精通 Python｜運用簡單的套件進行現代運算 (2版)

類似書籍推薦給您

書名：精通 Python：運用簡單的套件進行現代運算(第二版) 作者：Bill Lubanovic(賴屹民) 出版社：歐萊禮 出版日期：2020/06/00 ISBN：9789865024864 內容簡介 　　「本書是Bill Lubanovic的傑作，先為你紮下深厚的程式設計基礎，再教你用大型的Python工具箱來解決實際的問題，你絕對可以在這本書學會如何運用Python解決問題。」 —Loïc Pefferkorn，開放原始碼系統工程師 　　「本書以風趣、對話式、寓教於樂的風格介紹海量的Python程式語言與第三方程式包。」 —Nathan Stocks，Agile Perception 　　《精通 Python》是一本容易理解也很有趣的書，非常適合程式設計初學者以及剛要開始學習這個語言的讀者。本書的第二版將引領從基礎開始，循序進階到較複雜且多樣的主題，在教學過程中使用食譜風格的程式配方來說明Python 3的概念。最後透過每章結束的練習題來驗證所學到的技巧。 　　讀完本書，你將紮下深厚的Python基礎，包括測試、除錯、重複使用程式碼的最佳做法以及其他開發技巧。這個版本除了加入新的範例程式和習題之外，也會教你如何使用Python撰寫商業、藝術、科學應用程式，以及運用Python工具和開放原始碼套件。 　　‧學習簡單的資料類型、基本數學運算與文字操作 　　‧以Python的內建資料結構處理資料 　　‧探索Python程式碼結構，包括函式的使用 　　‧使用模組與套件編寫大型Python程式 　　‧深入討論物件、類別與其他物件導向功能 　　‧檢視一般檔案、關聯式資料庫與NoSQL的儲存機制 　　‧使用Python建構web用戶端、伺服器、API與服務 　　‧管理系統工作，例如程式、程序與執行緒 　　‧瞭解並行處理與網路程式設計的基礎 詳細資料 ISBN：9789865024864 規格：平裝 / 664頁 / 18.5 x 23 x 3.32 cm / 普通級 / 單色印刷 / 二版 出版地：台灣 本書分類：電腦資訊> 程式設計/APP開發> Python

精通資料分析｜使用Excel、Python和R Advancing into Analytics｜From Excel to Python and R

類似書籍推薦給您

內容簡介 　　資料分析聽起來很難，但只要你會用Excel，其實就不難上手了。透過這本實作指南，能夠幫助你更進一步地理解資料分析與處理，並瞭解如何藉助程式語言進行資料分析與假說檢定。 　　資料分析的重點是找出關聯性，本書可以引導你學到更進階的資料分析技術。本書運用試算表作為練習基礎統計學概念的範例，並告訴你如何運用Python與R進行更有效率的資料分析。 　　這本實用指南可以幫助你： 　　．了解如何利用Excel進行資料分析：透過Excel來測試變數之間的關係，並運用統計學製作令人信服的分析 　　．從Excel到R：學會如何使用R進行原本利用Excel所進行的資料分析工作 　　．從Excel到Python：學會如何應用Python進行原本利用Excel所進行的資料分析工作 專家推薦 　　「本書精確地說明如何運用Excel進行資料科學與分析的工作」--Jordan Goldmeier, 微軟Excel MVP 　　「這本書不僅可以作為商業和資料分析的參考資料，也可以作為入門教材」--Aiden Johnson, 資料科學家 目錄 第一部｜Excel資料分析導論 第1章 探索式資料分析導論 第2章 機率導論 第3章 推論統計導論 第4章 相關與迴歸 第5章 資料分析堆疊 第二部｜從Excel到R 第6章 Excel 使用者開始使用 R 的第一步 第7章 R 的資料結構 第8章 在 R 中處理資料和視覺化 第9章 總體專案：R for Data Analytics 第三部｜從Excel到Python 第10章 Excel使用者開始使用Python的第一步 第11章 Python的資料結構 第12章 在Python中處理資料和視覺化 第13章 總體專案：Python for Data Analytics 第14章 總結與展望

Python精粹｜來自專家的經驗精華 Python Distilled (1版)

