Python

本書以實戰項目為主線，系統介紹了Python在自動化辦公、圖像處理、控制各種傳感器、搭建網絡等工作中的實際應用案例，能夠讓初學者快速入門Python系列知識。全書共分為18章，第一篇為Python基礎(第1章～第3章)，詳細介紹了Python的基礎知識；第二篇為自動化辦公(第4章～第6章)，介紹了Word、Excel、PPT、txt、csv、JSON、圖像、聲頻、視頻等各種文件的自動化操作；第三篇為PyQt5編程(第7章～第10章)，介紹了用designer可視化設計程序圖形界面的知識；第四篇為OpenCV圖像處理(第11章～第15章)，介紹了OpenCV如何處理圖像的基礎知識；第五篇為樹莓派與傳感器(第16章)，介紹了Python如何控制各種傳感器；第六篇為Flask搭建網站與Python進階(第17章～第18章)，介紹了Flask搭建網站的基礎知識、文字識別、人臉識別、語音識別等開源項目及提升自己的學習線路圖。本書配有大量源碼，適合初學者入門，大量辦公自動化的案例對於提高辦公效率也有幫助，也可作大學生的Python自學用書。

機器學習是人工智能的重要分支。本書立足實用且易於上手實踐的原則，系統地介紹機器學習領域的經典算法，以及這些算法的Python實現和典型應用。本書分4部分: 第1部分介紹監督學習，包括線性模型、決策樹分類、貝葉斯分類器、集成學習和支持向量機；第2部分介紹無監督學習，包括關聯規則、聚類分析和數據降維；第3部分介紹深度學習，包括神經網絡、深度學習和生成對抗網絡；第4部分介紹強化學習。本書所介紹的經典機器學習算法及其應用案例均給出了相關實驗數據和Python代碼實現，每章末尾還給出了習題和實驗題，便於讀者鞏固知識和開展課內實驗。 本書可作為高等學校信息類以及相關專業高年級本科生和研究生的教材，也可供對機器學習感興趣的工程技術人員閱讀參考。

本書是針對零基礎的讀者學習Python程序設計而開發的一本入門級教材。全書內容設計從零基礎讀者的角度出發，通過採用多樣化的案例、通俗易懂的講解形式和詳細的演示步驟，幫助大家輕鬆地學習Python編程。 本書共8個項目，以Python 3.10為開發環境進行演示講解。內容包括：初識Python、字符串與格式化處理、流程控制、組合數據結構、函數、面向對象編程、文件和目錄操作、模塊。本書配有大量的典型實例，讀者可以即學即練，鞏固所學知識，並在實踐中提升實際開發能力。 本書適合作為應用型本科和高職院校計算機相關專業及其他工科專業學習Python程序設計的教材，也可作為編程人員及自學者的參考書。

《Python 統計機器學習》以 Python 為工具，詳細介紹了機器學習中必備的統計分析技術和數據分析基礎知識。全書共分三部分，第一部分介紹了 Python 中的基本運算方法和概率的相關基礎概念。第二部分介紹了統計分析的基礎知識，內容涵蓋機器學習的問題設置、定量評價各種數據分析結果的框架，並簡明描述數據的主成分分析方法、統計建模的思路及假設檢驗的標準等統計學知識。第三部分介紹了在機器學習中的各種方法，包括回歸分析、聚類分析支持向量機、稀疏學習、決策樹、集成學習、高斯過程模型及密度比估計等方法，最後還特別介紹了深度學習的貝葉斯優化方法。 《Python 統計機器學習》內容豐富，圖文並茂，特別適合想學習數據分析、統計分析、機器學習、深度學習的人員參考學習。

