Ceder Naomi - The Quick Python Book, 4th Edition - 2025.pdf内容概要:本书《The Quick Python Book, 4th Edition》由Naomi Ceder撰写,旨在为读者提供从基础到高级的Python编程技能。书中涵盖了Python的核心理念与最佳实践,如Python之禅(The Zen of Python),强调了简洁、明确和可读性的编程原则。作者分享了她25年来的Python编程经验,讲述了Python在系统管理、Web应用、数据库管理和数据分析等多个领域的广泛应用。此外,书中还深入探讨了Python的最新特性,包括排序、字符串处理、字典操作、控制流、函数定义以及面向对象编程等内容。书中提供了大量实例和练习,帮助读者更好地理解和掌握Python编程技巧。 适合人群:适合初学者和有一定编程基础的研发人员,尤其是希望快速高效地学习Python并应用于实际项目中的读者。 使用场景及目标:①通过实际案例和练习,帮助读者掌握Python的基本语法和高级特性;②引导读者理解Python的最佳实践,如Python之禅所倡导的原则;③介绍Python在不同应用场景下的使用方法,如数据处理、Web开发等;④通过AI代码生成工具的对比,帮助读者了解如何优化代码性能和解决实际问题。 其他说明:本书不仅是一本技术手册,更是一部融入了作者多年编程经验和社区感悟的作品。书中特别强调了Python社区的重要性,鼓励读者加入这个充满活力和支持的大家庭。此外,书中还涉及了一些关于AI代码生成工具的讨论,展示了如何利用这些工具提高编程效率,同时也提醒读者在使用时需要注意的问题。
2025-05-22 15:07:39 13.33MB Python 编程书籍 数据处理 命令行工具
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医学stop_words.txt,这个版本适合医学数据的数据,EMR以及相关文献和书籍数据,医学文本stop_words集合;医学stop_words.txt,这个版本适合医学数据的数据,EMR以及相关文献和书籍数据,医学文本stop_words集合;医学stop_words.txt,这个版本适合医学数据的数据,EMR以及相关文献和书籍数据,医学文本stop_words集;医学stop_words.txt,这个版本适合医学数据的数据,EMR以及相关文献和书籍数据,医学文本stop_words集合;医学stop_words.txt,这个版本适合医学数据的数据,EMR以及相关文献和书籍数据,医学文本stop_words集合
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big5图书推荐 将5大人格特质调查数据集与57k书籍数据集合并,以推荐个性特质组合的良好读物 步骤1:将57,000个书名及其简短说明矢量化(“模糊”) 步骤2:将每个调查参与者的“五种人格特质调查”结果矢量化 步骤3:确定人格特质组合的最佳补充书籍 为了简化此演示,我们将采用“利用余弦距离来缩小间隙”的方法:例如,如果参与者对“我在周围的人感觉很舒服”给出了5分之2的答案,则我们将对该答案进行加权。 4(6减2)。 如果答案是“我开始对话。”,则答案为5分之5,我们将其加权为1(6减5)。
2022-12-08 21:16:43 18.39MB JupyterNotebook
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中图网爬取的二手房数据——NoSQL综合项目数据集,对HBase、Redis、MongoDB、Neo4j等NoSQL数据库进行增删改查操作,并对MongoDB进行基本的统计分析。
2022-12-08 13:15:54 1024KB NoSQL 书籍数据
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使用spark+flask做的小项目
2021-09-16 09:39:43 2.9MB flask spark
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基于Python Scrapy实现的爬取豆瓣读书9分榜单的书籍数据采集爬虫系统 含数据集和全部源代码 # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy import re from doubanbook.items import DoubanbookItem class DbbookSpider(scrapy.Spider): name = "dbbook" # allowed_domains = ["https://www.douban.com/doulist/1264675/"] start_urls = ( 'https://www.douban.com/doulist/1264675/', ) URL = 'https://www.douban.com/doulist/1264675/?start=PAGE&sort=seq&sub_type=' def parse(self, response): # print response.body item = DoubanbookItem() selector = scrapy.Selector(response) books = selector.xpath('//div[@class="bd doulist-subject"]') for each in books: title = each.xpath('div[@class="title"]/a/text()').extract()[0] rate = each.xpath('div[@class="rating"]/span[@class="rating_nums"]/text()').extract()[0] author = re.search('(.*?)
2021-07-10 17:02:47 19KB python scrapy 爬虫 数据采集
平蛇
2021-02-17 18:05:49 1KB Python
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