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15天快速上手Python 版權信息
- ISBN：9787115590855
- 條形碼：9787115590855 ; 978-7-115-59085-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
15天快速上手Python 本書特色
.從零開始，循序漸進本書介紹了Python語言的基礎知識和操作技巧，內容由淺入深，循序漸進，適合零基礎讀者快速入門。.系統豐富，易學易用本書構建了面向實際應用的知識體系，體現了理論的適度性、實踐的指導性和應用的實際性，對難點和重點做了詳細講解和特別提示。.緊貼實際，案例導航提供精彩案例，讀者可邊學邊練，既可系統了解Python語言開發的各種方案，又可快速掌握基于實際應用的項目和任務。.全程注解，快速上手本書采用全程注解方式，對代碼做了大量注解，對插圖做了標注處理，信息豐富，閱讀體驗輕松，上手容易。
15天快速上手Python 內容簡介
Python作為一門功能強大且利于理解和使用的編程語言，非常適合編程初學者入門。本書詳細闡述了Python編程的基礎知識，同時介紹了Python在網絡爬蟲和AI編程方面的應用。本書還通過豐富的實用案例介紹了掌握Python編程的知識，并針對學習過程中的重點和難點進行了深入剖析。本書采用師生互答的形式講解，共有三篇，每一篇5天學完，每一天均有詳細的學習說明，以幫助讀者快速掌握Python基礎知識，并用其解決工作中遇到的問題。 本書內容豐富，語言風趣幽默，適合對Python編程感興趣的初學者參考。
15天快速上手Python 目錄
Python基礎篇
第 1天 初識Python 003
第 1部分 開始使用Python 003
第 2部分 計算 008
第3部分 數值和字符串 014
第4部分 輸入 017
第 2天 控制語句和函數 021
第 1部分 if語句和比較運算符 021
第 2部分 邏輯運算符 026
第3部分 while語句 029
第4部分 函數的創建 033
第3天 Python數據類型 042
第 1部分 列表 042
第 2部分 列表的便捷功能 047
第3部分 元組和集合 050
第4部分 字典 054
第4天 類和模塊 058
第 1部分 面向對象 058
第 2部分 類和繼承 061
第3部分 異常 067
第4部分 模塊 072
第5天 網絡通信 076
第 1部分 電子郵件基礎與要做的準備工作 076
第 2部分 使用Python發送郵件 079
第3部分 Web服務器和通信 084
第4部分 使用外部庫 087
Python網絡爬蟲篇
第 1天 Web基礎 095
第 1部分 啟動Web服務器 096
第 2部分 Web服務器與HTML的關系 100
第3部分 HTML基礎 103
第4部分
標簽 108第 2天 CSS和JavaScript 112第 1部分 CSS是什么 113第 2部分 CSS選擇器 117第3部分 JavaScript是什么 121第4部分 函數和事件 126第3天 表單和正則表達式 130第 1部分 表單 131第 2部分 用Python程序接收表單輸入 137第3部分 用正則表達式檢查輸入 142第4天 Selenium自動化 147第 1部分 Selenium是什么 148第 2部分 Selenium IDE 152第3部分 在Python中使用Selenium 157第5天 Python網絡爬蟲 162第 1部分 使用正則表達式進行數據采集 163第 2部分 使用beautifulsoup4和XPath進行數據采集 168第3部分 使用Selenium進行數據采集 172Python AI編程篇第 1天 AI編程準備 177第 1部分 引言 178第 2部分 安裝Anaconda 180第3部分 Jupyter Notebook 182第4部分 NumPy 185第5部分 Pandas 190第6部分 matplotlib 194第 2天 scikit-learn 198第１部分 了解scikit-learn 199第 2部分 回歸分析 202第3部分 機器學習數據集 206第3天 監督學習（k*近鄰算法） 212第 1部分 了解 k*近鄰算法 213第 2部分 數據劃分 215第3部分 繪制散點圖 217第4部分 構建機器學習模型 220第4天 監督學習（其他相關的機器學習算法） 223第 1部分 感知機 224第 2部分 scikit-learn感知機 229第3部分 邏輯斯諦回歸 232第4部分 支持向量機 237第5天 神經網絡和聚類 240第 1部分 神經網絡 241第 2部分 MLPClassifier分類器 247第3部分 無監督學習 251第4部分 嘗試k均值算法 254
第 1天 初識Python 003
第 1部分 開始使用Python 003
第 2部分 計算 008
第3部分 數值和字符串 014
第4部分 輸入 017
第 2天 控制語句和函數 021
第 1部分 if語句和比較運算符 021
第 2部分 邏輯運算符 026
第3部分 while語句 029
第4部分 函數的創建 033
第3天 Python數據類型 042
第 1部分 列表 042
第 2部分 列表的便捷功能 047
第3部分 元組和集合 050
第4部分 字典 054
第4天 類和模塊 058
第 1部分 面向對象 058
第 2部分 類和繼承 061
第3部分 異常 067
第4部分 模塊 072
第5天 網絡通信 076
第 1部分 電子郵件基礎與要做的準備工作 076
第 2部分 使用Python發送郵件 079
第3部分 Web服務器和通信 084
第4部分 使用外部庫 087
Python網絡爬蟲篇
第 1天 Web基礎 095
第 1部分 啟動Web服務器 096
第 2部分 Web服務器與HTML的關系 100
第3部分 HTML基礎 103
第4部分
標簽 108第 2天 CSS和JavaScript 112第 1部分 CSS是什么 113第 2部分 CSS選擇器 117第3部分 JavaScript是什么 121第4部分 函數和事件 126第3天 表單和正則表達式 130第 1部分 表單 131第 2部分 用Python程序接收表單輸入 137第3部分 用正則表達式檢查輸入 142第4天 Selenium自動化 147第 1部分 Selenium是什么 148第 2部分 Selenium IDE 152第3部分 在Python中使用Selenium 157第5天 Python網絡爬蟲 162第 1部分 使用正則表達式進行數據采集 163第 2部分 使用beautifulsoup4和XPath進行數據采集 168第3部分 使用Selenium進行數據采集 172Python AI編程篇第 1天 AI編程準備 177第 1部分 引言 178第 2部分 安裝Anaconda 180第3部分 Jupyter Notebook 182第4部分 NumPy 185第5部分 Pandas 190第6部分 matplotlib 194第 2天 scikit-learn 198第１部分 了解scikit-learn 199第 2部分 回歸分析 202第3部分 機器學習數據集 206第3天 監督學習（k*近鄰算法） 212第 1部分 了解 k*近鄰算法 213第 2部分 數據劃分 215第3部分 繪制散點圖 217第4部分 構建機器學習模型 220第4天 監督學習（其他相關的機器學習算法） 223第 1部分 感知機 224第 2部分 scikit-learn感知機 229第3部分 邏輯斯諦回歸 232第4部分 支持向量機 237第5天 神經網絡和聚類 240第 1部分 神經網絡 241第 2部分 MLPClassifier分類器 247第3部分 無監督學習 251第4部分 嘗試k均值算法 254
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15天快速上手Python 作者簡介
中島省吾，媒體星球有限公司代表。在擔任公司工程師培訓和新員工培訓講師的同時，還制作了與編程相關的視頻與文檔。他教授的內容主題寬泛，包括IT基礎、網絡、數據庫、C++、C#、Java、Web技術、Python等。
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