15天快速上手Python

15天快速上手Python

  • 大小:68.7 MB
  • 类型:Python
  • 格式:PDF
  • 出版:人民邮电出版社
  • 作者:中岛省吾
  • 更新:2022-09-07 08:30:26
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给大家整理了Python相关的资料,由人民邮电出版社出版,作者是中岛省吾,介绍了关于Python、Python上手方面,格式为PDF,资源大小68.7 MB,目前在Python类资源综合评分为:9.6分。

Python资源推荐

书籍介绍

编辑推荐

·从零开始,循序渐进
本书介绍了Python语言的基础知识和操作技巧,内容由浅入深,循序渐进,适合零基础读者快速入门。
·系统丰富,易学易用
本书构建了面向实际应用的知识体系,体现了理论的适度性、实践的指导性和应用的实际性,对难点和重点做了详细讲解和特别提示。
·紧贴实际,案例导航
提供精彩案例,读者可边学边练,既可系统了解Python语言开发的各种方案,又可快速掌握基于实际应用的项目和任务。
·全程注解,快速上手
本书采用全程注解方式,对代码做了大量注解,对插图做了标注处理,信息丰富,阅读体验轻松,上手容易。

内容简介

Python作为一门功能强大且利于理解和使用的编程语言,非常适合编程初学者入门。本书详细阐述了Python编程的基础知识,同时介绍了Python在网络爬虫和AI编程方面的应用。本书还通过丰富的实用案例介绍了掌握Python编程的知识,并针对学习过程中的重点和难点进行了深入剖析。本书采用师生互答的形式讲解,共有三篇,每一篇5天学完,每一天均有详细的学习说明,以帮助读者快速掌握Python基础知识,并用其解决工作中遇到的问题。

本书内容丰富,语言风趣幽默,适合对Python编程感兴趣的初学者参考。

目录

  • Python基础篇
  • 第 1天 初识Python 003
  • 第 1部分 开始使用Python 003
  • 第 2部分 计算 008
  • 第3部分 数值和字符串 014
  • 第4部分 输入 017
  • 第 2天 控制语句和函数 021
  • 第 1部分 if语句和比较运算符 021
  • 第 2部分 逻辑运算符 026
  • 第3部分 while语句 029
  • 第4部分 函数的创建 033
  • 第3天 Python数据类型 042
  • 第 1部分 列表 042
  • 第 2部分 列表的便捷功能 047
  • 第3部分 元组和集合 050
  • 第4部分 字典 054
  • 第4天 类和模块 058
  • 第 1部分 面向对象 058
  • 第 2部分 类和继承 061
  • 第3部分 异常 067
  • 第4部分 模块 072
  • 第5天 网络通信 076
  • 第 1部分 电子邮件基础与要做的准备工作 076
  • 第 2部分 使用Python发送邮件 079
  • 第3部分 Web服务器和通信 084
  • 第4部分 使用外部库 087
  • Python网络爬虫篇
  • 第 1天 Web基础 095
  • 第 1部分 启动Web服务器 096
  • 第 2部分 Web服务器与HTML的关系 100
  • 第3部分 HTML基础 103
  • 第4部分 标签 108
  • 第 2天 CSS和JavaScript 112
  • 第 1部分 CSS是什么 113
  • 第 2部分 CSS选择器 117
  • 第3部分 JavaScript是什么 121
  • 第4部分 函数和事件 126
  • 第3天 表单和正则表达式 130
  • 第 1部分 表单 131
  • 第 2部分 用Python程序接收表单输入 137
  • 第3部分 用正则表达式检查输入 142
  • 第4天 Selenium自动化 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网络爬虫 162
  • 第 1部分 使用正则表达式进行数据采集 163
  • 第 2部分 使用beautifulsoup4和XPath进行数据采集 168
  • 第3部分 使用Selenium进行数据采集 172
  • Python AI编程篇
  • 第 1天 AI编程准备 177
  • 第 1部分 引言 178
  • 第 2部分 安装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 回归分析 202
  • 第3部分 机器学习数据集 206
  • 第3天 监督学习(k最近邻算法) 212
  • 第 1部分 了解 k最近邻算法 213
  • 第 2部分 数据划分 215
  • 第3部分 绘制散点图 217
  • 第4部分 构建机器学习模型 220
  • 第4天 监督学习(其他相关的机器学习算法) 223
  • 第 1部分 感知机 224
  • 第 2部分 scikit-learn感知机 229
  • 第3部分 逻辑斯谛回归 232
  • 第4部分 支持向量机 237
  • 第5天 神经网络和聚类 240
  • 第 1部分 神经网络 241
  • 第 2部分 MLPClassifier分类器 247
  • 第3部分 无监督学习 251
  • 第4部分 尝试k均值算法 254

以上就是本次关于书籍资源的介绍和部分内容,我们还整理了以往更新的其它相关电子书资源内容,可以在下方直接下载,关于相关的资源我们在下方做了关联展示,需要的朋友们也可以参考下。

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