Python

本書結合了Python 3.6的新特性，完全為零基礎的初學者量身定做。書中例舉大量實例，介紹了Python的基本語法、編碼規範和一些編程思想。本書第1～8章為Python語言基礎，主要介紹Python的基本用法；第9章為一個實戰，幫助讀者理解前8章的知識；第10～17章為Python的進階使用，包含面向對象編程、函數式編程入門、文件讀寫、異常處理、模塊和包幾個部分；第18章為第2個實戰，幫助讀者融會貫通前17章的知識，同時抛磚引玉，引起讀者探索的興趣。本書既可以作為高等院校計算機與軟件相關專業的教材，也可以作為軟件從業人員、計算機愛好者的學習指導用書。

本書旨在幫助讀者以最快的速度，系統地從Excel VBA腳本編程轉入Python腳本編程，或者從Python腳本編程轉入VBA腳本編程，或者同時學會兩種腳本編程方法。本書使用Excel VBA和Python雙語言對照的方式，能幫助VBA用戶快速掌握Python腳本編程，並使用雙語實現Excel腳本編程和數據處理自動化。本書包括對象模型、界面設計、文件操作、Excel函數、Excel圖形、Excel圖表、Excel數據透視表、正則表達式、統計分析和混合編程等內容。關於Python方面，本書詳細地介紹了xlwings包的使用方法。本書適合任何對Excel腳本開發感興趣的讀者閱讀，如有編程需求的職場辦公人員、數據分析人員、大學生、科研人員和程序員等。

本書旨在以“短小精悍的代碼+豐富的創造力”的方式向讀者展示81個簡單、有趣的實踐項目。如果你已經掌握了基本的Python語法，並且準備開始編寫程序，那麼閱讀本書會讓你覺得既有趣又很受啟發。本書給出的81個Python項目，可以助你快速上手Python編程完成數字藝術、遊戲、動畫、計數程序等方面的任務。一旦瞭解了代碼是如何工作的，你就可以動手重新編寫程序，並通過添加自定義的內容來不斷實踐。需要說明的是，書中這些項目涉及的程序大多是用少於256行的代碼實現的，如蝸牛賽跑、誘餌標題生成器、DNA可視化，而且每個項目都被設計成獨立的Python源文件，可供讀者輕鬆地在網上分享。本書適合所有想通過Python學習編程的讀者，尤其適合有Python基礎、需要快速實現編程的讀者

本書是一本使用 Python 3.8 進行數據處理和分析的學習指南。全書分為三部分：基礎入門、實戰案例及拓展與應用。在基礎入門部分，介紹了 Python 的語法基礎，包括數據類型、流程控制、函數，數據的導入導出，數據處理的 NumPy 和 Pandas 庫，數據清洗、數據分析、數據可視化和圖像處理，以及正則表達式和爬蟲方面的知識點；在實戰案例部分，介紹了中文分詞 jieba 庫，並用三個完整的數據分析案例介紹了數據的清洗和分析過程；在拓展與應用部分，主要介紹了 Python 對文件系統的操作和格式化字符串的輸出，並對數據庫的操作、Python 應用模塊的 DIY 與發布，以及機器學習入門做了簡單的介紹。 本書內容豐富、簡單易懂，適合本科生、研究生閱讀，以及對 Python 語言感興趣或者想要使用 Python 語言進行數據分析的讀者參考。

產品特色： ‧透過HaloCode單板微電腦的操作，以有趣的動手體驗，藉由MicroPython指令的設計與實踐，學習Python程式程式設計的觀念與技巧。 ‧以對mBlock環境的介紹作為切入點，在連接HaloCode後利用Python設計控制程式創造出有趣的效果。 ‧在有趣的範例中逐步學習Python實用的語法，精練程式技巧以製作出更有趣的實作範例。

Python是一門非常流行的編程語言，不僅在諸多高新技術領域有著深入的應用，而且非常適合作為青少年學習編程的入門語言。本書通過講解如何用Python編程，幫助青少年鍛煉邏輯思維，培養分析問題、解決問題的能力。全書共7章，可劃分為3個部分。第1部分為第1～5章，先講解Python編程的基本操作和基礎知識，然後分別講解控制語句、數據結構、函數與模塊等Python編程的核心知識。第2部分為第6章，通過5

