Python测试驱动开发：使用Django、Selenium和JavaScript进行Web编程(第2版)
本书手把手教你从头发一个真正的Web应用，演示使用Python做测试驱动发（TDD）的优势。你将学会如何在发应用的每一个组成部分之前编写和运行测试，然后再编写少量的代码让测试通过，*终得到简洁可用的代码。此外，你还会了解Django、Selenium、Git、jQuery和Mock的基础知识，以及其他目前流行的Web发技术。 深分析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、如何使用驭件，以及隔离测试和整合测试的优缺 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行测试 使用TDD构建一个具有Ajax前端界面的REST API
国内市面上各式各样的BI系统都非常成熟，如数据分析、图表的拖拽等，即使零编程基础的用户都可以做出像模像样的可视化图表或数据看板。 然而，随着互联网的发展，企业对数据的安全性要求也随之提高，小到企业数据看板，大到各系统中台的战略数据展示，数据动态可视化的需求越来越迫切，专精于数据可视化系统发的人才也会愈加受到重视。 通过阅读本书，你将学会： ★各种Bokeh图形的绘制方法 ★使用Bokeh控件行数据交互的方法 ★使用Bokeh实现Web数据动态可视化 ★构建各类数据可视化看板
适读人群： 对深度学习感兴趣的大学生、研究生、在职人员等； 科研院所的研究人员； 其他深度学习爱好者，如产品经理、投资人等。 【免费获取】配套代码 数据 导读PPT 内容拓展 作者答疑群 搭配图书学习效果更佳！ 获取方式： 1、微信关注 华章计算机 2、在后台回复关键词：PyTorch （1）4位作者在大数据和人工智能领域有多年积累，经验丰富； （2）从Python和数学基础，到机器学习和TensorFlow理论，再到深度学习的应用和扩展，为深度学习提供全栈式内容解决方案； （3）包含大量实战案例和综合性项目案例； （4）图形化的表达方式，降低读者学习门槛。
1.日本深度学习门经典畅销书，原版上市不足2年印刷已达100 000册。长期位列日亚 人工智能 类图书榜首，众多五星好评。2.使用Python 3，尽量不依赖外部库或工具，从零创建一个深度学习模型。3.示例代码清晰，源代码可下载，需要的运行环境非常简单。读者可以一边读书一边执行程序，简单易上手。4.使用平实的语言，结合直观的插图和具体的例子，将深度学习的原理掰揉碎讲解，简明易懂。5.使用计算图介绍复杂的误差反向传播法，非常直观。6.相比AI圣经 花书 ，本书更合适门。对于非AI方向的技术人员，本书将大大降低门深度学习的门槛；对于在校大学生、研究生，本书不失为学习深度学习的一本好教材；即便是在工作中已经熟练使用框架发各类深度学习模型的读者，也可以从本书中获得新的体会。 摘自本书译者序
（1）国内资深一线数据分析专家撰写，黄成明、宋星、田雪峰、宫鑫、王晓东等10余位互联网大咖和多个数据科学相关组织联合推荐 （2）50个数据工作流知识，14个数据分析和挖掘主题，8个综合性运营案例，涵盖会员、商品、流量、内容4大数据化运营主题，360 把脉运营问题并贴合数据场景落地
Python是使用广泛的动态编程语言之一。它支持一组丰富的库和框架，从而能够用来行快速发。但是，如此快速的发通常会带来一些问题，容易导致代码整体质量、性能和扩展性的降低。本书将会教你如何处理这些问题，以及如何编写出更好的Python应用程序。本书从简单命令行应用程序的基础知识手，帮助读者不断提高技能，直到可以设计出高效的、高级的Python应用。本书使用轻松奇幻的学习主线，用具体解决方案来应对在复杂的Python发中遇到的实际问题。读者从关注健壮性，以及程序代码的包和发布始，通过提高代码的可扩展性、可重用性以及可读性来提高应用程序的生命周期，并掌握Python代码重构、设计模式和*实践。在关于性能的章节中，读者学会识别性能瓶颈并提升性能，*后还将学习如何发Python图形界面应用程序。通过阅读本书，您将能够：● 通过异常处理
