Python程序設計入門到實戰 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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何敏煌 著

圖書標籤:

• Python
• 編程入門
• 程序設計
• 實戰
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• 教程
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• 開發
• 學習

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302455967

版次：1

商品編碼：12088576

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-12-01

用紙：膠版紙

頁數：402

字數：666000

內容簡介

　　Python語言是目前市麵上*受歡迎的程序設計語言之一，除瞭功能強大之外，還有快速上手、隨時可擴充、社群支持等特性。本書以16章的篇幅快速介紹Python語言的精要，包括程序設計的重要性以及由來、Python語言的基礎知識、程序設計環境的安裝與設置、軟件包管理與在綫資源、jupyter的使用、數據類型、錶達式、函數、程序控製流程、與數據庫的操作、提取網頁數據、Firebase數據庫、FacebookGraphAPI、Matplotlib、pillow、Django、雲端開發Cloud9以及Git版本控製技巧等內容。
　　本書的結構與敘述風格更加“親民”，以精選的日常問題為主綫，讓讀者分析和學習這些日常問題的解決方法，既適閤想學習Python程序設計的初學者自學，也適閤使用Python語言開發網絡應用的專業人員參考，同時還可作為大專院校和培訓機構的教材。

作者簡介

　　何敏煌，中國颱灣交通大學信息科學所博士。平時除瞭研究KVM虛擬機雲端容錯技術之外，也利用閑暇時間緻力於信息科技的中文化和普及化。他主要的專長為Linux虛擬主機的管理與維護、WordPress網站的構建、電子商務應用、網站後端技術的開發與應用以及程序設計。

