·零基础、门级的讲解 无论读者是否从事计算机相关行业、是否触过Python、是否使用Python发过项目，都能从本书中获益。 ·实用、专业的范例和项目 本书结合实际工作中的范例，逐一讲解Python的各种知识和技术，后还以讲解实际发项目来总结本书所讲内容，帮助读者在实战中掌握知识，轻松拥有项目经验。 ·便于读者随时检测学习成果 每章首页都列出了“本章要”，以便读者明确学习方向。一些章后的“实战演练”则根据所在章的知识精心设计而成，读者可以行自我检测、巩固所学知识。 ·细致微、贴心提示 本书在讲解过程中设计了“提示”“注意”等板块，帮助读者在学习过程中更清楚地理解基本概念、掌握相关操作，并轻松学会实战技巧。 ·全程同步教学录像 教学录像涵盖本书重要知识，详细讲解每个范例及项目的发过程与关键，能帮助读者更轻松地掌握书
● 图形化编程，所见即所得 配套作者团队发的强大工具 Visual Python，扫清初学者的学习障碍 ● 新颖有趣的游戏式编程，零基础也能懂 在一个个精彩的小游戏中，学会基本的 Python 编程知识，锻炼想象力与创造力 ● 课时设计合理，学练结合 学习目标 准备知识 界面设计 代码编写 动手实践 扩展任务 课后练习
人们都认为Python简单易学，但其实Python 的复杂程度要远高出许多人的设想，诸多概念被隐藏在看似简单的代码背后。这也是Python易学难精的主要原因。对一门语言的学习如果仅停留在语言规范层面，经不起实战的考验。本书试图从Python 3的解释器手，剖析语言背后的实现，帮助读者修炼Python技能，不仅会用，还用得好，用得妙。
完备的公式推导，解决机器学习中的数学难题 基于NumPy与sklearn，介绍26个主流机器学习算法的实现 "机器学习实验室"主理人倾力造，近40000读者已验证
Python数据科学加速:Dask、Ray、Xorbits、mpi4py
掌握Python分布式计算！从语言概述到核心技术，从集群部署到机器学习、强化学习，全面解析Dask和Xorbits，还有分布式数据预处理与mpi4py的应用。无论你是Python发者还是数据科学家，本书将带你领略分布式编程的威力，让你在大规模数据处理和并行计算中事半功倍。拓展你的技术领域，加速你的项目程，成为分布式计算的大师！
（1）内容全面：囊括基础认知、深度理解、落地方案、未来规划 （2）分析透彻：从问题手，追本溯源，分析到每一落地细节 （3）实操性强：从架构构建到模块实现，从方法指导到案例实战 （4）图文并茂：包括近百个精心绘制的图表，让内容可视化
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。
随着科技的发展，气象学的相关研究对从业人员提出了更高的计算机编程要求，气象与计算机技术的深度融合成为发展的趋势。 本书关注Python在气象数据处理与可视化方面的应用，循序渐进地介绍Python基础应用，内容涵盖了NumPy、pandas、xarray、SciPy、Metpy、Matplotlib等常用于气象领域的模块的具体用法。本书提供了大量浅显易懂的与气象相关的示例，涵盖多种常见应用场景，极大地降低了读者的学习成本。 通过阅读本书，读者可以在较短时间内掌握Python在气象数据处理与可视化中的常用编程技能。
李宁 私房菜谱 ? Python语法基础 ? Python高级编程 ? Python Web发 ? Python GUI发 ? Python爬虫技术 ? Python游戏发 ? Python办公自动化 ? Python项目实战 李宁 实战项目 ? PyQt6游戏项目实战：俄罗斯方块 ? Pygame游戏项目实战：塔防 ? Python爬虫项目实战：抓取数据并存档 ? Python Web项目实战：基于Django的58同城项目设计
1.结合医学数据，系统地介绍如何利用 Python 行数据分析，以帮助读者解决数据分析中的实际问题。 2.本着让非专业读者易于理解的原则，本书强调实战和应用，着重介绍数据分析的思路和方法，尽量淡化分析方法的推导和计算。 3.书中配有大量的案例解析和程序示例，以及使用 Python 绘制的图形，所有代码均在 Python 3.8.5 环境下运行通过。 4.书中每一章都配有习题，书末附有习题参考答案，方便读者自学和学校老师教学。 5.提供源码下载
