Python技術手冊第四版
快速參考指南 涵蓋Python 3.7到3.11 「深入介紹Python，是最新、易懂且實用的指南。一本優秀的現代參考書，有大量的洞見和建議，將滿足從初級中階使用者到專家級的每個人。」 —Mark Summerfield Qtrac Ltd總監 Python最近在TIOBE index中被列為當今最流行的程式語言，特別是由於它在設計、原型開發、測試、部署和維護方面的廣泛適用性。透過本書最新的第四版，你將學會如何最大限度地利用Python，無論你是專業的程式設計師，還是需要這種語言來解決特定領域問題的人士。 由公認的Python專家精心策劃，這個新版本側重於3.10版本，讓這本關於Python語言的開創性作品完全包含了Python五個發行版的最新資訊，包括對最近剛釋出的Python 3.11之報導。 這本便捷的指南將幫助你： ‧學習Python如何將資料和程式表示為物件 ‧理解型別注釋(type annotations)的價值和用途 ‧檢視哪些語言功能出現在哪個最近版本中 ‧探索如何透過慣用語掌握現代Python ‧學習如何適當地設置Python專案的結構 ‧了解如何測試、除錯和最佳化Python程式碼
入門首選Python程式設計與ChatGPT應用-最新版-附MOSME行動學習一點通：評量．加值
從零開始，學習程式語言概念 著重Python基本語法與資料擷取與分析 實作演練，有趣且充足的範例實作 沒有程式基礎也能輕鬆上手 結合ChatGPT提高程式設計效率 &
絕對會Python用場！驚人的程式妙用
想不到Python還可以這麼玩！？ 用天馬行空的範例 讓你陷入Python學海中無法自拔 第12屆鐵人賽Software Development流量怪物最新力作 意想不到的Python精彩應用！本書將影像辨識、文字探勘、機器學習、爬蟲、自動化測試、數據可視化等流行技能轉化為應用在生活場景的簡易範例，在不知不覺中點滿你的Python技能！ ✔ 基礎知識篇：理論教學為主，幫助程式小白快速入門構建知識框架！ ✔ 黑科技應用篇：實戰運用為主，從用YOLOv4機器學習實現上班摸魚、MediaPipe人工智慧套件手刻IG濾鏡到Selenium製作搶票機器人等新奇應用，包山包海讓你意猶未盡！ 本書打破傳統工具書的學習路線，從生活場景中代入不同應用：用OpenCV影像處理套件做出愛心QR CODE教你告白、用LINE Notify API回傳螢幕截圖到LINE聊天室教你科技捉姦、用Windows API魔改透明視窗教你上班摸魚等生活化範例，遇到困難時先翻開本書尋求科技解法就對了。並提供保母級機器學習自定義任務教學，讓你避開硬體設備限制和環境安裝的坑，直接突進技術部分，少走彎路！ &
達人必學Python 3.x 程式設計-最新版(第二版)-附MOSME行動學習一點通：評量．詳解．加值
1.Python簡潔、易懂易學且應用廣泛，加上豐富強大的套件模組，是第一次學習程式語言的最佳首選。 2.本書以Anaconda套件組來示範Python環境安裝，安裝程序相當簡單方便，可快速安裝好Python及常用程式套件。 3.全書從基礎的演算法與流程圖帶領入門，再介紹基本語法與進階觀念的各式學習主題，由淺入深學習Python程式設計。 4.善用模組與套件，規劃多個實用的範例及上機實作演練，強化程式語言的實作能力，幫助讀者輕鬆學會Python一躍變達人。 &
用Python快速上手資料分析與機器學習 第二版
廣受讀者好評、第二版登場！ 紮實地學會資料分析工程師所需要的基本技能 書中會對資料分析工程師所需要的基本技巧進行詳盡解說。 ‧取得資料、處理資料 ‧資料視覺處理 ‧編寫程式碼 ‧基礎數學知識 ‧機器學習的流程與執行方法 第2版的重點 ‧支援Python 3.10版本 ‧用更深入淺出的方式進行講解 在書中可以學到 ‧Python基本語法 ‧講解資料格式 ‧資料的預處理技巧 ‧資料視覺處理技巧 ‧運用現成的演算法來執行機器學習 適合對象 想成為資料分析工程師的讀者
資料視覺化|使用Python與JavaScript 第二版
擷取、清理、分析與轉換資料 「Kyran的書包含了大量資訊，從D3.js細節說明，到如何建構出由客製化互動式儀表板所使用的、且由資料庫所支持的API。可以肯定地說，您將從這本書中學到很多東西！」 —Peter Cook, 《D3 Start to Finish》作者 如何將原始、未經處理的資料轉化為動態的互動式web視覺化？在這本實用的書中，作者Kyran Dale向資料科學家、分析師以及Python、JavaScript開發人員，展示如何為工作建立理想的工具鏈。藉由提供引人入勝的範例以及分享得之不易的實務經驗，本書將引導您善用最佳的Python和JavaScript程式庫。 Python為爬取、清理和處理資料提供強大、成熟的程式庫。在web視覺化程式設計方面，JavaScript是最好的語言。這兩種語言相得益彰，可以幫助您建立現代web視覺化工具鏈。 您將學習如何： ‧使用爬取或web API(Requests、Scrapy、Beautiful Soup)獲取資料 ‧在NumPy生態系統(帶有pandas、Matplotlib和Seaborn的Jupyter notebook)中使用Python資料處理程式庫清理和處理資料 ‧使用靜態檔案或輕量級Python伺服器(Flask RESTful API)將資料交付到瀏覽器 ‧掌握足夠的web開發技能(HTML、CSS、JavaScript)將資料視覺化 ‧使用挖掘和精煉資料建立web圖表和視覺化(Plotly、D3)
Python精解實例：PySide 6/PyQt 6強大開發親身體驗
✤ 本書結構 本書共9 章，包含PySide 6 / PyQt 6 常用知識及一些經典的應用。每章的側重點不同，並且相對獨立，讀者根據目錄即可獲取自己所需的內容。 & 第1 章介紹PySide / PyQt 的入門知識，主要介紹PySide 和PyQt 的基本概念、PySide 6 / PyQt 6 的安裝和使用（包括Qt Designer 等工具的初步用法）、常見IDE（PyCharm、VSCode、Eric 7）的安裝、設定與使用。已經有一定基礎的讀者可以略過本章。 & 第2章介紹Qt Designer 的詳細用法。Qt Designer 是PySide / PyQt的視覺化介面編輯程式，透過拖曳滑鼠等視覺化操作就可以快速開發出GUI 檔案（*.ui 檔案），可以透過官方提供的uic 工具把.ui 檔案自動轉為.py 檔案。本章介紹了PySide / PyQt 程式開發流程，如版面配置管理、訊號與槽連結、功能表列與工具列、增加與轉換資源檔等。對PySide / PyQt 初學者來說，這些是實現快速入門和快速進步的重要內容。第3 章和第4章介紹PySide / PyQt的基本視窗控制項的使用方法。第1章介紹了PySide / PyQt 的環境設定，第2章介紹了PySide / PyQt 完整的開發流程，接下來讀者最想知道的是PySide / PyQt 有哪些常用控制項和如何使用這些控制項，這就是第3章和第4章要解決的問題。 & 第5章介紹PySide / PyQt的特殊控制項——表格與樹。本章主要介紹表格與樹的用法，入門非常簡單。如果想要更進一步，還需要理解Model / View / Delegate（模型 / 視圖 / 委託）框架，這也是表格與樹的特殊之處。此外，資料量較大的表格往往需要資料庫的支撐，所以本章會涉及資料庫的相關內容。 & 第6 章介紹一些進階視窗控制項。本章主要介紹第3 ∼ 5 章沒有涉及的其他常用控制項或內容，這也是介紹控制項的最後一章。本章介紹的控制項相對進階一些，比較常用的是版面配置管理與多視窗控制項（容器）。本章還介紹了視窗風格、多執行緒、網頁互動、QSS 的UI 美化等內容，最後以Qt Quick（QML）收尾。 & 第7章介紹訊號 / 槽和事件。本章對PySide / PyQt 的進階內容進行收尾，是介紹PySide / PyQt 框架的最後一部分內容。前面幾章初步介紹了訊號 / 槽的使用方法，但不夠詳細，本章會對訊號 / 槽和事件進行系統性的介紹，如內建訊號 / 槽、自訂訊號 / 槽、裝飾器訊號 / 槽、訊號 / 槽的斷開與連接、多執行緒訊號 / 槽、事件處理的常用方法等。 & 第8章介紹Python的擴充應用。第1 ∼ 7章介紹的是PySide / PyQt框架的內容，本章介紹Python對PySide / PyQt 的擴充。學習PySide / PyQt 的一大好處是可以結合Python 生態提高開發效率。Python 生態非常多，本章只介紹部分常用生態，如PyInstaller、Pandas、Matplotlib、PyQtGraph 和Plotly 等，使用這些生態可以更快地開發出GUI 程式。 & 第9章介紹PySide / PyQt 的實戰應用。本章介紹了兩個應用供讀者參考，一個是在量化投資中的應用，另一個是在券商投資研發中的應用。 & 此外，本書的附錄內容也很重要。 & 附錄A介紹PySide / PyQt 各個版本之間相互轉換的問題，主要包括以下兩部分內容。 ■■ PySide 6 / PyQt 6 之間的相互轉換。 ■■ 將 PySide 2 / PyQt 5 轉為 PySide 6 / PyQt 6。 & 附錄B透過一個案例來分析如何把Qt 的C++ 程式碼轉為PySide /PyQt 的Python 程式碼。Qt 的生態比PySide / PyQt 更豐富一些，有時需要把Qt 的demo 轉換成PySide / PyQt 的demo，讀者可以參考這部分內容。 & 附錄C列舉一些常用表格目錄。本書將很多列舉、屬性和函式參數等的用法以表格的形式呈現，絕大部分表格可以根據目錄快速定位到，比較常用但又沒有辦法快速定位到的在這裡以表格形式列出。 & 附錄D列舉一些筆者了解的基於PySide / PyQt 的優秀開放原始碼專案。本書只會對這些專案進行簡單介紹，感興趣的讀者可自行研究。 &