類似書籍推薦給您

內容簡介 　　現代Python(3.6以上)開發的專家見解，來自《PYTHON ESSENTIAL REFERENCE》的作者 　　現代Python的豐富性對各層級的開發者而言都是挑戰。剛接觸Python的程式設計師怎樣才能知道從哪裡開始而不被資訊淹沒？有經驗的Python開發者如何知道他們寫出來的程式碼是清晰而且有效的？如何從學習個別功能跳到更深層次的Python思考？Dave Beazley的新作《Python精粹》討論了這些問題和其他許多現實世界的議題。 　　這本簡明的手冊以Python 3.6或更高版本為重點，關注該語言的基礎核心，透過更新過的程式碼範例來闡明Python的運作原理，以及如何架構更容易解釋、測試和除錯的程式。在整個過程中，Beazley反思了他在向科學家、工程師和開發人員教授Python以及試著超越Python的極限時學到的所有知識。 　　這本務實的指南並沒有試圖涵蓋這個有30年歷史的語言的每一個可能的功能和特異之處，而是提供與基本程式設計主題有關的簡明敘述，如資料抽象化、流程控制、程式結構、函式、物件和模組等，任何規模的Python專案都以這些主題為基礎。 　　‧探索Python的核心，從變數到套件 　　‧更有效地解決資料操作和分析的問題 　　‧以清晰和可靠為目標來設計程式的結構 　　‧控制物件並掌握定義其行為的「協定(protocols)」 　　‧掌握函式和函式型程式設計(functional programming)的慣用語 　　‧發現產生器所提供的令人驚訝的能力 　　‧從高層次和技術性的角度來理解類別 　　‧透過了解模組和套件來規劃專案的發展 　　‧學習正確處理I/O的技巧和抽象層 　　‧字典(Dicts)！

Python for DevOps｜學習精準有效的自動化

類似書籍推薦給您

內容簡介 　　「搭配進階的課程，對Python提供極佳的介紹。透過這個課程了解如何應用Python到對現今軟體發展具有重要性的所有技術領域之中。」 　　—Jeremy Yabrow 　　Director of Engineering, BeyondView, Inc. 　　「你將遠離如尋寶般的探索，獲得能協助你改善DevOps實踐的新知和技術。」 　　—Wes Novack 　　Systems Architect, Pluralsight 　　在過去的十年裡，科技領域有許多事情發生改變。炙手可熱的資料科學、無所不在的雲端科技和許多組織需要某種方式的自動化。經歷這些轉變，Python已經成為世界上最受歡迎的語言之一。這本基於實務的技術指南將為你展示如何利用Python並與目前最有用的DevOps工具(包括Docker、Kubernetes和Terraform)結合，來處理日常Linux系統的管理與維護任務。 　　對於眾多的專家來說，學習如何操作Linux及自動化是十分重要的。Python讓這些事變得更為簡單。透過本書，你將學會如何開發軟體和解決使用容器的問題，當然還包括了如何設置監控與監測、進行負載測試和運維你的軟體。如何有效的使用Python「讓事情被完成」？以下是獻給你的指南。 　　‧Python基礎知識，包含語言的介紹 　　‧如何自動發送訊息、實作命令列工具和自動化檔案系統管理 　　‧Linux工具集、套件管理、建構系統、監控與監測和自動化測試 　　‧雲計算、基礎設施即程式碼、Kubernetes和無伺服器架構 　　‧從DevOps觀點出發，進行機器學習和資料工程 　　‧建構、部署和維運機器學習專案 目錄 前言 譯者序 第1章 以 Python 實踐 DevOps 的必需知識 第2章 檔案與檔案系統操作自動化 第3章 使用命令列 第4章 有用的 Linux 工具 第5章 套件管理 第6章 持續整合與持續部署 第7章 監控與日誌收集 第8章 運用 pytest 於 DevOps 第9章 雲端運算 第10章 基礎設施即程式碼 第11章 容器技術：Docker 和 Docker Compose 第12章 容器調度：Kubernetes 第13章 無伺服器技術 第14章 MLOps 和機器學習工程 第15章 資料工程 第16章 DevOps 戰爭故事與訪談 索引

精通Python網路開發 (1版)

