精通Python编程:第3版精华指南

需积分: 9 2 下载量 88 浏览量 更新于2024-07-23 收藏 4.08MB PDF 举报
"Learning Python 3rd Edition - 一本介绍Python基础知识的教材,引导读者逐步掌握这门流行的编程语言。" 《Learning Python》是O'Reilly出版社出版的第三版Python学习指南,适合初学者和有一定经验的程序员。这本书深入浅出地讲解了Python编程的核心概念和技术,旨在帮助读者从零开始,逐步建立起对Python编程的全面理解。 Python是一种高级、通用的编程语言,以其简洁的语法和强大的功能而闻名。在《Learning Python》中,作者会介绍Python的基础语法,包括变量、数据类型(如整型、浮点型、字符串、列表、元组、字典)、流程控制(条件语句、循环结构)、函数定义与调用、模块和包的使用。此外,还涵盖了面向对象编程(类、继承、多态)以及异常处理等关键概念。 本书还会涉及Python的高级特性,如生成器、装饰器、上下文管理器,以及Python标准库的使用,这些都是Python开发者必须掌握的知识。通过阅读本书,读者可以了解到如何利用Python进行文件操作、网络编程、多线程和多进程、正则表达式以及数据解析。 除了Python的基础知识,书中还会探讨Python在实际项目中的应用,如数据科学、Web开发、自动化脚本编写等场景。读者将学习如何使用Python进行数据分析,包括Numpy、Pandas等库的使用,以及如何利用Matplotlib进行数据可视化。 与《Learning Python》相配套的还有O'Reilly出版社的其他Python相关书籍,如《Programming Python》专注于更深入的编程实践,《Python Cookbook》提供了实用的代码片段和解决方案,《Python in a Nutshell》是快速参考手册,《Python Pocket Reference》则提供了便捷的语法查询。 O'Reilly网站(oreilly.com)不仅是该系列书籍的发布平台,还提供了新闻、事件、文章、博客、样章和代码示例,是开发者获取开放和新兴技术信息的重要资源。其旗下的Safari Bookshelf在线参考图书馆为程序员和IT专业人士提供了超过1000本书籍的搜索和阅读服务,订阅者可以迅速找到问题的答案,提升工作效率。 O'Reilly的会议活动(conferences.oreilly.com)是创新者交流思想和新科技的平台,涵盖了各种新的编程语言、工具和操作系统,为参会者提供最新的技术和行业动态。 《Learning Python 3rd Edition》是一本全面而深入的Python教程,它不仅教授Python语言的基础,还引导读者进入更广阔的Python世界,是任何想学习或提升Python技能的人的宝贵资源。
2015-11-13 上传
原pdf书签没有链接正确,本人对此进行了修正 Paperback: 454 pages Publisher: Packt Publishing - ebooks Account (September 2015) Language: English ISBN-10: 1783555130 ISBN-13: 978-1783555130 Unlock deeper insights into Machine Leaning with this vital guide to cutting-edge predictive analytics About This Book Leverage Python's most powerful open-source libraries for deep learning, data wrangling, and data visualization Learn effective strategies and best practices to improve and optimize machine learning systems and algorithms Ask and answer tough questions of your data with robust statistical models, built for a range of datasets Who This Book Is For If you want to find out how to use Python to start answering critical questions of your data, pick up Python Machine Learning whether you want to get started from scratch or want to extend your data science knowledge, this is an essential and unmissable resource. What You Will Learn Explore how to use different machine learning models to ask different questions of your data Learn how to build neural networks using Keras and Theano Find out how to write clean and elegant Python code that will optimize the strength of your algorithms Discover how to embed your machine learning model in a web application for increased accessibility Predict continuous target outcomes using regression analysis Uncover hidden patterns and structures in data with clustering Organize data using effective pre-processing techniques Get to grips with sentiment analysis to delve deeper into textual and social media data