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Python性能分析与优化【正版图书,满额减,电子发票】 【正版】
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
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Python学习手册 (第3版) 【正版保证】 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
Python可移植、功能强大、易于使用,是编写独立应用程序和脚本应用程序的理想选择。无论你是刚接触编程或者刚接触Python,通过学习的《Python学习的手册(第3版)》,你可以迅速高效地精通核心Python语言基础。读完《Python学习的手册(第3版)》,你会对这门语言有足够的了解,从而可以在你所从事的任何应用领域中使用它。《Python学习的手册(第3版)》是作者根据过去0年用于教学而广为人知的培训课程的材料编写而成的。除了有许多详实说明和每章小结之外,每章还包括一个头脑风暴 这是《Python学习的手册(第3版)》独特的一部分,配合以实用的练习的题和复习的题,让读者练习的新学的技巧并测试自己的理解程度。《Python学习的手册(第3版)》包括 类型和劋作——深入讨论Python主要的内置对象类型 数字、列表和字典等。语句和语法——在Python中输入代码
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Python数据分析基础 阮敬 著 中国统计出版社 正版图书,下单前请先咨询客服,欢迎选购!
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自学Python 编程基础、科学计算及数据分析 正版图书,下单速发,可开发票
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Python数据分析基础阮敬 著中国统计出版社9787503783203 正版旧书,保证质量,此书为单本而非一套,电子发票!
《Python数据分析基础》通过真实案例,全面介绍python编程基础和数据分析工具的应用,并培养读者通过数据分析问题、解决问题以及对结果评价的能力。《Python数据分析基础》内容包括:python基本配置和编程基础、数据预处理、数据描述与可视化、统计推断、相关分析、关联分析、回归分析、主成分和因子分析、聚类、判别与分类、列联分析、对应分析、定性数据分析、时间序列分析等,将读者关注的数据分析与数据挖掘技术进行剖析。
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1.本书主要针对高等职业院校学生的特点,以对应岗位需求为锚点,突出技能教育,提高高职学生在数据分析领域的职业素质。 2.本书精心选择大型真实案例数据集,作为贯穿全书知识点的核心骨干,能有效的激发学生的学习兴趣,有助于建立学生的实际岗位代入感。 3.合理平衡理论知识与实践操作,注重主要理论知识的讲解,强调构建核心技能图谱,帮助学生掌握整体思路的基础上同时熟悉操作细节。 4.本书为每个技能点备有针对性的、丰富的、基于实际需求的、适合各个学习阶层的实操练习,拓展学生的课堂所学。 5.本书有机结合 项目驱动 案例教学 基于工作过程的教学 等多种教学方法,充分激发学生的学习兴趣,发挥学生学习的主动性,变常规的教学方式为学生为主型的主动学习方式。
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1.黑马程序员系列产品; 2.本书内容翔实,讲解细致,包含大量实用案例; 3.本书配套丰富的教学资源,PPT、教学设计、教学大纲、教学视频、课后习题及答案等。
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1.实验指导手册,通识课必选 2.针对商科院校打造,立足于零基础人群 3.充足的实验项目,帮助解决Python数据分析技能的应用问题。 4.提供课后习题解答。
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1. 参考了国家计算机水平考试大纲、上海市计算机水平考试大纲和安徽省计算机水平考试大纲,适合作为计算机水平考试配套教材; 2. 习题解答详细、实验内容丰富、实训案例详实全面。
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1.本书作为Python语言的入门教材,目的不在于覆盖Python语言的所有知识点,而是介绍Python语言的主要语法结构,使读者能够掌握Python语言的核心内容,能够在未来的学习和工作中实际运用Python语言编写实用的程序。2.为了增强实践的效果,本书中由浅入深地引入了5个综合性的案例,帮助读者理解各种语法知识,如何在实际编程灵活运用所学知识和技能。
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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习。题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习体验,本书介绍在云端米筐Notebook中运行Python程序的方法,大大方便了Python程序的开发。本书还介绍正则表达式交互式学习网站,读者在网站可以通过闯关练习来熟练掌握正则表达式。