《Python財經應用基礎》是一本採用項目化形式編寫，以財經類典型範例與實例貫穿全書的會計大數據綜合型理實一體化教材。教材內容分為7章，第1章初步介紹了處理會計數據的工具――Python，以及利用Python 處理財經類數據的思想和方法；第2、3和4章為教材主體部分，主要講解了Python的基礎語法及對應的基於Pyrthon的財經類經典案例；第5、6和7章是教材項目開發的核心部分，每章都設計了企業實操項目，通過本部分基於Python的財務數據處理實訓項目，可以滿足會計專業教師對信息化教學的需求，也可以讓會計專業學生掌握高效、準確地處理財務數據的思維和方法，適應大數據時代對會計專業學生的能力要求。 本書可作為高等職業院校大數據與會計等財務專業、應用型本科財經類專業的教學和實訓用書，也可以作為職業院校會計技能大賽的輔導用書。

本書內容由淺入深，實例指導性強，通過大量的實例講述Python程序設計基礎，同時結合Python語言的特性，講解各類基於Python的大數據應用實例。本書全部例題代碼適用於Python3.6及更高版本。全書共13章，主要內容包括大數據及Python概述，Python基礎知識、程序流程控制結構、常用組合數據類型、函數與模塊、面向對象程序設計、文件相關操作、數據預處理和數據分析、使用NumPy進行處理數據分析、使用Pandas處理結構化數據、使用NumPy和Pandas進行數據預處理、使用scikit-learn進行機器學習，以及綜合案例。本書適合作為普通高等院校非計算機專業大數據相關課程的教材，也可以作為職業培訓教育及相關技術人員的參考用書。

Python是一 款解釋型、面向對象、動態數據類型的高 級程序設計語言。Python語法簡捷而清晰，具有豐富和強大的類庫，因而在各種行業中得到廣泛的應用。對於初學讀者來講，Python是一 款既容易學又相當有用的編程語言，國內外很多大學開設這款語言課程，將Python作為一門編程語言學習。本書是一本輕鬆、快速掌握Python編程的入門讀物。全書分為3部分，共18章。第 1部分是第 1章到第 12章，介紹Python編程基礎知識，包括Python的安裝和配置、變量、字符串、列表、元組和字典、條件語句、循環語句函數和模塊、類、內建函數和繪圖，等等。第 2部分是第 13章和第 14章，介紹如何用Python開發實例遊戲彈球。第3部分包括第 15章到第 18章，介紹了火柴人實例遊戲的開發過程。本書語言輕鬆，通俗易懂，講解由淺入深，力求將讀者閱讀和學習的難度降到**低。任何對計算機編程有興趣的人或者首 次接觸編程的人，不論孩子還是成人，都可以通過閱讀本書來學習Python編程。

這是一本Python零基礎入門的實戰型教程圖書，介紹的是當下計算機編程領域頗為流行的Python語言。全書內容包含快速掌握Python的常備基礎、Python的交互模式、變量/內存地址與命名、數據類型與結構、字符串、列表元祖、字典、集合、控制語句、函數、文件與IO、面向對象/類、異常處理、併發編程、模塊、數據庫與網絡編程、錯誤調試與單元測試和版本控制工具等內容。另外，為了讓讀者能學以致用，本書在最後一章安排了“項目開發實訓”，主要包含爬蟲和Web搜索系統的開發。書中穿插了“編程小知識”“筆者有話說”等內容，請讀者不要略去這些內容，它們可以幫助大家瞭解和理解編程過程中的一些原理、技巧，甚至冷知識。本書適用于作為計算機編程專業的教材圖書，也可以作為程序開發工程師的知識拓展圖書。注意，本書的教學環境是基於Windows 10系統（64位）編寫的，全書內容均採用Python 3.7編寫。

《Python高效編程――基於Rust語言》詳細闡述了基於Rust語言的Python高效編程，主要包括從Python的角度認識Rust、使用Rust構建代碼、理解併發性、在Python中構建pip模塊、為pip模塊創建Rust接口、在Rust中使用Python對象、在Rust中使用Python模塊、在Rust中構建端到端Python模塊、構建Python Flask應用程序、將Rust注入Python Flask應用程序、集成Rust的最佳實踐等內容。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教材和參考手冊。

