Python

探討各種利用Python輔助Excel的可能性 本書結合OpenPyXl、win32com、xlwings和pandas等Python套件全面介紹使用Python實現Excel腳本開發的各種可能性，涵蓋的內容包括：Python語言基礎、Python檔案操作、Excel物件模型、Excel圖形繪製、Excel圖表繪製、字典在Excel中的應用、正規表示式在Excel中的應用、使用Pandas提高資料處理效率、使用Matplotlib繪圖、Python與Excel VBA整合應用等。 誰適合閱讀本書 任何對Excel Python腳本開發感興趣的朋友閱讀，可以是有程式開發需求的上班族、數據分析人員、大學生、研究人員和程式設計師等。 在資料分析方面，Python實際上已經遠遠超越VBA，因為使用Python提供的資料處理函數和模組就可以實現很多功能，既快速、可靠又簡便。

Python機器學習第三版（上） Python Machine Learning - Third Edition 第三版－最新修訂版，新增TensorFlow 2、GAN和強化學習等實用內容 使用Python的scikit-learn和TensorFlow 2融會貫通機器學習與深度學習 循序漸進、由淺入深，好評熱銷再進化！最新修訂的《Python機器學習第三版》是一本不容錯過的全方位指南，也是讀者

從做中學！淺顯的對話教學！易懂的程式開發！ 帶你逐步學習Python！從簡單的程式設計到人工智慧應用程式開發都體驗得到！ 在你學習Python程式開發原理的同時，也將製作出充滿樂趣的人工智慧應用程式！ 近年來，Python是非常熱門的程式語言，尤其是在人工智慧這個領域上受到大眾的矚目。在網頁開發與資料分析上，Python的使用者數量都在持續上升中。 本書是針對Python新手所設計的書籍，不但可以

Named after the Monty Python comedy troupe, Python is an interpreted, open-source, object-oriented programming language. It's also free and runs portably on Windows, Mac OS, Unix, and other operating

突破效能瓶頸，掌握多核心、GPU加速與大規模資料處理技巧。 實務方法×業界案例，帶你用Python打造生產級效能。 跨越記憶體限制、善用GPU，GenAI與生產化ML的最佳效能解方。 「Ian與Micha的新書不僅介紹現代效能工具，也深入探討程式優化的普遍原則。每一位Python開發者都應該閱讀此書！」 ― Mikhail Timonin，量化開發者，Engelhart 不論你是要處理龐大資料、打造AI產品，還是單純想讓程式更流暢，新版都提供了比前版更強化的工具與方法，讓你的Python程式真正跑出高效能。 收錄GenAI、機器學習產品化等實戰案例，讓你的Python程式在真實環境中全面升級。 ---------------------------------------------------- 或許你的Python程式已經能正確運行，但若能跑得更快，會為你帶來什麼改變？全新第三版《高效能Python程式設計》將引導你找出程式在高資料量環境下的效能瓶頸，並透過各種設計方法與背後的理論基礎，幫助你更深入理解Python的運作，進而寫出真正高效的程式碼。 本書不只涵蓋多核心、叢集與編譯的技巧，也帶你探索如何突破RAM限制、活用GPU加速，甚至在 GenAI、機器學習產品化等場景中提升效能。你將看到許多來自業界的實戰案例，這些公司如何善用高效能Python進行社群分析、AI應用到生產級系統。作者Micha Gorelick與Ian Ozsvald更分享了多年經驗與實用方法，幫助資深Python開發者在不犧牲可靠性的前提下，靈活擴展或縮小系統，迎戰真實世界的效能挑戰。 • 更深入掌握NumPy、Cython與效能分析器。 • 瞭解Python如何將底層電腦架構抽象化。 • 進行效能分析來找出CPU時間與記憶體的使用瓶頸。 • 利用合適的資料結構來寫出高效的程式。 • 提升矩陣與向量運算的速度。 • 使用Pandas、Dask與Polars來快速處理DataFrame。 • 加快神經網路與GPU的計算速度。 • 使用工具來將Python編譯為機器碼。 • 同時管理多個I/O與計算操作。 • 轉換multiprocessing程式碼，並在本地或遠端叢集上運行。

