如果你从未触编程，或想手学习Python编程，我强烈推荐你看这本书，因为这是一本完全可以让你看懂并学会的编程书，同时还可以让你得到意外的收获。我认为这本书的主要特色和优有如下几个： 1. 看得懂，学得会 这是一本面向初学者的Python编程书，为使读者能够看懂、学会，编者使用了通俗易懂的语言和丰富的代码示例，并借助生活中的小事例行描述，一些看起来复杂的问题也尽可能以简单的形式展现出来，多了些生动，少了些枯燥，不仅学习起来轻松愉快，而且能够充分感受到Python的魅力。 2. 想读者所想，贴心的内容安排 学编程唯动手练习才能见到成效，本书在内容设计上特别重视讲练结合，注重实践，不仅精心设计了大量示例代码，还在各章穿插了项目演练 牛刀小试，以煅炼读者的程序设计能力。自学编程往往会遇到很多困惑，半途而废并不鲜见，考虑
1.由北京航空航天大学拥有近20年软件发、计算机教学经验的教师编写，权威性高，内容质量上乘 2.全新内容结构布局，丰富要提示及课程目标，落实翻转课堂教学理念 3.基础详解 大量案例实战，立足于零基础人群实现网络爬虫从门到精通 4.全新的丰富配套数字化资源，提供语法速查表与算法框架表，提供完整案例运行源代码
1.实战经验丰富：本书提供了大量真实案例和项目经验，展示了 Python 在获取、转换和分析数据方面的功能，帮助读者深了解Python数据科学的应用场景和实际操作。 2.覆盖多个领域：本书旨在展示如何充分利用Python实现快速的数据处理，不仅涵盖了数据处理、分析和可视化，还涉及统计学和机器学习等多个领域，为读者提供了一个全面的数据科学知识体系。 3.深浅出：作者通过生动的语言和详细的解释，将复杂的数据科学概念和算法简单化，让读者轻松上手，快速掌握Python数据科学的核心技能。 4.通过本书，你不仅会深理解 Python 数据结构及其强大的第三方库，还会掌握如何聚合、合并、可视化和分析数据等。在企业管理、市场营销和金融等领域中，基于Python可以实现快速的数据处理。
职场办公：讲解如何将专业Python编程方法和技巧应用于日常办公，有效提高工作效率； 注重实战：以实际工作案例为核心，分解任务，从日常办公场景和职场的实际需求出发； 内容丰富：内容涵盖用Python处理Word文档、Excel表格、PPT、图形图像及爬虫程序等； 通俗易懂：语言简洁，职场人士、大学生和科研人士可通过本书学习Python办公技巧；
1.紧扣交通大数据分析全流程。本书的设计思路以数据分析的流程为导向，结合交通数据讲解流程中的每个环节，并通过课后习题巩固所学知识。 2.注重项目实战应用。本书通过讲解实际交通行业的相关项目，让读者明确如何利用所学知识来解决生产、生活中的问题，真正理解并能够应用所学知识。 3.注重启发式教学。全书大部分章节紧扣具体应用展，不堆积知识，着重于思路的启发与解决方案的实施。
看漫画学Python，有趣、简单！ 提供配套视频、定期答疑 小灰、大胡子、臧秀涛等力赞！ 关东升、赵大羽新作
1. 全书紧扣任务需求展，不堆积知识 2. 随书附带源代码，方便读者系统学习并动手实践 3. 案例丰富 4. 配有微课视频 学习更方便 5. 大数据分析与应用1+X证书配套教材
1.结合具体案例，分析Python和R的特及适用场景； 2.利用真实案例演示如何集成Python和R； 3.提供Python和R对照翻译，方便切换语言。
本书理论与实践并重，通过数学公式推导过程揭示算法背后的数学原理，从贴近生活的案例验证算法的有效性。 本书讲解经典的机器学习算法，每个算法除了数学公式推导，还利用Python中基本的列表、数组和调用机器学习常用工具包两种方式给出算法实现。 本书以西瓜分类、是否相亲、垃圾邮件分类等贴近生活的实例分析每个算法的思想、推导过程、实现及应用，内容讲解通俗易懂，每个算法有完整实现。 本书案例丰富，每一章的算法均提供了相应的案例以验证算法分类、聚类或回归的效果，后以垃圾邮件分类、手写数字识别、零售商品销售分析预测、个性化推荐为例讲解如何将生活中的具体问题抽象成机器学习中的分类、回归问题行解决，并理解、掌握机器学习处理问题的方法、步骤。 这本书可以带给你什么价值： 详解机器学习经典算法
