《Python编程练习与解答》通俗易懂，精选186道涵盖各学科和日常生活的实用练习题，帮助程序员扎实掌握基础知识，提高编程技能。还提供一部分练习的答案，其中的注释指出解题技巧或Python语法要点。 这个新版本对上一版做了全面更新，呈现更多基础知识，简明扼要地讲述习题中涉及的核心概念。阅读本书前，读者只需要了解Python入门编程知识。

本书采用项目驱动模式，并通过Python库建立起一套基础的、实用的接口自动化测试框架。 本书共分为两部分，部分为接口自动化测试基础，包括第1～6章，先带读者部署被测系统， 然后分别讲解 HTTP 请求的发送（Requests 库）、目录及文件的操作（os 库）、日志信息的 记录与输出（logging 库）、数据库的操纵（PyMySQL 库）、pytest 框架的使用等，所用的库 都是设计接口自动化测试框架常用的基础库。第二部分为构建接口自动化测试框架，包括第 7 ～ 9 章，将应用部分的基础知识，带读者对 ZrLog 项目设计测试用例、搭建接口自动化 测试框架、实现接口自动化测试框架的持续集成等。 本书不但展示了设计接口自动化测试框架的整个过程，还讲解了设计接口自动化测试框 架所需的基础能力和思维。本书适合接口自动化测试的从业者阅读，也适合相关专业的院校 及各大培

有限元是当今工程分析中应用*广泛的数值计算方法。本书以结构分析为主题，介绍了基于Python的有限元分析开源框架（被作者命名为Feon）的搭建过程和扩展方法。本书分为5章，主要内容包括Python、Numpy（Python著名的矩阵运算包）和Matplotlib（Python著名的二维绘图包）简介，Feon的框架及结构分析子包Feon.sa（structural analysis）的搭建过程，Feon中自带单元的定义和应用，如何自定义单元、求解函数（以计算结构动力学频率和振型为例）及子包（以渗流分析为例，定义子包ffa（fluid flow analysis）），以及Python进行有限元编程方面的建议。书中所有的程序均在Python 2.7上测试通过。

本书以开发一款对战游戏为主线，讲述了一架战机为了守护地球而勇战外星怪兽的故事。从游戏的构思和设计开始，再通过Python语言将设计在程序中落地实现。全书设计了34个课程章节共54个Python编程实验，这些实验既是完整游戏场景下的细分任务，也是Python编程知识的分解学习。精心的编排设计使得这些实验在局部上顺应了读者由易到难的学习曲线，在整体上也能实现游戏情节的前后衔接和环环相扣。这种方式摈弃了教条式的理论灌输，将编程知识以润物无声的方式融入到具体的实验任务中。这不仅能充分激发读者的学习兴趣、创造力和探索欲望，也会在一级级的挑战过程中不断获得成就感，更能在不知不觉中完成Python编程从入门到精通的蜕变。

全书精选十个游戏案例，涵盖不同的游戏类型，每一章围绕一个经典游戏案例展开，并突出一个游戏编程的主题。本书涉及的主要知识点有游戏循环的原理、鼠标及键盘事件处理、碰撞检测及处理、随机数的运用、定时器的使用、游戏场景的滚动、角色动画的播放、音效及音乐的播放、缓动效果、游戏关卡设计、游戏人工智能的原理及运用等。本书将 Python语法知识及常用的编程技巧糅合在各个游戏案例中介绍，为读者展示 Python语言的实际运用场景。 本书内容安排合理，架构清晰，注重理论与实践相结合，适合作为零基础学习 Python开发初学者的教程，也可作为本科院校及大专院校的教材，还可供职业技术学校和各类游戏培训机构使用。

《算法之美 Python 语言实现》基于 Python 语言系统讲述了算法基础知识、数据结构和各种经典算法，包含传统典型算法、竞赛算法、大数据算法、人工智能算法、游戏算法等，在讲解经典算法的同时，尽量吸收*的算法成果，并体现实战性。为了解决算法类图书不容易被接受的问题，本书对算法理论的讲解结合了83个具体的实例应用，实例讲解遵循需求规则、算法思想、代码实现和算法点评这一规律；算法思想基于各种图示来演示算法的设计流程，使设计思路清晰明了；代码实现中对关键代码给予注释，帮助读者*程度地理解算法程序设计的具体含义。本书每章均提供了配套的实验习题及答案，以巩固所学，增强实战应用技能。另外，本书对部分章节配备了视频讲解，读者可以使用手机扫码来轻松学习。总之，本书设计体现了轻松易学的思想，*程度地帮助读者理解算

