Python

本書主要介紹Python語言的基礎知識及其在數據處理、分析和可視化上的應用。本書一方面側重講解基礎知識，另一方面側重講解利用Python進行數據處理、分析與可視化的方法和應用實例。為了便於理解，本書主要挑選經濟管理類的案例。本書中的代碼均在Python 3.10.4中測試通過，可以在Python 3.10及以上的版本中運行。 本書適合作為高校本科生或研究生“程序設計”“Python數據處理與分析”等課程的教材，也可作為相關科研工作者或工程實踐者的參考書。

本書是Python語言程序設計的入門教程，主要面向初學程序設計的讀者，詳細介紹Python語言的特點、開發環境的搭建、語法規則及程序編制與調試方法。全書共分為11章，內容包括：Python語言的基本特點與程序開發方法、Python語言的語法基礎、使用Turtle模塊進行繪圖、程序的流程控制、函數與模塊、組合數據類型、異常處理和文件操作、面向對象程序設計、圖形用戶界面、數據分析與可視化等，最後一章給出了一個學生成績管理系統綜合實例。附錄A中還包含5個配套實驗，全面應用了書中提及的幾乎所有知識點，幫助讀者通過從模仿到實踐學會使用Python語言進行計算機程序設計。本書可作為高等院校各專業基於Python語言開設的程序設計課程的教材，也可作為編程愛好者自學Python語言的參考書。

隨著人工智能的不斷發展，人們對於人工智能教育通識化、普及化的需求日益強烈。高校既要做好人工智能專業教育，也要在信息技術基礎課程中涵蓋人工智能通識教育。本書面向文科學生，主要內容是人工智能通識教育知識和Python辦公自動化編程應用。書中以真實任務為導引，逐步講解各章知識點。全書共11章，包括計算機基礎知識、人工智能概述、人工智能基礎算法與應用、Python基礎入門、Python編程基礎、Python基礎和文字處理軟件、Python基礎和電子表格、Python基礎和演示文稿、Python人工智能應用案例、國產麒麟（桌面）操作系統、國產辦公軟件WPS Office等內容。 本書中的任務實例易學易懂、可操作性強，使用Python語言操作Word、Excel和PowerPoint等常用的Office辦公自動化軟件來完成數據讀取與寫入等操作。讀者可以結合自己的專業需求，通過Python語言編程實現自動化、智能化解決辦公過程中遇到的問題。 本書配套教學課件、源代碼、課後習題、案例素材等教學資源。本書可以作為高等院校非計算機專業信息技術基礎公共課教材。用作教材時，書中“*”部分可作為選講內容。

本書共9章。第1～5章介紹Python語言編程的基礎內容，包括基本數據類型、複合數據類型、流程控制、函數和模塊等內容，使讀者初步瞭解Python語言，這部分適合零基礎的讀者； 第6～8章介紹文件操作和異常處理、面向對象程序設計、多進程和多線程等內容，使讀者進階到Python程序設計中的異常處理、面向對象編程模式以及Python程序的高效性，這部分適合具備一定基礎的讀者； 在第2～8章的各章中均單獨設置一節介紹Python安全專題，並在第9章針對網絡安全領域中的具體場景，以項目操作實戰的方式介紹Python在密碼學、計算機取證、異常檢測以及滲透測試等方面的應用，使讀者具備安全編程防禦的能力，這部分適合關注Python安全應用的讀者。 本書適合高等學校網絡空間安全專業、信息安全專業和密碼學專業的學生使用，也適合對Python語言編程感興趣的讀者使用，還可作為從事計算機安全管理、滲透測試和計算機取證的工程技術人員的參考用書。

