《Python 项目开发实战入门》以玛丽冒险、销售收入分析与预测、基于Flask 的在线学习笔记、二手房数据分析预测系统、DIY 字符画、AI 图像识别工具、吃了么外卖网、51 斩百词8 个项目为案例,从软件工程的角度出发,按照项目的开发顺序,系统、全面地介绍了项目开发流程,从开发背景、系统功能分析、业务流程分析、数据库建模到项目开发,每一个过程都详细讲解,旨在使读者真正获得程序开发经验,提高项目开发能力。本书中的案例趣味性强,涉及行业广泛,覆盖了Python 开发的游戏、人工智能、数据分析、爬虫、Web 开发、App 开发等开发方向,实用性强。书中不仅项目流程详尽,还提供了项目视频讲解及完整项目源码,帮助读者提高学习和开发效率。通过本书的学习,读者可以提高编程兴趣,获得编程技巧,也可以轻松领会Python 项目开发的精髓,快速提高开
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
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
《Python从入门到实践》从学习与应用的角度出发,通过详细、精练的知识内容,帮助用户快速掌握 Python语言的关键技术。全书共分为17章,包括开启Python之旅、Python语言基础、运算符与表达式、程序的控制结构、序列的通用操作、列表(list)、元组(tuple)、字符串与正则表达式、字典与集合、自定义函数、模块、面向对象编程、文件与目录操作、异常处理及程序调试、海龟绘图、小海龟挑战大迷宫游戏、智慧星学生管理系统等多种内容。 本书内容详尽,所有知识都结合了具体实例进行讲解;涉及的程序代码给出了详细的注释,且运用了大量的效果图和示意图,力求为读者打造轻松的学习氛围;并且在每个小节后面配置了 动手试一试 栏目,使读者可以快速掌握Python语言,提升实战开发能力;在本书的*后运用了两个实战项目将Python语言的开发知识应用于实际操作
本书是一本基于OpenCV和Python的机器学习实战手册,既详细介绍机器学习及OpenCV相关的基础知识,又通过具体实例展示如何使用OpenCV和Python实现各种机器学习算法,并提供大量示列代码,可以帮助你掌握机器学习实用技巧,解决各种不同的机器学习和图像处理问题。全书共12章,章简要介绍机器学习基础知识,并讲解如何安装OpenCV和Python工具;第2章展示经典的机器学习处理流程及OpenCV和Python工具的使用;第3章讨论监督学习算法,以及如何使用OpenCV实现这些算法;第4章讨论数据表示和特征工程,并介绍OpenCV中提供的用于处理图像数据的常见特征提取技术;第5章展示如何使用OpenCV构建决策树进行医疗诊断;第6章讨论如何使用OpenCV构建支持向量机检测行人;第7章介绍概率论,并展示如何使用贝叶斯学习实现垃圾邮件过滤;第8章讨论一些非监督学习算法;第9章详细讲解如
本书从原理到实践,循序渐进地讲述了使用Python开发网络爬虫的核心技术。全书从逻辑上可分为基础篇、实战篇和爬虫框架篇三部分。基础篇主要介绍了编写网络爬虫所需的基础知识,包括网站分析、数据抓取、数据清洗和数据入库。网站分析讲述如何使用Chrome和Fiddler抓包工具对网站做全面分析;数据抓取介绍了Python爬虫模块Urllib和Requests的基础知识;数据清洗主要介绍字符串操作、正则和BeautifulSoup的使用;数据入库讲述了MySQL和MongoDB的操作,通过ORM框架SQLAlchemy实现数据持久化,进行企业级开发。实战篇深入讲解了分布式爬虫、爬虫软件的开发、12306抢票程序和微博爬取等。框架篇主要讲述流行的爬虫框架Scrapy,并以Scrapy与Selenium、Splash、Redis结合的项目案例,让读者深层次了解Scrapy的使用。此外,本书还介绍了爬虫的上线部署、如何自己动手开发一款爬虫框架、