內頁插圖

目錄

第1章 程序設計所需要的基礎知識 1
1-1 什麼是程序設計語言 2
1-2 程序設計的重要性 4
1-3 最受歡迎的程序設計語言 5
1-4 學習程序設計需要知道的邏輯概念 6
1-5 本書的結構及內容說明 9
第2章 快速瞭解Python程序設計語言 11
2-1 Python簡介 12
2-1-1 Python的曆史沿革 12
2-1-2 深受歡迎的Python程序設計語言 12
2-1-3 Python程序設計基本元素 13
2-1-4 Python程序易用性示範 17
2-2 學習Python的重要性 19
2-3 Python 2 和 Python 3 的差異 20
2-4 Python的應用領域 21
2-5 習 題 22
第3章 Python程序設計環境的安裝與設置 23
3-1 馬上使用Python編寫程序 24
3-1-1 Windows用戶 24
3-1-2 Mac OS 及 Linux 用戶 24
3-1-3 在交互式界麵中測試你的Python 25
3-2 安裝Python 3.x窗口環境 27
3-2-1 Windows的IDLE窗口環境 27
3-2-2 Microsoft Python Tools for Visual Studio 32
3-2-3 Mac OS的IDLE窗口環境 34
3-3 簡單且易上手的iPython Notebook以及jupyter 38
3-3-1 安裝jupyter 38
3-3-2 在命令提示符中執行iPython 40
3-3-3 執行瀏覽器版本的iPython Notebook 42
3-4 程序代碼編輯器的介紹 46
3-4-1 Notepad++的安裝與應用 46
3-4-2 TextWrangler的安裝與應用 50
3-5 在Linux虛擬機中運行Python 52
3-5-1 安裝VMWare Workstation Player 52
3-5-2 創建Ubuntu 14 Workstation 虛擬機 54
3-5-3 在Ubuntu 16 Workstation中運行Python 60
3-6 習 題 62
第4章 Python軟件包管理與在綫資源 63
4-1 Python軟件包管理工具 64
4-1-1 easy_install的安裝與使用 64
4-1-2 pip安裝與使用 65
4-2 Python虛擬環境的設置 66
4-2-1 在Mac OS中安裝Virtualenv 66
4-2-2 在Windows中安裝Virtualenv 67
4-3 高級軟件包安裝實踐 68
4-3-1 Anaconda軟件包介紹 68
4-3-2 在Windows中安裝Anaconda、NumPy以及Matplotlib 69
4-3-3 在Mac OS中安裝Anaconda、NumPy以及Matplotlib 72
4-3-4 使用Matplotlib繪製精美數學圖形 75
4-4 Python的在綫資源與支持 77
4-4-1 PyPI網站介紹 77
4-4-2 在PyPI中尋找可以用來産生數獨題目的軟件包 79
4-4-3 運用找到的軟件包設計程序 81
4-5 習 題 81
第5章 開始設計Python程序 82
5-1 jupyter的介紹與使用 83
5-1-1 iPython運行環境的介紹 83
5-1-2 Python 2中文編碼的設置 84
5-1-3 iPython Notebook的介紹與使用 86
5-2 程序的構想與實現 89
5-2-1 理清問題的需求 89
5-2-2 定義要存儲的數據及其相關類型 90
5-2-3 設計算法與繪製流程圖 91
5-2-4 動手編寫程序 92
5-2-5 簡易調試方法 95
5-3 猜數字遊戲 95
5-3-1 問題需求 95
5-3-2 定義要存儲的數據及其相關的類型 95
5-3-3 設計算法與繪製流程圖 96
5-3-4 完成程序 97
5-4 習 題 98
第6章 Python程序設計語言速覽 99
6-1 常數、變量和數據類型 100
6-1-1 常數和變量的差異 100
6-1-2 變量的命名原則 102
6-1-3 程序設計語言的保留字 103
6-1-4 基本數據類型 103
6-2 Python錶達式 106
6-2-1 算術錶達式 106
6-2-2 關係錶達式 107
6-2-3 邏輯錶達式 108
6-3 列錶list、元組tuple、字典dict與集閤set類型 109
6-3-1 list列錶與tuple元組 109
6-3-2 list的操作應用 111
6-3-3 dict字典 113
6-3-4 set集閤 115
6-3-5 查看兩個變量是否為同一個內存地址 115
6-4 內建函數和自定義函數 117
6-4-1 內建函數 117
6-4-2 自定義函數 119
6-4-3 import與自定義模塊 122
6-5 單詞齣現頻率的統計程序 123
6-6 習 題 124
第7章 程序控製流程 125
7-1 判斷語句的應用 126
7-1-1 if/elif/else 126
7-1-2 嵌套if/elif/else 127
7-1-3 單行的if/else語句 128
7-2 循環語句 128
7-2-1 基本循環語句 128
7-2-2 嵌套循環 130
7-2-3 break和continue的運用 131
7-2-4 迭代器 132
7-3 例外處理 134
7-3-1 例外處理的基本概念 134
7-3-2 try/except 135
7-3-3 處理不同的例外種類 136
7-4 程序流程控製的應用 137
7-5 習 題 142
第8章 文件、數據文件與數據庫的操作 143
8-1 文件與目錄的操作 144
8-1-1 os.path 144
8-1-2 glob 145
8-1-3 os.walk 146
8-1-4 os.system和shutil 148
8-2 數據文件的操作 149
8-2-1 文本文件的讀取與寫入 149
8-2-2 文本文件的應用 154
8-2-3 讀取JSON格式的數據 158
8-3 Python與數據庫 161
8-3-1 安裝Firefox的SQLite Manager附加組件 162
8-3-2 創建簡易數據庫 164
8-3-3 Python存取數據庫的方法 167
8-4 數據庫應用程序 168
8-5 習 題 173
第9章 Python提取網站數據——基礎篇 174
9-1 因特網程序設計基礎 175
9-1-1 因特網與URL 175
9-1-2 解析網址 178
9-1-3 提取網頁數據 182
9-1-4 使用正則錶達式提取網頁內的電子郵件賬號 183
9-2 網頁分析與應用 186
9-2-1 HTML網頁格式簡介 186
9-2-2 安裝BeautifulSoup 190
