Python

《Python計算機視覺與深度學習實戰》立足實踐，從機器學習的基礎技能出發，深入淺出地介紹了如何使用 Python 進行基於深度學習的計算機視覺項目開發。開篇介紹了基於傳統機器學習及圖像處理方法的計算機視覺技術；然後重點就圖像分類、目標檢測、圖像分割、圖像搜索、圖像壓縮及文本識別等常見的計算機視覺項目做了理論結合實踐的講解；最後探索了深度學習項目落地時會用到的量化、剪枝等技術，並提供了模型服務端部署案例。《Python計算機視覺與深度學習實戰》適合有一定的Python 編程基礎，初學深度學習的讀者閱讀。

本書內容以任務為導向，以“實訓+項目”為牽引，全面介紹 Python 編程基礎及其相關知識的應用。全書共 11 章，第 1 章主要介紹 Python 的歷史、特點及應用，還介紹了 Python 的開發環境及 Python 程序的運行，並通過精選的案例幫助讀者進一步認識 Python。第 2～10 章主要介紹 Python 的基礎語法、字符串操作、程序的流程、組合數據類型、函數、標準庫和第三方庫、文件操作等內容。第 11 章詳細講解 Python 的數據庫編程。 本書的主要章節配有練習模塊，用於鞏固教學效果，實訓和項目用於幫助讀者提升解決實際問題的能力。 本書適合作為普通高等本科院校及高職高專院校學生的程序設計課程教材。全書內容覆蓋全國計算機等級考試二級 Python 語言程序設計大綱，因此也適合參加全國計算機等級考試(二級 Python 語言)的人員閱讀。

本書知識框架可分為三部分。第一部分（第1章）闡述Python開發環境的搭建與使用；第二部分（第2章～第7章）闡述Python程序設計的基礎知識，包括內置類型、運算符與內置函數，程序控制結構，列表與元組，字典與集合，字符串，函數；第三部分（第8章～第10章）闡述不同場景下Python數據采集的方法與應用，包括基於文件和設備的數據采集、基於SQLite數據庫的數據采集、基於網頁的數據采集。本書通過大量演示代碼和案例展示Python基礎語法的細節和應用，介紹很多學習方法及實踐應用中常見錯誤的解決方法，並把一些標準庫和擴展庫的用法及代碼調試技巧融入相應的演示代碼和案例。本書配有PPT課件、教學大綱、電子教案、源代碼、數據文件、課後習題答案、在線練習與考試系統等教學資源，使用本書的教師可在人郵教育社區免費下載使用。本書適合作為研究生、本科、專科、高職Python程序設計與數據采集相關課程的教材（可根據學生專業、課程要求和學時進行選講），也可以作為Python工程師和愛好者的自學用書。

本書結合了機器學習、數據分析和Python語言，通過案例以通俗易懂的方式講解了如何將算法應用到實際任務。全書共20章，大致分為4個部分。第一部分介紹了Python的工具包，包括科學計算庫Numpy、數據分析庫Pandas、可視化庫Matplotlib；第2部分講解了機器學習中的經典算法，例如回歸算法、決策樹、集成算法、支持向量機、聚類算法等；第3部分介紹了深度學習中的常用算法，包括神經網絡、卷積神經網絡、遞歸神經網絡；第4部分是項目實戰，基於真實數據集，將算法模型應用到實際業務中。本書適合對人工智能、機器學習、數據分析等方向感興趣的初學者和愛好者。

本書創新性地從數學建模競賽入手，深入淺出地講解了人工智能領域的相關知識。本書內容基於Python 3.6，從人工智能領域的數學出發，到Python在人工智能場景下的關鍵模塊；從網絡爬蟲到數據存儲，再到數據分析；從機器學習到深度學習，涉及自然語言處理、機器學習、深度學習、 系統和知識圖譜等。 此外，本書還提供了近140個代碼案例和大量圖表，全面系統地闡述了算法特性，個別案例算法來自於工作經驗總結，力求幫助讀者學以致用。 本書不僅適用于人工智能技術初學者，也適合具有一定經驗的技術人員閱讀，還可作為高等院校計算機等相關專業師生的參考用書。

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。

《Python第三方庫開發應用實戰》循序漸進地講解了Python中常用第三方庫的核心知識，並通過具體實例的實現過程演練了各個庫的使用流程。全書共12章，分別講解了Tornado框架、Django框架、Flask框架、數據庫存儲框架、數據庫驅動框架、使用ORM操作數據庫、特殊文本格式處理、圖像處理、圖形用戶界面、數據可視化、第三方多媒體庫、第三方網絡開發庫。本書適用於已經瞭解了Python基礎語法的讀者，也適用於希望進一步提高自己Python開發水平的讀者，還可以作為大專院校相關專業的師生用書和培訓學校的教材。

