Python

《人工智能基礎 數學知識》基於流行的Python語言，通俗易懂地介紹了入門人工智能領域必需必會的數學知識，旨在讓讀者輕鬆掌握並學以致用。《人工智能基礎 數學知識》分為線性代數、概率和優化等3篇，共21章，覆蓋了人工智能領域中重要的數學知識點。本書寫作風格通俗有趣，讀者可在潛移默化中掌握這些數學知識以及相關的編程操作，並能從工程落地的角度深刻理解數學在其中的扮演角色和魅力。《人工智能基礎 數學知識》適合希望投身於人工智能領域且想有一番作為的人員閱讀，還適合對人工智能領域背後的邏輯感興趣的人員閱讀。本書還可作為各大高校人工智能專業的參考用書。

《微服務實戰》主要介紹如何開發和維護基於微服務的應用。本書源自作者從日常開發中得到的積累和感悟，其中給出的案例覆蓋從微服務設計到部署的各個階段，能夠帶給你真實的沉浸式體驗。通過閱讀本書，你不僅能夠瞭解用微服務搭建高效的持續交付流水線的方法，還能夠運用Kubernetes、Docker 以及Google Container Engine 進一步探索書中的示例。

內容提要本書用簡短的篇幅、精煉的語言，講授機器學習領域必備的知識和技能。全書共11章和一個術語表，依次介紹了機器學習的基本概念、符號和定義、算法、基本實踐方法、神經網絡和深度學習、問題與解決方案、進階操作、非監督學習以及其他學習方式等，涵蓋了監督學習和非監督學習、支持向量機、神經網絡、集成學習、梯度下降、聚類分析、維度降低、自編碼器、遷移學習、強化學習、特徵工程、超參數調試等眾多核心概念和方法。全書最後給出了一個較為詳盡的術語表。本書能夠幫助讀者瞭解機器學習是如何工作的，為進一步理解該領域的複雜問題和進行深入研究打好基礎。本書適合想要學習和掌握機器學習的軟件從業人員、想要運用機器學習技術的數據科學家閱讀，也適合想要瞭解機器學習的一般讀者參考。

《漫畫學Python：快速提高》是一本注重實用的Python編程指南，通過幽默風趣的漫畫和簡潔清晰的講解，帶領讀者深入探索Python編程的精髓。本書不僅適用於初學者，也適合有一定編程經驗的讀者，為他們提供了一個快速提升編程技能的利器。從瘋狂的模塊到面向物件的編程，從日期、時間到文件和文件夾的處理，再到隨機數、矩陣和數組，本書涵蓋了Python編程的廣泛領域，讓讀者能夠全面掌握Python的核心知識和實用技巧。每一章節都以清晰的示例和練習引領讀者深入理解，同時通過幽默有趣的漫畫圖解增添了閱讀的樂趣。特別是在圖形界面的章節中，本書詳細介紹了按鈕組件、GUI和佈局管理器等內容，幫助讀者輕鬆創建精美的圖形界面應用程序。通過學習本書，讀者不僅能夠掌握Python編程的核心概念和技能，還能夠快速提升編程水平，成為Python編程的高手。無論你是想入門Python編程，還是希望提升編程技能，都不要錯過《漫畫學Python：快速提高》這本書。讓斯蒂芬和薛定諤帶領你探索Python編程的奇妙世界，享受學習編程的樂趣吧！