● 内容全面 覆盖数据爬取、数据存取、数据访问、数据预处理和数据分析等 ● 案例丰富 实战案例 案例源码，帮助读者快速掌握实操技能 ● 知识拓展 网络爬虫 机器学习，帮助读者一步提升专业技能
从中学生视角介绍如何学习编程
本书特色： 理论与实践并重、站在工程与科技的前沿； 提供书中全部程序源代码，可快速阶到实用阶段； 由浅深，理论结合实际，案例丰富实用； 取材科学、结构严谨、实用性突出。
本书是一本同时汇集了Flask和Django全发流程的Python高阶书籍。除了涵盖知识广泛的特之外，其内容编排也非常新颖，各章节之间既有独立性，又能递支撑，可以有效缩短学习的时间和成本。此外，本书搭配了多个示例代码和综合项目，使原本就比较难以理解和学习的Web编程变得更容易受，极大地提升了读者的学习乐趣和信心。
1.《Python编程快速上手 让繁琐工作自动化》（第1版和第2版）作者力作。 2.通过81个趣味小项目带你快速上手Python编程，项目实践性强、涉及各种类型，给你带来趣味性和启发性。 3.项目代码短小精悍，大部分少于256行，并设计成独立源文件，便于分享。
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。
1.基于sklearn PyTorch，理论 实践方式介绍计算机视觉项目 2.图文并茂，丰富项目实例助力搭建计算机视觉模型 3.编程实验展示深度学习理论，直观理解深度学习领域晦涩原理 4.实例项目采用项目文件形式编写，贴合软件工程发实际应用场景
《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。
大厂服务端测试技术专家10年实战经验总结，手把手教您快速摆脱编程语言、框架、中间件及传统编程思想束缚，全景式、体系化解读服务端测试发的流程、技术栈和实用规范
Python深度强化学习:基于Chainer和OpenAI Gym
读者对象： 本书面向普通大众，指导读者以PyTorch为工具，在Python中实践深度强化学习。读者只需要具备一些基本的编程经验和基本的线性代数知识即可读懂书中内容，通过实现具体程序来掌握深度强化学习的相关知识。 本书内容： 介绍监督学习、非监督学习和强化学习的基本知识。 通过走迷宫任务介绍三种不同的算法（策略梯度法、Sarsa和Q学习）。 使用Anaconda设置本地PC，在倒立摆任务中实现强化学习。 使用PyTorch实现MNIST手写数字分类任务。 实现深度强化学习的*基本算法DQN。 解释继DQN之后提出的新的深度强化学习技术（DDQN、Dueling Network、优先经验回放和A2C等）。 使用GPU与AWS构建深度学习环境，采用A2C再现消砖块游戏。
基于Python语言，深剖析软件测试发的工具、方法、流程及提升测试效率的解决方案 专业作者团队十多年测试工作经验总结升华，口、HTTP、WebUI、移动端自动化测试超详细实战分享 测试技术、实战演练、视频演示、源码分析一应俱全
Flask Web应用开发项目实战 基于Python和统信UOS
· 以完整的项目发为例系统的介绍Flask Web编程； · 统信软件官方推荐 · 来自信创领域一线发人员的发经验 · 提供完成的项目源代码+PPT 虽然所有代码在UOS系统发调试，但在Windows、MacOS和任何Linux平台均可以运行。
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）以零基础讲解为宗旨，以实例引导读者快速门Python （2）全程同步视频教学，快速掌握相关知识和实战技能 （3）每章都有配套练习题，一步加深所学内容 （4）提供配套源码，方便读者动手练习 （5）项目实战案例，帮助读者快速具备实操经验
本书采用了以任务为导向的教学模式，按照解决实际任务的工作流程路线，逐步展介绍相关的理论知识，推导生成可行的解决方案，* 后落实在任务实现环节。全书大部分章节紧扣任务需求展，不堆积知识，着重于解决问题时思路的启发与方案的实施。通过从任务需求到实现这一完整工作流程的体验，帮助读者真正理解与消化Python数据分析与应用。书中案例全部源于企业真实项目，可操作性强，引导读者融会贯通，并提供源代码等相关学习资源，帮助读者快速掌握大数据相关技能。