1.本书通过编写经典、有趣的案例来教授Python数据分析与可视化，并且采用可视化展示效果。通过实例来解释数据分析的原理和方式。 2.列出完整的案例代码，对源代码行了详细解说。并且每章都有实训内容。 3.每款案例均提供详细的设计思路、关键技术分析以及具体的解决步骤方案，让读者Python数据分析的大门，真正了解数据分析设计的秘密同时掌握相应技巧。
1.生动、有趣：选取用生活中的小案例，引导读者学习Python基础知识； 2.学以致用：教会读者使用Python处理Word、PDF、Excel、图形图像； 3.Python后续学习的大门：用简单的项目，让读者了解网络爬虫、数据分析、数据可视化、人工智能等。
适读人群 ：本书是对Python数据科学工具的实操化、现代化的介绍，非常适合刚学Python的数据分析师或刚学数据科学以及科学计算的Python编程者。 本书第1版出版于2012年，彼时基于Python的源数据分析库（例如pandas）仍然是一个发展迅速的新事物，本书也成为该领域排名No1的经典畅销书，前两版中文版累计销售近30万册。 阅读本书可以学习使用Python对数据集行操作、处理、清洗和规整。第3版针对Python 3.10和pandas 1.4行了更新，并通过实操讲解和实际案例向读者展示了如何高效地解决一系列数据分析问题。读者将在阅读过程中学习新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。 本书作者Wes McKinney是Python pandas项目的创始人。本书对Python数据科学工具的介绍既贴近实战又内容新颖，非常适合刚始学习Python的数据分析师或刚始学习数据科学和科学计算的Python程序员阅读。读者可以从Git
·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
Python编程从门到实践姊妹篇，零基础自学Python教程书籍。 原版图书美亚评分4.7星，被150 高校选用，初版译著豆瓣评分8.9分！ 1.畅销书升级版，第1版累计销售近20w册； 2.针对Python 3.X 版本更新，更新项目代码； 3.扫码看视频，边看边学，扫描书中二维码，观看为本书量身定制的教学视频； 4.提供在线编程环境帮助读者边学边练； 5.随书赠送本书e读版电子书； 6.随书赠送全书思维导图； 7.随书赠送本书习题答案； 8.提供本书源代码； 9.随书赠送价值199元读书会（直播 社群）互动学习； 10.随书赠送2000门视频课程（非配套）、价值35000 元异步社区 VIP 会员卡（非配套）； 如果你曾经花几小时来重命名文件或更新成千上万个电子表格的单元格，你就知道这样的任务有多繁琐了。如果可以让计算机替你完成呢？ 在本书中，你将学习利用Python编程在几分钟内完成手动需要几
(1)构建Python股票交易量化平台，实现交易量化技术;(2)详解股票交易主要模型、算法及其实现、应用;(3)量化交易工具提供云盘下载，方便读者学习
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 Web数据分析可视化——基于Django框架的开发实战
★快速上手 本书对Python的基础知识做了整合和浓缩，避免读者在基础知识上花费过多时间却感觉毫无成效。 ★ 普适性强 本书的内容浅显易懂，专业化术语较少。如果你具备一定的编程基础，则可以跳过任意部分，直学习感兴趣的内容。 ★目标专注 本书的知识目标较为专一，用一句话概括就是 在Web端实现Python数据分析可视化 。技能树的爬升阶段为Python语法基础 算法初探 Python数据分析可视化 Django Web 数据分析可视化网站的搭建等。 ★ 授之以渔 笔者深知自主学习的重要性，因此在书中很多地方会提供相应的参考资料,以便读者去查询、理解、学习一些新的内容。