類似書籍推薦給您

【簡介】 使用Python套件與框架完成網路自動化、監控、雲端和管理 👍 台灣旅美資深網路技術專家最新實戰指南 👍 教你用Python點滿網路自動化的技能樹 👍 涵蓋Docker、Python、GitLab與DevOps技術 👍 從基礎技能到建構企業級API全面掌握 🎯 適合所有希望拓展技能並追求網路自動化（NetDevOps）的網路工程師！ 「本書書名是《精通Python網路開發》，但涵蓋範圍遠遠超出了Python腳本。我僅使用這本書，就足以讓我經驗豐富、精通CLI的網路安全工程師團隊，快速了解網路自動化及其相關知識。簡言之，尋求專注於自動化的網路工程師，可將本書視為網路工程庫的重要補充。」 --Daniel Luechtefeld -Snowdog 技術和網络首席顧問 在基礎設施中，網路決定了應用程序部署、維護和服務方式。身為一種強大的程式語言，Python為網路工程師提供了許多工具，讓他們能像過去的系統工程師與程式開發者一樣，探索與操作設備。在《精通Python網路開發》一書中，您將開始一段以Python為基礎的旅程，從傳統的網路工程師轉變為能適應下一代網路的網路開發人員。 本書針對新的Python特性和DevOps框架進行全面更新。新增了關於Docker容器和Python3 Async IO的章節，每一章也使用最新的函式庫和範例，以確保相容性與對概念的理解。 從Python的基本概述開始，您將學習與傳統網路設備和支援API的網路設備互動的方法。利用高階Python套件與框架來執行網路自動化任務、監控、管理和強化網路安全，深入研究AWS和Azure雲端服務與運算，使用Git管理程式碼、GitLab實作持續整合，運用基於Python撰寫的測試工具來驗證網路。 您將學到： *使用Python與網路設備互動 *了解Docker開發與部署的方式 *使用Python和各種工具獲取網路資訊 *學習使用ELK執行網路資料分析 *使用Flask並建置一個高階API與企業內部應用程式互動 *發現Python3的新Async IO特性與概念 *探索測試驅動開發的概念並使用PyTest來驅動程式碼測試的覆蓋率 *了解使用GitLab與網路中的DevOps實例 【目錄】 推薦序 第四版 繁體中文序 前言 Chapter 1：TCP/IP 協定套組與 Python 的回顧 　　網際網路概述 　　開放式系統互聯（OSI）模型 　　主從式模型 　　網路協定套組 　　Python 語言概述 　　總結 Chapter 2：底層網路設備互動 　　使用 CLI 的挑戰 　　建立虛擬實驗環境 　　Python 虛擬環境 　　Python Pexpect 函式庫 　　Python Paramiko 函式庫 　　Netmiko 函式庫 　　Nornir 框架 　　總結 Chapter 3：應用程式介面（API）與意圖驅動網路開發 　　基礎設施即程式碼（IaC） 　　Cisco API 範例 　　Cisco Meraki 控制器 　　Python API 與 Juniper Networks 設備互動的方法 　　Arista Python API 介面 　　VyOS 範例 　　其他函式庫 　　總結 Chapter 4：Python 自動化框架 - Ansible 　　Ansible - 更具宣告性的框架 　　我們的第一個 Ansible 網路範例 　　Ansible 的優點 　　Ansible 內容集合 　　更多的 Ansible 網路範例 　　總結 Chapter 5：面向網路工程師的 Docker 容器 　　Docker 概述 　　在 Docker 建立 Python 應用程式 　　容器聯網 　　網路工程領域中的容器 　　Docker 與 Kubernates 　　總結 Chapter 6：使用 Python 來實現網路安全 　　實驗環境設置 　　Python Scapy 工具 　　存取列表 　　Syslog 搜尋 　　其他工具 　　進一步學習 Python 　　總結 Chapter 7：使用 Python 來進行網路監控 - 第 1 部分 　　實驗環境設置 　　簡單網路管理協定（SNMP） 　　Python 用於資料視覺化 　　將 Python 應用於 Cacti 　　總結 Chapter 8：使用 Python 來執行網路監控 - 第 2 部分 　　Graphviz 工具 　　流量式監測 　　ntop 流量監測 　　總結 Chapter 9：使用 Python 建立網路網頁伺服器 　　Python web 框架比較 　　Flask 與實驗環境設置 　　Flask 的介紹 　　網路資源 API 　　網路動態操作 　　身分驗證與授權 　　容器內執行 Flask 　　總結 Chapter 10：Async IO 介紹 　　非同步操作概述 　　Python asyncio 模組 　　Scrapli 專案 　　總結 Chapter 11：AWS 雲端網路開發 　　AWS 設置 　　AWS 網路概述 　　虛擬私有雲 　　專用網路連線（Direct Connect）與 VPN 　　網路擴充服務 　　其他 AWS 網路服務 　　總結 Chapter 12：Azure 雲端網路開發 　　Azure 與 AWS 網路服務比較 　　Azure 設置說明 　　Azure 管理與 API 　　Azure 全球基礎設施 　　Azure 虛擬網路 　　VNet 路由 　　Azure 虛擬私有網路（Azure VPN） 　　Azure ExpressRoute 服務 　　Azure 網路負載平衡器 　　其他 Azure 網路服務 　　總結 Chapter 13：利用 Elastic Stack 執行網路資料分析 　　Elastic Stack 是什麼？ 　　實驗環境拓樸 　　Elastic Stack 即服務 　　第一個端到端範例 　　利用 Python client 與 Elasticsearch 互動 　　利用 Logstash 進行資料攝取 　　利用 Beats 進行資料攝取 　　利用 Elasticsearch 進行搜尋 　　利用 Kibana 來達到資料視覺化 　　總結 Chapter 14：Git 的使用 　　內容管理考量與 Git 　　Git 介紹 　　設置 Git 　　Git 使用範例 　　Git 分支操作說明 　　利用 Python 操作 Git 　　自動組態備份 　　使用 Git 進行協作 　　總結 Chapter 15：利用 GitLab 進行持續整合 　　傳統的變更管理流程 　　持續整合簡介 　　安裝 GitLab 　　GitLab runner 執行器程式 　　第一個 GitLab 範例 　　GitLab 網路範例 　　總結 Chapter 16：網路測試驅動開發 　　測試驅動開發概述 　　拓樸即程式碼 　　為網路編寫測試 　　pyATS 和 Genie 　　結論 索引