大數據時代，掌握必要的數據分析能力，將大大提升你的工作效率和自身競爭力。Python是數據分析的一大利器，本書將詳細講解利用Python進行數據分析與可視化的相關知識。《Python數據分析從小白到高手》主要內容包括：Python入門、搭建開發環境、語法、數據類型、數據加載、數據準備、數據可視化、機器學習、深度學習、自然語言處理等，並通過三個綜合案例將這些知識加以運用。本書內容豐富，採用全彩印刷，配套視頻講解，結合隨書附贈的素材邊看邊學邊練，能夠大大提高學習效率，迅速掌握Python數據分析技能，並用於實踐。本書適合數據分析初學者、初級數據分析師、數據庫技術人員等自學使用。同時，本書也可用作職業院校、培訓機構相關專業的教材及參考書。

本書以Python 3.x為平臺，內容包括Python及其程序基本構成、數據類型和表達式、程序控制結構、序列、函數、文件操作、面向對象編程、數據可視化、各類應用、項目實戰和Web開發。通過綜合實例，把知識和編程相結合；通過實訓，培養讀者解決問題的能力。項目實戰案例經過精心設計，綜合應用Python解決實際問題。本書配有教學視頻、PPT教學課件、網絡文檔、實例源碼文件和資源文件，需要的讀者可以通過華信教育資源網免費下載。本書可作為大學本科和高職高專有關課程的教材，也可作為Python自學參考書。

結合Python與Azure服務的AI程式實作快速開發實用AI服務【本書特色】1. 基礎Python重點語法教學，新手也可以快速上手2. 經典基礎範例教學，快速掌握語法邏輯3. Azure認知服務實用範例詳細解說，一次了解Azure認知服務應用4. 結合Python與Azure服務的AI程式實作，快速開發實用AI服務【本書內容】隨著 AI 應用崛起，許多科學計算、數據分析的函式庫與套件紛紛出籠，大

全書從Python程式語言切入，讓不懂Python的讀者也能快速上手。之後介紹處理數值最重要的套件包括NumPy和Pandas，接下來就是Python最重要的繪圖套件，包括matplotlib、Seaborn和plotnine的圖形語法，以及資料視覺化的顏色主題運用原理。在熟悉了工具之後，就進入本書的高潮，製作各式各樣的圖表，包括直條圖系列、橫條圖系列、南丁格爾玫瑰圖、徑向柱圖等圖表。還有資料關聯

本書是一本面向中高級程序員的算法教程，借助Python語言，用經典的算法、編碼技術和原理來求解計算機科學的一些經典問題。全書共9章，不僅介紹了遞歸、結果緩存和位操作等基本編程組件，還講述了常見的搜索算法、常見的圖算法、神經網絡、遺傳算法、k均值聚類算法、對抗搜索算法等，運用了類型提示等Python高級特性，並通過各級方案、示例和習題展開具體實踐。本書將計算機科學與應用程序、數據、性能等現實問題深度關聯，定位獨特，示例經典，適合有一定編程經驗的中高級Python程序員提升用Python解決實際問題的技術、編程和應用能力。

本書以Python分析處理Excel數據的實戰案例為主來講解自動化辦公及大數據分析的方法。通過根據實際工作場景設計的實戰案例，結合通俗易懂的代碼分析，可幫助讀者輕鬆掌握如何處理實際工作中的辦公自動化問題及對大數據進行統計分析處理的方法。書中第1～4章主要講解編程基礎，涉及Python程序及其模塊的下載安裝方法、Python編程環境IDLE的使用方法、Python基本語法、Pandas模塊和xlwings模塊的用法等；第5～9章為實戰案例，講解批量處理Excel文件、客戶數據、財務數據，以及批量處理分析運營數據和連鎖超市數據等內容。

《Python機器學習 5個數據科學家案例解析》涵蓋了機器學習方法和Python，可以自動呈現對業務問題的豐富見解和解決方案。《Python機器學習 5個數據科學家案例解析》使用基於案例研究的實踐方法來破解真實世界的應用，裡面涉及的機器學習概念再適合不過。這些更智能的機器將使你的業務流程以最短的時間和最少的資源獲得更高的效率。

本書是為具有數據思維的數據科學、數據分析和大數據應用人群編寫的Python 學習圖書。本書改變了同類圖書中普遍存在的“將Python 當作C/Java 來教（或學）”的現狀，強調了Python 在數據分析和數據科學中的特殊語法和數據思維；同時，改變了傳統圖書中“先將知識點、後擺代碼”的編寫風格，首次將代碼放在中心位置，配合最必要的文字介紹，做到主次分明、一目了然，便於學習。本書主要介紹大數據人才常

