- Python3.2.3官方文档（中文版）高清完整PDF
Python3.2.3官方文档（中文版） 由笔者自己翻译，有不当之处希望在博客上相互交流
5 4336浏览会员免费 - learn-python-the-hard-way中文版
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第1章 数据结构和算法 1 1．1 将序列分解为单独的变量 1 1．2 从任意长度的可迭代对象中分解元素 3 1．3 保存最后N个元素 5 1．4 找到最大或最小的N个元素 7 1．5 实现优先级队列 9 1．6 在字典中将键映射到多个值上 11 1．7 让字典保持有序 13 1．8 与字典有关的计算问题 14 1．9 在两个字典中寻找相同点 15 1．10 从序列中移除重复项且保持元素间顺序不变 17 1．11 对切片命名 18 1．12 找出序列中出现次数最多的元素 20 1．13 通过公共键对字典列表排序 22 1．14 对不原生支持比较操作的对象排序 23 1．15 根据字段将记录分组 25 1．16 筛选序列中的元素 26 1．17 从字典中提取子集 29 1．18 将名称映射到序列的元素中 30 1．19 同时对数据做转换和换算 33 1．20 将多个映射合并为单个映射 34 第2章 字符串和文本 37 2．1 针对任意多的分隔符拆分字符串 37 2．2 在字符串的开头或结尾处做文本匹配 38 2．3 利用Shell通配符做字符串匹配 40 2．4 文本模式的匹配和查找 42 2．5 查找和替换文本 45 2．6 以不区分大小写的方式对文本做查找和替换 47 2．7 定义实现最短匹配的正则表达式 48 2．8 编写多行模式的正则表达式 49 2．9 将Unicode文本统一表示为规范形式 50 2．10 用正则表达式处理Unicode字符 52 2．11 从字符串中去掉不需要的字符 53 2．12 文本过滤和清理 54 2．13 对齐文本字符串 57 2．14 字符串连接及合并 59 2．15 给字符串中的变量名做插值处理 62 2．16 以固定的列数重新格式化文本 64 2．17 在文本中处理HTML和XML实体 66 2．18 文本分词 67 2．19 编写一个简单的递归下降解析器 70 2．20 在字节串上执行文本操作 80 第3章 数字、日期和时间 83 3．1 对数值进行取整 83 3．2 执行精确的小数计算 85 3．3 对数值做格式化输出 87 3．4 同二进制、八进制和十六进制数打交道 89 3．5 从字节串中打包和解包大整数 90 3．6 复数运算 92 3．7 处理穷大和NaN 94 3．8 分数的计算 96 3．9 处理大型数组的计算 97 3．10 矩阵和线性代数的计算 101 3．11 随机选择 103 3．12 时间换算 105 3．13 计算上周5的日期 107 3．14 找出当月的日期范围 108 3．15 将字符串转换为日期 110 3．16 处理涉及到时区的日期问题 112 第4章 迭代器和生成器 114 4．1 手动访问迭代器中的元素 114 4．2 委托迭代 115 4．3 用生成器创建新的迭代模式 116 4．4 实现迭代协议 118 4．5 反向迭代 121 4．6 定义带有额外状态的生成器函数 122 4．7 对迭代器做切片操作 123 4．8 跳过可迭代对象中的前一部分元素 124 4．9 迭代所有可能的组合或排列 127 4．10 以索引-值对的形式迭代序列 129 4．11 同时迭代多个序列 131 4．12 在不同的容器中进行迭代 133 4．13 创建处理数据的管道 134 4．14 扁平化处理嵌套型的序列 137 4．15 合并多个有序序列，再对整个有序序列进行迭代 139 4．16 用迭代器取代while循环 140 第5章 文件和I/O 142 5．1 读写文本数据 142 5．2 将输出重定向到文件中 145 5．3 以不同的分隔符或行结尾符完成打印 145 5．4 读写二进制数据 146 5．5 对已不存在的文件执行写入操作 149 5．6 在字符串上执行I/O操作 150 5．7 读写压缩的数据文件 151 5．8 对固定大小的记录进行迭代 152 5．9 将二进制数据读取到可变缓冲区中 153 5．10 对二进制文件做内存映射 155 5．11 处理路径名 157 5．12 检测文件是否存在 158 5．13 获取目录内容的列表 159 5．14 绕过文件名编码 161 5．15 打印法解码的文件名 162 5．16 为已经打开的文件添加或修改编码方式 164 5．17 将字节数据写入文本文件 166 5．18 将已有的文件描述符包装为文件对象 167 5．19 创建临时文件和目录 169 5．20 同串口进行通信 171 5．21 序列化Python对象 172 第6章 数据编码与处理 177 6．1 读写CSV数据 177 6．2 读写JSON数据 181 6．3 解析简单的XML文档 186 6．4 以增量方式解析大型XML文件 188 6．5 将字典转换为XML 192 6．6 解析、修改和重写XML 194 6．7 用命名空间来解析XML文档 196 6．8 同关系型数据库进行交互 198 6．9 编码和解码十六进制数字 201 6．10 Base64编码和解码 202 6．11 读写二进制结构的数组 203 6．12 读取嵌套型和大小可变的二进制结构 207 6．13 数据汇总和统计 218 第7章 函数 221 7．1 编写可接受任意数量参数的函数 221 7．2 编写只接受关键字参数的函数 223 7．3 将元数据信息附加到函数参数上 224 7．4 从函数中返回多个值 225 7．5 定义带有默认参数的函数 226 7．6 定义匿名或内联函数 229 7．7 在匿名函数中绑定变量的值 230 7．8 让带有N个参数的可调用对象以较少的参数形式调用 232 7．9 用函数替代只有单个方法的类 235 7．10 在回调函数中携带额外的状态 236 7．11 内联回调函数 240 7．12 访问定义在闭包内的变量 242 第8章 类与对象 246 8．1 修改实例的字符串表示 246 8．2 自定义字符串的输出格式 248 8．3 让对象支持上下文管理协议 249 8．4 当创建大量实例时如何节省内存 251 8．5 将名称封装到类中 252 8．6 创建可管理的属性 254 8．7 调用父类中的方法 259 8．8 在子类中扩展属性 263 8．9 创建一种新形式的类属性或实例属性 267 8．10 让属性具有惰性求值的能力 271 8．11 简化数据结构的初始化过程 274 8．12 定义一个接口或抽象基类 278 8．