Think Python

從解決工作實際問題出發，提煉總結工作中Python 常用的數據處理、數據挖掘實戰方法與技巧。本書通俗易懂地介紹數據挖掘過程中可能用到的回歸模型、分類模型、聚類、關聯、時間序列分析等技術。在不影響學習理解的前提下，盡可能地避免使用晦澀難懂的Python 編程、統計術語或模型公式。 本書定位是帶領Python 數據分析初學者入門，並能解決學習、工作中大部分的問題或需求。入門後如還需要進一步進階學習，可

《Python Web開發從入門到實踐》通過精煉的知識內容，從學習與應用的角度出發，幫助用戶迅速掌握Python Web開發的實用技術為核心，為讀者精心打造了一本基礎、實用、易學、實戰的學習幫手。本書語法細緻，內容詳盡，力爭為讀者朋友提供豐富的基礎知識和應用實例，幫助學習者可以掌握更多精煉內容，擴寬學習Python語言的道路。本書主要包括Web前端基礎、MySQL數據庫基礎、Web框架基礎、快速開

本書引領讀者進入Python機器學習領域。理論上突出機器學習原理講解的可讀性並兼具知識深度和廣度，實踐上強調機器學習的可操作性並兼具應用廣泛性。本書不僅對原理進行了深入透徹的理論講解，而且通過Python編程給出了原理的直觀解釋以及可操作實現的應用案例。

The world of machine learning is changing all the time. It is so amazing the idea that we are able to take a computer and let it learn as it goes. Without having to write out all of the codes that we need for every situation out there or every input that the user may pick, we are able to write out codes in machine learning, even with Python, in order to let the computer or device learn and make decisions on its own.This guidebook is going to take a closer look at how Python machine learning is able to work, as well as how you can use some of the tools and techniques that come with this process for your own needs. When you are interested in learning more about what machine learning is all about, as well as how you can use a part of the coding from Python inside of this process, then this guidebook is the tool for you Some of the topics that we will explore when we go through this guidebook will include: Understanding some of the basics of machine learning;Some of the different parts tha

《Python程序設計案例教程》是一本實用易學、輕量級的Python入門教材，以30個實用案例為載體，詳細介紹了Python語言的基礎知識和編程思想，內容包括Python語言概述，基礎語法，流程控制語句，字符串與正則表達式，列表、元組、字典等常用數據結構，函數，異常處理，文件操作，模塊和包以及面向對象編程。每章後都配有豐富的習題、課後實訓和精練的小結，方便讀者進一步鞏固知識，增強實踐能力。《Pyt

《Python貝葉斯分析》從務實和編程的角度講解了貝葉斯統計中的主要概念，並介紹了如何使 用流行的 PyMC3 來構建概率模型。閱讀本書，讀者將掌握實現、檢查和擴展貝 葉斯統計模型，從而提升解決一系列數據分析問題的能力。本書不要求讀者有任 何統計學方面的基礎，但需要讀者有使用 Python 編程方面的經驗。

本書以對微軟MTA認證98-381Python和計算機二級Python兩大體系的深入研究為基礎，綜合其所有內容，並綜合實踐經驗所成，涵蓋Python考試的方方面面。全面講解Python的基礎知識和Python考試中的重要考點，增設“練一練”模塊，讀者可以跟隨敲代碼，培養感覺。采用互聯網+的寫作方式，不斷增補內容，讀者可及時了解到與Python相關的最新信息。

本書採用案例和理論相結合的形式，以Anaconda和PyCharm為開發工具，系統地重點闡述了利用Python進行數據預處理、分析與可視化等相關知識，講解了Python各種數據處理展示的函數方法的使用方法。全書共有6章，分別是數據分析概述、Python基礎、利用Pandas進行數據預處理、利用Pandas進行數據分析、利用Matplotlib進行數據可視化、Python數據分析與綜合應用。在教學設

