Python

Python作為編程語言，憑藉著高效率、可移植、可擴展、可嵌入、易於維護等優點，成為了當今社會主流的程序設計語言之一。本書作為入門級教材，詳細講解在Windows環境下Python程序設計的相關知識，共10章。第1章初識Python，介紹Python環境配置、集成開發環境、程序的開發與編寫等；第2～9章介紹Python的語法知識，包括Python基礎語法、字符串、流程控制、組合數據類型、函數與模塊、常用庫的使用、文件和數據格式化、面向對象編程等；第10章結合前面所學的知識，開發一個綜合項目——學生管理系統。本書配套豐富的教學資源，包括教學PPT、教學大綱、教學設計、源代碼、課後習題及答案等，為幫助初學者更好地學習本書內容，作者還提供在線答疑服務。本書既可作為高等教育本、專科院校計算機相關專業的教材，也可作為編程愛好者的自學參考書。

本書由流行深度學習框架Keras之父弗朗索瓦·肖萊執筆，通過直觀的解釋和豐富的示例幫助你構建深度學習知識體系。作者避免使用數學符號，轉而採用Python代碼來解釋深度學習的核心思想。全書共計14章，既涵蓋了深度學習的基本原理，又體現了這一迅猛發展的領域在近幾年裡取得的重要進展，包括Transformer架構的原理和示例。讀完本書後，你將能夠使用Keras解決從計算機視覺到自然語言處理等現實世界的諸多問題，包括圖像分類、圖像分割、時間序列預測、文本分類、機器翻譯、文本生成等。

本書以Python語言為基礎，介紹了爬蟲的基礎知識。本書包括6個實戰項目，分別為爬取外匯網站數據、爬取名言網站數據、爬取電影網站數據、爬取圖書網站數據、爬取商城網站數據、爬取景區網站數據，通過這些項目講解了Python的Web訪問技術、BeautifulSoup的數據分析與提取技術、深度優先與廣度優先順序爬取技術、多線程網頁爬取技術、scrapy分布式爬取框架技術、selenium爬蟲程序技術、AWS中的DynamoDB數據庫的NoSQL存儲技術等。本書每個項目都遵循由淺入深的學習規律，採取理論與實踐相結合的方式來引導讀者完成實戰。本書可作為計算機軟件技術專業及其相關專業的程序設計課程教材。

本書是一部零基礎、高標準，大廣度、重實踐的Python編程從入門到熟練的教材。本書覆蓋面非常廣，包括計算機基礎常識、Python語言的基本要素、基本運算和條件分支語句、循環語句、函數、遞歸、複雜數據類型、計算思維、文件讀寫、正則表達式、玩轉Python生態、數據分析和可視化、網絡爬蟲、面向對象程序設計入門、tkinter圖形界面程序設計等內容。正則表達式、網絡爬蟲、圖形界面等都是其他大多數Python基礎教材不涉及的內容。對Python第三方庫的使用，講述較為系統，涵蓋數據分析庫NumPy和pandas、數據庫編程庫SQLite3、圖像處理庫Pillow、Excel文檔處理庫OpenPyXL、統計繪圖庫Matplotlib、分詞庫Jieba等。還專門用一章的篇幅講述計算思維，讓讀者瞭解計算的本質、時間複雜度、數據結構等概念。這些內容，都不是蜻蜓點水，而是深入淺出。本書適合高等院校各專業學習Python使用。文、理、藝術等各類專業的零基礎學生可以用到本書80%的內容；對編程有較高需求的理科生，可以進一步再多學15%；餘下5%則基本是計算機專業學生才需要瞭解的。但即便是計算機專業的學生，也非常適合使用本書來快速掌握Python語法及各種庫的使用。本書配套電子資料十分齊全，包括程序源代碼、重點難點講解視頻、課程講義等,此外，作者在中國大學慕課開設的“實用Python程序設計”課程，提供了覆蓋全書90%內容的視頻講解。

本書是一本概率編程的入門書。本書使用概率編程庫 PyMC3以及可視化庫 ArviZ對貝葉斯統計分析的相關知識進行講解，包括概率思維、概率編程、線性回歸建模、廣義線性模型、模型比較、混合模型、高斯過程以及推斷引擎等知識。全書圖文並茂，通俗易懂，適合具備一定 Python基礎的讀者學習使用。學完本書，讀者可以利用概率思維建立貝葉斯模型並解決自己的數據分析問題。

