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本书手把手教你从头开始开发一个真正的Web应用,并且展示使用Python做测试驱动开发(TDD)的优势。你将学到如何在开发应用的每一个部分之前先编写和运行测试,然后再编写少量的代码让测试通过。也就是说,你将学会应用TDD理念,写出简洁可用、赏心悦目的代码。 在这个过程中,你还将学到Django、Selenium、Git、jQuery和Mock的基础知识,以及其他当前流行的Web开发技术。如果你准备提升自己的Python技能,本书将清楚地演示如何使用TDD实现简单的设计。 通过阅读本书,你将: 深入分析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; 学习何时以及如何使用模拟对象,以及隔离测试和整合测试的优缺点; 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
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这是一部从实战角度讲解如何利用Python进行数据分析、挖掘和数据化运营的著作,不仅对数据分析的关键技术和技巧进行了总结,更重要的是对会员、商品、流量、内容4个主题的数据化运营进行了系统讲解。 作者是国内一线数据分析师和大数据专家,在数据分析和数据化运营领域有近10年的经验,在业内颇具知名度和影响力。本书不仅得到了宋星、黄成明、宫鑫等14位专家的好评和,还得到了天善智能、中国统计网等多个数据科学相关机构的支持和高度认可。 全书的内容在逻辑上共分为两大部分: 部分(第1~4章):Python数据分析与挖掘 着重讲解了Python和数据化运营的基本知识,以及Python数据获取(结构化和非结构化)、预处理、分析和挖掘的关键技术和经验。包含11条数据预处理经验、39个数据预处理知识点、14个数据分析和挖掘的建模主题
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本书主要介绍如何使用Python处理数学问题。内容涉及代数、统计、概率和微积分等方面。 本书第1~4章主要讲解Python编程的基本知识,第5~12章主要是介绍Python用于处理数学问题的第三方扩展库的使用,包括NumPy、Scipy、Matplotlib和SymPy。第5章Python绘图是后续很多章节的基础,请读者务必要首先熟悉这一章的内容。第6章面向对象编程主要讲解什么是面向对象的程序设计,Python是一种面向对象的程序设计语言,掌握面向对象的概念对于理解Python程序、编写出效率更高的Python代码会很有帮助。NumPy是Python科学计算的基础,第7章详细讲解NumPy的使用方法。第8章的内容相对比较独立,主要介绍Python在符号计算方面的应用。第9和第10章是关于概率统计的内容,会用到第5~7章的知识。第11章是关于分形的介绍,读者可以了解到如何使用Python绘制分形。第12章是讲解Python中的异常处理。
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