内容简介： 本书是一本面向初学者的Python基础性教程，分别从 程序是什么 开始Python的学习 编写Python程序时的规则 构成程序的基本功能 试着编写猜数字游戏 将猜数字游戏图形化 类和对象 试着使用扩展模块 8章对Python语言进行由浅入深的讲解，令Python初学者带着兴趣去学习。本书语言生动、版式设计活泼，通过讲解一段语法后进行编写示例的形式，能够让初学者加深理解。 本书适合对Python感兴趣的零基础的读者阅读和学习，也适合相关培训机构作为教材使用。

本书系统介绍了经典的机器学习算法，并通过实践案例对算法进行解析。 本书内容包含三部分: 部分（第1章和第2章）为入门篇，着重介绍Python开发基础及数据分析与处理；第二部分（第3章和第4章）为基础篇，着重介绍机器学习的理论框架和常用机器学习模型；第三部分（第5～11章）为实战篇，介绍经典机器学习算法及应用，包括KNN分类算法、K Means聚类算法、推荐算法、回归算法、支持向量机算法、神经网络算法以及深度学习理论及项目实例。 本书力求叙述简练，概念清晰，通俗易懂。书中的案例选取了接近实际应用的典型问题，以应用能力、创新能力的培养为核心目标。 本书可作为高等院校计算机、软件工程、大数据、通信、电子等相关专业的教材，也可作为成人教育及自学考试用书，还可作为机器学习相关领域开发人员、工程技术人员和研究人员的参考用

Python基础语法，包括三种结构，函数，面向对象，海龟绘图。案例结合中国诗词、魔术、字谜等传统文化，趣味性和应用性强。本书面向8到16岁青少年，可作为其编程学习的入门书，文字幽默，内容丰富多彩，案例有趣好玩，是难得的一本青少年编程学习书。本书由浅入深、循序渐进地讲解Python青少年趣味编程所需要的基础知识，力求从零开始、通俗易懂。中小学生即使对编程没有任何概念，只要从*章开始依次阅读，也是可以完全理解并掌握这些内容的。

本书全面、系统地介绍了使用Python对系统进行操作与控制的os与sys两大模块。全书分为两部分共12章，其中，*部分为os模块（系统操作），主要包括系统及硬件相关、获取环境变量、进程操作、其他系统相关操作等内容；第二部分为sys模块（系统相关），主要包括标准输入流与输出流、获取Python解释器相关信息、Windows系统相关、虚拟环境与路径、获取系统编码信息、线程与递归、程序异常相关、其他sys模块属性及方法等内容。本书以模块应用为主线，通过大量的快学快用，帮助读者透彻理解os模块和sys模块的属性、方法及其应用。本书附有配套资源包及数字书。资源包提供了书中所有快学快用的源代码和关键代码段，且所有源代码都经过精心调试，在Windows 7\Windows 10系统中测试通过，保证能够正常运行。本书是各级Python程序开发人员***的参考书，也非常适合大中专院

MicroPython是近年国外开源硬件（也是智能硬件）中*热门的主题之一，它使用Python语言在嵌入式中编程，不需要了解底层寄存器、数据手册、厂家的库函数，大部分外设和常用功能都有自己的库，使开发和移植变得容易和快速。MicroPython已经可以真正用于开发产品，这是其迅速吸引智能硬件开发者的原因。本书带领初学者逐步了解MicroPython的基础知识、硬件平台、开发技巧，采用大量浅显易懂的实例，使读者在实践中快速入门。

机器学习作为实现人工智能的方法，是一种让计算机具备学习能力的数理技术。本书就以Python为工具，结合实例和代码分析对机器学习中的异常检测和系列数据分析技术进行了详细解说。其中前半部分介绍了基本的分类器和预测器的使用方法，以便读者能够顺利地进行机器学习实践。后半部分以作者的研究经验为基础，介绍了一些应用于实际问题的例子。 本书以解说实例源码为中心，特别适合有一定编程基础、对机器学习技术感兴趣的高校学生学习，也适合将机器学习技术应用于实际业务的工程师参考。

