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书中以情景对话的形式，由浅入深、由易到难一步一步引领读者学习Python。每个章节对应的案例简洁明了，与实际生活相结合，具有典型性，并与国家计算机等级考试二级的Python试题相融合，每章涉及的考点知识都配有真题进行讲解。另外，书中还穿插了Python和Scratch的对比内容，并在每个章节后面提供一些练习题以便巩固所学的知识。首先介绍了Scratch和Python的异同、为什么要学Python以及第一个Python程序，然后介绍了键盘输入和屏幕输出、变量、运算符、选择分支结构、循环结构、Python列表应用、函数、文本文件操作、异常处理、二进制知识等内容，Zui有介绍了算法应用、数据加密与解密、图形化编程（tkinter）GUI编程等内容。书中将每一个知识点都与Scratch进行对比介绍，可帮助孩子快速从Scratch进阶到Python。
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自动化接口测试以其容易实现，维护成本低，成为每个公司开展自动化测试的必选。本书主要介绍如何用Python语言调用接口进行自动化测试开发。 本书主要内容包括，Python算法基础知识、自动化测试相关的网络原理、测试执行器的实际用法、如何用Jenkins持续集成进行接口测试，以及云计算、DevOps等技术方面的知识。 本书内容通俗易懂，读者即使没有编程经验，也可通过对书中实例和习题的学习，很快上手学会自动化测试关键技术；不仅适合想要进入或转行测试开发行业的初学者阅读；还适合有一定经验的读者进阶使用。
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以数据视角，发现谎言、造假、陷阱和异常，让您练就一双洞悉真相的慧眼。理论与实践结合：以统计学常用理论，以及本福特定律、规模法则、诺贝尔经济学奖、AP聚类等理论为基础，结合Python编程，进行数据挖掘。案例实用：以需求为导向，精选与日常工作生活息息相关的公司年报、公司财务、经济、电商等方向案例。案例易复现：图、文、代码、表格并茂，代码注释完整、讲解详细，结果可轻易复现。
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本书讲解主要以Python数据分析相关内容为主，还涉及数据分析背后的数学思维。全书内容主要分为三部分。*部分为Python数据分析相关技能，包括NumPy、pandas等重要的第三方库的使用技巧；第二部分为数据分析相关统计学知识，主要包含构建模型的流程、思路，以及数学原理的解析；第三部分为实战，主要是结合Python数据分析工具与统计学知识的实践操作。对于那些想要进入数据分析领域的初学者非常适合阅读本书，即使你没有扎实的Python编程基础，没有深厚的数理统计功底，依然可以通过本书的学习对数据分析技术产生浓厚的兴趣，以及对数据分析的原理与应用有更加整体的认识和理解。
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本书首先讲解量化交易的基础知识，即量化交易的定义、特点、作用、主要内容、历史、与传统交易的区别、注意事项、JoinQuant（聚宽）量化交易平台；然后讲解量化交易开发语言Python，即讲解Python 语言的开发环境、基本语法、基本流程控制、特征数据类型、函数及应用、面向对象程序设计；接着讲解如何利用Python 语言编写量化策略、Python 量化策略的常用库和模块、获取数据函数、回测、因子分析；后讲解Python 量化策略的技术指标实例和Python 量化交易策略实例。 在讲解过程中既考虑读者的学习习惯，又通过具体实例剖析讲解量化交易过程中的热点问题、关键问题及各种难题。 本书适用于各种不同的投资者，如股民、期民、中小散户、职业操盘手和专业金融评论人士，更适用于那些有志于在这个充满风险、充满寂寞的征程上默默前行的征战者和屡败屡战、愈
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