對程式設計好陌生，想學卻不知道從何開始 學習Python時，無法有效地應用所學或缺乏實作經驗 想運用AI技術和現代工具加速學習，卻不得其門而入 對程式碼除錯感到困擾，需要更有效的除錯策略那這本書就是你的絕佳選擇！本書結合了清晰的教學方法、精心設計的練習，讓讀者能即時應用、強化概念，無縫結合理論與實踐，確保讀者真正掌握技能。有效運用現代AI技術來加速學習、提示撰寫、程式碼測試與除錯，一步一步帶領你如同電腦科學家般思考的學習過程。---------------------------------------------------------「這本指南非常出色！透過實際的練習（也是唯一真正有效的方式），引導有興趣的成人從零開始學習程式設計。這本第三版更棒的是，能讓讀者熟悉Jupyter Notebook和AI程式設計助理等現代工具的使用。」―Luciano Ramalho《流暢的Python》作者「這是一本絕佳的Python程式設計入門書，沒有任何多餘的文字或程式碼。第三版尤其令人興奮與期待，因為它會教你如何使用大型語言模型來加深你對程式設計的理解，即使是初學者也能輕鬆上手。」―Sam Lau《資料科學學習手冊》共同作者Python是進入程式設計世界的最佳選擇，而這本書以清晰、簡潔的方式，帶領你循序漸進地掌握這門語言――從基礎的程式設計概念開始，再逐步深入探討函式、資料結構以及物件導向程式設計。這本經過全面修訂的第三版，為了因應AI在程式設計領域日益重要的角色，特別納入大型語言模型（LLM）的相關應用，並新增有效提示（prompting）、程式碼測試與除錯的練習題。每章的練習都會讓你在學習過程中即時應用所學，強化技能。作者Allen Downey聚焦於那些在工具不停演變下依然很重要的基本程式設計概念。透過這本深受歡迎的實踐指南，你將學會：• Python語言的語法與語意。• 每個程式設計概念的清楚定義，並強調重要技術詞彙。• 如何操作變數、述句、函式與資料結構。• 讀寫檔案與資料庫的技巧。• 物件、方法及物件導向程式設計的基礎。• 語法錯誤、執行時期錯誤和語意錯誤的除錯策略。• 運用LLM加速學習，包含有效的提示、程式碼測試與除錯。

本書以智能時代為背景，介紹如何利用人工智能技術輔助Python的開發，更好更高效地解決實際問題。全書內容分為5章：讓Python在機器上跑起來、熟悉Python語言、用Python對接API、掌握編寫代碼的能力、用Python程序實現人機交互。本書以任務為驅動，並且案例都來源於生活和工作的實際場景。“做”與“學”相結合，將理論知識和實際操作呈現給讀者，生動有趣地介紹了從安裝Python等入門知識，到用簡短代碼解決各種應用場景中的大問題的技能提升。內容系統全面。本書適合學習Python語言編程的入門讀者閱讀，也適合Python編程技能提升的讀者使用。

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、佇列與堆疊、樹狀結構、進階樹狀結構、排序、搜尋與雜湊、圖形資料結構與圖形走訪、圖形最短路徑、常見圖形演算法、2-3-Tree、2-3-4-Tree 與B-Tree。一步步帶領讀者進入資料結構的世界，熟悉資料結構的概念，以運用資料結構解決問題，提高程式執行速度。學習資料結構沒有捷徑，在程式實作中不斷地融入資料結構，比較不同資料結構對程式執行速度的影響，慢慢累積就會進步。

零負擔理解演算法設計技巧零程式基礎也能快速上手採高CP值Python語言實作程式☝ 佳評如潮，好評再上市！☝一本輕量級演算法，是您獲得程式設計新技能，提升自我價值的最好投資當寫程式成為越來越普及的課程，讓人人擁有程式設計實作能力，已是各學校資訊教育的首要重點。演算法一直是電腦科學領域非常重要的基礎課程，從程式語言實作的角度，確實是有志從事資訊工作的專業人員，不得不重視的一門基礎理論。為了讓讀者能以容易理解的方式吸收演算法與基礎資料結構的相關知識，全書使用簡明的圖例介紹最常用演算法的概念，包括：分治法、遞迴法、貪心法、動態規劃法、疊代法、枚舉法、回溯法…等，並應用不同演算法延伸出重要資料結構，例如：陣列、鏈結串列、堆疊、佇列、樹狀結構、圖形、排序、搜尋、雜湊…等。而本次改版亦補強地加入了運算思維的重要觀念與實例演練，並將實戰安全性演算法與人工智慧相關演算法納入，同時搭配Python程式語言舉例實作，是您入門演算法的最佳首選。本書特色✔強化程式設計邏輯：豐富圖例闡述基礎，將演算法做最簡明的詮釋及舉例✔演算法最佳首選：配合實作程式碼，將各種演算法應用在程式設計的領域✔完善科學領域重點：加入實戰安全性演算法與人工智慧的相關演算法✔驗收學習成果：設計難易適中的習題，參閱國家考試題型，提供進一步演練

