本书作为一本Python程序设计语言教材，以具体应用为导向，以丰富的案例为依托，主要阐述Python语言的基础知识，让读者对Python语言的全貌有基本理解，并能够高效地应用。与此同时，书中的案例融入思政理念，对课程思政进行了探索。本书共9章，开发环境基于Windows 10操作系统、Pytho3.9版本和PyCharm开发工具。章至第8章主要侧重基础知识，第9章主要侧重应用实践，讲解了可视化词云项目、新闻网页爬虫项目、商品统计图和自动生成项目以及人脸识别项目。 本书是集教材、练习册、上机指导和微课视频于一体的新形态一体化教材，读者可通过扫描进行学习。本书配有电子课件、源代码，读者可登录（）以教师身份注册后免费下载或联系编辑（88379194，）咨询。本书还配有“示范教学包”，教师可在超星学习通上实现“一键建课”。本书可以作为各类职业院校计算机

本书立足于企业应用场景，从赋能商业价值、培养员工数据分析能力和 企业数字变革这三大角度勾勒出一套敏捷BI实践指南。除提供丰富的理论指南和Power BI 实践内容外，本书还涉及Power BI Service治理方面的内容。只有在一个治理完善的Power BI Service架构上，Power BI的规模化应用才有可能得以实现。另外，本书还涉及了Power BI与 Microsoft 365结合的案例，为Power BI的应用场景提供了延伸。无论你是专注于个人自助分析，还是企业BI解决方案，本书都会以独特的视角为你提供 有参考价值的内容。

低代码开发平台是企业实现数字化转型的有效手段。近几年，各大软件公司纷纷布局和推出低代码开发平台，而微软公司的Power Platform 已占据世界500 强97%企业的市场。 本书从Power Platform 基础理论出发，并着手实践，除了介绍大众熟知的数据可视化工具Power BI，还介绍Power Apps、Power Automate、Power Virtual Agents 及通用组件（AI Builder、Data Connector、Dataverse）等，帮助读者了解Power Platform 的工作原理和业务场景，掌握低代码应用开发、流程自动化、数据分析与可视化、智能聊天机器人等应用技能。 本书内容循序渐进，指导性强，尤其适合非IT 背景的业务人员，及对数字化转型，特别是对全民开发、低代码开发感兴趣的读者阅读、使用。

本书借助Matplotlib讲解开展Python数据可视化实践所需要掌握的关键知识和技能。本书主要由Matplotlib入门、精进、演练和拓展四部分组成。同时，为方便读者对书中的内容进行有效实践，相关章节都会配以大量典型的综合案例。书中使用的代码都是Python编程知识里的基础内容，有利于读者将时间和精力放在数据可视化的实践本身上。因此，本书适合对Python数据可视化有兴趣的各行业和领域的有识之士。

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本书专门针对Python新手量身编写，涵盖Python3实际开发的重要知识点，内容包括：Python语言的类型和对象、操作符和表达式、编程结构和控制流、函数、序列、多线程、正则表达式、面向对象编程、文件操作、网络编程、邮件收发、数据库操作等，提供Python爬虫、自然语言处理、区块链项目范例，各章还安排了调试、问题解答、温故知新、牛刀小试等内容，以帮助读者学会处理程序异常、解答学习困惑、巩固知识、学以致用。 本书还开发了配套小程序学习课件，课件中涵盖视频教学、代码示例、资源包、扩展知识、习题、PPT、FAQ、作业8大主题，大幅扩展了本书知识体系，可帮助读者轻松快速地掌握Python编程技能。 本书技术优选、示例丰富、代码可读性及可操作性强，很好适合Python初学者和转型到Python开发的程序员使用，也可作为Python网课、培训机构及大专院校的教

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本书讲解了如何使用Python编写网络爬虫，涵盖爬虫的概念、Web基础、Chrome、Charles和Packet Capture抓包、urllib、Requests请求库、lxml、Beautiful Soup、正则表达式解析数据、CSV、Excel、MySQL、Redis、MongoDB保存数据、反爬虫策略应对、爬虫框架Scrapy的使用与部署，以及应用案例。本书结构清晰、内容精练，代码示例典型实用，附带实践过程中遇到问题的解决方案，非常适合Python初学者和进阶读者阅读。

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魏贞原著的这本《机器学习(Python实践)》系统地讲解了机器学习的基本知识，以及在实际项目中使用机器学习的基本步骤和方法；详细地介绍了在进行数据处理、分析时怎样选择合适的算法，以及建立模型并优化等方法，通过不同的例子展示了机器学习在具体项目中的应用和实践经验，是一本 好的机器学习入门和实践的书籍。 不同于很多讲解机器学习的书籍，本书以实践为导向，使用scikit-learn作为编程框架，强调简单、快速地建立模型，解决实际项目问题。读者通过对本书的学习，可以迅速上手实践机器学习，并利用机器学习解决实际问题。本书 适合于项目经理、有意从事机器学习开发的程序员，以及高校相关专业在的读学生阅读。

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