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Python自學聖經:從程式素人到開發強者的技術與實戰大全

出版日期
2021
閱讀格式
PDF
書籍分類
學科分類
ISBN
9789865028060

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內容簡介:【Python系列書在台累計銷量近10萬冊】
國內眾多程式人選書第一指名、學業界指定Python講師、
榮登暢銷榜最多Python圖書作者團隊代表作

集Python程式技術大成,強大內容增值再進化~
8大領域、39個主題、上百種模組套件、近1,200個範例,
涵蓋語法入門,橫跨各大熱門技術與軟硬整合實戰應用!

一本帶你入行!系統化分章、大量圖表解說,
全面跨入Python程式開發殿堂!

給需要本書的人:
★不知道如何開始才能自學好Python的人
★有接觸過但又不想打掉重練的人
★老是寫不好Python程式的人
★想運用Python開發專案的人


掌握系統化的學習途徑
才能真正駕馭Python

Python廣泛應用於大數據、網路爬蟲、人工智慧、機器學習、物聯網等熱門領域,是一套直譯式、物件導向,功能強大的程式語言。具備簡潔的語法,擁有許多模組套件,跨平台且容易擴充,所以非常適合初學者學習,但沒有系統性與結構化的學習,只能一知半解,而胡亂網路爬文,也只會迷失在資訊叢林。

本書從Python自學角度出發,系統化的分章學習,全面涵蓋語法、模組套件、主題應用、軟硬整合,規劃出最好的學習曲線,縮短自學途徑,排除學習障礙,真正從初學入門到業界活用!

■完整詳實的程式入門:
從開發環境建置開始,由淺入深、循序漸進、完整且詳細的解說變數、運算、判斷式、迴圈、串列、元組、字典、集合、函式與模組等語法觀念與實作。

■晉級專業的進階心法:
包括物件導向開發、例外處理、正規表達式、檔案管理、圖形使用者介面設計等內容。

■應用廣泛的資料科學:
涵蓋網路爬蟲、數據資料儲存與讀取、資訊視覺圖表化、Numpy、Pandas資料與分析的完整學習。

■無所不在的網路應用:
囊括Flask網站開發、建立Web API與Heroku部署、Django資料庫網站架設,還有LINE Bot機器人整合應用。

■邁向未來的AI人工智慧:
具備機器學習入門、機器學習特徵處理、分類與迴歸演算法、深度學習MLP、CNN與RNN的應用,以及機器學習雲端平台Azure、NLP自然語言處理等能力。

■玩轉創意的多媒體互動:
包含讀取圖片、編輯圖片、合成、濾鏡效果、大量圖片處理,還有PyGame遊戲開發、PyTube影音下載等運用。

■提升效率的開發加值:
介紹目前業界最熱門的Google Colab雲端開發平台與VS Code編輯神器,也深入介紹如何將程式打包成執行檔。

【超值附加內容】
萬物可通的IoT物聯網:
從MicroPython程式實作、硬體實作、感測器應用、加入顯示裝置、使用Wi-Fi無線網路,到物聯網整合應用,提供PDF電子書,可視需求運用。

