《Python从入门到精通》从初学者角度出发,通过通俗易懂的语言、丰富多彩的实例,详细介绍了使用Python进行程序开发应该掌握的各方面技术。全书共分22章,包括初识Python、Python语言基础、运算符与表达式、流程控制语句、列表与元组、字典与集合、字符串、Python中使用正则表达式、函数、面向对象程序设计、模块、异常处理及程序调试、文件及目录操作、操作数据库、GUI界面编程、Pygame游戏编程、网络爬虫开发、使用进程和线程、网络编程、Web编程、Flask框架、e起去旅行网站等。所有知识都结合具体实例进行介绍,涉及的程序代码都给出了详细的注释,读者可轻松领会Python程序开发的精髓,快速提升开发技能。除此之外,本书还附配了235集高清教学微视频及PPT电子教案。
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: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。
本书从基础的知识开始,讲解Web开发的整个流程,展示如何使用Python做测试驱动开发。本书由三个部分组成。靠前部分介绍了测试驱动开发和Django的基础知识,并在每个阶段进行严格的单元测试。第二部分讨论了Web开发要素,探讨了Web开发过程中不可避免的问题,以及如何通过测试解决这些问题。第三部分探讨了一些话题,如模拟技术、集成第三方认证系统、Ajax、测试固件以及持续集成等。第2版全部使用Python3,并针对新版Django全面升级,介绍了由外而内的测试驱动开发流程。本书适合Web开发人员阅读。
《狂人C:程序员入门》以独特的方式全面地讲述了c语言(c89和c99)的基本概念和编程知识。面向初学者,对基本概念详尽透彻的剖析,强调良好的编程习惯和风格,结合软件工程、软件测试的基本理念介绍编程知识,是《狂人C:程序员入门》的主要特色。
本书通过实际操作帮助读者透彻地理解现代渐进式Web应用开发,指导读者学会利用原生应用的特性构建Web应用。主要内容包括:某酒店网站构建全流程,开发渐进式Web应用时一些需要重点考虑的因素,离线的Web应用的原则,渐进式Web应用为用户界面带来的一些新挑战和新机会,等等。
编程的核心是算法,学习算法不仅能教会你解决问题的方法,而且还能为你今后的发展提供一种可能。《你也能看得懂的Python算法书》面向算法初学者,首先介绍当下流程的编程语言Python,详细讲解Python语言中的变量和循序、分支、循环结构,以及列表和函数的使用,为之后学习算法打好基础。然后以通俗易懂的语言讲解双指针、哈希、深度、广度、回溯、贪心、动态规划和很短路径等经典算法。《你也能看得懂的Python算法书》适合有编程基础的算法爱好者阅读。
Sybase公司继PowerBuilder 7.0和PowerBuilder 8.0之后,又推出了增强了部分功能的PowerBuilder 9.0。这个版本具有以下新的功能:提供XML Data Window;提供新的组件让使用者可以轻易使用Web Services;新增JSP Targets,可在PowerBuilder开发环境中直接开发及部署JSP程序;提供WinCE应用程序开发环境等。本书通过大量而又实用的开发实例,一步步地向读者介绍和讲解如何使用PowerBuilder 9.0中提供的工具和功能来实现所需要的系统功能,并介绍一些设计和编程的技巧。
PowerBuilder 9.0是Sybase公司推出的具有可视化界面的客户/服务器模式及分布式数据库应用程序的前端开发工具。利用PowerBuilder,可以迅速开发出面向对象的数据应用程序。PowerBuilder 9.0是该产品的版本,它在旧版 的基础上增加了以下功能:提供了XML DataWindow;提供新的组件让使用者可以轻松使用Web Services;可以在PowerBuilder开发环境中直接开发和部署JSP程序等。
本书基于数据驱动的思维,以R和Python作为编程工具对大量实际案例做了分析。介绍了回归、分类及各种多元分析方法(包括主成分分析、因子分析、聚类分析、典型相关分析、二元及多元对应分析、多维尺度变换分析)的概念、应用及可能的误区。 本书并不要求读者有数理统计的预备知识,而且本书在一开始为读者提供了为理解概念而必要的代数知识,并附有学习编程语言的练习。读者可以通过本书学到机器学习的很重要内容并同时学习编程语言,打下数据科学的基础。