（1）作者在IT行业有超过20年的研发经验，在金融和数据科学领域有超过12年的实践经验，是金融界知名的数据科学家，在R/Python/SAS等技术领域有深厚的积累。 （2）本书从3个维度展，技术维度：全面讲解数据分析、数据挖掘和机器学习的核心技术；业务维度，围绕具体的业务生命周期展技术知识的讲解；实践维度，列举的全部是商业案例，通过案例为数据科学从业者提供工作模板。
NLTK是自然语言处理领域中非常受欢迎和广泛使用的Python库。NLTK的优在于其简单性，其中大多数复杂的自然语言处理任务使用几行代码即可实现。本书旨在讲述如何用Python和NLTK解决各种自然语言处理任务并发机器学习方面的应用。本书首先介绍任何文本挖掘/ NLP任务中所需的所有预处理步骤，如文本的整理、清洗、语法分析、分类等，然后讲述如何使用NLTK 3行文本处理，如标记文本、替换和校正单词、创建自定义语料库等，讨论了如何使用Python完成自然语言处理任务，如语义分析、情感分析、信息检索等。本书适合NLP和机器学习领域的爱好者、对文本处理感兴趣的读者、想要快速学习NLTK的Python程序员以及机器学习领域的专业人士阅读。本书包括以下主要内容● 使用词性标注和分块的方法对文本行整理与清洗。● 把文本标记为句子，把句子标记为单词。● 文本
本书介绍如何用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。
采用MBA个案模式，配合Python教学代码，由浅深，结合实盘案例，举一反三。无须专业编程基础，懂Excel即可始学习。
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口变得兼容 使用代理模式保障口安全 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
Python凭借其迅速和高效的特虏获了程序员的芳心，Python编程语言的学习也应该具备迅速和高效的特。而本书正是以这样一种方式，通过让读者自行编写程序来学习Python的基本概念，以及一些高级概念和编程新风格的简单介绍。 本书特色 简单易学 即使读者之前没有写过一行代码，也可以迅速写出真正的Python应用程序。 案例优秀 本书每章都有新花样，其中包括游戏、Django Web发、数据库等。 图文并茂 使用大量的卡通插图和平实的写作风格，来引导读者学习Python。 本书不需要读者具有任何Python编程经验，当然，如果读者有过其他编程语言的使用经验，那是*好不过。 读者可通过http://www.manning.com/briggs/下载本书的源代码。
Amazon畅销编程图书 本书把你带一个鲜活的Python编程世界。 作者JasonR.Briggs将带领你用独特的（往往很好玩的）示例程序带你学习基础知识。每章后面都配有编程练习来帮助训练思维并加强理解。在本书的*后部分，你将编写两个完整的游戏：一个经典弹球游戏的复制品，以及一个能在平台上跳跃、有动画及更多效果的《火柴人逃生》游戏。 当你完成这个编程之旅后，你将学到： ●使用列表、元组和字典等基本数据结构； ●用函数和模块来组织以并重用代码； ●使用循环和条件语句等控制结构； ●用Python的海龟模块来画形状和图案； ●用tkinter来创建游戏、动画以及其他画面效果。 为什么这本书也能给读者带来乐趣？因为本书是你神奇的计算机编程世界的门票。
全面介绍AI辅助编程：从基础原理到实际应用，深讲解Copilot等AI工具如何助力编程学习与发。 实用操作指南：详细指导如何在VS Code中快速上手Copilot，包括系统设置、配置验证及常见问题解决。 结合AI设计函数：通过大量示例，展示如何与Copilot协作设计高效、优秀的函数，提升编程效率。 深度解读Python代码：系统讲解Python编程特性，借助Copilot理解代码逻辑，夯实编程基础。 测试与提示工程：深讲解代码测试方法，结合Copilot优化测试流程，提升代码质量。 问题分解与自顶向下设计：通过案例分析，教授如何将复杂问题分解为子问题并采用自顶向下设计，培养编程思维。 调试技巧与代码理解：提供多种调试方法，借助AI工具修复bug，同时深理解代码运行逻辑。 自动化与游戏发：利用Copilot编写实用工具，发小游戏，拓展编程应用场景。 展望未来趋势：探讨AI编程的未