9-2-3 使用BeautifulSoup提取信息 192
9-2-4 進一步分析網頁的內容 195
9-3 網絡應用程序 198
9-3-1 將數據存儲為文件 198
9-3-2 以網頁的形式整理數據 200
9-3-3 在本地建立網頁應用 203
9-4 習 題 205
第10章 Python網頁數據提取的實踐 206
10-1 把網頁數據存儲到數據庫中 207
10-1-1 網頁數據的運用模式 207
10-1-2 把數據存儲到SQLite 208
10-1-3 把數據導入到網絡MySQL數據庫中 213
10-1-4 編寫本地程序讀取網絡MySQL數據庫中的數據 217
10-1-5 使用PHP建立信息提供網站 219
10-2 自動提取數據 221
10-2-1 檢測網頁內容是否曾經更新 222
10-2-2 Windows自動化設置 226
10-2-3 Mac OS自動化設置 230
10-3 通過Python操作瀏覽器 230
10-3-1 安裝Selenium 231
10-3-2 使用Selenium操作Firefox 233
10-3-3 通過Selenium讀取網頁信息 235
10-3-4 登錄會員網站的方法 237
10-4 習 題 240
第11章 Firebase在綫實時數據庫操作實踐 241
11-1 Firebase數據庫簡介 242
11-1-1 NoSQL數據庫概念 242
11-1-2 注冊Firebase賬號 242
11-1-3 連接Firebase和Python 245
11-2 Python存取Firebase數據庫的實例 247
11-2-1 Firebase網絡數據庫的操作 247
11-2-2 使用Python寫入Firebase數據庫 249
11-2-3 使用Python讀取Firebase數據庫 252
11-2-4 整閤範例 254
11-3 網頁連接Firebase數據庫 258
11-3-1 Firebase Hosting免費主機空間的設置 258
11-3-2 使用JavaScript讀取Firebase數據庫 261
11-3-3 Firebase網頁設計 262
11-4 Firebase數據庫的安全驗證 265
11-4-1 Firebase安全性的設置 265
11-4-2 Email/Password機製 266
11-4-3 Python端的設置 268
11-4-4 將具有用戶驗證功能的數據寫入程序 269
11-5 習 題 271
第12章 Python應用實例 272
12-1 Facebook Graph API的介紹與使用 273
12-1-1 安裝facebook-sdk 273
12-1-2 Facebook Graph簡介 273
12-1-3 Python程序存取Facebook設置 279
12-1-4 通過Python“發錶”文章 281
12-1-5 使用程序幫忙“點贊” 283
12-1-6 下載在Facebook中的照片 283
12-2 照片文件的管理 285
12-2-1 照片文件的分析 285
12-2-2 找齣重復的照片文件 287
12-2-3 將照片文件重新編號 290
12-3 找齣網絡中最常被使用的中文詞 291
12-3-1 搜集新聞文章 291
12-3-2 安裝中文分詞模塊jieba 292
12-3-3 找齣文章中最常被使用的詞匯 292
12-4 習 題 294
第13章 Python繪圖與圖像處理 295
13-1 Matplotlib的安裝與使用 296
13-1-1 Matplotlib介紹 296
13-1-2 使用Matplotlib畫圖 297
13-1-3 統計圖的繪製 300
13-1-4 數學函數圖形的繪製 306
13-2 pillow的安裝與使用 309
13-2-1 pillow簡介 310
13-2-2 讀取圖像文件的信息 310
13-2-3 簡易圖像文件處理 311
13-3 批量處理圖像文件 314
13-3-1 為自己的照片加上專屬標誌以及批量調整照片尺寸 314
13-3-2 中文字體的處理與應用 316
13-3-3 為圖像文件加入水印功能 319
13-4 習 題 321
第14章 用Python打造特色網站 322
14-1 使用Python編寫一個網站程序 323
14-1-1 網站原理 323
14-1-2 網站程序的輸入與輸齣 324
14-1-3 使用Python編寫的網站框架 325
14-2 Django簡介 328
14-2-1 下載與安裝Django 328
14-2-2 Django目錄及重要配置文件解說 330
14-2-3 前端與後端的搭配 332
14-2-4 建立你的第一個Django網站 333
14-3 認識Django Framework的架構 334
14-3-1 Django的MTV架構 334
14-3-2 URL的對應方法詳解 335
14-3-3 模闆的使用 336
14-3-4 使用靜態文件夾存取文件 339
14-4 Django與數據庫 340
14-4-1 在Django中使用數據庫 341
14-4-2 建立模型 342
14-4-3 admin後颱管理 343
14-4-4 讀取數據庫中的數據 345
14-4-5 短網址轉址網站模闆的內容 347
14-5 習 題 350
第15章 程序設計所需要的基礎知識 351
15-1 網站的測試與調整 352
15-1-1 上綫前的前置工作 352
15-1-2 網站的部署策略 353
15-1-3 網址的購買和選用 353
15-2 網站開發環境的部署 354
15-2-1 利用ngrok隨時連綫你的網站 354
15-2-2 申請Cloud9 IDE賬號 356
15-2-3 建立Cloud9開發環境 357
15-2-4 測試與執行Django網站 361
15-3 雲虛擬機部署方法 365
15-3-1 DigitalOcean簡介 365
15-3-2 創建Ubuntu虛擬機 369
15-3-3 安裝、設置Apache服務器和Django Framework 373
15-3-4 上傳文件和網站上綫 374
15-4 習 題 378
第16章 提升Python能力的下一步 379
16-1 程序代碼的版本控製 380
16-1-1 Git簡介 380
16-1-2 Git實踐操作 382
16-1-3 BitBucket的申請使用 387
16-1-4 整閤BitBucket和Cloud9 390
16-2 雲APP主機的部署 392
16-2-1 Heroku簡介 392
16-2-2 創建Heroku賬號 393
16-2-3 整閤Cloud9和Heroku 395
16-2-4 在Heroku上部署Django網站 396
16-3 提升學習的下一步 402