由於Python易懂易學，加上它具備物件導向、直譯、跨平台、自由／開放原始碼等特性，並擁有豐富強大的套件模組，讓Python的應用範圍更為廣泛，包括網頁設計、App設計、遊戲設計、自動控制、生物科技、大數據等領域。另外，Python是多重思維（Multi-paradigm）的程式語言，允許多種風格來撰寫程式。再加上提供豐富的應用程式介面，讓程式設計師能夠輕鬆地編寫擴充模組。因此選擇Python作為第一次學習的程式語言，已是目前商業及教育機構的主流趨勢。這是一本為Python程式新手設計的最佳指南，涵蓋從基礎語法到進階應用的全範疇。不僅提供理論知識，更加入實務操作和實例解析，確保讀者能夠完整吸收與應用。本書將帶各位學習如何有效地處理資料、使用流程控制、探索物件導向的世界，並且能夠自行開發圖形視窗程式設計和繪製統計圖表。此外，我們還將深入探討經典的演算法並展示如何在Python中實作。不論您是學生、專業開發者或是自學者，本書都能提供寶貴的Python學習資源。

內容簡介:擷取、清理、分析與轉換資料「Kyran的書包含了大量資訊，從D3.js細節說明，到如何建構出由客製化互動式儀表板所使用的、且由資料庫所支持的API。可以肯定地說，您將從這本書中學到很多東西！」―Peter Cook, 《D3 Start to Finish》作者如何將原始、未經處理的資料轉化為動態的互動式web視覺化？在這本實用的書中，作者Kyran Dale向資料科學家、分析師以及Python、JavaScript開發人員，展示如何為工作建立理想的工具鏈。藉由提供引人入勝的範例以及分享得之不易的實務經驗，本書將引導您善用最佳的Python和JavaScript程式庫。Python為爬取、清理和處理資料提供強大、成熟的程式庫。在web視覺化程式設計方面，JavaScript是最好的語言。這兩種語言相得益彰，可以幫助您建立現代web視覺化工具鏈。您將學習如何：‧使用爬取或web API(Requests、Scrapy、Beautiful Soup)獲取資料‧在NumPy生態系統(帶有pandas、Matplotlib和Seaborn的Jupyter notebook)中使用Python資料處理程式庫清理和處理資料‧使用靜態檔案或輕量級Python伺服器(Flask RESTful API)將資料交付到瀏覽器‧掌握足夠的web開發技能(HTML、CSS、JavaScript)將資料視覺化‧使用挖掘和精煉資料建立web圖表和視覺化(Plotly、D3)

1.Python簡潔、易懂易學且應用廣泛，加上豐富強大的套件模組，是第一次學習程式語言的最佳首選。2.本書以Anaconda套件組來示範Python環境安裝，安裝程序相當簡單方便，可快速安裝好Python及常用程式套件。3.全書從基礎的演算法與流程圖帶領入門，再介紹基本語法與進階觀念的各式學習主題，由淺入深學習Python程式設計。4.善用模組與套件，規劃多個實用的範例及上機實作演練，強化程式語言的實作能力，幫助讀者輕鬆學會Python一躍變達人。

「機器人理財」是一門整合資訊科技與財務金融的專業技術，除了要理解基礎的財務金融知識與模型外，如何運用電腦程式搭配財務金融模型，首先挑選出合適的股票、估算股票的財務參數；接續計算最佳化的資產配置程序以計算每一檔挑選到的股票之最適權重；最後每日監督投資部位適時發出警訊，做到定期再平衡甚至自動再平衡，以重新進入挑選合適的股票第一階段。上述三階段之遞迴程序，是建構完整「機器人理財」的關鍵。本書首先介紹全球與臺灣機器人理財的概況，之後依序介紹Python 操作平台、網路股票數據下載、Python 變數、Python 基本指令及運算、Python 迴圈、Python 函數與套件、投資基本觀念、股票大數據分析、投資組合與風險分散、機器人理財模型建構。內文共計十章，除了第一章之外，每章皆附有大量的 Python 程式碼，以深入淺出的方式介紹 Python 如何應用在機器人理財，相信即使沒有撰寫過程式的讀者，也可以輕鬆閱讀以及接受本書的內容。此外，每章之後皆附上課後習題，期望讀者可以透過習題演練，強化自身對於機器人理財 -Python 程式應用的提升，最終可自己建構一套績效優異的機器人理財演算法。