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。

本書以Python語言為基礎描述了網絡爬蟲的基礎知識，用大量實際案例及代碼，向讀者介紹了編寫網絡爬蟲所需要的相關知識要點及項目實踐的相關技巧。本書共5章，介紹了爬蟲的基本結構及工作流程、抓包工具、模擬網絡請求、網頁解析、去重策略、常見反爬措施，以及大型商業爬蟲框架Scrapy的應用，最後介紹了數據分析及可視化的相關基礎知識。

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。

"《Python青少年趣味編程108例(全視頻微課版)》以Python 3.10版本為基礎，通過108個案例，詳細、全面地介紹Python的基礎知識和使用方法，通過製作多種有趣味的編程作品，讓讀者在思考中充分發揮想像力和創造力。本書共分為9章，第1章概述Python下載、安裝的方法和編程環境的應用；第2章介紹Python的基礎知識；第3章講解以條件進行判斷的選擇結構；第4章探究重複執行的循環結構；第5章講述字符串的應用方法；第6章介紹列表、元組與字典的作用與方法；第7章分析函數進階應用的方法；第8章闡述turtle畫圖應用模塊的相關知識；第9章探究運用Python編程語言綜合解決實際問題的方法。《Python青少年趣味編程108例(全視頻微課版)》可作為中小學生的編程啟蒙讀物，也可供對Python編程感興趣的讀者學習參考，還可作為學校編程興趣班及相關培訓機構的教材。"

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。

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。

《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。

本書旨在探討如何結合運用Python語言和AI工具, 創建更加智能和高效的短視頻創作工作流程。主要內容包括Python基礎入門知識、Python在短視頻後期製作中的應用、Python在短視頻數據分析與可視化中的應用、AI工具在短視頻相關工作中的應用等。

本書主要包括三個模塊: 模型與軟件概述、軟件操作實驗和模型實驗。模型與軟件概述介紹了經濟模型的概念和意義, 以及MATLAB和Python兩種軟件的概述和比較。軟件操作實驗模塊詳細介紹了常見的矩陣、微積分、函數可視化、統計等基本運算和機器學習的基礎知識。模型實驗模塊提供了不同領域模型應用的案例研究。

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。

本書旨在幫助讀者快速上手創建Dash應用程序，實現數據可視化。本書第一部分針對初學者，簡要介紹Python、PyCharm、pandas當中與構建 Dash 應用程序相關的知識。第二部分循序漸進地講解如何使用基於社交媒體收集的數據創建簡單的Dash儀錶板程序；如何使用世界銀行全球數據集創建具有更複雜頁面佈局的儀錶板應用程序，並實現與API實時交互檢索數據；如何通過財富儀錶板應用程序，構建和調試更複雜的Dash應用程序；以及如何使用Dash探索機器學習算法原理，並進行可視化呈現。本書不僅適用於專業人士，而且對於日常使用數據、喜歡探索數字規律、希望數字賦能生活的人群都有所裨益。

算法是程序設計的靈魂,它能夠告訴開發者在面對一個項目功能時用什麼思路去實現,更是開發者水平的重要體現。本書循序漸進、由淺入深地詳細講解了算法實現的核心技術,全書共13章,分別講解了對算法思想的初步認識、枚舉算法思想、遞歸算法思想、分治算法思想、貪心算法思想、試探算法思想、迭代算法思想、查找算法、排序算法,並使用算法解決數據結構問題和數學問題,zui後總結了經典算法問題和人工智能算法。全書通過具體實例的實現過程演示了各個知識點的具體使用流程,引領讀者全面掌握算法的核心技術。

本書專為Python快速入門學習而精心設計了知識結構和內容，通過深入淺出的講解，輕鬆有趣快速入門Python。本書重點結合編程思維和專家視角，幫助讀者從更高角度、更多維層次去分析、思考、學習和理解編程及程序設計背後的規律、邏輯和思維，從點到線，再到面，搭建起編程知識體系，從而學會Python。本書主要分為三個部分。第一部分，主要講解Python的基礎知識點。第二部分，結合編程思維將知識串聯起來在探究活動中練習和實踐，鞏固Python基礎知識，提升編程思維能力。第三部分，以解決問題實戰為主線，串聯編程思維，從整體視角上思考問題，使用Python從0到1，完整解決多個問題，從而掌握解決編程問題的基本思路，學會舉一反三，增強理解和運用Python的能力。