《漫畫學Python：完美實踐》是一本寓教於樂的Python編程指南，以輕鬆幽默的漫畫和簡潔明瞭的文字，引領讀者深入學習Python編程的精髓。本書共分為多個章節，涵蓋了從數據庫模型到數據科學、人工智能，再到數據交換和正則表達式等多個領域，旨在幫助讀者全面掌握Python編程的各種技能和應用場景。在第一章中，讀者將瞭解到關於數據、數據庫和SQL的基本概念，學習如何使用主鍵、WHERE語句等進行數據庫操作。第二章則介紹了製作圖表的技巧，包括使用Comprehension列表、繪製餅狀圖和三維圖表等。接著，第三章深入探討了數據統計、數據科學和人工智能的相關知識，為讀者提供了進階的學習內容。在第四章和第五章中，讀者將學習如何使用CSV和JSON進行數據交換，以及如何利用正則表達式進行文本處理。通過實際案例和詳細講解，讀者可以輕鬆掌握這些實用的技能，為日後的工作和學習打下堅實的基礎。本書還包含了一些附錄內容，如Python的安裝和配置、Python之禪等，為讀者提供了更全面的學習資源。無論你是初學者還是有一定經驗的Python愛好者，都能從本書中獲得實用的知識和技能，快速提升編程水平，成為Python編程的高手。

《漫畫學Python：簡單入門》是一本引人入勝的編程指南，由斯蒂芬和薛定諤帶領你踏上Python編程之旅。無論你是初學者還是有一定經驗的開發者，本書都能為你提供實用的技能和知識。在本書中，你將探索Python編程語言的基礎知識，從變量和數據類型到控制流程和函數等方面。斯蒂芬和薛定諤以幽默風趣的方式解釋複雜概念，使學習過程變得輕鬆有趣。本書採用了豐富的圖解和實用的練習，幫助讀者理解和掌握Python的核心概念。通過逐步引導和清晰的示例，你將學會如何編寫正確、高效的Python代碼，並且能夠應用所學知識解決實際問題。無論你是想為工作或學習增加一項新技能，還是對編程世界充滿好奇，本書都將成為你的理想伴侶。讓斯蒂芬和薛定諤帶你走進Python的奇妙世界，開始你的編程探險吧！

本書以自上而下和自下而上的方法來展示針對不同領域實際問題的深度學習解決方案，包括圖像識別、自然語言處理、時間序列預測和機器人操縱等。還討論了採用諸如TensorFlow、PyTorch、Keras和CNTK等流行的深度學習開源框架用於實際問題的解決方案及其優缺點。本書內容包括：用於深度學習的編程環境、GPU計算和雲端解決方案；前饋神經網絡與卷積神經網絡；循環與遞歸神經網絡；強化學習與生成對抗網絡；

本書從理解問題定義、了解數據內的高層信息、數據清理、視化數據，到基礎建模、模型優化，分享一個數據分析師的視角與思路。在預測分析的流程中，一步步用詳細的圖文代碼講解使用到的庫，如何正確使用各個庫中的方法和函數，以及在遇到類似的問題時如何套用學過的知識。 本書共8章。第1章對預測分析的流程進行一個高層次的概述。第2章介紹本書需要安裝使用的庫，並講解數據清理步驟的執行。第3章講解基礎建模需考慮的細節，結合第4章的模型選擇，可以搭建一個基礎的預測管道。第5章和第6章分別從模型和數據的角度講解如何優化預測表現。第7章講解時間序列這一特殊數據的預測方法。最後，第8章總結全書學習到的內容，解決一個實戰問題。 本書面向3類讀者。第1類，有編程基礎但毫無數據科學背景，有意入門的讀者；第2類，有數據科學理論基礎，有意進入實操的讀者，如剛畢業沒有業界經驗的學生；第3類，有數據科學理論基礎與實操經驗，但日常工作集中在數據分析管道中的數據分析師。

本書集教材、練習冊、上機指導於一體，基於Python 3.8闡述Python語言的基礎知識，以及使用Python語言的開發應用實例。本書全面覆蓋計算機等級考試二級Python語言的知識範圍，具體內容包括程序設計導論、Python語言基礎、程序流程控制、函數和代碼復用、組合數據和數據結構基礎、輸入輸出和文件處理、數值和日期處理、字符串和文本處理、面向物件的程序設計、模塊化程序設計、數據庫訪問以及Python計算生態（Python第三方庫）等。本書還以電子版形式提供計算機等級考試（二級Python語言程序設計）題庫（真題和模擬題），作為學生學習和考級的開源學習資源。