本書是一本基於OpenCV和Python的機器學習實戰手冊，既詳細介紹機器學習及OpenCV相關的基礎知識，又通過具體實例展示如何使用OpenCV和Python實現各種機器學習算法，並提供大量示列代碼，可以幫助你掌握機器學習實用技巧，解決各種不同的機器學習和圖像處理問題。 全書共12章，第1章簡要介紹機器學習基礎知識，並講解如何安裝OpenCV和Python工具；第2章展示經典的機器學習處理流

本書介紹了使用Python進行數據分析和高效的機器學習，首先從一節Python速成課開始，然後回顧統計學和概率論的基礎知識，接著深入討論與數據挖掘和機器學習相關的60多個主題，包括貝葉斯定理、聚類、決策樹、回歸分析、實驗設計等。

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您有沒有反復做同樣單調乏味的辦公室工作？或者，您是否一直試圖尋找一個簡單的方法，通過自動化一些重複性的任務，讓您的生活變得更加美好？您是否通過嘗試和測試的方法，瞭解如何使用Python自動化所有煩瑣的事務？ 《Python自動化編程實戰――讓煩瑣工作自動化(微課視頻版)》幫助您清楚地瞭解如何使用Python自動化業務流程，包括諸如通過抓取網頁、分析信息以自動生成帶有圖表的電子表格報告，並自動生成

學習寫程式已經是和語文、數學、藝術一樣的基礎能力，過程中將可培養解決問題、分析、歸納、創新、勇於嘗試錯誤等能力。本書以程式初學者的角度出發，規劃了結合運算思維與演算法基本觀念的內容，運用目前主流程式語言之一的Python來一步步引導入門者學會程式設計，以及加強邏輯訓練。 Python是一種執行效率不錯，且有強大跨平台特點，可在大多數平台上使用的語言。更棒的是，Python所具備的物件導向特性，常用

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。

本书内容共分3篇12章。第1篇“基础篇”，包括第1~4章，主要介绍了Python语言的基本情况与现状、环境搭建与软件安装，以及Python语言的基本知识；第2篇“应用篇”，包括第5~11章，主要介绍了Python的数据存取方法、数据清洗和预处理、大数据可视化分析基础，以及2D、3D等图形的绘制与可视化分析的方法与相关应用；第3篇“实战篇”，包括第12章，以抓取中国天气网相关数据存入MySQL数据库，并绘制相应图形为主线，介绍了数据采集、清理、保存及绘制可视化图形的基本步骤和方法。

This book introduces numerical programming using Python and C/C++, emphasizing methods used in physics and engineering. Its helps readers develop the ability to navigate relevant algorithms, knowledge

本書詳細地介紹了Python的語法知識，並借助集成開發工具PyCharm，提升讀者的編程能力，訓練讀者的程序思維，讓其快速、輕鬆地掌握一門時下非常流行的編程語言。 全書共10章，分別是Python概述、Python基礎、字符串、流程控制語句、複合數據類型、函數與模塊、異常處理、面向對象編程、文件處理和綜合案例，書中所有知識點均給出了示例代碼和相關案例，輔助讀者理解相關概念及其應用。 本書可作為全國高等學校計算機類相關專業的教材，亦可作為高等學校各專業的通識教材，以及計算機編程愛好者的自學讀物。

本書從零開始系統地介紹了Python網絡爬蟲與反爬蟲的開發與實戰技能，全書共分為4篇，具體內容安排如下。 第1篇：基礎篇（第1～3章）。系統地講解了Python爬蟲與反爬蟲開發環境的搭建、爬蟲與反爬蟲通用基礎知識、Python程序設計基礎。 第2篇：爬蟲篇（第4～8章）。這部分講解了網絡爬蟲的相關知識與技能，主要包括網絡爬蟲快速入門、XPath匹配網頁數據、re正則匹配資料、WebSocket資料抓取、Scrapy爬蟲框架應用與開發等。 第3篇：反爬蟲篇（第9～16章）。這部分講解了網絡反爬蟲的相關知識與技能，主要包括爬蟲與反爬蟲的區別與認識、反爬—Header信息校驗、反爬—IP限制、反爬—動態渲染頁面、反爬—文本混淆、反爬—特徵識別、反爬—驗證碼識別、反爬—APP資料抓取等。 第4篇：項目實戰篇（第17章）。本篇主要列舉了4個案例，綜合講解Python爬蟲與反爬蟲項目的實戰應用。 本書從零基礎開始講解，系統全面，案例豐富，注重實戰，既適合Python程序員和爬蟲愛好者閱讀學習，也可以作為廣大職業院校相關專業的教材或參考用書。礎操作、圖形處理基本操作、簡單圖形的繪製和物件的管理等內容。