13 实现一种数据模型或类型系统 281 8．14 实现自定义的容器 287 8．15 委托属性的访问 291 8．16 在类中定义多个构造函数 296 8．17 不通过调用init来创建实例 298 8．18 用Mixin技术来扩展类定义 299 8．19 实现带有状态的对象或状态机 305 8．20 调用对象上的方法，方法名以字符串形式给出 311 8．21 实现访问者模式 312 8．22 实现非递归的访问者模式 317 8．23 在环状数据结构中管理内存 324 8．24 让类支持比较操作 327 8．25 创建缓存实例 330 第9章 元编程 335 9．1 给函数添加一个包装 335 9．2 编写装饰器时如何保存函数的元数据 337 9．3 对装饰器进行解包装 339 9．4 定义一个可接受参数的装饰器 341 9．5 定义一个属性可由用户修改的装饰器 342 9．6 定义一个能接收可选参数的装饰器 346 9．7 利用装饰器对函数参数强制执行类型检查 348 9．8 在类中定义装饰器 352 9．9 把装饰器定义成类 354 9．10 把装饰器作用到类和静态方法上 357 9．11 编写装饰器为被包装的函数添加参数 359 9．12 利用装饰器给类定义打补丁 362 9．13 利用元类来控制实例的创建 364 9．14 获取类属性的定义顺序 367 9．15 定义一个能接受可选参数的元类 370 9．16 在*args和**kwargs上强制规定一种参数签名 372 9．17 在类中强制规定编码约定 375 9．18 通过编程的方式来定义类 378 9．19 在定义的时候初始化类成员 382 9．20 通过函数注解来实现方法重载 384 9．21 避免出现重复的属性方法 391 9．22 以简单的方式定义上下文管理器 393 9．23 执行带有局部副作用的代码 395 9．24 解析并分析Python源代码 398 9．25 将Python源码分解为字节码 402 第10章 模块和包 406 10．1 把模块按层次结构组织成包 406 10．2 对所有符号的导入进行精确控制 407 10．3 用相对名称来导入包中的子模块 408 10．4 将模块分解成多个文件 410 10．5 让各个目录下的代码在统一的命名空间下导入 413 10．6 重新加载模块 415 10．7 让目录或zip文件成为可运行的脚本 416 10．8 读取包中的数据文件 417 10．9 添加目录到sys．path中 418 10．10 使用字符串中给定的名称来导入模块 5 0浏览会员免费 - python for eclipse
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- Data.Science.from.Scratch.First.Principles.with.Python
Data science libraries, frameworks, modules, and toolkits are great for doing data science, but they’re also a good way to dive into the discipline without actually understanding data science. In this book, you’ll learn how many of the most fundamental data science tools and algorithms work by implementing them from scratch. If you have an aptitude for mathematics and some programming skills, author Joel Grus will help you get comfortable with the math and statistics at the core of data science, and with hacking skills you need to get started as a data scientist. Today’s messy glut of data holds answers to questions no one’s even thought to ask. This book provides you with the know-how to dig those answers out. Get a crash course in Python Learn the basics of linear algebra, statistics, and probability—and understand how and when they're used in data science Collect, explore, clean, munge, and manipulate data Dive into the fundamentals of machine learning Implement models such as k-nearest Neighbors, Naive Bayes, linear and logistic regression, decision trees, neural networks, and clustering Explore recommender systems, natural language processing, network analysis, MapReduce, and databases Table of Contents Chapter 1. Introduction Chapter 2. A Crash Course in Python Chapter 3. Visualizing Data Chapter 4. Linear Algebra Chapter 5. Statistics Chapter 6. Probability Chapter 7. Hypothesis and Inference Chapter 8. Gradient Descent Chapter 9. Getting Data Chapter 10. Working with Data Chapter 11. Machine Learning Chapter 12. k-Nearest Neighbors Chapter 13. Naive Bayes Chapter 14. Simple Linear Regression Chapter 15. Multiple Regression Chapter 16. Logistic Regression Chapter 17. Decision Trees Chapter 18. Neural Networks Chapter 19. Clustering Chapter 20. Natural Language Processing Chapter 21. Network Analysis Chapter 22. Recommender Systems Chapter 23. Databases and SQL Chapter 24. MapReduce Chapter 25. Go Forth and Do Data Science 5 278浏览会员免费 - scikit-learn用户手册0.16.1版
