《Think Python》是很多Python初学者的不二入门教材，受到广泛好评。该书原作者是美国Olin工程学院的教授Allen B. Downey，目前该书的原版和中文版本都已免费开源。中文版本译者是一名自学Python的编程爱好者。选择翻译《Think Python》，一是因为它是作者入门使用的第一本教材；二是，它确实非常浅显易懂，把很多概念用非常朴实的话进行解释。作者称，当时零基础学习Python的他看这本书没有大的障碍。
《Python 从入门到项目实践》 一书从入门学习者的角度出发，通过简洁有趣的语言、丰富多彩的实例、挑战大脑的任务、贴近开发实战的项目，循序渐进地让读者在实践中学习，在实践中提升实际开发能力。全书共分7 篇：基础篇、进阶篇、高级篇、框架篇、游戏开发篇、人工智能开发篇和商业项目篇，内容包括：踏上Python 之旅、熟悉PyCharm 开发环境、Python 输入与输出、变量与基本数据类型、运算符、列表和元组、字符串与正则表达式、流程控制、循环结构语句、字典与集合、类和对象、模块、文件与IO、使用Python 操作数据库、进程和线程、网络编程、异常处理与程序调试、常用的GUI 框架、pygame 游戏框架、网络爬虫框架、Flask Web 框架的使用、Django Web 框架的使用、谷歌小恐龙游戏、飞机大战游戏、微信跳一跳辅助工具、汽车之家图片抓取工具、AI 图像识别工具、e 起去旅行网站、看店宝（京东版）。本书不仅会带您畅游于Python 开发的精彩世界，启迪编程思维，更能让您领略Python 迷人的开发魅力！为方便读者随时随地学习，本书提供了同步视频课程，既可以扫描二维码手机同步学习
《虫术——Python绝技》以大数据应用方面常用的语言 Python 为基础，从网络爬虫的实现原理入手，逐步引领读者进入网络爬虫的世界。在各类爬虫框架中，将 Scrapy 作为轴心，从多个维度揭开爬虫技术的面纱。例如，爬取规则的制定技巧，设计高速爬虫，如何让爬虫更“聪明”地获取数据，将海量数据进行分布式存储的技术，设计具有高隐匿性的爬虫，大规模、高并发的分布式爬虫技术。《虫术——Python绝技》基于 Python 这门灵活且简洁的语言，结合作者在网络数据爬取和大数据方面的实际工程经验，使得本书更具实用性。《虫术——Python绝技》旨在让更多数据工作者或编程爱好者在大数据时代从海量的信息中通过掌握“虫术”来获取对自已或企业有价值的信息。第1章 爬虫初步 1.1 爬虫与大数据 1.1.1 大数据架构 1.1.2 爬虫的作用与地位 1.1.3 Python与爬虫 1.1.4 Python的网络爬虫框架 1.1.5 虫术技术路线图 1.2 实例：简单的爬虫 1.3 内容分析进阶 1.3.1 选择器 1.3.2 深入BeautifulSoup 1.3.3 元素的搜寻 1.3.4 乱码与中文编
本书在介绍物联网的组成、典型架构和应用的基础上，采用实例代码讲述 Python 编程基础和应用实例，包括用 Micropython 进行物联网单片机的开发、用 Python 开发物联网网关的方法、Python django 框架开发物联网Web 后台和前端知识及物联网常用通信方案 2G、Lora、Zigbee和物联网通信协议 MQTT、COAP 等，最重要的内容是通过一个完整的大型物联网项目实例讲解 Python 开发物联网的细节。并提供了项目源代码以及硬件开发板。第1章 物联网邂逅Python 1.1 物联网组成架构 1.2 物联网发展现状 1.2.1 终端设备 1.2.2 物联网操作系统 1.2.3 通信手段 1.2.4 网络建设 1.2.5 应用协议 1.2.6 物联网云平台 1.3 物联网典型应用 1.3.1 共享单车 1.3.2 智能家居 1.3.3 智慧农业 1.4 使用Python的理由 1.4.1 Python特性 1.4.2 Python无处不在 1.4.3 开发速度有时更重要 1.5 美丽的相遇 1.5.1 Python与终端 1.5.2 Python与网关 1.5
Justin Seitz是一名Immunity公司的高级安全研究员，他在以往的工作中花费了大量的时间从事漏洞挖掘、逆向工程、编写漏洞利用以及编写Python代码的研究。第1章 搭建开发环境 11.1 操作系统要求 11.2 获取和安装Python 2.5 21.2.1 在Windows下安装Python 21.2.2 在Linux下安装Python 21.3 安装Eclipse和PyDev 41.3.1 黑客挚友：ctype库 51.3.2 使用动态链接库 61.3.3 构建C数据类型 81.3.4 按引用传参 91.3.5 定义结构体和联合体 9第2章 调试器原理和设计 122.1 通用寄存器 132.2 栈 152.3 调试事件 172.4 断点 182.4.1 软断点 182.4.2 硬件断点 202.4.3 内存断点 22第3章 构建自己的Windows调试器 243.1 Debugee，敢问你在何处 243.2 获取寄存器状态信息 333.2.1 线程枚举 343.2.2 功能整合 353.3 实现调试事件处理例程 393.4 无所不能的断点 443.4.1 软断点 443.