《Python程式設計與實例應用》是一本Python程式教學指南，適合所有工程領域的學生、自學者和專業人士，使用Python程式語言進行複雜計算和撰寫應用程式。本書以程式範例舉例說明，並解釋所有Python程式設計基本的理論概念，因此透過閱讀本書可以提高問題解決及程式設計等能力。 本書第二版除保留原有的清晰寫作風格與舉例說明的特點之外，同時增加了新的章節、章末專案、附錄專案以及教學元素。此外，所有程式都經過全面更新，以確保與Python最新版本的相容性。

資料處理量更大，文件處理速度更快，工作效率更高！ 職場中的許多電腦工作中大多都有利用Excel、Word、PowerPoint等工具來製作報表、文稿、簡報，以及收發郵件和管理檔案等相關的工作。若能利用Python程式來配合，就能達到「自動化」的處理，發揮很高的效率來完成許多繁鎖的工作。 本書內容包括： ‧Python程式設計基礎篇 Python基礎知識、重要程式設計基礎。 ‧Excel資料自動化處理篇 資料預處理、資料分析和資料視覺化 ‧Word文書自動化處理篇 自動處理文字、製作企業經營報告 ‧PPT簡報投影片自動化製作篇 自動化製作簡報PPT、製作企業月報經營分析PPT ‧郵件自動化處理篇 批次發送和收取郵件、進行企業會員郵件自動化行銷 ‧檔案自動化處理篇 自動化處理檔案的命名、搬移、複製和刪除，自動化壓縮和解壓縮檔案

*本書適合想打好Python程式設計基礎者，章節安排由淺而深，以循序漸進的方式來介紹Python程式語言最核心的知識。 *程式範例架構明確，將程式範例分為「程式設計目標」、「參考程式碼」和「程式碼解說」等三個部分。 *強調從做中學，設計超過百題的實用Python程式範例，有效提升學習樂趣並降低學習障礙，適合教學與自學。 *本書介紹運算思維與電腦解題的特性，並且說明「大學程式設計先修檢測APCS」的現況。 *特別融入Certiport ITS Python(IT Specialist Certification)資訊科技專家國際證照考試重點，編寫豐富的模擬試題於各章習題，並於書末納入ITS Python認證模擬試題，讓您掌握考試關鍵，順利考取證照。

結合Python程式設計、數學函數、繪圖、動畫、遊戲與電腦輔助測驗。

※本書適合有Rhino及Grasshopper程式語言基礎讀者本書專為Rhino與Grasshopper軟體的使用者所編寫，探討在Rhino與Grasshopper環境下，撰寫Python程式語言來進行幾何圖形設計方法。以Rhino6裡內建Grasshopper參數建模工具裡的GhPython元件作為主要工具。近年來不斷出現對於現有參數化工具已經無法滿足的使用者，即是當使用者探索完Grasshop

Explore and apply best practices for efficient application deployment. This book draws upon author Moshe Zadka's years of Dev Ops experience and focuses on the parts of Python, and the Python ecosyste

本書從實用的角度出發，整合Python語言基礎、數據分析與可視化、機器學習常用算法等知識，從最基本的Python語言基礎入手，到數據科學相關庫、機器學習概述，再到機器學習的回歸、分類、聚類、降維和集成學習算法，最後介紹神經網絡及算法評估和驗證，突出知識的實用性和可操作性。本書力求以淺顯的語言講解複雜的知識，以直觀的案例輔助讀者理解，並以圖表形式展示代碼和運行結果，配合習題鞏固讀者對知識點的掌握。本書適合作為高等院校人工智能、數據科學與大數據技術、計算機類專業本科生的機器學習相關課程教材，也可作為數據科學相關領域工程技術人員的參考書，還可供不具備Python語言基礎的機器學習愛好者從零開始學習。