《Python遊戲超詳細實戰攻略（微課視頻版）》以Python 3.7為編程環境，從基本的程序設計思想入手，逐步開展Python語言教學，是一本面向廣大編程學習者的程序設計類圖書。基礎篇主要講解Python的基礎語法知識、控制語句、函數、文件、面向物件編程基礎、Tkinter圖形界面設計、網絡編程和多線程、Python數據庫應用等知識，並以小遊戲案例作為各章的階段性任務；實戰篇和提高篇綜合應用基礎篇講解的知識，開發經典的、大家耳熟能詳的遊戲，如連連看、推箱子、兩人麻將、掃雷、中國象棋、飛機大戰和Flappy Bird等。本書z大的特色在於以遊戲開發案例為導向，使枯燥的Python語言學習充滿樂趣。通過本書，讀者將學會Python編程技術和技巧，學會面向物件的設計技術，了解程序設計的相關內容。書中不僅列出了完整的代碼，同時對所有的源代碼進行了非常詳細的解釋，通俗易懂，圖文並茂。 本書適用於Python語言學習者、程序設計人員和遊戲編程愛好者。

Python是國際流行的用於教授入門級程序設計課程的語言，國內高校也開始使用。本書是結合國內數據結構課程現狀，以Python作為工作語言，編撰的一本數據結構教程。書中結合抽象數據類型結構的思想，基於Python的面向對象機制，討論了各種基本數據結構的思想、性質、問題和實現，相關算法的設計、實現和特性等。書中還研究了一些數據結構的應用案例。本書要求學習者已有基本Python程序設計的知識和經驗，可以作為基於Python的計算機基礎課程中的數據結構課程教材，也可以作為學習Python語言基本內容之後的面向對象等高級編程技術的進階讀物。

本書介紹了數據分析的方法和步驟，並分別通過Excel和Python實施和對比。通過本書一方面可以拓寬對Excel功能的認識，另一方面可以學習和掌握Python的基礎操作。 本書分為 11 章，涵蓋的主要內容有Excel和Python在數據分析領域的定位與核心功能對比、統計量介紹、Excel與Python實踐環境搭建、數據處理與分析的基本方法、ETL方法、數據建模理論、數據挖掘基礎、數據可視化的基本方法、分析報告的製作方法。 本書內容由淺入深，注重功能實用性，適合數據分析工作者、相關專業學生、Python初學者、Excel深入學習者閱讀。

本書共8章，全面介紹Python在財務大數據分析與可視化方面的應用，內容包括Python與財務概述、Python基礎、Python財務數據預處理、Python財務數據分析、Python財務數據可視化、管理會計數據分析與可視化、財務會計數據分析與可視化和綜合會計數據分析與可視化。本書包含大量財務案例，知識點緊密關聯實際財務場景，每章設置思考與練習和任務實訓內容，幫助讀者在實踐中加深對知識點的理解，提升解決實際問題的能力。本書配有PPT課件、教學大綱、電子教案、案例數據、實訓數據、思考與練習答案等教學資源，用書老師可在人郵教育社區免費下載。本書可作為高等院校會計學、財務管理等相關專業的數據分析或大數據財務相關課程的教材，也可作為財務領域從業者提升數據分析能力的參考書，還可作為廣大對Python在財務方向的應用感興趣的讀者的自學用書。

《Python編程基礎與醫學統計數據分析》是一本適用于大學本科計算機基礎課程的教材。全書共10章，前8章先從認識Python入手，逐步深入介紹Python語法基礎、基本和組合數據類型、控制結構、函數等編程基礎知識，然後講解標準庫、文件操作，以及科學計算與數據分析；後2章聚焦醫學領域，講解科學計算與數據分析知識，並結合實際案例展示醫學數據分析的具體應用。 本書適合計算機相關專業及醫學專業的本科生閱讀，也可供對Python編程和醫學統計數據分析感興趣的自學者參考，能幫助讀者掌握Python編程技能，運用其解決醫學領域的實際問題。

