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作为一种便捷地收集网上信息并从中抽取出可用信息的方式,网络爬虫技术变得越来越有用。使用Python这样的简单编程语言,你可以使用少量编程技能就可以爬取复杂的网站。《用Python写网络爬虫》作为使用Python来爬取网络数据的杰出指南,讲解了从静态页面爬取数据的方法以及使用缓存来管理服务器负载的方法。此外,本书还介绍了如何使用AJAX URL和Firebug扩展来爬取数据,以及有关爬取技术的更多真相,比如使用浏览器渲染、管理cookie、通过提交表单从受验证码保护的复杂网站中抽取数据等。本书使用Scrapy创建了一个高级网络爬虫,并对一些真实的网站进行了爬取。《用Python写网络爬虫》介绍了如下内容:通过跟踪链接来爬取网站;使用lxml从页面中抽取数据;构建线程爬虫来并行爬取页面;将下载的内容进行缓存,以降低带宽消耗;解析依赖于JavaScript的网站;
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本书用实际生活中的例子带你了解常用的设计模式,介绍了诸多有关编写Python风格代码的底层细节和概念,包括故障排除、实践、系统架构和设计原则等,帮你解决每天都会遇到的问题。探索用工厂方法和抽象工厂来创建对象使用原型模式克隆对象使用适配器模式让不兼容的接口变得兼容使用代理模式保障接口安全使用策略模式动态选择算法使用修饰器模式,在不使用子类化的情况下扩展对象使用模型–视图–控制器模式将逻辑从用户界面解耦
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用Python写网络爬虫 [澳]理查德·劳森( 【正版图书】 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
《用Python写网络爬虫》讲解了如何使用Python来编写网络爬虫程序,内容包括网络爬虫简介,从页面中抓取数据的三种方法,提取缓存中的数据,使用多个线程和进程来进行并发抓取,如何抓取动态页面中的内容,与表单进行交互,处理页面中的验证码问题,以及使用Scarpy和Portia来进行数据抓取,使用本书介绍的数据抓取技术对几个真实的网站进行了抓取,旨在帮者活学活用书中介绍的技术。《用Python写网络爬虫》适合有一定Python编程经验,而且对爬虫技术感兴趣的读者阅读。
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易学Python 【正版保证】 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
《易学Python》采用简洁、有趣、易学的方式对Python编程语言进行了讲解,其风格与通篇介绍编程特性、罗列语言功能的大多数编程图书不同,而是引导读者带着好奇,带着问题去学习的、掌握Python编程语言,继而编写真实而有用的程序。《易学Python》总共分为3部分,共2章,第部分介绍了为何使用Python来编程。从第2部分起,通过编写HunttheWumpus游戏带领读者认识并解决编程中的一些实际问题。例如,如何管理复杂的程序,确保其清晰易懂 如何在程序中使用Python标准库,以节省编程时间,同时让程序更容易理解 如何对编写好的程序进行测试 如何进行面向对象的程序设计。第3部分则使用框架对书中的程序进行完善,让读者对Python的强大功能有一个更深入的认识。本书还提供了一些Python资源,供读者深入学习的Python时参考。无论您是零基础的Python初学人员,还是具有其
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为满足用人单位对数据分析和挖掘人员在编程方面的技能要求,本书遵循由浅入深的原则,详细地介绍了利用Python及其相关工具实现数据分析和挖掘的实用技能。结合Python中成熟的Numpy、Pandas、MatPlotLib、Sklearn、Seaborn、Statsmodels和SciPy模块,实现数据分析与挖掘中关于数据的清洗、整理、探索、可视化、建模和评估等流程的操作,让每一位对数据分析或挖掘的从业者或感兴趣的读者都能从中学到所需的内容。十大常用数据挖掘算法及实战案例,如多元线性回归的预测模型、决策树分类模型、SVM分类模型、GBDT分类模型、K均值聚类模型等,基本覆盖用人单位对常用挖掘算法的需求。
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数据分析原理与实践 基于经典算法及Python编程实现 数据分析经典算法python编程实现 朝乐门老师新作 配套资源丰富
一流本科课程 数据科学导论 负责人,数据科学50人,中国人民大学青年杰出学者朝乐门老师新作。 聚焦数据分析经典算法,夯实数据分析师核心技能基础。 对算法从应用场景、算法原理、核心术语、Python编程实践、重点与难点解读、习题和主要参考文献及推荐阅读书目七个维度进行介绍,内容全面实用。
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Head First Python (中文版) 【正版】 【部分套装书为单本价,请咨询线上客服】
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Python信号处理仿真与应用(新形态版) 配套智谱清言大模型智能助教,Python编程与大语言模型智能融合,实例贯穿,视频讲解,双色印刷
本书介绍了Python信号处理工具箱的体系架构及其函数和实例。主要包括信号处理概况,Python编程基础,信号生成和预处理,测量和特征提取,变换、相关性和建模,数字和模拟滤波器,频谱分析,借助大语言模型实现信号处理等内容和实例。 ?系统性 内容涵盖Python信号处理工具箱的基本知识、体系架构。 ?全面性 全面介绍Python基础编程、信号处理算法原理和程序计算等内容。 ?实践性 采用Python语言实现信号处理算法,并介绍了基于大语言模型生成信号处理算法程序。 ?先进性 配套实验程序与基于大语言模型的人工智能学习助教智能体,在GitHub/Gitee上提供了Python信号处理工具箱实例源代码。
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