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想学 Python? 想编写实用的程序?没有编程经验? 没问题,选择这本书就够了!无须编程基础、门级的 Python 编程书! 72 个实例(例如自动驾驶、桌面便利贴、绘图软件、聊天机器人、心里测验、笑话制造机、 75 个编程练习。 20 个编程相关小贴士。

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本书的编排思路新颖,破传统Python程序设计相关教材的设计模式,主要有以下特。 (1)厘清知识目标,明确技能目标 遵循高职院校学生的理论知识以适度、必需、够用为原则,确定本书的知识目标和技能目标,将本书内容划分为11个单元。 (2)校企紧密协作,注重创新创意培养 与“风火轮编程”基地紧密合作,该团队提供绚丽的海龟作图创意优秀案例,学校教师结合单元知识,对案例行改造,确保知识的全面性与趣味性。 (3)课内教学案例化,聚焦提升学习兴趣 本书采取案例化教学的形式,教学任务以海龟作图为主线,案例选取注重趣味性、视觉冲,由简单到复杂,第11单元为综合项目,体现完整工作过程。 (4)综合实训项目化,着重训练综合技能 本书前10个单元设置多个综合实训,新型科学计算器实训项目覆盖第1~3单元的Python基础知识等,成绩管理系统

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目前源软件社区有不少优秀的Python自动化运维软件,如Ansible、Airflow、Celery、Paramiko等,甚至一些大型商用的自动化部署系统也用Python发。本书以实战为主旨,通过Python运维发中常见的典型应用,让读者系统地掌握Python在自动化运维领域的各种热门技术及主流源工具的使用,并提高Python自动化运维技能。

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基于Appium、Python与Pytest,系统讲述iOS测试的技术、方法和工具 在软件测试领域,Appium和Pytest都是重要的测试框架。其中Appium支持iOS平台与Android平台上的原生应用、Web应用和混合应用的测试;Pytest支持简单的单元测试和复杂的功能测试。本书基于Appium和Pytest测试框架,系统讲述iOS自动化测试的相关内容有助于读者提高测试水平,提升测试效率。 本书主要内容 ·iOS基础知识; ·测试环境部署; ·Appium基本操作; ·Appium终端操作; ·Appium中的元素定位、元素操作; ·Appium高级操作和等待机制; ·Pytest测试框架; ·项目实战和项目代码优化; ·自动化测试框架发。


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这是一本全面介绍Python图表绘制与数据可视化的专业书籍,对于初学者和阶用户来说,是一本不可多得的学习资源。 首先,该书从最基础的Python语法和发环境讲起,逐步深到数据预处理和多种可视化绘图工具的使用,如利用Matplolit等绘制专业的学术图表及各种高级技巧,非常适合零基础的读者逐步学习和掌握。书中提供了大量教学示例和精美图表范例,不仅能够帮助读者理解理论知识,还能够通过实践加深记忆,提高学习效率。 其次,视频教学的加,为读者提供了一个直观的学习途径,尤其是对于那些希望快速掌握关键技能的读者来说,视频教程可以提供即时的指导和帮助。而上机练习资源文件则使读者在阅读理论之后,立即动手实践,这种学以致用的方式,能够极大地提升学习效果。 最后,编者有科研领域工作20多年的经验,无疑为《Python数据可视化:科技图表

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零基础学Python网络爬虫案例实战全流程详解(高级进阶篇)
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本书特色 ? 《Python数据可视化从门到项目实践:超值版》主要包括使用Python内置对象以及NumPy和Pandas中的核心对象为图表构建数据的方法、Matplotlib图表的整体组成、创建图表的基本流程和两种编程方式、设置Matplotlib默认选项、使用Matplotlib库创建图形和坐标系、设置图形外观、设置坐标轴、为数据添加注释、添加图表标题和图例、添加网格线和参考线,以及将图表保存为图片文件、使用Matplotlib/Seaborn/Pyecharts三个库创建不同类型的图表,以及使用它们行数据可视化项目实战等。 ? 《Python数据可视化从门到项目实践:超值版》结构系统,内容细致,概念清晰,注重技术细节的讲解,通用操作和特定操作相辅相成,使读者可以在最短的时间内学会Python数据可视化编程。 ? 《Python数据可视化从门到项目实践:超值版》赠送示例源代码、重内容的多媒体视频教程和教学课件。