Python是一種程序設計語言，近年來，它得到了越來越多的技術人士的認可和追捧。其應用領域也非常廣泛，涉及數據分析、自然語言處理、機器學習、科學計算、推薦系統構建等各個方面，提供了高效、靈活的編程體驗。本書面向 Python初學者，幫助讀者快速、有效地把握 Python編程的技巧。全書共分 5個部分，由淺入深地向讀者呈現了 Python必學的各大知識要點。無論是簡單的 Python安裝，還是基本的編程語法，抑或是典型的問題處理，本書都給出了詳細、直觀的編程示例，以便讀者能夠精准把握要點。

全書共13章。第1～4章為基礎篇，主要講述Python基礎知識、Python數據結構、面向對象程序設計思想，Python異常處理和讀寫文件的技巧；第5～7章為數據分析的工具篇，主要講述Numpy庫、Pandas庫和Matplotlib庫的基本功能和應用；第8章和第9章為“數據分析高級技能篇”，主要講述通過爬取技術博客案例、基於Scrapy爬蟲框架的實用技巧、數據分析的常用方法，如Python連接操

《Python網絡爬蟲案例實戰》介紹如何利用Python開發網絡爬蟲，實用性較強。《Python網絡爬蟲案例實戰》以案例項目為驅動，由淺入深地講解爬蟲開發中所需要的知識和技能。從靜態網站到動態網站，從單機爬蟲到分布式爬蟲，既包含基礎知識點，又講解了關鍵問題和重難點問題，包含從入門到進階的所有知識。《Python網絡爬蟲案例實戰》主要包括爬蟲網絡概述、Web前端、靜態網絡抓取、動態網頁抓取、解析網頁

作為一本Python科學計算的入門書籍，本書結合科學計算實例循序漸進地介紹Python科學計算編程基礎。本書共6章：第1章簡單公式的程序化，圍繞如何使用Python實現科學計算中簡單公司的程序化；第2複雜公式程序化，重點介紹Python中的程序控制，將複雜的公式程序化；第3公式對象化，主要介紹Python中面向對象的程序設計；第4公式向量化，全方位介紹Python*的科學計算庫NumPy的功能，並

本書以Windows 操作系統為平臺，採用項目式編寫體例，全面地介紹了Python編程基礎、相關知識以及編程技巧等，重點聚焦于利用Python 開發項目。項目案例的選取包含編程基礎、面向對象編程以及大數據應用開發所需的多文件類型的數據存儲方式及其應用，*後還介紹了一種重要的數據采集方式及其應用―― 基於Python的網絡爬蟲技術及其應用。本書可作為高等職業院校計算機等相關專業的教材，也可作為Pyt

本書主要通過對 Excel 爬蟲和 Python 爬蟲的對比，介紹使用 Excel 和Python 實現網絡數據爬取的相關內容和方法。書中按照學習的遞進層次分為基礎篇、Excel 爬蟲篇和 Python 爬蟲篇三部分內容，基礎篇包括網絡爬蟲基礎、網頁和網站基礎、網頁開發者工具和 Python 編程基礎等內容，Excel 爬蟲篇包括使用 Excel的 PowerQuery 模塊實現網絡表格數據采集和

本書首先從Python的基本概述開始,介紹如何與遺留設備以及支持API的網絡設備交互。瞭解如何利用高級Python包和框架來實現網絡自動化任務、監控、管理和增強的網絡安全性,然後介紹Azure和AWS雲網絡。最後,使用Jenkins實現持續集成,並使用測試工具驗證網絡。 本書適合希望使用Python和其他工具迎接網絡挑戰的IT專業人員和運維工程師。

本书共分5篇，第1篇为入门篇(1章~5章)，讲解了Python编程的基础知识，包括Python简介与安装、基本语法、常用语句与运算、字符串、列表、元组、字典与集合等；第2篇为进阶篇(6章~10章)，讲解了Python编程的进阶知识，包括函数、模块与包的应用、文件操作、异常处理、面向对象编程等；第3篇为高级篇(11章~16章)，讲解了Python编程的相关高级应用知识，包括时间和日期、正则表达式、多任务编程、网络编程、数据库等；第4篇为爬虫应用篇(17章~18章)，主要讲解了Python在网络数据采集、页面内容提取等爬虫相关的技术知识；第5篇为Web开发篇(19章~20章)，主要讲解了Django框架与Flask框架的应用，帮助读者掌握Web开发技术。

