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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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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编程入门经典》(作者James Payne)主要介绍Python3.1。Python3.1发布于2009年,是Python程序语言的主版本。由于Python是一门跨平台的语言,本书中的内容和示例适用于任何平台(除非特别指出的例外情况)。在可能独立于平台的情况下,本书中的示例都尽量设计成跨平台的。此外,由于Python 3.1相对较新,并非所有支持库都被更新到可以在Python3.x下工作。在这种情形下,如果某些理论需要详细解释,本书将使用Python 2.6代替Python 3.1。
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正版书籍 Python高级编程 [美] Luke Sneeringer 著 宋V剑 刘磊 译 清华大学出版社 支持电子发票 确认收货后联系客服提供邮箱
本书可以分为4个部分:本书的前3章介绍Python中的函数。第Ⅱ部分包含第4~7章,介绍Python类与语言对象模型。第Ⅲ部分包含第8章和第9章,介绍字符串与数据。第Ⅳ部分包含无法融入前三部分的所有内容。
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PYTHON程序设计项目式教程 东南大学出版社 王万振主编 著 大学教材
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Python是适用于数据科学的编程语言。即使你初次接触Python语言,本书也能教会你通过Python编程来获取、组织、处理和分析大量的信息并识别出趋势和模式。从安装Python开始,一直到执行交叉验证,快用本书开始学习之旅吧! 看看Python为什么适用于数据科学——浏览数据科学管道并学习Python的基本功能。 安装设置——安装Python、下载数据集和样例代码并用数字和逻辑来工作,创建函数,存储和索引数据。 可视化——探索MatPlotLib,创建图表,包括饼图、条形图、直方图和散点图。 深入探索——学习类和多进程,为数值型的数据定义描述性的统计量并应用于可视化。 数据处理——研究降维解决方案,执行层次聚类并学习检测数据中的异常点。 让数据告诉你一些信息——使用线性模型并执行交叉验证、选取和优化。 本书包含以下精彩内容: Python数据分析编程
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适读人群 :本书适合后端的Python开发者以及对爬虫技术感兴趣的读者。 本书基于Python这门灵活且简洁的语言,结合作者在网络数据爬取和大数据方面的实际工程经验,使得本书更具实用性。本书旨在让更多数据工作者或编程爱好者在大数据时代从海量的信息中通过掌握“虫术”来获取对自已或企业有价值的信息。
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