本书基于Python 3大数据分析方法中的核心算法与实例，重介绍数据特征算法分析及第三方源库的场景应用，包括NumPy、SciPy、Matplotlib、Pandas、StatsModels、Gensim等在大数据分析中的算法与实例。
1.前一版中文版重印30余次，销量750 000册； 2.针对Python 3.x新特性升级，重写项目代码； 3.真正零基础，自学也轻松； 4.赠送配套学习视频和配套编程环境，边看边学更便捷； 5.赠送Python学习速查地图，掌握编程语言关键步骤，学习不迷路； 6.提供读者学习交流群，不懂就问，近距离触行业大佬； 7.赠送学习源代码文件、练习答案，助读者零压力掌握Python语言！ 本书内容分为 基础知识 和 项目 两部分。读完本书，读者不仅能快速掌握编程基础知识，还能编写出解决实际问题的代码并发复杂的项目。第2版沿袭第1版讲解清晰透彻、循序渐的特，并全面升级。 一部分 基础知识 新增Sublime Text、f字符串、大数表示法和常量表示法等主题，并且更准确地描述了Python语言的细节。第二部分 项目 采用更简明的结构、更清晰的语法以及更流行的库和工具，如Plotly和新版本的Django
（1）软件环境较新。本书采用Python最新版本解释器3.11，在教材中补充了部分Python 3.10、3.11中新增知识。 （2）课程内容较为完善。本书突出 基础 二字，较为完善地讲解Python最基础的知识。与部分教材相比，增加了正则表达式和面向对象程序设计部分。 （3）内容通俗易懂。本书在文字描述上力求朴实、易读，在内容安排上遵循循序渐的过程，满足应用型高校学生自学需要。不同专业学生根据自己所需，自主选择学习内容。 （4）课程应用性强。精选了一些行业中的经典案例，让学生学以致用。 （5）融课程思政。
让Python遇上Office——从编程入门到自动化办公实践
让Python遇上Office 从编程门到自动化办公实践，讲解从编程语法到自动化办公，帮助读者提高工作效率
* 《Python编程快速上手》的作者阿尔 斯维加特又一力作 * 《python编程从门到实践》读者的阶Python推荐读物 * 逐步可视化代码执行过程，助你编写规范、整洁的Python代码 * 通过益智游戏了解代码底层逻辑，像职业程序员一样使用Python 在学习Python的旅程中，你是否正在 绝望的沙漠 里徘徊？你已经学完了基础教程，却徘徊于不同的学习材料之间，感觉自己毫无长。本书是 沙漠里的那片绿洲 。 作为《Python编程快速上手》的姊妹篇，本书专为想达到职业程序员水平却问路无门的人而写。作者拥有丰富的Python教学经验，所写内容既翔实细致，又深浅出。你将通过三个方面实现从 快速上手 到 轻松阶 的跃迁：解决初级阶会遇到的重重困难；掌握Python编程的实践、工具和技巧；理解面向对象的Python。
1.本书在内容上，数据挖掘模型理论原理与数据挖掘实现并重，实现二者有机结合。 2.本书基于Python语言介绍模型的实现方法，案例丰富，图文并茂，适合本科数据挖掘课程的教学。
Python漫游数学王国——高等数学、线性代数、数理统计及运筹学
搭建编程与高等数学的桥梁，融合计算思维与数学思想；全面提高科学计算能力、高等数学应用能力和使用Python解决复杂问题的能力。
数据无处不在，它们蕴含着独特的信息和有价值的故事，本书将帮助你发掘它们。无论你已经始处理数据，还是想要学习如何处理数据，都能通过本书中的示例与技术学会更好地清洗、评估并分析数据，以形成有意义的洞见，并制作出有说服力的可视化图表。 作者既讲解了基本概念，也给出了专业建议，并且提供了相应的资源来帮助大家学会提取、评估并分析各种数据源和数据格式。另外，作者还讲解了相应的工具，让你能够有效地与他人交流，让对方了解自己通过分析这些数据所得到的观。本书没有艰深的术语，适合各种水平的数据从业者阅读，无论你是纯粹的新手还是有经验的专业人士，都可以通过本书学会如何驾驭数据。 通过学习本书，你将： ? 使用Python 3.8以上的版本读写和转换各种来源的数据。 ? 理解并使用基本的Python编程技术来整理大规模的数据。 ?