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。
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。
《动量策略》将一路指导您从始使用行业标准Python语言，到建立自己的专业回溯测试环境。 本书编写的目的是给读者们一个循序渐的指导，非常有条理性地引导你从零技术知识始，到你拥有构建复杂量化交易策略的技能集为止。 本书的重是让读者都可以对交易策略行量化回测，以便随时检查自己的交易模型设置。 本书将详细解释多种交易策略，并提供完整的源代码资源，可免费下载，为您成为专业系统交易员之路保驾护航。
一、领域好书 【领域好书】Python 进阶指南，精通 Python 绕不开的推荐作品 【好评如潮】Amazon 4.7 星评，豆瓣评分 9.4，近 8 万读者学习 【作者资深】25 年一线研发经验，PSF（Python软件基金会）成员 二、内容精良 【知识聚焦】专注 Python 核心特性和标准库，助你掌握语言底层逻辑 【通俗易读】近 500 段代码示例 + 多图多表，文笔诙谐，语言流畅 【Pythonic】写简洁、流畅、地道的 Python 代码，飙升编程效率 三、新版特色 【优化升级】内容更新率超过 3 成，基于 Python 3.10 新升级 【分上下册】新版拆分为上下两册（480/292页），更方便更易读
1.测试发专业人士撰写，凝聚自己多年发经验，系统且深阐释利用Python行Web自动化测试涉及的方法和实践。 2. 作者提供售后服务，有QQ群答疑。 3. 持续更新测试方面的内容。
掌握Python可以让计算机帮我们做各种各样的事情，而实践是掌握知识的有效方法。本书通过各大编程竞赛网站的真题来讲解Python编程知识，优势体现在： 1. 学习路线清晰，章节目标明确； 2. 由各编程网站上的真题推章节，可自行线上评测。
1.本书以老少皆宜的漫画形式，通过故事情节推动，讲述了从安装软件到Python的基本语法、运算符、分支结构等相关知识。 2.本书基于Python3.7版本编写，理论与实践相结合，引导读者快速门，走Python应用领域。 3.本书将趣味的漫画故事与活泼的案例相结合，透彻的分步解析，让Python的学习不再那么枯燥。 4.内容源自b站爆笑视频《偷着学Python》，该视频已有20万的播放量（播放量数据源自2021年10月统计的b站数据）。
本书主要有以下特色。1．教材内容重突出。在保证内容科学、完整的前提下，由浅深的安排章节次序。考虑到Python语言的应用特色，教材更多强调应用思维。例如，在组合数据类型的应用、文件操作的应用、第三方库的应用等章节，更强调体现应用特性。2．教材案例资源丰富。全书设计240个示例，覆盖Python的重要知识。精心设计和编写课后习题，教材编写与教学资源建设同步，本书提供教学课件、程序源码。3. 教材内容上，处理好与全国计算机等级考试的关系和Python应用需求的关系。教材中的知识基本覆盖了等级考试需要的核心内容，又删减了部分使用频率低的内容。
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?本书共14个项目，主要包括Python编程基础、网络爬虫、数据分析和数据可视化四大部分内容。 ?全部代码适用于Python 3.5、Python 3.6、Python 3.7以及更高版本。 ?免费提供教学PPT、源代码、教学大纲、习题答案等全套教学资源。
1.Python语法 编程实践 本书由浅深地介绍Python语言，读者可以从头学习Python的语法知识和编程技巧，结合相关代码示例掌握Python编程技术。 2.案例实战 源码提供 作者结合从业经验提供了丰富的期货分析案例，将Python编程融其中，适合业界人士参考，也适合读者参考书中的思路和方法行探索实践。
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。
