《Python 网络爬虫与数据可视化应用实战》是一本介绍大数据时代用 Python 进行数据获取、数据清洗 和数据可视化分析的技术图书。全书共分两篇，其中第 1 篇主要介绍了数据获取的相关知识，具体内容包 括 HTML、JSON 与网络爬虫基础，爬取静态网页，使用 CSS 选择器爬取数据，遍历 HTML 网页并获取 数据，使用 XPath 表达式与 Ixml 包创建爬虫程序，使用 Selenium 爬取动态网页，Scrapy 爬虫框架的使用， 数据存储等 ；第 2 篇主要介绍数据分析及可视化相关知识，具体内容包括数据可视化基础知识，Pandsa 数 据处理，使用 Pandas、Matplotlib、Seaborn、Bokeh 等工具进行数据分析和可视化等。每篇均设置章 节进行了综合案例演练，提高综合水平。 《Python 网络爬虫与数据可视化应用实战》一书内容丰富，涵盖面广，适合作为大中专院校相关 专业的教材，也适合作为大数据分析相关专

本书选取一些自然科学的经典知识和案例，如数学中的傅里叶变换、圆周率，计算机技术中的RSA加密，数学建模中的微分方程数值算法，航天领域的火箭、发动机、卫星轨道和卫星探测等，将这些案例中的知识点、研究和计算过程与Python编程的应用有机结合，带领读者初步体验和学习使用Python进行数学建模、数据处理等。

《利用Python调试机器学习模型》详细阐述了利用Python调试机器学习模型的基本解决方案，主要包括代码调试、机器学习生命周期、为实现负责任的人工智能而进行调试、检测机器学习模型中的性能和效率问题、提高机器学习模型的性能、机器学习建模中的可解释性和可理解性、减少偏差并实现公平性、使用测试驱动开发以控制风险、生产测试和调试、版本控制和可再现的机器学习建模、避免数据漂移和概念漂移、通过深度学习机器学习调试、高级深度学习技术、机器学习进展简介、相关性与因果关系、机器学习中的安全性和隐私、人机回圈机器学习等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。 本书可作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考用书，也可作为相关开发人员的自学用书和参考手册。

Python是目前比较热门的编程语言，以简单易学、应用广泛、类库强大而著称，是实现机器学习算法的语言。《Python机器学习与应用案例》理论与实践相结合，基于Python 3.12.0版本介绍Python机器学习的相关内容。全书共10章，分别介绍了机器学习的基础知识、近邻法、数据降维、分类算法、回归算法、聚类算法、神经网络、推荐算法、频繁项集、数据预处理。通过本书的学习，读者可了解Python编程及在机器学习中的应用。 《Python机器学习与应用案例》可作为对Python和机器学习感兴趣的初学者的参考书，也可作为从事Python开发的广大科研人员、学者、工程技术人员的参考书，还可作为高等院校人工智能、计算机等相关专业的教材。

《Python数据科学实践》是由狗熊会推出的一本利用Python介绍数据科学基本过程的著作。本书以Python语言为基础，介绍利用Python进行数据科学研究与商业分析的全貌。其核心的设计理念是通过经典的商业应用案例对数据爬取、数据存储、数据清洗、数据建模的核心Python模块做相应的介绍。 本书的特点是强调数据科学带来的商业价值理念，所以其可以作为高等学校数据科学、大数据管理与应用、统计或相关专业的教材，也适合从事数据分析的工作者和爱好者阅读。

本书共分4篇，针对Python爬虫初学者，从零开始系统地讲解了如何利用Python进行网络爬虫程序开发。 篇快速入门篇:主要介绍了Python环境搭建和基础语法知识、爬虫入门知识及基本的使用方法、Ajax数据的分析和抓取、动态渲染页面数据的爬取、网站代理的设置与使用、验证码的识别与破解，以及App数据抓取、数据的存储方法等内容。 第2篇技能进阶篇:主要介绍了PySpider和Scrapy两个常用爬虫框架的基本使用方法、爬虫的部署方法，以及数据分析、数据清洗常用库的使用方法。 第3篇项目实战篇:以2个综合实战项目，详细讲解了Python数据爬虫开始与实战应用。本篇对全书内容进行了总结回顾，强化读者的实操水平。 第4篇技能拓展篇:从数据爬取、数据清洗和数据分析三个角度，介绍了一常用AI技术的实用技巧。运用这些技巧，读者可以提高网络爬虫程序的编写速度和数据分