前言/序言

　　Python從入門到活用的16章講解
　　筆者從中學時的Apple II時代就開始寫BASIC以及匯編程序，在大學畢業後如願進入高職的數據處理科教學生BASIC程序設計，到現在過瞭快20年的光陰瞭。從中學一直到大學信息管理係，從Quick BASIC、匯編語言、C/C++一路教到Java語言，教過的學生隻有少部分能夠真正瞭解到程序設計的樂趣，並能夠靈活地運用程序來解決學業以及工作上所遇到的難題。
　　其中的一部分原因當然是這些無趣的程序語言所造成的，但是，也有大部分原因是學習者缺乏對“程序設計”的熱情。不像筆者在大三的時候，受到啓濛恩師——師大戴建耘教授及何宏發教授的影響，初學Turbo C，就開始設計計算機輔助教學軟件以及計算機象棋程序，讓我對開拓計算機的潛能深深著迷，也纔會一直走在信息科學研究這一條道路上。然而，這些動輒上萬行的程序代碼項目，對於非信息本科係的學習者來說，就算是有再大的動機與熱情，也隻能望程序代碼而興嘆。
　　幸運的是，隨著因特網科技的進步，改變瞭許多信息科技的生態，而程序語言也産生瞭質變，以Python為代錶的新時代程序語言，挾著網絡的威力，具有快速上手、隨時可擴充、社群支持等特性，讓寫程序的人往往隻要短短的幾行程序代碼，就可以完成許多傳統程序語言要上韆行程序代碼纔能搞定的工作，交談式的接口也讓初學者可以更容易通過試誤法加深對語言的瞭解。“容易學習，好上手，不用寫一大堆程序代碼，就可以馬上解決應用問題”是Python的重要特性，也是本書寫作的原則。
　　筆者認為，要學會程序設計，最重要的是動機，因此本書不以傳統學習程序語言的方式在一開始就全麵學習無趣的語法細節，讓學習者在語法還沒學完就先打瞌睡。相反，我們一開始並不著重於Python語言介紹的完整性，而是強調其易用以及實用性。以各種程序應用實例貫穿全書，小心地避開需要想比較久的高深技巧（盡管它可以發揮程序更大的能力，但是對於日後不一定要以程序設計為業的初學者其實是不必要的），著重於馬上可執行並看到有趣成果的程序學習，讓讀者可以保持高度學習動機，運用“做中學”理論學完全書的內容。
　　因此，本書在第1章瞭解程序設計的重要性以及由來之後，我們在第2章就開始寫計算生日的小程序，第3章安裝可以執行的開發環境，第4章就可以使用Python撰寫繪製SIN函數圖形的程序瞭。第5章讓讀者對於如何開始寫一個比較正式程序的基本程序有一個充分的瞭解和練習，這時候就可以在第6章對於Python語言做一個比較完整的介紹。因為已經實際練習過一些有趣的程序實例，在學習語法的時候會更有感覺。
　　第7章介紹控製程序的方法，一個非常實用的成績計算程序也就可以毫不費力地完成瞭。接下來在第8章教讀者如何把輸入的數據存在檔案和數據庫中，第9章開始學習如何到網站上去提取數據並加以應用，第10章把提取下來的數據儲存到數據庫，並學習如何讓計算機自動化地執行工作，甚至還可以利用Python程序來控製Firefox瀏覽器。
　　在第11章我們會介紹如何以Python程序來建立目前最流行的在綫實時數據庫Firebase的相關應用，第12章則以Facebook操作和處理照片檔案以及中文字詞處理當作應用實例，強化學習的成果。第13章則是很多朋友感興趣的繪圖與圖像文件處理的介紹。在這一章中，還會有一個批量為圖形調整尺寸以及上文字水印的應用程序，非常實用。
　　第14、15以及16這三章，以如何利用Python開發網站為主綫，讓讀者學習雲端開發Cloud9以及Git版本控製技巧，另外，如何把自己開發的網站部署到雲端主機（DigitalOcean以及Heroku）也有非常詳細的介紹。在這三章中，會讓讀者開發一個實用的網絡數據庫應用的短網址轉址服務網站，部署上雲端主機並立即可用。
　　全書以實際應用為主綫，程序設計內容以實用、易理解為主，並不強調程序設計技巧的運用（所以有些程序片段看起來會比較平鋪直述），盡量讓學習者能夠在看完程序和解說之後馬上動手執行，甚至修改以及新增各種功能。
　　讓初學者能夠立刻上手，並能體會程序設計的應用，進而對程序設計産生熱情和學習動力是本書寫作的主要目的。誰說程序設計一定是計算機工程師的工作？Python應該是每一個現代人手上最好的工具纔對！
　　編 者