1.以多种实例为基础,从简单到复杂引导读者掌握Python模块的使用方法和技巧,让您轻松实现自动化办公。 2.办公室文员和数据分析师的工作利器,系统学会如何使用Python的openpyxl和pandas模块来快速处理Excel数据,提高工作效率。 3.详细阐述了开发环境的搭建、Excel模块的安装、代码编写前的准备、openpyxl模块与pandas模块的使用方法以及PyInstaller模块与.py文件的编译等方面的知识,轻松掌握Python的编程技能。

1. 由少儿编程图书作者李强老师精心编写 2. 遵循 知识够用 原则,运用Python turtle库,使程序运行结果可视化 3. 给出多个程序示例:绘制奥运五环、绘制螺旋线、绘制机器猫等 4. 异步社区免费提供源代码

1.包含丰富工具百宝箱,快速掌握Python的20%的核心知识,依托于测试工具发实战,轻松理解Python发的思路,快速提高发能力,让小白学发像搭积木一样简单! 2.实用性强,覆盖面广,是一本测试人员或发人员学习Python难得的实战类好书。 3.由浅深,循序渐,掌握Python。本书从Python基础手,再到通用能力和通用框架的专题知识,后是丰富的实战案例,通俗易懂、图文并茂,让读者快速掌握Python知识。 4.示例易懂,轻松易学,快速上手。本书通过丰富的示例代码,让读者轻松了解实际发场景。书中的关键代码还提供相应的注释,便于读者阅读代码,快速上手Python发。 5.精彩栏目,贴心提示,技能提升。本书在各章设置了很多提示、注意等栏目,让读者可以在学习过程中轻松地理解相关知识及概念,助力读者的Python发技能提升。

软件项目发全程实录 丛书是清华社计算机专业零售图书畅销品牌之一。 (1)丛书定位项目发实战,面向实际发应用,精选当前流行的热门项目行讲解,紧扣程序员求职就业的需求。 (2)2008 2024年,丛书累计改版5次,深受广大程序员喜爱,在全国软件项目发零售图书排行榜中名列前茅。 (3)细致全面、高效实用、通俗易懂、资源丰富,被数百所高校选为专业课教材。 《Python数据分析项目全程实录》图书特如下。 1. 项目典型。精选12个当今流行的项目,覆盖当前主流应用方向和常用分析方法,涉及机器学习等高端领域。 2. 技术新颖。以Python 3.12为基础行项目发,所用的数据分析工具与模块也均采用当前业内推荐的最新稳定版本。 3. 知识全面。本书各项目总体覆盖Python数据分析与数据可视化90%以上的核心技术及热门分析工具,是巩固Python数据分析基础、提升数据

本书以数学为切,介绍用编程来解决数学问题,其中涉及的算法和游戏相关的题目也与数学相关。 本书针对有兴趣学习编程的初学者编写。本书不仅介绍Python编程的基本概念与门知识,还介绍了大量常见的算法和游戏编程示例,其目的是锻炼读者的编程思维和提升动手能力。 本书以问题驱动为主线 通过提出一系列问题,然后介绍如何使用编程这种工具来解决它!这也是本书的独特之处。 你会发现,本书每一节的头首先会提出一个问题,当你看到问题时,可以先思考如何解决,尝试自己动手编程来解决此问题,无论你是否能够成功解决,思考的过程都能使你受益,自主尝试解决后,再继续阅读书中提供的解题思路与方法,终与自己的思考结果相结合,从而不断步。 本书涉及的题目分为三大类,一类是数学题目,这些题目很多都是中学学过的,如数学问题、几何图