本書以Python 3.9為編程環境，從Python編程基礎到擴展庫，再到數據分析，逐步展開Python數據分析與可視化教學。本書首先簡要介紹數據分析與可視化的相關概念，並介紹Python基礎知識；然後按照數據分析的主要步驟，重點介紹與數據獲取、數據處理、數據分析、數據可視化以及機器學習建模過程相關的擴展庫，包括NumPy、Pandas、BeautifulSoup、sklearn、Matplotlib、seaborn、pyecharts等；最後通過股票數據量化分析和銷售業客戶價值數據分析兩個案例實戰演示Python和相關擴展庫的應用，將Python數據分析和可視化知識與實用案例有機結合。本書適合作為高等院校本科生“數據分析”等課程的教材，也適合作為數據分析初學者的自學用書，還適合從事數據分析相關工作的工程師和愛好者閱讀。

也許你聽說過全棧工程師，他們善於設計系統架構，精通資料庫建模、通用網絡通訊協定、後端併發處理、前端接口設計，在學術研究或工程項目中能獨當一面。通過對Python 3及相關Web框架的學習和實踐，你就可以成為這樣的全能型人才。 本書分為3篇：上篇是Python基礎，帶領初學者實踐Python開發環境，掌握基本語法，同時對網絡通訊協定、Web用戶端技術、資料庫建模等網絡程序設計基礎進行深入淺出的學習；中篇是Python框架，學習當前***的Python Web框架，即Django、Tornado、Flask和Twisted，達到對各種Python網絡技術融會貫通的目的；下篇是Python框架實戰，分別使用4種框架進行項目實踐，利用其各自的特點開發適用於不同場景的網絡程式。本書內容精練、重點突出、實例豐富、講解通俗，是廣大網絡應用設計和開發人員不可多得的一本參考書。 本書非常適合大中專院校師生學習和閱讀，也可作為計算機培訓機構的教材。

Python是當前常用的程序設計語言之一，是軟件發展領域的領軍開發語言。該書以通俗易懂的語言、翔實生動的操作案例、精挑細選的使用技巧，指導初學者快速掌握Python開發的基礎知識與使用方法。《Python程序設計基礎入門與實戰（微課版）（新起點計算機教程）》主要內容包括Python強勢來襲，基礎語法知識介紹，運算子和運算式，使用條件陳述式，使用迴圈語句，資料結構，使用函數，類和物件，模組、反覆運算器和生成器，檔操作，異常處理，標準庫函數，規則運算式，開發網絡程式，多執行緒技術，tkinter圖形化接口開發，使用資料庫實現資料持久化，使用Django開發Web程式，資料可視化，實時疫情監控系統。該書內容組織循序漸進、結構清晰，以實戰演練的方式介紹知識點，讓讀者一看就懂。該書面向學習Python開發的初中級用戶，適合無基礎又想快速掌握Python開發入門的讀者，同時對有經驗的Python使用者也有很高的參考價值，還可以作為高等院校專業課教材和社會培訓機構的培訓教材。

As an introduction to Python, this book allows readers to take a slow and steady approach to understanding Python code, explaining concepts, connecting programming with real-life examples, writing Python programs, and completing case studies.While there are many books, websites, and online courses about the topic, we break down Python programming into easily digestible lessons of less than 5 minutes each, following our BiteSize approach. Each lesson begins with a clear and short introduction to the topic. This gives you a strong base to start from and gets you ready for deeper learning. Then, you will see coding demonstrations that show the ideas discussed. These examples are simple and useful, helping you really understand the concepts. You'll then practice tasks at different difficulty levels, so you can test your knowledge and increase your confidence. You'll also play with case studies to solve real-world problems. Tips are included to show how you can incorporate generative AI int

本書通過有趣的示例介紹學習Python編程所需的全部內容。在瞭解Python之前，將從基礎開始學習。介紹構建自己的web站點、進行白帽黑客操作、查找代碼bug和錯誤並創建遊戲，包括使用Python通過字符滾動製作角色扮演類的遊戲等。本書的每一章都是輕鬆和通俗的，讀起來就像一直跟一個很酷的老師學習一樣。