本書是一本通過漫畫形式講解Python的入門書，基於Python 3.7版本編寫，介紹了Python語言的特點、Python語言的應用領域、Python環境的安裝等學習Python的預備知識，以及Python的基本語法、基本類型、二進制、內置容器類型、運算符、分支結構、循環結構、函數等相關知識。本書適合對計算機瞭解不多，沒有系統地學習過編程，但對編程感興趣的讀者閱讀。

本書主要介紹了Python程序設計語言的基本應用，側重於從實踐的角度，通過大量的編程案例來講解Python語言的使用。本書的內容主要包括Python編程的前期準備、組合數據類型、程序控制結構、自定義函數、面向對象的程序設計方法、文件操作以及一些常見的Python標準庫和第三方庫的基本使用。書中先簡要說明每個知識點的基本含義以及規範等要點，然後通過多個案例的編寫和執行結果展現知識點的應用，再給出程序執行的解析，使讀者能夠直觀理解並快速掌握Python的常用知識點。 本書既可作為高等院校計算機相關專業本專科生的實踐教材，也可作為企事業單位程序開發人員的入門參考書。

這本書先介紹了如何使用Ppandas在Python中進行數據操作，教您熟悉統計分析和繪圖技術。還將通過多個實踐測試，讓您學會使用Dask分析分佈在多台計算機上的數據。接著還將為您介紹如何在內存無法容納全部數據時，為繪圖聚合數據。本書還將帶領您探索Hadoop(HDFS和YARN)，它可幫助您處理更大的數據集。此外，這本書還介紹了Spark相關知識，並解釋了它如何與其他工具進行交互。Python大數據分析是為Python開發人員、數據分析師和數據科學家設計的，他們需要親自動手控制數據並將其轉化為有影響力的見解。書中關於統計度量和關系數據庫的基本知識將幫助您理解在本書中的各種概念。

本書以構建完整的知識體系為目標，按照從簡單到複雜的思路，貫穿了數據處理與挖掘的各個環節，具體包括：Python快速入門、Python數據類型、Python常用模塊、Python數據獲取、Python數據挖掘基礎、Python數據挖掘算法、Python大數據挖掘和Python數據可視化。此外，針對各知識點，本書均設計了相應的Python案例，並給出了實現代碼、效果圖以及相應的解釋，以強化讀者對各知識點的理解與掌握。本書可作為高等院校人工智能、計算機科學與技術、經濟與金融等專業的教材，也可供大數據分析與處理等領域的技術人員學習使用，還可作為數據分析與挖掘研究人員的參考用書。

遷移學習是機器學習技術的一種，它可以從一系列機器學習問題的訓練中獲得知識，並將這些知識用於訓練其他相似類型的問題。本書分為3個部分：第1部分是深度學習基礎，介紹了機器學習的基礎知識、深度學習的基礎知識和深度學習的架構；第2部分是遷移學習精要，介紹了遷移學習的基礎知識和遷移學習的威力；第3部分是遷移學習案例研究，介紹了圖像識別和分類、文本文檔分類、音頻事件識別和分類、DeepDream算法、風格遷移、自動圖像掃描生成器、圖像著色等內容。本書適合數據科學家、機器學習工程師和數據分析師閱讀，也適合對機器學習和遷移學習感興趣的讀者閱讀。在閱讀本書之前，希望讀者對機器學習和Python編程有基本的掌握。

Python全棧系列包括4冊書，分別為《Python全棧開發――基礎入門》《Python全棧開發――高階編程》《Python全棧開發――數據分析》和《Python全棧開發――Web編程》。 本書是Python全棧開發系列的第3冊，共分為7章，將重點講解數據分析的相關知識點，即數據搜集、數據清洗、數據分析和數據可視化，並搭配近400個示例代碼，理論知識與實戰開發並重，可以幫助讀者快速、深入地理解和應用相關技術。 本書可以作為廣大計算機軟件技術人員的參考用書，也可以作為大中專，以及高等院校計算機科學與技術、自動化、軟件工程、網絡工程、人工智能和信息管理與信息系統等專業的教學參考用書。

