Python

In FUNDAMENTALS OF PYTHON: FROM FIRST PROGRAMS THROUGH DATA STRUCTURES, Washington and Lee University professor Kenneth A. Lambert presents all of the important topics in CS1 and CS2 in one volume. Th

《Python編程與數據分析》共10章，系統地梳理了Python核心功能及應用，分別介紹語言基礎、數據結構、函數式編程、字符串操作、數據持久化、GUI開發、網絡數據獲取、面向對象等內容。每章主要講述3～4個知識點，對每一個知識點都提供了詳細、易懂的例子，並結合作者多年的應用體會給讀者介紹大量的經驗知識。

本書以理論結合程式設計開發為原則，使用Python作為開發語言，講解最優化演算法的原理和應用，詳細介紹了Python基礎、Gurobi優化器、線性規劃、整數規劃、多目標優化、動態規劃、圖與網路分析、智慧優化演算法。對於演算法部分的每一種演算法都包含原理和程式設計實踐，使讀者對最優化演算法的認識更加深入。

《Python+TensorFlow機器學習實戰》通過開發實例和項目案例，詳細介紹TensorFlow開發所涉及的主要內容。書中的每個知識點都通過實例進行通俗易懂的講解，便於讀者輕鬆掌握有關TensorFlow開發的內容和技巧，並能夠得心應手地使用TensorFlow進行開發。《Python+TensorFlow機器學習實戰》內容共分為11章，首先介紹TensorFlow的基本知識，通過實例逐步深

本教材的主要內容分為Python語言的基礎知識和高級應用兩部分，基礎知識部分主要介紹Python開發環境，列表、元組、字典、集合、字符串等數據類型的常見操作，流程控制，函數，面向對象程序設計，文件操作，異常處理結構、使用模塊和庫編程等；高級應用部分主要包括圖形用戶界面GUI編程、圖像和語音處理編程、數據庫編程、網頁爬蟲編程、科學計算與可視化編程。本書在重視理論知識的基礎上注重相關技術和方法的應用。書中的每章都配有案例和視頻，方便讀者理解。本書難度適中，可作為高等本、專科院校計算機相關專業的課程教材，也可作為Python編程基礎的培訓教材，還可作為Python編程開發初學者的入門參考書。本書可以作為普通高等院校相關專業的教學用書，也可作為編程愛好者的自學參考書。

本書結合編者多年的程序設計、系統開發與課程講授的經驗，由淺入深、循序漸進地介紹了Python程序設計方法，使讀者能夠系統、全面地掌握程序設計的理論與應用。全書共13章，主要內容包括：Python基礎知識與軟件安裝，數值、字符串、列表、元組、字典、集合數據類型，選擇結構與循環結構，函數與lambda表達式，正則表達式、re模塊以及Match對象的使用方法，文本文件、Word文檔以及Excel文件的讀與寫，面向對象程序設計的相關知識，模塊和包的創建與使用，Tkinter圖形用戶界面設計，利用matplotlib庫實現數據可視化，Python連接以及使用其操作數據庫的方法，網絡編程、網頁解析以及網絡爬蟲等。本書可作為計算機、人工智能、大數據等相關專業的程序設計課程教材，也可供非理工科專業的學生學習使用，還可作為Python愛好者的自學參考用書。

Discover the Django web application framework and get started building Python-based web applications. This book takes you from the basics of Django all the way through to cutting-edge topics such as c

This is the Python version of our book. See the website for links to the C++ and Java version.Have you ever... Wanted to work at an exciting futuristic company? Struggled with an interview problem tha

Learning to program is one of the best investments that you can make for your research and your career. Python for biologists is a complete programming course for beginners that will give you the skil

Deal with data, build up financial formulas in code from scratch, and evaluate and think about money in your day-to-day life. This book is about Python and personal finance and how you can effectively

If you want to learn how to program, working with Python is an excellent way to start. This hands-on guide takes you through the language one step at a time, beginning with basic programming concepts

這是一本讓你學完立馬就能上手的實用指南。本書從零開始帶你玩轉Python網絡爬蟲與數據分析，全書分為基礎篇、進階篇和實戰篇三部分。基礎篇手把手教你搭建Python 環境掌握核心語法、數據處理和文件操作，為數據分析打下堅實基礎。進階篇介紹實用技能，涵蓋網絡爬蟲開發、數據解析、高效存儲，以及數據分析利器NumPy和pandas，更有炫酷的數據可視化方法。實戰篇通過兩大真實項目，完整演示從數據采集、清洗存儲到分析可視化的全流程。本書內容清晰實用，特別適合想快速掌握Python爬蟲技術與數據分析的讀者，讓你學完就能用!