本書是一本學習Python程式設計的入門教材，也是一本入門人工智慧程式設計的基礎教材，可以讓初學者輕鬆自行建立相關的人工智慧應用。在內容上不只完整說明需要具備的Python程式設計能力，更詳細說明常見人工智慧應用的相關套件，可以馬上靈活運用這些套件來建立人工智慧應用，包含：物體識別和OCR文字識別等，最後實際運用Python來建立剪刀、石頭、布等手勢操控Windows應用程式、AI健身教練、車牌辨識和刷臉點名/報到等專案開發。本書特色1.從Python的基礎入門到人工智慧應用。2.使用圖解搭配程式實作奠定Python語言的基礎程式設計。3.使用fChart流程圖直譯工具，了解執行過程和除錯，訓練程式邏輯和解決問題的能力。4.豐富的人工智慧應用：人臉偵測與人臉識別、多手勢追蹤與人體姿態評估、手勢操控、影像分類、物體識別與OCR文字識別等。5.實際使用Teachable Machine網頁工具說明訓練AI模型的步驟和過程，輕鬆建立自己的深度學習模型與應用。

本書從網絡工程師的視角出發，詳細講解了Python在網絡運維自動化中的應用，其中涉及Python網絡運維自動化的相關技術、工具以及實踐。本書共10章，先對Python網絡運維自動化進行了全面的概述，然後講解了網絡工程師所需的Python基礎、數據格式與數據建模語言的相關知識。接著，本書介紹了網絡配置的結構化數據提取、網絡配置的模塊化管理、Netmiko詳解與實踐、模型驅動的新網絡管理方式及實踐、網絡管理工具集、網絡自動化框架Nornir和開源網管工具NetBox。本書依託于作者10餘年的網絡運維經驗，內容循序漸進，從腳本編寫、框架應用到系統平臺整合，逐步提升，結合豐富的代碼實例，全面介紹了Python網絡運維自動化的工具體系以及其在不同場景下的應用實現。本書適合網絡工程師閱讀，也適合對網絡運維自動化感興趣的開發工程師學習，還適合作為高等院校網絡工程等相關專業的教材。

想從 0 基礎開始學會程式設計？快來閱讀本書 想看 2 行程式解 APCS 的例子？快來閱讀本書 本書著重解題方法，使用大量實例與圖示，協助您快速學會程式設計！ 本書由資深教師編撰，針對初學程式設計的困難，提供以下秘笈： *從 0 開始，讓您按部就班學會程式設計。 *超過 100 個範例可供動手練習。 *著重解題方法設計，範例皆提供解題方法設計、程式碼、執行結果、程式解說等。 *使用大量圖形說明解題方法。 *搭配 APCS 基本實作題，協助跨過門檻。

這是一本全面介紹Python面向物件編程的圖書。本書共分為4部分。第1章至第6章深入講解了面向物件編程的核心原則和概念，以及它們在Python中的實現方式。第7章至第9章仔細探討了Python的數據結構、內置類和方法等，以及如何從面向物件編程的角度進行分析和應用。第10章至第12章探討了設計模式及其在Python中的實現。第13章和第14章涵蓋了測試和並發兩個重要主題。整本書以一個機器學習分類算法的實現案例貫穿始終，並不斷探討各種實現方式的優劣。 這是一本全面介紹Python面向物件編程的圖書。本書共分為4部分。第1章至第6章深入講解了面向物件編程的核心原則和概念，以及它們在Python中的實現方式。第7章至第9章仔細探討了Python的數據結構、內置類和方法等，以及如何從面向物件編程的角度進行分析和應用。第10章至第12章探討了設計模式及其在Python中的實現。第13章和第14章涵蓋了測試和並發兩個重要主題。整本書以一個機器學習分類算法的實現案例貫穿始終，並不斷探討各種實現方式的優劣。 本書針對的是Python面向物件編程的新手，假設讀者具備基本的Python技能。對於有其他面向物件編程語言背景的讀者，本書將展示Python的許多特性。

