Python之道
Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多·范罗苏姆 于1990 年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。 Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速...
本视频是面向编程零基础学员的Python入门教程，内容涵盖了Python的基础知识和初步应用。以较轻快的风格，向零基础学习者介绍了一门时下比较流行的、并且用途比较广泛的编程语言。同时，其语法简洁而清晰，类库丰富而强大，非常适合于进行快速原型开发。另...
python是一个强大的编程软件，在使用python进行数据分析中，经常需要用到两个强大的包，numpy与pandas。很多朋友觉得很头痛，下面这些视频就是非常详细介绍如何使用python调用这两个包同时使用numpy与pandas进行数据分析，喜欢的朋友赶紧来关注我后开始学习吧。
PySpark 是 Spark 为 Python 开发者提供的 API。
1.Jupyter Notebook简介与安装1.1. Jupyter Notebook简介1.2. Jupyter Notebook安装及环境配置2.Jupyter Notebook基本操作与快捷键2.1. 创建与保存Notebook2.2. 单元格操作与快捷键3.Jupyter Notebook中的Markdown与富文本3.1. Markdown基本语法3.2. 插入...
【适合人群】 只要你掌握基本的编程概念、对Python感兴趣的人都可以学习本课程，这是一门真正入门课程，但并不止步于入门，将带你从入门向进阶过渡 温馨提示：如果你是一名资深程序员，强烈推荐你将Python做为第二语言，未来，它将助你在激烈的职场竞争中拔得头筹，相比文档、书籍，这次推出的视频课程，会让你学的更快，飞的更早，人生苦短，早学Python，你懂的！
python办公自动化
python Python 是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。Python 由 Guido van Rossum 于 1989 年底发明，第一个公开发行版发行于 1991 年。像 Perl 语言一样, Python 源代码同样遵循 GPL(GNU General Public License) 协议。官方宣布，2020 年 1 月 1 日， 停止 Python 2 的更新。Python 2.7 被确定为最后一个 Python...
特别说明：此音频仅作为更好地阅读此书的辅助工具，请大家购买正版书籍。所有音频全部免费供大家试听、转发和使用。目录第一部分 创建爬虫第1章 初见网络爬虫1.1网络连接1.2BeautifulSoup简介1.2.1安装BeautifulSoup1.2.2运行BeautifulSoup1.2.3可靠的网络连接第2章 复杂HTML解析2.1不是一直都要用锤子2.2再端一碗BeautifulSoup2.2.1BeautifulSoup的find（）和findAll（）2.2.2其他BeautifulSoup对象2.2.3导航树2.3正则表达式2.4正则表达式和BeautifulSoup2.5获取属性2.6Lambda表达式2.7超越BeautifulSoup第3章 开始采集3.1遍历单个域名3.2采集整个网站3.3通过互联网采集3.4用Scrapy采集第4章 使用API4.1API概述4.2API通用规则4.2.1方法4.2.2验证4.3服务器响应4.4Echo Nest4.5Twitter API4.5.1开始4.5.2几个示例4.6 Google API4.6.1开始4.6.2几个示例4.7解析JSON数据4.8回到主题4.9再说一点API第5章 存储数据5.1媒体文件5.2把数据存储到CSV5.3MySQL5.4Email第6章 读取文档6.1文档编码6.2纯文本6.3 CSV6.4 PDF6.5微软Word和.docx第7章 数据清洗7.1编写代码清洗数据7.2数据存储后再清洗第8章 自然语言处理8.1概括数据8.2马尔可夫模型8.3自然语言工具包8.3.1安装与设置8.3.2用NLTK做统计分析8.3.3用NLTK做词性分析8.4其他资源第9章 穿越网页表单与登录窗口进行采集9.1Python Requests库9.2提交一个基本表单9.3单选按钮、复选框和其他输入9.4提交文件和图像9.5处理登录和cookie9.6其他表单问题第10章 采集JavaScript10.1JavaScript简介10.2Ajax和动态HTML10.3处理重定向第11章 图像识别与文字处理11.1OCR库概述11.1.1 Pillow11.1.2 Tesseract11.2处理格式规范的文字11.3读取验证码与训练Tesseract11.4获取验证码提交答案第12章 避开采集陷阱12.1道德规范12.2让网络机器人看起来像人类用户12.2.1修改请求头12.2.2处理cookie12.2.3时间就是一切12.3常见表单安全措施12.3.1隐含输入字段值12.3.2避免蜜罐12.4问题检查表第13章 用爬虫测试网站13.1测试简介13.2 Python单元测试13.3 Selenium单元测试13.4 Python单元测试与Selenium单元测试的选择第14章 远程采集14.1为什么要用远程服务器14.2Tor代理服务器14.3远程主机14.3.1从网站主机运行14.3.2从云主机运行14.4其他资源14.5勇往直前贺函芬|音频制作者2000年毕业于宁波大学计算机系教育专业。20年编程经历。
2021最新适合零基础学员制作不易，大家记得点个关注，感谢支持！1.更适合零基础学员：循序渐进，知识点剖析细致且每章配备大量随堂练习 2.技术讲解更深入、更全面，代码量大、案例丰富、一路实战
本套Python课程400集，从零基础开始，全面讲解Python基础，直达可以手写神经网络的境界。需要视频加微 xin 1171736841 备注：喜马拉雅我们创造性的增加了：手写数据结构和算法、手写神经网络项目。让零基础学员在学习Python时就开始接触高深的底层知识、神经网络底层实现的知识。...
Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多·范罗苏姆于1990年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发...
第一阶段Python编程基础与Python高级第二阶段...
本书是针对所有层次Python读者而作的Python入门书。全书分两部分：*部分介绍用Python编程所必须了解的基本概念，包括强大的Python库和工具，以及列表、字典、if语句、类、文件与异常、代码测试等内容；第二部分将理论付诸实践，讲解如何开发三个项目，包括...
特别说明：此音频仅作为更好地阅读此书的辅助工具，请大家购买正版书籍。所有音频全部免费供大家试听、转发和使用。目录第1章 基本的图像操作和处理1.1PIL：Python图像处理类库1.1.1转换图像格式1.1.2创建缩略图1.1.3复制和粘贴图像区域1.1.4调整尺寸和旋转第2章 局部图像描述子2.1Harris角点检测器2.2SIFT（尺度不变特征变换）2.2.1兴趣点2.2.2描述子2.2.3检测兴趣点2.2.4匹配描述子2.3匹配地理标记图像2.3.1从Panoramio下载地理标记图像2.3.2使用局部描述子匹配2.3.3可视化连接的图像练习第3章 图像到图像的映射3.1单应性变换3.1.1直接线性变换算法3.1.2仿射变换3.2图像扭曲3.2.1图像中的图像3.2.2分段仿射扭曲3.2.3图像配准3.3创建全景图3.3.1RANSAC3.3.2稳健的单应性矩阵估计3.3.3拼接图像练习第4章 照相机模型与增强现实4.1针孔照相机模型4.1.1照相机矩阵4.1.2三维点的投影4.1.3照相机矩阵的分解4.1.4计算机相机中心4.2照相机标定4.3以平面和标记物进行姿态估计4.4增强现实4.4.1PyGame和PyOpenGL4.4.2从照相机矩阵到OpenGL格式4.4.3在图像中放置虚拟物体4.4.4综合集成4.4.5载入模型练习第5章 多视图几何5.1外极几何5.1.1一个简单的数据集5.1.2用Matplotlib绘制三维数据5.1.3计算F：八点法5.1.4外极点和外极线5.2照相机和三维结构的计算5.2.1三角剖分5.2.2由三维点计算照相机矩阵5.2.3由基础矩阵计算照相机矩阵5.3多视图重建5.3.1稳健估计基础矩阵5.3.2三维重建示例5.3.3多视图的扩展示例5.4立体图像练习第6章 图像聚类6.1K-means聚类6.1.1SciPy聚类包6.1.2图像聚类6.1.3在主成分上可视化图像6.1.4像素聚类6.2层次聚类6.3谱聚类练习第7章 图像搜索7.1基于内容的图像检索7.2视觉单词7.3图像索引7.3.1建立数据库7.3.2添加图像7.4在数据库中搜索图像7.4.1利用索引获选图像7.4.2用一幅图像进行查询7.4.3确定对比基准并绘制结果7.5使用几何特性对结果排序7.6使用演示程序及Web应用7.6.1用CherryPy创建Web应用7.6.2图像搜索演示程序练习第8章 图像内容分类8.1K邻近分类法（KNN）8.1.1一个简单的二维示例8.1.2用稠密SIFT作为图像特征8.1.3图像分类：手势识别8.2贝叶斯分类器8.3支持向量机8.3.1使用LibSVM8.3.2再论手势识别8.4光学字符识别8.4.1训练分类器8.4.2选取特征8.4.3多类支持向量机8.4.4提取单元格并识别字符8.4.5图像校正练习第9章 图像分割9.1图割（Graph Cut）9.1.1从图像创建图9.1.2用户交互式分割9.2利用聚类进行分割9.3变分法练习第10章 OpenCV10.1 OpenCV的Python接口10.2 OpenCV基础知识10.2.1读取和写入图像10.2.2颜色空间10.2.3显示图像及结果10.3处理视频10.3.1视频输入10.3.2将视频读取到NumPy数组中10.4跟踪10.4.1光流10.4.2Lucas-Kanade算法10.5更多示例10.5.1图像修复10.5.2利用分水岭变换进行分割10.5.3利用霍夫变换检测直线练习贺函芬|音频制作者2000年毕业于宁波大学计算机系教育专业。20年编程经历。
