Python自然语言处理 计算机与互联网 书籍 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

StevenBird 著，陈涛等 译

图书标签:

• Python
• 自然语言处理
• NLP
• 计算机科学
• 互联网
• 书籍
• 技术
• 编程
• 数据科学
• 人工智能
• 机器学习

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115333681

商品编码：1211272477

开本：16开

出版时间：2014-07-01

页数：484

字数：559000

作  者:Steven Bird 著作 陈涛 等 译者 定  价:89 出 版 社:人民邮电出版社 出版日期:2014年07月01日 页  数:484 装  帧:平装 ISBN:9787115333681 ●暂无

内容简介

暂无

《Python语言实战：探索数据分析、网络编程与自动化脚本》 内容概要： 本书是一本面向Python初学者的综合性实践指南，旨在帮助读者掌握Python语言的核心概念，并将其应用于实际的计算机科学领域，包括数据分析、网络编程和自动化脚本开发。全书以“实践出真知”为导向，通过大量精心设计的代码示例、项目案例和挑战练习，引导读者从理论走向实践，逐步构建起扎实的Python编程技能。 第一部分：Python语言基础与核心概念 本部分将从最基础的Python语法入手，为读者打下坚实的编程基础。我们会深入浅出地讲解变量、数据类型（整数、浮点数、字符串、布尔值）、运算符、表达式等基本概念。接着，将重点介绍Python的控制流结构，包括条件语句（if-elif-else）和循环语句（for、while），以及如何利用它们来控制程序的执行逻辑。 函数是Python编程中至关重要的组成部分。我们将详细讲解函数的定义、参数传递、返回值、作用域等知识点，并通过编写各种实用的函数来帮助读者理解函数在模块化编程中的作用。此外，我们还将介绍Python内置函数的使用，以及如何通过模块导入来复用他人的代码。 数据结构是处理和组织数据的关键。本书将详细介绍Python常用的数据结构，包括列表（list）、元组（tuple）、字典（dict）和集合（set）。我们会深入探讨它们各自的特性、优缺点以及常用的操作方法，例如列表的切片、字典的键值对操作、集合的交集与并集等。通过实际案例，读者将学会如何根据不同的场景选择最合适的数据结构来高效地存储和操作数据。 文件操作是程序与外部世界交互的基础。本书将引导读者掌握Python的文件读写技巧，包括打开、读取、写入和关闭文件，以及如何处理文本文件和二进制文件。我们将介绍不同的文件打开模式，以及如何使用`with`语句来确保文件被正确关闭，避免资源泄露。 面向对象编程（OOP）是现代软件开发的核心范式。本书将循序渐进地介绍Python的面向对象特性，包括类（class）和对象（object）、属性（attribute）和方法（method）、封装（encapsulation）、继承（inheritance）和多态（polymorphism）。通过丰富的示例，读者将理解如何设计和构建可重用、可扩展的面向对象程序。 错误和异常处理是编写健壮程序不可或缺的一环。我们将介绍Python的异常处理机制，包括`try-except-finally`语句块，以及如何捕获和处理各种常见的运行时错误，从而提高程序的稳定性和用户体验。 第二部分：Python在数据分析中的应用 本部分将聚焦于Python在蓬勃发展的数据科学领域中的核心应用。我们将介绍数据分析的整个流程，从数据的获取、清洗、转换到可视化和建模。 首先，我们将重点介绍NumPy库，这是Python科学计算的基础。读者将学习如何使用NumPy数组（ndarray）进行高效的数值计算，包括向量化操作、数组的索引和切片、数学函数、线性代数运算等。通过NumPy，我们将体验到Python在处理大规模数值数据时的强大性能。 接着，我们将深入讲解Pandas库，这是Python数据分析的另一大利器。Pandas提供了两种核心数据结构：Series（一维带标签数组）和DataFrame（二维带标签表格型数据结构）。读者将学会如何使用Pandas进行数据的导入（CSV、Excel、SQL等）、数据的清洗（处理缺失值、重复值、异常值）、数据的转换（数据类型转换、数据合并、数据分组）、数据的筛选和排序等。我们将通过真实的、具有代表性的数据集案例，让读者深刻理解Pandas在数据预处理和探索性数据分析（EDA）中的强大能力。 数据可视化是理解数据、发现模式和传达信息的重要手段。