DevOps七步大法： Docker硬功夫實戰容器
不用Docker註定要被時代淘汰，現在開始不嫌晚 ★七步成師，簡單七個步驟，成為Docker大師★ 近年來，Docker為核心的容器技術大行其道，成為企業提高效率的關鍵。 本書致力於提供詳細的Docker入門知識，以“七步法”進行學習，幫助讀者輕鬆上手。 市場上Docker書籍眾多，但缺乏新意或對初學者不友善。 作者提出了“七步法”概念，結合實際企業案例，使學習更貼近實際需求。 “七步法”包括： 1.具象故事降低認知門檻； 2.通過第一個Docker專案快速上手； 3.深入剖析核心原理； 4.以全端角度進行專案實戰； 5.補充運行維護知識； 6.介紹Docker最佳實踐； 7.探討雲端原生持續交付及企業級容器化標準。 本書特色 1.趣味易懂，剝除官方文件晦澀難懂外衣； 2.案例豐富，包含大量程式講解； 3.實作性強，案例來自實際研發專案。 適合讀者： 軟體開發人員、軟體測試人員及軟體運行維護人員。 本書幫助讀者穩紮穩打，將Docker技術融會貫通。 &
少年Py的大冒險：成為Python數據分析達人的第一門課(第二版)
本書精心設計了52個實例，例如製作拍拍機器人進行對話、文青機器人進行寫詩、某地區的房價預測、用股價做數據分析等，透過Python程式語言學習數據分析和機器學習的相關應用。書中分為四個引人入勝的篇章：「啟程」、「歷險」、「回歸」、「補給站」，就像是帶領讀者成為英雄，踏上了一段刺激又有趣的Python學習之旅。這種有趣的引導方式不僅讓讀者學習了程式語言，更彷彿像是沉浸在一場奇幻的學習冒險中。近年來，Python程式語言在數據分析和人工智慧領域占據著領導地位，本書正是基於這一點，旨在幫助讀者「花時間在解決問題，而不是花時間在學習程式語言」。作者深諳學習者的需求，精心挑選了各種有趣的範例，從「基礎知識」到「數據分析」再到「機器學習」，讓讀者在實際應用中不斷鞏固知識。本書以Jupyter Notebook作為主要學習平台，介紹了如何建構Python環境、使用Jupyter Notebook的方法。讀者可以選擇使用Google Colab進行雲端學習，或是在個人電腦上安裝Anaconda，這種多元的方式讓讀者可以更靈活地進行學習。作者豐富的教學經驗也是本書的一大特色。曾以本書的架構在多個知名學府和機構開設Python課程，並在廣大學生中累積極佳的口碑，不論您的背景是文科還是理工科，都非常適合使用本書的內容。
Python設計模式與開發實務
使用最新物件導向設計模式，提升您的程式碼品質 想寫出無暇、有效率、可維護程式碼的開發者，全部都投向了設計模式的懷抱，本書是針對Python的設計模式指南，適合所有程度的開發者閱讀，無論您是剛入門的新手，或是工作多年的老手，都可從中獲益。 暢銷書作者James W. Cooper闡釋23個經過實證的設計模式，並提供大量的練習範例，藉由簡潔的程式碼範例，介紹建立Python物件的技術，這些物件可以在強大、靈活的程式中發揮作用。Python新手以及從其他語言轉過來的程式設計師，會發現本書非常淺顯易懂，一讀就通。 作者介紹的設計模式包含了抽象類別(abstract classes)、多重繼承(multiple inheritance)、介面開發、圖形類別(graphical classes)、繪圖、數學、資料庫、Python裝飾者(decorators)、圖像、執行緒(threads)、疊代器(iterators)、建立可執行程式碼等等。書中所有範例都非常好理解與操作，讓你可以有自信的建立功能更豐富、更複雜的Python應用程式。 ‧溫習Python物件和視覺化程式設計的重點 ‧了解什麼是設計模式，以及它們如何幫助您寫出更好的程式 ‧使用「建立型」模式來提高靈活度，並避免不必要的複雜性 ‧應用「結構型模式」，確保程式元素在大型程式中，有良好的協同作業 ‧用「行為型模式」最佳化物件之間的溝通
流暢的 Python|清晰、簡潔、高效的程式設計 第二版
「當我尋找Python功能的詳細說明和用法時，我一定會看這本書。Luciano的教學和演說都很出色。對希望增加知識的進階初學者來說，這是一本好書。」 —Carol Willing Python指導委員會成員(2020-2021) 「這不是枯燥乏味的程式書，它充滿有用的、經過測試的範例，而且有恰如其分的幽默感。我和同事們用這本神奇的佳作把我們的Python程式設計水準提升到下一個等級。」 —Maria McKinley 資深軟體工程師 別再浪費時間把Python程式硬寫成其他語言的模式了。雖然Python的簡單性質可以迅速提升你的工作效率，但這往往意味著你沒有善用它所提供的一切。在這本最新版的實踐指南中，你將學會如何運用Python 3的最佳理念，寫出高效、現代化的程式。 你將超越過往的經驗，發現並應用道地的Python 3功能。作者Luciano Ramalho將引導你瞭解Python的核心語言功能和程式庫，並教你如何讓程式更簡短、更快速、更易讀。 新版經過全面翻新，書中包含五個部分，可視為五本較薄的書籍： ‧資料結構：序列(sequence)、字典(dict)、集合(set)、Unicode與資料類別 ‧函式即物件：一級函式、相關的設計模式，以及用型態提示來宣告函式 ‧物件導向慣用法：組合、繼承、mixin、介面、運算子多載、協定，及其他靜態型態 ‧控制流程：環境管理器、產生器、協同程序、async/await與執行緒/程序池 ‧超編程：property、屬性描述器、類別修飾器、取代或簡化metaclass的新類別超編程機制
Python：加密貨幣CTA量化交易111個實戰技巧
無論是牛市還是熊市，「維持紀律」才是股市求財的不二法門，但維持紀律又是非常難做到的事，結果就是多數人最終無法在股票市場上賺到錢。 & 什麼時候該買，什麼時候該賣，道理很多人都懂，但往往下單時又摻雜了太多當時的心理因素，要怎麼克服這個心理因素呢？就讓自動化交易來幫助會寫程式的你。 & 加密貨幣已成為當今金融市場的熱門話題，而CTA量化交易是一種透過演算法執行交易的策略。本書以Python為工具，從基礎介紹到演算法交易的實現，深入探索加密貨幣市場的量化交易。 & 本書一開始介紹Python基礎、Pandas套件以及加密貨幣與量化投資的基本概念，接著說明歷史數據分析、技術指標應用、建構CTA策略，然後介紹串接交易所行情和下單功能的實作。 & 本書深入淺出地解釋各個主題，並非只是理論，書中提供大量的實作範例和技巧，幫助你快速上手，無論你是初學者、還是有一定經驗的開發者，本書都將成為你掌握加密貨幣演算法交易的寶貴指南。作者希望藉由範例程式碼拋磚引玉，帶領讀者進入創新金融的世界，打造屬於自己的自動化投資計畫。 & 【精采內容】 ✪Python基礎介紹 ✪Pandas套件介紹 ✪加密貨幣與量化投資介紹 ✪歷史數據、技術分析與圖像化 ✪建構CTA策略 ✪串接交易所的即時行情 ✪產生即時的交易訊號 ✪串接交易所的下單、帳務函數 ✪策略上線會面臨的問題 & 【目標讀者】 ✪想要學習Python來自動化交易者 ✪想要尋找客觀投資的投資者 ✪想要建立投資事業的上班族 & 本書特色 & 使用Python實作加密貨幣CTA交易策略，掌握自動化與量化交易投資趨勢 學會加密貨幣CTA交易策略優化獲利績效的交易實戰指南 & ✪掌握Python搭配循序漸進的範例教學 ✪理解加密貨幣與量化投資 ✪建構CTA策略、回測與績效評估 ✪串接加密貨幣交易所的行情與下單 ✪從無到有打造CTA自動化交易策略 &
Python範例學習書|輕鬆、有趣學習Python程式設計
★快速入門Python程式設計，概念清楚講解，範例具實用性及趣味性。閱讀本書後，可具備完整的Python程式設計概念和能力，並能夠自己撰寫程式。 ★以範例實作學習Python，超過200個以上入門小範例、APCS檢定題目、電腦軟體設計丙級檢定題目、技藝競賽題目。 本書特色: 1、以高中職程度設計的Python入門學習教材。 2、快速入門、有趣且實用的範例，快樂學習，提高學生學習動機。 3、範例融入APCS、電腦軟體設計丙級檢定及技藝競賽題目。 4、使用ChatGPT獲取Python解答和建議。
Python 大數據專案 X 工程 X 產品 資料工程師的升級攻略(第二版)
