作为一种便捷地收集网上信息并从中抽取出可用信息的方式，网络爬虫技术变得越来越有用。使用Python这样的简单编程语言，你可以使用少量编程技能就可以爬取复杂的网站。 《用Python写网络爬虫》作为使用Python来爬取网络数据的杰出指南，讲解了从静态页面爬取数据的方法以及使用缓存来管理服务器负载的方法。此外，本书还介绍了如何使用AJAX URL和Firebug扩展来爬取数据，以及有关爬取技术的更多真相，比如使用浏览器渲染、管理cookie、通过提交表单从受验证码保护的复杂网站中抽取数据等。本书使用Scrapy创建了一个高级网络爬虫，并对一些真实的网站进行了爬取。 《用Python写网络爬虫》介绍了如下内容： 通过跟踪链接来爬取网站； 使用lxml从页面中抽取数据； 构建线程爬虫来并行爬取页面； 将下载的内容进行缓存，以降低带宽消耗； 解析依赖于JavaScript的网
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1.用Python体验 全新 的数学 不为解题，不记公式，彻底摆脱枯燥 纯粹好玩，自由发挥想象，自己动手制作趣味数学 2.用Python让数学活起来 看得见动起来充满立体感的 活 数学，像魔法一样解决常见数学问题 3.涵盖中学数学重要主题，如代数学、几何学、三角学和微积分 4.各种让人欲罢不能的案例，编程与数学强强联合 本书以趣味探险路线展示案例，让你真正领略数学的实用性与编程的趣味性 5.Python 3案例，充分展示Python特色与Python可视化的强大
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当前，深度学习和人工智能的发展和应用给人们留下了深刻的印象。神经网络是深度学习和人工智能的关键元素，然而，真正了解神经网络工作机制的人少之又少。本书用轻松的笔触，一步一步揭示了神经网络的数学思想，并介绍如何使用Python编程语言开发神经网络。 本书将带领您进行一场妙趣横生却又有条不紊的旅行——从一个非常简单的想法开始，逐步理解神经网络的工作机制。您无需任何超出中学范围的数学知识，并且本书还给出易于理解的微积分简介。本书的目标是让尽可能多的普通读者理解神经网络。读者将学习使用Python开发自己的神经网络，训练它识别手写数字，甚至可以与专业的神经网络相媲美。 本书适合想要了解深度学习、人工智能和神经网络的读者阅读，尤其适合想要通过Python编程进行神经网络开发的读者参考。 这是一本精心编写、给完全
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零基础学Python网络爬虫案例实战全流程详解（入门与提高篇） 媒体热点采集金融数据爬取网络文件下载电商数据研究
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语言轻松内容从入门到精通帮助读者掌握python
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机器学习及其Python实践（微课视频版） 900分钟微课视频，所有典型算法配有Python编程实例，丰富的编程练习
1.直观性：配套900分钟微课和慕课视频，方便读者随时随地学习。 2.系统性：在讲解机器学习的同时充分补充相关基础知识（特别是数学知识），让机器学习的知识体系更加系统化，方便读者阅读。 3. 实践性：在充分理解概念与原理的基础上开展Python编程实践（Scikit-learn、TensorFlow2），让读者真正掌握机器学习相关编程。
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跟老齐学Python:轻松入门 正版图书,下单速发,可开发票
零基础：专注于入门，层层进阶，帮助读者轻松掌握Python基础知识；通俗易懂：轻松幽默，毫无做作、晦涩之感，让编程不枯燥、不乏味；深入浅出：指导读者理解Python编程思想，领略Python魅力，授之以渔。
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《可爱的Python》的内容主要来自CPyUG社区的邮件列表，由Python的行者根据自身经验组织而成，是为从来没有听说过Python的其他语言程序员准备的一份实用的导学性质的书。笔者试图将优化后的学习体验，通过故事的方式传达给读者，同时也分享了蟒样（Pythonic式）的知识获取技巧，而且希望将最常用的代码和思路，通过作弊条（CheatSheet，提示表单）的形式分享给有初步基础的Python用户，来帮助大家多快好省地完成功能。《《可爱的Python》》期望成为学习使用Python的同好们的沟通话题，引发进一步的学习/应用/创造/推广，就是笔者的追求！因为Python语言本身是种很灵活的动态脚本语言，同一个目标可以使用多种方式完成，笔者为了让拥有各种不同技术背景的读者可以快速无碍地理解，选择了一种实际上可能比较笨拙的方式来实现功能，聪明的读者一定可以看出来的，