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。

本書為「TQC+ 程式語言Python 第2版」認證科目指定教材。 遵循專業考科「TQC+ 程式語言Python 第2版」技能規範架構撰寫，符合鑑定的命題趨勢。 ★內容淺顯易懂，結合理論與實務，達到技術的傳承及表達，符合實務運用需求。 ★採由淺入深之安排，適合相關科系學生及有意進入此一領域人士之學習素材。 ★內容涵蓋Python程式語言各個層面，相關知識觀念和範例練習，能幫助及提升讀者對此領域的認識與了解。 ★全書包含「Python開發環境與程式設計」、「基本認識」、「選擇敘述與迴圈」、「函式與陣列」、「字串與檔案處理」、「綜合應用一」、「綜合應用二」、「綜合應用三」等內容，建構Python程式語言基礎，習成將能靈活運用。 ★配合中華民國電腦技能基金會 ( https://www.csf.org.tw ) 測驗，一舉取得專業證照，讓您求學、求職更具競爭力。 ★「TQC+ 程式語言Python」認證題庫可至CODE JUDGER學習平台購買 (https://www.codejudger.com ) 。

本書從Python基礎編程語法入手，系統介紹了基於Python語言進行數據處理、分析、可視化展示等內容。本書共11章，主要內容包括數據分析基礎、Python數據分析環境、Python數據類型、程序控制結構、函數與模塊、文件、NumPy數值計算、Pandas數據分析處理、Matplotlib數據可視化、SciPy科學計算和機器學習。

內容簡介:使用最新物件導向設計模式，提升您的程式碼品質想寫出無暇、有效率、可維護程式碼的開發者，全部都投向了設計模式的懷抱，本書是針對Python的設計模式指南，適合所有程度的開發者閱讀，無論您是剛入門的新手，或是工作多年的老手，都可從中獲益。暢銷書作者James W. Cooper闡釋23個經過實證的設計模式，並提供大量的練習範例，藉由簡潔的程式碼範例，介紹建立Python物件的技術，這些物件可以在強大、靈活的程式中發揮作用。Python新手以及從其他語言轉過來的程式設計師，會發現本書非常淺顯易懂，一讀就通。作者介紹的設計模式包含了抽象類別(abstract classes)、多重繼承(multiple inheritance)、介面開發、圖形類別(graphical classes)、繪圖、數學、資料庫、Python裝飾者(decorators)、圖像、執行緒(threads)、疊代器(iterators)、建立可執行程式碼等等。書中所有範例都非常好理解與操作，讓你可以有自信的建立功能更豐富、更複雜的Python應用程式。‧溫習Python物件和視覺化程式設計的重點‧了解什麼是設計模式，以及它們如何幫助您寫出更好的程式‧使用「建立型」模式來提高靈活度，並避免不必要的複雜性‧應用「結構型模式」，確保程式元素在大型程式中，有良好的協同作業‧用「行為型模式」最佳化物件之間的溝通

‧基礎程式設計素養與Python高級技巧的結合 ‧內容深入Python語言核心，精心挑選必要知識點 ‧透過有趣的「案例故事」表達有用的程式設計概念 「本書致力於幫助大家寫出清晰易懂、層次分明的程式碼，既保障了軟體品質，又能為工程師累積良好的個人口碑。如同寫得一手好文章，寫得一手好程式碼也會獲得同行的尊重。」 ―黨受輝，騰訊IEG技術運營部助理總經理 「本書描述了一些Python新手(甚至老手)會犯的錯誤，小到變數取名，大到程式結構，由淺入深、面面俱到。這是一本不可多得的實用好書，書中的很多技巧不僅適用於Python，使用其他程式設計語言的讀者也能受益良多。」 ―賴信濤，Shopee SRE 「這不是一本語法書，而是一本關於專案實戰的書。它試圖告訴讀者：如何正確選擇和使用Python語言的各種特性，寫出執行速度更快、bug更少、易測試並且易維護的程式。」 ―@laike9m，「捕蛇者說」主播、Cyberbrain作者、Google工程師 本書從專案實戰角度出發，透過剖析核心知識、展示經典案例與總結實用技巧，幫助讀者系統化掌握Python，寫好程式，做好專案實戰。全書共13章，分為五大部分：變數與基礎型態、程式語法、函式與裝飾詞、物件導向程式、總結與延伸，涵蓋Python進階程式的各個面向。本書的寫作方式別具一格，核心知識部分都會透過三大部分來說明：基礎知識、案例故事、程式設計建議。其中基礎知識幫助大家快速回顧Python基礎；案例故事由作者經歷的專案項目與案例改編而來，兼具實戰性與趣味性；程式設計建議以大家喜聞樂見的條列式知識內容呈現，短小精悍，可直接應用於自己的程式設計實戰中。