《Python科學計算及實踐》介紹如何用Python開發科學計算的應用程序，書中除了介紹數值計算外，還介紹了怎樣利用Python解決數值中的實際應用，帶領讀者領略利用Python解決實際問題的簡單、快捷等特性。《Python科學計算及實踐》共11章，具體內容主要有Python數值基礎、模型評估與概率統計、貝葉斯分類器、頻率與快速傅裡葉變換、線性回歸、多分類器系統、Scipy科學計算庫、統計分析、數值分析、數據可視化、數據處理等。《Python科學計算及實踐》可作為利用Python進行科學計算的廣大科研人員、學者、工程技術人員的參考書，也可作為高等院校相關專業的教材。

本書面向初學Python語言的讀者詳細地介紹了Python的基礎知識，以及Python第三方庫的安裝和卸載方法，同時，全面且系統地講解了Python語言的語法和程序設計方法。本書內容豐富，案例實用。全書共12章，主要包括Python簡介以及環境配置、Python基本語法、基本數據類型、程序控制結構、海龜繪圖、函數、組合數據類型、常用全域內置函數、文件、錯誤與異常處理、詞雲庫――wordcloud庫、綜合實例――五子棋遊戲。本書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。

本書以深度學習框架PyTorch為基礎，介紹機器學習的基礎知識與常用方法，全面細緻地提供了基本機器學習操作的原理和在深度學習框架下的實踐步驟。全書共16章，主要分別介紹了深度學習基礎知識、深度學習框架及其對比，機器學習基礎知識，深度學習框架基礎，Logistic回歸，多層感知器，計算機視覺，自然語言處理以及8個實戰案例。本書將理論與實踐緊密結合，相信能為讀者提供有益的學習指導。?? 本書適合Python深度學習初學者、機器學習算法分析從業人員以及高等院校計算機科學、軟件工程等相關專業的師生閱讀。

Python是一門很接近自然語言的編程語言，既簡單易學，又功能強大，尤其對初學者特別友好。在第三方模塊的幫助下，即使是“小菜鳥”也能用Python寫出解決實際問題的程序。本書前8章梳理Python的基礎知識；第9章到20章用第三方模塊幫忙操控PDF、Word、Excel、CSV等各類文檔，設置時間和日期，引入外援，使用網站提供的API數據編寫查詢信息的小程序，處理圖片，圖形界面自動化，發送郵件短信和微信，圖片上的文字識別；在對使用“對象”有了切實體驗的基礎上，第21章系統地講解類和對象；第22章將Python程序轉成可執行文件；最後一章列出初學者常犯的錯誤和難點，並介紹了工具Homebrew，ImageMagick和Tesseract。本書附有習題，網站PythonABC.org上有配套視頻、源代碼和相關技術貼等資源，會不斷糾錯升級和加深拓寬。本書還兼顧到了MAC和Windows平臺的些許差異。本書既可作為高等院校的Python教材，也可作為自學者使用的輔助教材，是一本適用于程序開發初學者的入門級教材。

本書基於Python語言，由淺入深地講解自動化測試領域的相關技術，引領讀者編寫各類實際場景的測試代碼。本書涵蓋Selenium、Unittest、Requests和HTMLTestRunner等主流框架，重點剖析數據驅動測試、關鍵字驅動和POM頁面對象模型等核心技術，最終構建一套屬￿自己的測試框架原型，實現從測試“菜鳥”到高手的飛躍，從而邁向高級測試開發之路。

《用Python編程和實踐！深度學習教科書》是一本專門針對有一定編程經驗，但沒有Python和機器學習相關經驗的讀者編寫的參考書籍，目標是讓讀者能夠獨立編寫出機器學習相關的應用程序。書中首先介紹了機器學習和Python語言的基礎知識，然後對NumPy、Pandas、matplotlib等在Python中使用頻率較高的軟件庫進行講解；對數據可視化、lambda和map等Python語法、基於Data