《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。《跟老齐学Python：从入门到精通》特别强调了学习和使用Python的基本方法，学习一种高级语言，掌握其各种规则是必要的，但学会“自省”方法更重要，这也是《跟老齐学Python：从入门到精通》所试图达到的“授人以鱼不如授人以渔”的目的。《跟老齐学Python：从入门到精通》是面向初学者的读物，不是为开发者提供的开发手册，所以，它不是“又适用于中高级读者”的读物。第1季 基础 第0章 预备 2 0.1 关于Python的故事 2 0.1.1 Python的昨天、今天和明天 3 0.1.2 Python的特点 4 0.1.3 Python哲学 5 0.2 从小工到专家 5 0.2.1 零基础 6 0.2.2 阅读代码 6 0.2.3 调试
随着大数据时代到来，网络信息量也变得更多更大，基于传统搜索引擎的局限性，网络爬虫应运而生，本书从基本的爬虫原理开始讲解，通过介绍Pthyon编程语言和Web前端基础知识引领读者入门，之后介绍动态爬虫原理以及Scrapy爬虫框架，最后介绍大规模数据下分布式爬虫的设计以及PySpider爬虫框架等。主要特点：l 由浅入深，从Python和Web前端基础开始讲起，逐步加深难度，层层递进。l 内容详实，从静态网站到动态网站，从单机爬虫到分布式爬虫，既包含基础知识点，又讲解了关键问题和难点分析，方便读者完成进阶。l 实用性强，本书共有9个爬虫项目，以系统的实战项目为驱动，由浅及深地讲解爬虫开发中所需的知识和技能。难点详析，对js加密的分析、反爬虫措施的突破、去重方案的设计、分布式爬虫的开发进行了细致的讲解。前言 基础篇 第1章 回顾Python编程 2 1.1 安装Python 2 1.1.1 Windows上安装Python 2 1.1.2 Ubuntu上的Python 3 1.2 搭建开发环境 4 1.2.1 Eclipse+PyDev 4 1.2.2 PyCharm 10 1.3 IO编程
![NumPy攻略：Python科学计算与数据分析 [印尼] Ivan Idris著 张崇明译 PDF下载](/upload/image/20200114/1579003655425.jpeg)
本书带领读者了解熟悉当下最流行的科学计算库NumPy的方方面面。书中不仅介绍了NumPy的安装、使用和各种相关概念，还介绍了如何利用这一最新的开源软件库，以尽可能接近传统数学语言的方式，编写可读性好、实现效率高和运行速度快的代码。最后还探究了几个和NumPy相关的科学计算项目。此外，本书将为你掌握NumPy数组和通用函数打下坚实的基础，也会通过实例教你用Matplotlib绘图，并了解和SciPy相关的项目。本书将帮助你：• 学习高级索引技术和线性代数知识• 了解数组形状及图像大小的调整• 探察广播机制和直方图• 分析NumPy代码并用可视化的方式表示分析结果• 用Cython为代码提速• 使用数组接口共享数据• 使用通用函数和互操作功能• 学习Matplotlib以及经常和NumPy同时使用的SciPy目 录 第1章 使用IPython 1 1.1 引言 1 1.2 安装IPython 2 1.2.1 具体步骤 2 1.2.2 攻略小结 3 1.3 使用IPython的shell 4 1.3.1 具体步骤 4 1.3.2 攻略小结 6 1.4 阅读手