Learn, understand, and implement deep neural networks in a math- and programming-friendly approach using Keras and Python. The book focuses on an end-to-end approach to developing supervised learning

Leverage Natural Language Processing (NLP) in Python and learn how to set up your own robust environment for performing text analytics. This second edition has gone through a major revamp and introduc

(FAQ). Monty Python FAQ burrows into the pulsing heart of the Python's corpus of work and emerges, bloody but unbowed, with a book that tells you everything you positively, absolutely need to know a

《Python應用數值方法——解決工程和科學問題》是為想要學習和應用數值方法來解決工程和科學問題的學生撰寫的。書中提供了足夠豐富的理論知識。如果讀過本書的姊妹篇《工程與科學數值方法的MATLAB實現(第4版)》，就會發現過渡到Python程序是無縫的！不需要事先具有Python編程經驗。 本書以解決問題為導向，強調理論聯繫實際。各章均引入實際的工程和科學問題，提供從相關概念定義、理論分析到算法實現的全套解決方案。每章末尾安排有課後習題，方便讀者在鞏固所學知識的同時，進一步提升自己編寫代碼和解決問題的水平。

本書在理論方面和實踐方面都講解得淺顯易懂，能夠讓讀者快速上手，一步步學會使用Python與Excel相結合進行數據處理與分析。全書內容分3個部分共12章。第1～4章為入門部分，主要介紹什麼是數據分析，以及Python的編程環境和基礎語法知識。第5～9章為進階部分，主要介紹數據處理和分析的各種方法。第10～12章為實戰部分，這部分的3個實例綜合了本書前面部分的知識點，介紹了如何結合Python與Excel在實際工作中進行數據處理與分析操作。本書內容由淺入深，且配有案例的素材文件和代碼文件，便於讀者邊學邊練。本書還創新性地將ChatGPT引入教學當中，給讀者帶來全新的學習方式。本書既適合Python和數據分析的初學者學習，也適合希望從事數據分析相關行業的讀者學習，還可作為廣大職業院校數據分析培訓相關專業的教材參考用書。

本书在理论方面和实践方面都讲解得浅显易懂，能够让读者快速上手，一步步学会使用Python与Excel相结合进行数据处理与分析。 全书内容分3个部分共12章。第1~4章为入门部分，主要介绍什么是数据分析，以及Python的编程环境和基础语法知识。第5~9章为进阶部分，主要介绍数据处理和分析的各种方法。第10~12章为实战部分，这部分的3个实例综合了本书前面部分的知识点，介绍了如何结合Python与Excel在实际工作中进行数据处理与分析操作。 本书内容由浅入深，且配有案例的素材文件和代码文件，便于读者边学边练。本书还创新性地将ChatGPT引入教学当中，给读者带来全新的学习方式。本书既适合Python和数据分析的初学者学习，也适合希望从事数据分析相关行业的读者学习，还可作为广大职业院校数据分析培训相关专业的教材参考用书。

本書是一部零基礎、重實踐、大廣度的Python編程教材。本書覆蓋面廣，包括計算機基礎知識、Python的基本要素和語法、Python生態、正則表達式、數據分析和可視化、網絡爬蟲、面向對象程序設計、tkinter圖形界面程序設計等內容。本書還專門用一章的篇幅講述基礎算法，讓讀者初學編程就牢固建立計算思維。本書大量例題、習題來自北京大學開放在線程序評測平臺OpenJudge，例題、習題與當下許多軟件和互聯網公司招聘面試題的形式相同，非常適合作為強調就業導向、強調高標準實踐性的教學改革的配套教材。本書可作為高等職業院校計算機類專業的教材。文、理、藝術等各類專業的零基礎學生可以學習並掌握本書90%的內容；餘下10%的內容則面向計算機類專業學生。即便是已經學過其他程序設計語言的計算機類專業學生，也可以通過本書來快速掌握Python語法及各種庫的使用方法。本書配套電子資料十分豐富，包括程序源代碼、重點難點講解視頻、課程講義、習題答案等。此外，作者在中國大學MOOC(慕課)開設的“實用Python程序設計”課程，提供了覆蓋全書90%內容的視頻講解。