本書詳細介紹了獲得Python基礎編程能力所需要掌握的各方面技術，內容覆蓋全國計算機等級考試二級Python考試大綱的內容。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、圖形用戶界面編程、正則表達式、網絡爬蟲、常用的標準庫和第三方庫等。本書每章都安排了入門級的編程實踐操作，以便讀者更好地學習和掌握Python編程方法。 本書官網免費提供了全套的在線教學資源，包括講義PPT、習題、源代碼、軟件、數據集、上機實驗指南等。

本書詳細介紹了Python的基礎知識，以及Python在辦公自動化、大數據技術、人工智能技術等方面的應用，是一本注重實踐、突出培養讀者動手能力的教材。 本書共11個項目，分為基礎篇、辦公自動化應用篇、拓展學習篇，內容包括Python入門、Python運算符與表達式、Python循環與判斷、Python數據類型、Python函數與模塊、Python正則表達式與爬蟲、使用Python處理Excel文件、使用Python處理Word與PDF文件、使用Python處理圖像、數據處理與數據可視化、使用機器學習算法對電影分類。 本書適合作為高等教育本、專科院校計算機相關課程的教材，也可供Python愛好者自學使用。

本書以Python數據分析常用技術與真實案例相結合的方式，深入淺出地介紹Python商務數據分析應用的重要內容。本書共10章，第1章介紹商務數據分析的基本概念、流程、應用場景，以及常用數據分析工具；第2章介紹Python的環境配置，以及Python使用入門等；第3章介紹數據獲取，包括常見的數據來源、數據類型、數據讀取方式，以及常用Python數據格式轉換與讀/寫函數；第4章介紹探索性分析，包括描述性統計分析和可視化分析，以及常用Python探索性分析函數；第5章介紹數據預處理中的各個步驟，包括數據清洗、數據合併和數據變換，以及它們各自對應的Python函數；第6章介紹各類模型的構建與評價方法，包括分類與回歸、聚類分析、關聯規則、時序模式和智能推薦；第7～9章分別介紹O2O優惠券個性化投放、零售商品購物籃分析、餐飲企業綜合分析等案例；第10章介紹使用TipDM數據挖掘建模平臺實現餐飲企業綜合分析案例。第2～6章包含選擇題和操作題，第7～10章包含操作題，通過練習和操作實踐，讀者可以鞏固所學內容。 本書可作為高校數據科學或商務數據分析相關專業的教材，也可作為數據分析愛好者的自學用書。

《Python金融數據分析與挖掘實戰》從Python基礎入門講起，到應用Python進行科學計算、數據處理、數據可視化、挖掘建模基礎訓練，再到利用Python進行金融數據挖掘與量化投資實戰，深入淺出地介紹了如何使用Python進行金融數據分析、挖掘和量化投資的全過程。《Python金融數據分析與挖掘實戰》分3篇：基礎篇、案例篇和實訓篇。基礎篇（第1～6章）主要介紹Python基礎及應用於科學計算、數據處理、數據可視化、機器學習、關聯規則等方面的基礎知識；案例篇（第7～11章）主要介紹利用Python進行金融數據挖掘分析的基礎案例和綜合案例；實訓篇（第12章），由5個實訓組成。《Python金融數據分析與挖掘實戰》將從Python基礎知識、基本數據分析技能，擴展到基礎案例和綜合案例，最後通過實訓幫助讀者強化訓練，完成Python金融數據分析與挖掘相關知識的學習。《Python金融數據分析與挖掘實戰》提供配套的案例數據、程序代碼，適合作為普通高等院校數學、計算機、經濟管理專業相關課程的教材，也適合作為金融數據挖掘研究者、愛好者的參考書。

本書是人民郵電出版社出版的《Python程序設計教程(微課版)》(儲岳中等主編)的配套教材。全書共分3個部分，第1部分為習題解答，第2部分為實驗指導，第3部分為綜合實訓。本書以案例為主線，緊扣Python語言程序設計的知識點，特色鮮明，實用性強。本書可作為高等院校Python語言程序設計學習的配套實踐教材，也可作為計算機水平考試的備考輔導書，還可以作為對Python感興趣的技術人員和愛好者的自學用書。

本書是Python語言程序設計的入門教程，理論與實踐緊密結合，實用性很強。全書共13章，主要內容包括Python語言概述、Python語言基礎、流程控制語句、序列數據、字符串與正則表達式、函數與模塊、文件、Python計算生態、面向對象程序設計、異常處理、GUI程序設計、數據庫編程、圖形繪製。為了便於學習，教材編寫組同步編寫了一本配套教材《Python程序設計實踐教程》，內容包括習題詳解、實驗指導和綜合實訓。本書各知識點均配套講解視頻，掃碼即可同步觀看。同時本書提供高質量的配套PPT等資源。各章均包含課程思政元素。本書可作為高等院校各專業計算機程序設計課程的教材，也可以作為對Python感興趣的技術人員的參考資料。