这不是一本常规意义上Python的入门书。这本书中没有Python关键字和for循环的使用，也没有细致入微的标准库介绍，而是完全从实战的角度出发，对构建一个完整的Python应用所需掌握的知识进行了系统而完整的介绍。更为难得的是，本书的作者是开源项目OpenStack的PTL（项目技术负责人）之一，因此本书结合了Python在OpenStack中的应用进行讲解，非常具有实战指导意义。本书从如何开始一个新的项目讲起，首先是整个项目的结构设计，对模块和库的管理，如何编写文档，进而讲到如何分发，以及如何通过虚拟环境对项目进行测试。此外，本书还涉及了很多高级主题，如性能优化、插件化结构的设计与架构、Python 3的支持策略等。本书适合各个层次的Python程序员阅读和参考。第1章 项目开始 1 1.1 Python版本 1 1.2 项目布局 2 1.3 版本编号 3 1.4 编码风格与自动检查 5 1.5 Joshua Harlow访谈 8 第2章 模块和库 13 2.1 导入系统 13 2.2 标准库 17 2.3 外部库 18 2.4 框架 20 2.5 Doug Hellmann访谈
本书提出了以理解和运用计算生态为目标的Python语言教学思想，不仅系统讲解了Python语言语法，同时介绍了从数据理解到图像处理的14个Python函数库，向初学Python语言的读者展示了全新的编程语言学习路径。全书一共设计了25个非常具有现代感的实例，从绘制蟒蛇、理解天天向上的力量到机器学习、网络爬虫，从文本进度条、统计名著人物重要性到图像手绘效果、雷达图绘制，绝大多数实例为作者原创，将随着内容深入不断激发读者学习Python语言的热情，因为“编程是件很有趣的事儿”。本书内容丰富、叙述清晰、循序渐进，采用新形态构建形式，提供大量扩展阅读资料、学习资料和学习视频。本书作者（中国大学MOOC平台“Python语言程序设计”课程的主讲教师）建议广大读者借助在线开放课程，深入学习本书内容。本书适合初学Python语言的读者使用，也适合作为各类大专院校的教材，同时，也可作为对Python感兴趣读者的自学参考书。第一部分 初识Python语言第1章 程序设计基本方法第2章 Python程序实例解析第二部分 深入Python语言第3章 基本数据类型第4章 程序的控制结构第5章 函数和代码复用第
![机器学习系统设计：Python语言实现 [美] 戴维·朱利安（David Julian）著 李洋译 PDF下载](/upload/image/20200109/1578531886376.jpeg)
本书介绍了机器学习系统设计的整个过程，以及相关的Python库，并在各个知识环节中都给出了Python示例，为设计高效机器学习系统提供详实指南。本书共9章，第1章介绍机器学习的设计原理和相关模型；第2章讲解Python中众多针对机器学习任务的程序包；第3章涵盖大数据、数据属性、数据源、数据处理和分析等主题，介绍基本的数据类型、结构和属性；第4章探索最常见的机器学习模型，即逻辑模型、树状模型和规则模型；第5章研究机器学习最常用的技术，创建线性回归和Logistic回归的假设语句；第6章介绍人工神经网络算法；第7章讨论特征的不同类型，即定量特征、有序特征和分类特征，以及如何结构化和变换特征；第8章介绍主要的集成方法及其在Scikit-learn中的实现；第9章介绍模型选择和参数调优技术，并将这些技术应用于一些案例研究之中。CONTENTS 目录 译者序 前言 第1章 机器学习的思维1 1.1 人机界面1 1.2 设计原理4 1.2.1 问题的类型6 1.2.2 问题是否正确7 1.2.3 任务8 1.2.4 统一建模语言27 1.3 总结31 第2章 工具和技术32 2.1 Python与