探索無限可能：數據分析與可視化實戰指南 內容簡介： 在這個信息爆炸的時代，如何從海量數據中提煉有價值的洞察，並將這些洞察轉化為直觀易懂的可視化呈現，已成為一項核心競爭力。本書並非一本講述編程語言基礎語法的教程，而是專注於將強大的數據處理、分析及可視化技術融會貫通，帶領讀者踏上一段從數據原料到深度解讀的實戰之旅。我們將深入探索如何利用一係列精選的工具和方法，解決現實世界中麵臨的各種數據挑戰，解鎖數據的潛在價值。 本書的定位是為那些希望掌握數據科學核心技能、提升數據驅動決策能力，或者對如何將數據轉化為生動故事感興趣的讀者而設計。無論您是市場分析師、産品經理、科研人員，還是對數據領域充滿好奇心的初學者，本書都將為您提供一套係統且實用的方法論，助您在數據海洋中遊刃有餘。 核心內容概述： 第一部分：數據采集與預處理——打牢數據根基 數據的質量直接決定瞭分析的有效性。本部分將聚焦於如何高效、可靠地獲取和清洗數據，為後續的分析奠定堅實基礎。 多樣化的數據源探索： 我們將介紹從各種常見數據源提取數據的策略，包括： 結構化數據： 學習如何連接和查詢關係型數據庫（如SQL Server, MySQL, PostgreSQL），理解其查詢語言（SQL）的精髓，並掌握使用Python庫（如`pandas`）讀取和操作CSV、Excel、JSON等格式文件。 半結構化與非結構化數據： 探索如何從Web API獲取實時數據，理解RESTful API的工作原理，並實踐利用Python庫（如`requests`）進行API交互。學習如何爬取網頁數據（Web Scraping），並處理HTML、XML等結構，利用`BeautifulSoup`和`Scrapy`等工具。 文本數據： 針對自然語言文本，我們將介紹文本文件的讀取、編碼處理，以及初步的文本清洗方法。 嚴謹的數據清洗與轉換： 原始數據往往充斥著錯誤、缺失和不一緻。本部分將教授一係列實用的數據清洗技術： 缺失值處理： 探討多種策略，如刪除、填充（均值、中位數、眾數、插值法）以及基於模型預測的填充，並根據數據特性選擇最佳方案。 異常值檢測與處理： 學習使用統計學方法（如Z-score, IQR）和可視化工具（如箱綫圖）識彆異常值，並掌握如何處理異常值（如刪除、截斷、轉換）。 數據格式統一與類型轉換： 解決日期時間格式不一緻、字符串大小寫問題、數值類型錯誤等常見問題，確保數據的一緻性和可用性。 重復數據識彆與去除： 編寫有效的方法來檢測和刪除重復的記錄，保證數據的唯一性。 數據標準化與歸一化： 理解何時需要對數據進行縮放，以及常用的Min-Max標準化、Z-score標準化等方法，為模型訓練做好準備。 第二部分：數據探索性分析（EDA）——洞察數據中的模式 在對數據進行清洗後，理解數據的分布、關係和潛在模式至關重要。本部分將引領讀者進行深入的探索性數據分析。 統計描述與推斷： 描述性統計： 掌握計算均值、中位數、標準差、方差、分位數等基本統計量，全麵瞭解數據的中心趨勢、離散程度和分布形狀。 相關性分析： 計算變量之間的皮爾遜相關係數、斯皮爾曼等級相關係數，理解變量間的綫性或單調關係，並可視化相關矩陣。 假設檢驗基礎： 介紹 t 檢驗、卡方檢驗等基本假設檢驗方法，學習如何驗證數據中的統計學差異。 可視化驅動的洞察： 基礎圖錶繪製： 熟練運用`Matplotlib`和`Seaborn`等庫，繪製齣清晰、有信息量的圖錶，如： 分布圖： 直方圖、密度圖、箱綫圖，用於觀察單個變量的分布情況。 散點圖： 探索兩個數值型變量之間的關係。 摺綫圖： 展示數據隨時間或其他連續變量的變化趨勢。 條形圖/柱狀圖： 比較不同類彆數據的取值。 餅圖/環形圖： 展示各部分占總體的比例（謹慎使用）。 高級可視化技巧： 多變量可視化： 通過顔色、大小、形狀等維度，在同一張圖錶中展示多個變量的信息。 熱力圖： 直觀展示相關矩陣或分類變量之間的頻率。 地理空間可視化： 結閤`Folium`等庫，在地圖上展示數據點或區域信息。 交互式可視化： 引入`Plotly`等庫，創建可以縮放、平移、懸停顯示信息的交互式圖錶，提升用戶體驗和數據探索的深度。 分組聚閤與數據透視： 學習如何按類彆對數據進行分組，計算組內統計量，並使用`pandas`的`groupby()`和`pivot_table()`等功能，快速提取關鍵的聚閤信息。 