★☆★☆★ 獨家解析知名大數據專案，FinMind，帶你一窺大數據產品的發展過程，打造專屬個人的大數據 Side Project、作品、產品 ★☆★☆★ 本書承襲第一版的精彩內容，分享在 Github 獲得 1,900 stars 的大數據 Side Project，並幫助讀者從 0 開始，打造專屬個人的大數據 Side Project。 精彩收錄： 【資料工程】 ○ 使用分散式技術，RabbitMQ、Flower、Celery，收集證交所、櫃買中心、期交所等股市資訊。 ○ 使用 Docker、FastAPI 架設 RESTful API 服務。 ○ 使用 Docker Swarm 架設分散式服務，包含爬蟲、RESTful API、資料庫 MySQL、RabbitMQ 等服務。 ○ 使用雲端服務，一個月 5 美金，且免費提供 100 美金額度。 ○ 一站式管理多台分散式機器。 ○ 使用業界等級的，分散式 Airflow。 【產品迭代】 ○ 單元測試 Unit Test 介紹，包含爬蟲、API 測試範例。 ○ 使用 CICD 做持續性整合、部屬，並以 Gitlab-CI 搭配 API 服務做為範例。 【API 產品上線】 ○ 免費網址申請教學，No-IP。 ○ 免費 SSL 憑證教學，Let's Encrypt。 ○ 一站式管理多服務網址，容器化反向代理工具 Traefik。 【業界資料視覺化工具】 ○ 使用 Redash 建立個人化、股市分析儀錶板。 【監控系統】 ○ 使用最知名的監控工具，Prometheus、Grafana，同時監控所有服務。 讀完本書，你將學會分散式爬蟲、RESTful API、MySQL 資料庫、壓力測試、Docker Swarm、CICD、雲端、Traefik、Redash 視覺化、分散式 Airflow、監控系統 Prometheus、Grafana 等，本書是一本集大成的作品。 ※本書程式實例可至深智官網下載deepwisdom.com.tw &
一本精通 Python 範例應用大全：Python 詳細語法教學 & 100＋ 個 Python 範例
●Python 詳細語法教學 ●17 個 Python 常用函式庫 ●50 個 Python 必學與生活應用範例 ●30 個 Python 影音處理範例 ●16 個 Python 網頁爬蟲範例 ●15 個 Python 網頁應用範例 ●串接 Gmail、Google 試算表、EXCEL ●串接 ChatGPT、Dialoglow、Firbase 資料庫 Python 是目前世界上最流行的程式語言之一，也是相當容易入門且功能強大的程式語言。它除了可以透過簡單邏輯進行程式設計，更具備有高效能的資料結構處理能力。Python 簡單易懂的程式語法，結合由 C 語言建構的特性，使得 Python 能跨平台開發，也幾乎能在所有作業系統中運作。 如果是 Python 初學者，可以從本書的第一章開始，循序漸進的認識語法結構、變數、邏輯、迴圈和各個型別的規範，並學會近二十個常用的標準函式庫。如果已經是 Python 的開發者，更可以直接從後半部的範例開始閱讀，透過各式範例的練習，熟悉各種 Python 的實際應用。 本書包含了 100 個以上的範例，內容涵蓋基礎應用、數學應用、生活應用、影音處理應用、網路爬蟲與網路服務應用，不僅適合自我學習，更能徹底發揮 Python 的優勢，替生活中創造更多的便利與想像。 &
零基礎學會Python程式交易：一本讀懂Python實作金融資產配置
無論是牛市還是熊市，「維持紀律」才是股市求財的不二法門，但維持紀律又是非常難做到的事，結果就是多數人最終無法在股票市場上賺到錢。 什麼時候該買，什麼時候該賣，道理很多人都懂，但往往下單時又摻雜了太多當時的心理因素，要怎麼克服這個心理因素呢？就讓自動化交易來幫助會寫程式的你。 經過很多研究證實，大多數人的績效不如「大盤長期報酬」，如果我們要建立被動投資的資產配置，要如何尋找標的呢？當投資一籃子商品、大盤商品時，又該如何選擇標的呢？ 隨著ETF的普及，開始改變大眾投資的行為，而隨著ETF的發展，有越來越多變形的ETF商品，這些琳瑯滿目的商品讓我們不知道該怎麼選擇，同時怎樣才不會投資踩雷，我們該如何善用這些金融衍生商品來建立適合自己的投資組合呢？ 有鑑於此，本書使用Python作為工具切入分析，本書中的內容均可實作，並非只是理論。希望藉由範例程式碼拋磚引玉，帶領讀者進入投資組合的世界，藉此打造屬於自己的長期投資計畫。 【精采內容】 ✪Python基本語法介紹 ✪Python爬蟲介紹 ✪Python Pandas套件介紹 ✪投資理財基本概念 ✪金融資料解析與繪圖 ✪Python投資實務－單筆定額 ✪Python投資實務－定期定額 ✪美元搭配股票資產配置 ✪股債資產配置 ✪經典資產配置 【目標讀者】 ✪想透過ETF來進行投資理財的人 ✪想學習Python來分析長期投資者 ✪想要客觀尋找投資方法者 ✪想要長期投資的上班族 本書特色 使用Python實作台股、美股、債券、美元指數的金融資產配置 打造個人專屬的投資組合、制定長期投資計畫的交易實戰指南 ✪使用靈活彈性的Python，搭配循序漸進的範例教學 ✪以Python取得公開金融大數據，進行資料視覺化 ✪練就金融贏家思維，不盲目選擇金融投資標的 ✪瞭解投資組合風險與報酬，打造專屬的投資組合 &
一本精通：PyQt5 & PyQt6 軟體介面開發
●認識 PyQt 和 Qt Designer ●了解 PyQt5 和 PyQt6 的差異 ●程式碼均包含 PyQt5 和 PyQt6 版本 ●程式碼均有一般寫法和 class 寫法 ●介面與視窗元件 ●介面佈局方法 ●行為與事件 ●樣式、影像和繪圖 ●十個精選實用範例 Qt 本身是 C++ 的函式庫，而 PyQt 則是 Qt 的分支，是 Python 用來設計使用者介面 ( GUI ) 的函式庫，主要使用 Python 搭配 Qt 進行介面的設計開發，除了能完整利用 Python 語法，也保留了 Qt 的強大功能，目前市面上許多軟體，也會使用 PyQt 進行開發。 雖然 Python 本身內建 Tkinter 函式庫，但 PyQt 能用更容易理解的程式碼，以及更美觀的介面進行設計，此外，PyQt 也可以搭配 Qt Designer ( 針對 Qt 開發者的跨平台介面開發工具 ) 進行開發，並輕鬆的在 Windows、Linux 及 Mac OS 等作業系統運行。 本書是專門介紹 PyQt 的書籍，除了同時介紹 PyQt5 ( 最普及 ) 和 PyQt6 ( 最新 ) 兩種版本，每個範例程式碼都會包含「一般寫法」和「class 寫法」，從最基本的介面與視窗元件，行爲和事件、繪圖與圖形編輯都有詳細介紹，最後也會透過十個常用的精選範例，帶領大家實作出完整的應用。 &
Python工匠|案例、技巧與開發實戰
‧基礎程式設計素養與Python高級技巧的結合 ‧內容深入Python語言核心，精心挑選必要知識點 ‧透過有趣的「案例故事」表達有用的程式設計概念 「本書致力於幫助大家寫出清晰易懂、層次分明的程式碼，既保障了軟體品質，又能為工程師累積良好的個人口碑。如同寫得一手好文章，寫得一手好程式碼也會獲得同行的尊重。」 —黨受輝，騰訊IEG技術運營部助理總經理 「本書描述了一些Python新手(甚至老手)會犯的錯誤，小到變數取名，大到程式結構，由淺入深、面面俱到。這是一本不可多得的實用好書，書中的很多技巧不僅適用於Python，使用其他程式設計語言的讀者也能受益良多。」 —賴信濤，Shopee SRE 「這不是一本語法書，而是一本關於專案實戰的書。它試圖告訴讀者：如何正確選擇和使用Python語言的各種特性，寫出執行速度更快、bug更少、易測試並且易維護的程式。」 —@laike9m，「捕蛇者說」主播、Cyberbrain作者、Google工程師 本書從專案實戰角度出發，透過剖析核心知識、展示經典案例與總結實用技巧，幫助讀者系統化掌握Python，寫好程式，做好專案實戰。全書共13章，分為五大部分：變數與基礎型態、程式語法、函式與裝飾詞、物件導向程式、總結與延伸，涵蓋Python進階程式的各個面向。本書的寫作方式別具一格，核心知識部分都會透過三大部分來說明：基礎知識、案例故事、程式設計建議。其中基礎知識幫助大家快速回顧Python基礎；案例故事由作者經歷的專案項目與案例改編而來，兼具實戰性與趣味性；程式設計建議以大家喜聞樂見的條列式知識內容呈現，短小精悍，可直接應用於自己的程式設計實戰中。
高效率Python自動化工作術|快速解決Excel、Word、PDF資料處理
想指定年份與月份就完成月曆 想找出使用了特定文字的PDF檔案 想一口氣置換所有檔案的文字 利用幾十行的程式碼讓工作變得超級輕鬆 這些工作都可利用Python快速完成！ 做成應用程式，就會變得很好用 利用簡短的程式讓工作變得超級輕鬆 利用Python讓麻煩的工作變得更有效率 許多職場都已開始利用Python完成各種業務。 只要使用Python，就能以簡短的程式讓例行公事變得更有效率。 本書介紹許多利用Python讓麻煩的例行公事自動完成的技巧。 本書適合已在工作使用Python的讀者(或是之後想要使用Python的讀者) 本書從不同種類的業務之中，挑選了一些麻煩的業務介紹，只需要幾十行的程式碼就能快速完成這些麻煩的例行公事，其中包含檔案操作、文字檔、PDF檔、Word檔、Excel檔的搜尋、取代，以及圖片的調整或是取得各種檔案資訊與網路資料，而且還會介紹將這些程式轉換成應用程式，讓使用者按一個按鈕就執行這些程式的方法。
