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《Python项目案例开发从入门到实战——爬虫、游戏和机器学习》
清华大学出版社
本书案例具有实用性,例如校园网搜索引擎、小小翻译器、抓取百度图片这些爬虫案例略加修改可以应用到实际项目中;还有通过微信通信协议开发微信机器人、机器学习的文本分类、基于卷积神经网络的手写体识别等案例;另外是一些大家耳熟能详的游戏案例,例如连连看、推箱子、中国象棋、网络五子棋、两人麻将、人物拼图和飞机大战等游戏。通过本书,读者将掌握Python编程技术和技巧,学会面向对象的设计方法,了解程序设计的所有相关内容。本书不仅为读者列出了完整的代码,同时对所有的源代码都进行了非常详细的解释,通俗易懂、图文并茂。扫描每章提供的二维码可观看知识点的视频讲解。本书适用于Python语言学习者、程序设计人员和游戏编程爱好者。
2
《Python网络爬虫实战》
清华大学出版社
3
《Python机器学习——数据分析与评分卡建模(微课版)》
清华大学出版社
第1章 Python开发环境搭建
第2章 Python数据类型用法讲解
第3章 Python下的实际应用
第4章 异常样本识别
第5章 自然语言处理案例之电商评论
第6章 模型融合
第7章 创建金融申请评分卡第8章 社交网络分析与反欺诈
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《零基础入门学习Python(第2版)-微课视频版》
清华大学出版社
5
《Python数据分析实战》
清华大学出版社
本书是面向初学者的数据分析入门指南。按照数据分析的数据预处理、分析与知识发现和可视化3个主要步骤,本书逐步对数据分析涉及的理论进行讲解,并对实现这些步骤所用到的Python库进行详细介绍。通过理论与实践穿插的讲解方式,本书使读者能够在了解数据分析基础知识的同时快速上手实现一些简单的分析。
全书分为10章,第1、3、6章介绍数据分析理论,按照数据分析的基本流程介绍了理论知识和一些常用方法,穿插在理论章节之间的Python实战章节可以让读者在了解理论之后用相应的Python库来进行实战操作。通过阅读第1~8章的内容,读者已经对数据分析的各主要流程形成了一定的认识,但这些知识可能还未形成一个完整的体系,因此本书在第9和第10章引入了两个完整的数据分析实例,帮助读者建立知识点之间的联系,形成对数据分析整个知识面的清晰认知。建议读者在阅读实战章节时跟随介绍自己动手尝试一下,这样一定会发现数据的魅力所在。
本书适用于对数据分析有浓厚兴趣但不知从何下手的初学者,在阅读数据分析的基础理论知识的同时可以通过Python实现简单的数据分析程序,从而快速对数据分析的理论和实现两个层次形成一定的认知。
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《Python从小白到大牛》
清华大学出版社
7
《Python王者归来》
清华大学出版社
8
《Python程序设计开发宝典》
清华大学出版社
全书共13章,面向Python 3.5.x、Python 3.6.x和Python 3.7.x,重点关注Python内置对象和标准库对象的高级应用以及比较前沿的一些新技术,偶尔涉及一点扩展库用法。第1章介绍Python语言编程规范与代码优化建议、开发环境配置、程序伪编译与打包。第2章详解运算符与内置函数的用法。第3章详解各种序列对象、推导式、切片和序列解包。第4章详解选择结构和循环结构,关键字else、break与continue。第5章详解函数的基本用法,可调用对象与修饰器、函数参数、变量的作用域、生成器函数、lambda表达式、函数柯里化、泛型函数、协程函数和回调函数。第6章详解类的定义、不同类型的成员、依赖注入技术和运算符重载。第7章详解字符串编码与格式化方法、字符串对象方法、文本排版与压缩、汉字拼音有关的技术。第8章详解正则表达式语法、re模块、正则表达式对象与match对象。第9章详解文件对象用法、文件内容操作。第10章详解文件与文件夹操作。第11章详解异常处理结构、文档测试与单元测试、覆盖测试与软件性能测试、代码调试技术。第12章详解不同类型的并行处理技术。第13章详解asyncio提供的网络通信功能。
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《编程导论——以Python为舟》
清华大学出版社
10
《数据结构(Python版)》
本书分8章,分别为绪论、线性表、栈和队列、串和数组、树结构、图、排序和查找。
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