python web开发－01－Python简介（简介、特色）_1.mp4python web开发－02－安装Python（Windows安装）_1.mp4python web开发－03－使用带提示符的解释器_1.mp4python web开发－04－开发Python软件的集成开发环境_1.mp4python web开发－05－保存并执行程序_1.mp4python web开发－06－Python的编码规则_1.mp4python web开发－07－数值_1.mp4python web开发－08－变量与赋值_1.mp4python web开发－09－字符串_1.mp4python web开发－10－Python中的运算符与表达式_1.mp4python web开发－11－制作有趣的炒菜流程_1.mp4python web开发－12－九九乘法表_1.mp4python web开发－13－实现关键字搜索功能_1.mp4python web开发－14－为歌曲列表制作新颖的循环模式(2)_1.mp4python web开发－15－其他语句_1.mp4python web开发－16－Python
机器学习正在迅速改变我们的世界。我们几乎每天都会读到机器学习如何改变日常的生活。如果你在淘宝或者京东这样的电子商务网站购买商品，或者在爱奇艺或是腾讯视频这样的视频网站观看节目，甚至只是进行一次百度搜索，就已经触碰到了机器学习的应用。使用这些服务的用户会产生数据，这些数据会被收集，在进行预处理之后用来训练模型，而模型会通过这些数据来提供更好的用户体验。此外，目前还有很多使用机器学习技术的产品或服务即将在我们的生活当中普及，如能够解放双手的无人驾驶汽车、聪明伶俐的智能家居产品、善解人意的导购机器人等。可以说要想深入机器学习的应用开发当中，现在就是一个非常理想的时机。本书内容涵盖了有监督学习、无监督学习、模型优化、自然语言处理等机器学习领域所必须掌握的知识，从内容结构上非常注重知识的实用性和可操作性。全书采用由浅入深、循序渐进的讲授方式，完全遵循和尊重初学者对机器学习知识的认知规律。本书适合有一定程序设计语言和算法基础的读者学习使用。目 录 第1章 概 述 1.1 什么是机器学习——从一个小故事开始 / 002 1.2 机器学习的一些应用场景——蝙蝠公司的业务单元 / 003 1.3 机器学
《PyQt5快速开发与实战》既是介绍PyQt 5的快速入门书籍，也是介绍PyQt 5实战应用的书籍。PyQt 5是对Qt所有类的Python封装，既可以利用Qt的强大功能，也可以利用Python丰富的生态圈，同时能够结合Python简洁的语法进行操作，其结果就是使用PyQt 5可以高效、简单地开发出自己想要的程序。《PyQt5快速开发与实战》内容丰富，对PyQt 5基础知识的介绍比较全面，同时对新手使用PyQt 5的一些重点、难点都有专门的章节进行针对性分析，还重点介绍了如何把Python的一些重量级模块（Pandas、Matplotlib和Plotly）嵌入到PyQt 5中，从而极大地节约开发时间。最后，《PyQt5快速开发与实战》给出一些综合性较强的实战案例，帮助读者快速掌握PyQt 5的实战应用。总而言之，《PyQt5快速开发与实战》旨在帮助读者以最短的时间掌握PyQt 5的基础知识并能够实战应用，希望《PyQt5快速开发与实战》对有Python程序开发需求的读者有帮助。第1章 认识PyQt 5 1 1.1 PyQt框架简介 1 1.1.1 PyQt 5的特点 3 1.1.2 Q
本书以Python 3.5为编程环境，从基本的程序设计思想入手，逐步展开Python语言教学，是一本面向广大编程学习者的程序设计类图书。本书以案例带动知识点的讲解，将Python知识点分解到各个不同的案例，每个案例各有侧重点，同时展示实际项目的设计思想和设计理念，使读者可以举一反三。 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。第1章 Python基础知识 11.1 Python语言简介 11.2 Python语法基础 21.