第三部分：高級數據分析技術——挖掘深層價值 在對數據有瞭初步瞭解後，我們將深入到更高級的分析技術，以發現更深層次的模式和預測未來趨勢。 時間序列分析基礎： 時間序列分解： 理解趨勢、季節性和殘差成分，掌握如何識彆和量化這些組成部分。 移動平均與平滑： 應用簡單移動平均（SMA）、指數移動平均（EMA）等方法平滑數據，揭示潛在趨勢。 時間序列預測模型： 介紹ARIMA（自迴歸積分滑動平均模型）等經典時間序列預測模型，並實踐使用`statsmodels`等庫進行建模與預測。 聚類分析——發現隱藏的群體： 無監督學習的核心： 理解聚類分析的目標，即將相似的數據點歸為同一組。 K-Means算法： 深入講解K-Means算法的原理、步驟和參數選擇，並實踐用`scikit-learn`實現。 層次聚類： 介紹凝聚型和分裂型層次聚類方法，理解其樹狀圖（Dendrogram）的解讀。 評估聚類效果： 學習使用輪廓係數（Silhouette Score）等指標評估聚類結果的質量。 關聯規則挖掘——揭示商品之間的聯係： 購物籃分析： 以經典的購物籃分析為例，介紹Apriori算法等關聯規則挖掘方法。 支持度、置信度與提升度： 理解這些關鍵指標的含義，並學習如何從海量交易數據中發現有價值的關聯規則。 數據降維技術——簡化復雜數據集： 主成分分析（PCA）： 深入理解PCA的原理，學習如何通過綫性變換找到數據方差最大的方嚮，從而降低數據的維度，同時保留盡可能多的信息。 t-SNE（t-distributed Stochastic Neighbor Embedding）： 瞭解t-SNE在可視化高維數據降維方麵的優勢，尤其適用於發現局部結構。 文本分析與情感挖掘： 文本預處理進階： 學習更精細的文本清洗，如去除停用詞、詞乾提取、詞形還原（Lemmatization）。 詞袋模型（Bag-of-Words）與TF-IDF： 理解如何將文本轉化為數值嚮量，以便進行機器學習。 主題模型（如LDA）： 探索如何從大量文本中發現隱藏的主題。 情感分析基礎： 介紹如何利用預訓練模型或基於規則的方法，判斷文本的情感傾嚮（積極、消極、中立）。 第四部分：數據可視化實戰應用——講好數據故事 數據分析的最終目的是為瞭傳達信息、支持決策。本部分將專注於如何利用可視化技術，將分析結果轉化為引人入勝的敘述。 可視化儀錶闆設計： 選擇閤適的圖錶類型： 根據要傳達的信息類型（趨勢、比較、分布、關係、構成等），選擇最有效的可視化圖錶。 信息層級與焦點： 設計清晰的信息層級，突齣關鍵指標和洞察。 顔色、字體與布局： 掌握視覺設計原則，確保圖錶美觀、易於理解，並具有一緻性。 交互性設計： 學習如何利用交互元素（如篩選器、下拉菜單、聯動圖錶）提升用戶探索數據的能力。 儀錶闆工具實踐： 簡要介紹如何使用`Dash`或`Streamlit`等Python庫創建Web端的交互式儀錶闆。 地理空間數據可視化進階： 專題地圖： 學習繪製分級統計地圖、散點密度地圖、熱力圖等，直觀展示地理區域的數據特徵。 可視化路徑與流動： 展示起點到終點的數據流動，如交通、物流等。 案例研究與綜閤應用： 商業數據分析： 例如，分析銷售數據以識彆暢銷産品、優化定價策略、預測客戶流失。 社交媒體數據分析： 洞察用戶行為、話題趨勢、輿情分析。 科學研究數據可視化： 展示實驗結果、模擬數據、統計模型。 公共服務數據可視化： 如城市交通、醫療健康、環境監測等。 本書特色： 理論與實踐相結閤： 每一章都配以詳細的代碼示例和真實數據集，讓讀者在動手實踐中學習。 貼近實際應用： 案例選取廣泛，覆蓋瞭商業、科學、社會等多個領域，確保知識的實用性。 工具鏈的整閤： 重點介紹`pandas`, `NumPy`, `Matplotlib`, `Seaborn`, `Plotly`, `Scikit-learn`, `Statsmodels`等核心Python庫，構建完整的數據分析工作流。 循序漸進的學習路徑： 從數據基礎到高級分析，再到可視化呈現，層層遞進，幫助讀者構建完整的知識體係。 培養數據思維： 不僅教授技術，更注重培養讀者從數據中發現問題、分析問題、解決問題的能力。 通過本書的學習，您將能夠自信地處理各種數據挑戰，將數據轉化為有力的洞察，並以清晰、有說服力的方式進行溝通，從而在您的專業領域中脫穎而齣。讓我們一起，用數據開啓無限可能！

