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《计算机科学丛书:Python语言程序设计》特色 以“基础先行”方法介绍基本程序设计概念和方法,帮助学生循序渐进地学习所有必需和重要的基本概念。 以“问题驱动”方法讲授程序设计技术,强调问题求解,而非语法。通过广泛的趣味性实例(涉及数学、自然科学、商业、金融、游戏、动画和多媒体领域)来激发学生的学习兴趣,为求解这些问题,适时地引入相关的语法和库。 可以灵活介绍GUI相关主题。~6章使用内置的Turtle图形模块,其余部分使用Tkinter,这两种工具都是简单、易学的程序设计教学工具。每章的开始都有GUI实例,每章末尾还有专门的GUI练习。
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Python语言程序设计【正版图书,达额减,电子发票】 【正版书籍,满额减,电子发票】
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Python UNIX 和Linux 系统管理指南【正版图书,达额减,电子发票】 【正版书籍,满额减,电子发票】
《PythonUNIX和Linux系统管理指南》介绍了Python语言如何为管理uNIx和Linux服务器提供各种更加有效的任务处理方式。书中各章都提出了具体的管理问题,如并发或数据备份,然后通过Python示例提供了解决方案。通过《PythonUNIX和Linux系统管理指南》,读者可以学习如何用Python开发自己的一套命令行工具来解决诸多问题。作者建立了一个免费下载的Ubuntu虚拟机,其中包含《PythonUNIX和Linux系统管理指南》的源代码和运行实例,也包括SNMP、IPython、SQLAlchemy及其他工具。通过《PythonUNIX和Linux系统管理指南》,你可以发现Python在如下几个方面的作用 读取文本文件并提取信息。使用多线程和fork选项。使用网络设备从一个进程获取另一个进程的信息。创建可点击的、易于交互的GUl工具。通过交互式SNMP编程实现监控大型主机集裙。掌握IPythonshell,作为Bash、Korn或Z—Shell的替换或补充。将
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本书通过编写一个个小巧、有趣的游戏来教授Python编程。本书包含了14个游戏程序和示例,贯穿其中,介绍了Python基础知识、数据类型、函数、流程控制、程序调试、流程图、字符串操作、列表和字典、图形和动画、碰撞检测、声音和图像等方方面面的知识。本书可以帮助读者在轻松有趣的过程中,掌握Python游戏编程的基本技能。本书包含的示例游戏程序包括猜数字游戏、Jokes、DragonRealm、Hangman、Tic Tac Toe、Bagels、Sonar TreasureHunt、Reversi、Dodger等。本书适合不同年龄和层次的Python编程初学者阅读。
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《Python科学计算》介绍如何用python开发科学计算的应用程序,除了介绍数值计算之外,还着重介绍如何制作交互式的2d、3d图像,如何设计精巧的程序界面,如何与c语言编写的高速计算程序结合,如何编写声音、图像处理算法等内容。书中涉及的python扩展库包括numpy、scipy、sympy、matplotlib、traits、traitsui、chaco、tvtk、mayi、vpython、opencv等,涉及的应用领域包括数值运算、符号运算、二维图表、三维数据可视化、三维动画演示、图像处理以及界面设计等。书中以大量实例引导读者逐步深入学习的,每个实例程序都有详尽的解释,并都能在《Python科学计算》推荐的运行环境中正常运行。此外,《Python科学计算》附有大量的图表和岔图,力求减少长篇的理论介绍和公式推导,以便读者通过实例和数据学习的并掌握理论知识。
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适读人群 :机器学习入门新手,以及计划跟踪机器学习进展的研发人员 本书是一本在PyTorch环境下学习机器学习和深度学习的综合指南,可以作为初学者的入门教程,也可以作为读者开发机器学习项目时的参考书。 本书讲解清晰、示例生动,深入介绍了机器学习方法的基础知识,不仅提供了构建机器学习模型的说明,而且提供了构建机器学习模型和解决实际问题的基本准则。 本书添加了基于PyTorch的深度学习内容,介绍了新版Scikit-Learn。本书涵盖了多种用于文本和图像分类的机器学习与深度学习方法,介绍了用于生成新数据的生成对抗网络(GAN)和用于训练智能体的强化学习。后,本书还介绍了深度学习的新动态,包括图神经网络和用于自然语言处理(NLP)的大型transformer。 无论是机器学习入门新手,还是计划跟踪机器学习进展的研发人
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从应用开发角度介绍网络编程基本概念 模块以及第三方库 利用Python轻松快速打造网络应用程序 Python 3示例讲解
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《Python源码剖析:深度探索动态语言核心技术》适合于Python程序员、动态语言爱好者、C程序员阅读。 作为主流的动态语言,Python不仅简单易学、移植性好,而且拥有强大丰富的库的支持。此外,Python强大的可扩展性,让开发人员既可以非常容易地利用C/C 编写Python的扩展模块,还能将Python嵌入到C/C 程序中,为自己的系统添加动态扩展和动态编程的能力。 为了更好地利用Python语言,无论是使用Python语言本身,还是将Python与C/C 交互使用,深刻理解Python的运行原理都是非常重要的。
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本书手把手教你从头开始开发一个真正的Web应用,并且展示使用Python做测试驱动开发(TDD)的优势。你将学到如何在开发应用的每一个部分之前先编写和运行测试,然后再编写少量的代码让测试通过。也就是说,你将学会应用TDD理念,写出简洁可用、赏心悦目的代码。 在这个过程中,你还将学到Django、Selenium、Git、jQuery和Mock的基础知识,以及其他当前流行的Web开发技术。如果你准备提升自己的Python技能,本书将清楚地演示如何使用TDD实现简单的设计。 通过阅读本书,你将: 深入分析TDD流程,包括“单元测试/编写代码”循环和重构; 使用单元测试检查类和函数,使用功能测试检查浏览器中的用户交互; 学习何时以及如何使用模拟对象,以及隔离测试和整合测试的优缺点; 在过渡服务器中测试和自动部署; 测试网站中集成的第三方插件; 使用持续集成环境自动运
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对于Python程序员来说,仅仅知道如何写代码是不够的,还要能够充分利用关键代码的处理能力。本书将讨论如何对Python代码进行性能分析,找出性能瓶颈,并通过不同的性能优化技术消除瓶颈。本书从基本的概念开始,循序渐进地介绍的优化主题。首先介绍了Python的主流性能分析器,以及用于帮助理解性能分析结果的可视化工具。然后介绍了通用的性能优化方法和专门针对Python的性能优化方法,带你浏览该语言的主要结构,让你只需做一点改变,即可迅速改善代码的性能。介绍了一些专门用于数据处理的程序库,教你如何正确地使用它们以获得杰出性能。如果你是一名Python开发者,想优化Python代码的性能,或是想进一步提升编程能力,那么本书非常适合你阅读。通过阅读本书,你将能够:掌握逐步优化代码的方法,学会使用不同的性能分析工具理解性能分析器的概
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