本书包括：近50万字的图文课件； 数十套结合课件的Python教学代码；全套zwPython源平台；业内首套面向初学者的源量化系统zwQuant；国内较大的源金融数据包zwDat，包括tick数据。100%零基础，无须任何编程、交易经验，也不需要具备超强的数据分析能力，只要会使用Excel就可以轻松学会本书讲解的知识。读完本书内容和配套的教学代码，就能够编写简单的量化策略函数。
用热门的Python语言来玩热门的《我的世界Minecraft》游戏人生苦短，我用Python，学编程玩游戏两不误学习编程从来都不是一件枯燥的事，边玩边学更简单为了更好地玩游戏，这是个学习编程的好目标
自然语言处理（NLP）是有关计算语言学与人工智能的研究领域之一。NLP主要关注人机交互，它提供了计算机和人类之间的无缝交互，使得计算机在机器学习的帮助下理解人类语言。本书详细介绍如何使用Python执行各种自然语言处理（NLP）任务，并帮助读者掌握利用Python设计和构建基于NLP的应用的zui佳实践。本书引导读者应用机器学习工具来发各种各样的模型。对于训练数据的创建和主要NLP应用的实现，例如命名实体识别、问答系统、语篇分析、词义消歧、信息检索、情感分析、文本摘要以及指代消解等，本书都行了清晰的介绍。本书有助于读者使用NLTK创建NLP项目并成为相关领域的专家。通过阅读本书，你将能够:● 实现字符串匹配算法以及标准化技术；● 实现统计语言建模技术；● 深刻理解词干提取器、词形还原器、形态分析器以及形态生成器的发；● 发搜索引
从技术、工具、实战3个维度讲透Python网络爬虫各项核心技术和主流框架，深度讲解网络爬虫的抓取技术与反爬攻关技巧
如果想要学习如何编程，从Python语言手是一个很好的端。本书从基本的编程概念始，一步步引导读者了解Python语言，再逐渐掌握函数、递归、数据结构和面向对象设计等高阶概念。本书第2版及其辅助代码均已升级，支持Python 3。每章后的练习可以帮助读者加深对刚学的编程概念的理解。本书是高中和大学阶段的学生、自学者，以及需要了解编程基础的专业人士的理想读物。初学者可以在浏览器中学习如何始Python编程。?从基础始，包括语言的语法和语义。?掌握每一个编程概念的清晰定义。?循序渐地学习值、变量、语句、函数和数据结构。?了解如何操作文件和数据库。?理解对象、方法和面向对象编程。?使用各种调试技巧来修复语法错误、运行时错误和语义错误。?通过一系列案例研究来探索函数、数据结构和算法。本书的示例代码均在GitHub仓库中维护，读者很容易下
零基础：专注于门，层层阶，帮助读者轻松掌握Python基础知识； 通俗易懂：轻松幽默，毫无做作、晦涩之感，让编程不枯燥、不乏味； 深浅出：指导读者理解Python编程思想，领略Python魅力，授之以渔。
不需要任何编程、交易经验，也不需要具备超强的数据分析能力，只要会使用Excel就可以轻松学会本书讲解的知识。
●针对零编程基础人士量身打造，适合办公室人群阅读 无须丰富的编程经验即可开始使用Python，借助编程的力量，轻松突破Excel的瓶颈，避免人为错误，将Excel和数据库连接并获取数据，让烦琐的Excel任务自动化，让您能将更多宝贵的时间花在更有价值的任务上。 ●xlwings创始人倾力打造，手把手教学 “将Python作为Excel的脚本语言”开源Python库xlwings的诞生很好地回答了这些问题，它让Excel和Python珠联璧合。而作为xlwings的创始人，本书作者将展示如何借用Python的力量，让Excel快得飞起来！ ●更多设备，更简化的编程语言，一切只为更好的办公 使用Visual Studio Code和Jupyter笔记本等便捷工具，用Python替代VBA、Power Query和Power Pivot，支持更多设备，让您学习起来更加简单。