《小天才學Python（第2版）》是一本專門為小學生和中學生學習編程而編寫的書。編程對於培養孩子的邏輯思維能力和動手能力至關重要，國家正在推動將編程納入中小學教學和考評體系中。Python語言既有趣又易學。本書採用獨特的教學方法，旨在讓學生輕鬆上手，迅速愛上編程。本書不長篇累牘地講理論，而是通過由淺入深的案例引導，讓學生學會Python編程，內容涵蓋從畫圖、做數學，到做判斷、做循環，甚至包括大數據和人工智能。第2版增加了大模型和深度學習的內容，並對上一版的部分內容進行了修改。

本書結合Python語言，從基礎算法講起，逐步深入6種常用算法思想，每種算法思想都佐以大量生動有趣的案例，讓讀者在學習Python語法及算法的同時，意識到算法的重要性，繼而對算法產生濃厚的興趣。本書共11章，分為2篇。第1篇“基礎知識”，主要介紹Python、算法、數據結構、時間複雜度和空間複雜度等關鍵的基礎概念，以及十大排序算法，讓讀者對算法有一個初步的瞭解；第2篇“開始算法之旅”，結合40多個典型案例及其對應的100多種解題思路與方法，介紹遍歷法、迭代法、遞歸法、回溯法、貪心法和分治法6種算法思想，涉及算法的基本思想、關鍵特徵、解題步驟和框架等。

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

本書精選186道涵蓋各學科和日常生活的實用練習題, 幫助程序員扎實掌握基礎知識, 提高編程技能。還提供一部分練習的答案, 其中的注釋指出解題技巧或Python語法要點。這個新版本對上一版做了全面更新, 星現更多基礎知識, 簡明扼要地講述習題中涉及的核心概念。閱讀本書前, 讀者只需要瞭解Python入門編程知識。

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。

本書共9章, 先從基本的數據結構概念開始介紹, 再以Python語言來實現數組、堆棧、鏈表、隊列、樹、圖、排列、查找等重要的數據結構。

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。

本書主要介紹Python程式語言及其應用，內容淺顯易懂、不管讀者有無程式設計的經驗，都能快速學會使用Python。書中除了介紹基本操作之外，並加強介紹專門做科學工程計算的Numpy與Scipy套件以及專門繪圖的Matplotlib 套件。 *語法定義清楚，詳細解說，範例淺顯易懂。 *在大量功能相仿的指令之中，優先介紹較單純指令，讓初學者更容易進入狀況，只要練習幾次即可自行撰寫程式。 *提供範例程式，讀者只要複製貼到Python的執行環境，就可得到跟書上完全一樣的結果。 *Python資料類別與基本運算、內建函數與自訂函數、邏輯運算與流程控制。 *介紹Numpy套件，包括多維陣列之輸入與輸出以及基本運算，並提供以多項式和隨機樣本為例的應用。 *介紹Scipy套件，包括最佳化、積分、插值與統計運算。 *介紹圖形使用者介面tkinter。 *使用OpenCV的影像和視訊基礎處理。 *提供進階的繪圖技術，可以視覺化各種工程領域的執行結果。 *提供影像和視訊的輸入與輸出、顯示以及基礎處理。