《Python數據科學零基礎一本通》是一本專為沒有編程基礎的讀者編寫的Python入門書籍，全書包含800多個程序實例及200多道實踐習題，一步一步詳細講解Python語法的基礎知識，同時也將應用範圍拓展至圖形界面設計、影像處理、圖表繪製、文字識別、詞雲、股市資料摘取與圖表製作、線性代數、基礎統計以及與數據科學相關的Numpy、Scipy、Pandas。

本書根據當前人工智能RNN深度學習的發展成果，具體設計基於RNN的模型算法，並給出了具體實現，z新算法流程及Python代碼實現。其主要內容包括：基於深度學習的圖像處理的20個案例，基於Python的具體實現，本書圖文並茂，豐富實用，深入淺出，易學易用。本書根據當前人工智能RNN深度學習的發展成果，具體設計基於RNN的模型算法，並給出了具體實現，z新算法流程及Python代碼實現。其主要內容包括：基於深度學習的圖像處理的20個案例，基於Python的具體實現，本書圖文並茂，豐富實用，深入淺出，易學易用。

本書是暢銷書《Python 灰帽子—駭客與逆向工程師的 Python 程式設計之道》的姊妹篇，那本書一面市便佔據電腦安全類書籍的頭把交椅。本書由 Immunity 公司的高級安全研究員 Justin Seitz 精心撰寫。作者根據自己在安全界，特別是滲透測試領域的幾十年經驗，向讀者介紹了 Python 如何被用在駭客和滲透測試的各個領域，從基本的網路掃描到資料包捕獲，從 Web 爬蟲到編寫 Bur

本書以Python語言為藍本，以OpenCV為框架，使用Anaconda搭建環境，通過豐富的實例，從實驗、實踐、實用的角度，詳細敘述了運用Python和OpenCV實現智能圖像處理的過程。全書共12章，主要內容包括智能圖像處理入門、Python基礎、圖像處理基礎、圖像幾何變換、圖像直方圖處理、圖像平滑濾波處理、圖像閾值處理、圖像形態學處理、圖像分割處理、圖像梯度及邊緣檢測、圖像輪廓檢測與擬合、人臉

本書是關於Python 基礎知識與實踐應用的入門教程。全書以案例為導向，以實用為準則，在遵循Python 語言簡潔、高效、優雅的前提下，介紹了Python 語言的基礎知識及其利用Python 語言進行科學計算、統計分析、數據可視化、人工智能、機器學習及圖形用戶界面開發方面的知識。全書程序代碼為作者多年來從事計算機軟件開發的經驗總結，具有較強的實用性，可通過郵箱lgfang@scut.edu 聯繫作者免費索取。本書有關慕課內容及PPT 課件將陸續上傳到作者的學堂在線《計算機輔助設計》課程上，歡迎大家選課學習。本書可作為非計算機專業本科生和研究生計算機應用課程教材，也可以作為從事計算機應用及人工智能方面科技人員的參考書；有關章節頁可以作為一般人員學習Python 語言入門教程。

這是一本深入解讀Python併發編程和高性能編程的原理和特性，並指導讀者落地實踐的專業技術書。本書共分為4篇19章，外加2個附錄。基礎篇：對Python併發編程和高性能編程所涉概念解讀詳細解讀，對Python3.x系列版本在高併發、高性能方面所做的概念進行簡單分析。高併發篇：從原理、主要模塊、協程、線程、鎖、優先級、同步/異步、原子性和線程池等多個方面對Python實現高併發進行深度解讀。高性能篇：從代碼優化、profile、Python c擴展這三個方面分析Python實現高性能的原理。實踐篇：本篇首先介紹了基礎實踐環境的搭建方法，然後通過3個常見的高併發、高性能場景對如何在日常工作中實現高性能、高併發編程進行了詳細指導。兩個附錄分別介紹了當下主流兩個框架Django和fastAPI的簡單使用方法。