本书将介绍Matplotlib和Seaborn这两个主流的Python数据可视化库。读者将学会如何创建各种类型的图表，如折线图、柱状图、散点图、箱线图、热力图等，并掌握如何自定义图表的样式、添加标签、设置坐标轴、进行多图绘制等，以清晰有效地展示数据分析结果。 第三部分：Python网络编程与Web开发基础 本部分将带领读者走进Python的网络世界，学习如何利用Python进行网络通信和开发简单的Web应用。 我们将首先介绍Python内置的`socket`模块，这是进行底层网络通信的基础。读者将学习如何创建客户端和服务器套接字，实现TCP和UDP协议的网络通信，理解网络通信的基本原理，例如IP地址、端口号、三次握手等。 接着，我们将重点介绍Python的HTTP库，如`requests`。读者将学会如何发送HTTP请求（GET、POST等），处理HTTP响应，解析JSON和XML格式的数据，从而轻松地从Web上获取信息。我们将通过实际爬取网页信息、调用API接口等案例来巩固这些知识。 为了让读者体验Web开发的乐趣，我们将介绍Flask这个轻量级的Python Web框架。我们将讲解Flask的基本概念，如路由（routing）、请求（request）和响应（response）、模板引擎（Jinja2）等。读者将学习如何使用Flask构建一个简单的Web应用程序，实现用户交互、数据展示等功能。我们将从“Hello, World!”的Web应用开始，逐步构建一个更具实践意义的Web项目，让读者感受Web开发的魅力。 第四部分：Python自动化脚本开发 本部分将展示Python在自动化领域的强大应用，帮助读者摆脱重复性劳动，提高工作效率。 我们将介绍Python的`os`和`sys`模块，学习如何与操作系统进行交互，例如文件和目录的管理（创建、删除、复制、移动）、执行系统命令、获取系统信息等。 我们将深入讲解`shutil`模块，用于更高级的文件操作，例如目录的归档、解压等。 对于需要定时执行的任务，我们将介绍`schedule`库或者结合`cron`（Linux/macOS）或任务计划程序（Windows）的方式，编写能够按照预定时间自动运行的脚本。 文本处理是自动化脚本中最常见的需求之一。我们将再次回顾字符串操作，并介绍正则表达式（`re`模块）的强大功能，用于复杂的文本匹配、查找、替换和分割，以及如何编写脚本来批量处理文本文件。 处理Excel表格是许多办公场景的需求。我们将介绍`openpyxl`库，用于读写Excel文件，包括创建新表格、写入数据、读取数据、修改单元格格式等，从而实现Excel文件的自动化处理。 自动化测试是保证软件质量的重要环节。虽然本书不是一本专门的测试书籍，但我们会简要介绍Python的`unittest`或`pytest`框架，让读者了解如何编写简单的单元测试用例，确保代码的正确性。 项目实战与拓展： 贯穿全书的，我们会穿戴一些小型到中型的项目案例，让读者将所学知识融会贯通。例如： 一个简单的网络爬虫： 使用`requests`和`BeautifulSoup`（或`lxml`）爬取特定网站的信息，并将其保存到CSV文件中。 数据分析与可视化报告： 使用Pandas对某个数据集进行分析，并用Matplotlib/Seaborn生成可视化图表，最终以报告的形式呈现。 一个简单的Web应用： 使用Flask构建一个个人博客系统，实现文章发布、查看、评论等基本功能。 文件批量重命名工具： 编写一个脚本，能够根据用户指定的规则，批量重命名指定目录下的文件。 自动化报告生成器： 结合数据处理和文本生成，自动生成包含数据分析结果的报告。 目标读者： 本书适合以下读者： 零基础的编程初学者： 希望学习一门强大且易学的编程语言，为未来的技术学习打下基础。 希望提升效率的在职人士： 想要利用Python自动化处理日常工作中的重复性任务，如数据处理、文件管理、报告生成等。 对数据科学和Web开发感兴趣的学生和爱好者： 希望通过Python掌握数据分析、可视化和Web开发的基本技能。 其他领域的技术人员： 希望拓展自己的技术栈，学习一门跨领域的编程语言。 学习成果： 完成本书的学习后，读者将能够： 熟练掌握Python语言的基础语法和核心概念。 运用Python进行高效的数据清洗、分析和可视化。 理解并实现基本的网络通信和Web应用开发。 编写实用的自动化脚本，提高工作效率。 具备独立解决实际编程问题的能力，为进一步深入学习Python的各个分支领域（如机器学习、深度学习、大数据处理等）打下坚实基础。 本书注重理论与实践的结合，通过大量的代码示例和项目练习，帮助读者在动手中学习，在实践中成长，最终成为一名自信的Python开发者。