評分☆☆☆☆☆

這本書的寫作風格非常獨特，它有一種很強的引導性，讓你在不知不覺中就掌握瞭知識。它不是簡單地羅列知識點，而是通過提問、引導、啓發的方式，讓你自己去思考，去發現。 我最欣賞的一點是，它在講解復雜概念時，總會穿插一些“為什麼”的思考。比如，在講解函數時，它會問：“為什麼我們需要函數？”然後引齣代碼的模塊化、復用性等優點。在講解錯誤處理時，它也會討論“什麼樣的錯誤是可預測的，什麼樣的錯誤是意外的”，並給齣相應的處理策略。這種深入的探討，讓我不僅僅停留在“怎麼做”的層麵，更能理解“為什麼這樣做”，從而形成更紮實的編程思維。書中還提供瞭一些“進階挑戰”，鼓勵讀者在掌握基礎後進行更深入的探索，這對於激發學習興趣和培養獨立解決問題的能力非常有幫助。總的來說，這本書提供瞭一種非常高級的學習體驗，遠超我之前接觸過的任何一本同類書籍。

評分☆☆☆☆☆

一本好書，確實讓人愛不釋手！我最近剛接觸Python，市麵上書也看瞭幾本，但總覺得不夠係統，要麼講得過於理論，要麼跳躍性太強，新手讀起來一頭霧水。直到我翻開瞭這本書，那種感覺就像是找到瞭救星。 它開篇就用一種非常接地氣的方式，把Python最基礎的概念一一剖析，比如變量、數據類型、運算符這些，都講得特彆明白。我記得以前學其他語言的時候，對這些概念總是模模糊糊的，但這本書用瞭很多形象的比喻和簡單的例子，讓我一下子就理解瞭。它沒有一開始就堆砌大量的代碼，而是循序漸進，從最簡單的“Hello, World!”開始，逐步引導讀者理解程序的運行邏輯。最讓我驚喜的是，它還花瞭很大篇幅講解Python的開發環境搭建，這一點對於新手來說簡直太重要瞭，很多書都會忽略掉這塊，導緻讀者連最基礎的配置都搞不定，後麵的學習就更彆提瞭。它提供的詳細步驟，即使是完全沒有接觸過編程的人，也能輕鬆完成。而且，書中提到的學習路徑也非常清晰，讓人知道接下來應該往哪個方嚮深入。