內容簡介:從如何獲取、掌控、探索、預測與溝通資料認識現代資料科學應用您已經具備Python或R語言基礎程式設計能力，卻不曉得該如何應用所學來撰寫網頁爬蟲、連結資料庫、清理資料、資料視覺化或者機器學習嗎？這是為您量身打造的一本進階應用書，您將在本書找到用Python和R語言實踐前述這些迷人資料科學應用場景的實作範例！●用語平易近人、淺顯易讀●有效提升就學、研究與求職的即戰力●適合閱讀本書的讀者：已經能嫻熟使用Python或R語言基本程式設計的使用者、想學習Python或R語言資料科學應用的使用者

Python優雅、簡潔，有大量的標準庫模塊，並且支持數量眾多的第三方庫，可供科學計算、數據分析、人工智能等相關行業的人員學習和研究，對學科交叉應用也很有幫助。本書分為兩部分：教學篇和實驗篇。教學篇共15章，內容包括Python入門，Python基礎，程序設計結構，組合數據，函數，面向對象程序設計，模塊、包和庫，正則表達式，文件訪問，異常處理和單元測試，數據庫訪問，圖形用戶界面編程，多進程與多線程，

當前Python語言非常流行，主要因為它強大的編程功能，可被無償使用，而且在網上提供了很多免費的程序包。計量經濟模型雖然在中國的研究已較為深入，但基於Python語言的計量經濟模型的建立和分析還極少。本書著力在闡明計量經濟學理論和時間序列模型的前提下，以Python語言為工具對熱點問題進行實證建模分析。本書的內容安排吸收了國內外有關計量經濟學和時間序列分析教材的特點，在章節的安排上遵循由淺入深、由簡到繁的原則，對計量經濟學和時間序列基礎理論進行了較為詳細的介紹，增加了一些較新的時間序列模型內容，同時附加了一些Python語言時間序列運算的概念。由於本書軟件的計算結果都是以Python語言為後臺的，結果是可以信賴的。

《我跟爸爸學編程：從Python到C++(第2版) 》是10～14歲中小學生學習計算機語言的入門讀物，從中小學生的視角，用中小學生易於理解的語言代替高深晦澀的專業術語，來講解Python和C++兩種語言的基本知識和編程技巧。本書將兩種計算機語言進行比照講解，書中絕大多數實例(除MFC實例)均有Python和C++兩種程序版本，這樣可以幫助初學者瞭解不同計算機語言的特點及優勢，對於讀者將來學習一種新的計算機語言，以及在不同語言之間的轉換具有重大意義。全書共分21章。序章，開啟你的編程之旅；第1～8章，介紹Python和C++語言的基本結構和語法應用；第9～17章，深入介紹Python和C++的圖形、函數、文件及面向對象等編程技巧；第18～20章，介紹Windows下的編程特色應用。書中提供了大量應用實例，並附有練習題。《我跟爸爸學編程：從Python到C++(第2版) 》可以作為中小學開設計算機語言課程的教材或教學參考書。對於學習編程比較難以入門的高中生，亦可將本書作為入門參考。

《數據有道 : 數據分析 圖論與網絡 微課 Python編程》是“鳶尾花數學大系—從加減乘除到機器學習”叢書的第三板塊 ( 實踐板塊 ) 中的一本關于數據 科學的分冊。“實踐”這個板塊，我們將會把學到的編程、可視化， 特別是數學工具應用到具體的數據科學、 機器學習算法中，并在實踐中加深對這些工具的理解。《數據有道 : 數據分析 圖論與網絡 微課 Python編程》可以歸納為 7 大板塊—數據說、數據處理、時間數據、圖論基礎、圖的分析、圖與矩陣、圖論實踐。 這 7 個板塊 ( 共 25 章內容 ) 都緊緊圍繞一個主題—數據！《數據有道 : 數據分析 圖論與網絡 微課 Python編程》以數據為名，以好奇心和疑問為驅動，主動使用“編程 可視化 數學”工具進行探索。《數據有道 : 數據分析 圖論與網絡 微課 Python編程》將 會回顧鳶尾花書前五本主要的工具，讓大家對很多概念從似懂非懂變成如數家珍；同時，我們還會掌握更 多工具，用來擴展大家的知識網絡。依照慣例，《數據有道 : 數據分析 圖論與網絡 微課 Python編程》提供代碼和視頻教學。《數據有道 : 數據分析 圖論與網絡 微課 Python編程》讀者群包括數據科學從業者、大數據從業者、高級數據分析師、機器學習開發者、計算機圖形學 研究者等。