本书以从零开发一个博客系统为例,介绍Django在日常工作中的应用。本书共分为四部分。靠前部分介绍编码之前的准备工作,包括需求分析、Web开发基础以及选型时Demo的练习。第二部分开始正式实现需求,介绍了环境配置、编码规范以及合理的项目结构划分。通过对Django各部分(Model、Form、admin、View)的介绍和使用,完成了一个基础的博客系统。第三部分在前面的基础上介绍Django第三方插件的使用,通过引入这些插件进一步增强我们的系统。很后一部分也是正式工作中必不可少的部分,包含调试代码、优化系统、压力测试以及自动化等内容。本书适合Python Web开发人员阅读。
了解数据结构与算法是透彻理解计算机科学的前提。随着Python日益广泛的应用,Python程序员需要实现与传统的面向对象编程语言相似的数据结构与算法。本书是用Python描述数据结构与算法的开山之作,汇聚了作者多年的实战经验,向读者透彻讲解在Python环境下,如何通过一系列存储机制高效地实现各类算法。通过本书,读者将深刻理解Python数据结构、递归、搜索、排序、树与图的应用,等等。
本书主要介绍了金属切削仿真专用软件AdvantEdgeFEM的主要功能及其基本原理,包括二维/三维仿真工艺模型及其参数设置、材料模型的建立及其应用、网络参数及其重划参数设置、仿真结果的后处理等模块。可供相关研究开发人员学习AdvantEdgeFEM软件使用,或者作为其他切削数值仿真软件学习的参考书。
众所周知,Python这门编程语言的应用场景十分广泛,人工智能、数据分析、爬虫、Web开发、游戏制作等领域都能看到Python的身影,随着近几年Python的大热,和上述Python应用场景相关的书籍、视频、网站等教学资源随处可见,而市面上Python的基础入门教程更是多如牛毛。遗憾的是,在如此丰富的Python教学资源中,为网络工程师量身打造的计算机网络运维方面的教学书籍却相当匮乏。本书内容基于思科设备和技术,从网络工程师的角度出发,以截稿前的Python 3.8为主,从Python的安装到基础和进阶知识,再到Python在网络运维中的实战应用和网络工程师必须掌握的Python第三方模块,所有内容均为网络工程师量体裁衣,让完全零基础的网络工程师能够快速上手并掌握Python这门编程语言,将网络运维自动化技术运用在日常工作中,在提高工作效率的同时,提升职场竞争力。本书所
本书首先讲解量化交易的基础知识,即量化交易的定义、特点、作用、主要内容、历史、与传统交易的区别、注意事项、JoinQuant(聚宽)量化交易平台;然后讲解量化交易开发语言Python,即讲解Python语言的开发环境、基本语法、基本流程控制、特征数据类型、函数及应用、面向对象程序设计;接着讲解如何利用Python语言编写量化策略、Python量化策略的常用库和模块、获取数据函数、回测、因子分析;很后讲解Python量化策略的技术指标实例和Python量化交易策略实例。在讲解过程中既考虑读者的学习习惯,又通过具体实例剖析讲解量化交易过程中的热点问题、关键问题及各种难题。本书适用于各种不同的投资者,如股民、期民、中小散户、职业操盘手和专业金融评论人士,更适用于那些有志于在这个充满风险、充满寂寞的征程上默默前行的征战者和屡败屡战、愈挫愈勇
本书介绍了Go语言的实践应用技术,主要以实际应用为目的,使读者在掌握基本的Go语言知识的基础上进行更多的实践训练。本书涵盖了Go语言基本概念、Go应用程序的管理机制、创建用户界面、云基础设施、微服务器及服务到服务的通信模式等内容,并按照问题、解决方案和讨论的顺序结合具体的程序示例对70种Go语言的技术逐步进行了介绍。本书可以作为程序员解决实际问题的参考。也可以作为Go语言爱好者学习和应用的参考书。还可以作为非专业学生Go语言学习的入门参考书,也可以作为专业学生的实践参考书。
本书采用大量图片,通过详细的分步讲解,以直观、易懂的方式展现了7个数据结构和26个基础算法的基本原理。章介绍了链表、数组、栈等7个数据结构;从第2章到第7章,分别介绍了和排序、查找、图论、安全、聚类等相关的26个基础算法,内容涉及冒泡排序、二分查找、广度搜索、哈希函数、迪菲-赫尔曼密钥交换、k-means算法等。 本书没有枯燥的理论和复杂的公式,而是通过大量的步骤图帮助读者加深对数据结构原理和算法执行过程的理解,便于学习和记忆。将本书作为算法入门的步,是很好不错的选择。
本书结合了机器学习、数据分析和Python语言,通过案例以通俗易懂的方式讲解了如何将算法应用到实际任务。 全书共20章,大致分为4个部分。部分介绍了Python的工具包,包括科学计算库Numpy、数据分析库Pandas、可视化库Matplotlib;第2部分讲解了机器学习中的经典算法,例如回归算法、决策树、集成算法、支持向量机、聚类算法等;第3部分介绍了深度学习中的常用算法,包括神经网络、卷积神经网络、递归神经网络;第4部分是项目实战,基于真实数据集,将算法模型应用到实际业务中。 本书适合对人工智能、机器学习、数据分析等方向感兴趣的初学者和爱好者。