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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:第一部分介绍用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。

《Python核心编程(第3版)》是经典畅销图书《Python核心编程(第二版)》的全新升级版本,总共分为3部分。第1部分为讲解了Python的一些通用应用,包括正则表达式、网络编程、Internet客户端编程、多线程编 …

Python 是一种强大的编程语言,容易学习而且充满乐趣。但掌握了基本知识后,接下来做什么?

《跟老齐学Python:从入门到精通》是面向编程零基础读者的Python入门教程,内容涵盖了Python的基础知识和初步应用。以比较轻快的风格,向零基础的学习者介绍一门时下比较流行、并且用途比较广泛的编程语言,所以,《跟老齐学Python:从入门到精通》读起来不晦涩,并且在其中穿插了很多貌似与Python编程无关,但与学习者未来程序员职业生涯有关的内容。

如今,人们面临的大多数任务都可以通过编写计算机软件来完成。Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。通过Python编程,我们能够解决现实生活中的很多任务。

Google和YouTube由于Python的高可适应性、易于维护以及适合于快速开发而采用它。如果你想要编写高质量、高效的并且易于与其他语言和工具集成的代码,《Python学习手册:第4 版》将帮助你使用Python快速实现这一点,不管你是编程新手还是Python初学者。本书是易于掌握和自学的教程,根据作者Python专家Mark Lutz的著名培训课程编写而成。

本书采用简洁强大的Python语言,介绍了网络数据采集,并为采集新式网络中的各种数据类型提供了全面的指导。第一部分重点介绍网络数据采集的基本原理:如何用Python从网络服务器请求信息,如何对服务器的响应进行基本处理,以及如何以自动化手段与网站进行交互。第二部分介绍如何用网络爬虫测试网站,自动化处理,以及如何通过更多的方式接入网络。

本书致力于帮助Python开发人员挖掘这门语言及相关程序库的优秀特性,避免重复劳动,同时写出简洁、流畅、易读、易维护,并且具有地道Python风格的代码。本书尤其深入探讨了Python语言的高级用法,涵盖数据 …

  本书包括网络爬虫的定义以及如何爬取网站,如何使用几种库从网页中抽取数据,如何通过缓存结果避免重复下载的问题,如何通过并行下载来加速数据抓取,如何利用不同的方式从动态网站中抽取数据,如何使用 …

Scrapy是使用Python开发的一个快速、高层次的屏幕抓取和Web抓取框架,用于抓Web站点并从页面中提取结构化的数据。《精通Python爬虫框架Scrapy》以Scrapy 1.0版本为基础,讲解了Scrapy的基础知识,以及如何 …

《Python核心编程(第2版)》是经典的Python指导书,在上一版的基础上进行了全面升级。全书分为两个部分:第1部分占据了大约三分之二的篇幅,阐释这门语言的“核心”内容,包括基本的概念和语句、语法和风格、Python对象、数字类型、序列类型、映射和集合类型、条件和循环、文件和输入/输出、错误和异常、函数和函数式编程、模块、面向对象编程、执行环境等内容:第2部分则提供了各种高级主题来展示可以使用Python做些什么,包括正则表达式、网络编程、网络客户端编程、多线程编程、图形用户界面编程、Web编程、数据库编程、扩展Python和一些其他材料。《Python核心编程(第2版)》适合Python初学者,以及已经入门但想继续学习和提高自身Python技巧的程序员。

本书是一本家长与孩子共同学习编程的入门书。作者是一对父子,他们以Python语言为例,详尽细致地介绍了Python如何安装、字符串和操作符等程序设计的基本概念,介绍了条件语句、函数、模块等进阶内容,最后讲解了用Python实现游戏编程。书中的语言生动活泼,叙述简单明了。 为了让学习者觉得编程有趣,本书编排了很多卡通人物及场景对话,让学习者在轻松愉快之中跨入计算机编程的大门。

本书是深度学习真正意义上的入门书,深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3,尽量不依赖外部库或工具,从基本的数学知识出发,带领读者从零创建一个经典的深度学习网络,使读者在此过程中逐步理解深度学习。书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识,对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解,此外还介绍了深度学习相关的实用技巧,自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用,以及为什么加深层可以提高识别精度等“为什么”的问题。

还在苦苦寻觅用Python控制、处理、整理、分析结构化数据的完整课程?本书含有大量的实践案例,你将学会如何利用各种Python库(包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等)高效地解决各式各样的数据分析问题。