采用基于任务的方式介绍机器学习 涵盖在构建机器学习模型时可能遇到的常见任务 提供近200个小任务的解决方案，以及代码 在代码中加深对理论的理解
配套资源：电子课件、习题答案、教学大纲、程序代码、模拟试卷、60分钟教学视频 本书特色： 详细介绍了网络爬虫技术的方方面面，讨论了数据抓取、数据处理和数据分析的整个流程。 从最简单的Python程序示例始，在网络爬虫的核心主题之下一步步深，兼顾内容的广度与深度。 提供丰富的代码来作为读者的参考，同时对必要的术语和代码行解释。 书中程序代码均采用Python 3版本，并使用了目前主流的各种Python框架和库来编写，注重内容的时效性。
（1）作者经验丰富：作者是数据分析专家，在电商、美妆、餐饮等领域有丰富的数据分析经验，原创文章全网阅读量破100万。（2）深谙读者痛：十分了解数据分析师在思维、技能和业务等方面的学习痛，本书专门为此准备了一套“思维+技能+理论+实践”的方法。（3）以实用为本，聚焦重：Pandas数据分析常用的高频操作不到Pandas实际功能的20%，却能解决超过80%的问题。本书去繁就简，只专注于能解决大部分问题的重模块。（4）以实战制胜，案例牵引：书中包含大量实际案例，覆盖大部分数据分析场景，对这些案例抽丝剥茧，帮助读者在实战中获得通用方法和业务技能。（5）8个场景、8大案例、35万行数据集：针对报表自动化、行业机会挖掘、用户分层、用户分群、用户偏好分析、同期群分析、指标波动归因分析、品牌分析等8大经典分析场景，用8大案例和超35万行数
《Python玩转Excel：轻松实现高效办公》适合处理大量数据工作的财务人员、数据分析师等职场人士阅读，也适合作为高校程序设计相关课程的教材。
★简明性 在完整论述量化系统与策略理论的同时，结合技术发展的热，通过引有限的复杂公式阐述量化交易策略的思想与方法，大量交易策略示例代码与详细的注释旨在降低读者的学习复杂度，帮助读者快速理解与上手。 ★连贯性 章节间的内容连贯性强，由浅深地介绍不同知识结构体系，适合于不同基础的读者阅读学习，构建的知识体系具有前后关联与衔性。 ★ 实用性 介绍的编程与金融基础知识可以灵活地应用于其他领域，鼓励读者使用本书介绍的知识构建自用的量化交易系统。
畅销Python编程类门书，美国亚马逊Kindle编程类排行榜榜一。作者从文科毕业，通过自学编程转行为专业程序员，在硅谷工作多年后成功技术创业。本书不仅教读者如何使用Python语言编程，还会介绍其他书中所忽略的、编程初学者应该了解并掌握的其他所有知识。很多初学者在读完其他类似的编程门图书后，仍会很困惑：下一步该做什么？而本书，就是作者结合自身成功经验给出的答案。本书每章采用 要介绍 示例代码 术语总结 挑战练习 的模式，细化介绍编程门所需的各个知识。本书中一章所涵盖的许多主题可能都可以独立成书。但作者的目标并不是要读者了解到每个主题的所有细节，而是提供一份指引，一个编程职业发展所需要的所有技能的导览。*部分：编程概述。让你尽快写出自己的*个程序，*好在今天。第二部分：面向对象编程概述。将介绍不同的编程范式
1.本书秉持理论与实践相结合的理念，讲解以物流数据、网店运营数据、销售数据、客服数据、客户数据、市场数据、产品数据等核心数据的采集、处理、分析及可视化。 2.本书以业务流程为主线，采用数据分析的相关技术方法，并结合场景应用，将理论与实践融合。案例均来源于真实的行业数据，并提供大量的案例及完备的数据资源。 3.配备微课视频及丰富的教学资源。
《Python深度学习》由Keras之父、现任Google人工智能研究员的Franc?ois Chollet执笔，详尽展示了用Python、Keras、TensorFlow行深度学习的探索实践，涉及计算机视觉、自然语言处理、生成式模型等应用。在学习完本书后，读者将了解深度学习、机器学习和神经网络的关键概念，具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力，学会解决现实世界中的深度学习问题。除此之外，本书还深刻剖析了当前的"人工智能热"，从理性的视角展望了深度学习在未来的可能性。● 30多个代码示例，带你全面掌握如何用深度学习解决实际问题● Keras框架速成的明智之选● 夯实深度学习基础，在实践中培养对深度神经网络的良好直觉● 无须机器学习经验和高等数学背景"本书在当前的'人工智能热'和深度学习的本来面目之间架起了一座桥梁。"--Peter Rabinovitch，云平台Akamai
