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以夠用、實用為原則，選擇Python 中必備、實用的知識說明，強化對程式思維能力的培養。案例選取接近生活，有助加強讀者的學習興趣。書中每個案例均提供了詳細的設計想法、關鍵技術分析以及實際的解決方案。 ●史上最強python從小白到大師的入門手冊 ●tkinter、事件處理、物件導向完整實例 ●讀取資料庫，網頁、爬蟲、urllib實作範例 ●教你用正規表示法，結巴中文分詞 ●beautifulsoup及requests程式庫解析html檔案 ●itchat、wechat網頁版機器人，二維碼產生器 ●推箱子、貪吃蛇、中國象棋、麻將遊戲的完整設計流程 ●了解tcp/udp等網路協定，聊天室、五子棋 ●人物拼圖的設計、利用pygame設計更多遊戲 ●AI人工智慧、貝氏演算了做文字分類、使用sklearn ●深度學習案例，使用cnn進行手寫辨識 ●詞雲實戰，爬取電影網站上的評論並做成詞雲 全書主題如下： ●Python 基礎知識 ●序列應用：猜單字遊戲 ●資料庫應用：智力問答測試 ●呼叫百度API 應用 ●爬蟲應用：校園網搜尋引擎· ●爬蟲應用：抓取百度圖片 ●itchat 應用：微信機器人 ●微信網頁版協定應用：微信機器人 ●影像處理：產生二維碼和驗證碼 ●益智遊戲：連連看遊戲 ●益智遊戲：推箱子遊戲 ●娛樂遊戲：兩人麻將遊戲 ●網路程式設計案例：基於TCP 的線上聊天 ●網路通訊案例：以UDP 為基礎的網路五子棋遊戲 ●益智遊戲：中國象棋 ●娛樂遊戲：人物拼圖遊戲 ●Pygame 以為基礎的遊戲設計 ●機器學習案例：以單純貝氏演算法為基礎的文字分類· ●深度學習案例：以卷積神經網路為基礎的手寫體識別 ●詞雲實戰：爬取豆瓣影評產生詞雲 本書特色 全書涵蓋遊戲開發、網路開發、網路爬蟲、機器學習和深度學習
前言 01Python 基礎知識 1.1 Python 語言簡介 1.2 Python 語法基礎 1.3 Python 物件導向設計 1.4 Python 圖形介面設計 1.5 Python 檔案的使用 1.6 Python 的協力廠商函數 02 序列應用—猜單字遊戲 2.1 猜單字遊戲功能介紹 2.2 程式設計的想法 2.3 關鍵技術—random 模組 2.4 程式設計的步驟 03 資料庫應用—智力問答測試 3.1 智力問答測試功能介紹 3.2 程式設計的想法 3.3 關鍵技術 3.4 程式設計的步驟 04 呼叫百度API 應用—小小翻譯器 4.1 小小翻譯器功能介紹 4.2 程式設計的想法 4.3 關鍵技術 4.4 程式設計的步驟 05 爬蟲應用—校園網搜尋引擎 5.1 校園網搜尋引擎功能分析 5.2 校園網搜尋引擎系統設計 5.3 關鍵技術 5.4 程式設計的步驟 06 爬蟲應用—抓取百度圖片 6.1 程式功能介紹 6.2 程式設計的想法 6.3 關鍵技術 6.4 程式設計的步驟 07 itchat 應用—微信機器人 7.1 itchat 功能介紹 7.2 程式設計的想法 7.3 關鍵技術 7.4 程式設計的步驟 7.5 開發訊息同步機器人 08 微信網頁版協定應用—微信機器人 8.1 微信網頁版機器人功能介紹 8.2 微信網頁版機器人設計想法 8.3 程式設計的步驟 8.4 擴充功能 09 影像處理—產生二維碼和驗證碼 9.1 二維碼介紹 9.2 二維碼產生和解析關鍵技術 9.3 二維碼產生和解析程式設計的步驟 9.4 用Python 產生驗證碼圖片 10 益智遊戲—連連看遊戲 10.1 連連看遊戲介紹 10.2 程式設計的想法 10.3 關鍵技術 10.4 程式設計的步驟 11 益智遊戲—推箱子遊戲 11.1 推箱子遊戲介紹 11.2 程式設計的想法 11.3 關鍵技術 11.4 程式設計的步驟 12 娛樂遊戲—兩人麻將遊戲 12.1 麻將遊戲介紹 12.2 兩人麻將遊戲設計的想法 12.3 關鍵技術 12.4 兩人麻將遊戲設計的步驟 13 網路程式設計案例—基於TCP 的線上聊天程式 13.1 基於TCP 的線上聊天程式簡介 13.2 關鍵技術 13.3 線上聊天程式設計的步驟 14 網路通訊案例—以UDP 為基礎的網路五子棋遊戲 14.1 網路五子棋遊戲簡介 14.2 五子棋遊戲的設計思想 14.3 關鍵技術 14.4 網路五子棋遊戲程式設計的步驟 15 益智遊戲—中國象棋 15.1 中國象棋介紹 15.2 關鍵技術 15.3 中國象棋的設計想法 15.4 中國象棋實現的步驟 16 娛樂遊戲—人物拼圖遊戲 16.1 人物拼圖遊戲介紹 16.2 程式設計的想法 16.3 關鍵技術 16.4 程式設計的步驟 17 Pygame 以為基礎的遊戲設計 17.1 Pygame 基礎知識 17.2 Pygame 的使用 17.3 基於Pygame 設計貪吃蛇遊戲 17.4 基於Pygame 設計飛機大戰遊戲 18 機器學習案例—以單純貝氏演算法為基礎的文字分類 18.1 文字分類功能介紹 18.2 程式設計的想法 18.3 關鍵技術 18.4 程式設計的步驟 18.5 使用單純貝氏分類演算法過濾垃圾郵件 18.6 使用Scikit-Learn 函數庫進行文字分類 19 深度學習案例—以卷積神經網路為基礎的手寫體識別 19.1 手寫體識別案例需求 19.2 深度學習的概念及關鍵技術 19.3 Python 深度學習函數庫—Keras 19.4 程式設計的想法 19.5 程式設計的步驟 20 詞雲實戰—爬取豆瓣影評產生詞雲 20.1 功能介紹 20.2 程式設計的想法 20.3 關鍵技術 20.4 程式設計的步驟
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