Python資料視覺化從2D到3D使用matplotlib實作 - 王者歸來(全彩印刷)
Python資料視覺化 從2D到3D使用matplotlib實作 王者歸來 ★★★★★【國內作者第 1 本】【全彩印刷】【資料視覺化】★★★★★ ☆☆☆☆☆【國內作者第 1 本】【Python + matplotlib專業書籍】☆☆☆☆☆ 【32個主題】，【509個程式實例】 這本書的第一版書名是「matplotlib 2D到3D資料視覺化」，這版內容只是書名更改，整本書內容如下： & ★ 完整解說操作matplotlib需要的Numpy知識 ☆ 認識座標軸與圖表內容設計 ★ 繪製多個圖表 ☆ 圖表的註解 ★ 建立與徹底認識圖表數學符號 ☆ 折線圖與堆疊折線圖 ★ 散點圖 ☆ 色彩映射Color mapping ★ 色彩條Colorbars ☆ 建立數據圖表 ★ 長條圖與橫條圖 ☆ 直方圖 ★ 圓餅圖 ☆ 箱線圖 ★ 極座標繪圖 ☆ 階梯圖 ★ 棉棒圖 ☆ 影像金字塔 ★ 間斷長條圖 ☆ 小提琴圖 ★ 誤差條 ☆ 輪廓圖 ★ 箭袋圖 ☆ 幾何圖形 ★ 表格製作 ☆ 基礎3D繪圖 ★ 3D曲面設計 ☆ 3D長條圖 ★ 設計動畫 整本書程式實例豐富，相信讀者只要遵循本書內容必定可以在最短時間精通使用Python + matplotlib完成資料視覺化。
AI世代必備！Python×ChatGPT高效率工作術：從網路爬蟲到辦公室自動化超實務
最全面的 ChatGPT × Python 應用手冊！ AI 詠唱寫程式，打造超快速自動化技巧！ 學會對 AI 下指令，提升工作效能！ ChatGPT 詠唱技巧＋資料擷取術＋辦公室自動化 本書將帶你學會「網路爬蟲」和「辦公室自動化」的 Python 程式設計，並結合使用ChatGPT 指令和提示，寫出各種不同應用的 Python 程式，成為 AI 指令達人。 本書介紹了網路爬蟲的流程到實作，首先分析 HTML 網頁結構及標籤，將資料擷取下來後進行資料處理與轉換，接著實際爬取天氣、電影、電商網頁。另外，本書的職場自動化技巧，包含彙整 Excel 資料、製作統計圖表、批次命名及移動圖片、自動寄開會通知信，讓你輕鬆駕馭日常工作，建立全方位的自動化辦公室！ 23 個自動化範例 ＋ 8 個套件 ＝ 活用資料擷取術、節省繁瑣工作 你將學會 ● 取得、剖析和擷取網頁資料 ● 將爬取的資料轉為 Excel 檔案 ● 用 ChatGPT 寫網路爬蟲程式，擷取不同類型的資料 ● 使用 openpyxl 和 pandas 繪製圖表 ● 自動建立與編輯 Word、PPT 內容 ● 撰寫客戶回應信件、產生 PDF 報表 ● 寫出 SQLite / MySQL 資料庫程式 ● 串接 ChatGPT API，讓你在 LINE 使用 AI 聊天機器人 適合讀者 本書適合想要快速學會 Python 和 ChatGPT 詠唱的程式新手，也適合對資料處理、資料分析與資料視覺化有需求的從業人員。 本書範例檔案 本書提供 Python 範例程式、完整的 ChatGPT 提示文字及產出程式碼。 &
一本書秒殺電腦視覺最新應用：80個Python大師級實例(第二版)
★★★★★【電腦視覺】、【80個Python大師級實例】★★★★★ 鷹眼王者的銳利捕捉，電腦視覺應用精準秒殺！ 本書技術重點 ✪Python電腦視覺基礎，包括常用的函數庫。 ✪各種去霧演算法、空域增強，時域增強，色階調整、Hough變換檢測。 ✪分割車牌處理、包括定位，字元處理及辨識。 ✪分水嶺演算法，用在醫學診斷。 ✪CNN及SVC手寫數字辨識、使用AlexNet。 ✪OCR原理及實作、小波技術處理。 ✪SVD、PCA、K-Means圖型壓縮原理。 ✪圖型搜尋、比對、角點特徵偵測、Harris演算法、FAST演算法。 ✪運動目標偵測、幀差分法、背景差分法、光流法。 ✪浮水印技術、大腦影像分析、閾值分割、區域生長實作。 ✪自動駕駛實作、包括環境感知、行為決策，路徑規劃及運動控制。 ✪物件偵測，包括RCNN及YOLO。 ✪視覺分析應用實例，包括Arcade Game製作，停車場自動車牌辨識系統開發。 本書特色 ◎ 案例涵蓋面廣、實用、擴充性、可讀性強 本書以「概述+案例」的形式進行編寫，充分強調案例的實用性及程式的可擴充性，所選案例大多數來自日常生活中，應用性強。另外，書中每個案例的程式都經過偵錯與測試，同時程式碼中增加了大量的解釋說明，可讀性強。 ◎ 點線面完美結合，兼顧性強 本書點線面兼顧，涵蓋了數位影像處理中幾乎所有的基本模組，並涉及視訊處理、對位拼接、數位浮水印等進階影像處理方面的內容，全面講解了基於Python 進行電腦視覺應用的原理及方法，內容做到完美連結與統籌兼顧，讓讀者實現了由點到面進行發散性延伸。
運算思維程式講堂：打好 Python x ChatGPT 基礎必修課
運算思維程式講堂 輕鬆學會 Python 的入門精華！ 利用 ChatGPT 撰寫程式、開發 AI 小遊戲！ Python 是一種執行效率不錯的直譯式語言，具有強大的跨平台的特點，可以在大多數的主流平台上執行。更棒的是，Python 具有許多物件導向的特性，是資料解析、資料探勘（Data Mining）、資料科學工作中經常被使用的程式語言，可以廣泛應用在網頁設計、App 設計、遊戲設計、自動控制、生物科技、大數據等領域。同時，Python 擁有第三方套件及開發工具，可以幫助程式設計師輕鬆完成許多程式設計開發的工作。 本書結合運算思維與演算法的基本觀念，並以 Python 語言來一步步引導，期許幫助各位具備程式設計的基本能力。其實學習程式語言和學游泳一樣，跳下水感覺看看才是最快的方法，對一個初學者的心態來說，就是實際跑出程式最為重要，因此為了方便初學者機上實作，本書程式碼都已在 Python開發環境下正確編譯與執行。 另外，OpenAI 推出免費試用的 ChatGPT 聊天機器人，在網路上引起熱烈討論，造成不少話題。因為它不僅僅是個聊天機器人，還可以幫忙回答各種問題，例如：寫程式、寫文章、寫信等。本書加入了 ChatGPT 與 Python 雙效合一的應用，精彩 ChatGPT AI 程式範例如下： ➤使用 Pygame 遊戲套件繪製多媒體圖案 ➤以內建模組及模擬大樂透的開獎程式 ➤建立四個主功能表的視窗應用程式 ➤演算法的應用：迷宮問題的解決方案 ➤海龜繪圖法（Turtle Graphics）繪製圖形 ➤猜數字遊戲 ➤OX 井字遊戲 ➤猜拳遊戲 ➤比牌面大小遊戲 &
Python：最強入門ChatGPT助攻邁向數據科學之路 - 王者歸來(全彩印刷第四版)
Python最強入門 ChatGPT助攻 邁向數據科學之路 王者歸來 第4版(全彩印刷) & ★★★★★【內容最多、範圍最廣】【39個主題】★★★★★ ★★★★★【程式實例最多】【1265個Python實例】★★★★★ ★★★★★【7大真實數據】+【機器學習專題實戰】★★★★★ ★★★★★【420個是非題、選擇題】【295個習題實作題】★★★★★ & Python語言是基礎科學課程，撰寫這本書時採用下列原則。 1：強調Python語法內涵與精神。 2：用精彩程式實例解說。 3：科學與人工智慧知識融入內容。 4 : ChatGPT助攻 5：章節習題引導讀者複習與自我練習。 6 : 機器學習 - 真實數據 – 專題實戰& & 相較於第3版，第4版更增加Python深入解析、機器學習真實數據實戰，同時使用更細緻的實例，增加下列知識： ☆ 深度解析sort( )和sorted( ) ★ 徹底研究迭代器(iterator)、yield ☆ 波士頓房價專題 ★ 葡萄酒數據集專題 ☆ 鐵達尼號專題 ★ 糖尿病數據集專題 ☆ 乳癌數據集專題 ★ 手寫數字數據集專題 ☆ PCA主成份分析專題 ★ 其他修訂小細節超過100處 & 多次與教育界的朋友相聚，談到電腦語言的發展趨勢，大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了，幾乎所有知名公司，例如：Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python，市面上的書也不少了，但是許多人買了許多書，但是學習Python路上仍感障礙重重，原因是沒有選到好的書籍，市面上許多書籍的缺點是： & ◎ Python語法講解不完整 ◎ 用C、C++、Java觀念撰寫實例 ◎ Python語法的精神與內涵未做說明 ◎ Python進階語法未做解說 ◎ 基礎實例太少，沒經驗的讀者無法舉一反三 ◎ 模組介紹不足，應用範圍有限 & 許多讀者因此買了一些書，讀完了，好像學會了，但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。 & 就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整，當讀者學會Python後，本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著名，語法非常活，同時擁有非常多豐富、實用的模組，本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說，同時穿插使用各種模組，以協助讀者未來可以更靈活使用Python，以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。 & 本書以約1010個程式實例和約255一般實例，講解紮實的Python語法，同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約295程式實作題。讀者研讀完此書，相信可以學會下列知識： & ★ 內容穿插說明PEP 8風格，讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式，這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。 ☆ 拋棄C、C++、Java語法思維，將Python語法、精神功能火力全開 ★ 人工智慧基礎知識融入章節內容 ☆ 從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding)，到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set) ★ 深度解析Sort( )和sorted( ) ☆ 徹底研究迭代器(iterator)、yield ★ 完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unicode字符集的中文編碼方式 ☆ 從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立 ★ 生成式(generator)建立Python資料結構，串列(list)、字典(dict)、集合(set) ☆ 經緯度計算地球任2城市之間的距離，學習取得地球任意位置的經緯度 ★ 萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率 ☆ 徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。 ★ 基礎函數觀念，也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用 ☆ Google有一篇大數據領域著名的論文，MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters，重要觀念是MapReduce，筆者將對map( )和reduce( )完整解說，更進一步配合lambda觀念解說高階應用 ★ 設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module) ☆ 設計加密與解密程式 ★ Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出 ☆ 檔案壓縮與解壓縮 ★ 程式除錯(debug)與異常(exception)處理 ☆ 檔案讀寫與目錄管理 ★ 剪貼簿(clipboard)處理 ☆ 正則表達式(Regular Expression) ★ 遞廻式觀念與碎形(Fractal) ☆ 影像處理與文字辨識，更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念 ★ 認識中文分詞jieba與建立詞雲(wordcloud)設計 ☆ GUI設計 - 實作小算盤 ★ 實作動畫與遊戲(電子書呈現) ☆ Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製 ★ 說明csv和json檔案 ☆ 繪製世界地圖 ★ 台灣股市資料擷取與圖表製作 ☆ Python解線性代數 ★ Python解聯立方程式 ☆ Python執行數據分析 ★ 科學計算與數據分析Numpy、Pandas ☆ 網路爬蟲 ★ 人工智慧破冰之旅 – KNN演算法 ☆ 機器學習 – 線性迴歸 ★ 機器學習 – scikit-learn ☆ KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ★ 決策樹 ☆ 隨機森林樹 ★ 波士頓房價 ☆ 葡萄酒數據集 ★ 鐵達尼號 ☆ 糖尿病數據集 ★ 乳癌數據集 ☆ 手寫數字數據集 ★ PCA主成份分析 ☆ 完整函數索引，未來可以隨時查閱 &
一本精通 OpenCV 與 AI 影像辨識
★☆★ AI 影像辨識一本精通！ ★☆★ ★☆★ 超過 200 個完整範例程式碼 ★☆★ AI 影像辨識是近年來非常夯的議題，隨著資訊科技的蓬勃發展，越來越多好用的工具推陳出新，也越來越容易跨入 AI 影像辨識領域，不論是電子、資訊領域、醫療、百貨，各行各業中陸續都能看到 AI 影像辨識的應用。 Python 是目前入門 AI 影像辨識最快速的程式語言，透過 Python 的 OpenCV 函式庫，並搭配其他方便的函式庫，就能輕鬆入門 AI 影像辨識，OpenCV 除了能針對影像進行全面的處理，也是大多數 AI 影像辨識的敲門磚，常應用於擴增實境、臉部辨識、手勢辨識、動作辨識、運動跟蹤、物體辨識或圖像分割...等領域。 本書會從 OpenCV 出發，從 OpenCV 最基本的存取圖片影片，影像色彩、影像剪裁、影像變形、加入文字、繪圖、影像效果進階處理都有完整介紹，並會介紹 OpenCV 內建的影像辨識方法、Google MediaPipe 的影像辨識方法和 Teachable Machine 影像辨識方法進行 AI 影像辨識，作出許多有趣又實用的影像辨識相關應用。 【精彩收錄】 ▶ OpenCV 深入介紹 ▶ OpenCV 影像色彩調整和轉換 ▶ OpenCV 影像剪裁、變形、加入文字和繪圖 ▶ OpenCV 影像效果進階處理 ▶ OpenCV 偵測滑鼠和鍵盤 ▶ OpenCV 人臉、物件、顏色等影像辨識 ▶ MediaPipe 人臉、姿勢、手勢等影像辨識 ▶ Teachable Machine 人臉、戴口罩等影像辨識 ▶ 辨識手寫數字、年齡、情緒 &
Python X ChatGPT：零基礎AI聊天用流程圖學Python程式設計
生成式AI的初學Python程式設計課！ 新世代的程式語言學習，你不只需要學會程式語法，更需要學習如何問對你的問題，讓你輕鬆進入「提示工程」領域，成為一位程式設計的「AI溝通師」。 ★超值加贈：ChatGPT執行過程影片 ★用fChart流程圖問對問題學會程式邏輯 ★用ChatGPT寫出程式碼學會Python程式設計•當AI能夠寫出Python程式碼後，Python學習也需破壞式創新，你不只需要學會Python語法，更要學會寫出詢問ChatGPT的問題描述。 •本書完美結合ChatGPT x流程圖，讓ChatGPT真正進入你的Python學習過程。三步驟輕鬆學會Python語法： 步驟一：透過fChart執行流程圖，讓初學者了解程式流程，寫出詳細的程式問題描述步驟，同時培養你的程式邏輯。 步驟二：使用ChatGPT程式小老師幫助你寫出Python程式碼，讓你了解程式語法。 步驟三：透過流程圖的幫助，使用Thonny開發工具來建立你自己的Python程式。 •本書提供完整fChart流程圖工具和Thonny開發環境，內建功能表命令的外掛程式，可以依據流程圖符號來插入對應的Python程式碼，輕鬆幫助你寫出文字式（非積木）的Python程式碼。
機器學習：使用Python(附範例光碟)
機器學習是AI人工智慧的基礎，但機器學習本身是門較高深的課程，而本書為了讓讀者能夠快速理解，從入門者的角度做編寫。書中先講述AI及Python語言，複習Python基礎語法到進階語法，讓讀者先掌握Python語言，接著學習機器學習的各種實作項目，如資料分析、線性回歸模型及模型評估等，藉此對於機器學習有更進一步的認識。
Python X ChatGPT雙效合一：快速學會最強AI，寫程式更有效率