《Python基礎教程 第3版》包括Python程序設計的方方面面：首先，從Python的安裝開始，隨後介紹了Python的基礎知識和基本概念，包括列表、元組、字符串、字典以及各種語句；然後循序漸進地介紹了一些相對高-級的主題，包括抽象、異常、魔法方法、屬性、迭代器；此後探討了如何將Python與數據庫、網絡、C語言等工具結合使用，從而發揮出Python的強大功能，同時介紹了Python程序測試、打包、發佈等知識；作者結合前面講述的內容，按照實際項目開發的步驟向讀者介紹了10個具有實際意義的Python項目的開發過程。本書內容涉及的範圍較廣，既能為初學者夯實基礎，又能幫助程序員提升技能，適合各個層次的Python開發人員閱讀參考。

本書由Python編程基礎和Python數據結構與算法兩部分構成。全書共分為14章，在對Python的相關主題進行簡要介紹的同時，附加了考官或面試官可能提出的問題，這些問題按章節順序排列，便於讀者從簡單的問題過渡到複雜的問題。本書適合有一定Python編程基礎的人閱讀，Python面試者、程序設計人員、Python編程愛好者以及高校畢業生均將從本書中獲益。

本書由淺入深地講解了算法交易的相關知識，先從基礎知識和環境配置講起，其次講解如何通過編程完成交易信息的生成與交易策略的實施，隨後介紹眾多算法交易策略，以及如何管理算法策略中的風險，然後帶領讀者用Python建立自己交易系統，並迎接算法交易的深層挑戰。全書共分為10章，包括算法交易的基礎原理、通過技術分析解讀市場、通過基礎機器學習預測市場、人類直覺驅動的交易策略、複雜的算法策略、管理算法策略中的風險、用Python構建交易系統、連接到交易所、在Python中創建回測器、適應市場參與者和環境。

Python是一種解釋型、面向對象、動態數據類型的高級程序設計語言。它具有豐富和強大的模塊（庫），能夠很輕鬆地把用其他編程語言（尤其是C/C++）編寫的各種模塊聯結在一起。這兩年隨著人們對人工智能的關注越來越多，大家對Python的學習熱情也越來越高。在IEEE發佈的編程語言排行榜中，Python已經多年排名第一。這本Python編程與機器學習的入門書，首先介紹了一些Python編程的基礎知識，然後基於圖像識別的機器學習技術介紹了關於人工智能的一些知識和概念。讀者可以跟隨本書講解動手編程實現圖像特徵檢測、人臉識別、手寫數字識別等應用，從而建立起對人工智能、機器學習、人工神經網絡的初步認識。本書適合對人工智能感興趣但缺乏編程基礎的初學者閱讀。它能夠幫助讀者更加輕鬆地進入Python編程以及人工智能的世界。

《Python自動化運維實戰》介紹了如何通過Python來自動完成服務器的配置與管理，自動完成系統的管理任務（如用戶管理、數據庫管理和進程管理），以及完成這些工作所需的模塊、庫和工具。此外，本書還講述了如何使用Python腳本自動執行測試，如何通過Python在雲基礎設施和虛擬機上自動執行任務，如何使用基於Python的安全工具自動完成與安全相關的任務。本書適合運維人員和開發人員閱讀，也可作為相關專業人士的參考書。

《快速上手Python：基礎 進階 實戰》內容全面，以理論聯繫實際、能學到並做到為宗旨，以技術為核心，以案例為輔助，引領讀者全面學習Python代碼編寫方法和具體應用項目，旨在為讀者提供新而全的技術性內容及案例。本書是一本側重Python基礎、應用和實踐的書，分為3篇，共22章。基礎篇共17章，從Python安裝和Python語言基礎開始講解，對使用Python進行開發工作需要具備的基本知識和方法進行了全面梳理；進階篇共4章，解讀了基於Python語言的重要開發方向——GUI、遊戲、爬蟲、Web等的相應框架，如pygame、Django等；實戰篇為1個大型實戰案例，保證所學知識得到鞏固和應用。另外，本書配套資源豐富，包含本書所有程序的源代碼、部分章節視頻教程、拓展實戰項目等網絡配套學習資源。其中，源代碼全部經過精心測試，能夠在Windows 7、Windows 10環境下全部編譯和運行。本書適用於Python的愛好者、初學者和中級開發人員，也可以作為大中專院校和培訓機構的教材。