人工智慧(Artificial Intelligence，AI)快速發展，儼然成為推動經濟成長、國家安全、與生活福祉的一股驅動力量。AI教育首重於教材編撰與推廣，而市面上相關書籍琳琅滿目，主要分為AI概念介紹、基礎Python程式撰寫，亦或各領域專業程式等，且內容涵蓋專精理論架構與艱深數學模式推導。對於AI學習與普及性而言，容易產生學習品質不良的景況，且缺乏跨領域AI學習的架構與範疇。本書乃以跨領域AI學習與程式應用為出發點，簡潔扼要圖表說明各領域AI的理論架構及應用層面，每個章節均對應程式設計與範例，均儲存於雲端供讀者下載練習。附件提供讀者立即查詢各項程式指令、套件、函數庫、與模型介紹等資料，並強化跨領域實務操作連結。此外，嘉惠各領域讀者能編寫出Python應用程式，例如智慧產業、智慧金融、決策樹分析、影音辨識、圖像與影像辨識、情緒偵測、現實虛擬系統、與自然語言處理等程式。有效理解並貫穿AI理論與內涵的精義，增進學習品質。對於AI教育的普及性與跨領域程式設計能力的培育，具有加持效果和助力。

現代Python(3.6以上)開發的專家見解，來自《PYTHON ESSENTIAL REFERENCE》的作者 現代Python的豐富性對各層級的開發者而言都是挑戰。剛接觸Python的程式設計師怎樣才能知道從哪裡開始而不被資訊淹沒？有經驗的Python開發者如何知道他們寫出來的程式碼是清晰而且有效的？如何從學習個別功能跳到更深層次的Python思考？Dave Beazley的新作《Python精粹》討論了這些問題和其他許多現實世界的議題。 這本簡明的手冊以Python 3.6或更高版本為重點，關注該語言的基礎核心，透過更新過的程式碼範例來闡明Python的運作原理，以及如何架構更容易解釋、測試和除錯的程式。在整個過程中，Beazley反思了他在向科學家、工程師和開發人員教授Python以及試著超越Python的極限時學到的所有知識。 這本務實的指南並沒有試圖涵蓋這個有30年歷史的語言的每一個可能的功能和特異之處，而是提供與基本程式設計主題有關的簡明敘述，如資料抽象化、流程控制、程式結構、函式、物件和模組等，任何規模的Python專案都以這些主題為基礎。 ‧探索Python的核心，從變數到套件 ‧更有效地解決資料操作和分析的問題 ‧以清晰和可靠為目標來設計程式的結構 ‧控制物件並掌握定義其行為的「協定(protocols)」 ‧掌握函式和函式型程式設計(functional programming)的慣用語 ‧發現產生器所提供的令人驚訝的能力 ‧從高層次和技術性的角度來理解類別 ‧透過了解模組和套件來規劃專案的發展 ‧學習正確處理I/O的技巧和抽象層 ‧字典(Dicts)！

運用Python進行資料分析，讓數據說話，有效達成論文目標。⊙統計分析初學者最佳實用手冊，精要理論＋手把手操作教學。⊙內容涵蓋論文寫作常用的敘述統計、推論統計、非參數檢定，並延伸至結構方程模式，對於需要撰寫論文但對統計方法不熟悉的研究生尤其受用。⊙適用於社會科學領域的學生和研究人員，特別是碩博士量化研究論文應用在問卷調查方面的分析、多變量研究、實驗設計與統計課程等項目。需要的論文統計分析方法都在這裡！受限於軟體工具的取得，研究者有可能面臨雖掌握足夠的數據資料，卻缺乏專業統計分析工具的窘境。本書介紹的Python為開放原始碼的開源軟體，解決統計分析軟體高成本、難入手的研究門檻，對於學術工作帶來極大的便利性與可及性，可協助提升研究專業能力。Python的應用具有寬廣的發揮度，比如透過網路爬蟲抓取即時資料作大數據分析、編寫程式來加大對議題鑽研的深度與廣度的可能性，也能更加深入嘗試使用該工具來完成數據分析工作並獲得良好成果。書中內容在有關統計學部分作基礎概念解說，並偏重在數據分析的手把手教學步驟示現，讓初學者或者是有論文需求者可以按照內容簡易操作，並達成高效率地論文數據統計分析目標。