1.根据《青少年人工智能编程水平测试标准》Python 5级的要求行编写，分为16个课程模块，内容覆盖考试大纲。 2.按照项目式学习方式组织每个课程模块，课程模块之间相对独立，供学校教师根据情况选择使用，方便教学。 3.采用原创设计的素材编写书中案例，以人工智能应用场景为案例背景（比如以智慧城市、智能家居设计案例），注重提升编程教育的趣味性。
本书属于No Starch的经典系列之一，英文版在美国受到读者欢迎。本书全彩印刷，寓教于乐，易于学习；读者可以轻松与快递地掌握解决问题方法和程序设计思维的。“编程从孩子抓起”得到越来越多的人的认同和重视。本书是父母教孩子学习Python程序设计的亲子读物。
1. 全书站在科学高度，提炼教学内容，以精练的语言讲述程序设计方法。 2. 以实际生活中遇到的或可能面临的复杂问题以及经典的案例讲解Python语言。 3. 通过丰富的示例引导读者行深度探索，内容新颖，特色鲜明。
本书作者是GIS发方面的知名作者，曾著有《JavaScript构建Web和ArcGIS Server应用实战》（Building Web and Mobile ArcGIS Server Applications with JavaScript）一书。本书内容易学易懂，帮助读者成为GIS发高手。
1.Python是一种优秀的动态语言，其应用领域非常广泛。Python语言具有免费源、简单易学、可移植性和解释性强、可扩展\可嵌等优。 2.本书深地介绍了Python语言，通过阅读本书，你可以了解Python高手常用的工具和技巧。 3.本书并不会讲解所有的Python知识，只是教你快速掌握作为一名Python发人员应该掌握的基本工具、基本术语和函数、标准库以及其他模块。 本书包含如下内容： Python语法的核心元素 PDB调试器 字符串与集合类型 unittest软件包 函数和模块 面向对象编程 异常 文件和资源管理 生成器函数
推荐组合： 贝叶斯思维 统计建模的Python学习法（大数据时代 不懂贝叶斯你就Out了 Think Stats和Think Python图书作者重磅出 数据分析师、数据工程师、数据科学家手册） 以“像计算机科学家一样思考”的方式，学习和掌握Python语言！ 如果你想学习如何编程，使用Python语言是一个极佳的始。这本实践指南会带你一步一个脚印地学习Python语言，从*基本的编程概念，到函数、递归、数据结构和面向对象设计。 计算机科学家自有一套解决问题的方法，而且这种方法是独特的、通用的和强大的。将引领你去感知这样的方法，按照“像计算机科学家一样思考”的方式，学习和掌握Python语言。 从基础始，包括语言的语法和语义。 每个编程概念都有清晰的定义。 度合理地学习值、变量、语句、函数和数据结构。 了解如何处理文件和数据库。 理解对象、方法和面向对象
本书涵盖R和Python两种主流语言，其优在于其结构，每一章的每一节内容都是按照“准备工作—处理流程—工作原理”的方式组织，这种组织形式非常适合一边实践一边学习（learn-by-doing）。
降低网络防范黑客门门槛， 适合所有中小企业和传统企业； 罗列常见的攻手段和防范方法， 让网站管理人员都具备基本的保护能力； Python 编程的简单实现， 让网络运维变得更简单； 各种黑客工具的理论和原理解剖， 让人知其然更知道防范于未来； 涉及互联网和局域网， 让企业级网管工作更轻松； 涵盖Linux Windows 的知识。
（1）作者是骨灰级树莓派极客，对树莓派有非常深的研究，并行了大量的实践，本书中的解决方案和案例均经过作者亲身实践。 （2）本书为图像分析、人脸识别、文字识别、人脸追踪、视频监控等常见的机器视觉应用提供了全套的树莓派解决方案。 （3）书中7个综合性案例，不仅讲解了技术原理和实现方法，而且给出了实现代码，所有代码均可运行在树莓派上并可移植到ARM发板上。
