Coding Projects in Python

Coding Projects in Python pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:DK Children
作者:DK
出品人:
页数:224
译者:
出版时间:2017-6-6
价格:USD 13.38
装帧:Paperback
isbn号码:9781465461889
丛书系列:
图书标签:
  • 计算机
  • 编程
  • DK
  • pdf
  • Python
  • 编程项目
  • 初学者
  • 实践
  • 代码示例
  • 数据科学
  • Web开发
  • 游戏开发
  • 算法
  • 练习
想要找书就要到 图书目录大全
立刻按 ctrl+D收藏本页
你会得到大惊喜!!

具体描述

Using fun graphics and easy-to-follow instructions, this straightforward, this visual guide shows young learners how to build their own computer projects using Python, an easy yet powerful free programming language available for download.

Perfect for kids ages 10 and over who are ready to take a second step after Scratch, Coding Projects in Python teaches kids how to build amazing graphics, fun games, and useful apps. All they need is a desktop or laptop, and an Internet connection to download Python 3.

Step-by-step instructions teach essential coding basics like loops and conditionals, and outline 14 fun and exciting projects, including a script that cracks secret codes, a quiz to challenge family and friends, a matching game, and much more. When they are feeling more confident, kids can think creatively and use the tips and tricks provided to personalize and adapt each project.

The simple, logical steps in Coding Projects in Python are fully illustrated with fun pixel art and build on the basics of coding, so kids can have the skills to build whatever kind of project they can dream up.

Supporting STEM education initiatives, computer coding teaches kids how to think creatively, work collaboratively, and reason systematically, and is quickly becoming a necessary and sought-after skill. DK's computer coding books are full of fun exercises with step-by-step guidance, making them the perfect introductory tools for building vital skills in computer programming.