也许你听说过全栈工程师，他们善于设计系统架构，精通数据库建模、通用网络协议、后端并发处理、前端界面设计，在学术研究或工程项目上能独当一面。通过对Python 3及相关Web框架的学习和实践，你就可以成为这样的全能型人才。《Python高效开发实战——Django、Tornado、Flask、Twisted（第2版）》分为3篇：上篇是Python基础，带领初学者实践Python开发环境，掌握基本语法，同时对网络协议、Web客户端技术、数据库建模编程等网络编程基础进行深入浅出的学习；中篇是Python框架，学习当前最流行的Python Web框架，即Django、Tornado、Flask和Twisted，达到对各种Python网络技术融会贯通的目的；下篇是Python框架实战，分别对4种框架进行项目实践，利用其各自的特点开发适用于不同场景的网络程序。《Python高效开发实战——Django、Tornado、Flask、Twisted（第2版）》内容精练、重点突出、实例丰富、讲解通俗，是广大网络应用设计和开发人员不可多得的一本参考书。《Python高效开发实战——Django、Torna
《OpenCV算法精解：基于Python与C++》是以OpenCV 为工具学习数字图像处理的入门书。内容由浅入深，每一章都采用阐述基本概念、数学原理、C++ 实现、Python 实现相结合的方法，使初学者循序渐进地掌握数字图像处理技术。本书既注重基本的概念理论及数学原理，也注重其代码实现及实际应用，力求帮助读者全面系统地掌握图像算法的基本技术，同时为掌握OpenCV 打下良好的基础。《OpenCV算法精解：基于Python与C++》适合入门图像处理和计算机视觉领域的初学者阅读，要求读者具备一定的C++ 或Python 编程基础。1 OpenCV入门 1.1 初识OpenCV 1.1.1 OpenCV的模块简介 1.1.2 OpenCV 2.4.13与3.2版本的区别 1.2 部署OpenCV 1.2.1 在Visual Studio 2015中 配置OpenCV 1.2.2 OpenCV 2.X C++ API的第一个示例 1.2.3 OpenCV 3.X C++ API的第一个示例 1.2.4 在Anaconda 2中配置OpenCV 1.2.5 OpenCV 2.X Python
《深入浅出深度学习：原理剖析与Python实践》介绍了深度学习相关的原理与应用，全书共分为三大部分，第一部分主要回顾了深度学习的发展历史，以及Theano的使用；第二部分详细讲解了与深度学习相关的基础知识，包括线性代数、概率论、概率图模型、机器学习和最优化算法；在第三部分中，针对若干核心的深度学习模型，如自编码器、受限玻尔兹曼机、递归神经网络和卷积神经网络等进行详细的原理分析与讲解，并针对不同的模型给出相应的具体应用。《深入浅出深度学习：原理剖析与Python实践》适合有一定高等数学、机器学习和Python编程基础的在校学生、高校研究者或在企业中从事深度学习的工程师使用，书中对模型的原理与难点进行了深入分析，在每一章的最后都提供了详细的参考文献，读者可以对相关的细节进行更深入的研究。最后，理论与实践相结合，《深入浅出深度学习：原理剖析与Python实践》针对常用的模型分别给出了相应的应用，读者也可以在Github中下载和查看《深入浅出深度学习：原理剖析与Python实践》的代码（https://github.com/innovation-cat/DeepLearningBook）。第1
用Python编写程序，是相当容易的，所以这门语言非常流行。但若想掌握Python所特有的优势、魅力和表达能力，则相当困难，而且语言中还有很多隐藏的陷阱，容易令开发者犯错。本书可以帮你掌握真正的Pythonic编程方式，令你能够完全发挥出Python语言的强大功能，并写出健壮而高效的代码。Scott Meyers在畅销书《Effective C++》中开创了一种以使用场景为主导的精练教学方式，本书作者Brett Slatkin就以这种方式汇聚了59条优秀的实践原则、开发技巧和便捷方案，并以实用的代码范例来解释它们。Slatkin根据自己在Google公司多年开发Python基础架构所积累的经验，揭示Python语言中一些鲜为人知的微妙特性，并给出了能够改善代码功能及运行效率的习惯用法。通过本书，你能够了解到解决关键编程任务所用的最佳方式，并学会编写易于理解、便于维护且利于改进的代码。本书核心内容包括：涵盖Python 3.x及Python 2.x主要应用领域的实用指南，以及与之配套的详细解释及代码范例。与函数相关的编程建议，这些建议有助于我们写出意图清晰、便于复用且缺陷较少的函数。如何