✔初學者輕鬆學會Python程式設計 ✔結合運算思維與演算法基本觀念 ✔ChatGPT讓Python程式撰寫更有效率 ✔精選範例循序漸進易懂易上手 ✔課後習題難易適中強化學習效果 & 程式設計能力現在已是國力的象徵之一，學習如何寫程式也是和語文、數學、藝術一樣的基礎能力，連教育部都將寫程式列入國高中生的必修課，以培養解決問題、分析、歸納、創新、勇於嘗試錯誤等能力，而Python語言便是初學者的首選程式語言。 & 本書結合運算思維與演算法的基本觀念，所有程式碼都已在Python開發環境下正確編譯與執行。目前學校多有開設Python程式課，且APCS(Advanced Placement Computer Science)「大學程式設計先修檢測」，也可選擇Python撰寫程式設計實作題，而本書的內容即為最實用的教材，適合學生或第一次學習程式者。 & 除了基本的Python程式入門學習外，也介紹在網路爆紅的ChatGPT聊天機器人，它不僅僅是聊天機器人，還能幫忙回答各類問題，諸如寫程式、文章、信件…等，本書加入ChatGPT與Python雙效合一的應用，精采呈現ChatGPT AI的程式範例： ◑使用Pygame遊戲套件繪製多媒體圖案 ◑以內建模組及模擬大樂透的開獎程式 ◑建立四個主功能表的視窗應用程式 ◑演算法的應用：迷宮問題的解決方案 ◑海龜繪圖法(Turtle Graphics)繪製圖形 ◑猜數字遊戲 ◑OX井字遊戲 ◑猜拳遊戲 ◑比牌面大小遊戲 & 全書除了學習以Python語言撰寫程式外，也能學到以Python語言來實作演算法的重要知識點，絕對是難易適中的最實用的教材。 &
程式語言與設計(下冊)
1. 本書依照107技高商管群「程式語言與設計」課綱編輯而成，審定通過字號技審字第112018號，可作為技高資料處理科程式語言與設計教科書。 & 2. 可以作為國、高中生Python程式設計入門教科書。 & 3. 可以作為高中生考APCS術科參考書。 & 4.可以作為大專生Python程式設計入門教科書。 &
Real Python人氣站長教你動手寫程式：不說教也能心領神會的引導式實作課
進入 AI 應用時代，查詢語法和函式功能就交給 AI 吧！ 用這本書來學『寫程式的直覺』！ ★知名教學網站『Real Python』人氣站長帶你學 Python！★ ★擺脫理論教條，從寫程式的過程體會怎麼寫程式！★ Python 毫無疑問是現在最熱門的入門程式語言，而程式語言是現在最熱門的學科。許多人都想學習 Python，但看到複雜的語法和難懂的程式碼，又打退了堂鼓。 其實寫程式不該像個『考試學科』，什麼都要死記硬背！ Real Python 站長憑著多年的教學經驗，秉持 80 / 20 法則，讓你在精心安排的實作範例中，掌握少數的關鍵概念，就能學會寫程式的必要知識。 比起『埋頭苦讀』，這本書會讓你『心領神會』： (X)每章開頭都講 2、3 頁道理，也不懂該用在哪裡 (O)總之先寫程式，直接解釋執行結果 (X)提供完美範例，看著都明白，自己寫卻一團亂 (O)從程式雛型開始示範，試錯、除錯、完成步驟全收錄 (X)相關功能一次教一大串，書一闔上就全忘 (O)打鐵趁熱，每教一個功能就立刻操作 跟著站長精心設計的實作流程、輕鬆詼諧的詳細解說， 搭配有趣又豐富的練習題， 讓我們『先寫程式』，然後自然而然『會寫程式』！ 本書特色 ●美國 Amazon 書店 4.6 顆星高評價 ●內容取自知名教學網站 Real Python，2012 年來超過百萬追隨 ●12 篇基礎操作，針對新手常見困擾解說，零基礎也絕對上手 ●8 篇進階應用，不只是寫寫習題，更能迎戰各種實際難題 ●PDF、資料庫、網路爬蟲、資料圖表、圖形介面程式...生活中實際運用 ●擺脫傳統上課、說教風格，從實作中自己體會程式思維 ●豐富的練習題和挑戰題，充分掌握內容
Photoshop X Illustrator 就是i設計 (第二版)
★《平面與商業設計人氣主題全分享!! 熱門課程改編成書》 本書原創由2012年的「PHOTOSHOP X ILLUSTRATOR XINDESIGN 就是i設計」一書，延伸到2019年介紹常用的兩大設計軟體書籍「PHOTOSHOP X ILLUSTRATOR 就是i設計」，其出版至今，提供豐富、精彩的實例內容，廣受初學者、學校與補習班的喜愛，無論是在自學或教學上，本書提供的實務操作範例，都可以讓學習者輕鬆上手。為此，在2023年推出第二版，因軟體的技術更新，重新規劃實際設計工作中會應用到的實務範例，以基礎的編排設計、視覺引導，提升學習者具備創意、紮實的功力，更獲得108位專業設計人士與師生好評推薦!! 設計好Mix，觸動美感輕設計! 創意、點子、人氣範例，讓您輕鬆找到設計師的商業作品關鍵技巧，輕鬆上手! 從簡單出發、以主題切入，不講艱澀的設計手法，學的功能一定可以運用在設計上。 本書運用業界最常使用的Photoshop X Illustrator兩大設計軟體，從影像處理、插畫繪製、到包裝設計、LINE貼圖製作、GIF設計等多個範例實用技法，由淺入深引領讀者學會商業設計實例，領略創作與設計的驚喜。 無論是影像處理初學者、初入門的設計師或是想學會設計平面作品，宣傳自己、行銷產品的人，都能隨著本書在軟體技術及設計美感上向前邁進，實現作品的創意。 感謝社群網紅郭芭比、雪寶 Sharbaolin，提供本書範例模特兒影像相片
程式語言與設計(上冊)
1.本書依照107技高商管群程式語言與設計課綱編輯而成，審定通過字號技審字第112006號，可作為技高資料處理科程式語言與設計教科書。 2.可以作為高中生考APCS學術科參考書。 3.可以作為大專Python程式設計參考書。 &
真槍實彈做專案：PyQt極速開發視窗軟體(第二版)
★☆★ 最佳視窗開發軟體PyQt ★☆★ ↗ 開發Windows端應用程式最佳幫手，輕量小巧又快速 ↗ 不論哪個行業，在PC上實現業務邏輯的介面雖然首選是瀏覽器，但專屬於視窗的控制元件提供了更方便的操作感受。Python無疑是快速開發的最佳選擇，入門簡單入手快速入行實用，而對應到Python的視窗介面當然首選就是PyQt了。雖然你有很多GUI的選擇，如Tkinter、Flexx、wxPython、Kivy、PySide、PyGTK等，但在普及性及實用性上，沒有一個比得上PyQt。 本書是最適合想快速上手，具有一定程式設計功力的使用者閱讀。你只要懂得大部分程式語言的邏輯，再加上一點點Python的基礎，就可以輕鬆開發出跨平台的視窗應用程式，不管是在Windows、MacOS、Linux上都沒問題。全書還有一個完整的專案實例，把整個PyQt的所有控制元件融會貫通，不管是開發學校專案、畢業專題，甚至是公司的專業開發產品，都難不倒你。 ◎ 本書核心技術 ● PyQt入門 ● Python的下載與安裝 ● 搭建PyQt開發環境 ● Python語言基礎 ● Python中的序列 ● Python物件導向基礎 ● 建立第一個PyQt程式 ● PyQt視窗設計基礎 ● PyQt常用控制項的使用 ● PyQt佈局管理 ● PyQt高級控制項的使用 ● 使用Python操作資料庫 ● 表格控制項的使用 ● 檔案及資料夾操作 ● PyQt繪圖技術 ● 多執行緒程式設計 ● PyQt程式的打包發佈 ● 學生資訊管理系統（PyQt+MySQL+PyMySQL模組實現） 本書特色 (1) 主流技術全面講解 本書涵蓋PyQt常用控制項、PyQt佈局管理、PyQt高級控制項、PyQt繪圖技術、多執行緒程式設計以及PyQt程式的打包發佈等技術。 (2) 由淺入深，循序漸進 本書引領讀者按照基礎知識→核心技術→進階應用→專案實戰，循序漸進地學習。以初、中級程式設計師為對象，採用圖文結合、循序漸進的編排方式，從PyQt開發環境的架設到PyQt的核心技術應用，最後透過一個完整的實戰項目，對使用PyQt進行Python GUI 開發進行了詳細講解，幫助讀者快速掌握PyQt開發技術，全面提升開發經驗。 (3) 85個應用實例+1個專案實戰 多達85個應用實例，加上打造1個完整學生資訊管理系統的專案實戰，充分練習，上場不再害怕。 (4) 精彩欄目，貼心提醒 本書設置了很多「注意」、「說明」、「技巧」等小欄目，有利於讀者在學習過程中更輕鬆地理解相關知識及概念，並輕鬆地掌握個別技術的應用技巧。 &
Python程式設計：教學與自習最佳範本
*作者以超過30年的豐富教學經驗，以及深知初學Python程式語言的盲點與障礙，精心規劃本書，讓你不論是教學或自修都可以得心應手。 *內容涵蓋：輸入輸出、運算子、迴圈、函式、串列、類別、繼承、檔案與例外處理...等基礎且重要的主題，不僅可以增強你的邏輯思維能力，更穩固你的程式設計基本功。 *範例貼近生活，如：猜猜你的生日、猜猜1~100的數字、大樂透電腦選號...等，並搭配程式重點解說。 *提供練習題與習題測試，讓你做中學，並測試了解程度。附有參考解答，讓你學習沒有盲點，同時驗證你的答案。
APCS使用Python
APCS為Advanced Placement Computer Science的英文縮寫，是指「大學程式設計先修檢測」。APCS考試類型包括：觀念題及實作題。觀念題是以單選題的方式進行測驗，考試重點在於程式設計概念、解決問題的運算思維或理解演算法的基礎觀念。在程式設計實作題可自行選擇以C、C++、Java、Python 撰寫程式，雖然考生可自行選擇四種語言之一來撰寫實作題的程式解答，不過APCS考題的觀念題如果需提供程式片段，還是會以C語言命題，所以建議考生對C語言還是要有一定的了解，本書也會以明快的介紹，來幫助各位快速學習C語言。 本書實作題會以Python語言實作，並根據APCS公告的觀念題及實作題，分別安排到各章的主題之中，目的就是希望各位在學習完某一特定主題後，可以馬上測試相關的APCS觀念題，以幫助各位讀者學以致用，清楚掌握考試的重點。全書實作題程式範例，都已在Python的IDLE整合開發環境下正確編譯與執行。期許本書能幫助各位具備以Python語言設計程式的基本能力，並提升應試APCS的程式設計實作能力。