数据科学实战入门:从零构建你的第一个数据驱动型应用 书名:数据科学实战入门:从零构建你的第一个数据驱动型应用 作者:[此处可留空或填写虚构作者名] 页数:约 450 页 --- 丛书定位与目标读者 本书旨在为那些渴望将数据分析和机器学习理论转化为实际生产力工具的初学者和中级开发者提供一套全面、实用的路线图。我们假设读者已经具备 Python 语言的基础语法知识(如变量、函数、基本数据结构),但对复杂的数据处理流程、统计建模或深度学习框架感到无从下手。 本书的核心目标是“行动导向”——教你如何从一个原始数据集出发,经历数据清洗、探索性分析(EDA)、特征工程,最终部署为一个可供他人使用的应用程序或自动化脚本。我们不追求晦涩的数学证明,而是聚焦于如何高效地利用现有的强大 Python 库(如 Pandas, NumPy, Scikit-learn, Plotly)来解决现实世界中的具体问题。 内容结构与核心模块(共五大部分) 本书内容被精心划分为五个紧密衔接的模块,确保学习过程层层递进,知识体系稳固: 第一部分:数据科学工作流的基石 (The Foundation) 本部分将读者迅速带入真实数据项目的环境,重点介绍现代数据科学项目生命周期的标准流程。 第 1 章:环境搭建与工具箱选择: 不仅仅是安装 Anaconda,而是讲解虚拟环境的最佳实践(Conda/venv),以及如何配置一个高效的 JupyterLab 或 VS Code 环境进行科学计算。介绍核心库的快速概览:NumPy 的向量化思维、Pandas 的 DataFrame 结构与性能优化。 第 2 章:数据获取与初步审视: 涵盖从 CSV、Excel 到 SQL 数据库(使用 `SQLAlchemy` 进行简单连接)的数据导入。重点讲解如何使用 `.info()`, `.describe()`, `.value_counts()` 等方法快速识别数据质量问题,如缺失值、异常值和数据类型不一致。 第 3 章:数据清洗与预处理的艺术: 深入探讨缺失值插补策略(均值、中位数、模型预测填充),异常值检测(基于 IQR 和 Z-score),以及如何进行数据标准化 (Standardization) 和归一化 (Normalization),为后续建模做准备。 第二部分:探索性数据分析 (EDA) 与可视化叙事 (Visual Storytelling) 本部分强调“在建模之前先理解数据”的重要性。优秀的可视化是数据洞察力的直接体现。 第 4 章:单变量与双变量分析: 使用 Matplotlib 和 Seaborn 构建基础图表(直方图、箱线图、散点图)。学习如何选择正确的图表类型来揭示数据分布和初步相关性。 第 5 章:高级可视化与交互性: 引入 Plotly/Dash 库,构建交互式图表。重点讲解如何使用热力图 (Heatmaps) 和成对图 (Pair Plots) 来展示高维数据间的复杂关系,并教授如何用可视化来向非技术人员传达分析结果。 第 6 章:特征工程初探: 将 EDA 的发现转化为可用的特征。涵盖分类变量的编码(One-Hot, Label Encoding),日期时间特征的提取(星期几、是否节假日),以及如何创建交互特征。 第三部分:机器学习建模实战 (Machine Learning in Practice) 本模块聚焦于如何应用 Scikit-learn 库来构建预测模型,并理解其背后的原理和局限性。 第 7 章:监督学习:回归模型构建: 从最简单的线性回归开始,逐步过渡到多项式回归和正则化方法(Ridge, Lasso)。详细讲解 R-squared、MSE、MAE 等回归评估指标的实际意义。 第 8 章:监督学习:分类模型应用: 介绍逻辑回归作为基线模型,随后深入探讨决策树和随机森林的构建。重点解析混淆矩阵、精确率 (Precision)、召回率 (Recall) 和 F1-Score 的权衡。 第 9 章:模型选择与调优的科学: 讲解如何使用交叉验证 (Cross-Validation) 来评估模型稳定性。系统介绍网格搜索 (Grid Search) 和随机搜索 (Randomized Search) 进行超参数调优,并引入管道 (Pipelines) 来简化整个建模流程。 第四部分:无监督学习与降维 (Unsupervised Learning) 本部分探索那些不需要标签即可发现数据结构的方法,这对于市场细分和异常检测至关重要。 第 10 章:聚类分析入门: 详细实现 K-Means 算法,包括如何使用“肘部法则” (Elbow Method) 来确定最佳聚类数量。扩展介绍层次聚类 (Hierarchical Clustering)。 第 11 章:数据降维技术: 解释维度灾难的含义,并重点实现主成分分析 (PCA)。演示如何通过 PCA 来可视化高维数据,并对比其对下游模型性能的影响。 第五部分:项目部署与自动化 (From Script to Application) 这是本书区别于纯理论书籍的关键部分——将模型转化为可用的产品。 第 12 章:模型持久化与版本控制: 学习使用 `pickle` 或 `joblib` 保存训练好的模型对象。介绍如何使用简单的 Git 流程来跟踪不同模型版本的迭代。 第 13 章:构建简单的Web API: 使用轻量级的 Flask 框架,创建一个 RESTful API 端点,该端点能够接收新的数据输入,调用已加载的模型进行预测,并返回结果。 第 14 章:自动化报告与工作流调度: 介绍如何将整个数据处理和预测流程封装成一个可执行的 Python 脚本。最后,简要介绍如何使用如 APScheduler 等工具,实现预测任务的定时自动运行。 本书特色与优势 1. 项目驱动的教学法: 全书围绕一个贯穿始终的案例项目展开(例如:预测房价、客户流失分析、或电商推荐系统的初步构建),确保所有技术点都在解决实际问题的背景下被学习。 2. 代码即注释: 每一章都提供了大量经过优化的、可直接运行的代码示例。注重代码的可读性和效率,强调 Pythonic 的写法。 3. 面向生产的思维: 强调数据清理、特征工程和模型部署的重要性,而非仅仅停留在 Notebook 上的模型评估。帮助读者建立“数据科学家 = 软件工程师 + 统计学家”的综合认知。 4. 库的深度应用: 不仅仅是调用函数,而是深入讲解 Pandas 的 `apply` 与向量化操作的性能差异,以及 Scikit-learn 中 Pipeline 的构建哲学。 本书是构建扎实、实用的数据科学能力,迈向构建实际数据应用的第一步。通过本书的学习,读者将不再只是一个会运行代码的分析师,而是一个能够交付数据驱动解决方案的实践者。

作者简介

About the Author

Craig Steele is a digital making specialist creating engaging and fun learning experiences. Craig leads the CoderDojo movement in Scotland—a global collaboration that provides open learning to young people, particularly in computer programming.