在本书中，你会看到用来处理文本、数据类型、算法、数学计算、文件系统、网络通信、Internet、XML、Email、加密、并发性、运行时和语言服务等各个方面的实用代码和解决方案。在内容安排上，每一节都会全面介绍一个模块，并提供一些很有价值的补充资源链接，这使得本书成为一本理想的Python标准库参考手册。译者序 前言 第1章 文本 1 1.1 string：文本常量和模板 1 1.1.1 函数 1 1.1.2 模板 2 1.1.3 高级模板 3 1.1.4 Formatter 5 1.1.5 常量 5 1.2 textwrap：格式化文本段落 6 1.2.1 示例数据 6 1.2.2 填充段落 7 1.2.3 去除现有的缩进 7 1.2.4 结合dedent和fill 8 1.2.5 缩进块 8 1.2.6 悬挂缩进 10 1.2.7 截断长文本 10 1.3 re：正则表达式 11 1.3.1 查找文本中的模式 11 1.3.2 编译表达式 12 1.3.3 多重匹配 13 1.3.4 模式语法 14 1.3.5 限制搜索 22 1.3.6 用组解析匹配 24 1.3.7 搜索选项
《深度学习框架PyTorch：入门与实践》从多维数组Tensor开始，循序渐进地带领读者了解PyTorch各方面的基础知识。结合基础知识和前沿研究，带领读者从零开始完成几个经典有趣的深度学习小项目，包括GAN生成动漫头像、AI滤镜、AI写诗等。《深度学习框架PyTorch：入门与实践》没有简单机械地介绍各个函数接口的使用，而是尝试分门别类、循序渐进地向读者介绍PyTorch的知识，希望读者对PyTorch有一个完整的认识。《深度学习框架PyTorch：入门与实践》内容由浅入深，无论是深度学习的初学者，还是第一次接触PyTorch的研究人员，都能在学习本书的过程中快速掌握PyTorch。即使是有一定PyTorch使用经验的用户，也能够从本书中获得对PyTorch不一样的理解。1 PyTorch简介 1.1 PyTorch的诞生 1.2 常见的深度学习框架简介 1.2.1 Theano 1.2.2 TensorFlow 1.2.3 Keras 1.2.4 Caffe/Caffe2 1.2.5 MXNet 1.2.6 CNTK 1.2.7 其他框架 1.3 属于动态图的未来 1.4 为什么选
《Python云原生：构建应对海量用户数据的高可扩展Web应用》以一个应用开发贯穿始终，从云原生和微服务的概念原理讲起，使用Python 构建云原生应用，并使用React 构建Web 视图。为了应对大规模的互联网流量，使用了Flux 构建UI 和事件溯源及CQRS模式。考虑到Web 应用的安全性，本书对此也给出了解决方案。书中对于关键步骤进行了详细讲解并给出运行结果。读者可以利用Docker 容器、CI/CD 工具，敏捷构建和发布本书示例中的应用到AWS、Azure这样的公有云平台上，再利用平台工具对基础设施和应用的运行进行持续监控。《Python云原生：构建应对海量用户数据的高可扩展Web应用》适合全栈工程师和想要使用Python 构建云原生应用的开发者学习。前言 XIII 1 云原生应用和微服务简介 1 云计算简介 2 软件即服务 3 平台即服务 4 基础设施即服务 4 云原生概念 5 云原生为何物？为何重要 5 云原生运行时环境 6 云原生架构 6 理解十二要素应用 9 设置Python环境 11 安装Git 11 安装和配置Python 19 熟悉GitHub和Git命令 26