Python 是一门优秀的编程语言,自诞生之日起便受到众多专业人士和编程爱好者的喜 爱。经过多年发展,Python 目前正在系统编程、图形图像处理、数学处理、数据库编程、 网络编程、Web 应用、云计算、人工智能和多媒体等领域大放光彩。究其原因,一是因为 Python 语言本身简洁优美、易学易用;二是因为Python 在数据采集与处理和数据分析与可 视化方面都有独特的优势。为了能够让有意学习Python 的朋友们快速上手,本书以实用为 主要目的介绍了Python 3 的基础知识,几乎每段代码都有相应执行结果的截图,让读者有 更直观的感受,希望能借此助力Python 的学习者牢基础。


读者对象 没有任何Python语言发基础的初学者。 有一定的Python语言发基础,想精通编程的人员。 有一定的Python语言发基础,没有项目发经验的人员。 正在行软件专业相关毕业设计的学生。 大中专院校及培训学校的老师和学生。 本书特色 ★★详细源码注释 大型项目案例 读者在线答疑。 ★★同步微视频 全书教学PPT课件 7套电子书资源库 上机实训指导手册。 ★★100套求职简历模板、600套毕业答辩与80套学术题报告PPT模板、100套岗位竞聘模板、程序员面试技巧、程序员职业规划手册、发经验及技巧集、软件工程师技能手册。


从中学生视角介绍如何学习编程

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1.本书更具实战型,实际解决方案有60余个,实操性强。 2.书中技术有较多更新,贴合目前图像处理领域的热技术。 3.贴合目前图像处理技术的热应用领域,如医疗、人脸识别等。 4.作者技术背景深厚。

本书是Python全栈发系列的第2册,全书共分为6章,47节,将重讲解GUI编程和游戏编程的四大主流模块,即Tkinter、wxPython、Pygame和Cocos2d,并搭配200多个示例代码和4个综合项目,理论知识与实战发并重,可以帮助读者快速、深的理解和应用GUI编程和游戏编程的相关技术。

《Python基础视频教程》面向初学者,所以本书不会大篇幅阐述晦涩难懂的 高深 理论,而会把要做的每一步操作都详细 呈献 给读者,相关内容不仅仅有图文,还有配套的视频操作讲解。

近年来,深度学习在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了非凡的展。从机器翻译和文本生成到自动驾驶和虚拟助手,我们受益于深度学习技术的逐渐普及。然而,深度学习还远未发挥全部潜力。欢迎来到深度学习的世界!在这个规模呈爆发式增长的领域,仍有许多“宝藏”等待你去发掘。 本书由流行深度学习框架Keras之父弗朗索瓦·肖莱执笔,不用数学公式,而用Python代码帮助你直观理解深度学习的核心思想。本书在第1版的基础上行了大幅更新和增补,以体现深度学习领域的快速发展。 - Keras和TensorFlow门:详解实践深度学习所需的全部知识 - 神经网络门:分类与回归 - 计算机视觉、时间序列预测、生成式深度学习 - 新增Transformer架构的原理及用法 - 新增机器学习的工作流程 - 随书提供Jupyter notebook,采用TensorFlow 2.6

1.专业:基于GitHub人气源文章 Python工匠 系列,基于Python 3.8,广受读者喜爱。 2.稀缺:源自本土一线项目案例,融互联网大厂工程实践经验。 3.专注:聚焦真实项目中高频使用的Python编程核心知识。 4.实用:14个项目案例,60多个编程技巧与建议,立等可用,提供源代码下载。

本书的着重在于机器学习与预测分析的实战思路,其中加算法或模型的理论知识介绍,让读者在学习如何行运用的同时,更加深的学习到为何在该实践场景下使用特定算法或模型。书中侧重讲解实操中常用、回报率高的算法。内容明了易懂,图文搭配,借鉴实际例子让学习过程更具实用感。

1.本书采用大量的实践案例,实战型极高,内容非常直观,可读性较强。 2.本书作者是多年从事一线开发工作的工程师,具有较为丰富的开发经验。 3.本书采用模块化组织方式,依据Python大数据处理与分析的要求按模块组织内容。