本書將引領讀者進入Python機器學習領域。機器學習是一套先進、深刻且內容豐富的算法集合，已成為數據科學中數據建模與分析的重要方法。Python是一款簡明、高效且功能強大的開源工具，也是數據科學實踐中最常用的計算機語言。學好機器學習的理論方法，掌握Python這個實用工具，是成長為數據科學人才所必需的。本書採用理論與實踐相結合的方式，理論上突出可讀性並兼具知識深度和廣度，實踐上強調可操作性並兼具應用廣泛性，對機器學習的原理部分進行了深入透徹的講解，對機器學習的算法部分給出了Python代碼，並且在各章中設置了Python編程示例。全彩呈現機器學習的數據建模可視化圖例(80多幅彩圖)，掃描書中相應二維碼即可查看。提供配套數據集、源代碼、教學PPT等學習資源，登錄華信教育資源網(www.hxedu.com.cn)即可免費下載。本書可作為高等院校機器學習、數據分析等專業課程的教材，也可作為數據科學應用研究者及對Python機器學習感興趣的數據建模與分析從業者的參考書。

本書主要介紹MySQL基礎、MySQL的基本操作、MongoDB基礎和操作、文件的讀寫、爬蟲基礎、網站數據爬取實戰等內容，讓讀者掌握通過Python操作關系型和非關係型數據庫的方法，並通過爬蟲技術獲取相關數據。本書專門針對使用Python 操作數據庫的新手或入門者，是作者學習和使用Python 操作數據庫過程的體會和經驗總結。涵蓋實際開發中基本的知識要點，內容詳盡，代碼可讀性及可操作性強。本書可以

本書以Python 3.5為編程環境，從基本的程序設計思想入手，逐步展開Python語言教學，是一本面向廣大編程學習者的程序設計類圖書。基礎篇主要講解Python的語法基礎、控制語句、函數與模塊、文件、面向對象程序設計、Tkinter圖形界面設計、數據庫應用、網絡編程和多線程等知識，並以小遊戲案例作為各章的階段性任務。開發篇綜合應用前面介紹的技術，開發經典的大家耳熟能詳的連連看、推箱子等遊戲案例。

也許你聽說過全棧工程師，他們善於設計系統架構，精通數據庫建模、通用網絡協議、後端併發處理、前端界面設計，在學術研究或工程項目上能獨當一面。通過對Python 3及相關Web框架的學習和實踐，你就可以成為這樣的全能型人才。本書分為3篇：上篇是Python基礎，帶領初學者實踐Python開發環境，掌握基本語法，同時對網絡協議、Web客戶端技術、數據庫建模編程等網絡編程基礎進行深入淺出的學習；中篇是Py

本書是《Python程序設計基礎教程（微課版）》教材配套的實驗指導與習題解答。全書共15章，內容包括Python語言概述、基礎語法知識、程序控制結構、序列、字符串、函數、面向對象程序設計、模塊、異常處理、基於文件的持久化、基於數據庫的持久化、圖形化界面設計、正則表達式、網絡爬蟲、常用的標準庫和第三方庫等。本書每個章節都安排了與《Python程序設計基礎教程（微課版）》內容配套的編程實踐操作，以便讀者更好地學習和掌握Python編程知識。 本書可作為高等院校計算機、人工智能、大數據等專業本科生相關課程的教材，也可以作為應用領域技術人員、工程技術人員和科學研究工作者的參考資料。

本書講解主要以Python數據分析相關內容為主，還涉及數據分析背後的數學思維。全書內容主要分為三部分。第一部分為Python數據分析相關技能，包括NumPy、pandas等重要的第三方庫的使用技巧；第二部分為數據分析相關統計學知識，主要包含構建模型的流程、思路，以及數學原理的解析；第三部分為實戰，主要是結合Python數據分析工具與統計學知識的實踐操作。對於那些想要進入數據分析領域的初學者非常適合