標準Python程序很容易過載，從而出現慢如龜爬的情況。asyncio庫正是為了解決這些問題而構建的，它簡化了任務的劃分和調度。asyncio可無縫地同時處理多個操作，使應用程序疾如閃電，且具有擴展性。 《Python asyncio併發編程》在大量示例的引導下，介紹異步、並行和併發編程。將難理解的併發內容分解為簡明易懂的流程圖，使讀者可輕鬆瞭解任務的運行方式。在本書中，讀者將學習如何使用asyncio來突破Python的限制，從而加快Web服務器和微服務的運行速度。讀者甚至可將asyncio與傳統的多處理技術結合起來，以大幅提升性能。 主要內容 通過aiohttp構建支持併發Web請求的Web API 同時運行海量SQL查詢 創建一個可並行處理數GB數據的map-reduce作業 在asyncio中使用線程來混合阻塞代碼和asyncio代碼。

本書採用“案例螺旋升級”驅動“知識螺旋升級”的編寫模式，針對同一案例，由淺入深地講解了10種實現方法，鞏固讀者所學知識，幫助讀者在實踐中體會知識的價值。全書共16章，內容涵蓋基本數據類型、自定義函數、控制語句、自定義模塊和導入語句等Python基礎知識，面向對象編程、文件管理、路徑管理、序列化和持久化等Python中級知識，Web開發、數據庫開發等Python高級知識，字符編碼、BOM等拓展知識。本書內容豐富、講解深入，可作為普通高等學校計算機專業相關課程的教材，也可作為廣大Python開發愛好者的自學參考書。

機器學習是使計算機具有智能的根本途徑，其應用遍及人工智能的各個領域。無監督學習是機器學習中的一種學習方式，是數據科學的一個重要分支，常用於數據挖掘領域，通過構建模型來為業務決策提供依據。本書通過Python語言講解無監督學習，全書內容包括10章，前面9章由淺入深地講解了無監督學習的基礎知識、聚類的基礎知識、高級聚類、層次聚類、軟聚類和高斯混合模型、異常檢測、降維和分量分析、無監督神經網絡模型、生成式對抗網絡和自組織映射，第10章以問題解答的形式對前面9章涉及的問題給出了解決方案。本書適合數據科學家、機器學習從業者和普通的軟件開發人員閱讀，通過學習本書介紹的無監督學習理論和Python編程方法，讀者能夠在業務實踐中獲得有價值的參考。

本書是Python編程方面的入門教程。全書共20章，通過淺顯易懂的語言和豐富實用的示例，介紹了對象、條件語句、循環、函數、迭代器、生成器、文件處理、字符串處理、面向對象範型、類、繼承、運算符重載、異常處理、數據結構、棧、隊列、鏈表、二叉搜索樹等編程知識，並介紹了NumPy、Matplotlib等庫的應用。本書不僅適合Python初學者閱讀，也適合高等院校計算機相關專業的學生參考。

Python語言具有免費開源、簡單易學、可移植性和解釋性強、可擴展可嵌入等優點，在國內外都得到了廣泛的應用。本書基於Python 3的版本進行講解。本書共有11章，由淺入深地講解了Python的相關知識。本書從Python的安裝開始講起，對數據類型、函數、內置類型、集合類型、異常、生成器、文件和資源管理、單元測試等重要知識進行了系統化的講解。

