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基于Python3.7.3,快速掌握Python编程技巧,以零基础讲解为宗旨,用实例引导读者深入学习,400多个实例,详解Python语
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1.基于Pytho3.X讲解,内容编排由简到难,层层递进。 2.全书重点难点附带微课讲解,书网融合互动学习。 3.案例丰富,重视实践,着重培养读者的实际运用能力。
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用Python玩转树莓派和MegaPi 9787302526353 清华大学出版社
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Python数据分析、挖掘与可视化 慕课版 董付国本科计算机 董付国 9787115523617
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自动化平台测试开发:Python测试开发实战【正版】 【正版图书,电子发票】
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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华章程序员书库·Python编程实战:运用设计模式、并发和程序库创建高质量程序【正版】 【正版图书,电子发票】
资深Python专家Doug Hellmann作序鼎力推荐,网站全五星评价,Python领域极有影响力的著作之一; 围绕Python编程的核心问题,系统而详细地讲解Python设计模式、并发和程序库等各种实用编程技术和技巧,并以3个完整的案例展示“设计-实现-优化”的全过程,带你领略Python语言之美,提升Python编程水平。
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利用Python进行数据分析【正版】 【正版图书,电子发票】
适读人群 :适合刚学Python的数据分析师或刚学数据科学以及科学计算的Python编程者。 阅读本书可以获得一份关于在Python下操作、处理、清洗、规整数据集的完整说明。本书第二版针对Python 3.6进行了更新,并增加实际案例向你展示如何高效地解决一系列数据分析问题。你将在阅读过程中学习到新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。 本书由Wes McKinney创作,他是Python pandas项目的创始人。本书是对Python数据科学工具的实操化、现代化的介绍,非常适合刚学Python的数据分析师或刚学数据科学以及科学计算的Python编程者。数据文件和相关的材料可以在GitHub上找到: l 使用IPython shell和Jupyter notebook进行探索性计算 l 学习NumPy(Numerical Python)的基础和高级特性 l 入门pandas库中的数据分析工具 l 使用灵活工具对数据进行载入、清洗、变换、合并和重塑 l 使用ma
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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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《Python算法小讲堂(视频精讲版)》不仅帮助初学者学习Python语言的基本使用,还可以使读者从数据、算法等多个角度体验编程的魅力。本书从 如何解决问题 出发,讲述了常用的人工智能编程语言 Python语言的基本使用,帮助读者学习如何进行简单的数据处理,了解什么是算法,领略算法的魅力。 ? 由浅入深的39个Python语言实际案例; ? 精致有趣的视频生动地解释知识点; ? 试错 改进 优化 再递进 的代码分析; ? 配套资源:视频讲解、程序代码、作业答案等。
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适读人群 :你已经了解Python语言的基础和面向对象编程吗? 你想更进一步钻研、学习技术来让你的Python应用更具健壮性、可扩展性并更加高效吗? 如果是这样的话,那么这本书就是为你量身打造的。 Python是使用广泛的动态编程语言之一。它支持一组丰富的库和框架,从而能够用来进行快速开发。但是,如此快速的开发通常会带来一些问题,容易导致代码整体质量、性能和扩展性的降低。本书将会教你如何处理这些问题,以及如何编写出更好的Python应用程序。 本书从简单命令行应用程序的基础知识入手,帮助读者不断提高技能,直到可以设计出高效的、高级的Python应用。本书使用轻松奇幻的学习主线,用具体解决方案来应对在复杂的Python开发中遇到的实际问题。读者从关注健壮性,以及程序代码的打包和发布开始,通过提高代码的可扩展性
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适读人群 :面向初学python的各类人员,包括刚刚接触编程的在校大学生。 《跟老齐学Python》试图以比较轻快的风格,向零基础的学习者介绍一门时下比较流行、并且用途比较广泛的编程语言——Python。特别强调了学习和使用Python的基本方法,学习一种高级语言,掌握其各种规则是必要的,但学会“自省”方法更重要,这也是本书所试图达到的“授人以鱼不如授人以渔”的目的。
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Python语言拥有大量可用于存储、操作和洞察数据的程序库,已然成为深受数据科学研究人员推崇的工具。本书以IPython、NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-Learn这5个能完成数据科学大部分工作的基础工具为主,从实战角度出发,讲授如何清洗和可视化数据、如何用数据建立各种统计学或机器学习模型等常见数据科学任务,旨在让各领域与数据处理相关的工作人员具备发现问题、解决问题的能力。·IPython和Jupyter:为使用Python提供计算环境·NumPy:用ndarray实现高维数组的高效存储与操作·Pandas:用DataFrame实现带标签 列式数据的高效存储与操作·Matplotlib:实现各种数据可视化·Scikit-Learn:用高效整洁的Python实现重要的机器学习算法
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