Python

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。

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。

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。

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

《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

《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。

《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

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。

本書體統講解了使用Python、Selenium和Appium進行自動化測試的方法與技術。本書主要內容包括自動化測試、關鍵識別技術和常見控件的使用、移動端自動化測試實例和核心原理、自動化測試實戰項目原型設計、接口測試、Python Requests接口測試實戰等。本書適合測試人員閱讀，也可供相關專業人士參考。

本書是一本有趣的Python入門書。全書根據中學生熟悉的美術、數學、體育、物理、化學、語文、英語、生物和音樂這9門學科設計了9個單元，每個單元以課的形式編排，共30課。每課精選一個學科知識熱點作為案例，貼合學生的認知基礎，並通過精巧的案例，讓學生對學科知識溫故知新，同時也激發學生用編程解決問題的興趣。學科知識是明線，Python程序設計語言是技術支持的暗線。每課中的案例解讀、問題分析和算法描述都圖文並茂，方便讀者閱讀學習。本書知識結構安排合理，第1～3單元是編程的基礎知識，第4～9單元的Python知識由淺入深，但是內容相互獨立，讀者可以根據個人興趣跳躍閱讀。本書適合中學生閱讀使用，可作為青少年編程競賽的教材，也可作為信息技術教師教授Python語言的參考教材。

本書主要內容有：第1章 大數據分析，介紹大數據的概念、特點及數據分析的價值，第2章 Python語言介紹，對Python語言的語法、程序結構、函數等進行介紹，第3章 數據採集，對爬蟲的工具和方法進行介紹，第4章 數據處理與分析，對numpy和pandas的用法進行詳細介紹，第5章 數據可視化，對處理後的數據如何可視化進行介紹，第6章 旅遊大數據綜合案例，詳細介紹旅遊類數據的採集、處理到可視化的綜合案例。適用對象：本書適用於智慧旅遊技術專業的學生學習，以及需要用Python進行爬蟲分析的各行各業工作人員，也可以作為數據分析愛好者的參考書。

《Python App網絡編程項目實戰（微課視頻版）/清華開發者書庫·Python》共9章，設計了9個與網絡編程相關的App。第1、2章為全局性、通用性基礎知識。第3-9章完成了7個具有較高實用價值的App，依次是網絡爬蟲App、DenseNetApp、智能WebApp、智能AndroidApp、智能桌面App、人臉考勤App和機器人聊天App。《Python App網絡編程項目實戰（微課視頻版）/清華開發者書庫·Python》具備高階性、創新性與挑戰性，可作為網絡工程、軟件工程、計算機科學與技術、人工智能等專業的本科生教材，也可作為畢業設計指導教材、創新創業訓練指導教材、實訓實習指導教材，適合研究生和工程技術人員學習參考。《Python App網絡編程項目實戰（微課視頻版）/清華開發者書庫·Python》特色：編程智網，逐夢強音：把網絡編程放到人工智能應用場景中講授，順應智能時代與網絡時代強強聯合、強強融合的發展大勢。案例迭代，一以貫之：案例迭代性強，關聯性強，適合聯合起來強化學習；同時案例兼具獨立性，滿足個性化學習需要。導學問學，有的放矢：配有同步微課視頻，完美呈現教學細節，有利於學生課前自學，使教師教學更具創造性，把更多精力用於導學、問學，形成課堂上“四兩撥千斤”的教學效果。拓展格局，學以致用：從Web應用、智能應用、Android應用、桌面應用、多媒體應用五個應用維度解析網絡編程，使學生通過多方位、多角度的對比學習，培養知識體系的大局觀。

本書共分3部分，主要介紹如何使用Python語言來處理大型數據集。第1部分介紹map和reduce編程風格，以及Python中基礎的map和reduce函數，並介紹如何將對象持久化，通過惰性函數和並行函數來加快大型數據集的處理速度。第2部分介紹Hadoop和Spark框架，以及如何使用mrjob庫來編寫Hadoop作業，如何實現PageRank算法，如何使用Spark來實現決策樹和隨機森林的機器學

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。

本書就Python基礎知識和交易策略的基本原理為切入點，由淺入深介紹了如何從零基礎使用vn.py搭建自己交易系統。本書從原理著手到代碼實踐，內容由最基本的Python基礎知識與Python中金融分析的常用包，逐步由淺入深介紹常用的指標並將使用vn.py進行實現。本書共分為八章，前兩章介紹vn.py的環境搭建與Python常用的工具包，為後面使用vn.py實現交易策略做準備；第三章與第四章介紹vn.py框架和量化交易的基礎知識；第五章到第八章從易到難介紹不同的交易策略並配合大量的示例講解，進一步鞏固vn.py代碼的使用。本書面向零基礎的新手和有一定計算機與金融知識基礎的讀者，以通俗易懂的語言和示例闡述量化交易的實現原理，適於對於量化交易有興趣的讀者。帶有詳細注釋的代碼將幫助讀者進一步理解vn.py的框架和交易策略。

本書內容翔實，以數據思維為導向，以Python為分析工具，結合DeepSeek，全面、系統地介紹商務數據分析相關知識，具有較強的實用性和可操作性。本書共10章。第1章介紹Python基礎知識，第2章介紹Python基礎模塊，第3章介紹Python常用庫，第4章介紹商務數據分析方法與指標，第5章介紹用戶行為洞察與分析，第6章介紹數字廣告投放及效果分析，第7章介紹電子商務平臺商務活動分析，第8章介紹社交平臺商務活動分析，第9章介紹直播營銷分析，第10章介紹短視頻營銷分析。本書提供電子課件、微課視頻、源數據、程序代碼、習題答案、教案、教學大綱等豐富教學資源，選用本書作為教材的教師可登錄人郵教育社區(www.ryjiaoyu.com)免費下載。本書可作為本科、高職院校電子商務、數據科學與大數據技術、市場營銷等專業相關課程的教材，以及應用統計、大數據分析、工商管理等專業的研究生課程用書，還可作為相關從業人員及愛好者的自學用書。