本書主要講解Python在Linux系統運維開發中的典型應用，通過面向實際運維場景的任務實施，幫助讀者掌握Python在系統自動化運維領域的應用。本書共8個項目，內容包括系統自動化運維：從Shell到Python、監控系統與調度運維任務、處理文件內容與配置文件、記錄日誌與發送郵件、運維數據記錄與可視化、遠程管理和批量運維服務器、網絡管理和網絡安全、企業級系統綜合運維。本書內容豐富、結構清晰、重點突出、難點分散，注重實踐性和可操作性，對項目中的每個任務都提供詳細的代碼和解說，便於讀者快速上手。本書可作為高校計算機類專業的Python編程教材，也可作為Linux系統運維教材，還適合廣大從事Python自動化運維開發工作的初學者學習和參考。

如今，要想在企業和投資金融領域保持競爭力，只是精通電子表格和計算器已經遠遠不夠，傳統工具和數據集已經無法滿足我們的需要。本書將用Python編程來解決期貨量化交易的問題，並通過110多個技巧介紹實際的解決方案。本書基於臺灣期貨交易所的案例進行講解，從數據分析的角度切入，以技巧的形式深入數據背後，讓讀者從基本的期貨交易規則開始，瞭解相關的技術指標，並能夠熟練使用Python編程走上量化交易之路。本書既適合期貨領域的從業人員學習，也適合想進入金融領域的程序員參考。

本書以Jupyter Notebook為主要開發工具，全面地介紹數據預處理的相關知識。全書共分8章，內容分別為初識Python數據預處理、數據獲取與存儲、數據清洗、數據集成、數據變換、數據規約、綜合實戰：家用熱水器用戶行為分析以及兩個綜合實戰項目。每個章節均配置了豐富的示例或案例，通過本書的學習，讀者可以充分理解常用數據預處理方法的精髓、掌握具體技術細節，並在實踐中提升實際開發能力，為數據分析和機器學習實踐打下扎實基礎。本書既可作為高等院校大數據、計算機相關專業的教材，也可作為技術愛好者的入門用書。

Python作為一種高 級程序設計語言，憑藉其簡潔、易讀及可擴展性日漸成為程序設計領域備受推崇的語言。使用Python作為GIS開發的腳本語言，將大大提升ArcGIS數據處理的效率。本書將介紹如何使用Python來創建桌面ArcGIS環境下的地理處理腳本、管理地圖文檔和圖層、查找和修復丟失的數據鏈接、編輯要素類和表中的數據等，以期能夠提高 GIS開發人員的工作效率。本書內容結構清晰，示例完整，不僅適合從事GIS開發的專業人士，而且適合那些有興趣接觸或從事Python編程的讀者。

本書以通俗易懂的語言、翔實的示例、新穎的內容詮釋了Python這門“簡單”“優雅”“易學”的計算機語言。全書共14章，第1章～第10章介紹Python語言基礎，覆蓋了全國計算機等級考試二級Python語言考試大綱的主要內容；第11章和第12章介紹Python語言的應用，包括圖形用戶界面、數據庫編程等內容；第13章和第14章介紹了Python第三方庫的應用。本書提供課程微視頻、在線教學測試平臺，並另外配套學習指導教材。教材內容以應用為核心展開，力求以知識的最小集來實現應用範圍的最大化。

本書以Python數據分析與挖掘的常用技術與真實案例相結合的方式，深入淺出地介紹Python數據分析與挖掘的重要內容。本書共11章，分為基礎篇（第1～5章）和實戰篇（第6～11章），基礎篇包括數據挖掘基礎、Python數據挖掘編程基礎、數據探索、數據預處理、數據挖掘算法基礎等基礎知識；實戰篇包括6個案例，分別為信用卡高風險客戶識別、餐飲企業菜品關聯分析、金融服務機構資金流量預測、O2O優惠券使用預測、電視產品個性化推薦，以及基於TipDM大數據挖掘建模平臺實現金融服務機構資金流量預測。本書大部分章節包含實訓和課後習題，通過練習和操作實踐，可幫助讀者鞏固所學的內容。本書可作為“1+X”證書制度試點工作中的大數據應用開發（Python）職業技能等級（高級）證書的教學和培訓用書，也可作為高校數據科學或人工智能相關專業的教材，還可作為數據挖掘愛好者的自學用書。