還在擔心Python 程式設計很無聊，學不進去嗎？本書精心設計了17 個程式案例，將Python 與奇妙有趣的視錯覺相結合，從易到難，逐步學習講解更多開發庫知識，每個程式案例後附“動動手”習題，加深對Python 語法知識。書中講解了錯視覺背後的原理，並隨書附送手作材料，用做手工的方式進行視錯覺實驗，體驗“不插電”的視錯效果。內容豐富有趣，涉及程式設計、視錯覺、認知科學、腦科學和藝術等學科，讓你同時瞭解電腦和人腦的視覺機制，探究奇思異想的源泉。

本書對機器學習的原理與Python程序實現進行了系統的介紹, 每種算法都採用Sklearn程序實現和Matplotlib數據可視化。本書共分為8章, 內容包括機器學習概述、Python數據分析基礎、關聯規則與推薦算法、聚類算法及其應用、分類算法及其應用、回歸與邏輯回歸、人工神經網絡、支持向量機等內容。

機器學習是近年來比較熱門的一個領域，Python語言經過一段時間的發展也已逐漸成為主流的編程語言之一。本書結合了機器學習和Python語言兩個熱門的領域，通過實用案例來詳細講解機器學習的相關知識，以便更好地引起讀者的閱讀興趣且幫助讀者理解相關內容。全書共有8章。第1章講解了Python和機器學習的基礎知識，第2～7章通過多個案例詳細講解了文本分析算法、樸素貝葉斯、支持向量機、對率回歸及回歸算法等知識，案例主要包括探索新聞組數據集、檢測垃圾郵件、微新聞話題分類、預測點擊率以及預測股價等。第8章是最佳實踐，主要介紹機器學習方案的整個工作流的最佳實踐。本書適合Python程序員、數據分析人員、機器學習領域的從業人員以及對算法感興趣的讀者閱讀。

《Python量化交易實戰》基於Python 3.7版本，圍繞Python即時量化系統的開發實踐展開，重點展示了不同的開發過程及多種場景下的應用。全書共分為3篇：第1篇是量化交易基礎篇，主要講解了Python量化交易技術、 Python量化交易環境的搭建和米管量化回測技術：第2 篇是爬蟲基礎與實踐篇，主要講解了爬蟲技術的基礎應用、爬取股票個股資金流及板塊資金流、基於動態網頁爬取股票人氣排名、使用多線程爬取股票人氣排名、使用Appium爬取游資與機構股票、抓包並獲取API：第3 篇是個人實踐篇，主要講解了爬取資源整合及可視化實戰、策略主體框架研發實戰，即時指標編寫實戰、布林帶開口策略及低分型策略實戰。本書內容精練，案例豐富，實踐性極強，便於快速學習和上手實踐，適合具有一定Python基礎且對量化交易感興趣的人員使用，也適合數據科學、數據挖掘，機器學習等領域的工程師以及其他對Python量化領域感興趣的各類投資者學習。

Python全棧系列包括4冊，分別為《Python全棧開發――基礎入門》《Python全棧開發――高階編程》《Python全棧開發――數據分析》和《Python全棧開發――Web編程》。本書是Python全棧開發系列叢書的第1冊，將重點講解與Python相關的基礎入門知識，搭配近600個示例代碼，可以幫助讀者快速、深入的理解和應用相關技術，為之後的進階學習打下夯實的基礎。本書共18章。第1章Python簡介，主要包括Python的歷史、設計哲學、特點和應用前景等知識點；第2章Python開發環境，主要包括Python解釋器、Python編輯器和IDE工具的安裝等知識點；第3章基本語法，主要包括變量、常量、模塊和包的定義等知識點；第4章編碼規範，主要包括命名規範、注釋規範、導入規範和代碼排版等知識點；第5章變量類型，主要包括整數、浮點數、複數、布爾值、空值、字符串、列表、元組、字典和集合等類型；第6章數據類型轉換，主要包括int()、float()、bool()、str()、list()、tuple()、set()和dict()等函數；第7章運算符，主要包括算術、賦值、位、邏輯、比較、成員和身份等運算符；第8章流程控制，主要包括順序結構、選擇結構和循環結構；第9章函數，主要包括函數的創建、函數的調用、函數的嵌套、函數式編程、迭代器和生成器等知識點；第10章面向對象，主要包括類和對象、封裝、繼承、多態和枚舉類等知識點；第11章異常處理，主要包括異常的分類、捕獲異常、異常堆棧和自定義異常等知識點；第12章常用模塊，主要包括math、random、datetime、logging、pickle和configparser等模塊；第13章文件，主要包括文件內容操作、文件和目錄操作等知識點；第14章正則表達式，主要包括普通字符、轉義字符、字符類、量詞、分組、斷言和re模塊等知識點；第15章數據交換格式，主要包括CSV、XML和JSON等格式；第16章數據庫編程，主要包括SQLite、MySQL、MongoDB和Redis等數據庫；第17章網絡編程，主要包括網絡基礎和Socket編程等知識點；第18章多進程和多線程，主要包括進程守護、進程阻塞、進程池、進程間的消息隊列、線程守護、線程阻塞、互斥鎖、事件、條件變量、信號量、障礙對象、線程定時器、線程池和線程間的消息隊列等知識點。本書可

