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Python编程：从入门到实践 [美]埃里克·马瑟斯（Eric Matthes） 著；袁国忠 译 97871154280 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
本书是一本针对所有层次的Python读者而作的Python入门书。全书分两部分：分介绍用Python 编程所必须了解的基本概念，包括matplotlib、NumPy和Pygal等强大的Python库和工具介绍，以及列表、字典、if语句、类、文件与异常、代码测试等内容；第二部分将理论付诸实践，讲解如何开发三个项目，包括简单的Python 2D游戏开发，如何利用数据生成交互式的信息图，以及创建和定制简单的Web应用，并帮读者解决常见编程问题和困惑。
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Python金融数据分析与数字化营销 [美]阿特·尤迪恩 著,周子衿 译 清华大学出版社 9787302604143
《Python金融数据分析与数字化营销》主要帮助读者了解如何使用 Python来收集、操作和分析数据。作为一本实用指南，本书可帮助读者从零开始使用 Python，直到可以自己可以动手写脚本来完成日常任务，比如金融数据分析和数字化市场营销。 Python作为雇主最需要的技能，可以在几个月内学会，相关的工作知识和经历可以帮助你提升职业生涯。《Python金融数据分析与数字化营销》将指导读者处理数字、分析大数据以及从电子表格切换到更快、更高效的编程语言。书中提供了适量的真实案例来帮助你实现学习到应用的过渡，成为一名熟练的 Python专家。 《Python金融数据分析与数字化营销》着眼于数据管理、金融和数字化营销，强调了Python如何进行数据收集、管理、分析和可视化，从而助力金融行业确定金融衍生品的定价以及开展有效的营销活动。
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分别讲解了Tornado框架、Django框架、Flask框架、数据库存储框架、数据库驱动框架、使用ORM操作数据库、特殊文本格式处理、图像处理、图形用户界面、数据可视化、第三方多媒体库、第三方网络开发库。 1.内容全面。 本书内容涵盖了12类常用的Python第三方库，通过案例，循序渐进地讲解了这些库中函数的使用方法，帮助读者快速掌握和应用这些库。 2.通过实例驱动教学。 本书采用理论加实例的讲解方式，通过实例展示知识点的应用，达到了学以致用的目的。 3.提供更为广泛的解决方案。 通过本书的学习，读者可以构建自己的Python工具箱。借助该工具箱，读者能够使用Pytho开发各种类型的应用程序。 4.提供示例源代码下载服务，可在异步社区轻松下载。
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《Python网络编程基础》全面介绍了使用Python语言进行网络编程的基础知识，主要内容包括网络基础知识、网络劋作、WebServices、解析HTML和XHTML、XML、E-mail服务、FTP、使用Python劋作数据库、SSL、几种服务器端框架（包括Socket服务器、SimpleXMLRPCServer、CGI和mod_python），以及多任务处理（包括Forking、线程和异步通信）等。本书实用性强，共提供了大约75个实例，6600行以上的代码，是帮者全面而快速地学习Python语言、编写网络程序的实践。本书可以作为各层次Python、Web和网络程序的开发人员的参考书，在实际工作中使用书中的技术，效果更佳。本书第部分讨论了客户端和服务器的设计，这是所有网络应用程序的基础。您将学到如何利用IPv6的优点来编写应用程序，如何与域名服务器通信，以及如何获取网页等。本书第2部分将向您演示如何编写发送和接收E—mail的程序、提供静
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Python是一种功能强大的脚本编程语言，简洁而优雅，且易于入门，计算机专业人士和非专业人士都能快速入门。在理论方面，《Python入门经典：以解决计算问题为导向的Python编程实践》从计算接科学和教学的角度来组织和规划全书的内容，针对编程初学者的需求，对Python编程相关的知识进行了系统的讲解。在实例方面，本书以数据的处理和分析为主题，强调编程的基础和实践，通过大量案例全面阐释了Python的特性和用法。通过学习本书，读者不仅能掌握Python开发的相关知识，还能具备在实践中运用Python解决实际问题的能力。本书的两位作者潘曲、尹鲍德具有近30年的大学计算机教学与实践经验。
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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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