Python并行编程实战(第二版) 解决Python多线程和分布式系统挑战的70+个技巧
本书涵盖了Python中构建有效并发应用的前沿技术。本书介绍了并行编程体系结构,提供了基于线程和基于进程的并行性的基本技巧。你会学习利用threading和multiprocessing模块了解互斥锁、信号量、锁以及队列,所有这些都是构建并行应用的基本工具。MPI编程技巧会帮助你使用mpi4py的基本消息传递技术实现进程同步。另外,你会了解异步编程以及如何使用PyCUDA和PyOpenCL框架发挥GPU的强大功能。*后,你会了解如何用Celery设计分布式计算系统以及如何用PythonAnywhere、Docker和无服务器应用在云上部署Python应用。 读完这本书,你将能够自信地用Python构建并发高性能应用。
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Head First Python(第二版) Python书就该像Python语言一样有趣。这本书会带你轻松愉快地学习这种语言,帮助你迅速成为一名Python程序员。
产品特色 将重要的Python概念直接装入你的大脑 模型数据存储为列表、元组、集合和字典 不要困惑,可以使用DB-API 对象?修饰符?生成器?它们都在这里 用Flask 创建现代 Web应用 用模块共享你的代码 本书特色 本书是Head First知名书系又一力作,是互联网畅销书《Head First JAVA》《Head First 设计模式》姐妹篇。 本书根据认知科学和学习理论,采用了一种适合大脑的丰富格式娓娓道来,不是长篇累牍的说教,让你昏昏欲睡! 对于新的Python 3.5而言,本指南是完美的实战快速参考。你从中将会学习: 将重要的Python概念直接装入你的大脑 模型数据存储为列表、元组、集合和字典 不要困惑,可以使用DB-API 对象?修饰符?生成器?它们都在这里 用Flask创建现代Web应用 用模块共享你的代码
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一句话推荐 本书以一种综合的方式解释了金融、数学和Python编程概念,从而使跨学科概念产生相互促进的作用。 编辑推荐 在当今时代,金融、数学和编程是有着内在联系的。本书提供了针对这些学科的相关基础内容,并介绍了在计算金融世界中入门所需的主要工具。 作为一本实用指南,本书所采用的方法是:使用数学概念作为学习金融思想和编程技术的共同背景,向读者传授金融经济学的基本知识。本书由畅销书《Python for Finance》作者Yves Hilpish所撰写,以一种综合的方式解释了金融、数学和Python编程概念,从而使跨学科概念产生相互促进的作用。 专家推荐 Yves将金融理论与数学以及编程联系起来的方式非常出色。 Tomer Regev博士
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Python编程(第四版) Python高手进阶宝典,包含大量实用Python编程技巧,涵盖Python编程的方方面面,完全更新到Python 3.x,是Python领域经典的开发指南
重磅推荐: Python袖珍指南(第五版) 本书是 Python 应用的手册指南,它涵盖了 Python 编程的方方面面,从系统管理到图形界面编程,从文本处理到网络编程,从数据库到语言扩展 这些主题的探讨中,作者提供了大量的实际代码,通过对这些代码的研读,对读者的 Python 编程水平以及实际业务问题的解决都将不无裨益。
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Head First 编程之旅(Python语言描述) 一本专门用来学写代码的书!!重视大脑的学习指南!本书将成为fablab编程初学者的绝佳资源!
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精通Python网络编程(第三版) 每一章都使用*Z新的库来实现示例,以确保兼容性和对概念的理解
基础设施中的网络为如何部署、维护和支持应用奠定了基础。Python是网络工程师探索系统工程师和应用开发人员常用工具的一个理想语言。通过本书,你将踏上一段Python之旅,从传统的网络工程师转变为下一代网络开发人员。 本书经过了全面修订和更新以涵盖Python 3。本书增加了关于使用ELK Stack(Elasticsearch, Logstash, Kibana Beats)完成网络数据分析以及Azure云网络的新章节,除此以外,还包括了使用pyATS和Nornir等新库以及Ansible 2.8的有关更新。每一章都使用*的库来实现示例,以确保兼容性和对概念的理解。 本书首先从Python的基本概述开始,教你如何与遗留设备以及支持API的网络设备交互。你将学习如何利用高级Python包和框架来实现网络自动化任务、并监控、管理和增强的网络安全,然后介绍Azure和AWS云网络。*后,将使用Jenkins实现持续集成,并使用测试工具验证你的网
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基于Python的DevOps 本书介绍使用Python来完成Linux系统的日常管理任务,以及使用当下火热的DevOps工具,包括Docker、Kubernetes和Terraform。
在过去的十年里,技术发生了很大的变化。数据是热门话题,云无处不在,许多组织都需要某种形式的自动化。在这场变革中,Python发展成为世界上流行的语言之一。这本实用的资料将向你展示如何使用Python来完成Linux系统的日常管理任务,如何使用当下火热的DevOps工具,包括Docker、Kubernetes和Terraform。 对数百万专业人士来说,学习如何与Linux交互及实现自动化是必不可少的技能。通过这本书,你将学会如何使用容器开发软件、解决问题,以及如何监控、测试、负载测试和操作你的软件。想寻找借助Python解决问题的有效方法?看这本书没错。
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基于Python的交互式数据可视化编程 让你的数据讲一个吸引人的故事。
由于不断生成大量数据,迫切需要开发人员能够将数据有效又有趣的可视化呈现。本书将增进你的数据探索能力,告诉你使用Python创建交互式数据可视化时需要了解的全部内容。 首先你会学习如何使用非交互式数据可视化库Matplotlib和Seaborn绘制各种图。你将研究不同类型的可视化,对它们进行比较,并了解如何选择一种特定类型的可视化来满足你的需求。对各种非交互式数据可视化库有所了解之后,你将学习创建直观且有说服力的数据可视化的有关原则,并使用Bokeh和Plotly将你绘制的图转化为吸引人的故事。你还会了解交互式数据和模型可视化如何优化回归模型的性能。学习完这本书,你会拥有一组新的技能,使你成为能够将数据可视化转换为迷人而有趣故事的热门人才。
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基于Python的强化学习 本书将帮助读者掌握强化学习算法,并通过构建自学习智能体,理解算法的实现。
本书将帮助读者掌握强化学习算法,并通过构建自学习智能体,理解算法的实现。
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基于Python的无监督学习 使用Python进行无监督学习实践,如何编写利用无标签数据的机器学习解决方案。
使用Python进行无监督学习实践,如何编写利用无标签数据的机器学习解决方案。 很多业内专家认为无监督学习是人工智能的下一个前沿,可能把握着进入通用人工智能的钥匙。因为世界上绝大部分数据是无标签的,传统的监督学习不能使用到它们。无监督学习通过另外的方法可以使用到这些无标签的数据集从而发现数据深层的有价值的数据模型,这些模型可能是人类自身也无法发现的。 作者Ankur Patel通过两个简单的、可应用于生产的Python框架向您展示了如何应用无监督学习:Scikit-learn和包含Keras的TensorFlow。通过代码和亲身操作的实例,数据科学家将发现数据中难以发现的模型:检测数据中的异常、进行自动特征工程和选择、生成合成数据集等,并获得更深层次的业务洞察力。您所需要的只是一些编程和机器学习经验就可以开始学习本书。 研究人员、工程师和学生
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Python语言入门 [美]Mark Lu 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
书中描述了Python程序的基本构件 类型、劋作符、语句、函数、模块、类以及异常,此外还介绍了更多主题,包括复杂的实例,讲述了如何使用Python定制库来创建大型程序。
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