本书通过全彩图解 视频讲解的形式，介绍了Python编程入门及应用的相关知识，主要内容包括：Python编程环境安装与运行、Python中的数字运算、Python中的数据类型、输入输出与文件操作、条件与循环语句、函数与库、Python的OS、Python的命名空间与生命周期，以及Python五子棋项目实例、Python实现简易计算器、Python嵌入式实例 机器视觉等综合案例的开发。本书内容循序渐进，讲解通俗易懂，书中重难点章节配套视频讲解，扫码即可随时观看，同时提供源程序，方便学习实践。本书适合Python初学者、热爱编程的青少年朋友自学使用，也适合中小学信息技术课堂或相关培训机构用作教材。

机器学习是人工智能的重要技术基础,涉及的内容十分广泛。本书基于Python语言,实现了12个典型的实战案例,其内容涵盖了机器学习的基础算法,主要包括统计学习基础、可视化、常用的分类算法、文本分析、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制、生成对抗网络、电子推荐系统等理论。 本书深入浅出,以实际应用的项目作为案例,实践性强,注重提升读者的动手操作能力,适合作为高等院校本科生及研究生机器学习、深度学习、数据挖掘等课程的实验教材,也可作为对机器学习和深度学习感兴趣的研究人员和工程技术人员的参考资料。

本书全面、系统地介绍了使用Python对日期与时间进行操作的time模块、datetime模块和calendar模块。全书分为三部分共16章，其中，*部分为time模块（时钟与时间），主要包括术语和常量、时间戳相关操作、时钟与计数器、格式化时间等内容；第二部分为datetime模块（日期和时间），主要包括格式化日期时间、时间相关、日期相关、星期相关、日期和时间相关、UTC与时间差相关、时区与夏令时相关等内容；第三部分为calendar模块（日历相关操作），主要包括属性与时间戳、闰年及星期相关方法、返回日期迭代器、返回日期列表、获取或显示日历等内容。本书以模块应用为主线，通过大量的快学快用，帮助读者透彻理解time模块、datetime模块和calendar模块的属性、方法及其应用。本书附赠配套资源包及数字电子书。资源包提供了书中所有快学快用的源代码和关键代码段，且所有

本书是《 笨办法 学Python 3》一书的进阶篇，《 笨办法 学Python 3》介绍了用Python 3编程的基础知识，而本书则通过52个精心设计的习题帮助读者超越基础，提升水平。这52个习题大部分都结合实际演示，并配有附加挑战，每个习题都可以帮读者掌握一项关键的实践技能，包括使用文本编辑器管理复杂的项目、利用功能强大的数据结构、应用算法处理数据结构、掌握必要的文本分析和处理技术、使用SQL有效且合逻辑地建模存储数据，以及学习强大的命令行工具等。本书旨在帮助读者从单纯地编写能运行的代码跨越到编写能解决实际问题的高质量Python代码，成为一名高阶的Python程序员。 本书适合所有已经开始使用Python的技术人员，包括初级开发人员和已经升级到Python 3.6版本以上的经验丰富的Python程序员。

基础篇：HTTP协议、WEB服务器原理、网络协议、HTML规范、编码 技术原理篇：普通爬虫、主题爬虫、微博、礼貌型爬虫、分布式爬虫、协议数据还原、ETL、大数据交易技术：平台、技术支持、难点 工具与应用篇：从零开始、开源系统/Java、Python 工具应用：爬虫用于抓取论坛、用于舆情监测

本书集教材、练习册、上机指导于一体，基于Python 3.8阐述Python语言的基础知识，以及使用Python语言的开发应用实例。本书全面覆盖计算机等级考试二级Python语言的知识范围，具体内容包括程序设计导论、Python语言基础、程序流程控制、函数和代码复用、组合数据和数据结构基础、输入输出和文件处理、数值和日期处理、字符串和文本处理、面向对象的程序设计、模块化程序设计、数据库访问以及Python计算生态（Python第三方库）等。本书还以电子版形式提供计算机等级考试（二级Python语言程序设计）题库（真题和模拟题），作为学生学习和考级的开源学习资源。

