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教育部考试中心很近发布了关于调整国家计算机等级(NCRE)系统的通知，并决定自2021年3月起在全国计算机二级考试中增加“Python语言编程”科目。python极客项目编程。

九个月前，浙江的信息技术课程改革方案出台，Python确认进入浙江的信息技术教材，从2021年浙江的信息技术教材编程语言将由vb改为Python.

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学习Python（第三版）是一本介绍Python的书，适合那些对计算机不太了解、没有学习过编程但对编程感爱好的读者。本书引导读者以练习的方式逐步学习编程，从简单的打印到完整项目的实施，让初学者从基本的编程技术开始，很后体验软件开发的基本过程。极客电台王掌柜。

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提交人：[梅]KennethA.Lambert(Lambert)

在计算机科学中，数据结构是一门高级课程，概念抽象，难度大。Python语言语法简单，交互性强.使用Python来解释数据结构等主题比C语言更简单、更清楚。

本书第一章简要介绍了Python语言的基本知识和特点。第二章至第四章具体介绍了抽象数据类型、数据结构、复杂性分析、数组和线性链表结构。第5章和第6章侧重于面向对象设计的相关知识。第五章包括接口和实现、多态性和信息隐藏之间的关键区别。第六章侧重于继续的相关知识。第7至9章介绍了线性集合的相关知识，由堆栈、队列和列表表示。第10章介绍了各种树结构，第11章解释了集合和字典的相关内容，第12章介绍了图形和图形处理算法。在每一章的末尾，还给出了复习问题和案例研究，以帮助读者巩固和思考。

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当作计算机科学家。作者：艾伦·B·唐尼。极客电台王掌柜微信。

在这本书中，Python语言编程是沿着练习读者像计算机科学家一样思考的路线教授的。书的主体是如何思考，设计，开发的方法，以及具体的编程语言，只提供具体的场景，方便媒体的介绍。不是一本关于语言的书，而是一本关于编程思想的书。与其他编程语言书籍不同，它不拘泥于语言细节，而是试图从初学者的角度，用生动的例子和丰富的练习来引导读者进入一个更好的地方。

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本书适合想进一步提高自己Python编程能力的读者，也适合对Python编程感爱好的读者参考学习。结合典型和实际的开发案例，本书帮助读者创建高性能、可靠和可维护的Python应用程序。

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作者：[美国]Gorelick(MichaGorelick)、Ozhwold(IanOzsvald)

本书共12章，讲述了如何优化代码，加快实际应用的运行。本书主要包含以下主题：计算机内部结构的背景知识，列表和元组，字典和集合，迭代器和生成器，矩阵和向量计算，并发，聚类和工作队列等。很后，通过一系列真实案例来展示应用场景中需要注重的问题。极客新能源项目推广。

本书适合具有一定语言基础的Python初级和中级程序员，以获得高级和改进的读者阅读极客运动项目。

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作者：【梅】马赫什极客鸟项目。

Python是一种解释性、面向对象、动态数据类型的高级编程语言。通过Python编程，我们可以解决现实生活中的许多任务。

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Python核心编程（版本3）

作者：【梅】韦斯利·春（韦斯·李春）

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的全新升级版本，分为三个部分。第1部分解释了Python的一些一般应用，包括正则表达式、网络编程、Internet客户端编程、多线程编程、GUI编程、数据库编程、MicrosoftOffice编程、扩展Python等。第2部分讨论了与Web开发相关的主题，包括Web客户端和服务器、CGI和WSGI相关的Web编程、DiangoWeb框架、云计算、高级Web服务。第三部分包括一个补充/实验部分，包括文本处理和其他一些内容。极客未来项目招商部。

