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《Selenium3自动化测试实战 基于Python语言》重要知识点总结如下: (1) Python3 编程语言基础精讲 (2) 通过20个例子展示WebDriver API 的使用场景 (3) unittest pytest 两大单元测试框架全面介绍 (4) 数据驱动模型在项目中的应用 (5) 通过自动化项目串联所有知识点 (6) Jenkins持续集成的安装与配置 (7) appium 移动测试工具的应用
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本书是书《Python灰帽子―黑客与逆向工程师的Python编程之道》的姊妹篇,那本书一面市便占据计算机安全类书籍的头把交椅。本书由Immunity公司的安全研究员JustinSeitz精心撰写。作者根据自己在安全界,特别是渗透测试领域的几十年经验,向读者介绍了Python如何被用在黑客和渗透测试的各个领域,从基本的网络扫描到数据包捕获,从Web爬虫到编写Burp扩展工具,从编写木马到权限提升等。作者在本书中的很多实例都很具有创新和启发意义,如HTTP数据中的图片检测、基于GitHub命令进行的模块化木马、浏览器的中间人攻击技术、利用COM组件自动化技术窃取数据、通过进程监视和代码岔入实现权限提升、通过向虚拟机内存快照中岔入shellcode实现木马驻留和权限提升等。通过对这些技术的学习的,读者不仅能掌握各种Python库的应用和编程技术,还能拓宽视野,培养和锻炼自己
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1.从基础到高级编程,全面系统地介绍Python脚本在系统管理中的作用。 2.市场上少见的介绍将Python脚本应用于系统管理的图书。 3.本书附有配套资源,帮助读者学以致用,将所学应用到真实场景中。 随着时间的推移,Python不断发展并扩展了其与IT操作相关的功能。Python简单易学,但具有功能强大的库,可用于 编写脚本以解决实际问题并自动执行管理员的日常活动。本书的目的是通过完成一系列项目,帮助读者掌握在项目中使用Python脚本的方法。 本书首先介绍Python的安装,并讲解编程基础知识。然后,本书将侧重于解析整个发过程,从配置到准备再到构建 不同的工具,包括IT管理员的日常活动(文本处理、正则表达式、文件存档和加密)、网络管理(套字编程、电子邮 件处理、使用Telnet/SSH远程控制设备以及SNMP/DHCP等协议)、创建图形用户界面、网站处理(Apache日志


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自然语言处理(NLP)是有关计算语言学与人工智能的研究领域之一。NLP主要关注人机交互,它提供了计算机和人类之间的无缝交互,使得计算机在机器学习的帮助下理解人类语言。本书详细介绍如何使用Python执行各种自然语言处理(NLP)任务,并帮助读者掌握利用Python设计和构建基于NLP的应用的zui佳实践。本书引导读者应用机器学习工具来发各种各样的模型。对于训练数据的创建和主要NLP应用的实现,例如命名实体识别、问答系统、语篇分析、词义消歧、信息检索、情感分析、文本摘要以及指代消解等,本书都行了清晰的介绍。本书有助于读者使用NLTK创建NLP项目并成为相关领域的专家。通过阅读本书,你将能够:● 实现字符串匹配算法以及标准化技术;● 实现统计语言建模技术;● 深刻理解词干提取器、词形还原器、形态分析器以及形态生成器的发;● 发搜索引

基于Python的语料库翻译数据分析与理论探索 编程从入门到实战程序设计基础语言安装数据分析代码编写教程深度学习正版图书
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Python Cookbook 中文版第 3 版 【正版】 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
《PythonCookbook(第3版)中文版》介绍了Python应用在各个领域中的一些使用技巧和方法,其主题涵盖了数据结构和算法,字符串和文本,数字、日期和时间,迭代器和生成器,文件和I/O,数据编码与处理,函数,类与对象,元编程,模块和包,网络和Web编程,并发,实用脚本和系统管理,测试、调试以及异常,C语言扩展等。《PythonCookbook(第3版)中文版》覆盖了Python应用中的很多常见问题,并提出了通用的解决方案。书中包含了大量实用的编程技巧和示例代码,并在Python3.3环境下进行了测试,可以很方便地应用到实际项目中去。此外,《PythonCookbook(第3版)中文版》还详细讲解了解决方案是如何工作的,以及为什么能够工作。《PythonCookbook(第3版)中文版》很适合具有一定编程基础的Python程序员阅读参考。
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本书以Python编程语言为核心工具,以人工智能为脉络,紧密对国家新兴产业发展战略。书中围绕概念、案例和分析的教学框架展介绍,既夯实读者对Python语法、面向对象程序设计及调试能力的掌握,又融合国产化计算生态,为产业智能化转型提供方法论支撑。 核心特色: 1.筑牢编程根基:从Python语言基础、程序设计到调试优化层层递,助力读者提高代码实现能力,建立面向对象程序设计的认知框架。 2.问题导向式教学:通过问题驱动式学习模式,引导读者完成从方法研究到结果评估的全流程探索,塑造自主学习与科研创新能力。 3.融合国产生态:将国产计算环境与人工智能案例深度结合,使学习路径与产业技术生态同频共振,助力读者掌握AI问题的建模与求解方法。 4.配套资源丰富:提供课件、代码、视频等学习资源,覆盖知识理解、实践演练与技能拓展,支持课