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上到有编程基础的程序员,下到10岁少年,想入门Python并达到可以开发实际项目的水平,本书是读者优选! 本书是一本全面的从入门到实践的Python编程教程,带领读者快速掌握编程基础知识、编写出能解决实际问题的代码并开发复杂项目。 书中内容分为基础篇和实战篇两部分。基础篇介绍基本的编程概念,如列表、字典、类和循环,并指导读者编写整洁且易于理解的代码。另外还介绍了如何让程序能够与用户交互,以及如何在代码运行前进行测试。实战篇介绍如何利用新学到的知识开发功能丰富的项目:2D游戏《外星人入侵》,数据可视化实战,Web应用程序。
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Python网络编程入门图书! 175个完整实例,实践出真知,Sockets、DNS、Web Service、FTP、E、SMTP、POP、IMAP、SocketServe、CGI、XML、Forking、数据库客户端、多线程、异步通信 完整涵盖网络编程的方方面面 亲爱的读者:Python语言非常流行的一个原因在于它方便而灵活的特性。使用Python编写网络程序同样是非常方便的,它可以无拘无束地访问操作系统的网络库,更不用说很多不同的模块了,它们可以实现诸如、FTP、SMTP、IMAP、DNS等完整的协议。无论您是要编写网络程序来和本地的机器通信,还是和远程的服务器通信,Python都是您需要的语言。为了使您能快速掌握Python网络编程,书中加入了大约175个示例程序
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★一本有用的书籍,通俗易懂,列举大量实用的示例。 我此前买过好几本机器学习书籍,但心中的疑团并未消失,愁肠百转。本书的出现令我眼前一亮,茅塞顿开。本书是我迄今为止读到的作品!我是一个实用型学习者,希望先找准前进方向,然后奋力前行;Alexey就是这么做的,是我的知音。 在此强烈推荐本书。 ——Amazon Customer ★讲解细腻,令我陶醉! 非常棒的书!Alexey以非常详细和简洁的方式传授机器学习知识。我对机器学习很感兴趣,也在YouTube上关注Alexey的Zoomcamp。 感谢Alexey为我们提供了如此精彩的内容! ——Humberto
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智能数据分析技术已经成为大数据时代重要的技能之一,它能帮助企业用户在合理时间内攫取、管理、处理、整理海量数据,为企业经营决策提供积极帮助。目前智能数据分析技术已经广泛应用于物联网、云计算、移动互联网等战略性新兴产业,商业价值逐渐显现出来,有实践经验的智能数据分析人才被各企业争抢。 Python编程的技术门槛虽然不高,但是包含的知识点比较多;AI技术不仅学习门槛高,而且知识点纷繁复杂。本书假设你有的数据分析基础,但是没有Python和AI基础,为了帮助你快速掌握智能数据分析需要的技术和方法,书中有针对性地讲解了Python和AI中必须要掌握的知识点,内容由浅入深,循序渐进。从环境配置、基本语法、基础函数到第三方库的安装与使用,对各个操作步骤、函数、工具、代码示例等的讲解非常详尽,确保所有满足条件的读者都能快速
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Python编程图书,《Python编程从入门到实践》姊妹篇,帮助你通过编程快速实现工作自动化 在本书中,你将学习利用Pytho编程,在几分钟内完成手工需要几小时的工作,而事先却无需具备编程经验。一旦掌握了编程的基础知识,你就可以毫不费力地创建Pytho程序,完成高效的自动化工作,包括: 在一个文件或多个文件中搜索文本; 创建、更新、移动和重命名文件和文件夹; 搜索网页和下载的在线内容; 在任意大小的Excel电子表格中更新和格式化数据; 拆分、合并PDF文件,以及如何加水印和加密; 发送提醒邮件和文本通知; 填写在线表格。 本书的作者Al Sweigart是一位杰出Python程序员,他还是《Pytho密码学编程》、《Pytho游戏编程快速上手》和《Pytho和Pygame 游戏开发指南》的作者。
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适读人群 :本书适合想从事IT行业或刚刚从学校毕业的新人们,通过阅读实战案例对开发流程有所初步了解。也可作为各大中专院校相关专业师生参考用书和相关培训机构的培训教材。 这是一本Python全栈入门书,里面有很多安装配置测试部署方面的内容。读者学习知识时往往是只就某一点深入学习,很难看到全貌,而本书把服务器搭建、开发环境、代码写作、程序测试、持续集成一整套流程包含进来,让你不止学会写代码,更了解全栈是怎么回事儿。
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案例丰富,注重实战 博客文章过百万的静觅大神力作 全面介绍了数据采集、数据存储、动态网站爬取、App爬取、验证码破解、模拟登录、代理使用、爬虫框架、分布式爬取等知识 涉及的库或工具:urllib、requests、Beautiful Soup、XPath、pyquery、redis-py、PyMongo、PyMySQL、Selenium、Splash、Charles、mitmproxy、mitmdump、Appium、pyspider、Scrapy、Scrapy-Redis、Scrapy-Splash、Docker、Bloom Filter、Gerapy等
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本书可以分为4个部分:本书的前3章介绍Python中的函数。第Ⅱ部分包含第4~7章,介绍Python类与语言对象模型。第Ⅲ部分包含第8章和第9章,介绍字符串与数据。第Ⅳ部分包含无法融入前三部分的所有内容。
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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
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