本書由淺入深、循序漸進地介紹了基於Python的商業資料視覺化技術，並結合實際案例詳細介紹了Python在資料視覺化方面的具體應用。本書重點介紹了Python的9個視覺化庫，分別為Matplotlib、Seaborn、Pyecharts、Bokeh、HoloViews、Plotly、Pygal、plotnine、Altair，並介紹了商業資料視覺化的思維，不僅做到授之以魚，更做到授之以漁。讀者通過

本書是資深網絡安全教師多年工作經驗的結晶。書中系統且深入地將 Python應用實例與網絡安全相結合進行講解，不僅講述 Python的實際應用方法，而且從網絡安全原理的角度分析 Python實現網絡安全編程技術，真正做到理論與實踐相結合。全書共分為 16章。第 1章介紹網絡安全滲透測試的相關理論；第 2章介紹 Kali Linux 2使用基礎；第 3章介紹 Python語言基礎；第 4章介紹使用 Python進行安全滲透測試的常見模塊；第 5章介紹使用 Python實現信息收集；第 6章和第 7章介紹使用 Python對漏洞進行滲透；第 8章介紹使用 Python實現網絡的嗅探與欺騙；第 9章介紹使用 Python實現拒絕服務攻擊；第 10章介紹使用 Python實現身份認證攻擊；第 11章介紹使用 Python編寫遠程控制工具；第 12章和第 13章介紹使用 Python完成無線網絡滲透；第 14章介紹使用 Python完成 Web滲透測試；第 15章介紹使用 Python生成滲透測試報告；第 16章介紹 Python取證相關模塊。本書適合網絡安全滲透測試人員、運維工程師、網絡管理人員、網絡安全設備設計人員、網絡安全軟件開發人員、安全課程培訓人員、高校網絡安全專業方向的學生閱讀。

本書精選186道涵蓋各學科和日常生活的實用練習題, 幫助程序員扎實掌握基礎知識, 提高編程技能。還提供一部分練習的答案, 其中的注釋指出解題技巧或Python語法要點。這個新版本對上一版做了全面更新, 星現更多基礎知識, 簡明扼要地講述習題中涉及的核心概念。閱讀本書前, 讀者只需要瞭解Python入門編程知識。

Text is everywhere, and it is a fantastic resource for social scientists. However, because it is so abundant, and because language is so variable, it is often difficult to extract the information we want. There is a whole subfield of AI concerned with text analysis (natural language processing). Many of the basic analysis methods developed are now readily available as Python implementations. This Element will teach you when to use which method, the mathematical background of how it works, and the Python code to implement it.

《計算機編程導論：Python程序設計/21世紀高等教育計算機規劃教材》共分為16章：第1章～第11章側重于Python基礎知識的講解，內容包括順序程序設計、使用序列、選擇結構程序設計、循環結構程序設計、字符串、函數的設計和使用、文件的使用、面向對象程序設計、圖形用戶界面程序設計、網絡程序設計和異常處理；第12章～第16章側重于Python的高級應用和軟件開發，內容包括數據庫應用程序開發、游戲

本教材共分為5章。第1章是實驗指導部分，其中包含16個既實用又有趣的實驗和一個附加實驗，是本書的主要內容。第2章給出了大量的練習題，這不僅鞏固了Python語言的基本語法，還大大拓展了讀者的視野，同時也為參加Python全國二級考試做準備。第3章給出了第2章練習題的參考答案。針對《Python程序設計教材》的課後練習題，本書在第4章中給出了參考答案。本書最後一章給出了Python全國二級考試大綱。

《Python程序設計應用教程》有如下幾個特點：一，Python程序設計涉及的範圍非常廣泛，《Python程序設計應用教程》內容編排並不求全、求深，而是考慮零基礎讀者的接受能力，語法介紹以夠用、實用和應用為原則，選擇Python中必備、實用的知識進行講解，強化程序思維能力的培養。第二，選取的案例貼近生活，有助於提高學習興趣。第三，每個案例均提供詳細的設計思路、關鍵技術分析以及具體的解決方案，且均提