評分☆☆☆☆☆

閱讀過程中，我最大的感受就是這本書的“實戰”二字名副其實。它並非停留在理論層麵，而是真正地帶領讀者去“做”項目，去解決實際問題。 我特彆喜歡書中關於Web開發入門的部分。它沒有直接跳到復雜的框架，而是從最基礎的HTTP協議講起，然後介紹如何使用 Flask 框架構建一個簡單的Web應用。我跟著書中的步驟，一步一步地搭建瞭自己的第一個Web項目，那種從無到有，看到自己的代碼能夠運行起來，並且能通過瀏覽器訪問，感覺非常棒。書中還講解瞭如何處理錶單提交，如何進行數據庫交互，這些都是Web開發中非常核心的技能。而且，這本書還提到瞭如何部署自己的Web應用，雖然隻是簡單介紹，但足以讓我對整個Web開發流程有瞭初步的認識。這種循序漸進、理論與實踐相結閤的教學方式，讓我覺得學習過程充滿瞭成就感。

評分☆☆☆☆☆

說實話，這本書的內容深度和廣度都超齣瞭我的預期。我本來以為這隻是一本基礎入門的書，但隨著閱讀的深入，我發現它涵蓋瞭許多進階的概念，而且講解得仍然非常透徹。 其中，關於麵嚮對象編程（OOP）的部分，我以前一直覺得是個很難理解的概念，但這本書用非常清晰的圖示和代碼示例，將類、對象、繼承、多態這些核心概念講得淋灕盡緻。它不僅解釋瞭這些概念是什麼，更重要的是，它闡述瞭為什麼要在編程中使用它們，以及它們能帶來哪些優勢。我記得書中有一個例子，是構建一個簡單的“銀行係統”，通過創建“賬戶”類和“客戶”類，讓我深刻體會到瞭OOP在組織代碼、提高復用性方麵的巨大作用。此外，書中還涉及瞭一些常用的庫，比如Requests庫用於網絡爬蟲，BeautifulSoup庫用於解析HTML，這些都是我在學習過程中急需掌握的技能，這本書一次性地把它們都講到瞭，而且都講得很實用。

評分☆☆☆☆☆

這不僅僅是一本“工具書”，更像是一位耐心循循善誘的良師益友。我一直覺得，學習編程最大的障礙不是代碼本身，而是那種“無從下手”的迷茫感。這本書在這方麵做得非常齣色。它不是那種枯燥乏味的教程，而是充滿瞭實用的案例，並且這些案例都緊密結閤瞭實際應用場景。 比如，書中關於數據處理的部分，我印象特彆深刻。它沒有僅僅介紹 Pandas 庫的函數，而是通過分析真實世界的數據集，比如分析一份銷售報錶，或者處理一份用戶反饋列錶，來展示如何利用 Python 來提取有價值的信息。這種“帶著問題去學”的方式，讓我覺得編程不再是抽象的符號，而是解決實際問題的強大工具。它還教會瞭我如何使用 Matplotlib 和 Seaborn 來可視化數據，那些繪製齣來的圖錶，直觀又美觀，讓我對數據的理解提升瞭一個層次。更重要的是，書中鼓勵讀者動手實踐，提供瞭大量的練習題和項目，這些都讓我有機會將學到的知識立刻應用起來，鞏固理解，並且逐漸建立起自信心。

評分☆☆☆☆☆

基於2.7的，很不爽 .....

評分☆☆☆☆☆

進階的書籍，沒基礎的話還是看瞭入門書籍再來看吧。

評分☆☆☆☆☆

不推薦這本書、非常的淺顯，大部分內容對我來說是沒有的、沒什麼精華，但對python小白非常適閤。

評分☆☆☆☆☆

很好

評分☆☆☆☆☆

看瞭前五張感覺還可以

評分☆☆☆☆☆

套裝書python用的是python3 django部分用的是py2 太不閤理瞭

評分☆☆☆☆☆

內容詳實，正版圖書，值得擁有

評分☆☆☆☆☆

這本書不錯

評分☆☆☆☆☆

這個重在基礎