Read more

目录信息

读后感

评分

评分

评分

评分

评分

用户评价

评分

说实话,我购买这本书之前,对Python的了解还停留在基础语法和数据结构层面,野心勃勃地想通过它实现项目能力的飞跃,结果发现,这本书的起点设置得相当人性化。它并没有把读者当成“零基础”,但也没有期望读者已经精通所有高级特性。入门部分对面向对象编程(OOP)在项目架构中的应用进行了深入浅出的讲解,这点尤其让我感到惊喜。以往我总觉得OOP的概念抽象难懂,但在书中结合具体的项目实例——比如一个简易的任务调度器——进行剖析后,那些关于继承、多态的理论瞬间变得生动具体起来。作者的叙述风格非常平实,像在与老朋友聊天,没有那种高高在上的技术术语堆砌,而是用最直白的语言阐述复杂的概念。这种“润物细无声”的教学方式,让我能够在不知不觉中吸收知识,而不是被大量的理论压得喘不过气。对于我这种更倾向于动手实践而非纯理论学习的人来说,这种平衡掌握得恰到好处。

评分

我最欣赏这本书的一点是它对于“项目收尾”的重视程度。很多技术书籍在项目完成后就戛然而止,留给读者一个“怎么发布”的巨大问号。然而,这本书的最后一个大型项目,在完成核心功能后,紧接着用相当的篇幅讲解了如何使用标准库或流行的第三方工具对项目进行打包、版本控制的最佳实践,甚至是基础的性能分析入门。这体现了作者深厚的行业经验——代码写出来只是第一步,让它能稳定、可维护地运行才是关键。比如,关于如何为命令行工具添加清晰的帮助文档,以及如何使用`logging`模块构建不同级别的日志记录系统,这些都是教科书上很少详谈的“工程细节”。读完后,我感觉自己不只是学会了如何“写”一个程序,更是学会了如何“管理”一个程序,这对于提升我的职业素养有着潜移默化的帮助。

评分

这本书的封面设计初看有些平淡,但内页的排版着实令人眼前一亮。作者在项目选择上显得颇具匠心,没有一味追求那些已经被无数教程“炒烂”的经典案例,而是巧妙地融入了一些我在其他资料中不常看到的实际应用场景。比如,其中关于构建一个小型自动化报告生成器的章节,讲解得非常细致入微,从数据源的接入到最终报告的格式化输出,每一步都有清晰的代码示例和详尽的逻辑解释。我特别欣赏作者对于错误处理的重视程度,很多时候,教程只关注“成功路径”,而这本书却花费了大量篇幅讨论如何预见和优雅地解决运行时可能出现的各种异常情况,这对于我这种渴望将代码投入实际生产环境的开发者来说,无疑是金玉良言。阅读过程中,我感觉作者仿佛是一位经验丰富的前辈,耐心指导着我如何从一个纯粹的代码实现者,蜕变为一个能考虑系统健壮性的工程师。那种循序渐进的引导,让我对于Python在解决实际问题上的潜力有了更深一层的认识,远超我预期的收获。

评分

我必须承认,这本书的深度比我预期的要高,但它的友好度却出乎意料地高。在涉及网络编程的部分,作者没有回避Socket编程的底层细节,但处理方式非常巧妙——先展示一个最简化的TCP客户端/服务器骨架,让你感受到数据流动的基本原理,然后再引入如`requests`库这类高层封装,解释其背后的工作机制。这种“先底层逻辑,后上层封装”的讲解顺序,让我终于明白那些便利的库函数究竟是如何在后台工作的,而不是仅仅停留在“调用”的层面。这对于我理解Python如何高效处理I/O密集型任务至关重要。总而言之,这本书不仅仅是一本项目手册,更像是一堂关于现代Python工程实践的精炼课程,它教会了我如何用更系统、更健壮的方式去思考和构建软件系统。

评分

这本书的阅读体验像是在进行一场精心策划的“技术探险”。每个章节的过渡都衔接得非常自然,不像有些技术书籍那样,前后章节之间存在逻辑上的断裂感。特别是在处理跨模块通信的部分,作者没有直接跳到复杂的异步编程模型,而是先用一个简单的数据队列模型作为铺垫,逐步引入更高级的并发概念。这种“搭积木”式的知识构建方法,极大地降低了学习曲线的陡峭程度。我个人的阅读习惯是喜欢在看完一个概念后立刻动手敲代码验证,这本书提供的所有示例代码都维护得非常好,依赖项清晰,环境配置指南也足够详尽,几乎没有遇到需要花费大量时间去调试环境问题的困扰。这种流畅的实践体验,极大地增强了我的学习动力和成就感。

评分

估计审稿的人不懂编程,文字部分没问题,程序部分好多bugs,真要照着案例去试,会急死的。

评分

估计审稿的人不懂编程,文字部分没问题,程序部分好多bugs,真要照着案例去试,会急死的。

评分

从做游戏开始学编程是幸福的

评分

从做游戏开始学编程是幸福的

评分

估计审稿的人不懂编程,文字部分没问题,程序部分好多bugs,真要照着案例去试,会急死的。

本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息,本站不存储任何数据与内容,任何内容与数据均与本站无关,如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度google,bing,sogou

© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有