隨著近幾年互聯網的發展，Python在各行各業發揮著舉足輕重的作用。除應用在科學計算、大數據處理等人們熟知的領域外，在信息安全領域中使用也異常廣泛。這是因為對於黑客或者滲透測試工程師來說python語言不僅上手容易，而且還有大量豐富的開源庫。通過python可以幫助他們又好又快的完成一項任務，以少量的代碼便可實現所需功能。本書結合具體場景和真實案例，詳細敘述了python在滲透測試過程中所涉及到的

本書首先介紹算法的概念和特點，然後學習數據結構，再逐步深入學習各類算法，通過解決實際問題加深理解。本書選取近年來比較熱門的語言Python作為載體，來實現算法的功能。這不但可以讓讀者系統地學習算法的相關知識，而且還能加深對Python語言的應用。 本書分為7章，涵蓋的主要內容包括：算法簡介；Python基礎；數據結構；數學相關算法；排序算法；查找算法；圖相關算法。其中對經典算法進行了詳細的講解，

本书先从量化交易的基本概念讲起，然后讲解Python的基本语法及常见库的使用，在每章节的学习中都以金融量化为实例，并在最后结合实战项目来进行学习和巩固，读者不但可以系统地学习Python编程的相关知识，而且还能学习到Python在量化交易场景下的应用。

《Python項目實戰從入門到精通》全面講述了Python的基礎知識和相關開發技術。全書分為三部分，共10章。第壹部分為基礎篇(第1～5章)，介紹Python的起源和發展、開發工具、語法基礎、控制結構、複合數據結構、函數、科學計算庫NumPy以及繪圖工具Matplotlib等內容；第二部分為提高篇(第6～7章)，深入講解了機器學習典型算法、神經網絡典型算法以及它們的Python開發實現過程；第三部

內 容 簡 介 本書從程序設計基本概念出發，由淺入深、循序漸進地講述Python語言程序設計的基本概念和基本方法。本書內容包括Python語言概述與開發環境搭建、Python語言基礎、流程控制結構、字符串與正則表達式、典型數據結構、函數與模塊、面向對象程序設計、文件操作、GUI程序設計、圖形繪製及數據庫操作。 本書堅持以就業為導向、以能力為本位的原則，突出實用性、適用性和先進性，結構合理、論述準確

Learn to master basic programming tasks from scratch with real-life, scientifically relevant examples and solutions drawn from both science and engineering. Students and researchers at all levels are increasingly turning to the powerful Python programming language as an alternative to commercial packages and this fast-paced introduction moves from the basics to advanced concepts in one complete volume, enabling readers to gain proficiency quickly. Beginning with general programming concepts such as loops and functions within the core Python 3 language, and moving on to the NumPy, SciPy and Matplotlib libraries for numerical programming and data visualization, this textbook also discusses the use of Jupyter Notebooks to build rich-media, shareable documents for scientific analysis. The second edition features a new chapter on data analysis with the pandas library and comprehensive updates, and new exercises and examples. A final chapter introduces more advanced topics such as floating-p

本書是一本少兒編程入門書，適合零基礎的讀者。本書以“派森號”飛船和西西船長等人的童話故事為載體，從頭開始介紹了Python語言的基礎語法。全書共有6個章節。每章都有約十個獨立的內容來介紹Python的一個知識點，並以任務的形式提出問題，最後逐步解決問題。本書不光講解了Python語言本身，也在內容中穿插了許多計算機程序設計的基礎知識，為孩子在計算機程序設計領域進行入門教育，掃除認知障礙，對今後在該

本書首先介紹理解代碼格式化和代碼注釋的重要性，以及利用內置數據結構和Python字典提高可維護性，使用模塊和元類有效地組織代碼；然後深入介紹Python語言的新特性，並教會讀者如何有效地使用它們；接下來，將深入介紹一些關鍵概念，如異步編程、Python數據類型、類型提示和路徑處理等，並講述調試、單元測試和集成測試的技巧，以保證代碼可以投入生產；最後在附錄中介紹了一些有助於加快開發速度和提高代碼質量的優秀Python工具。閱讀本書之後，你將會熟練地編寫整潔的Python代碼，並可以成功地將這些原則應用到自己的Python項目中。