本書採用理論與案例相結合的形式，以Anaconda為主要開發工具，系統、全面地介紹了Python數據分析的相關知識。全書共分為9章，第1章介紹了數據分析的基本概念，以及開發工具的安裝和使用；第2～6章介紹了Python數據分析的常用庫及其應用，涵蓋了科學計算庫NumPy、數據分析庫Pandas、數據可視化庫Matplotlib、Seaborn與Bokeh；第7、8章主要介紹了時間序列和文本數據的分

本書涵蓋了Python 開發的核心知識。其中，第1 ～13 章主要講解的是Python 的核心語法，包 括基本概念和語句、風格、數據類型、字符串、序列、流程控制、字典和集合、函數和函數式編程、 文件和面向對象編程；第14 ～20 章講解進階內容，如錯誤和異常的處理、模塊、內存管理、正則 表達式、圖形界面、多任務編程、網絡編輯、數據庫、Web 編程等；第21 ～25 章分別通過井字棋、 貪吃蛇、飛機

網絡爬蟲是一種按照一定的規則，自動請求萬維網網站並提取網絡數據的程序或腳本，它可以代替人力進行信息採集，能夠自動採集並高效地利用互聯網中的數據，在市場的應用需求中佔據著重要的位置。 本書以Windows為主要平臺，系統全面地講解了Python網絡爬蟲的相關知識。主要內容包括：初識爬蟲、爬蟲的實現原理和技術、網頁請求原理、爬取網頁數據、數據解析、併發下載、圖像識別與文字處理、存儲爬蟲數據、初識爬

本書以Python3.10.7為平臺，以實際應用為背景，通過概述+經典應用相結合的形式，深入淺出地介紹了Python人工智能分析與實戰相關知識。全書共8章，主要內容包括人工智能緒論、Python編程與進階、Python數學與運算、機器學習大戰、神經網絡大戰、深度學習大戰、強化學習大戰、人工智能大戰等內容。通過本書的學習，可使讀者領略到Python的簡單、易學、易讀、易維護等特點，同時感受到利用Python實現人工智能的普遍性與專業性。 本書可作為高等學校相關專業本科生和研究生的教學用書，也可作為相關專業科研人員、學者、工程技術人員的參考用書。

《Python 趣味編程案例實戰》一書用生動有趣的遊戲案例編程過程學習基本的 Python 編程技術和面向對象的編程思想。全書分 4 部分，共 15 章，其中第 1 部分(第1～4 章)以“打磚塊”遊戲為例介紹了動作遊戲的編寫過程，通過將動畫和事件處理相結合，學習用 Python 實現交互處理的方法；第 2 部分(第5～8 章)詳細介紹了類、對象和方法等面向對象編程的基本工具，以及類的繼承、聚合、多態、協議、重寫等面向對象的功能，並用面向對象編程的方法完成“打磚塊”遊戲；第 3 部分(第9～11 章)以“掃雷”遊戲為例介紹了益智遊戲的編寫過程；第4部分(第12～15 章)介紹了用 pygame(專門用來開發遊戲的程序庫)來編寫遊戲的方法，並在最後一章從零開始編寫了一個完整的“打氣球”遊戲，讓讀者整體瞭解遊戲的設計思路和實現方法。 《Python 趣味編程案例實戰》示例代碼豐富，內容循序漸進，非常適合想學習Python 編程的大中專院校計算機相關專業學生學習，也適合作為自學 Python 遊戲編程的參考書。