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Python机器学习经典实例 [美] 普拉提克·乔西（Prateek Joshi） 著,陶俊杰,陈小莉 译 人民邮电出版 【热销推荐，正版现货，全国三仓就近发货，物流快捷，欢迎选购！】
用火的Python语言、通过各种各样的机器学习算法来解决实际问题！
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Python
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数字图像处理技术——基于Python的实现 河南省"十四五"规划教材，数字图像处理技术Python版，从入门到高手！
1.充分考虑读者学习的兴趣，理论与实践相结合，提高读者学习的积极性。 2.结合当下热点，讲解新应用，详细介绍人工智能方面的图像处理技术。 3.河南省“十四五”规划教材
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在数据科学家的技能中，机器学习和Python应该是位列前五的两项。机器学习灸手可热，在互联网、金融保险、电商、电信、制造业、零售业、医疗等领域发挥了越来越大的作用，关注度也越来越高。Python是全球前四大流行语言之一，它具有简单易学、应用几乎无限制等特性，因此在开发从业者眼中是全栈开发的。 针对机器学习与Python软件的特点，作者将两者相结合编写了本书，希望对读者有所帮助。
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Python+Excel:轻松玩转数据分析 团购优惠，咨询在线客服
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Python爬虫开发与项目实战【正版】 【正版图书，电子发票】
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Python科学计算基础教程 (印)赫曼塔·库玛·梅赫塔(Hemant Kumar Mehta) 著;陶俊杰,陈小莉 译 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！
全面阐述Python科学计算基础内容提供Python科学计算精彩案例总结科学计算的任务、难点以及杰出实践经验科学计算概况、结构 使用NumPy和SciPy完成数值计算使用SymPy进行符号计算的概念和方法使用matplotlib画图程序库做数据可视化使用pandas、matplotlib和IPython组合做数据分析与可视化Python的并行和高性能计算方法科学计算应用、库和工具的Python开发案例方案设计、代码编写、高性能计算等科学计算杰出实践
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本书介绍了贝叶斯统计中的主要概念，以及将其应用于数据分析的方法。本书采用编程计算的实用方法介绍了贝叶斯建模的基础，使用一些手工构造的数据和一部分简单的真实数据来解释和探索贝叶斯框架中的核心概念，然后在本书涉及的模型中，抽象出了线性模型用于解决回归和分类问题，此外还详细解释了混合模型和分层模型，并单独用一章讨论了如何做模型选择，还简单介绍了非参模型和高斯过程。 本书所有的贝叶斯模型都用PyMC3实现。PyMC3是一个用于概率编程的Python库，其许多特性都在书中有介绍。在本书和PyMC3的帮助下，读者将学会实现、检查和扩展贝叶斯统计模型，从而解决一系列数据分析的问题。 从本书你将学到： 从实用的角度理解基本的贝叶斯概念； 学习如何用PyMC3构建概率模型； 掌握检查和修改模型的技能； 利用分层模型的优势给模型加入结
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Python渗透测试编程技术:方法与实践:methods & practices【正版图书，满额减，电子发票】 【正版】
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Python与量化投资：从基础到实战【正版图书，满额减，电子发票】 【正版】
√量化投资界名师王小川领衔撰写 √零基础入门Python，并进行量化投资入门、进阶及实操 √为有Python基础的读者提供了量化策略建模详解及参考 √提供本书源码及大型回测平台，可进行实战演练 √本书源码可直接实盘应用于投资中 √可与作者在线交流
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本书内容易于理解，而且读起来生动有趣，是编程和Python初学者不可多得的教程。书中首先介绍了Python的基础知识，然后逐渐深入多种主题，结合教程和攻略式风格来讲解Python 3中的概念。每章结尾的练习可以帮助你巩固所学的知识。 本书会为你学习Python打下坚实的基础，包括测试、调试、代码复用的实践以及其他开发技巧。同时还会告诉你如何在商业、科学和艺术领域使用Python，并教会你使用多种Python工具和开源包。 通过阅读本书，你将能够： 学习简单的数据类型，以及基本的数学和文本操作 学习用Python内置的数据结构来处理数据 掌握Python的代码结构和函数的用法 使用模块和包编写大规模Python程序 深入理解对象、类和其他面向对象特性 学习使用普通文件、关系数据库和NoSQL数据库来存储数据 使用Python构建Web客户端、服