面對自然語言處理和文本分析應用，解決問題的正確技術是什麼？文本摘要如何真正有效？哪些才是解決多類文本分類的框架？ 《Python文本分析（原書第2版）》通過將數學和理論概念與現實用例的Python實現相結合，全面介紹了文本分析的相關概念、技術、工具及實踐，可幫助你快速掌握文本分析技術，解決實際問題。 《Python文本分析（原書第2版）》首先介紹與文本分析相關的自然語言基本概念以及Pyth

《PYTHON程序設計入門/中小學計算思維訓練用書》以Python3.0為基礎進行編寫，以基礎程序設計和解決程序問題為中心，通過科學合理的結構、通俗易懂的語言，幫助讀者學習計算機思維。《PYTHON程序設計入門/中小學計算思維訓練用書》內容包括變量、條件判斷、循環、列表、字典、函數等基礎概念的介紹，更穿插人工智能與硬件編程相關的項目案例，以達實用性與趣味性的平衡。《PYTHON程序設計入門/中小學

「搭配進階的課程，對Python提供極佳的介紹。透過這個課程了解如何應用Python到對現今軟體發展具有重要性的所有技術領域之中。」—Jeremy YabrowDirector of Engineering, BeyondView, Inc.「你將遠離如尋寶般的探索，獲得能協助你改善DevOps實踐的新知和技術。」—Wes NovackSystems Architect, Pluralsight在

A project-based approach to learning Python programming for beginners. Intriguing projects teach you how to tackle challenging problems with code.You've mastered the basics. Now you're ready to explor

本書主要介紹如何讓Python 程序發揮強大性能，內容涵蓋針對數值計算和科學代碼的優化，以及用於提高Web 服務和應用響應速度的策略。具體內容有：基準測試與剖析、純粹的Python 優化、基於NumPy和Pandas 的快速數組操作、使用Cython 獲得C 語言性能、編譯器探索、實現併發性、並行處理、分布式處理、高性能設計等。

隨著人工智能時代的到來，Python已經成為主流開發語言。本書針對完全零基礎入門的讀者，採用最小化安裝+極簡代碼的教學方式，讓讀者學練結合，達到入門Python與網絡爬蟲編程的目的。本書使用PyCharm開發環境，提供源碼與開發環境下載。 本書分為16章，從Python版本的演化、環境的搭建開始，逐步介紹Python 3.8語言的語法基礎，包括內置類型、流程控制、函數、類和對象、異常處理、模塊和包

本書以理論結合程式設計開發為原則，使用Python作為開發語言，講解最優化演算法的原理和應用，詳細介紹了Python基礎、Gurobi優化器、線性規劃、整數規劃、多目標優化、動態規劃、圖與網路分析、智慧優化演算法。對於演算法部分的每一種演算法都包含原理和程式設計實踐，使讀者對最優化演算法的認識更加深入。

Bringing together idiomatic Python programming, foundational numerical methods, and physics applications, this is an ideal standalone textbook for courses on computational physics. All the frequently used numerical methods in physics are explained, including foundational techniques and hidden gems on topics such as linear algebra, differential equations, root-finding, interpolation, and integration. Accompanying the mathematical derivations are full implementations of dozens of numerical methods in Python, as well as more than 250 end-of-chapter problems. Numerical methods and physics examples are clearly separated, allowing this introductory book to be later used as a reference; the penultimate section in each chapter is an in depth project, tackling physics problems which cannot be solved without the use of a computer. Written primarily for students studying computational physics, this textbook brings the non-specialist quickly up to speed with Python before looking in detail at the

Bringing together idiomatic Python programming, foundational numerical methods, and physics applications, this is an ideal standalone textbook for courses on computational physics. All the frequently used numerical methods in physics are explained, including foundational techniques and hidden gems on topics such as linear algebra, differential equations, root-finding, interpolation, and integration. Accompanying the mathematical derivations are full implementations of dozens of numerical methods in Python, as well as more than 250 end-of-chapter problems. Numerical methods and physics examples are clearly separated, allowing this introductory book to be later used as a reference; the penultimate section in each chapter is an in depth project, tackling physics problems which cannot be solved without the use of a computer. Written primarily for students studying computational physics, this textbook brings the non-specialist quickly up to speed with Python before looking in detail at the