本書將告訴你如何讀懂並寫出簡潔的「一行程式碼」，把一些好用的功能包進一行程式碼之中。你可以學會如何以系統化的方式，閱讀理解任何Python程式碼，並像高手般寫出極具表現力、功能強大、簡潔有力的Python程式。全書共有六章，內容涵蓋各種竅門與技巧，其中包括資料科學、機器學習、正則表達式等核心主題，還有一些很好用的演算法。我們會針對各種一行程式碼做出詳細解釋，並引進許多資訊科學的重要概念，藉此提高你的程式設計與分析能力。 您可以從裡頭學到許多進階的Python功能，例如解析式列表、切取資料片段、lambda函式、正則表達式、map與reduce函式，以及切取片段賦值的做法。 藉由本書，您將可以學會如何： ．善用資料結構來解決實際問題，如運用布林索引找出污染程度高於平均的城市 ．善用NumPy的基礎概念，例如陣列、形狀、軸、型別、撒播機制、進階索引、切取片段、排序、搜索、匯整與統計 ．計算多維資料陣列的基本統計數字，以及可用於無監督式學習的K-均值演算法 ．使用群組與具名群組、「後面非」操作、轉義字元、空白字元、字元集合（與否定字元集合）、貪婪/非貪婪運算符號，建立更進階的正則表達式 ．瞭解各式各樣的資訊科學相關主題，包括易位構詞、迴文、冪集合、排列方式、階乘、質數、費氏數列、混淆做法、搜索與排序演算法 看完本書，你可以學會如何以最精緻的方式寫好Python程式，而且只用一行程式碼，就可以創造出各種簡潔而優美的「Python藝術」。

◆依據普通型高中12年國民基本教育課程綱要參考編撰。◆適用高中資訊科技加深加廣選修課程之教材。本書特色★以Python/C 程式語言，進行各個主題的實作，可彈性調整授課內容及進度。★易於操作的整合式開發環境，進行程式實作，強化程式設計思維邏輯。★內容深入淺出，適合高中職學生的學習程度。★內容配合標準授課時數，並提供教學簡報，每章節均提供課後練習題。

亞馬遜網路書店★★★★★5顆星評價類神經網路的最佳入門指南透過淺顯的數學知識逐步理解類神經網路的運作原理輕鬆使用Python自行開發類神經網路類神經網路是人工智慧領域中的關鍵技術之一。然而，真正了解類神經網路運作原理的人卻是少數。本書作者以輕鬆的口吻寫作，循序漸進地介紹類神經網路中所用到的數學、運算思維及其概念，以及說明如何使用Python開發類神經網路。內容嚴格限定在實作類神經網路的必需知識，可

本書詳細介紹了Python自動化辦公、數據爬蟲、數據庫操作以及界面開發的過程和編程技巧。第1篇為Python入門(共2章)，詳細介紹了Python的環境搭建和基礎知識，包括數據類型、變量、運算符、條件語句、循環語句、函數和模塊等內容。讀者將學會如何使用Python進行基本的編程操作，為後續的自動化辦公和應用開發奠定基礎。第2篇為自動化辦公(共5章)，詳細介紹了如何使用Python對文件和目錄進行操作，包括文件讀寫、目錄遍歷、文件複製、刪除等內容，以及如何使用Python進行自動化辦公，包括Excel自動化、PDF自動化、郵件自動化等內容。讀者將學會如何使用Python對本地文件和目錄進行操作，以及對常用辦公軟件進行自動化處理，從而提高工作效率。第3篇為數據自動化(共5章)，詳細介紹了如何使用Python對數據庫進行操作，包括MySQL、SQLite、MongoDB等數據庫的操作，以及進行GUI編程，包括GUI庫的使用。讀者將學會如何使用Python對數據庫進行增、刪、改、查等操作，以及開發桌面應用程序，方便進行自動化辦公和應用開發。

進行測試驅動開發、領域驅動設計及製作事件驅動微服務「這是一本社群期待已久的書籍，讓大家看到現代app架構的核心在Python裡面究竟長怎樣！Harry與Bob展示了依賴反轉原則在這種時尚、動態的語言中有多麼優雅。」—Brandon RhodesPython-patterns.guide作者「截至目前為止，坊間幾乎沒有介紹使用Python編寫可維護大型系統的Python原生教材。本書展示Python

Python in easy steps, 2nd edition instructs you how to program in the powerful Python language, giving complete examples that illustrate each aspect with colourized source code.Python in easy steps,

Follow the deadly python as she slithers in search of a meal in this riveting nature story that is not for the faint of heart.Python stirs and slithers out from her shelter, smelling the air with her