本书的读者对象为：所有对Python编程感兴趣的高校学生、青少年、社会大众以及财务、人力资源等想提高工作效率的职场人员等，所有编程初学者都可以使用本书学习。 Pytho是一门功能强大但对新手友好的编程语言，特别适合作为初学编程的编程语言。Python趣味编程（双色版）是大津真先生以零基础读者为主要阅读对象编写的Python编程入门书。本书独具特色，作者用流畅的笔调借助Python中的内置模块turtle，阐述了Python编程的基本原理和方法。同时用大量丰富的例子来讲解字符串、列表、元组、字典、集合这 5 大主要序列对象的各方面内容。在讲解的同时，还穿插一些人物对话，这些对话的内容针对性非常强，恰如其分地反映了当前章节的重点和难点，使读者少走弯路，尽量不踩坑。 对话形式：本书以编程初学者为对象，对Python学习中的重点和难点以对话的形式进行
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Python俨然成为了一种信仰，从AI算法专家到设计师似乎都要不同程度的掌握。在全民Python的状态下，尤其是编程基础比较差的人群中，找到一本真正适合入门的书事关重大！《Python王者归来: 增强版》首先用全彩印刷奠定了与真实开发场景一模一样的阅读体验，所有代码均为编辑器截图，各种标记、颜色、加粗等细节一目了然，在此基础上所有程序语法按照特性分类，同时以实用的程序范例进行解说，让读者可以事半功倍地轻松掌握相关知识。
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适读人群 ：任何想要学习Python或初次接触编程的人；Python语言的初学者、计算机专业的学生。尤其适合信息技术课教师或培训机构的老师以及青少年读者（初高中学生）阅读。 《Python少儿趣味编》由少儿编程图书作者精心编写，是少儿学习Python编程的趣味指南，全书共17章，按照由简到难、逐步深入的方式组织各章内容。《Python少儿趣味编》精心选取内容，注重难易适度，语言通俗易懂，代码示例丰富。在每章的末尾，还给出了一些练习题并给出了解答。 《Python少儿趣味编》具有以下特色： 精心选取和组织内容，注重难易适度——涵盖基础知识、趣味应用和热门应用。 坚持“做中学”的理念和方法——通过详细的示例和课后练习帮助读者学习和掌握。 体现趣味性——用海龟给图绘制的机器猫、小猪佩奇等卡通角色，编写贪吃蛇游戏，对
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《Python GUI设计——tkinter菜鸟编程》是首先使用tkinter设计GUI的中文Python书籍之一；为了详细讲解GUI设计，本书共使用了270个程序实例，详细讲解各种Widget的用法。
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智能硬件与机器视觉：基于树莓派 Python和OpenCV 骨灰级树莓派极客撰写，低成本实现图像分析、OCR、人脸识别、视频监控功能，提供案例代码，可移植ARM开发板
（1）作者是骨灰级树莓派极客，对树莓派有非常深入的研究，并进行了大量的实践，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开发板上。
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软件自动化测试实战解析：基于Python3编程语言 由浅入深解析软件自动化测试的痛点问题，基于Python语言的工程实例，帮助读者掌握自动化测试开发技巧
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适读人群 ：适合作为Python程序设计者的参考用书 1.本书配书视频是真正的视频课程，默认免费观看1个月，关注作者公众号可延长视频免费观看时长，具体详情请看公众号返回信息。2. 视频是加密视频，需要专用播放器观看，具体播放方式见公众号的返回信息。3. 其他未说明的更多信息，以作者公众号补充信息为准。JetBrains官方图书！JetBrains官大中华区市场部经理赵磊作序！送2400分钟同步视频课程！500个案例，400道Python练习题，电子书，10万行源代码，6个实战项目！李宁 “私房菜谱”：Python语法基础Python编程PythoWeb开发Python科学计算与数据分析PythoWeb爬虫技术Python项目实战李宁“实战项目”：Web项目实战：基于Flask的美团网Web项目实战：基于Django的58同城爬虫项目实战：天气预报服务API爬虫项目实战：胸罩销售数据分析GUI项目实战：动态修改域
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顺序渐进地从Python基础知识、数据分析与可视化基础到机器学习进行讲解。案例丰富、结构清晰、简单明了。适合作为本科高年级或研究生相关课程的教材，也适合作为工程技术人员的参考书。配套微课视频、教学课件、源代码等资源。
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Python程序设计（原书第3版） 面向Python初学者，循序渐进地将问题解决方案一步步呈现在读者面前，新版添加了面向数据科学的示例及练习
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图书特色 ◆ 使用NumPy处理数组和矩阵 ◆ 使用matplotlib绘图和可视化数据 ◆ 使用Pandas和SciPy进行数据分析 ◆ 使用statsmodels和scikit-learn进行统计 建模和机器学习 ◆ 使用Numba和Cython优化Python代码
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