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PYTHON3网络爬虫开发实战【正版】 【正版图书，电子发票】
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Python新手使用Django架站的16堂课【正版图书，达额减，电子发票】 正版
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对于Python程序员来说，仅仅知道如何写代码是不够的，还要能够充分利用关键代码的处理能力。本书将讨论如何对Python代码进行性能分析，找出性能瓶颈，并通过不同的性能优化技术消除瓶颈。 本书从基本的概念开始，循序渐进地介绍高级的优化主题。首先介绍了Python的主流性能分析器，以及用于帮助理解性能分析结果的可视化工具。然后介绍了通用的性能优化方法和专门针对Python的性能优化方法，带你浏览该语言的主要结构，让你只需做一点改变，即可迅速改善代码的性能。介绍了一些专门用于数据处理的程序库，教你如何正确地使用它们以获得杰出性能。 如果你是一名Python开发者，想优化Python代码的性能，或是想进一步提升编程能力，那么本书非常适合你阅读。 通过阅读本书，你将能够： 掌握逐步优化代码的方法，学会使用不同的性能分析工具 理解性能分
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适读人群 ：本书适合从事自动化测试开发技术的广大开发和测试人员使用，也可供产品测试开发管理人员参考。 自动化测试平台测试开发是指开发一个平台系统，结合相关的开源自动化框架进行集成，如Selenium等，然后在该系统 上进行接口自动化测试、App自动化测试、WebUI自动化测试、性能测试等，总体而言，开发出来的自动化平台能使自动化测试更高效、更务实、更可视化、更简洁。
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本书适合入门学习Python3的读者，也适用于对编程一无所知，但渴望用编程改变世界的朋友！本书提倡理解为主，应用为王。本书前半部分讲解Python3的基础语法和特性，后半部分围绕着Python3在爬虫、Tkinter和游戏开发等实例上的应用。本书着重培养读者对编程的兴趣，提高你编写代码的水平，以及锻炼读者的自学能力。，本书贯彻的核心理念是：实用、好玩，还有参与。
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本书提供了非常易学的自然语言处理入门介绍，该领域涵盖从文本和电子邮件预测过滤，到自动总结和翻译等多种语言处理技术。在本书中，你将学会编写Python程序处理大量非结构化文本。你还将通过使用综合语言数据结构访问含有丰富注释的数据集，理解用于分析书面通信内容和结构的主要算法。
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当Python程序员在回忆或解释这种开源语言的语法以及它的众多强大但又缺乏文档的模块而需要获得帮助的时候，本书为他们提供了参考。最经常需要的信息在这本全面的参考指南中很容易查找到——不单单关于Python语言本身，还包括标准库中最经常需要使用的部分以及最重要的第三方扩展。
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Python自然语言处理(影印版) 编程语言与程序设计 东南大学出版社 七天无理由退货 团购优惠 正规发票
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Python程序设计基础(Python技术类微课版工业和信息化十三五人才培养规划教材)9787115556738 正版新 正版图书保证质量 七天无理由退货让您购物无忧
（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程序设计项目式教程 王万振,曹凤,聂成龙 主编 编 程序设计（新）大中专 新华书店正版图书籍 东南大学出版社 全新正版，可开发票
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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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官网 Python程序设计基础 翟文正 教材 9787111764434 机械工业出版社
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Python数据科学指南 算法与数据结构 人民邮电出版社 七天无理由退货 团购优惠 正规发票
本书从讲解如何在数据科学中应用Python开始，陆续介绍了Python的工作环境，如何用Python分析数据，以及数据挖掘的概念，然后又扩展到机器学书还涵盖了缩减原则、集成方法、*森林、旋转森林和超树等方面的内容，这些都是一个的数据科学专家所掌握的。 阅读本书，你将学会：; 揭示数据科学算法的完整范畴； 地掌握和使用numpy、scipy、scikit-learn和matplotlib等Python库；; 了阶回归方法的建模和变量选择；; 一步理解集成方法的潜在含义及实施；; 在各种各样的数值和文本数据集上解决实际问题；; 熟悉的算法，如梯度提升、*森林、旋转森林等。 本书：; 内容明确且易于跟学；; 甄选重要的任务与问题；; 精心组织编排内容，有效解决问题；; 清晰易懂的讲解方式；; 书中呈现的解决方案能够直接应用到实际问题
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为满足用人单位对数据分析和挖掘人员在编程方面的技能要求，本书遵循由浅入深的原则，详细地介绍了利用Python及其相关工具实现数据分析和挖掘的实用技能。结合Python中成熟的Numpy、Pandas、MatPlotLib、Sklearn、Seaborn、Statsmodels和SciPy模块，实现数据分析与挖掘中关于数据的清洗、整理、探索、可视化、建模和评估等流程的操作，让每一位对数据分析或挖掘的从业者或感兴趣的读者都能从中学到所需的内容。十大常用数据挖掘算法及实战案例，如多元线性回归的预测模型、决策树分类模型、SVM分类模型、GBDT分类模型、K均值聚类模型等，基本覆盖用人单位对常用挖掘算法的需求。
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