Python Web开发技术与应用(Flask版)(微课版)
名师编写：作者为深圳职业技术大学副教授，教学经验丰富 全面介绍Flask Web框架：深浅出地介绍了Flask框架的基本应用，为读者提供了一个全面了解和掌握Flask的机会。无论是初学者还是有一定经验的发者，都能从中获得实用的知识和技巧。 结构清晰，知识完整：涵盖了从Flask发基础到简易博客系统的全过程。读者可以系统地学习Flask的核心知识，逐步提升自己的Web发技能。 实例驱动学习：本书采用Windows 7、Python 3.7.4、Chrome及PyCharm来完成应用实例的发，通过实例驱动的方式，读者可以亲自动手实践，加深对Flask框架的理解和应用。 大量插图辅助讲解：书中使用大量插图来讲解应用实现过程，帮助读者更直观地理解和掌握Python Web应用发的细节。这种视觉化的学习方式有利于读者快速上手。 应用实践与易于维护：除了讲解如何发Web应用，本书还教授了如何使程序易于
以ChatGPT为代表的大模型产品对初级程序开发人员提出了挑战，要想在开发领域站稳脚跟、有发展，必须掌握更高级的技巧和能力。对于Python开发人员来说，高并发、高性能开发无疑是未来必须走的进阶之路。本书可以帮助Python初级码农向高手进阶，帮助所有Python从业者摆脱因ChatGPT等产品带来的职业危机。书中不仅对Python*备基础知识进行了解读，对所有的Python高级特性进行原理级剖析，还囊括了大量指导实践的内容，可以帮助读者真正实现高并发、高性能编程。
Python数据分析实战——从Excel轻松入门Pandas
本书是一本基础门加实战的书籍，既有基础知识，又有丰富示例，包括详细的操作步骤，实操性强。本书对Pandas的基本概念讲解很详细，包括基本概念及代码示例。
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本书通过机器学习与可视化组件相结合的方式，系统介绍机器学习与可视化分析相关技术，并通过实战项目讲解机器学习中常用的数据挖掘相关知识，例如聚类、线性回归、逻辑回归以及决策树算法。特别是为了满足部分读者的需求，本书还详细介绍了深度学习的两个基础算法 文本分类与图像识别算法。
1.模块化、层次化的课程结构，满足中职教学需要 2.名校名师作者 3.案例丰富，浅显易懂，满足就业需求 4.配套资源丰富，素材、扩展案例、教学大纲等 5.83 个实例训练+33 个任务训练
一本系统介绍Python 3编程基础，通过大量项目案例引领读者快速门Python编程，掌握使用Python行数据可视化、爬虫发、数据分析、机器学习等技能的实战教程。
Python架构模式:精通基于Python的API设计、事件驱动架构和包管理
发规模和复杂性不断增长的大型系统需要深刻理解软件项目的实施过程。软件发人员、架构师和技术管理团队遵循高级软件设计模式（如微服务架构、事件驱动架构，以及领域驱动设计规定的策略模式），可以简化发过程。 本书涵盖了这些成熟的架构设计模式，并以前瞻性的方法帮助Python发人员管理复杂应用程序的发，令其从Python测试套件中获取最大价值。 本书从系统设计的起始阶段始，让你了解软件发的思路和项目中要考虑的重问题。书中阐述了各种架构模式，如微服务、Web服务和事件驱动架构，以及如何选择最适合你的项目的模式。然后，在建立相关概念的基础上，讨论如何行发、调试和测试，以编写高质量的代码，并为系统部署做好准备。此外，本书还讲解了当系统部署到最终用户之后如何实现持续运维，因为软件发的生命周期永无止境。 学完本书，你将
读者对象 《Python网络爬虫技术与应用》可作为高等院校大数据、计算机、电子信息、软件技术相关专业研究生和高年级本科生的教材，也可作为大数据及编程爱好者的参考用书。 本书特色 ★★以Python网络爬虫发为主线，兼顾理论与实战。 ★★赠送课程大纲、教学课件PPT、实验手册、各章习题及答案、期末试卷及答案、教学和实验视频，方便教师授课。