網絡爬蟲是一種按照一定的規則，自動請求萬維網網站並採集網頁數據的程序或腳本。它可以代替人進行信息採集，能夠自動採集並高效利用互聯網中的數據，因此在市場的應用需求中佔據重要位置。本書以Windows為主要開發平臺，系統、全面地講解Python網絡爬蟲的相關知識。本書的主要內容包括認識網絡爬蟲、網頁請求原理、抓取靜態網頁數據、解析網頁數據、抓取動態網頁數據、提升網絡爬蟲速度、存儲數據、驗證碼識別、初識網絡爬蟲框架Scrapy、Scrapy核心組件與CrawlSpider類、分布式網絡爬蟲Scrapy-Redis。本書可以作為高等院校計算機相關專業程序設計課程的教材、Python網絡爬蟲的相關培訓教材，以及廣大編程開發者的網絡爬蟲入門級教材。

本書採用常用技術與真實案例相結合的講解方式，深入淺出地介紹了Python機器學習應用的主要內容。全書共8章，內容包括Python概述、NumPy數值計算、pandas基礎、pandas進階、Matplotlib繪圖、scikit-learn、餐飲企業綜合分析與預測、通信運營商客戶流失分析與預測。前6章設置了選擇題、填空題和操作題，後兩章設置了操作題，希望通過練習和操作實踐，讀者可以鞏固所學的內容。本書可以作為高校大數據或人工智能專業的教材，也可作為機器學習愛好者的自學用書。

隨著大數據、人工智能等技術的創新迭代速度加快，經濟社會數字化轉型全面開啟，本書旨在培養會計審計人員的數字化、信息化能力，助推會計審計工作運用新技術、融入新時代、實現新突破。本書圍繞Python財務數據分析展開編寫，整體分為基礎篇、應用篇兩部分。基礎篇包括第1章～第4章內容，系統闡述了Python環境配置、語法基礎、財務數據采集與分析、財務數據可視化等基礎知識；應用篇包括第5章～第7章內容，本部分結合會計核算方法、管理會計工具、財務分析思路，通過各類財務數據分析模型的搭建，深入講解Python技術在會計審計工作場景中的應用。 本書體系結構完善，講解由淺入深，理論結合實踐，案例豐富，適合應用型本科和高等職業院校財會類專業的教材，也可以作為財務會計、管理會計、財務審計等領域的數字化培訓教材.

本書在內容上著重闡述計算機中存儲、組織數據的方式與計算機程序解決問題的步驟，同時對數據結構與算法中的典型案例進行講解，在程序實現中使用Java與Python兩種語言對照表述。本書共8章，第1章是數據結構與算法概論，主要介紹數據結構和算法的基本概念；第2、3章是線性表與棧和隊列，這部分介紹簡單的數據結構類型及操作算法；第4章是遞歸，這是數據結構中重要的操作算法；第5、6章是樹與圖，這部分介紹較為複雜的數據結構及操作算法；第7、8章是排序與查找，這部分主要介紹各種常見算法、優化存儲結構的思想。本書可作為應用型本科院校和職業院校計算機相關專業的教材，也可作為各類計算機培訓機構的教材。

《Python計算機視覺與應用案例》以Python為平臺，以“概述+案例”的方式系統地對計算機視覺進行實戰分析。本書先介紹計算機視覺編程基礎知識，接著介紹在各個領域利用Python解決計算機視覺問題，最後通過兩個經典案例綜合分析計算機視覺應用。為了幫助讀者更好地掌握相關知識，各章節都通過概述與案例相結合的方式，讓讀者在掌握概念的同時舉一反三，掌握程序設計的方法，利用程序設計解決實際問題。 《Python計算機視覺與應用案例》適合想深入研究Python計算機視覺的開發者閱讀參考,也可作為高等院校相關專業的教材。

This book is a customized version in Taiwan, and the content is extracted from Chapters 1 to 15 of the book "Introduction to Python Programming and Data Structures, Global Edition, 3rd edition".-- --For introductory courses in Python Programming.A fundamentals first approach to programming helps students create efficient, elegant code.Introduction to Python Programming and Data Structures introduces students to basic programming concepts using a fundamentals-first approach that prepares students to learn object-oriented programming and advanced Python programming. This approach presents programming concepts and techniques that include control statements, loops, functions, and arrays before designing custom classes. Students learn basic logic and programming concepts prior to moving into object-oriented and GUI programming. The content incorporates a wide variety of problems with various levels of difficulty and covers many application areas to engage and motivate students.For a list of