python从其他编程语言中脱颖而出有很多原因。 事实上， 只要你现在正手握一本关于高级python核心编程的书， 就表明你已认识到 python具有如此特别的一些特性。在本书中， 你将获得有关 python编程高级主题的详细信息。 因为本书从函数章节开始， 所以，建议在阅读本书前， 先温习一下 python的基本概念知识。 如果你是初学者， 建议先阅读 《 python核心编程： 从入门到实践 （学与练） 》 ， 以便理解本书主题。 本书的编写主要关注大学的教学内容和目前需求， 还关注学生和专业人士在学习编程时面临的问题。 通过与编程爱好者交流， 发现许多人， 因为忙于其他事情， 或者只是无力承担课程费用而偏爱自学。 本书中程序开发的目的是为自学课程提供详细步骤， 并且将复杂问题分解为简单问题， 可以简 单编码后将其重组。 相信通过本书， 你将能够思考、 开

本书从基本的Python概念入手，由浅入深、典型实例剖析讲解、综合实例剖析讲解，一步一步引导初学者掌握Python编程知识。本书共20章，其中第1章到第4章是Python编程基础篇；第5章到第9章是Python编程提高篇；第10章到第13章是Python的GUI程序和图形图像篇；第14章到17章是Python人工智能应用篇；第18章到20章是Python编程高级篇，包括数据库开发、游戏开发和网络爬虫开发。 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Python编程中的热点问题、关键问题及种种难题。 本书适用于大中专学校的师生、有编程梦想的初高中生阅读，更适用于培训机构的师生、编程爱好者、初中级程序员、程序测试及维护人员阅读研究。

《漫画学Python：简单入门》是一本引人入胜的编程指南，由斯蒂芬和薛定谔带领你踏上Python编程之旅。无论你是初学者还是有一定经验的开发者，本书都能为你提供实用的技能和知识。在本书中，你将探索Python编程语言的基础知识，从变量和数据类型到控制流程和函数等方面。斯蒂芬和薛定谔以幽默风趣的方式解释复杂概念，使学习过程变得轻松有趣。本书采用了丰富的图解和实用的练习，帮助读者理解和掌握Python的核心概念。通过逐步引导和清晰的示例，你将学会如何编写正确、高效的Python代码，并且能够应用所学知识解决实际问题。无论你是想为工作或学习增加一项新技能，还是对编程世界充满好奇，本书都将成为你的理想伴侣。让斯蒂芬和薛定谔带你走进Python的奇妙世界，开始你的编程探险吧！

本书共有23章。第1章说明程序设计语言概念，然后介绍Python的优缺点。第2章介绍Python安装方法，以及Python自带集成开发环境IDLE的使用。第3章到第10章是Python语言基本语法，需要在理解基础上读懂书中例子，仅仅完成书中的习题是不够的，还需在网上寻找习题练习，达到熟练掌握Python语言基本语法的目的。第11章讲解如何使用tkinter库中的组件，创建应用程序的图形界面，实现简单功能，理解事件和事件驱动的概念，以及tkinter窗体的工作机制。 从第12章到第23章，每章一个完整的应用程序，共计12个。每章开始说明应用程序要完成的功能和实现功能的思路。如果涉及新的知识点，用例子加以说明。为使读者更容易读懂程序，对于主程序、每个函数和类的定义，都分别详细说明它们要完成的功能，每个函数的参数的意义，以及各个变量的意义。对于其中的难点给出详细

随着网络技术的迅速发展，如何有效地提取并利用信息，以及如何有效地防止信息被爬取，已成为一个巨大的挑战。本书从零开始系统地介绍了Python网络爬虫与反爬虫的开发与实战技能，全书共分为4篇，具体内容安排如下。 第1篇：基础篇（ ～3章）。系统地讲解了Python爬虫与反爬虫开发环境的搭建、爬虫与反爬虫通用基础知识、Python编程基础。 第2篇：爬虫篇（第4～8章）。这部分讲解了网络爬虫的相关知识与技能，主要包括网络爬虫快速入门、XPath匹配网页数据、re正则匹配数据、WebSocket数据抓取、Scrapy爬虫框架应用与开发等。 第3篇：反爬虫篇（第9～16章）。这部分讲解了网络反爬虫的相关知识与技能，主要包括爬虫与反爬虫的区别与认识、反爬—Header信息校验、反爬—IP限制、反爬—动态渲染页面、反爬—文本混淆、反爬—特征识别、反爬—验证码识

本书是经典畅销图书《Python核心编程（第 二版）》的全新升级版本，总共分为3部分。第 1部分为讲解了Python的一些通用应用，包括正则表达式、网络编程、Internet客户端编程、多线程编程、G

Python是一门以简洁和可读性著称的编程语言，它的易学性使其成为新手和专业人士的 。Python提供了丰富的库和框架，广泛应用于数据科学、人工智能、Web开发等领域。无论你是初学者还是 开发者，Python都能满足你的需求。 本书内容共6章，立足金融场景讲解Python的编程应用，结合利率、汇率、债券、股票、互换、期货等主题演示了Python在金融领域的典型应用，帮助读者探寻一种金融大数据分析的新思路。 本书由 的金融从业者编写，旨在引导读者掌握金融领域的Python编程技巧，适合金融领域和金融科技领域的从业者和高校师生学习参考，也适合对Python的金融应用感兴趣的其他读者阅读。

