
智能数据分析技术已经成为大数据时代重要的技能之一,它能帮助企业用户在合理时间内攫取、管理、处理、整理海量数据,为企业经营决策提供积极帮助。目前智能数据分析技术已经广泛应用于物联网、云计算、移动互联网等战略性新兴产业,商业价值逐渐显现出来,有实践经验的智能数据分析人才被各企业争抢。 Python编程的技术门槛虽然不高,但是包含的知识点比较多;AI技术不仅学习门槛高,而且知识点纷繁复杂。本书假设你有的数据分析基础,但是没有Python和AI基础,为了帮助你快速掌握智能数据分析需要的技术和方法,书中有针对性地讲解了Python和AI中必须要掌握的知识点,内容由浅入深,循序渐进。从环境配置、基本语法、基础函数到第三方库的安装与使用,对各个操作步骤、函数、工具、代码示例等的讲解非常详尽,确保所有满足条件的读者都能快速
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案例丰富,注重实战 博客文章过百万的静觅大神力作 全面介绍了数据采集、数据存储、动态网站爬取、App爬取、验证码破解、模拟登录、代理使用、爬虫框架、分布式爬取等知识 涉及的库或工具:urllib、requests、Beautiful Soup、XPath、pyquery、redis-py、PyMongo、PyMySQL、Selenium、Splash、Charles、mitmproxy、mitmdump、Appium、pyspider、Scrapy、Scrapy-Redis、Scrapy-Splash、Docker、Bloom Filter、Gerapy等
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Python学习从入门到实践【正版图书,达额减,电子发票】 正版
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全面涵盖当今应用开发中的众多领域为中级Python开发人员提供实践方法涵盖大量实用的代码案例每章末尾的习题有助于巩固所学知识Python是一种灵活、可靠且具有表现力的编程语言,它将编译语言的强大与脚本语言的简洁性、快速开发特性整合起来。在本书中,Python开发人员兼企业培训师Wesley Chun会帮助您将Python技能提升到更高的水平。本书涵盖了成为一名技术全面的Python开发人员所需的一切内容。本书讲解了应用开发相关的多个领域,而且书中的内容可以立即应用到项目开发中。此外,本书还包含了一些使用Python 2和Python 3编写的代码案例,以及一些代码移植技巧。有些代码片段甚至无须修改就可以运行在Python 2.x或Python 3.x上。本书讲解了如下内容:学习专业的Python风格、实践以及好的编程习惯;使用TCP、UDP、XML-RPC来开发客户端和服务器,并供高级的库(比如SocketS
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Python应用程序设计【正版书籍,可开发票,满额减】 【正版】
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Python数据分析从入门到精通【正版】 【正版图书,达额减,电子发票】
一本书搞定Python数据分析四剑客:IPython、Numpy、Matplotlib、pandas 基于Python 3.6,兼容Python 3.x等众多版本 以多小代码案例、多动手的方式,使读者在实践中成长
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Python数据分析与数据化运营【正版图书,达额减,电子发票】 正版
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Python爬虫开发与项目实战【正版图书,达额减,电子发票】 正版
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Python应用开发实战 尼纳德·萨斯叶(Ninad Sathaye) 著,包永 人民邮电出版社【可开电子发票】 正版图书,下单前请先咨询客服,欢迎选购!
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、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、可
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Python程序设计 许全文、余晓兰、魏雪峰 编 北京理工大学出版社 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
本书根据Python程序设计的学习需要,收集了常用的一些程序设计案例,讲述了Python程序设计技巧,并以任务功能实现为导向,从运算符、数据类型、变量、表达式、语句、函数、选择执行、迭代、字符串、列表、字典、元组、文件、面向对象编程、异常处理以及其他方面选取了77个案例。 本书以案例应用的形式呈现,把技能和知识的应用渗透于案例实现过程中,以实现任务要求为目标,讲解Python程序设计的技能技巧。 本书可作为院校计算机专业及其他相近专业学生的教材,也作为编程爱好者的入门参考书。
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Python编程从入门到实践【正版】 【正版图书,达额减,电子发票】
上到有编程基础的程序员,下到10岁少年,想入门Python并达到可以开发实际项目的水平,本书是读者优选! 本书是一本全面的从入门到实践的Python编程教程,带领读者快速掌握编程基础知识、编写出能解决实际问题的代码并开发复杂项目。 书中内容分为基础篇和实战篇两部分。基础篇介绍基本的编程概念,如列表、字典、类和循环,并指导读者编写整洁且易于理解的代码。另外还介绍了如何让程序能够与用户交互,以及如何在代码运行前进行测试。实战篇介绍如何利用新学到的知识开发功能丰富的项目:2D游戏《外星人入侵》,数据可视化实战,Web应用程序。
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PYTHON3网络爬虫开发实战 线上线下同步销售,请咨询客服查询库存后下单,避免纠纷。
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Python全栈开发实践入门【正版】 【正版图书,电子发票】
适读人群 :本书适合想从事IT行业或刚刚从学校毕业的新人们,通过阅读实战案例对开发流程有所初步了解。也可作为各大中专院校相关专业师生参考用书和相关培训机构的培训教材。 这是一本Python全栈入门书,里面有很多安装配置测试部署方面的内容。读者学习知识时往往是只就某一点深入学习,很难看到全貌,而本书把服务器搭建、开发环境、代码写作、程序测试、持续集成一整套流程包含进来,让你不止学会写代码,更了解全栈是怎么回事儿。
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Python 数据分析实战 9787302518389 清华大学出版社
本书从理论和实战两个角度对Python数据分析工具进行了介绍,并采用理论分析和Python实践相结合的形式,按照数据分析的基本步骤对数据分析的理论知识及相应的Python库进行了详细的介绍
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- 以“从入门到精通”的写作方法构建内容,让读者入门容易。 为了使读者能够完全看懂本书的内容,本书遵循“从入门到精通”基础类图书的写法,循序渐进地讲解算法的知识。 - 破解语言难点,以“技术解惑”贯穿全书,绕过学习中的陷阱。 为了帮助读者学懂算法,每章都会有“技术解惑”模块,让读者知其然又知其所以然。 - 书中包含大量典型实例。 书中有195个实例,通过这些实例的练习,读者有更多的实践演练机会。 - 通过群和网站论坛实现教学互动,形成互帮互学的朋友圈。 本书作者为了方便给读者答疑,特地提供了网站论坛、群等技术支持,并且随时在线与读者互动。让大家在互学互帮中形成一个良好的学习编程的氛围。网站名称和群号,详见本书前言部分。
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适读人群 :需要抓取Web 数据的相关软件开发人员和研究人员 作为一种采集和理解网络上海量信息的方式,网页抓取技术变得越来越重要。而编写简单的自动化程序(网络爬虫),一次就可以自动抓取上百万个网页中的信息,实现高效的数据采集和处理,满足大量数据需求应用场景。 本书采用简洁强大的Python语言,全面介绍网页抓取技术,解答诸多常见问题,是掌握从数据爬取到数据清洗全流程的系统实践指南。书中内容分为两部分。部分深入讲解网页抓取的基础知识,重点介绍BeautifulSoup、Scrapy等Python库的应用。第二部分介绍网络爬虫编写相关的主题,以及各种数据抓取工具和应用程序,帮你深入互联网的每个角落,分析原始数据,获取数据背后的故事,轻松解决遇到的各类网页抓取问题。第2版全面更新,新增网络爬虫模型、Scrapy和并行
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PYTHON渗透测试编程技术:方法与实践【正版图书,达额减,电子发票】 正版
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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参考手册(第4版) 比兹利 人民邮电出版社 9787115242594
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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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《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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