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Python程序设计基础教程 流行的编程语言,也是流行的人工智能语言,结合全国计算机等级考试
以全国计算机等级考试的Python大纲为基准,内容涵盖大纲要求内容,同时书中案例以图像化运行结果为特点,知识的讲解采取循序渐进的方式,尽可能使学生学习的过程更平滑,从而提升学生的学习兴趣和编程能力。
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1.实验内容与主教材理论知识点一一对应。 2.实验案例丰富多样,涵盖从基础到综合的不同难度层次。 3.各章节结构清晰,实验目的明确,步骤详细。 4.提供详细的习题与参考答案,有助于学生自我检测和提升。
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Python游戏编程入门 游戏开发设计教程书籍 Python开发入门书 Python语言编码 人民邮电出版社 正版图书
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1、选取知识点核心实用,以互联网 实现终身学习 2、以企业需求为设计导向,以任务驱动为讲解方式 3、以案例为主线组织知识点,以实战项目来提升技术 4、充分考虑学习者的认知曲线,由浅入深,边讲边练
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Python3程序设计实例教程 任务驱动式教学设计,配套丰富
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Python网络爬虫技术 资深大数据专家张良均领衔畅销书作者团队,全部采用企业真实项目案例,提供源代码等相关学习资源。
本书采用了以任务为导向的教学模式,按照解决实际任务的工作流程路线,逐步展开介绍相关的理论知识点,推导生成可行的解决方案,*后落实在任务实现环节。 全书大部分章节紧扣任务需求展开,不堆积知识点,着重于解决问题时思路的启发与方案的实施。通过从任务需求到实现这一完整工作流程的体验,帮助读者真正理解与消化Python网络爬虫技术。 书中案例全部源于企业真实项目,可操作性强,引导读者融会贯通,并提供源代码等相关学习资源,帮助读者快速掌握大数据相关技能。
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1.系统全面地介绍 Django 体系 ? (1)深入讲解 Django 三大核心,即模型、视图、模板; ? (2)使用 Django 快速制作在线教育平台; ? (3)学习并使用丰富的第三方应用; ? (4)配合 Linux 实践 Django 上线部署全过程。 2.丰富多样的教学资料 ? (1)配套素材及示例代码; ? (2)每章课后作业及答案; ? (3)重难点内容视频讲解。 3.随时可测学习成果 ? (1)每章提供 技能目标 ,助力读者确定学习要点; ? (2)课后作业辅助读者巩固阶段性内容; ? (3)课工场题库助力在线测试。
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Python程序设计基础教程(慕课版) 拥有强大的配套资源,MOOC、在线作业平台、PPT课件以及课后作业答案一应俱全,真正的一站式学习。内容生动有趣,零基础也能轻松玩转Python。
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Python面向对象编程指南 (美) Steven F. Lott 洛特 人民邮电出版社【放心购买】 正版图书,下单前请先咨询客服,欢迎选购!
本书致力于深入讲解Python语言的高级特性,通过丰富、强大的代码示例为读者循序渐进地讲解如何编写高质量的Python代码。本书可谓是成就Python编程高手的之选。本书通过实际的例子对Python中面向对象编程的理念进行介绍。针对所有可用于和Python内置功能进行无缝结合的特殊方法,本书都提供了详细示例,并且介绍了如何使用JSON、YAML、Pickle、CSV、XML、Shelve和SQL来创建持久化对象以及在进程间传输对象。本书还介绍了Logging和Warning模块、单元测试、配置文件以及如何使用命令行。本书主要分为3个部分:用特殊方法实现Python风格的类;持久化和序列化;测试、调试、部署和维护。特殊方法部分又分为:初始化方法、基本特殊方法、属性访问、可调用对象、上下文、容器、集合、数值,以及装饰器和mixin类等高级技术。本书示例丰富,通过诸多实际的例子对Python中面向对
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真实项目中的经验总结 行业精英们的智慧结晶 团队开发环境的搭建与管理 / ticket驱动开发 / 源代码管理(Mercurial) / PyPI包 / Jenkins持续集成 / 性能优化(nginx与gunicorn) / GAE开发 / Django框架…… 《来自真正的开发现场,是BePROUD公司众多极客在真实项目中的经验总结。
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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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