Scikit-Learn是基于python的机器学习模块，基于BSD开源许可证。这个项目最早由DavidCournapeau 在2007 年发起的，目前也是由社区自愿者进行维护。 scikit-learn的基本功能主要被分为六个部分，分类，回归，聚类，数据降维，模型选择，数据预处理，具体可以参考官方网站上的文档。 对于具体的机器学习问题，通常可以分为三个步骤，数据准备与预处理，模型选择与训练，模型验证与参数调优。 scikit-learn支持多种格式的数据，包括经典的iris数据，LibSVM格式数据等等。 5 238浏览会员免费 - ulipad.4.0 ulipad.4.0大小：6MBulipad.4.0，编译python，个人感觉很好用，还可以ulipad.4.0，编译python，个人感觉很好用，还可以 5 325浏览会员免费
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2014年辛星python标准库整理第一版，可能不全，求谅解，求支持。 4 366浏览会员免费 - 下载 pip 工具 python大小：1MB下载 python ,pip 安装工具，获取pip， python <3.3, python pip, pip install something下载 python ,pip 安装工具，获取pip， python <3.3, python pip, pip install something 5 2150浏览会员免费
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- Learning Scrapy 2016无水印pdf 0分
Paperback: 270 pages Publisher: Packt Publishing - ebooks Account (January 30, 2016) Language: English ISBN-10: 1784399787 ISBN-13: 978-1784399788 Key Features Extract data from any source to perform real time analytics. Full of techniques and examples to help you crawl websites and extract data within hours. A hands-on guide to web scraping and crawling with real-life problems and solutions Book Description This book covers the long awaited Scrapy v 1.0 that empowers you to extract useful data from virtually any source with very little effort. It starts off by explaining the fundamentals of Scrapy framework, followed by a thorough description of how to extract data from any source, clean it up, shape it as per your requirement using Python and 3rd party APIs. Next you will be familiarised with the process of storing the scrapped data in databases as well as search engines and performing real time analytics on them with Spark Streaming. By the end of this book, you will perfect the art of scarping data for your applications with ease What you will learn Understand HTML pages and write XPath to extract the data you need Write Scrapy spiders with simple Python and do web crawls Push your data into any database, search engine or analytics system Configure your spider to download files, images and use proxies Create efficient pipelines that shape data in precisely the form you want Use Twisted Asynchronous API to process hundreds of items concurrently Make your crawler super-fast by learning how to tune Scrapy's performance Perform large scale distributed crawls with scrapyd and scrapinghub 5 260浏览会员免费 - 粒子滤波代码 粒子滤波大小：2MB压缩包中有三个粒子滤波的演示程序，一个滤波，一个目标跟踪，一个机器人定位。关于效果，大家可以先看看http://blog.csdn.net/heyijia0327/article/details/41142679。再决定是否下载。压缩包中有三个粒子滤波的演示程序，一个滤波，一个目标跟踪，一个机器人定位。关于效果，大家可以先看看http://blog.csdn.net/heyijia0327/article/details/41142679。再决定是否下载。 4 3513浏览会员免费
