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本书有以下特点: (1)市面上,针对少儿学习Python编程书很少,且属于译注,不适合中国儿童的思维。 (2)本书对基本概念的阐述使用了大量儿童易于理解的比喻和故事,避免对其进行术语的枯燥讲解。 (3)对计算机软硬件环境要求简单,只要拥有一台电脑,装好Windows操作,装好Python,便可以完成本书的所有案例。 (4)本书提供的编程案例,少儿非常感兴趣,愿意使用验证和改编。 (5)本书提供游戏编写,都是孩子们日常接触过的游戏,非常容易理解。 (6)本书使用大量对话式讲解,将读者可能的问题和回答表现出来。 (7)这部故事编程书,共有十四章,每章对应一个故事,每个故事中有一个或多个编程任务,寓教于乐,激发孩子的阅读兴趣。
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《自学Python编程基础、科学计算及数据分析》是面向Python初学者的一本实用学习笔记。全书共0章 第章介绍Python的基础知识,包括Anaconda、IPython解释器、JupyterNotebook等Python基本工具的使用 第2章介绍Python的基本用法,包括基本语法、数据类型、判断与循环、函数与模块、异常与警告以及文件读写等 第3章介绍Python的进阶用法,包括函数进阶、迭代器和生成器、装饰器、上下文管理器以及变量作用域等 第4章介绍常见的Python标准库的使用 第5章介绍Python的科学计算基础模块NumPy,包括NumPy数组的基本劋作、广播机制、索引和读写 第6章介绍Python的可视化模块Matplotlib,包括基于函数和对象的可视化劋作 第7章介绍Python的科学计算进阶模块SciPy,包括一些高等数学的劋作 第8章介绍Python的数据分析基础模块Pandas,包括Series和DataFrame的使用 第9章介绍Python的面向对象编程,包括对象
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作为一种便捷地收集网上信息并从中抽取出可用信息的方式,网络爬虫技术变得越来越有用。使用Python这样的简单编程语言,你可以使用少量编程技能就可以爬取复杂的网站。《用Python写网络爬虫》作为使用Python来爬取网络数据的杰出指南,讲解了从静态页面爬取数据的方法以及使用缓存来管理服务器负载的方法。此外,本书还介绍了如何使用AJAX URL和Firebug扩展来爬取数据,以及有关爬取技术的更多真相,比如使用浏览器渲染、管理cookie、通过提交表单从受验证码保护的复杂网站中抽取数据等。本书使用Scrapy创建了一个高级网络爬虫,并对一些真实的网站进行了爬取。《用Python写网络爬虫》介绍了如下内容:通过跟踪链接来爬取网站;使用lxml从页面中抽取数据;构建线程爬虫来并行爬取页面;将下载的内容进行缓存,以降低带宽消耗;解析依赖于JavaScript的网站;
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《用Python写网络爬虫》讲解了如何使用Python来编写网络爬虫程序,内容包括网络爬虫简介,从页面中抓取数据的三种方法,提取缓存中的数据,使用多个线程和进程来进行并发抓取,如何抓取动态页面中的内容,与表单进行交互,处理页面中的验证码问题,以及使用Scarpy和Portia来进行数据抓取,使用本书介绍的数据抓取技术对几个真实的网站进行了抓取,旨在帮者活学活用书中介绍的技术。《用Python写网络爬虫》适合有一定Python编程经验,而且对爬虫技术感兴趣的读者阅读。
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本书用实际生活中的例子带你了解常用的设计模式,介绍了诸多有关编写Python风格代码的底层细节和概念,包括故障排除、实践、系统架构和设计原则等,帮你解决每天都会遇到的问题。 探索用工厂方法和抽象工厂来创建对象 使用原型模式克隆对象 使用适配器模式让不兼容的接口变得兼容 使用代理模式保障接口安全 使用策略模式动态选择算法 使用修饰器模式,在不使用子类化的情况下扩展对象 使用模型–视图–控制器模式将逻辑从用户界面解耦
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适读人群 :经常使用Excel并且想进一步提高工作效率的办公人员,希望进一步了解openpyxl和pandas的初级开发人员。 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。
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1.更丰富的教学内容:第2版从12章扩展到15章,并依次划分为基础篇、中阶篇以及高阶篇,方便读者从入门到进阶进行阶段性的学习; 1.更丰富的金融产品:第2版新增汇率产品、互换合约、商品期货、可提前行权的美式期权期货期权等,进一步完善“金融知识图谱”; 2.更广泛的量化模型:第2版新增现金流模型、汇率套利模型、股票定价模型、卡玛指数等,使读者能掌握更丰富的金融量化分析工具; 3.更完备的金融示例:第2版示例数量从第1版的224个增加至318个,以此多方面涵盖新增的金融产品与量化模型,相关数据更新至2020年。 4.更高阶的软件版本:优化了代码示例,使用更新的Python第三方模块,提升了代码性能。
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