畅销书全新升级，第1版上市后已印刷近10次，累计销量超过50000册，是该领域公认的标杆之作，销量和口碑都极佳。（2）资深专家撰写，内容系统而全面，详尽讲解了HTML5与CSS 3的所有功能和特性；注重实战，不仅包含大量辅助理解的小案例，而且还包含两个综合性案例，可操作性极强。
零基础学Python网络爬虫案例实战全流程详解(高级进阶篇)
方新、曾奇峰、徐凯文、童俊、樊富珉、马弘、杨凤池、张海音、赵旭东、刘天君10位心理专家亲述危机干预和创伤疗愈的故事。10份危机中的智慧，让我们在创伤后得到滋养和成长
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
面向机器学习新手的门书，透彻掌握机器学习基础知识 341个公式：推导过程全公 175段代码：边试边学效率高 167张插图：以图配文好理解 支持Jupyter Notebook 配套源码 资源可下载 1.Jupyter Notebook交互式编程环境，让学习过程不枯燥 使用Jupyter Notebook，你可以在线编码、运行，并将结果绘图，还可以记笔记、随时修改代码并查看运行效果，在不断探索中掌握实战能力。 2.公式和代码一一对应，让理解更深 通过一步一步地推导公式，手把手教你代码实践，一行行公式与一行行代码相结合，帮助你直观、透彻地理解算法流程。 3.循序渐近，真正适合初学者 从环境搭建讲起，然后介绍Python和数学基础知识，再介绍有监督学习中的回归和分类问题、神经网络模型和手写数字识别，以及无监督学习中的聚类问题，对每个知识都有细致解释，力求通俗易懂。读完本书，你将掌握足以
近年来，OpenCV在图像分割、物体识别、运动跟踪、人脸识别、目标检测、机器视觉、机器人等领域大显身手。OpenCV内容之丰富，是目前源视觉算法库中所罕见的。本书基于Python 3.8和OpenCV 4.5，面向初学者，涵盖传统的图像与视频处理方法，内容丰富，行文通俗，适合读者快速门。
1.在讲解算法的原理和用 scikit-learn 库封装好的方法实现算法之前，先通过几个例子，教会你具体的计算方法，让你手动实现算法； 2.书中代码比较连贯，可直粘贴到Jupyter Notebook中运行，这一对初学者非常有帮助； 3.书中示例浅显易懂，涵盖多种应用场景：新闻话题分类、垃圾邮件过滤、在线广告率预测和股票价格预测等，讲解方式生动有趣； 4.提供源代码。 本书篇介绍Python语言和机器学习发环境的搭建方法。后续章节介绍相关的重要概念，比如数据分析、数据预处理、特征抽取、数据可视化、聚类、分类、回归和模型性能度量等。本书包含多个项目案例，涉及几种重要且有趣的机器学习算法，引导读者从头实现自己的模型。学完本书，你将了解机器学习生态系统的全貌，并掌握机器学习技术的实践和应用。 在本书的帮助下，你将学会用强大却很简单的Python语言
人工智能和机器学习的广泛应用给当今的许多行业带来了根本性的变革。在金融领域，人工智能技术也已锋芒初露。通过阅读本书，你将了解如何利用神经网络和强化学习等方法，对金融市场的走势做出预测。 作者伊夫 希尔皮斯科博士基于多年发、回测和部署人工智能算法交易策略的实战经验，展示了将人工智能算法应用于金融场景的实用方法。本书包含大量Python示例，有助于你边学边练，轻松复现书中的所有结果。 * 学习人工智能的主要概念和算法，并了解通用人工智能和超级智能 * 理解机器学习和数据驱动的金融学将如何改变金融理论和实践 * 运用神经网络和强化学习等方法，发掘金融市场的统计失效现象 * 学习向量化回测和算法交易，并掌握人工智能算法交易策略的执行与部署 * 展望金融人工智能的未来，涉及基于人工智能的竞争和金融奇
融汇科研与教学经验，案例可二次发利用！阿里巴巴字节跳动讯飞智元腾讯百度微软 专家联袂推荐！配套程序代码、工程文件、附赠案例！ 关注 人工智能科学与技术 微信公众号，在 知识 资源下载 配书资源 菜单获取下载（或到清华大学出版社网站本书页面下载）。
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。
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