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Python是一门动态编程语言，它简单而又强大，适用于众多领域。尽管编写Python代码比较容易，但是编写高效且易于维护和复用的代码是一个挑战。本书的重点是让你熟悉实践、有用的工具以及标准，这都是Python专业人士每天使用的。首先，你将了解Python 3.5中新增加的功能以及可以提高生产力的快速技巧。接下来，你将学习使用这个新版本中的高-级且有用的Python语法元素，以及实现元编程的不同方法。本书讲解了代码管理工具、编写清晰文档的方法和测试驱动开发，这些都是编写代码的重要因素。通过学习优化的一般原则、查找瓶颈的策略以及应用优化的选定工具，你可以对如何编写高效的代码有更深入的理解。读完本书后，你会成为一名可以编写高效且可维护代码的专家。通过阅读本书，你将能够：了解在Python社区中广泛采用的约定和实践；高效打包Python代码，
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Python数据分析从入门到实践【正版图书，满额减，电子发票】 【正版】
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讲解Python基础知识。 通过三个例子讲解PyQt GUI应用程序。 深入讲述窗口部件布局、事件处理、窗口部件子类化、Qt图形架构和Qt的模型/视图。 介绍国际化、网络化和多线程化。
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Python数据分析基础 阮敬 著【正版】 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
《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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Python深度学习：基于PyTorch 第2版 畅销书升级，PyTorch领域公认标准著作，20余年研发经验AI专家撰写，详解PyTorch深度学习全栈知识
（1）作者经验丰富：核心作者在大数据和人工智能领域有着超过20年的工作经验，实战经验非常丰富，其他几位作者也在大数据和人工智能领域颇有造诣。（2）畅销书全面升级：第1版销量和口碑俱佳，是深度学习领域的畅销书，第2版根据PyTorch新版本升级，技术性、实战性、针对性、易读性进一步提升。（3）PyTorch领域事实标准：因为内容扎实、可读性强，第1版被读者誉为PyTorch领域的标准著作，是读者的。（4）深度学习双子星：本书是《Python深度学习：基于TensorFlow（第2版）》的姊妹篇，这两本书均是深度学习领域的畅销书。（5）精心谋划、通俗易懂：本书在内容的选择、安排和表现形式上精心谋划，目的是确保高质量内容的同时，让深度学习的学习门槛大大降低。
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Python asyncio并发编程 通过asyncio实现并发编程,使用一个贯穿全书的示例，介绍如何使用asyncio 在服务器与客户端之间进行并发通信。源代码下载地址见书封底二维码。
在本书中，通过14章的内容，由浅入深地介绍如何通过asyncio实现并发编程,并使用 一个贯穿全书的示例，介绍如何使用asyncio 在服务器与客户端之间进行并发通信。看着这个示例由简单变得复杂，在掌握相关知识的同时，也给自己带来了不小的成就感。作为Python和数据科学的教学人员，我建议你在阅读本书时，认真学习书中的示例，并在自己的计算机上运行本书附带的程序，这将让你更好地理解本书所介绍的内容。别担心，本书使用的示例对计算机的要求并不高;我在完成相关练习时，使用的是2015年在拉斯维加斯的Best buy购买的MacBook Pro,配置i5 CPU、8GB内存及128GB SSD,使用这样的机器运行本书的示例代码毫无压力。
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利用Dask扩展Python性能 释放Python潜能，利用Dask让数据处理速度飞跃提升！
Dask 是一个使用 Python 进行并行计算的框架，使得并行计算可以从一台机器上的多 个核心扩展到拥有数千台机器的数据中心。它具有低级任务 API 和更高级别的以数据为 中心的 API。低级任务 API 支持 Dask 与各种 Python 库的集成。拥有公共 API 使得工具 生态系统能够围绕 Dask 得以发展，以适应各种用例。