【超值學習資源】
獨家收錄「Python物件導向程式開發影音教學」、
「Google Colab雲端開發平台入門影音教學」、
全書範例程式檔

感謝各界眾多程式讀者的肯定與真好評,
新版中,我們依據市場回饋的寶貴訊息調整章節與順序,
並且再加值內容與影音教學,讓本書更全面,
也更有利於學習。

在基礎入門篇中加入集合與時間模組的使用;
在資料科學篇中加入json及xml格式的檔案操作,以及Pandas資料分析;
在網路應用篇中增加應用Flask進行Line Bot的改版開發,還升級Django的版本;
在人工智慧篇更針對機器學習補強了演算法的應用與實作,
除了觀念的導引,也強調資料在分類、迴歸分析上的學習,深入機器學習的核心;
全新的開發加值篇介紹目前業界最火熱的Google Colab雲端開發平台,
以及VS Code編輯神器,也深入介紹PyInstaller執行檔編譯;
全新的多媒體互動則著重在Pillow圖片處理、PyGame遊戲開發、PyTube線上影音下載;
附錄的IoT物聯網篇則因應軟體更新了操作介面,提供全彩呈現,
讓Python實戰更加得心應手。
  • 基礎入門篇
    • Chapter 01 建置Python 開發環境
      • 1.1 建置Anaconda 開發環境
      • 1.2 Spyder 編輯器
      • 1.3 Jupyter Notebook 編輯器
    • Chapter 02 變數、運算及判斷式
      • 2.1 變數與資料型別
      • 2.2 運算式
      • 2.3 判斷式
    • Chapter 03 迴圈、串列與元組
      • 3.1 迴圈與串列
      • 3.2 進階串列與元組
    • Chapter 04 字典與集合的使用
      • 4.1 字典基本操作
      • 4.2 字典進階操作
      • 4.3 集合
      • 4.4 凍結集合
    • Chapter 05 函式與模組
      • 5.1 自訂函式
      • 5.2 數值函式
      • 5.3 字串函式
      • 5.4 亂數模組
      • 5.5 時間模組
  • 進階學習篇
    • Chapter 06 物件導向程式開發
      • 6.1 類別與物件
      • 6.2 類別封裝
      • 6.3 類別繼承
      • 6.4 多型
      • 6.5 多重繼承
      • 6.6 類別應用
      • 6.7 建立Python 專案
      • 6.8 打造自己的模組
    • Chapter 07 例外處理
      • 7.1 例外處理
      • 7.2 try⋯except 常用例外錯誤表
      • 7.3 捕捉多個例外
      • 7.4 raise 拋出例外
      • 7.5 Traceback 記錄字串
      • 7.6 assert 斷言
    • Chapter 08 正規表達式
      • 8.1 使用傳統程式設計方式搜尋
      • 8.2 使用正規表達式
      • 8.3 使用re.complie() 建立正規表達式物件
      • 8.4 使用re 模組建立隱含正規表達式物件
      • 8.5 更豐富的搜尋方式
      • 8.6 使用re.sub() 取代字串
      • 8.7 實戰:網路爬蟲資料格式檢查
    • Chapter 09 檔案系統的使用
      • 9.1 檔案和目錄管理
      • 9.2 檔案的讀寫
      • 9.3 二進位檔案的讀寫
    • Chapter 10 圖形使用者介面設計
      • 10.1 Tkinter 模組:圖形使用者介面
      • 10.2 排版方式
      • 10.3 視窗區塊(Frame)
      • 10.4 實戰:英文單字王視窗版
  • 資料科學篇
    • Chapter 11 數據資料的爬取
      • 11.1 requests 模組:讀取網站檔案
      • 11.2 BeautifulSoup 模組:網頁解析
      • 11.3 Selenium 模組:瀏覽器自動化操作
    • Chapter 12 數據資料的儲存與讀取
      • 12.1 csv 資料的儲存與讀取
      • 12.2 Excel 資料儲存與讀取
      • 12.3 json 資料的讀取與輸出
      • 12.4 XML 資料的儲存與讀取
      • 12.5 SQLite 資料庫的操作
      • 12.6 MySQL 資料庫的操作
      • 12.7 Google 試算表的操作
    • Chapter 13 數據資料視覺化
      • 13.1 繪製折線圖:plot
      • 13.2 繪製長條圖:bar
      • 13.3 繪製圓餅圖:pie
      • 13.4 設定圖表區:figure
      • 13.5 在圖表區加入多張圖表:subplot、axes
      • 13.6 實戰:台灣股市股價走勢圖
    • Chapter 14 Numpy 與Pandas
      • 14.1 Numpy 陣列建立
      • 14.2 Numpy 陣列取值
      • 14.3 Numpy 的運算功能
      • 14.4 Pandas Series
      • 14.5 Pandas DataFrame 的建立
      • 14.6 Pandas DataFrame 資料取值
      • 14.7 Pandas DataFrame 資料操作
      • 14.8 Pandas 資料存取
      • 14.9 Pandas 繪圖應用
    • Chapter 15 Pandas 資料分析
      • 15.1 資料預處理
      • 15.2 資料合併
      • 15.3 樞紐分析表
      • 15.4 實戰:鐵達尼號生存機率預測
  • 網路應用篇
    • Chapter 16 Flask 網站開發
      • 16.1 基本 Flask 網站應用程式
      • 16.2 使用模板
      • 16.3 Template 語言
      • 16.4 以 GET 及 POST 傳送資料
    • Chapter 17 Flask 建立 Web API 及 Heroku 部署
      • 17.1 建立縣市天氣資料 Web API
      • 17.2 部署 Web API 到 Heroku