本书是面向大学计算机科学专业第一门程的教材。本书以Python语言为工具，采用相当传统的方法，强调解决问题、设计和编程是计算机科学的核心技能。全书共13章，包含两个附录。第1章到第5章介绍计算机与程序、编写简单程序、数字计算、对象和图形、字符串处理等基础知识。第6章到第8章介绍函数、判断结构、循环结构和布尔值等话题。第9章到第13章着重介绍一些较为高级的程序设计方法，包括模拟与设计、类、数据集合、面向对象设计、算法设计与递归等。附录部分给出了Python快速参考和术语表。每一章的末尾配有丰富的练习，包括复习问题、讨论和编程联系等多种形式，帮助读者巩固该章的知识和技能。本书特色鲜明、示例生动有趣、内容易读易学，是美国颇受欢迎的教程，适合Python入门程序员阅读，也适合高校计算机专业的教师和学生参考。内容提要 序 前言 第1章 计算机和程序 第2章 编写简单程序 第3章 数字计算 第4章 对象和图形 第5章 序列：字符串、列表和文件 第6章 定义函数 第7章 判断结构 第8章 循环结构和布尔值 第9章 模拟与设计 第10章 定义类 第11章 数据集合 第12章 面向对象设计 第13章 算
NLTK配套书《用Python进行自然语言处理》(Natural Language Processing with Python)已经出版好几年了，但是国内一直没有翻译的中文版，虽然读英文原版是最好的选择，但是对于多数读者，如果有中文版，一定是不错的。下午在微博上看到陈涛sean 同学提供了NLTK配套书的中译本下载，就追问了一下，之后译者和我私信联系，并交流了一下，才发现是作者无偿翻译的，并且没有出版计划的。翻译是个很苦的差事，向译者致敬，另外译者说里面有一些错误，希望能得到nlper们的指正，大家一起来修正这个珍贵的NLTK中文版吧。
本书共分11章，每一章都可以单独成册。读者可以从头开始阅读，也可以选择自己感兴趣的章节阅读。需要强调的是，本书是一本实战类的书籍，因此，本书强调实践的重要性。很多工程师学习Python，学完就忘，忘了再学，循环往复，就是因为实践不充分导致的。本书包含了大量的实战案例，可以很好地作为Python的进阶教材，读者也可以举一反三，编写自己的管理程序。推荐序一 推荐序二 推荐序三 前 言 第1章 Python语言与Linux系统管理 1 1.1 Python语言有多流行 1 1.2 Python语言为什么流行 3 1.3 Python语言有什么缺点 4 1.4 Python语言的应用场景 4 1.5 为什么Python适合Linux系统管理 5 1.6 使用Python 2还是Python 3 6 第2章 Python生态工具 9 2.1 Python内置小工具 9 2.1.1 1秒钟启动一个下载服务器 10 2.1.2 字符串转换为JSON 10 2.1.3 检查第三方库是否正确安装 11 2.2 pip高级用法 12 2.2.1 pip介绍 12 2.2.2 pip常用命令 12 2.2.
Python语言是面向对象的模块化设计语言，它易于学习、易于维护、可读性强，适合初学者作为门程序设计语言。本书以Python3.5版本作为教学版，针对初学者的特点，分为五篇内容进行全面讲解：第壹篇为基础入门篇（第1-3章），介绍Python语言的基本功能；第二篇为有序和无序篇（第4-6章），介绍控制台应用程序和窗口应用程序；第三篇为标准函数篇（第7和8章），介绍标准函数库的应用；第四篇为面向对象篇（第9-11章），介绍封装、继承和多态；第五篇为高级篇（第12-15章），介绍Python使用各种模块来处理数据流的高级应用。全书辅以丰富的范例程序和精简的表达方式来降低学习难度，在每个章节的后提供课后练习，提倡读者多动手实践。目 录 前言 第1章 Python的世界1 1.1 轻松搞定Python1 1.1.1 Python的起源2 1.1.2 Python的版本3 1.1.3 安装Python3 1.1.4 测试Python 3.5软件8 1.1.5 Python 3.5有什么名堂10 1.2 Python的IDE-IDLE12 1.2.1 有哪些IDE软件12 1.2.2 Python