评分☆☆☆☆☆

这本书就像一位经验丰富的向导，带领我踏入了广阔的自然语言处理世界。我一直对人工智能在理解和生成人类语言方面的能力感到着迷，但市面上很多相关的书籍要么过于理论化，要么需要深厚的计算机科学背景。这本书，恰好填补了我的这一需求。《Python自然语言处理 计算机与互联网 书籍》的魅力在于它将复杂的NLP概念与Python这门易学易用的语言巧妙地结合在一起。书中对诸如文本预处理、语言模型、词向量等核心知识点进行了深入浅出的剖析，让我能够理解其背后的原理。更难得的是，作者并没有止步于理论，而是通过大量的Python代码实例，将这些抽象的概念具象化。我印象特别深刻的是书中关于文本分类和聚类部分的讲解，通过实际代码，我学会了如何构建一个简单的垃圾邮件过滤器，以及如何对新闻文章进行主题分类。这种“学以致用”的学习体验，极大地激发了我对NLP的兴趣。此外，本书在介绍NLP在互联网领域的应用时，也给我带来了很多启发，比如如何利用NLP技术改进搜索引擎的搜索结果，或者如何分析社交媒体数据以洞察用户趋势。这让我看到了NLP技术的巨大潜力，也更加坚定了我要深入学习下去的决心。

评分☆☆☆☆☆

这绝对是一本为那些希望在互联网时代掌握核心技术、理解信息洪流的读者量身打造的书籍。《Python自然语言处理 计算机与互联网 书籍》的标题就非常精准地抓住了我的痛点。我是一名在互联网行业工作的从业者，我深切感受到数据和信息的重要性，尤其是文本数据，占了互联网信息的绝大部分。而这本书，正是关于如何从这些文本数据中提取有价值信息的一把钥匙。它不仅仅是一本技术手册，更像是一本“思想指南”。书中对于自然语言处理的讲解，不是那种冰冷的算法堆砌，而是结合了实际的应用场景，比如如何理解用户查询背后的意图，如何从海量的网页内容中抓取关键信息，如何进行内容推荐等。这些内容让我茅塞顿开，原来那些看似神奇的互联网功能背后，都有NLP的影子。我对书中关于文本挖掘和信息抽取的部分尤其感兴趣，它教我如何用Python构建工具来自动化地处理和分析大量的文本数据，这对于提高我的工作效率和发现潜在的市场机会非常有帮助。这本书的语言风格也十分地道，充满了实践的智慧，读起来一点也不枯燥，反而让我觉得每一次翻页都充满了期待，好像又掌握了一种新的能力。