本書以實戰項目為主線，系統介紹了Python在自動化辦公、圖像處理、控制各種傳感器、搭建網絡等工作中的實際應用案例，能夠讓初學者快速入門Python系列知識。全書共分為18章，第一篇為Python基礎(第1章～第3章)，詳細介紹了Python的基礎知識；第二篇為自動化辦公(第4章～第6章)，介紹了Word、Excel、PPT、txt、csv、JSON、圖像、聲頻、視頻等各種文件的自動化操作；第三篇為PyQt5編程(第7章～第10章)，介紹了用designer可視化設計程序圖形界面的知識；第四篇為OpenCV圖像處理(第11章～第15章)，介紹了OpenCV如何處理圖像的基礎知識；第五篇為樹莓派與傳感器(第16章)，介紹了Python如何控制各種傳感器；第六篇為Flask搭建網站與Python進階(第17章～第18章)，介紹了Flask搭建網站的基礎知識、文字識別、人臉識別、語音識別等開源項目及提升自己的學習線路圖。本書配有大量源碼，適合初學者入門，大量辦公自動化的案例對於提高辦公效率也有幫助，也可作大學生的Python自學用書。

本書以Python為工具，全面講解概率論與數理統計的主要內容和多元統計分析常用技術。全書包括13章和4個附錄，內容翔實，講解深入淺出。概率論4章，講解概率論基礎知識，主要是隨機變量的相關理論；數理統計4章，主要是樣本理論、參數估計和假設檢驗；回歸分析2章，包括一元和多元回歸分析及其統計解釋；多元統計3章，主要講解主成分分析和因子分析理論。整書內容簡明，易上手，實用性強。本書不需要讀者有良好的數學基礎，4個附錄提供了Python基礎知識、微積分與線性代數的必要基礎，可滿足不同層次的讀者需求。本書的特色是將Python貫穿於內容之中，為讀者提供實踐練習，也便於讀者學習用Python解決實際問題的能力。 本書適用於大數據與人工智能專業的教師和學生，也適用於對數據科學感興趣的人士和企業界的工程師。

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。

Python全棧系列包括4冊書籍，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2冊，將重點講解GUI編程和遊戲編程的相關知識點，並搭配200多個示例代碼和4個綜合項目，可以幫助讀者快速、深入的理解和應用相關技術。本書共6章，47節。第1章GUI編程，主要包括GUI簡介和GUI的開發工具包等知識點；第2章Tkinter，主要包括Tkinter的安裝、Misc類、Wm類、主窗口、控件、佈局管理器、事件處理、對話框和ttk模塊等知識點；第3章wxPython，主要包括wxPython的安裝、wxPython的基本要素、應用程序、窗口、控件、佈局管理器、事件處理、消息對話框、網格和滾動面板等知識點；第4章遊戲編程，主要包括遊戲編程簡介和遊戲的開發工具包等知識點；第5章Pygame，主要包括Pygame的安裝、Pygame的基礎知識、Surface對象、Rect對象、窗口圖層、圖片加載、圖片變形、圖片蒙版、圖形繪製、文本顯示、時間控制、事件處理、精靈、精靈組、碰撞檢測、音效和音樂等知識點；第6章Cocos2d，主要包括Cocos2d的安裝、Cocos2d的基礎知識、導演、節點、事件、粒子系統、動作、音效和音樂等知識點。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。

Python是一種面向對象的開源高級程序語言，其語法簡單、程序易讀，擴展性高，代碼可跨平臺運行的特點使其已經成為廣受歡迎的遊戲編程語言。本書通過精心設計的遊戲案例幫助讀者掌握Python遊戲編程。書內提到的每個遊戲案例都提供源代碼和視頻講解，相信讀者通過線下閱讀和線上視頻學習相結合的方式可掌握遊戲編程的原理，從而可以舉一反三，設計出卓越的遊戲。全書共分基礎篇和提高篇兩大部分，基礎篇通過3個控制台遊戲的編寫介紹了Python數據類型、模塊使用、文件操作等遊戲編程涉及的基礎知識領域；提高篇通過4個圖形界面遊戲設計的綜合案例，介紹了Pygame模塊使用、動畫製作、多線程網絡編程、棋類AI設計等進階知識，幫助讀者綜合運用所學知識，提高遊戲編程能力。本書適合對Python遊戲編程感興趣的初學者，同時也可為熟悉Python遊戲編程的讀者做參考所用。