本書注重基礎、循序漸進，系統地介紹了使用Python實現OpenCV應用的相關基礎知識。本書共分為10章，涵蓋OpenCV起步、圖像處理基礎、圖形用戶界面、圖像變換、邊緣和輪廓、直方圖、模板匹配和圖像分割、特徵檢測、人臉檢測和識別、機器學習和深度學習等內容。本書內容豐富、講解詳細，適用於具有一定Python程序設計基礎的OpenCV計算機視覺用戶，可用作各類院校相關專業教材，同時也可作為OpenCV愛好者的參考書。

本書以親切的筆調、活潑的語言介紹了Python編程的相關知識，在寫作上打破傳統“知識說教”的寫作模式，而采用寓教於樂的方式。通過大量生動有趣、直觀形象的案例進行講解，青少年能夠邊學邊練、邊學邊玩，輕松掌握Python的編程知識。 本書共11個單元，安排了57個有趣的編程案例。每章末尾安排有“編程過關挑戰”，在規定時間內完成編程挑戰能夠激發讀者學習興趣；每章末還安排有

本書以介面測試為主線，以Web開發為切入點，全面介紹了Web介面開發與自動化測試過程中使用的相關技術。全書分為15章，第1章介紹了Python的基礎知識，解答初學Python的同學都會遇到的一些問題；第2章到第5章以開發發佈會簽到系統為需求，介紹了Django Web開發技術；第6章介紹了unittest單元測試框架，以及在Django中如何編寫單元測試；第7章到第10章主要介紹介面的相關概念、W

本書以Python自然語言處理的常用技術與真實案例相結合的方式，深入淺出地介紹Python自然語言處理的重要內容。全書共12章，內容包括緒論、語料庫、正則表達式、中文分詞技術、詞性標注與命名實體識別、關鍵詞提取、文本向量化、文本分類與文本聚類、文本情感分析、NLP中的深度學習技術、智能問答系統，以及基於TipDM大數據挖掘建模平臺實現垃圾短信分類。本書包含實訓和課後習題，幫助讀者通過練習和操作實踐，鞏固所學內容。本書可作為“1+X”證書制度試點工作中“大數據應用開發(Python)”職業技能等級證書的教學和培訓用書，也可以作為高校數據科學或人工智能相關專業的教材，還可作為機器學習愛好者的自學用書。

本書全面介紹了Python程序設計語言的語法基礎及其在數據分析、可視化、人工智能等場景中的應用。本書強調立德樹人，將中國優秀傳統文化、黨的二十大精神等德育元素融入Python程序設計課程。全書分為3篇：基礎篇、進階篇、應用篇，主要內容包括Python概述、基本數據類型、程序控制結構、容器數據類型、函數與模塊化編程基礎、文件、Numpy科學計算庫、數據分析與pandas、數據可視化與Matplotlib、人工智能與Sklearn等。本書以應用型本科學生為主要讀者對象，同時上下輻射其他類型的研究生、本科生、專科生等讀者對象。本書可作為計算機、軟件工程、統計學、大數據、人工智能等相關專業的程序設計課程教材，也可以作為信息技術領域從業人員的參考用書。

本書使用Qiskit開源框架和IBM Quantum Experience平臺搭建一個量子計算平臺，並借助Python來介紹實現量子編程的方法。本書內容由淺入深，從搭建編程環境並編寫一個簡單的量子程序開始，介紹如何使用Python編寫簡單的腳本，Qiskit和IBM Quantum Experience進行交互的方法，概率計算、疊加和糾纏等基本概念，影響量子程序輸出結果的各種物理因素，Qiskit量子門資源庫，使用Aer模擬量子計算機，使用Ignis清理量子操作，Grover搜索算法，以及使用Aqua運行Grover算法和Shor算法等重要內容。本書能夠幫助讀者學會使用Qiskit和IBM Quantum Experience，同時結合Python編程實踐來實現量子比特的可視化並深入理解量子門、貝爾態、量子線路等概念，進一步掌握在實踐中使用量子算法的方法。

本書從零基礎入門，內含豐富項目案例實戰演練，詳細講解了Python的環境搭建、基本語法結構、趣味應用、分析與建模以及完整的項目案例。

市場營銷工作對企業新產品上市、擴大市場份額、解決產品積壓庫存等等問題具有非常重要的意義，如何獲取分析數據，為企業決策提供依據，也是很多市場營銷從業者非常關心的內容。本書以功能強大且較易上手的Python語言為編程環境，全面講解了Python在市場營銷工作中的具體操作過程，幫助營銷人員快速、高效地完成各項營銷工作。全書共分10章，內容涉及獲取市場熱點、收集和管理客戶資料、採集和處理產品銷售數據、分析銷售數據、用戶消費行為分析、營銷決策分析、出貨與回款分析、公司競爭對手分析和市場營銷推廣分析。本書充分考慮了日常市場營銷工作的需要，設計了完善、實用的實例，力求從易到難、循序漸進地講解Python編程知識和Python在市場營銷中的應用，為廣大市場營銷人員實現辦公自動化，解決重複工作和批處理工作的相關問題。本書適合市場營銷行業的從業人員，對於具備一定計算機編程基礎，又希望投身市場營銷行業的讀者，本書也是不錯的參考讀物。