贝叶斯方法正在变得越来越常见与重要，但是却没有太多可以借鉴的资料来帮助初学者。基于Allen Downey在大学讲授的本科课程，本书的计算方法能帮助你获得一个良好的端。 使用已有的编程技巧学习和理解贝叶斯统计 处理估计、预测、决策分析、假设的证据、假设检验等问题 从简单的例子始，包括硬币问题、M Ms豆问题、《龙与地下城》勇士投骰子问题、彩弹游戏和冰球比赛问题 学习计算方法，解决诸如SAT分数含义、模拟肾肿瘤和人体微生物建模问题
高手从不急于解决问题，而是能够将问题行有效分类。 四类问题 是丰田总结出来的一套体系，指导组织分解问题，然后按照不同类型，交付给不同层级的干部去处理。《成为解决问题的高手》详细描述了四种问题类型的概念及问题解决工具，全面展示了解决问题所需要的知识主体，为人们提供了解决问题的参考路径，有助于培养人们解决问题的结构化能力，提升解决问题的速度。对于每一位致力于创造价值的问题解决者而言，本书值得阅读！
一流本科课程 数据科学导论 负责人，数据科学50人，中国人民大学青年杰出学者朝乐门老师新作。 聚焦数据分析经典算法，夯实数据分析师核心技能基础。 对算法从应用场景、算法原理、核心术语、Python编程实践、重与难解读、习题和主要参考文献及推荐阅读书目七个维度行介绍，内容全面实用。
FlaskWeb开发基于Python的Web应用开发实战第2版
本书是学习Flask的实用参考。其中介绍的数据库交互操作和不同的部署方式让我受益匪浅。 Jason Myers 很喜欢这种项目驱动式的教材，每一步都十分清楚，从发到测试再到部署的全过程都有讲解。 中文版读者huron 给五星是因为本书的内容太实用了，解决了Flask学习过程中的痛，是一本难得的精炼且干货十足的技术书。 中文版读者4widget作为Python Web发的微框架，Flask独树一帜。它不会强迫fa者遵循预置的发规范，为fa者提供了自由度和创意空间。本书是Web发门经典教材 狗书 新版，针对Python 3全面修订。作者采用讲解与实例相结合的方法，不仅介绍了Flask安装、使用等基础知识和Flask核心功能，还带领读者从头始一步步发了社交博客应用Flasky，涵盖发、测试到部署的Web发全过程。 学习Flask应用的基本结构，编写示例应用。 使用组件，包括模板、数据库、Web表单和电子邮
使用Python和Selenium行Web自动化测试的实战指南掌握用Python语言通过调用Selenium 口，搭建Web应用自动化测试框架使用Selenium、Appium实现在iOS、Android端在内的移动设备上的自动化测试你将学习到：使用Python unittest模块创建WebDriver测试用例使用WebDriver跨浏览器测试使用隐式和显式建立可靠和健壮的测试在移动平台，如iOS和Android使用Appium测试Web应用程序捕获测试执行的截图和视频
本书特色： * Django Web发，通过发发布会签到系统，全面了解Django MTV模型。 * Django单元测试，在Web应用中如何编写单元测试。 * Django口发/Django-REST-Framework应用口发。 * 主流口测试工具介绍：Postman、JMeter、Robot Framework、soapUI。 * 口自动化测试框架设计：Requests unittest HTMLTestRunner。 * 口安全机制：认证、签名、加密。 * Web Services口发与测试。 * Django Web项目部署。 * Python性能测试框架：Locust。
内容涉及Python语言的基本语法、常用内核脚本、Abaqus控件使用、插件发到自定义应用平台发等多个方面专注于Abaqus GUI程序发，详细介绍了20多种GUI控件的使用，可满足各类复杂GUI程序的发需求全彩印刷，书中所有代码均按照免费软件Notepad++中Python语言格式行语法着色，方便读者阅读人民邮电出版社异步社区提供本书配套程序源代码及CAE模型供读者下载学习使用。
深度实践OpenStack:基于Python的OpenStack组件开发