本書參考高等學校理工科“高等數學”“線性代數”“概率論與數理統計”“運籌學”等課程教學大綱，使用Python語言實現相關計算、圖形展示及模型求解，內容包含Python編程語言入門、極限的運算、函數的求導及積分、微分方程求解、級數、行列式計算、線性方程組求解、隨機變量及其分布、隨機變量的數字特徵、參數估計、假設檢驗、方差分析與回歸、線性規劃、非線性規劃、動態規劃、圖與網絡計劃及排隊論等。本書內容翔實，文字精練，例題豐富，注重本科數學理論與科學計算的密切結合。 本書可以作為高等學校理工科在校本科生的學習實驗用書，也可以作為對Python科學計算感興趣的人員的參考用書。

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

本書從零開始系統講解了使用Pandas導入Excel數據，然後使用Pandas技術對數據做整理和分析，後導出為不同形式的Excel文件。完整實現了數據的導入、處理、輸出的處理流程。 全書共10章。第1章為Pandas數據處理環境的搭建，第2章為使用Pandas對Excel數據讀取與保存，第3章介紹與Pandas底層數據相關的NumPy庫，第4章介紹了Pandas中DataFrame表格的增、刪、改、查等常用操作，第5章介紹了對Series與DataFrame兩種數據的運算、分支、遍歷等處理，第6章介紹了字符串的各種清洗技術，第7章介紹時間戳與時間差數據的處理，第8章介紹Pandas中分層索引及與索引相關的操作，第9章介紹了對數據的分組處理及做數據透視表處理，第10章介紹了表格的數據結構轉換，以及多表讀取與保存。書中包含相應示例，不僅可以學會理論知識還可以靈活應用。 本書可作為Excel愛好者和數據分析初學者的入門書籍，以及想提高數據分析效率，拓展數據分析手段相關人員的參考書籍。

本書從實際項目出發，以Python為主要編程語言從基礎知識到高級編程、從前端開發到後端開發，全面系統的闡述在Python實際項目開發過程中所需用的到各種技術及相關知識。 全書共分為3篇：第1篇為入門篇（第1和2章），入門篇詳細講解Python編程語言的基礎知識，包括Python編輯器PyCharm的使用、Python的變量及標識符、數據類型、運算符、行和縮進、條件語句、循環語句、函數、面向物件編程、錯誤和異常、模塊及常用模塊的使用、包的使用、迭代器、生成器、裝飾器、多進程與多線程。 第2篇為應用篇（第3章~第6章），應用篇詳細講解Python與第三方軟件的結合及實際使用，包括Python對MySQL的操作、對MongoDB的操作、對Redis的操作、使用Python爬取網頁內容、爬取App內容、常見數據分析與可視化包NumPy、Pands、matplotlib的使用、Python與前端交互等。 第3篇為實戰篇（第7章~第8章），實戰篇詳細講解Flask框架的使用，並通過開發一個短視頻數據平臺將前文所學的全部技術內容應用在實際項目當中，使學以致用。除了開發項目之外，對項目的上線流程也做了詳細的講解，包括服務器的部署、域名設置、服務器的備案等。使所學的知識真正能用在實際項目當中。 本書可作為Python初學者入門書籍，也可作為從事Web開發或者數據分析技術人員及培訓機構的參考書籍。