Python遊戲開發講座|演算法篇
利用遊戲程式設計學習解決問題所需的基礎知識與步驟！& 豐富的範例實作！& ‧猜拳& ‧打地鼠& ‧井字遊戲& ‧翻牌配對遊戲& ‧黑白棋& ‧電子冰上曲棍球& & 玩遊戲的同時，快樂地學習程式設計與演算法& 本書是使用Python製作遊戲與學習演算法的入門書。由帶領初學者入門的程式設計基礎開始，一步步從簡單的演算法學到高階演算法，讓每位讀者都能讀懂本書的內容。本書提及的演算法是解決問題的步驟或手段。學會演算法之後，就能具備解決各類問題的能力。 &
手術刀般精準的：用Python科學管控財金風險(實戰篇)
☆★☆★【有如手術刀般精準！利用Python幫你管控財金風險！】★☆★☆ 在上一本基礎篇的學習完備，能善用Python程式語言及常用的工具套件之後，接下來就是開始對金融風險進行評估了。 本書接續介紹了各種數學模型，包括波動性、隨機過程及相當重要的馬可夫過程、馬丁格爾、隨機漫步、維納過程等，另外也包含蒙地卡羅等數學模型的應用。 而統計科學中最常用的回歸，本書也有涉獵。另外包括了二元樹、BSM選擇權、希臘字母，市場風險等，都有最完整的Python程式和數學公式供讀者計算、運用。 金融商品龐大且複雜，需要像使用手術刀般精準、細緻地切割每一個細節，畢竟賠錢事小，沒辦法掌握到大盤的迅速波動與走勢，才是一大損失。 本書看點 ✪了解金融商品的波動性、移動平均、ARCH、GARCH。 ✪認識蒙地卡羅股價模擬、歐式、亞洲式選擇權。 ✪學習市場風險分類、度量、價值、分析。 ✪精進交易對手信用風險、投資組合理論、無差別效用曲線、資產定價理論。 &
Python＋OpenCV：機器學習＋深度學習40大電腦視覺案例入門到實戰到實戰
★☆★ 全面掌握機器學習的影像處理，豐富實例等你來挖掘！ ★☆★ & 機器學習的影像處理，是當前最熱門的研究領域之一，而這其中OpenCV-Python整合了OpenCV C++API和Python的最佳特性，使其成為電腦視覺領域內極具影響力和實用性的工具。 & 本書透過案例來介紹所有影像相關的技術，包含了基礎演算法、機器學習、深度學習。在基礎部分，有影像安全（影像加密、影像關鍵部位打碼、隱身術）、影像辨識（答題卡辨識、手勢辨識、車牌辨識、指紋辨識、手寫數字辨識）、物體計數、影像檢索、缺陷檢測等。 & 在機器學習部分，則實作了KNN實現字元（手寫數字、英文字母）辨識、數獨影像求解（KNN）、SVM手寫數字辨識、行人檢測、藝術畫（K平均值聚類）等。在深度學習方面，包括了影像分類、物件辨識（YOLO演算法、SSD演算法）、語義分割、實例分割、風格遷移、姿勢辨識等。 & 另外在最流行的人臉辨識相關方面，則提供了人臉檢測、人臉辨識、勾勒五官輪廓、人臉對齊、表情辨識、駕駛員疲勞檢測、易容術、性別和年齡辨識等。 & 本書對電腦視覺涉及的基礎知識進行了全面且系統性的深入梳理，能夠幫助讀者快速掌握該領域的核心基礎知識，此外，透過豐富的實例介紹，也能避免將案例作為單一問題看待的窘境，並且可以從不同的角度理解及分析問題，讓讀者能夠加以組合運用，創建屬於自己獨特的影像處理法寶！ & ※ 本書附程式碼，可至深智官網下載：deepmind.com.tw/ &
用最簡潔的Python上手：深度學習從精通再成大神
☆★☆★【用最簡潔的Python，成為深度學習最厲害的大神！】★☆★☆ 「人工智慧、深度學習和機器學習，不論你現在是否能夠理解這些概念，你都應該學習。否則三年內，你就會像被滅絕的恐龍一樣被社會淘汰。現在不開始，以後就來不及了。」——馬克•庫班（NBA獨行俠隊老闆，億萬富翁） 本書從人工智慧、機器學習與深度學習簡介開始，幫助讀者在Windows下的CPU/GPU環境完成深度學習、開發環境架設；之後進入Python資料科學函數庫，介紹深度學習基礎，如Numpy、Pandas、Matplotlib。 在了解基本函數庫後，接著介紹目前最好用、最流行的深度學習框架TensorFlow、Keras。認識完框架的使用，便開始處理資料，本書介紹了資料前置處理和模型評估指標，幫讀者了解模型及資料之間的關係。當一切就緒，就可以進入實際專案的開發，包括影像分類辨識、IMDB電影評論情感分析、遷移學習、人臉辨識、影像風格遷移、生成對抗網路等，讓你用最簡潔的Python，成為深度學習最厲害的大神。 適合讀者 ✪具備Python語言基礎知識的程式初學者。 ✪非專業出身，想轉換跑道進入人工智慧領域的程式設計師。 本書特色 ✪人工智慧、機器學習與深度學習簡介。 ✪深度學習框架TensorFlow、Keras。 ✪深度學習開發環境架設。 ✪資料前置處理、模型評估指標、影像分類辨識。 &
Python桌面開發王者：Qt 6最強實例貫穿開發
☆★☆★【完整說明Qt 6的主要功能！最詳盡的Qt開發全書！】★☆★☆ 本書分為六大部分： 第1部分為Qt 6基礎。 以Qt 6.0的全新類別模組和介面，重新實現了各種基礎實例的功能。 第2部分為Qt 6綜合實例。 以新的Qt 6.0實現了電子商城系統、簡單文字處理軟體和微信使用者端程式。 第3部分為Qt擴充應用。 介紹了Qt設定OpenCV和OpenCV處理圖片，在綜合實例方面，展示了醫院遠端診斷系統，運用MySQL建置資料庫，進而有效管理患者資訊。 第4部分為QML和Qt Quick及其應用。 內容包含了QML及Qt Quick的相關內容。 第5部分為Qt Quick 3D開發基礎。 這是Qt 6.0新推出的功能模組，它大幅提昇了Qt在3D圖形影像領域的地位。 第6部分是關於Qt 6的跨平台開發技術。 跨平台是Qt 6.0的優勢特性，本書將Qt在Visual Studio、Android、Python及Linux（Ubuntu）等多種主流平台上的設定和開發方法進行了詳盡的介紹。 透過本書循序漸進的教學，讀者不僅可以了解到Qt6的各種功能，也能對於圖形使用者介面的掌握更加熟悉。 本書特色 ✪Qt概述：範本庫、工具類別及控制項。 ✪QML程式設計基礎、QML動畫特效。 ✪Qt Quick 3D開發基礎、Qt Quick Controls開發基礎。 ✪Qt跨平台開發：Visual Studio、Android、Python及Linux(Ubuntu)。 &
手術刀般精準的FRM：Python科學管控財金風險(基礎篇)
☆★☆★【有如手術刀般精準！利用Python幫你管控財金風險！】★☆★☆ 本書使用了當紅的程式語言Python，從程式設計的基本觀念談起。沒有Python基礎也沒關係，完整的Python介紹，讓您能順利銜接資料科學家最常用的套件整理，包括Numpy，以及特別針對格式化表格類處理的Pandas，也充分介紹了Dataframe的各種應用。 在有了充足的資料之後，接著需要有可以展示數據的工具。除了大家最愛用的Matplotlib之外，也介紹了高手才會用的Seaborn。當熟悉了工具之後，就正式進入了金融理論，包括基礎的機率及統計、各種模型及機率分佈，以及抽樣、信賴區間等內容說明。 最後則進入到金融領域，除了介紹各種計算的演算法、模型、術語，也結合了前面所學的Python及工具，並講解金融商品最重要的「固定收益分析」。 本書從科學下手，讓您精準了解金融原理，確保金錢不再陷入水深火熱之中，將是您從科學到金融領域最重要的橋樑。 本書特色 ✪金融風險管理師 (FRM)所應該具備的所有技能。 ✪FinTech所需要的Python程式設計概念。 ✪資料科學家最需要熟悉的Python套件、Pandas、Numpy。 ✪製作圖表的首選工具Matplotlib、Seaborn。 &
Python+Office辦公自動化實戰
資料處理量更大，文件處理速度更快，工作效率更高！ 職場中的許多電腦工作中大多都有利用Excel、Word、PowerPoint等工具來製作報表、文稿、簡報，以及收發郵件和管理檔案等相關的工作。若能利用Python程式來配合，就能達到「自動化」的處理，發揮很高的效率來完成許多繁鎖的工作。 本書內容包括： ‧Python程式設計基礎篇 Python基礎知識、重要程式設計基礎。 ‧Excel資料自動化處理篇 資料預處理、資料分析和資料視覺化 ‧Word文書自動化處理篇 自動處理文字、製作企業經營報告 ‧PPT簡報投影片自動化製作篇 自動化製作簡報PPT、製作企業月報經營分析PPT ‧郵件自動化處理篇 批次發送和收取郵件、進行企業會員郵件自動化行銷 ‧檔案自動化處理篇 自動化處理檔案的命名、搬移、複製和刪除，自動化壓縮和解壓縮檔案
Python 資料結構×演算法 刷題鍛鍊班：234 題帶你突破 Coding 面試的難關
