Python

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。

本書以任務為導向，全面地介紹數據分析的流程和Python數據分析庫的應用，詳細講解利用Python解決企業實際問題的方法。全書共9章，* 1章介紹了數據分析的基本概念等相關知識；* 2～6章介紹了Python數據分析的常用庫及其應用，涵蓋NumPy數值計算、Matplotlib數據可視化、pandas統計分析、使用pandas進行數據預處理、使用scikit-learn構建模型，較為全面地闡述了P

《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