《零基礎入門Python資料分析與機器學習》由一線的資深資料分析師精寫，以新版Python3.10作為資料分析與挖掘的程序設計語言，循序漸進地介紹了Python資料分析的方法與技巧以及機器學習算法及其應用案例。 《零基礎入門Python資料分析與機器學習》首先講解Python基礎語法，以便於從未接觸過程序設計的讀者能夠快速上手，然後介紹了當前流行的常用資料分析工具，如數值計算工具NumPy、資料處理工具Pandas、資料可視化工具Matplotlib和資料採擷工具Sklearn等，最後介紹了10大常用機器學習算法及其在資料採擷中的應用，針對每一個算法均給出了案例實現，以便於讀者能夠學有所用。 《零基礎入門Python資料分析與機器學習》凝聚編者十餘年工作心得，以豐富實例介紹理論知識，並給出大量應用實踐，很適合初入資料分析職場的從業者提升技能，《零基礎入門Python資料分析與機器學習》也可以作為統計學、數學、經濟學、金融學、管理學以及相關理工科專業的本科生、研究生的教學參考書。 《零基礎入門Python資料分析與機器學習》特點： 零基礎入手，精心設計的知識體系： 《零基礎入門Python資料分析與機器學習》首先介紹Python3.10版本的基礎語法，並針對初學者構建資料分析與機器學習的實驗環境，以便初學者無障礙上手。全書內容循序漸進，在精要介紹基礎語法之後，還介紹了當前流行的資料分析工具，最後介紹了機器學習算法在資料分析和挖掘中的應用。讀者通過閱讀《零基礎入門Python資料分析與機器學習》能夠整體上掌握資料分析的重要方法、工具與技術。 全面介紹流行工具的使用，應對工作需求： 《零基礎入門Python資料分析與機器學習》針對當前流行的資料分析工具分章介紹，包括數值計算工具NumPy、資料處理工具Pandas、資料可視化工具Matplotlib、資料建模工具Sklearn等。每一個工具都從基礎講起，並輔之以案例演示，讀者可以邊學邊練，快速掌握技能，其中很多案例都來自於工作實踐，可以真正提升讀者的實戰技能，以應對工作需求。 詳細講解10大機器學習算法，並輔之以豐富的案例： 《零基礎入門Python資料分析與機器學習》針對資料採擷中經常使用的算法進行了詳細的介紹，其中每一個算法首先介紹理論知識，然後給出算法在實際案例中的應用，理論與實踐並重，可以説明

《商品期貨量化交易實戰（以Python為工具）》一書首先講解量化交易基礎和Python編程入門；再講解量化交易API；然後講解CTA的趨勢跟蹤策略和回歸策略，並且配合量化交易策略實戰案例，重點講解如何在發明者量化交易平臺上進行策略開發和回測，讓讀者不但可以系統地學習量化交易和Python編程的相關知識，而且可以對CTA策略開發有更深入的理解；接著講解量化交易回測與實盤；最後對管理風險、投資組合、交易技巧與交易理念進行系統的講解。

本書全面介紹了使用Python進行數據分析所必需的各項知識。全書共分為14章，包括瞭解數據分析、搭建Python數據分析環境、Pandas統計分析、Matplotlib可視化數據分析圖表、Seaborn可視化數據分析圖表、第三方可視化數據分析圖表Pyecharts、圖解數組計算模塊NumPy、數據統計分析案例、機器學習庫Scikit-Learn、註冊用戶分析(MySQL版)、電商銷售數據分析與預測、二手房房價分析與預測，以及客戶價值分析。該書所有示例、案例和實戰項目都提供源碼，另外該書的服務網站提供了模塊庫、案例庫、題庫、素材庫、答疑服務，力求為讀者打造一本“基礎入門+應用開發+項目實戰”一體化的Python數據分析圖書。本書適合作為數據分析人員的學習參考用書，也可作為想拓展數據分析技能的普通職場人員和Python開發人員學習參考用書。