这是一本全面介绍Python面向对象编程的图书。本书共分为4部分。章至第6章深入讲解了面向对象编程的核心原则和概念，以及它们在Python中的实现方式。第7章至第9章仔细探讨了Python的数据结构、内置类和方法等，以及如何从面向对象编程的角度进行分析和应用。0章至2章探讨了设计模式及其在Python中的实现。3章和4章涵盖了测试和并发两个重要主题。整本书以一个机器学习分类算法的实现案例贯穿始终，并不断探讨各种实现方式的优劣。 这是一本全面介绍Python面向对象编程的图书。本书共分为4部分。章至第6章深入讲解了面向对象编程的核心原则和概念，以及它们在Python中的实现方式。第7章至第9章仔细探讨了Python的数据结构、内置类和方法等，以及如何从面向对象编程的角度进行分析和应用。0章至2章探讨了设计模式及其在Python中的实现。3章和4章涵盖了测试和并

《Python 游戏开发从入门到进阶实战》全面介绍了使用Pygame 模块进行Python 游戏开发的知识，可帮助读者快速掌握Python Pygame 开发的技能。全书共15章， 分为基础篇和案例篇。其中基础篇介绍了Python和Pygame基础、Pygame 程序开发流程、Pygame 游戏开发基础、字体和文字、事件监听、图形绘制、位图图形、精灵的使用、音频处理等内容；案例篇主要是Flappy Bird、玛丽冒险、推箱子、飞机大战、智力拼图、画图工具的设计过程与代码实现。为了营造轻松的学习体验，在内容设置上，我们将Python 游戏开发相关知识进行分解，融入不同案例中，以减轻初学者的学习压力，同时实现快速上手。本书不仅适合对游戏开发感兴趣的初学者学习使用，还适合初中级游戏开发人员以及游戏测试、运维人员参考。

本书分为两部分。部分为～7章，介绍了Python的语法、编程基础和对常见错误的处理。第二部分为第8～14章，介绍了Python的各种实践应用，分别是对目录和文件的操作，对Excel、Word和PDF文件的操作，在图像处理、网络爬虫领域的应用，以及Python的图形用户接口编程。本书以实践应用为目的，希望读者能够前后对应，根据例题举一反三。本书可供Python爱好者和技术人员参考和自学，也非常适于用作高等院校的自动化类、电子信息类、机械类、计算机类等相关专业的教材。

《细说Python编程：从入门到科学计算》以Python 3.x为平台，由两位博士执笔，详尽细致地阐述Python编程的基础知识和高级技巧，并以大量示例代码进行实践，同时还介绍人工智能领域广泛使用的科学计算工具NumPy。《细说Python编程：从入门到科学计算》分为两篇，共19章。篇（～11章）为基础知识，主要讲解Python的编译环境、入门知识、字符串、容器、函数、循环、条件选择、模块、类、类的特殊成员、文件；第2篇（2～19章）为高级应用，包括异常处理、日期和时间、测试代码、程序打包、使用数据库、网络编程、图形用户界面、科学计算等内容。全书知识点丰富，辅之以示例演示，读者可以边学边练，快速掌握。 《细说Python编程：从入门到科学计算》还提供了16小时共151节微课教学视频，读者扫码即可观看学习，免费提供的示例源码文件可直接调用，方便上机操练

《Python信号处理仿真与应用（新形态版）》介绍了Python信号处理工具箱的体系架构及其函数和实例。本书共8章，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。为了便于读者学习使用和参考，书中提供了较完整的原理方法介绍和计算推导实例。 《Python信号处理仿真与应用（新形态版）》内容全面，实用性强，适用范围广，既可作为高等院校通信与信息系统、电子科学与技术、电子信息工程等相关专业本科生和研究生的课程教材，也可作为通信、雷达信号处理、生物医学信号处理等相关领域的工程技术人员的参考资料。

Go语言"入门易，精通难”。想要用Go语言写出优质的软件，不仅要了解Go语言的语法，还需要对Go语言的特性、软件的通用编写方法、软件项目的组织方法、并发程序设计、软件测试、软件性能优化等方面都有的了解。 本书既聚焦于Go语言，又不限于Go语言，介绍了开发者在使用Go语言时经常犯的100个经典错误，内容侧重于语言核心和标准库。对大多数错误的讨论都提供了具体的示例，以说明在什么时候容易犯这样的错误。这不是一本教条主义的图书，每个解决方案都详细传达了它应该适用的上下文。