《图解机器学习 算法原理与 Python 语言实现》从应用场景出发，利用大量图解和流程图相结合的方式讲解机器学习的基本知识及其常用经典算法的应用，全书没有大篇幅的理论介绍和复杂的数学公式推导，也没有生涩难懂的专业术语，而是通过浅显易懂的图示、直观的流程图以及与生活息息相关的实例应用让读者轻松学习和掌握机器学习知识，从而明白机器学习是如何影响和改变人类生活的。 本书共14章，覆盖了监督学习、半监督学习、无监督学习、增强学习和机器学习新算法等内容。具体包括*小二乘法、*近邻算法、贝叶斯分类、支持向量机分类、增强学习AdaBoost、决策树算法、无监督k-Means聚类、Apriori关联规则算法、PageRank 排序、EM参数估计、半监督学习、深度学习和迁移学习。 全书14章构成了机器学习从经典到现代的体系框架，每章也可独立阅读。本书适合

本书以机器学习算法为主题，详细介绍算法的理论细节与应用方法。全书共19章，分别介绍了逻辑回归与*熵模型、k-近邻模型、决策树模型、朴素贝叶斯模型、支持向量机模型、集成学习框架、EM算法、降维算法、聚类算法、神经网络模型等基础模型或算法，以及8个综合项目实例：汽车运动学片段分类、垃圾信息识别、乳腺癌识别、波士顿房价预测、生成动漫人物、鸢尾花分类、人脸识别、保险行为数据用户分类器。本书重视理论与实践相结合，希望为读者提供全面而细致的学习指导。 本书适合机器学习初学者、相关行业从业人员以及高等院校计算机科学、软件工程等相关专业的师生阅读。

本书为*一流本科课程配套教材，定位于非计算机专业学生的程序设计通识课程，基于 普及程序设计能力、培养解决复杂专业问题能力、训练计算思维能力 的教学目标。 在系统讲解Python语言语法和程序设计基本思想的同时，改变传统教学中严格按知识点顺序组织内容的模式，以案例为纽带建立知识点间的有机联系，强化知识点间的交叉融合，使常用的知识反复再现，循序渐进地培养学生掌握利用Python语言解决复杂问题的能力。 本书分为程序设计基础和应用两部分：基础部分主要讲授Python语法、各种数据类型的应用、常用内置函数与常用模块的基本使用方法。应用部分主要聚焦于讲授文件与数据可视化方法。 本书为新形态教材，配套教学课件、微视频、源代码、案例素材和教案等丰富的资源，适合作为各类高校Python程序设计通识课程教材，也适合初学Python程序设计

本书是面向第4代树莓派（Raspberry Pi4B）的全新实战指南。树莓派（Raspberry Pi）是一款价格低廉、只有一张信用卡大小的计算机。然而麻雀虽小，却五脏俱全，树莓派是一款基于Linux操作系统的，能激发用户探索和实践计算机专业知识的实用工具。 本书生动有趣、图文并茂、内容翔实、深入浅出，包括100个树莓派*典型的应用案例，详细地剖析了树莓派的工作原理、网络应用、Python编程、游戏编程、传感器应用、服务器搭建、语音处理等知识。本书配有相关的源代码供读者下载，方便读者快速掌握树莓派的相关知识。 本书适合对树莓派应用和开发感兴趣的读者阅读，也可用作高校树莓派相关实践课程的教学参考书。

随着人工智能、大数据与云计算的发展，Python语言得到了越来越多的使用。 本书以工作过程为导向，采用项目驱动的方式组织内容。全书共分8章，第1章介绍了编程语言发展的历程及Python开发环境的搭建；第2章介绍了Python语言的缩进、注释、数据类型、字符串、运算符和表达式等；第3章介绍了顺序结构、选择结构和循环结构等程序控制流程；第4章介绍了列表、元组与字典等数据结构；第5章介绍了Python函数的定义与调用，以及其他高阶函数的使用；第6章介绍了Python的模块与包的使用方法；第7章阐述了Python面向对象的特性；第8章介绍了Python的文件操作与异常处理机制。 本书既可作为大数据、人工智能等相关专业应用型人才的教学用书，也可以作为Python初学者的学习参考书。

TensorFlow是Google所主导的机器学习框架，也是机器学习领域研究和应用的热门对象。 本书主要介绍如何使用TensorFlow库实现各种各样的模型，旨在降低学习门槛，并为读者解决问题提供详细的方法和指导。全书共10章，分别介绍了TensorFlow基础知识、聚类、线性回归、逻辑回归、不同的神经网络、规模化运行模型以及库的应用技巧。 适合想要学习和了解 TensorFlow 和机器学习的读者阅读参考。如果读者具备一定的C 和Python的经验，将能够更加轻松地阅读和学习本书。