随着网络技术的迅速发展，如何有效地提取并利用信息，以及如何有效地防止信息被爬取，已成为一个巨大的挑战。本书从零开始系统地介绍了Python网络爬虫与反爬虫的开发与实战技能，全书共分为4篇，具体内容安排如下。 第1篇：基础篇（第1～3章）。系统地讲解了Python爬虫与反爬虫开发环境的搭建、爬虫与反爬虫通用基础知识、Python编程基础。 第2篇：爬虫篇（第4～8章）。这部分讲解了网络爬虫的相关知识与技能，主要包括网络爬虫快速入门、XPath匹配网页数据、re正则匹配数据、WebSocket数据抓取、Scrapy爬虫框架应用与开发等。 第3篇：反爬虫篇（第9～16章）。这部分讲解了网络反爬虫的相关知识与技能，主要包括爬虫与反爬虫的区别与认识、反爬—Header信息校验、反爬—IP限制、反爬—动态渲染页面、反爬—文本混淆、反爬—特征识别、反爬—验证码识别、反爬—APP数据抓取等。 第4篇：实战篇（第17章）。本篇主要列举了4个案例，综合讲解Python爬虫与反爬虫项目的实战应用。 本书从零基础开始讲解，系统全面，案例丰富，注重实战，既适合Python程序员和爬虫爱好者阅读学习，也可以作为广大职业院校相关专业的教材或参考用书。

這是一本為各水平層次的Python Web開發者提供完整FlaskWeb開發知識體系的鴻篇巨著，由Flask官方團隊成員撰寫，獲得Flask之父Armin Ronacher的高度認可和推薦。本書內容系統全面，從Flask的基礎知識到完整的Flask項目實戰，從Flask Web API開發到Flask應用的性能優化，從Flask項目的生產部署到Flask的源碼解析，本書提供了完整的Python Web工程化學習路徑。本書實戰案例豐富，基礎篇的大部分章節都針對相應的知識點提供了完整可運行的示例程序，實戰篇則通過2個較為完整的Flask項目講解了Flask項目的組織方式和技巧，以及Flask開發中各類功能的實現方法和技巧。內容緊跟技術發展，書中的代碼和示例程序均基於Flask新發佈的穩定版3.x編寫，書中涉及的其他Python包和前端庫也全部採用當前的新版本，確保本書在未來較長一段時間內仍可保持先進性和實用性。本書共14章，分為三部分：基礎篇（第1–7章）：通過豐富的示例講解了Flask的核心基礎與進階技巧，為後續學習打下堅實基礎。實戰篇（第8–10章）：通過兩個完整項目案例，將Flask的知識點融會貫通，帶領讀者完成從0到1的開發過程。進階篇（第11–14章）：涵蓋基於Flask與API Flask的Web API開發、性能優化與生產部署，並深入剖析Flask的源碼實現與核心機制。本書不僅提供系統的知識講解和完整的項目源碼，還提供豐富的在線資源和活躍的讀者社群。只要你瞭解Python的基本語法，無論你是零基礎Web開發愛好者，還是想從事Python Web開發的後端工程師、運維工程師、爬蟲工程師、數據科學工程師等，抑或是想要從Django、Fast API等其他Python Web框架轉向Flask的Python工程師，都能從中獲益匪淺。掌握本書，你將不再畏懼任何複雜的Web開發需求，在AI時代構築自己堅不可摧的核心競爭力。

本書從初學者的角度出發，通過通俗易懂的語言，詳細介紹了機器學習、NLP自然語言處理(聊天機器人設計)、網絡爬蟲等應用知識，書中所有知識點都結合具體實例進行講解，可以使讀者輕鬆領會 Python 程序開發的精髓，讓零基礎的讀者輕鬆跨入編程領域。本書適合Python語言零基礎的學生、以及從事數據建模框架和與機器學習、NLP自然語言處理、網絡爬蟲應用開發的人員閱讀。