评分☆☆☆☆☆

对于那些希望深入了解计算机科学如何赋能互联网，特别是如何通过“理解”语言来驱动创新的人来说，《Python自然语言处理 计算机与互联网 书籍》无疑是一本不可多得的宝藏。我一直对人工智能如何突破语言障碍，实现人机交互充满兴趣，而这本书恰好满足了我对这一领域的好奇心。它并非泛泛而谈，而是将NLP的精髓——如何让计算机处理、理解和生成人类语言——通过Python这门强大的语言淋漓尽致地展现出来。书中对诸如语言模型、文本特征提取、机器学习在NLP中的应用等关键技术进行了深入的探讨，并且通过一系列生动、贴近实际的互联网应用场景，如智能客服、内容审核、信息检索的优化等，将这些技术与实际生活紧密联系起来。我特别欣赏书中对不同NLP算法的优劣势分析，以及它们在不同互联网场景下的适用性。这让我能够更清晰地认识到，NLP并不是单一的技术，而是由多种技术协同作用，共同构建更智能的互联网体验。这本书的讲解风格非常严谨，但也富有启发性，让我不仅学到了知识，更启发了我对未来互联网发展方向的思考。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对新兴技术领域充满热情，尤其是对人工智能如何与我们日常使用的互联网服务相结合感到好奇的普通爱好者，《Python自然语言处理 计算机与互联网 书籍》无疑打开了我认识这个领域的一扇新窗口。这本书的切入点非常棒，它没有把NLP讲得像高不可攀的学术研究，而是将其定位为一种在计算机和互联网领域至关重要的“能力”。书中清晰地阐释了NLP是如何让机器“理解”人类语言的，并详细介绍了诸如文本情感分析、主题模型、问答系统等在实际互联网应用中的具体表现。我最喜欢的部分是书中对于如何利用Python实现这些功能的详细讲解，那些简洁而强大的代码片段，让我觉得NLP似乎并没有想象中那么遥不可及。我尤其被书中关于如何构建个性化推荐系统以及如何进行舆情监控的案例所吸引，这让我看到了NLP在提升用户体验和商业价值方面的巨大潜力。这本书的内容安排得非常合理，理论与实践相辅相成，让我既能理解背后的原理，又能动手实践，体验到NLP带来的乐趣。它让我不再仅仅是互联网的用户，而是开始能够理解和创造更智能的互联网服务。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是我的救星！作为一个对AI和数据科学充满好奇但又对编程感到一丝畏惧的新手，我一直想找到一本能够带我入门自然语言处理（NLP）的书，既要有理论深度，又不至于过于枯燥。在无数的书架前徘徊之后，我终于找到了它——《Python自然语言处理 计算机与互联网 书籍》。这本书的书名一开始就吸引了我，它明确地指出了我的需求：Python，NLP，以及它在计算机和互联网领域的广泛应用。翻开第一页，我就被它清晰的结构和循序渐进的讲解方式征服了。作者没有上来就丢给我一堆复杂的算法，而是从最基础的Python语法和NLP概念入手，用通俗易懂的语言解释了词性标注、分词、命名实体识别等核心技术。最让我惊喜的是，书中穿插了大量实际的案例，比如如何利用NLP分析用户评论、构建简单的聊天机器人、甚至进行情感分析。这些案例让我切实感受到NLP的魅力，也让我明白学到的知识是如何转化为实际应用的。当我遇到某个概念不理解时，书中的图示和代码示例总能及时地帮助我理清思路。而且，书中提供的代码都是可以直接运行的，这对于我这种喜欢动手实践的读者来说，简直太友好了。我迫不及待地想把书里讲到的技巧应用到我自己的小项目中，我相信这本书一定会成为我学习NLP道路上的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

不错不错

评分☆☆☆☆☆

非常不错的自然语言处理书籍

评分☆☆☆☆☆

书中用的是python2版本，

评分☆☆☆☆☆

喜欢， 好好的

评分☆☆☆☆☆

这本书很不错呢，推荐大家购买

评分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好

评分☆☆☆☆☆

专业

评分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好

评分☆☆☆☆☆

好