本書主要介紹如何使用Python處理數學問題。內容涉及代數、統計、概率和微積分等方面。本書第1～4章主要講解Python編程的基本知識，第5～12章主要是介紹Python用於處理數學問題的第三方擴展庫的使用，包括NumPy、Scipy、Matplotlib和SymPy。第5章Python繪圖是後續很多章節的基礎，請讀者務必要首先熟悉這一章的內容。第6章面向物件編程主要講解什麼是面向物件的程序設計，Python是一種面向物件的程序設計語言，掌握面向物件的概念對於理解Python程序、編寫出效率更高的Python代碼會很有幫助。NumPy是Python科學計算的基礎，第7章詳細講解NumPy的使用方法。第8章的內容相對比較獨立，主要介紹Python在符號計算方面的應用。第9和第10章是關於概率統計的內容，會用到第5～7章的知識。第11章是關於分形的介紹，讀者可以了解到如何使用Python繪製分形。第12章是講解Python中的異常處理。本書適合高等院校及培訓機構相關專業的參考用書，以及對如何使用Python處理數學問題感興趣的初學者閱讀。

《Python數據分析從0到1/清華開發者書庫·Python》以Python作為數據分析的工具，系統地介紹數據分析所需的核心知識，為書中的數據分析任務提供分析說明、代碼示例和極為詳細的代碼注釋，對於代碼中出現的重要知識點會細心地為讀者標注出相關內容及在書中出現的具體位置。 《Python數據分析從0到1/清華開發者書庫·Python》分為3篇共11章：初識篇（第1章和第2章），主要介紹數據分析和Python的相關基礎概念，一些數據分析的具體應用場景及Python的集成開發環境；基礎篇（第3-9章），主要介紹Python的基礎語法，自動化辦公的基礎操作，數據可視化庫Matplotlib和Seaborn，數據分析的核心庫NumPy和Pandas，提供了大量翔實、有趣的編程和數據分析示例；進階篇（第10章和第11章），主要介紹機器學習的入門基礎理論知識和代碼實現，監督學習和無監督學習的各種典型算法，涉及機器學習和數據挖掘的常用庫scikit-learn及神經網絡框架PyTorch等的使用，還介紹了編程算法中的動態規劃，以及數據分析的實戰例子。 《Python數據分析從0到1/清華開發者書庫·Python》面向數據分析的初學者，可以作為高等院校各專業的“數據分析”課程教材，也可以作為廣大數據分析從業者、愛好者、辦公人員、科研人員的參考和學習用書。

《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。

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《Python計算機視覺實戰（清華開發者書庫.Python)》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，各章節都是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計算機視覺實戰（清華開發者書庫.Python)》適合計算機視覺初學者以及想深入研究Python計算機視覺的開發者閱讀參考。

《Python非同步程序設計實戰：基於AIO的全棧開發技術/清華開發者書庫》系統地講解了如何使用Python非同步IO程序設計技術。從學習基礎知識開始，展開講解全棧框架的實現過程及項目開發過程中的實用技術。 《Python非同步程序設計實戰：基於AIO的全棧開發技術/清華開發者書庫》分為基礎篇和實戰篇。基礎篇（第1～7章）講解Python非同步IO的基礎用法及常用技

本書以機器學習算法為主題，詳細介紹算法的理論細節與應用方法。全書共19章，分別介紹了邏輯回歸與z大熵模型、k-近鄰模型、決策樹模型、樸素貝葉斯模型、支持向量機模型、集成學習框架、EM算法、降維算法、聚類算法、神經網絡模型等基礎模型或算法，以及8個綜合項目實例：汽車運動學片段分類、垃圾信息識別、乳腺癌識別、波士頓房價預測、生成動漫人物、鳶尾花分類、人臉識別、保險行為數據用戶分類器。本書重視理論與實踐相結合，希望為讀者提供全面而細致的學習指導。 本書適合機器學習初學者、相關行業從業人員以及高等院校計算機科學、軟件工程等相關專業的師生閱讀。

本書以案例帶動知識點的講解，將Python爬蟲知識點分解到各個不同的案例，每個案例各有側重點。同時展示實際項目的設計思想和設計理念，使讀者可以舉一反三。