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《Python源码剖析:深度探索动态语言核心技术》适合于Python程序员、动态语言爱好者、C程序员阅读。 作为主流的动态语言,Python不仅简单易学、移植性好,而且拥有强大丰富的库的支持。此外,Python强大的可扩展性,让开发人员既可以非常容易地利用C/C 编写Python的扩展模块,还能将Python嵌入到C/C 程序中,为自己的系统添加动态扩展和动态编程的能力。 为了更好地利用Python语言,无论是使用Python语言本身,还是将Python与C/C 交互使用,深刻理解Python的运行原理都是非常重要的。
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(1)本书采用以任务为导向的编写模式,按照解决实际任务的工作流程,逐步展开,介绍相关的理论知识点,生成可行的解决方案,后将任务落实在实现环节。全书大部分章节紧扣任务需求展开,不堆积知识点,着重于思路的启发与解决方案的实施。 (2)配套网站中的C、C++、Java、Python程序自动评测系统提供了大量适合初学者的程序编程练目按照各个单元分类,约100题,称为“百题大战”。由于Python具备优雅的语法和强大的内置数据结构(列表和字典),因此绝大部分题目仅需要3~5行Python代码即可完成。 (3)利用互联网资源来优化学,本书介绍在云端米筐Notebook中运行Python程序的方法方便了Python程序的开发。本书还介绍正则表达式交互式学,读者在网站可以通过闯关练练掌握正则表达式。
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PYTHON程序设计与项目化教程 陈敏,李磊,何守亮 主编;刘成义,邱语聃,余文涛 副主编 编 程序设计(新)专业科技
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Python速查手册·基础卷 明日科技(MingRiSoft)著,明日科技 编 北京希望电子出版社 9787830027
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本书内容易于理解,而且读起来生动有趣,是编程和Python初学者不可多得的教程。书中首先介绍了Python的基础知识,然后逐渐深入多种主题,结合教程和攻略式风格来讲解Python 3中的概念。每章结尾的练习可以帮助你巩固所学的知识。 本书会为你学习Python打下坚实的基础,包括测试、调试、代码复用的实践以及其他开发技巧。同时还会告诉你如何在商业、科学和艺术领域使用Python,并教会你使用多种Python工具和开源包。 通过阅读本书,你将能够: 学习简单的数据类型,以及基本的数学和文本操作 学习用Python内置的数据结构来处理数据 掌握Python的代码结构和函数的用法 使用模块和包编写大规模Python程序 深入理解对象、类和其他面向对象特性 学习使用普通文件、关系数据库和NoSQL数据库来存储数据 使用Python构建Web客户端、服
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Python网络爬虫权威指南 第2版 Python 3网络爬虫开发实战入门教程 数据采集数据爬取数
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Python是一门动态编程语言,它简单而又强大,适用于众多领域。尽管编写Python代码比较容易,但是编写高效且易于维护和复用的代码是一个挑战。本书的重点是让你熟悉实践、有用的工具以及标准,这都是Python专业人士每天使用的。首先,你将了解Python 3.5中新增加的功能以及可以提高生产力的快速技巧。接下来,你将学习使用这个新版本中的高-级且有用的Python语法元素,以及实现元编程的不同方法。本书讲解了代码管理工具、编写清晰文档的方法和测试驱动开发,这些都是编写代码的重要因素。通过学习优化的一般原则、查找瓶颈的策略以及应用优化的选定工具,你可以对如何编写高效的代码有更深入的理解。读完本书后,你会成为一名可以编写高效且可维护代码的专家。通过阅读本书,你将能够:了解在Python社区中广泛采用的约定和实践;高效打包Python代码,
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Python编程入门经典 (美)佩恩 著,张春晖 译 清华大学出版社,【正版可开发票】 全国三仓发货,物流便捷,下单秒杀,欢迎选购!
《Python编程入门经典》(作者James Payne)主要介绍Python3.1。Python3.1发布于2009年,是Python程序语言的主版本。由于Python是一门跨平台的语言,本书中的内容和示例适用于任何平台(除非特别指出的例外情况)。在可能独立于平台的情况下,本书中的示例都尽量设计成跨平台的。此外,由于Python 3.1相对较新,并非所有支持库都被更新到可以在Python3.x下工作。在这种情形下,如果某些理论需要详细解释,本书将使用Python 2.6代替Python 3.1。
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Python统计分析 建模 数据分析 讲述统计数据分析与应用 Springer"统计和计算"系列从书
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Python数据分析与机器学习杨年华清华大学出版社9787302611516 正版旧书,保证质量,此书为单本而非一套,电子发票!
本书首先简要介绍Python语言的基础知识,为后续内容的学习提供基础,接着介绍NumPy、Matplotlib和Pandas三个数据分析基础模块的用法,同时也为后面基于scikitlearn的机器学习提供基础,后介绍基于scikitlearn机器学习及其模型的评价方法、超参数调优方法。全书通过大量案例,希望能让读者快速提高实践能力。 本书适合作为高校本科生或研究生数据分析、机器学习等相关课程的教材或参考书,也可作为数据分析和机器学习爱好者的自学教程,还可以作为相关科研工作者与工程实践者的参考书。
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