本書由Keras之父、現任Google人工智能研究員的弗朗索瓦?肖萊（Franc?ois Chollet）執筆，詳盡介紹了用Python和Keras進行深度學習的探索實踐，包括計算機視覺、自然語言處理、產生式模型等應用。書中包含30多個代碼示例，步驟講解詳細透徹。由於本書立足於人工智能的可達性和大眾化，讀者無須具備機器學習相關背景知識即可展開閱讀。在學習完本書後，讀者將具備搭建自己的深度學習環境、

這是一本Python快速入門書，基於Python 3.6編寫。本書分為4部分，第一部分講解Python的基礎知識，對Python進行概要的介紹；第二部分介紹Python編程的重點，涉及列表、元組、集合、字符串、字典、流程控制、函數、模塊和作用域、文件系統、異常等內容；第三部分闡釋Python的特性，涉及類和面向對象、正則表達式、數據類型即對象、包、Python庫等內容；第四部分關注數據處理，涉及數據文件的處理、網絡數據、數據的保存和數據探索，最後給出了相關的案例。本書框架結構清晰，內容編排合理，講解循序漸進，並結合大量示例和習題，讓讀者可以快速學習和掌握Python，既適合Python初學者學習，也適合作為專業程序員的簡明Python參考書。

Python是近年來最流行的編程語言之一，具有簡單易學、免費開源、可移植和庫資源豐富等鮮明的特點，深受編程人員的喜愛和追捧。 本書從入門者的角度出發，通過簡潔、易懂的語言，逐步開展Python語言的介紹，全書共13章，包括計算機與程序設計基礎,Python編寫簡單程序,數值計算,面向對象和圖形,字符串、列表和文件,函數,判斷結構,循環結構和布爾值,模擬和設計,類與對象,數據收集,面向對象設計,異常處理與測試等內容。本書最大的特色是通過引入健康警報器、硬幣兌換統計、炮彈飛行、短柄壁球比賽等一系列有趣的小程序，循序漸進、深入淺出地進行講解，從而有效地緩解了學習編程的枯燥乏味。本書另外一個特色是在每章後面都有機地融入了課程思政，在學習專業知識的同時，通過一個個感人的事蹟，提升了家國情懷，強化思政教育。 本書可以作為高等院校相關專業Python課程的教材，也可以作為編程人員及自學者的參考用書。

