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开发规模和复杂性不断增长的大型系统需要深刻理解软件项目的实施过程。软件开发人员、架构师和技术管理团队遵循高级软件设计模式（如微服务架构、事件驱动架构，以及领域驱动设计规定的策略模式），可以简化开发过程。 本书涵盖了这些成熟的架构设计模式，并以前瞻性的方法帮助Python开发人员管理复杂应用程序的开发，令其从Python测试套件中获取最大价值。 本书从系统设计的起始阶段开始，让你了解软件开发的思路和项目中要考虑的重点问题。书中阐述了各种架构模式，如微服务、Web服务和事件驱动架构，以及如何选择最适合你的项目的模式。然后，在建立相关概念的基础上，讨论如何进行开发、调试和测试，以编写高质量的代码，并为系统部署做好准备。此外，本书还讲解了当系统部署到最终用户之后如何实现持续运维，因为软件开发的生命周期永
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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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【正版】 精通Python网络编程：第三版 埃里克周 中国电力出版社 9787519849900
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循序渐进，知识全面：本书站在初学者的角度，围绕Python的自动化技术展开讲解，从初学者基础知识着手，循序渐进地介绍了自动化程序开发和实现的各种知识，内容难度适中，由浅入深，实用性强，覆盖面广，条理清晰，且具有较强的逻辑性和系统性。 实例丰富，扩展性强：本书每个知识点都单独以一个项目为例进行讲解，力求让读者更容易地掌握知识要点。本书实例经过作者的精心设计和挑选，根据编者的实际开发经验总结而来，涵盖在实际开发中遇到的各种问题。 基于理论，注重实践：在讲解的过程中，不仅介绍理论知识，而且安排了综合应用实例或小型应用程序，将理论应用到实践中，加强读者的实际开发能力，巩固开发技能和相关知识。
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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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（1）本书内容从零开始，力求浅显易懂，不需要额外的背景知识即可学习。 （2）将AI前沿产品ChatGPT应用到Python学习的过程中，演示了如何利用ChatGPT辅助学习，大幅提升学习效率，学习效率提升100%。 （3）内容涵盖Python入门阶段所涉及的基本语法和常见用法，学完这本书便可入门Python。 （4）示例丰富，理论与实践相结合，读者通过示例代码更容易理解概念并运用到实际开发中。 （5）在基础内容之外，ChatGPT答疑解惑中会探讨一些学习和开发中的常见问题，从而让学习者少走弯路。
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Python简单易用，已经成为主流的编程语言之一。它提供了丰富的API和工具，无论是Windows、Mac还是Linux，均可轻松地跨平台运行Python。Python是面向对象的语言，可轻松实现集成封装、继承和多态的编程。Python不仅能完成基础编程，还可帮助解决如智能交通、生物信息、物理、建筑、地理信息、图像可视化、生命科学等领域复杂的数值计算问题。此外，在数字化时代，使用Python进行数据搜索与处理，将会越来越普遍。为便于读者高效学习Python编程理论与方法，本书涵盖以下读者关心的主题： ? Python编程基础知识； ? Python组合数据类型及使用； ? Python函数及调用规则； ? Python程序设计结构与算法； ? 面向对象的程序设计方法； ? 文件操作与异常处理； ? Python的GUI设计； ? Python绘图方法； ? Python网络爬虫。
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