书适合有一定经验的Python开发人员阅读。

Python机器学习——猜测分析核心算法

.作者：[M]迈克尔·鲍尔斯（鲍尔斯）

在学习和学习机器学习时，面对眼花缭乱的算法，机器学习新手往往不知所措。从算法和Python语言实现的角度来看，本书帮助读者理解机器学习。

这本书的重点是两个核心类别的“算法族”，即惩罚线性回归和积分方法，并演示了通过代码实例讨论的算法的使用原则。本书共分七章，具体论述了猜测模型的两种核心算法，猜测模型的构建，惩罚线性回归与积分法的应用与实现。扶贫项目电台采访感悟。

Python机器学习实践指南

作者：[梅]亚历山大·T·康布斯地产项目介绍电台。

机器学习是近年来流行的领域，经过一段时间的发展，Python语言逐渐成为主流编程语言之一。结合机器学习和Python语言两个热点领域，本书使用了两种核心机器学习算法，很大限度地利用Python语言在数据分析中的优势。

这本书有10章。第一章讲解Python机器学习的生态系统，其余9章介绍了许多与机器学习相关的算法，包括各种分类算法，数据可视化技术，推荐引擎等，主要包括机器学习在公寓，机票，IPO市场，新闻源，内容推广，股市，图像，聊天机器人和推荐引擎等方面的应用。

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作者：[印度]迪普提·乔普拉，尼谢特·若希，伊蒂·马图尔SEO赚钱项目。

自然语言处理是计算语言学和人工智能中与人机交互有关的领域之一。

本书是学习自然语言处理的综合学习指南。它介绍了如何在Python中实现各种NLP任务，以帮助读者根据实际生活应用程序创建项目。全书共10章，包括字符串操作，统计语言建模，形态学，词性标注，语法分析，语义分析，情感分析，信息检索，语篇分析，NLP系统评价。

本书适合熟悉Python并对自然语言处理和开发有一定了解和爱好的读者。

由[印度]GopiSubramanian(SabraMannian)

的Python数据科学指南，帮助您探索Python及其强大的数据科学能力

作为一种高级编程语言，python以其简单性，可读性和可扩展性成为编程领域备受推崇的语言，成为数据科学家的第一选择之一。

本书具体介绍了Python在数据科学中的应用，包括数据探索，数据分析与挖掘，机器学习，大型机器学习等主题。每一章都为读者提供足够的数学知识和代码示例，让读者了解不同深度的算法功能，从而帮助读者更好地把握每个知识点。

这本书有一个清楚的结构和完整的例子，这将有利于数据科学领域的新手和经验丰富的数据科学家。

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作者：[O]理查德·劳森(RichardLawson)seo项目极客电台

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一本书是合适的Python阅读器，具有一定的编程经验和对爬虫技术的爱好。

贝叶斯思维：用于统计建模

的Python学习方法。作者：[梅]艾伦·B·唐尼

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Python自然语言处理

作者：史蒂文·伯德，伊万·克莱因，爱德华·洛珀。

自然语言处理是计算机科学和人工智能领域的一个重要方向。它研究各种理论和方法，可以实现人与计算机在自然语言中的有效交流，并涉及到计算机对自然语言的所有操作。

Python自然语言处理是自然语言处理领域的实用入门指南，旨在帮助读者学习如何编写程序来分析书面语言。Python自然语言处理是基于Python编程语言的开源库和称为NLTK的自然语言工具包，但不要求读者有Python编程经验。全书共11章，按难度顺序排列。第1至3章描述了语言处理的基础以及如何使用小型Python程序来分析感爱好的文本信息。第四章讨论了结构化编程，以巩固前几章中提出的编程要点。第五章到第七章介绍了语言处理的基本原理，包括标记、分类和信息提取。第8至10章介绍了句子分析、句法结构识别和句子意义表达。第11章描述了如何有效地治理语言数据。后记部分简要讨论了NLP领域的过去和未来。

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Python数据分析

作者：[伊尼]伊万·伊德里斯

Python是一种多规范编程语言，既适用于面向对象的应用程序开发，也适用于功能设计模式。Python已经成为数据科学家用于数据分析、可视化和机器学习的理想编程语言，可以帮助您快速提高生产率。

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