- 廖雪峰-Python2教程 高清完整PDF版
廖雪峰老师官网上的Python2教程资料，PDF版 5 3浏览会员免费 - SPE (Python IDE) IDE大小：1MBStani's Python EditorStani's Python Editor 5 257浏览会员免费
- PyQt5系列教程(二)利用QtDesigner设计UI界面源码包 mac大小：8KBPyQt5系列教程(二)利用QtDesigner设计UI界面源码包，博文地址http://blog.csdn.net/djstavaV/article/details/50282527PyQt5系列教程(二)利用QtDesigner设计UI界面源码包，博文地址http://blog.csdn.net/djstavaV/article/details/50282527 5 7741浏览会员免费
- 一个可以定制的爬虫 crawler大小：1MB本程序是用python编写，无需安装。运行Crawler.exe就可以看到效果。</br> 如果不修改配置是抓取新浪科技的内容，修改配置可以抓取指定的网站。</br> 配置文件采用ini的格式.</br> spider_config.ini蜘蛛的配置</br> 1. maxThreads 爬虫的线程数</br> 2. startURL 爬虫开始的URL</br> 3. checkFilter 爬虫只抓取指定的URL（采用正则表达式匹配)</br> 4. urlFilter 爬虫提供给分析器的URL（采用正则表达式匹配)</br> sucker_config.ini 网页分析器的配置</br> 1. maxThreads 分析器的线程数</br> 2. pattern parser匹配的正则表达式</br> 3. parser 指定对应pattern的分析器</br> 本程序支持自定义分析器。可以参照软件包中NewsParser.py的写法自己写个parser，前提是熟悉python。写好后运行compile编译承pyc就可以了本程序是用python编写，无需安装。运行Crawler.exe就可以看到效果。</br> 如果不修改配置是抓取新浪科技的内容，修改配置可以抓取指定的网站。</br> 配置文件采用ini的格式.</br> spider_config.ini蜘蛛的配置</br> 1. maxThreads 爬虫的线程数</br> 2. startURL 爬虫开始的URL</br> 3. checkFilter 爬虫只抓取指定的URL（采用正则表达式匹配)</br> 4. urlFilter 爬虫提供给分析器的URL（采用正则表达式匹配)</br> sucker_config.ini 网页分析器的配置</br> 1. maxThreads 分析器的线程数</br> 2. pattern parser匹配的正则表达式</br> 3. parser 指定对应pattern的分析器</br> 本程序支持自定义分析器。可以参照软件包中NewsParser.py的写法自己写个parser，前提是熟悉python。写好后运行compile编译承pyc就可以了 5 367浏览会员免费
- 2014年辛星Django教程第一版
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Paperback: 474 pages Publisher: Packt Publishing - ebooks Account (November 30, 2015) Language: English ISBN-10: 1784391913 ISBN-13: 978-1784391911 Create your own line of successful web applications with Django About This Book Learn Django by building four fully-functional, real-world web applications from scratch Develop powerful web applications quickly using the best coding practices Integrate other technologies into your application with clear, step-by-step explanations and comprehensive example code Who This Book Is For If you are a web developer who is completely new to or familiar with Django and wants to make the most of it, this book is for you. Some basic knowledge of Python, HTML, and JavaScript is recommended. What You Will Learn Build practical real-world web applications with Django Use Django with other technologies such as Redis, Celery, Solr and Memcached Develop pluggable Django applications Create advanced features, optimize your code and use the cache framework Add internationalization to your Django projects Enhance the user experience using JavaScript and AJAX Add social features to your projects Build RESTful APIs for your applications 5 290浏览会员免费 - Python2.6官方参考手册CHM版 Python大小：4MBPython2.6官方参考手册CHM版 ，便于参考～Python2.6官方参考手册CHM版 ，便于参考～ 5 190浏览会员免费
- 2014年辛星Python数据库Sqlite3教程
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