在大數據和人工智能時代，大數據對科學研究的重要性日益顯現。本書基於Python這一學習難度較小的編程語言，選取勞動科學這一視角，系統介紹了如何對大數據進行收集、處理及分析。由淺入深是本書的一個特點。全書分為四個部分共 20 章，第一部分介紹了Python基礎知識，第二部分介紹了Python數據處理，第三部分介紹了爬蟲基礎知識，第四部分介紹了爬蟲技術應用的具體例子。內容豐富、易於理解是本書的另一個特點。本書以應用為目的，每部分內容都給出了詳細的代碼，便於讀者掌握數據挖掘技術。書中列舉了很多通俗易懂的例子，幫助讀者更好地理解各章內容。本書實踐性強，配套教輔資源豐富，適合用作文科專業本科生、研究生教材，也適合對Python感興趣的人員自學。

本書以新的Python 3.6以上版本為編程語言,以Django 2.1以上版本為Web框架,通過一步一步詳細講解,實現一個自動化軟件部署系統,並將所有代碼開源託管在Github網站上。書中不但講解了Python的基礎知識、Django的模型、視圖、模板之間的關係,而且還通過實戰項目,介紹了Django Rest Framework(DRF)的開發步驟、Django Channels實現Webso

本書從實戰角度系統講解 Python爬蟲的核心知識點，並通過大量的真實項目讓讀者熟練掌握 Python爬蟲技術。本書用 20多個實戰案例，完美演繹了使用各種技術編寫 Python爬蟲的方式，讀者可以任意組合這些技術，完成非常複雜的爬蟲應用。全書共 20章，分為 5篇。第 1篇基礎知識（第 1、2章），主要包括 Python運行環境的搭建、 HTTP基礎、網頁基礎（ HTML、CSS、JavaScript等）、爬蟲的基本原理、 Session與 Cookie。第 2篇網絡庫（第 3～ 6章），主要包括網絡庫 urllib、urllib3、requests和 Twisted的核心使用方法，如發送 HTTP請求、處理超時、設置 HTTP請求頭、搭建和使用代理、解析鏈接、 Robots協議等。第 3篇解析庫（第 7～ 10章），主要包括 3個常用解析庫（ lxml、Beautiful Soup和 pyquery）的使用方法，同時介紹多種用於分析 HTML代碼的技術，如正則表達式、 XPath、CSS選擇器、方法選擇器等。第 4篇數據存儲（第 11、12章），主要包括 Python中數據存儲的解決方案，如文件存儲和數據庫存儲，其中數據庫存儲包括多種數據庫，如本地數據庫 SQLite、網絡數據庫 MySQL以及文檔數據庫 MongoDB。第 5篇爬蟲高級應用（第 13～ 20章），主要包括 Python爬蟲的一些高級技術，如抓取異步數據、 Selenium、Splash、抓取移動 App數據、 Appium、多線程爬蟲、爬蟲框架 Scrapy，最後給出一個綜合的實戰案例，綜合了 Python爬蟲、數據存儲、 PyQt5、多線程、數據可視化、Web等多種技術實現一個可視化爬蟲。本書可以作為廣大計算機軟件技術開發者、互聯網技術研究人員學習“爬蟲技術”的參考用書。也可以作為高等院校計算機科學與技術、軟件工程、人工智能等專業的教學參考用書。

0134059913 / 9780134059914 Introduction to Computing and Programming in Python, Student Value Edition plus MyProgrammingLab with eText -- Access Card Package 4/e Package consists of: 

Master the essential skills needed to recognize and solve complex problems with machine learning and deep learning. Using real-world examples that leverage the popular Python machine learning ecosyste

This textbook provides an introduction to the free software Python and its use for statistical data analysis. It covers common statistical tests for continuous, discrete and categorical data, as well