《Python OpenCV从门到精通》以门为主、阶为辅,提供了从Python OpenCV门到编程高手所必需的各项知识。 (1)主流技术,全面解析。本书内容丰富,涵盖OpenCV图像处理技术的方方面面,包括图像的几何变换、阈值处理、图像运算、模板匹配、滤波器、腐蚀与膨胀、图形检测、视频处理、人脸检测和人脸识别等。一本书教你掌握计算机视觉发领域的主流核心技术。 (2)由浅深,循序渐。本书引领读者按照基础门 核心框架 项目实战循序渐地学习,符合认知规律。 (3)边学边练,学以致用。130个应用实例 1个行业项目案例 136集Python零基础扫盲课,边学边练,在实践中提升技能。 (4)精彩栏目,贴心提醒。本书设置了很多 注意 说明 技巧 等小栏目,有利于读者在学习过程中更轻松地理解相关知识及概念,并轻松地掌握个别技术的应用技巧。 (5)在线解答,高效学习。


1. 零基础手,精心设计的知识体系 本书首先介绍Python 3.10版本的基础语法,并针对初学者构建数据分析与机器学习的实验环境,以便初学者无障碍上手。全书内容循序渐,在精要介绍基础语法之后,还介绍了当前流行的数据分析工具,后介绍了机器学习算法在数据分析和挖掘中的应用。读者通过阅读本书能够整体上掌握数据分析的重要方法、工具与技术。 2. 全面介绍流行工具的使用,应对工作需求 本书针对当前流行的数据分析工具分章介绍,包括数值计算工具NumPy、数据处理工具Pandas、数据可视 化工具Matplotlib、数据建模工具Sklearn等。每一个工具都从基础讲起,并辅之以案例演示,读者可以边学边练,快速掌握技能,其中很多案例都来自于工作实践,可以真正提升读者的实战技能,以应对工作需求。 3.详细讲解10大机器学习算法,并辅之以丰富的案例 本书

本书以新版Android Jetpack组件库、流行版本的Android操作系统以及新版本的Android Studio为例,系统讲解Android Jetpack的使用,涉及应用架构、生命周期管理、数据库操作、UI数据绑定等,并和实际案例相结合,突出其实用性。此外,在必要时还从源码层面剖析了Jetpack组件,让读者理解Google官方的设计思想。

1.自然语言处理(NLP)已在Web搜索、广告和客户服务等各个领域中得到广泛应用。借助深度学习,我们可以增强NLP在这些领域的性能。 2.基于Python3.5,使用Python,可以利用深度学习模型执行各种NLP任务,以及应对当今的各种NLP挑战。 3.内容全面,全面讲解NLP前沿技术,构建多种实用应用程序。 4.提供包含本书截图 图表彩色图像的PDF文件下载。 5.提供本书的示例代码文件下载。 阅读本书后,你将学会将神经网络融各种跨平台的语言应用程序中,使用NLTK和TensorFlow执行NLP任务并训练模型,以及通过强大的深度学习架构(例如CNN和RNN)增强NLP模型。 行词语的语义嵌以对实体行分类和查找 通过训练将词语转换为向量,以执行算术运算 训练深度学习模型以检测推文和新闻的分类 使用搜索和RNN模型实现问答模型 使用CNN为各种文本分类数据集训练模型 实现深层生成模型WaveNet

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《漫画学Python:快速提高》是一本与众不同的编程指南,它以幽默风趣的方式引领读者探索Python编程的奇妙世界。在这本书中,作者斯蒂芬和薛定谔不仅通过清晰的示例和实用的练习教授Python编程的基础知识,还融了丰富的漫画图解和幽默趣味的解说,让学习过程轻松愉快,充满乐趣。 与传统的编程教材不同,《漫画学Python:快速提高》将编程知识呈现得活灵活现,仿佛在与读者行一场轻松愉快的对话。斯蒂芬和薛定谔以幽默的笔触描绘了一个充满趣味和惊喜的Python编程世界,让读者在学习的同时不知不觉地感受到了编程的乐趣和魅力。 本书不仅适合编程初学者,也适合有一定经验的发者。无论你是想学习一门新技能,还是希望巩固和拓展自己的编程知识,本书都将是你的理想选择。通过本书,你将轻松掌握Python编程的核心概念,从变量和数据类型到函数和控