本教材書系統介紹了數據預處理、數據倉庫和數據挖掘的原理、方法及應用技術，以及使用目前在數據分析與挖掘領域非常熱門的Python語言對數據進行分析處理及挖掘建模。本書一共有11章，分為2篇。一為理論篇，第1章緒論介紹了數據分析與挖掘領域中的一些基本理論、研究方法等，也簡單介紹Python數據分析與挖掘相關的知識；第2-6章按照數據分析與挖掘的過程安排各章節，介紹數據預處理的方法技術、數據倉庫的構建與OLAP技術、數據挖掘原理及算法(包括關聯規則挖掘方法、聚類分析方法、分類規則挖掘方法，在每章中，採用小數據集為例詳細介紹各種挖掘算法)。二為實驗篇，第7章介紹採用python進行數據預處理的各種常見方法、技術；第8章介紹基於SQLServer2022構建數據倉庫及OLAP的過程；第9-11章為使用Python進行關聯規則、聚類、分類挖掘算法的實踐，在內容的安排上，先採用小數據集進行初步實踐，然後再採用大數據集進行綜合實踐，對於綜合實踐，按照：挖掘目標數據的探索分析、數據預處理及數據抽取、挖掘模型的構建及可視化、分析挖掘結果的順序進行，通過完整的案例，加深對數據挖掘算法的理解，最終讓讀者由易到難、很好地掌握用Python進行數據分析與挖掘的完整過程。本書採用理論與實踐相結合的方式，以小數據集為例詳細介紹各種挖掘算法，使讀者更易掌握挖掘算法的基本原理及過程；使用熱門實用的Python語言實踐數據預處理及各種挖掘算法，實戰性強，也符合目前數據分析與挖掘的發展趨勢。既適合Python數據分析與數據挖掘初學者、大數據從業人員閱讀，也適合高等院校和培訓機構大數據與人工智能相關專業的師生教學參考。

本書的寫作初衷是為了幫助更多功能測試人員轉型自動化測試方向。在轉型過程中，主流自動化測試技術和應用場景的結合是非常重要的一環。本書從自動化測試理論入手，全面地闡述自動化測試的意義及實施過程。全文以Python語言驅動，結合真實案例分別對主流自動化測試工具Selenium、RobotFramework、Postman、Python+Requests、Appium等進行系統講解。通過學習本書，讀者可以

本書介紹了Python應用在各個領域中的一些使用技巧和方法，從最基本的字符、文件序列、字典和排序，到進階的面向對象編程、數據庫和數據持久化、XML處理和Web編程，再到比較高級和抽象的描述符、裝飾器、元類、迭代器和生成器，均有涉及。書中還介紹了一些第三方包和庫的使用，包括Twisted、GIL、PyWin32等。本書覆蓋了Python應用中的很多常見問題，并提出了通用的解決方案。書中的代碼和方法具

本書是順應數字經濟時代財務數智化轉型需求編寫的創新型教材，以“財會數智工匠”培養為核心目標，系統介紹了 Python 基礎語法、數據采集、數據清洗、數據可視化、財務模型創建等內容。為降低讀者學習 Python 編程的技術門檻，提升財務數據的處理效率，本書引入 DeepSeek、Kimi、豆包 AI編程助手、騰訊雲 AI 代碼助手等工具，創新“自然語言交互+代碼生成優化”的“AI+Python”人機協同模式，助力讀者掌握數據爬取、智能分析、風險預警等核心技能，培養兼具技術能力、數字素養與職業道德的複合型人才。本書以真實業務場景驅動學習，配套 AI 助教、智能體、知識圖譜等數智資源，可用作應用型本科院校和高等職業院校財會類專業的教材，亦可供財務從業人員學習參考。

本書以實踐出發，介紹數據可視化的流程和Python數據可視化的應用，並詳細闡述使用Python解決企業實際問題的方法。全書共8章，分為基礎模塊（第1～5章）和實戰模塊（第6～8章）。基礎模塊包括Python數據可視化概述、數據的讀取與處理、Matplotlib數據可視化基礎、用seaborn繪製進階圖形、pyecharts交互式圖形繪製；實戰模塊包括廣電大數據可視化項目實戰、新零售智能銷售數據可視化實戰、基於TipDM大數據挖掘建模平臺實現廣電大數據可視化項目。本書的大部分章節包含了實訓，通過練習和實際操作，讀者可鞏固所學的內容。本書可以作為高校數據可視化相關課程的教材和數據可視化愛好者的自學用書。