      • 17.3 實戰:縣市天氣查詢系統
    • Chapter 18 LINE Bot 申請設定及開發
      • 18.1 LINE 開發者管理控制台
      • 18.2 實戰:「鸚鵡」LINE Bot 開發
    • Chapter 19 Django 網站開發
      • 19.1 Django 是什麼?
      • 19.2 建立 Django 專案
      • 19.3 視圖(view) 與 URL
      • 19.4 視圖、模版與 Template 語言
      • 19.5 以 GET 及 POST 傳送資料
    • Chapter 20 Django 資料庫連結與應用
      • 20.1 Django 資料庫
      • 20.2 admin 後台管理與 ModelAdmin 類別
      • 20.3 資料庫查詢
      • 20.4 資料庫管理
    • Chapter 21 Django 專題實戰及Heruko 部署
      • 21.1 實戰:Django 新聞公告系統
      • 21.2 部署 Django 專案到 Heroku
  • 人工智慧篇
    • Chapter 22 機器學習:特徵提取
      • 22.1 認識機器學習
      • 22.2 文字特徵處理
      • 22.3 數值標準縮放
      • 22.4 特徵降維:特徵選擇
    • Chapter 23 機器學習:分類及迴歸演算法
      • 23.1 scikit-learn 資料集
      • 23.2 K 近鄰演算法
      • 23.3 樸素貝葉斯演算法
      • 23.4 迴歸演算法
    • Chapter 24 深度學習起點:多層感知器 (MLP)
      • 24.1 認識多層感知器 (MLP)
      • 24.2 Mnist 資料集
      • 24.3 訓練 Mnist 手寫數字圖片辨識模型
      • 24.4 模型儲存與預測
    • Chapter 25 深度學習重點:CNN 及RNN
      • 25.1 卷積神經網路(CNN) 基本結構
      • 25.2 卷積神經網路實戰:Mnist 手寫數字圖片辨識
      • 25.3 循環神經網路 (RNN) 基本結構
      • 25.4 實戰:市場股價預測
    • Chapter 26 機器學習雲端平台:Azure
      • 26.1 電腦視覺資源
      • 26.2 臉部辨識資源
      • 26.3 文字語言翻譯資源
    • Chapter 27 自然語言處理(NLP)
      • 27.1 Jieba 模組
      • 27.2 文字雲
  • 多媒體互動篇
    • Chapter 28 圖片批次處理:pillow
      • 28.1 認識pillow
      • 28.2 圖片基本操作
      • 28.3 圖片編輯
      • 28.4 圖片切割、複製和合成
      • 28.5 圖片濾鏡
      • 28.6 繪製圖形
      • 28.7 實戰:大量圖片處理
    • Chapter 29 電腦遊戲開發:PyGame
      • 29.1 Pygame 入門教學
      • 29.2 Pygame 動畫處理
      • 29.3 實戰:打磚塊遊戲
    • Chapter 30 線上影音下載:PyTube
      • 30.1 Pytube:下載 YouTube 影片模組
      • 30.2 播放清單及相關資源下載
  • 開發加值篇
    • Chapter 31 雲端開發平台:Google Colab
      • 31.1 Google Colab:雲端的開發平台
      • 31.2 Markdown 語法
    • Chapter 32 萬用編輯神器:VS Code
      • 32.1 VS Code:最多人使用的程式編輯器
      • 32.2 VS Code 執行Python 程式
      • 32.3 讓VS Code 更有效率
    • Chapter 33 編譯程式執行檔:PyInstaller
      • 33.1 程式打包前的準備工作
      • 33.2 實戰:打包exe 執行檔
      • 33.3 實戰:打包含有資源檔的執行檔
      • 33.4 實戰:使用.spec 打包含有資源檔的執行檔
      • 33.5 資料儲存的考量
  • 附錄、IOT 物聯網篇
    • Appendix A MicroPython 與ESP8266
      • A.1 認識MicroPython 與ESP8266
      • A.2 NodeMCU 和WEMOS D1 mini 簡介
      • A.3 下載與燒錄MicroPython 韌體
      • A.4 使用Thonny 操控MicroPython 控制板
      • A.5 使用麵包板連接LED 電路
      • A.6 LED 閃爍電路實作
    • Appendix B MicroPython 小專題實作
      • B.1 三色Led 燈
      • B.2 按鈕開關
      • B.3 PWM 電路
      • B.4 類比輸入
      • B.5 蜂鳴器
    • Appendix C 感測器應用:溫溼度與超音波感測器
      • C.1 Timer 計時器
      • C.2 DHT11 溫溼度感測器
      • C.3 超音波感測器
    • Appendix D 顯示裝置:LCD 液晶顯示器
      • D.1 認識I2C
      • D.2 LCD 顯示器
    • Appendix E Wi-Fi 無線網路
      • E.1 Wi-Fi 無線網路
      • E.2 設定開機自動連線
      • E.3 讀取網站
      • E.4 建立網路通訊程式
      • E.5 連結網站伺服器
      • E.6 以HTTPS 連結網站伺服器
    • Appendix F 物聯網應用
      • F.1 網站伺服器
      • F.2 傳送HTML 網頁和圖片檔
      • F.3 遠端控制
      • F.4 從外部網路控制
      • F.5 ThingSpeak 的物聯網應用
    • 物聯網篇使用材料表

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