★求職/轉職必看！Coding 面試的衝刺總複習★ ★57 大重點 × 74 道面試題 × 160 個例題，紮實打好基本功★ 要在程式開發這條路走得夠長、夠遠，資料結構和演算法是公認必修的基本功，透過觀摩、思考各種程式設計的經典問題，不斷演練、改進自己的程式，是提升程式設計功力的不二法門。 也許你聽過在 IT 業界打滾多年的老手說：實際 Coding 都沒在管資料結構、演算法，只要功能寫得出來、符合規格，誰管你用甚麼方法，太冷門的寫法反而沒人看得懂。有些 Coding 的工作也許真是如此，先求有再求好，但老手前輩們沒跟你說的是…，在獲得工作前，求職面試這關就要先考考你對資料結構或演算法的理解程度，好評斷你的程式功力。 有不少網站大量蒐集各種程式設計的考題，供使用者反覆演練、自我挑戰，俗稱為「刷題」。這些題目往往是從經典的資料結構或演算法問題衍生而來，若沒有對相關的邏輯推導細節有足夠的了解，只是一昧的刷刷刷，恐怕效果有限、事倍功半。 作者在資訊科系任教超過30年，資料結構衍生著作累積銷量超過10萬冊，擁有非常豐富程式設計的教學和寫作經驗，也在業界當過開發工程師與資訊主管，深知業界求才的需求與標準。因此本書在規劃之初，除了務求透過豐富實作和圖解，來傳達資料結構與演算法的基礎，更嘗試將時下工程師求職必備的刷題需求，也融入各章節主題之中，系統化的打好程式設計的基礎與實力，也能同時掌握未來求職要面對的考題型式，及早準備、做好因應，才不會臨到關頭，沒發揮實力被刷掉。 本書收錄了陣列、串列、樹狀結構、圖、搜尋樹等常見的資料結構，解題過程也介紹了動態規劃、貪婪法等必要的演算法概念，除了觀念解說，同時會搭配圖表、日常生活案例，以及範例、面試題、延伸題型、練習題等總計 234 個題目，盡可能增進讀者實際演練的經驗，絕對比自己在網路上摸索、東拼西湊、盲刷題目來得更有效率，是一本兼顧理論與實作，與時俱進、不可多得的入門教材。 本書特色 刷題前必備的基本功！ 幫你打好基礎，高效提升程式設計功力 ○ 涵蓋最主要的資料結構與常見演算法，包括： - 遞迴設計/迴圈設計 - 時間複雜度與漸進符號 - 陣列和動態規劃法 - 鏈結串列 - 堆疊與佇列 - 圖形結構/最短路徑/工作網路 - 前序/中序/後序走訪 - 展開樹/二元樹/AVL樹/B 樹 - 氣泡/選擇/插入等基本排序法 - 快速/合併/基數/堆積等進階排序法 - 循序/二元/內插搜尋法 - 雜湊函數設計/雜湊表 … ○ 收錄 74 道經典的面試題，並依照不同難易度區分等級，使用者可依照學習進度挑選合適題型。 ○ 除了擬真的面試題型，也提供延伸題型、實作範例、練習題，隨時驗證自己的實力，自學、教學都適用。 ○ 特別收錄 Python 語法實戰速成，方便隨時惡補參照。 ○ 加入旗標會員 VIP 另外可獲得作者不定時補充的 Bonus 刷題技巧，持續精進程式功力。 &
不靠框架硬功夫： Scikit-learn手刻機器學習每行程式碼
★ ML 最強套件 scikit-learn ✕ 經典演算法，帶領你徹底攻略所有 ML 必備理論與實踐技能！ 機器學習是一門多領域交叉學科，涉及機率論、統計學、逼近論、凸分析、演算法複雜度理論等多門學科。其研究電腦模擬或實現人類的學習行為，獲取新的知識，重新組合現有知識結構並改善自身的效能。 本書針對機器學習領域描述了多個學習模型、策略、演算法、理論以及應用，以 Python 3 為基礎，使用 scikit-learn 解決實際問題。 全書完整介紹機器學習基本概念、演算法流程、模型建構、資料訓練、模型評估與最佳化、必備工具和實現方法，並佐以實際案例，以機器學習的經典演算法為軸線：演算法分析 ▶ 資料獲取 ▶ 模型建構 ▶ 推斷 ▶ 演算法評估，讓你理論與實踐技能一次學會，輕易上手。 本書特色 ML 的最佳參考書，scikit-learn 的最紮實實戰應用，亦為深入 AI 技術的優良基礎！ ● 機器學習概述 ● 資料特徵提取 ● scikit-learn 估計器分類 ● 單純貝氏分類 ● 簡單線性迴歸到多元線性迴歸 ● k 近鄰演算法分類 ● 線性迴歸到邏輯迴歸 ● 非線性分類與決策樹迴歸 ● 決策樹到隨機森林 ● 感知機到支持向量機 ● 從感知機到類神經網路 ● 主成分分析降維 &
科學方法賺大錢：Python進行商品期貨量化交易
◆集結10多年豐富的實戰經驗，涵蓋量化交易的各種面向，快速上手Python期貨量化交易！◆ 本書以商品期貨為標的，Python為工具，讓你使用策略來進行量化交易。這些基於AI及統計學原理的交易方法，讓你不再靠感覺讓自己的金錢陷入險境。 內容安排由快速講解Python原理開始，直接就進入量化交易的策略分析，通通是被殘酷市場驗證過的賺錢案例。不僅完整說明量化交易的API，也提供了開放原始碼的SDK做使用。之後講解CTA策略，交易方法相對規則化、系統化，結合不同的策略理論開發CTA策略，包括了最重要的回歸策略和布林帶、乖離率等等。另外也有完整的回測和實盤，讓你的策略能真正通過實戰測試，包括使用Tick資料讓回測更精準、回測績效報告詳解、如何避開回測中的陷阱、遞進和交叉回測、量化交易實盤。 對優秀的量化交易者來說，掌握風險管理的方法是非常有必要的。本書也介紹了期貨市場的三大風險及正確的倉位管理方法。在最後的單元中，也說明了常用的止盈和止損方法、量化交易與基本面資料、交易中常用的數理知識、量化交易與統計學。 本書從真正的實戰交易出發，透過各種經典策略案例來指導讀者實作學習，讓您以更精準的方式，殺入量化交易的熱區賺大錢！ 【適合讀者】 ● 需要全面學習量化交易的主觀交易者。 ● 金融分析師。 ● 金融專業學生。 ● 喜歡交易的 IT 從業者。 ● 希望提高量化交易水準的人員。 ※本書附程式碼，可至深智官網下載：deepmind.com.tw/ 本書特色 ★ 附帶完整的策略程式，提高學習效率。 ★ 涵蓋 Python 程式語言基礎知識。 ★ 對量化交易策略案例進行分析。 ★ 專案案例典型，實戰性強，高應用價值！ ★ 提供完整的技術支援。 &
Python 統計分析：生命科學應用
本書以基礎的統計學知識和假設檢定為重點，簡單扼要闡述了 Python 在資料分析、視覺化和統計建模中的應用。本書主要包含了 Python 簡介、研究設計、資料管理、機率分布、不同資料類型的假設檢定、廣義線性模型、存活分析和貝氏統計等從入門到高階的內容。 本書利用 Python 這門開源語言，不僅直觀上對資料分析和統計檢定提供了很好的解說，在相關數學公式的解釋上也能夠做到深入淺出。此外，本書所述內容的可操作性很強，還提供配套的相關程式碼及資料，方便讀者動手練習。本書適合對統計學與 Python 有興趣的讀者，特別是在實驗學科中需要利用 Python 的強大功能進行資料處理和統計分析的學生及研究人員。 本書範例檔： github.com/thomas-haslwanter/statsintro_python &
實戰Python Flask開發|基礎知識x物件偵測x機器學習應用
從如何建立一個Web應用程式到API與部署，獻給工程師與資料科學家的Flask入門書 本書說明如何使用Python的框架Flask進行Web應用程式的開發。從最簡單的迷你應用程式開始，逐步建立起諮詢表單，整合資料庫的應用，加入認證功能，逐步發展成一支功能完整的應用程式。你可以從這個過程當中學到如何使用Flask進行開發。 第二篇將會開發一個可以從識別照片中有哪些東西的物件偵測程式，並說明如何將其轉換為Web API。此外，還會將圖像識別的主題延伸到識別手寫字，並說明如何在程式開發中應用機器學習的技術。 【本書主要內容】 ● Flask的基礎知識和開發 ○ 建立查詢表格和資料庫應用程式 ○ 建立認證功能 ○ 建立物件偵測程式 ● 建立和部署API ○ 將物體檢測應用程式轉換為網路API ○ 作為Web API對外發佈 ● 機器學習API開發 ○ 從分析程式碼開發機器學習API的過程和方法。 【誰適合閱讀本書】 ．想要用Python開Web應用程式的工程師 ．對機器學習感興趣的web開發人員 ．只用過Python進行分析的人。 ．希望能夠自行開發Web應用程式與API的資料科學家
Python視窗GUI設計 活用tkinter之路 王者歸來 第四版
★★★★★【20個主題】+【312個程式實例】★★★★★ ★★★★★【基礎操作】+【程式範例】+【專題實戰】★★★★★ ★★★★★【靈活運用tkinter設計GUI】★★★★★ 這是國內第一本使用Python內建模組tkinter，設計GUI程式中文書籍的第4版。全書超過312個程式實例，一步一步講解tkinter 控件(Widget)的基礎知識，同時也將應用範圍擴充至小算盤、碎形(Fractal)設計、文書編輯、走馬燈、模擬海龜繪圖、球類競賽、風扇設計、單個或多個反彈球設計、鐘擺、長條圖動態排序、動畫與遊戲設計、mp3音樂播放器。Python是一門可以很靈活使用的程式語言，本書特色在於對tkinter最基礎的知識使用了大量靈活的實例說明各種環境的應用方法，讀者可以由這些程式實例事半功倍完成學會tkinter設計跨平台的視窗程式。 本書主要內容如下： ◆ 20個主題 ◆ 312個程式實例 ◆ tkinter與tkinter.ttk Widget解說 ◆ Widget共通屬性與方法 ◆ 變數類別Variable Classed ◆ 事件綁定Events and Binds ◆ 文書編輯程式 ◆ 小算盤程式 ◆ 動畫遊戲 ◆ 模擬海龜繪圖 ◆ 靜態與動態繪圖 ◆ 球類競賽 ◆ 單個或多個反彈球設計 ◆ 動態長條圖排序 ◆ 鐘擺程式設計 ◆ 科赫雪花碎形(Fractal)設計 ◆ mp3音樂播放器 &
