互聯網公司有實際自動化測試經驗的一線技術人員，希望通過編寫此書幫助讀者系統化地瞭解自動化測試在企業的實際應用場景、落地過程及自動化測試的項目收益。 《企業級自動化測試從入門到精通：Python版》分別從web端層面、移動端層面，以及接口層面來講解不同產品該如何來實現自動化測試，以及技術差異。從自動化開源測試框架的基礎應用學習到結合第三方框架一層層封裝出來滿足自己公司業務的實用型測試框架，逐步深入，《企業級自動化測試從入門到精通：Python版》帶領讀者體驗完整的測試框架設計流程。

《Python深度學習入門： 從基礎知識到實踐應用》全面細緻地講解了深度學習的基礎知識及其應用，具體內容包括深度學習開發環境的準備、Python的基礎知識，以及深度學習模型的使用與開發等。書中充分結合了實例，對深度學習的概念、模型和程序語句進行了深入淺出的介紹，尤其是重點介紹了使用遷移學習的“NyanCheck”應用程序如何識別圖像的種類，全面剖析了深度學習在實際中的應用。

金融從業者每天都要與海量的數據打交道，如何從這些數據中挖掘出需要的信息，並進行相應的分析，是很多金融從業者非常關心的內容。本書以功能強大且較易上手的Python 語言為編程環境，全面講解了金融數據的獲取、處理、分析及結果呈現。全書共16 章，內容涉及Python 基礎知識、網絡數據爬蟲技術、數據庫存取、數據清洗、數據可視化、數據相關性分析、IP 代理、瀏覽器模擬操控、郵件發送、定時任務、文件讀寫、