基于Python和Selenium，系统介绍提升自动化测试效率的方法。 1.本书基于Python 3.8 讲述了Selenium 4.0 alpha 5 的用法以及测试模型、测试框架、测试策略方面的很多内容； 2.同时介绍了Docker、Selenium Grid、Jenkins在测试方面的应用。 3.Selenium是目前非常流行的一种自动化测试框架，本书适合从事Python发、测试、运维等工作的专业人士阅读。 本书主要内容： Selenium IDE插件的安装与使用； Selenium脚本的编写方法； Selenium中元素的定位方法； 自动化测试模型和自动化测试框架； Docker与Selenium Grid在测试技术中的应用； 通过Docker、Jenkins 和Selenium实现分布式自动化测试的方法； Selenium在性能测试和安全性测试中的应用等。
1.本书内容详实、深浅出、案例生动、语言简练，是软件自动化测试工程师的参考资料，也可供相关专业的在校学生、手工测试工程师和希望提升技术水平的自动化测试工程师学习参考。 2.业内多个行业专家联袂推荐。 3.读者可以在微信公众号 Python阅码场 看到更多关于软件发和测试相关的技术文章，也可通过公众号与作者交流互动。
从AI模型到智能机器人：基于 Python 与 TensorFlow
作者高焕堂通过他40多年的工作经历，通过简单易懂的AI模型训练案例，教会读者如何利用Python与TensorFlow软件平台行学习并掌握AI编程。 文笔生动有趣，案例简单易上手，是中初级读者快速掌握Python的很好的门图书。 高焕堂老师在中国台湾/大陆都有多年的实体从业经验，并为华为、腾讯（成都）和百度的高级设计师和IT架构师授课。
（1）要用好Python，必先学好Pandas，它是数据科学武器库中的瑞士军刀； （2）初学者的系统学习门书，资深Python工程师的案头速查手册； （3）聚焦读者痛，全面、详尽讲解Pandas，知识精练，代码简洁，案例实用； （4）学术界和企业界多位专家联袂推荐。 关注 华章计算机 公众号，回复 pandas 获取观看、PPT，以及作者一对一答疑群口。
面向设计师的编程设计知识系统PADKS--学习Python做个有编程能力的设计师
（1）本书是《OpenCV 4.5计算机视觉发实战：基于Python》的升级书，主要是OpenCV升级为 4.10，以及增加5个的实战案例。 （2）基于Python 3.8和OpenCV 4.10版本编写，面向初学者，涵盖传统的图形图像算法与视频处理方法，并配以示例代码，内容丰富，行文通俗易懂。 （3）详解OpenCV 中的220多个函数，并给出100多个示例程序，以及车牌识别、目标检测、数字水印、图像加解密、物体计数、图像轮廓、手势识别等案例。 （4）配套示例源码、PPT课件、配图PDF文件与作者QQ一对一答疑服务。
树莓派智能项目设计:Raspberry Pi 4 Model B上的Python实现
本书通过软硬件的结合，掌握人工智能项目发的基本方法，实现包括智能小车、机械手掌、视觉机器人等多个基于树莓派的智能实践项目。 本书适用于拥有树莓派并希望学习Python、OpenCV的读者，可作为高等院校计算机类、信息类、电子类等专业人工智能相关课程的教材，也可供从事人工智能项目发的读者参考。
面向设计师的编程设计知识系统PADKS--ArcGIS下的Python编程
使用Python做科学计算相关的工作，NumPy是必须要掌握的。 采用了直截了当和易于学习的内容组织方式。书中精选了*实用的攻略内容，教会读者应对NumPy学习中*重要的任务和问题。 各攻略中精心组织了用来高效解决问题的指导步骤，并带有对操作过程的清晰解释。 每章的攻略小结部分还探讨了如何将解决方案应用于更多场合。 同时介绍了NumPy和其他软件的交互、性能分析和调试、软件测试和Cython等比较高阶的话题，帮助读者在对Python和NumPy有基本了解的基础上，实战水平更上一层楼！
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