作为一本面向物联网和人工智能方向的实践应用书，本书从《义务教育信息科技课程标准（2022年版）》的内容要求出发，围绕“物联网实践与探索”和“人工智能与智能社会”模块，设计了智能家居、智能交通、智能游戏等方向的趣味实践项目共计50余个。本书强调项目式学习和知识点相结合，提供了从简单到复杂的项目案例，通过趣味主题引起读者兴趣，每个主题包括若干项目，同时在每个项目中嵌入不同的知识点，让读者能够快速上手实践物联网和人工智能应用，同时也能轻松获取软硬件知识，在动手制作中发现乐趣，学习知识。本书可作为信息科技、科创教育和STEM/STEAM课程项目参考书，读者可通过实践项目学习物联网和人工智能技术原理、Python编程和开源硬件基础。

《漫画学Python：快速提高》是一本注重实用的Python编程指南，通过幽默风趣的漫画和简洁清晰的讲解，带领读者深入探索Python编程的精髓。本书不仅适用于初学者，也适合有一定编程经验的读者，为他们提供了一个快速提升编程技能的利器。 从疯狂的模块到面向对象的编程，从日期、时间到文件和文件夹的处理，再到随机数、矩阵和数组，本书涵盖了Python编程的广泛领域，让读者能够全面掌握Python的核心知识和实用技巧。每一章节都以清晰的示例和练习引领读者深入理解，同时通过幽默有趣的漫画图解增添了阅读的乐趣。 特别是在图形界面的章节中，本书详细介绍了按钮组件、GUI和布局管理器等内容，帮助读者轻松创建精美的图形界面应用程序。通过学习本书，读者不仅能够掌握Python编程的核心概念和技能，还能够快速提升编程水平，成为Python编程的高手。 无

《漫画学Python：完美实践》是一本寓教于乐的Python编程指南，以轻松幽默的漫画和简洁明了的文字，引领读者深入学习Python编程的精髓。本书共分为多个章节，涵盖了从数据库模型到数据科学、人工智能，再到数据交换和正则表达式等多个领域，旨在帮助读者全面掌握Python编程的各种技能和应用场景。 在第一章中，读者将了解到关于数据、数据库和SQL的基本概念，学习如何使用主键、WHERE语句等进行数据库操作。第二章则介绍了制作图表的技巧，包括使用Comprehension列表、绘制饼状图和三维图表等。接着，第三章深入探讨了数据统计、数据科学和人工智能的相关知识，为读者提供了进阶的学习内容。 在第四章和第五章中，读者将学习如何使用CSV和JSON进行数据交换，以及如何利用正则表达式进行文本处理。通过实际案例和详细讲解，读者可以轻松掌握这些实用的技

本书介绍了如何使用 Python语言进行物理建模，包括完成二维和三维图形绘制、动态可视化、蒙特卡罗模拟、常微分方程求解、图像处理等常见任务。本书在第 1版的基础上增加了关于用 SymPy进行符号计算的新内容，介绍了用于数据科学和机器学习的 pandas和 sklearn库、关于 Python类和面向对象编程的入门知识、命令行工具，以及如何使用 Git进行版本控制。 本书适合对科学计算感兴趣、想要使用 Python完成物理建模的学生和研究人员阅读。

Python语言凭借其简洁、易读及可扩展性等特点，已成为程序设计领域备受欢迎的语言之一。丰富的Python第三方包（又称“第三方库”）使得Python可以应用于多个领域，气象研究与应用领域也不例外。由NCL转化来的库很大程度地方便了读者的学习。本书内容由浅入深且针对性强，示例丰富且涉及面广，系统地介绍Python语言的基本语法、 特征以及与气象应用密切相关的工具包。本书从Python和Linux的基础知识开始讲解，无编程基础或需巩固基础的读者也能阅读；然后介绍气象数据的读取、处理等；接着介绍绘图基础知识与常用的气象绘图方案；继而介绍一些常用气象物理量计算以及统计方法与检验等； 介绍简易机器学习入门和几种Python计算加速方案。

本书先介绍预测分析的重要概念和原则，然后给出一系列的代码示例和算法讲解，引导读者了解完整的预测分析流程，进而用Python工具构建高性能的预测分析解决方案。全书所涵盖的内容包括预测分析过程、理解问题和准备数据、理解数据集—探索性数据分析、基于机器学习的数值预测、基于机器学习的类别预测、调整模型和提高性能、基于Dash的模型实现等。本书适合想要学习预测建模并对用Python工具实现预测分析解决方案感兴趣的数据分析师、数据科学家、数据工程师和Python开发人员阅读，也适合对预测分析感兴趣的读者参考。

本书主要介绍Python语言的开发环境（包括Spyder、Jupyter和PyCharm）与交互式工具、语言概述、数据结构、编程范型、库、数据分析、数据可视化及应用案例分析。本书通过融合其他相关知识，重点讨论了Python在网络爬虫、 系统、图像处理和机器学习等多个领域的应用。本书不仅注重基本概念的讲解，还强调问题的分析与求解，并在教辅资源中给出了大量实例、源代码及4个Python实验，以供读者练习，进而帮助读者巩固所学知识。 本书的内容覆盖面广，实用性强，既可作为高等院校计算机、软件工程、人工智能、数据科学与大数据技术、信息和通信工程等专业相关课程的教材，又可供计算机视觉、机器学习等领域的技术人员参考使用。