1. 認識 ChatGPT：介紹 ChatGPT 的基本原理與使用方法。幫助讀者快速理解與上手工具。2. 使用 ChatGPT 輔助編寫高質量代碼：系統講解如何利用 ChatGPT 描述需求、補全代碼、檢查語法、調試程序等。大量案例幫助讀者掌握技巧，提高編程效率與代碼質量。3. ChatGPT 與數據采集與清洗：詳細介紹 ChatGPT 如何輔助網頁爬取、解析數據、清洗數據等。案例覆蓋股票數據、人口數據等，有利於讀者的實踐應用。 4. 辦公自動化中的數據存儲與分析：介紹 MySQL 數據庫、JSON 格式等的數據存儲方法。使用 Pandas 展示數據分析與統計方法，互動案例展示 ChatGPT 的輔助作用。 5. 辦公自動化中的數據可視化：使用 Matplotlib 繪製折線圖、柱狀圖、餅圖、散點圖等。案例說明如何利用 ChatGPT 選擇合適的可視化方法與改進圖表。6. ChatGPT 輔助自動化辦公軟件：包括 Excel、Word、PPT、PDF 等。使用相應庫實現這些軟件的自動化操作與功能擴展。大量案例與代碼將 ChatGPT 的作用帶入實際應用，提高工作效率。 本書具有以下特色：1. 首本系統介紹 ChatGPT 與 Python 辦公自動化的實用教程。內容較為全面，覆蓋 ChatGPT 的學習與多個應用場景。2. 提供大量實踐案例與代碼示例，詳細演示 ChatGPT 的強大作用。便於讀者快速掌握知識並應用出成果。 3. 案例使用真實數據，貼近工作實際，有利於讀者理解與記憶。 4. 適合不同層次讀者，新手可以快速入門，專業人士可學習新的解決方案。本書適合以下讀者：1. 對 ChatGPT 與 Python 辦公自動化感興趣的人。可作為入門學習資源。2. 軟件工程師與數據分析師。可提高工作效率與解決方案。 3. 企業培訓師。可作為課程教材，提高職場人才的自動化能力。 4. Python 程序員。可學習新的工具與技能，拓展實現範圍。綜上，本書以實用為主，全面介紹 ChatGPT 的學習與應用。案例貼近實際工作，易於理解與應用。適合各類讀者，實用性強，具

本書在內容設計和組織上深入淺出，充分發揮Python語言易上手和擅長數據分析的特點，分為Python編程基礎和Python專業應用兩個部分。第1部分共7章，通過Python易上手的特點幫助讀者構建良好的編程思維，能夠完成初步的數據分析和可視化；第2部分共3章，通過Python擅長數據分析的特點幫助讀者形成自主學習並應用Python的能力，能夠結合自己的專業靈活運用Python工具。本書採用任務驅動的教學理念，每章第一節均給出了本章要完成的任務(案例)，所有知識點均圍繞該案例實現。本書通過二維碼向讀者提供所有編程實例的講解視頻等擴展內容，同時為教師提供了電子課件、習題答案、源代碼等輔助教學資源。作為入門編程課程教材，本書既可作為高等院校非計算機類專業的公共課教材，也可作為計算機類專業的學習參考書。

💡 從觀念理解到開發實戰！ 💡 使用OpenAI API x Python與GPT-3.5、GPT-4、GPT-4o、DALL·E、TTS、Whisper模型 開發聊天服務、文本生成、AI繪圖、視覺、語音的AI應用程式！ ＊專家資深教師執筆 由教授OpenAI API、Python與人工智慧專業教師共同編著，針對初學者學習OpenAI API使用Python開發人工智慧軟體服務所應具備知識技能所編寫的實務教材。 ＊循序漸進無痛上手 內容兼具理論與實務，利用大量OpenAI API實例說明並引申教材，所舉的專題範例淺顯易懂且具代表性和實用性，非常適合教學和自學，使初學者快速進入OpenAI API人工智慧軟體服務的開發殿堂。 ＊內容多元範例豐富 介紹 Open AI 的金鑰申請、Colab 編輯環境、Gradio 互動式網頁、GPT-3.5、GPT-4與GPT-4o的使用、Chat Completions API 參數、ChatGPT 聊天機器人、整合搜尋讓聊天機器人突破時空限制、自動串接、函式呼叫和微調模型讓文本生成符合事實。 以Images API 進行AI繪圖、語音API與GPT-4o進行電腦視覺，讓AI應用程式擁有讀、畫、看、聽、說等功能。 ＊實務專題打下基礎 使用Gradio 互動式網頁、Tkinter視窗套件結合OpenAI API開發生成式人工智慧飯店客服機器人、考卷產生器、網頁產生器三大專題。透過實務專題開發，將Python的相關技術與OpenAI API完美整合，提升初學者人工智慧軟體開發的專業能力。

量子計算機具有天然的並行性，相比經典計算機能顯著提高算法效率，是下一代智能計算的一個重要發展方向。隨著量子計算機硬件的發展，通過本地或者雲平臺進行量子計算越來越容易，量子計算相關研究逐漸從理論走向實用。量子機器學習是機器學習和量子計算的交叉領域，它研究的是如何利用量子疊加、並行等特性降低經典機器學習算法的複雜度，以解決數據量大、數據維度高造成的訓練困難等問題。本書首先介紹量子計算的基礎知識，然後將理論和實踐相結合，介紹量子降維、量子分類、量子回歸、量子聚類、量子神經網絡及量子強化學習的算法理論，並提供部分算法的示例和代碼，以幫助讀者進一步理解量子機器學習算法。本書可作為量子機器學習的入門書籍，供愛好者瞭解和學習量子機器學習算法；也可作為“量子機器學習”課程的教科書或參考書，供教師和學生閱讀參考；還可作為對量子機器學習感興趣的科研人員的參考書。

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。

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。