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Python性能分析与优化【正版】 【正版图书,满额减,电子发票】
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,循序渐进地介绍高级的优化主题。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
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一本可以引导你步入Python游戏编程的实用宝典。
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Python网络爬虫权威指南 第2版【正版】 【正版图书,电子发票】
适读人群 :需要抓取Web 数据的相关软件开发人员和研究人员 作为一种采集和理解网络上海量信息的方式,网页抓取技术变得越来越重要。而编写简单的自动化程序(网络爬虫),一次就可以自动抓取上百万个网页中的信息,实现高效的数据采集和处理,满足大量数据需求应用场景。 本书采用简洁强大的Python语言,全面介绍网页抓取技术,解答诸多常见问题,是掌握从数据爬取到数据清洗全流程的系统实践指南。书中内容分为两部分。部分深入讲解网页抓取的基础知识,重点介绍BeautifulSoup、Scrapy等Python库的应用。第二部分介绍网络爬虫编写相关的主题,以及各种数据抓取工具和应用程序,帮你深入互联网的每个角落,分析原始数据,获取数据背后的故事,轻松解决遇到的各类网页抓取问题。第2版全面更新,新增网络爬虫模型、Scrapy和并行
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本书逐层深入地介绍了Python的核心开发技术,并通过具体实例演练了各个知识点的使用流程。全书共0章,分别讲解了正则表达式、网络编程、多线程开发、Tkinter图形化界面开发、数据持久化、Pygame游戏开发、数据可视化、DjangoWeb开发、FlaskWeb开发和网络爬虫开发等知识。全书简洁而不失技术深度,内容丰富,以通俗易懂的文字介绍了复杂的案例,易于阅读。本书适用于已经了解Python基础语法的读者,以及希望进一步提高自己Python开发水平的读者,也可以作为大专院校相关专业的师生用书和培训学校的专业性教材。
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如果你了解基本的数学知识,并且知道怎么使用Python编程,那你已经具备研究信号处理的基础条件了。与大部分讲解这一复杂学科的图书不同,本书基于实践。它通过讲解如何在真实世界中如何应用数字信号处理来介绍相关技术。仅仅通过章,你能将一个声音信号分解为谐波,并通过修改这些谐波来生成新的信号。 本书介绍了谱分析、滤波器、卷积以及快速傅里叶变换等技术。本书同时还提供了练习和样例代码,以帮助你更还地理解内容。 通过本书,你将学到以下内容: 周期信号及其频谱 简单波形的谐波结构 啁啾以及其他频谱随时间变化的信号 噪声信号以及源自自然的噪声 用于音高估计的自相关函数 用于压缩的离散余弦变换 用于频谱分析的快速傅里叶变换 频域中时间上的操作和滤波器的关联 线性时不变系统理论 广播中用到的调幅
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Python高手之路 第3版【正版图书,达额减,电子发票】 正版
Python是一门很绝妙的编程语言,它快速、灵活且内置了丰富的标准库,已经用于越来越多的不同行业。通常,大多数关于Python的书都会教读者这门语言的基础知识,但是掌握了这些基础知识后,读者在设计自己的应用程序和探索实践时仍需要完全靠自己。本书则不同,它介绍了如何利用Python有效地解决问题,以及如何构建良好的Python应用程序。从本书中读者将学到什么 杰出实践:书中给出了构建应用程序时可参考的方法和建议,帮助读者充分利用Python的特性,构建不会过时的应用程序。如果读者正在做一些东西,可以立刻应用本书中提及的技术去改进自己当前的工作。 解决问题:书中介绍了测试、移植、扩展Python应用程序和库等方面的实际问题并提供了相应的解决方案,还介绍了一些非常好的小技巧,讨论了一些长期维护软件的策略。 语言的内部机制:书中阐述
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本书作为数据挖掘入门读物,介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法,通过循序渐进地讲解算法,带你轻松踏上数据挖掘之旅。本书采用理论与实践相结合的方式,呈现了如何使用决策树和随机森林算法预测美国职业篮球联赛比赛结果,如何使用亲和性分析方法推荐电影,如何使用朴素贝叶斯算法进行社会媒体挖掘,等等。本书也涉及神经网络、深度学习的、大数据处理等内容。本书面向愿意学习的和尝试数据挖掘的程序员。
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本书介绍了贝叶斯统计中的主要概念,以及将其应用于数据分析的方法。本书采用编程计算的实用方法介绍了贝叶斯建模的基础,使用一些手工构造的数据和一部分简单的真实数据来解释和探索贝叶斯框架中的核心概念,然后在本书涉及的模型中,抽象出了线性模型用于解决回归和分类问题,此外还详细解释了混合模型和分层模型,并单独用一章讨论了如何做模型选择,还简单介绍了非参模型和高斯过程。本书所有的贝叶斯模型都用PyMC3实现。PyMC3是一个用于概率编程的Python库,其许多特性都在书中有介绍。在本书和PyMC3的帮助下,读者将学会实现、检查和扩展贝叶斯统计模型,从而解决一系列数据分析的问题。从本书你将学到:从实用的角度理解基本的贝叶斯概念;学习如何用PyMC3构建概率模型;掌握检查和修改模型的技能;利用分层模型的优势给模型加入结构;
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机器学习关注于预测,其核心是一种基于数学和算法的技术,要掌握该技术,需要对数学及统计概念有深入理解,能够熟练使用R 语言或者其他编程语言。本书通过集中介绍两类可以进行有效预测的机器学习算法,展示了如何使用Python 编程语言完成机器学习任务,从而降低机器学习难度,使机器学习能够被更广泛的人群掌握。作者利用多年的机器学习经验带领读者设计、构建并实现自己的机器学习方案。本书尽可能地用简单的术语来介绍算法,避免复杂的数学推导,同时提供了示例代码帮助读者迅速上手。读者会很快深入了解模型构建背后的原理,不论简单问题还是复杂问题,读者都可以学会如何找到问题的解决算法。书中详细的示例,给出了具体的可修改的代码,展示了机器学习机理,涵盖了线性回归和集成方法,帮助理解使用机器学习方法的基本流程。本书为
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