「TQC+ 網頁資料擷取與分析Python 3」係為TQC+ 軟體設計領域之程式語言認證能力鑑定，以實務操作方式進行認證，評核符合企業需求的新時代專業設計人才。亦為考核「程式設計專業人員」必備專業技能之一。1.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。2.涵蓋知識觀念和範例練習，作為培養網頁資料擷取與分析Python 3能力之最佳讀本。3.本書分成五個部分，包含「Pyt

本書圍繞大數據采集,對採集技術的相關基礎、技術原理、 Python實現技術、大數據挖掘與應用方法 進行了系統介紹。書中全面、完整地覆蓋了各種類型的網絡爬蟲及相關的信息處理挖掘技術,並提供了27個與爬蟲技術和應用相關的Python程序。全書共分為四大部分,即概述、基礎篇、技術與實現篇 、大數據挖掘與應用篇。第一部分是概述,首先指出了利用Python採集互聯網大數據的重要性,介紹了 相關技術研究、技術體系、 Py t hon爬蟲採集技術的合規性及應用現狀等; 第二部分是基礎篇,包括 Web服務器的應用架構以及HTTP、 Robots、 HTML、頁面編碼等相關協議和規範; 第三部分是技術與 實現篇,全面介紹了普通網絡爬蟲技術、動態頁面採集方法、主題爬蟲技術、 DeepWeb爬蟲、微博信息採集 、Web信息提取以及反爬蟲技術等,內容涵蓋了各種爬蟲技術實現方法及Python例子; 第四部分是 大數據挖掘與應用篇,介紹了用於爬蟲應用中的典型大數據處理與挖掘技術以及 Web大數據采集的常 見應用模式,並以新聞採集與分析、 SQL注入在線檢測為例介紹了Python爬蟲應用構建方法,將本書介紹的一些關鍵技術、模型和工具貫穿在一起。 本書可以作為高等院校大數據、計算機、信息以及經管、金融等相關專業的教材,也可以作為大數據、計算機、信息以及經管、金融等領域研究人員和專業技術人員的參考書。

Gain insights into image-processing methodologies and algorithms, using machine learning and neural networks in Python. This book begins with the environment setup, understanding basic image-processing terminology, and exploring Python concepts that will be useful for implementing the algorithms discussed in the book. You will then cover all the core image processing algorithms in detail before moving onto the biggest computer vision library: OpenCV. You’ll see the OpenCV algorithms and how to use them for image processing. The next section looks at advanced machine learning and deep learning methods for image processing and classification. You’ll work with concepts such as pulse coupled neural networks, AdaBoost, XG boost, and convolutional neural networks for image-specific applications. Later you’ll explore how models are made in real time and then deployed using various DevOps tools. All the concepts in Practical Machine Learning and Image Processing are explained using r

本書在查閱一系列經典“離散數學與組合數學”素材的基礎上，使用Python語言實現相關理論、算法及應用，內容包含組合計數原理、邏輯基礎、一階邏輯、集合、離散概率、數論、歸納與遞歸、關係、容斥原理、生成函數、遞推關係、圖論、樹、布爾代數與開關函數、文法、有限狀態機與圖靈機等。本書內容翔實，不乏應用實例，力求以樸素易懂的方式描述相關數學理論。 本書可以作為高等學校理工科專業在校本科生的學習實驗用書，也可作為對Python編程感興趣人員的參考用書。

本書作爲數據分析的入門圖書，以Python語言爲基礎，介紹了數據分析的整個流程。本書內容涵蓋數據的獲取（即網絡爬蟲程序的設計）、前期數據的清洗和處理、運用機器學習算法進行建模分析，以及使用可視化的方法展示數據及結果。首先，書中不會涉及過于高級的語法，不過還是希望讀者有一定的語法基礎，這樣可以更好地理解本書的內容。其次，本書重點在于應用Python來完成一些數據分析和數據處理的工作，即如何使用Pyt

物聯網開發重新定義了“全棧開發”的範圍。Python作為一門快速發展的語言，已經成為系統集成領域的優選語言之一，其可覆蓋從電路邏輯設計到大數據分析的物聯網端到端開發。各領域開發者可以利用Python交叉涉足物聯網設備、邊緣計算、雲計算、數據分析的工程設計。本書嘗試讓讀者建立物聯網設計的整體概念，從基礎概念開始，到相關技術選型、開源工程、參考設計與經驗分享。無論是物聯網領域的創業者，還是系統架構師，