特别说明：此音频仅作为更好地阅读此书的辅助工具，请大家购买正版书籍。所有音频全部免费供大家试听、转发和使用。目录第1章 Scrapy简介1.1初识Scrapy1.2喜欢Scrapy的更多理由1.3关于本书：目标和用途1.4掌握自动化数据爬取的重要性1.4.1开发健壮且高质量的应用，并提供合理规划1.4.2快速开发高质量最小可行产品1.4.3Google不会使用表单，爬取才能扩大规模1.4.4发现并融入你的生态系统1.5在充满爬虫的世界里做一个好公民1.6Scrapy不是什么1.7本章小结第2章 理解HTML和Xpath2.1HTML、DOM树表示以及XPath 2.1.1URL2.1.2HTML文档2.1.3树表示法2.1.4你会在屏幕上看到什么2.2使用XPath选择HTML元素2.2.1有用的XPath表达式2.2.2使用Chrome获取XPath表达式2.2.3常见任务示例2.2.4预见变化2.3本章小结第3章 爬虫基础3.1安装Scrapy3.1.1MacOS3.1.2Windows3.1.3Linux3.1.4最新源码安装3.1.5升级Scrapy3.1.6Vagrant:本书中运行示例的官方方式3.2UR^2IM ——基本抓取流程3.2.1URL3.2.2请求和响应3.2.3Item3.3一个Scrapy项目3.3.1声明item3.3.2编写爬虫3.3.3填充item3.3.4保存文件3.3.5清理—— item装载器与管理字段3.3.6创建contract3.4抽取更多的URL3.4.1使用爬虫实现双向爬取3.4.2使用CrawlSpider实现双向爬取3.5本章小结第4章 从Scrapy到移动应用4.1选择手机应用框架4.2创建数据库和集合4.3使用Scrapy填充数据库4.4创建手机应用4.4.1创建数据库访问服务4.4.2创建用户界面4.4.3将数据映射到用户界面4.4.4数据库字段与用户界面控件间映射4.4.5测试、分享及导出你的手机应用4.5本章小结第5章 迅速的爬虫技巧5.1需要登录的爬虫5.2使用JSON API和AJAX页面的爬虫5.3 30倍速的房产爬虫5.4基于Excel文件爬取的爬虫5.5本章小结第6章 部署到Scrapinghub6.1注册、登录及创建项目6.2部署爬虫与计划运行6.3访问item6.4计划定时爬取6.5本章小结第7章 配置与管理7.1使用Scrapy设置7.2基本设置7.2.1分析7.2.2性能7.2.3提前终止爬取7.2.4HTTP缓存和离线运行7.2.5爬取风格7.2.6feed7.2.7媒体下载7.2.8Amazon Web服务7.2.9使用代理和爬虫7.3进阶设置7.3.1项目相关设置7.3.2Scrapy扩展设置7.3.3下载调优7.3.4自动限速扩展设置7.3.5内存使用扩展设置7.3.6日志和调试7.4本章小结第8章 Scrapy编程8.1Scrapy是一个Twisted应用8.1.1延迟和延迟链8.1.2理解Twisted和非阻塞I/O ——一个Python故事8.2Scrapy架构概述8.3示例1:非常简单的管道8.4信号8.5示例2:测量吞吐量和延时的扩展8.6中介件延伸8.7本章小结第9章 管道秘诀9.1使用REST API9.1.1使用treq9.1.2用于写入Elasticsearch的管道9.1.3使用Google Geocoding API实现地理编码的管道9.1.4在Elasticsearch中启用地理编码索引9.2与标准Python客户端建立数据库接口9.3使用Twisted专用客户端建立服务接口9.4为CPU密集型、阻塞或遗留功能建立接口9.4.1处理CPU密集型或阻塞操作的管道9.4.2使用二进制或脚本的管道9.5本章小结第10章 理解Scrapy性能10.1Scrapy引擎——一种直观方式10.1.1级联队列系统10.1.2定义瓶颈10.1.3Scrapy性能模型10.2使用telnet获得组件利用率10.3基准系统10.4标准性能模型10.5解决性能问题10.6故障排除流程10.7本章小结第11章 使用Scrapyd与实时分析进行分布式爬取11.1房产的标题是如何影响价格的11.2Scrapyd11.3分布式系统概述11.4爬虫和中间件的变化11.4.1索引页分片爬取11.4.2分批爬取URL11.4.3从设置中获取初始URL11.4.4在Scrapyd服务器中部署项目11.5创建自定义监控命令11.6使用Apache Spark流计算偏移量11.7运行分布式爬取11.8系统性能11.9关键要点11.10本章小结贺函芬|音频制作者2000年毕业于宁波大学计算机系教育专业。20年编程经历。