目前，图书市场上仅有的几本Python网络爬虫类图书，要么是国外优秀图书，但书籍翻译隐晦，阅读难度大，而且往往由于网络原因，使得书中的案例不能正常使用，因此不适合初学者；要么是国内资料，但质量参差不齐，而且不成系统，同样不适合初学者。整个图书市场上还鲜见一本适合初学者阅读的Python网络爬虫类图书。本书便是基于这个原因而编写。本书从Python语言基础讲起，然后深入浅出地介绍了爬虫原理、各种爬虫技术及22个爬虫实战案例。本书全部选用国内网站作为爬虫案例，便于读者理解和实现，同时也可以大大提高读者对Python网络爬虫项目的实战能力。前言 第1章 Python零基础语法入门 1 1.1 Python与PyCharm安装 1 1.1.1 Python安装（Windows、Mac和Linux） 1 1.1.2 PyCharm安装 3 1.2 变量和字符串 3 1.2.1 变量 4 1.2.2 字符串的“加法”和“乘法” 4 1.2.3 字符串的切片和索引 5 1.2.4 字符串方法 5 1.3 函数与控制语句 7 1.3.1 函数 7 1.3.2 判断语句 8 1.3.3 循环语句 8 1
本书实例意在解决生物学问题，通过“编程技法”的形式，涵盖尽可能多的组织、分析、表现结果的策略。在每章结尾都会有为生物研究者设计的编程题目，适合教学和自学。本书由六部分组成：Python语言基本介绍，语言所有成分介绍，高级编程，数据可视化，生物信息通用包Biopython，最后给出20个"编程秘笈”，范围涵盖了从二级结构预测、多序列比对到蛋白质三维结构的广泛话题。此外，本书附录还包括了大量的生物信息常用资源的信息。第一部分入门 第1章Python shell 1.1本章知识点 1.2案例： 计算ATP水解的ΔG 1.2.1问题描述 1.2.2Python会话示例 1.3命令的含义 1.3.1如何在电脑上运行这个例子 1.3.2变量 1.3.3导入模块 1.3.4计算 1.4示例 1.5自测题 第2章第一个Python程序 2.1本章知识点 2.2案例： 如何计算胰岛素序列中的氨基酸频率 2.2.1问题描述 2.2.2Python会话示例 2.3命令的含义 2.3.1如何执行程序 2.3.2程序如何工作 2.3.3注释 2.3.4字符串变量 2.3.5用for进行循环 2.3.6缩进 2.
本书在中国运维领域将有“划时代”的重要意义：一方面，这是国内第一本从纵、深和实践角度探讨Python在运维领域应用的著作；一方面本书的作者是中国运维领域的“偶像级”人物，本书是他在天涯社区和腾讯近10年工作经验的结晶。因为作者实战经验丰富，所以能高屋建瓴、直指痛处，围绕Python自动化运维这个主题，不仅详细介绍了系统基础信息、服务监控、数据报表、系统安全等基础模块，而且深入讲解了自动化操作、系统管理、配置管理、集群管理及大数据应用等高级功能。最重要的是，完整重现了4个来自实际生产环境的不同功能运维平台的综合案例，展示了完整的平台架构及开发流程。全书一共16章：基础篇（1-4章）详细介绍了系统基础信息、业务服务监控、定制业务质量报表、系统安全等基础和常用模块；高级篇（5-12章）深入讲解了批量运维管理器pexpect、paramiko、Fabric，集中化管理平台Ansible、Saltstack，统一网络控制器Func等高级功能，涵盖自动化操作、系统管理、配置管理、集群管理及大数据应用等主题；案例篇（13-16章）详细介绍了4个来自不同平台的运维案例，如何从零开始打造一个B/S自动化
本书基于Python语言介绍了数据结构与算法的基本知识，主要内容包括抽象数据类型和Python面向对象程序设计、线性表、字符串、栈和队列、二叉树和树、集合、排序以及算法的基本知识。本书延续问题求解的思路，从解决问题的目标来组织教学内容，注重理论与实践的并用。目 录 前言 第1章绪论1 1.1计算机问题求解1 1.1.1程序开发过程1 1.1.2 一个简单例子3 1.2 问题求解：交叉路口的红绿灯安排4 1.2.1问题分析和严格化5 1.2.2图的顶点分组和算法6 1.2.3算法的精化和Python描述7 1.2.4讨论8 1.3算法和算法分析10 1.3.1问题、问题实例和算法10 1.3.2算法的代价及其度量14 1.3.3算法分析19 1.3.4Python程序的计算代价（复杂度）21 1.4数据结构23 1.4.1数据结构及其分类24 1.4.2计算机内存对象表示26 1.4.3Python对象和数据结构30 练习32 第2章抽象数据类型和Python类34 2.1抽象数据类型34 2.1.1数据类型和数据构造34 2.1.2抽象数据类型的概念36 2.1.3抽象数据类型的描述