本书作者不吃西红柿、川川都是在CSDN等专业网站拥有全网50万粉丝的专业级博主，意见领袖。本书从基础知识到案例实战，200多个案例代码，近200个知识。
PySpark可以对大数据行分布式处理，降低了大数据的学习门槛。本书是一本PySpark门教材，重讲述PySpark安装、PySpark用法、ETL数据处理、PySpark机器学习及其实战，*后给出一个综合实战案例。本书逻辑线索清晰，内容体系合理，适合有一定Python基础的大数据分析和处理人员学习使用。
1）国内为数不多的专门针对策略发、策略部署上线、策略效能评估和调优全流程体系，作者提出了自己的一整套相对比较完备的方法论。 2）基于完备的策略方法论，从实战出发，提供了数千行的Python代码，这些代码均是作者在多年的风控策略工作中为解决真实风控问题而总结和沉淀的，在实际工作中均能用到。
本书主要内容包括人工智能起源发展，特别是新一代人工智能的驱动因素和关键技术，并介绍通过Python编程语言的学习和数据统计、*化方法等理论学习掌握人工智能的发工具和方法。而引出深度学习与神经网络、GPU并行计算与CUDA编程等新一代人工智能的核心技术和方法，对于以往较为忽视的数据采集与数据集制作部分专门做一章节来介绍。*后以TensorFlow为平台，通过各种与实际生产生活联系紧密的热应用为案例改编为实验，达到提升创新素养和提高技能水平的人才培养目标。
◆各章自成体系，可以作为独立的学习单元（算法基础 经典算法思想 重要数据结构 常用算法），满足从 菜鸟 向 达人 阶的的需求 零基础也能轻松掌握，自学算法的好搭档 ◆73个示意图，生动介绍算法执行过程 ◆全书包含40余道经典算法真题，每道题目均一题多解，深剖析不同算法在性能方面的优劣 ◆免费提供立体化学习资源，包括16个章节核心知识讲解视频，各类算法实现源代码、实例数据及运行结果
亚马逊畅销Python编程图书，帮助你通过编程快速实现工作自动化在本书中，你将学习利用Python 编程，在几分钟内完成手工需要几小时的工作，而事先却无需具备编程经验。一旦掌握了编程的基础知识，你就可以毫不费力地创建Python 程序，完成高效的自动化工作，包括：● 在一个文件或多个文件中搜索文本；● 创建、更新、移动和重命名文件和文件夹；● 搜索网页和下载的在线内容；● 在任意大小的Excel电子表格中更新和格式化数据；● 拆分、合并PDF文件，以及如何加水印和加密；● 发送提醒邮件和文本通知；● 填写在线表格。本书的作者Al Sweigart是一位杰出Python程序员,他还是《Python 密码学编程》、《Python 游戏编程快速上手》和《Python 和Pygame 游戏开发指南》的作者。
1.完整丰富的Python编程教程，不仅介绍编程语言本身，还涉及场景实战、错误排查、程序发布等众多实用内容。 2.程序员实用的编程手册。针对多个应用场景给出解决方案，帮助读者有效避免犯错，提高工作效率。 3.内容循序渐，深浅出。从Python的基础知识始，介绍了数据类型、函数、条件、循环等基本概念，展示了生成器、面向对象编程等具有Python特色的阶理念，并给出了定位和排除异常、测试代码、调试的方法。 4.提供配套代码，易学易用。
系统性强 详解Python程序设计基础，涵盖Python面型对象编程、GUI编程、网络和多线程编程。 实用性强 面向Python实际应用，覆盖Web发、网络爬虫发、数据分析与数据可视化应用方向。 配套资源丰富 免费提供教学PPT、教学大纲、源代码、教学视频、配套软件。
（1）作者就职于某世界100强企业的数据实验室 （2）作者长期从事人工智能、数据科学、分布式系统等领域的研发工作，在人脸识别领域有丰富的实践经验 （3）核心内容涵盖机器学习、深度学习、计算机视觉、人脸识别等方面的原理、技术和算法 （4）不仅能帮助读者零基础门，而且能指导读者完成工程级别的实践，从零实现一个工程级的人脸识别引擎
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。
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