本書從初學者的角度出發，提供了Python從入門到數據分析可視化再到Web開發所需要的知識和技能,適用對象為基礎入門者和技能爬升者。 本書按照技能的熟練程度分為篇。篇初窺門徑（第1～3章）主要包含的Python基礎語法知識。第二篇略有小成（第4～6章），讀者從這裡開始開始學習Python數據處理，並體驗如何調用Python第三方庫實現Web數據交互可視化分析。第三篇登堂入室（第6和7章），讀者自此開始接觸Django，並學習如何使用Django開發一個靜態網站。第四篇融會貫通（第8章），借由此章讀者可以將前面學習的內容融會貫通，並能根據自己的理解實現一些簡單的功能，並據此完成投票網站的開發。第五篇爐火純青（第9章），本章是對前面幾章內容的昇華，需要讀者充分掌握前兩個案例才能理解本章的內容。學會了本章，讀者將完成一個精美的、功能完善的數據分析可視化網站，並可以應用於日常生活和工作。第六篇返璞歸真（第10章），本章將講解如何將開發好的應用程序部署在服務器上實現實際應用，讀者將初步接觸服務器部署的一些基礎知識，並感受到學無止境。 本書適合Python愛好者，需要學習編程輔助提高工作效率的在職者，以及具備一定編程基礎，想要開發作品的自學者閱讀。

本教材是參編教師在教學過程中，對教與學過程的總結與提升的結果。編寫小組已形成較為成熟的教學講義，在國家級大數據應用技術大賽和省級大數據應用技術大賽中，已使用此Python程序設計講義對參賽學生進行了輔導，多位同學在大數據比賽中獲得可喜的獎項。本教材的編寫既是對Python語言程序設計教學成果的推廣，又是對數據科學與大數據技術專業建設成果的展示。宿州學院數據科學與大數據技術專業是安徽省第一個數據科學與大數據技術專業，在特色專業建設過程中，Python語言程序設計作為專業基礎課，我們已在課程建設、教材建設等方面做了大量的工作，並取得了一定的成績。

這是一本Python入門書，本書的特色之一是在介紹Python編程的基礎知識之後，通過具體編程範例，分不同的主題來闡釋如何用Python語言高效編程，在幫助讀者夯實基礎的同時找到最佳解決方案，達到學以致用的目的。本書內容由淺入深，從理論到實踐，首先介紹Python編程的基本知識和編程範例，然後介紹如何進行性能優化、有效調試以及如何控制程序的流程。此外，本書還講解了Python中的加密服務和安全令牌等知識。通過學習本書，讀者將對Python語言有一定的瞭解。本書能夠幫助讀者掌握如何編寫程序、構建網站以及利用Python著名的數據科學庫來處理數據等內容。本書涵蓋各種類型的應用程序，可幫助讀者根據所學的知識解決真實世界中的問題。

《Python數學實驗與建模》以Python軟件為基礎,詳細介紹了數學建模的各種常用算法及其軟件實現,內容涉及高等數學、工程數學中的相關數學實驗、數學規劃、插值與擬合、微分方程、差分方程、評價預測、圖論模型、多元分析、MonteCarlo模擬、智能算法、時間序列分析、支持向量機、圖像處理等內容,既有對算法數學原理的詳述,又有案例和配套的Python程序.《Python數學實驗與建模》含有Pytho

本書主要內容包括：第一章 Python語言簡介、第二章數據類型、運算符以及表達式、第三章程序流程控制、第四章序列： 字符串、列表和元組、第五章映射和集合類型、第六章函數、第七章面向對象編程、第八章模塊和包、第九章異常、第十章文件、第十一章Python 數據庫編程、第十二章tkinter GUI 編程，第十三章項目開發實例。

本教材專門針對Python新手量身 ，是編者學習和使用Python開發和教學過程中的經驗總結。本教材內容以項目為載體，從初學者角度出發，將理論知識融入項目實現過程，循序漸進地講解Python基礎知識，達到理論與實踐相融合的效果。全書共分為7個項目，包括編寫收銀小程序、編寫通信錄、編寫健康助手小程序、編寫科赫雪花程序、編寫詞雲程序、編寫電子寵物程序、200行代碼實現2048小遊戲。在項目實現過程中涵蓋了Python語法、數據類型、流程控制、函數、文件操作、面向對象等相關知識。本教材將幫助讀者學習和掌握Python編程的基本方法，為今後進階Python相關 應用奠定基礎。