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Python人脸识别(从入门到工程实践)/智能系统与技术丛书 团购优惠，咨询在线客服
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Python UNIX 和Linux 系统管理指南【正版图书，达额减，电子发票】 正版
《PythonUNIX和Linux系统管理指南》介绍了Python语言如何为管理uNIx和Linux服务器提供各种更加有效的任务处理方式。书中各章都提出了具体的管理问题，如并发或数据备份，然后通过Python示例提供了解决方案。通过《PythonUNIX和Linux系统管理指南》，读者可以学习如何用Python开发自己的一套命令行工具来解决诸多问题。作者建立了一个免费下载的Ubuntu虚拟机，其中包含《PythonUNIX和Linux系统管理指南》的源代码和运行实例，也包括SNMP、IPython、SQLAlchemy及其他工具。通过《PythonUNIX和Linux系统管理指南》，你可以发现Python在如下几个方面的作用 读取文本文件并提取信息。使用多线程和fork选项。使用网络设备从一个进程获取另一个进程的信息。创建可点击的、易于交互的GUl工具。通过交互式SNMP编程实现监控大型主机集裙。掌握IPythonshell，作为Bash、Korn或Z—Shell的替换或补充。将
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（1）全面：数据分析与大数据处理所需的所有技术，包含基础理论、核心概念、实施流程，从编程语言准备、数据采集与清洗、数据分析与可视化，到大型数据的分布式存储与分布式计算等。 （2）深入：一本书讲透1种编程语言和14种数据分析与大处理工具，以及大数据分析技术及项目开发方法。 （3）丰富：包含45个 新手问答 、17个章节的 实训 、3个项目综合实战、50道Python面试题精选。
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金融科技时代已经到来，善于将金融理论与IT技术进行深度融合的人，将成为新时代独具竞争力的金融科技类人才。无论是打算在金融领域求职的新人，还是希望进一步提升个人能力的“职场老手”，本书都值得一看。 1.内容前沿，将Python编程与金融分析、风险管理巧妙结合，金融科技新时代。 2.源于实践，整合了作者20余年的金融从业经验和Python编程实践。 3.实例丰富，44个金融实战案例，彰显Python在金融领域运用的简洁与高效。 4.注重效率，清晰的编程步骤和详尽的代码注释，帮你轻松理解并掌握Python编程。 5.覆盖面广，案例涵盖货币市场、债券市场、股票市场、期货市场和期权市场。 6.聚焦风控，深度剖析各类金融产品的风险，讨论风险管理的重要工具和量化模型。
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Python 语言的应用领域，不仅包含应用程序、网站系统、科学计算等传统领域，还在人工智能和机器编程领域大放异彩，甚至拓展到日常办公和数据统计分析等非专业领域。作为编程行业的程序员，必须学习Python 才能跟上时代发展的潮流，增强自己的专业水平；作为其他专业的职员或学生，学习Python 也能为自己的工作或学业添加强大的技能，为数据和文档处理等提供强大的工具。本书适合对程序设计感兴趣，要想使用Python 语言进行编程的读者。特别是程序开发的初学者以及刚开始学习编程的学生，可以通过本书循序渐进地学习和掌握Python 的开发。本书同样适合精通其他编程语言但想要转到Python 开发平台的程序员，借助本书可以快速掌握Python 开发工具。即使不从事编程工作，但想要通过Python 这一工具来提高工作效率的读者，也能很快地接受本书的知识讲解方
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Python
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作为一门面向对象的开源编程语言，Python易于理解和扩展，并且使用起来很方便。《Python编程入门经典》涵盖了Python的方方面面，通过学习的《Python编程入门经典》，读者可以立即使用Python编写程序。作者JamesPayne从Python语言最基本的概念入手，重点介绍了Python2．6和3．这两个版本的实际应用。通过对一些现有的Python程序进行深入分析，读者能够快速上手。本书涵盖的主题从字符串、列表和字典一直到类、对象和模块。掌握这些内容后，读者将学会如何迅速而自信地创建健壮、可靠而又可重用的Python用程序。《Python编程入门经典》主要内容 介绍用于存储和劋作数据的变量的概念 讨论用于读写数据的文件和输入／输出 总结常被忽视的Python功能 深入研究如何为模块和程序编写测试 介绍如何使用Python编写GUI 着重介绍XML、HTML、XSL和相关技术 解释如何扩展Python 分享数值编
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