本書以案例帶動知識點的講解, 將Python知識點分解到各個不同的案例, 每個案例各有側重點。同時展示實際項目的設計思想和設計理念, 使讀者可以舉一反三。本書全面介紹猜單詞、萬年曆、在線翻譯器、抓取百度圖片、公交查詢、學生成績管理系統、基於TCP在線聊天程序等具有實用性的案例, 讓讀者對枯燥的Python語言學習充滿樂趣, 在項目案例開發過程中, 不知不覺地學會這些枯燥的技術。

本書作為一本Python程序設計語言教材，以具體應用為導向，以豐富的案例為依託，主要闡述Python語言的基礎知識，讓讀者對Python語言的全貌有基本理解，並能夠高效地應用。與此同時，書中的案例融入思政理念，對課程思政進行了探索。本書共9章，開發環境基於Windows 10操作系統、Python 3.9版本和PyCharm開發工具。第1章至第8章主要側重基礎知識，第9章主要側重應用實踐，講解了可視化詞雲項目、新聞網頁爬蟲項目、商品統計圖和二維碼自動生成項目以及人臉識別項目。本書是集教材、練習冊、上機指導和微課視頻於一體的新形態一體化教材，讀者可通過掃描二維碼進行學習。本書配有電子課件、源代碼，讀者可登錄機械工業出版社教育服務網（www.cmpedu.com）以教師身份註冊後免費下載或聯繫編輯（010-88379194，QQ：303431623）諮詢。本書還配有“示範教學包”，教師可在超星學習通上實現“一鍵建課”。本書可以作為各類職業院校計算機及相關專業的教材，也可作為廣大程序設計開發者、愛好者的自學參考書。

全書共8個項目，內容包含：開發環境搭建、Python語法基礎實現、Python的序列操作、函數實現、面向對象編程、文件操作、Numpy數值計算、Pandas統計分析。每個項目先給出知識目標、能力目標和素質目標，再通過設計若干小任務引出主要知識點，重在培養讀者採用Python語言進行數據分析的基本思想與方法，突出分析與解決問題的思路，強化讀者良好的編程規範與風格，充分體現軟件職業素養要求。書中每個案例的操作都有錄屏，讀者可以通過掃描書中二維碼觀看視頻完成代碼編寫學習。同時，本書還附贈課件等資源。本書結構新穎，突出實踐性與應用性，可作為高職高專大數據技術、軟件技術、雲計算技術應用及其他計算機相關專業的教學用書或培訓教材，也可供計算機愛好者自學參考。

本書是『遊戲設計與開發系列』的第一本書，主要教導新手與初階使用者之讀者熟悉使用Python進行程式開發，配合Pygame套件進入遊戲設計與開發的實際應用，主要目的是提供初學者可以一步一步安裝好Python程式開發環境，安裝與設定Pygame套件的遊戲開發與設定等等。 目前已經有許多Pygame遊戲開發的網路教學影片與許多文章與討論，由於Pygame遊戲開發充分使用到Python物件導向程式設計與開發的許多技巧，對於學習高階的Python物件導向程式攥寫有許多助益，PyGame是一個用於開發2D遊戲的Python套件模組，它為遊戲開發者提供了簡單易用的API。 PyGame這個套件建立在SDL（Simple Direct Media Layer）之上，並且能夠處理多種多媒體任務，如音頻、視覺效果、輸入控制等，適合用來創建遊戲、模擬器或其他多媒體應用，雖然目前遊戲設計與開發仍是以C與C++語言為主，但是由於C與C++語言入門雖不難，但是要深入C與C++語言後，可以進行遊戲開發，其門檻對許多專業程式開發人員仍然需要多年的訓練與多年不懈的努力才能有基本遊戲開發的程式攥寫技能，然而遊戲設計除了開發工具熟悉與專業之外，對於遊戲設計的領域知識與獨門技巧，尤其對於圖片、影音、人機介面操控與遊戲繪圖時脈與禎數整合與各種程序分時多工的設計技巧，更是C與C++語言之更深入的高階技巧，致使使用C與C++語言開發遊戲成為及少數專業程式開發人員可以進入的領域。 本書是Python之Pygame遊戲設計中基礎入門書，後續筆者會針對不同遊戲，單獨針對每一種不同類型與獨特的遊戲開發例子，會獨立設計專書來帶領讀者進入遊戲專業開發的殿堂。

Python is one of the most popular programming languages, widely used for data analysis and modelling, and is fast becoming the leading choice for scientists and engineers. Unlike other textbooks introducing Python, typically organised by language syntax, this book uses many examples from across Biology, Chemistry, Physics, Earth science, and Engineering to teach and motivate students in science and engineering. The text is organised by the tasks and workflows students undertake day-to-day, helping them see the connections between programming tools and their disciplines. The pace of study is carefully developed for complete beginners, and a spiral pedagogy is used so concepts are introduced across multiple chapters, allowing readers to engage with topics more than once. “Try This!” exercises and online Jupyter notebooks encourage students to test their new knowledge, and further develop their programming skills. Online solutions are available for instructors, alongside discipline-specif

本書共18章, 內容包括: 基礎知識; Python序列; 選擇與循環; 字符串與正則表達式; 函數設計與使用; 面向對象程序設計; 文件操作; 異常處理結構與程序調試、測試; GUI編程; 網絡程序設計等。

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。

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。

自然語言處理是計算語言學和人工智能之中與人機交互相關的領域之一。本書是學習自然語言處理的一本綜合學習指南，介紹了如何用Python實現各種NLP任務，以幫助讀者創建基於真實生活應用的項目。全書共10章，分別涉及字符串操作、統計語言建模、形態學、詞性標注、語法解析、語義分析、情感分析、信息檢索、語篇分析和NLP系統評估等主題。本書適合熟悉Python語言並對自然語言處理開發有一定瞭解和興趣的讀者閱讀參考。

本書是以最基礎的數學問題的程序實例為主線，由淺到深地闡述Python編程的知識要點和思維。全書本書共15個類型的數學問題及其Python編程解決實例。每個實例都會有編程能力要求的雷達圖、問題描述、解決這個問題會用到的數學知識點、編程知識點，然後給出這個問題的分析、程序設計和運行結果。從第2個實例開始，每個實例介紹完後，將會以"挑戰自我”的形式提出一個的問題，讓讀者思考解決，也給出參考程序。書中給出

本書不僅介紹大規模機器學習的基本概念，還包含豐富的案例研究。書中所選皆為最實用的技術和工具，而對理論細節不進行深入討論，旨在提供大規模機器學習方法（甚至非常規方法）。不管是初學者、普通用戶還是專家級用戶，通過本書都能理解並掌握利用Python進行大規模機器學習。為讓讀者快速掌握核心技術，本書由淺入深講解大量實例，圖文並茂呈現每一步的操作結果，幫助讀者更好地掌握大規模機器學習Python工具。例如：

《Python深度學習（第2版）》系統地講解了機器學習、深度學習、強化學習理論知識，揭秘了各種神經網絡架構如卷積神經網絡、循環神經網絡、長短期記憶網絡和膠囊網絡背後的原理和實際應用；講解了如何使用高性能的算法和常用的Python框架來進行訓練，以及如何解決計算機視覺、自然語言處理和語音識別等領域的問題；還講解了生成模型方法以及如何使用變分自編碼器和生成式對抗網絡來生成圖像；最後深入研究強化學習的新發展領域，並介紹了一些先進熱門遊戲Go、Atari和Dota背後的算法。學習完本書，讀者可以精通深度學習理論及其在現實世界中的應用。 《Python深度學習（第2版）》一書面向數據科學從業者、機器學習工程師以及對深度學習感興趣的讀者，也適合作為高校計算機專業的教材使用。

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。

本書詳細地介紹了Python語言的一些高級功能以及常見數據類型的高級用法，非常適合有一定基礎的讀者深入學習Python編程。本書的主要內容包括常見內置類型(數值、字符串和集合等)的高級用法和潛在的陷阱，用於文本處理的格式化方法和正則表達式，用於數值計算和大規模數據處理的math包和numpy包等。此外，文件存儲、隨機數生成和圖表繪製也是本書的重要內容。本書還開發了一個“RPN腳本解釋器”項目，該項目貫穿本書的各個章節，通過對該項目的學習，你也可以開發出自己的“語言”。