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    AI助力Python編程做與學

    AI助力Python編程做與學

    • 作者
    • 李金洪 主編 韓博、王細薇 副主編

    本書以智能時代為背景,介紹如何利用人工智能技術輔助Python的開發,更好更高效地解決實際問題。全書內容分為5章:讓Python在機器上跑起來、熟悉Python語言、用Python對接API、掌握編寫代碼的能力、用Python程序實現人機交互。 本書以任務為驅動,并且案例都來源于生活和工作的實際場景?!白觥迸c“學”相結合,將理論知識和實際操作呈現給讀者,生動有趣地介紹了從安...


    • ¥99.00

    ISBN: 978-7-122-45152-1

    版次: 1

    出版時間: 2024-05-01

    圖書介紹

    ISBN:978-7-122-45152-1

    語種:漢文

    開本:16

    出版時間:2024-05-01

    裝幀:平

    頁數:231

    編輯推薦

    以任務為驅動,用“做”和“學”結合的方式,講理論知識和實際操作緊密結合,不枯燥、不乏味,讓讀者直接感受到學以致用。 作者將人工智能技術直接導入Python編程里,讓Python功能更強大,代碼更簡潔。

    圖書前言

    Python語言在過去幾十年中發展迅速,成為如今最流行的編程語言之一。Python既易于學習,又極具擴展性。它支持面向對象編程,結合豐富的庫支持,廣泛應用于網絡開發、數據分析、人工智能等諸多領域。
    順應人工智能和大數據的發展,本書以智能時代為背景,介紹如何利用人工智能技術輔助Python開發,不再需要過多精益求精的語法和編程技巧,只需通過修改、調試,使用智能工具來拼湊出應用程序。本書旨在幫助讀者在最短時間內上手Python,并且能夠迅速開發出實際應用。相信這種新的開發模式將徹底顛覆傳統的開發思想。
    本書注重以項目為驅動,構建了完整的案例體系。各章案例應用面廣,都來源于生活和工作的實際場景。本書案例降低了學習難度,并且書中代碼簡潔,行數少,功能強大,讀者能夠快速上手。本書內容不僅有基礎知識,還將人工智能技術納入案例,拓寬讀者視野。
    具體特點如下。
    ·豐富的案例應用,涵蓋日常工作生活各個場景,從文字識別、視頻下載到物流跟蹤等,幫助讀者快速把握Python在實際項目中的運用。
    ·每個案例都有“做”和“學”兩個部分,通過實實在在的案例讓讀者第一時間體驗 Python 解決問題的力量,而后再以簡潔易懂的語法講解幫助內化知識。在這種“做”和“學”并重的章節設置中,“做”部分通過簡單、通俗的代碼實現功能,激發學習熱情;“學”部分則結合實例講解相關語法知識點,有利于深入理解。
    ·案例代碼行數短小,體現極致式表達能力。大部分案例可以僅用很少的幾行代碼實現,直觀展示Python高效簡潔的特點。這不僅可幫助讀者快速上手,也培養了讀者用少量代碼實現功能的能力。
    ·引入智能化思想,運用人工智能輔助開發,讓開發效率翻倍。讀者不僅可以進行傳統開發,還可以通過API接入各大模型平臺,無須學習復雜細致的語法知識,就可以完成開發任務。
    ·每章均配有“練一練”項目,它可以幫助讀者主動運用知識,鞏固學習效果。督導讀者思考拓展案例,助力知識應用和歸納。
    ·每章結束有詳細總結,回顧本章學習重點和難點。通過復盤回顧驅動讀者總結本章所學內容,系統梳理知識點,提升知識掌握度。
    本書適合學習Python語言編程的入門讀者閱讀,也適合Python編程技能提升的讀者使用。
    由于時間倉促,書中難免有不妥之處,望請讀者批評指正!
    
    編者 

    精彩書摘

    本書以智能時代為背景,介紹如何利用人工智能技術輔助Python的開發,更好更高效地解決實際問題。全書內容分為5章:讓Python在機器上跑起來、熟悉Python語言、用Python對接API、掌握編寫代碼的能力、用Python程序實現人機交互。
    本書以任務為驅動,并且案例都來源于生活和工作的實際場景?!白觥迸c“學”相結合,將理論知識和實際操作呈現給讀者,生動有趣地介紹了從安裝Python等入門知識,到用簡短代碼解決各種應用場景中的大問題的技能提升。內容系統全面。
    本書適合學習Python語言編程的入門讀者閱讀,也適合Python編程技能提升的讀者使用。

    目錄

    導讀 為什么要學習Python 001
    
    第1章 讓Python在機器上跑起來 003
    1.1 跟我做:安裝Anaconda 004
    1.1.1 跟我學:Python虛環境 005
    1.1.2 跟我學:用Anaconda界面管理Python虛環境 006
    1.1.3 跟我學:用Anaconda命令行管理Python虛環境 007
    1.2 跟我做:安裝Python開發工具 007
    1.3 跟我做:一行命令創建FTP服務器,并共享電腦文件 008
    1.3.1 跟我學:主動模式下連接FTP服務器的方法 010
    1.3.2 跟我學:了解Python命令后面的參數 012
    1.3.3 跟我學:什么是模塊 012
    1.3.4 跟我學:第三方模塊的安裝方法 013
    1.3.5 跟我做:為Anaconda添加國內鏡像 014
    1.4 跟我做:在Spyder中編寫代碼,獲取本機IP 015
    1.4.1 跟我學:快速了解Spyder運行功能 017
    1.4.2 使用Python的“幫助” 018
    1.4.3 跟我做:用命令行啟動Python程序,并傳入參數 019
    1.4.4 跟我做:用Spyder啟動Python程序,并傳入參數 019
    1.4.5 練一練:完成一個被動模式的FTP服務器 020
    1.5 總結 021
    
    第2章 熟悉Python語言 022
    2.1 跟我做:2行代碼將漢字轉成拼音,幫小學生復習生字 023
    2.1.1 跟我學:快速掌握列表類型 023
    2.1.2 跟我學:活用print語法與字符串 024
    2.1.3 跟我學:精通模塊的多種導入方式 029
    2.1.4 跟我做:從GitHub上直接導入模塊 031
    2.1.5 跟我做:一行代碼實現所有模塊自動導入 032
    2.2 跟我做:3行代碼實現OCR——圖片轉文字 033
    2.2.1 跟我學:Python中的“序列”類型操作 035
    2.2.2 跟我學:列表推導式 036
    2.3 跟我做:6行代碼將運行結果導入到Word文檔中 037
    2.3.1 跟我學:了解字符串類型的常用函數 038
    2.3.2 跟我學:f-string形式的格式化用法 039
    2.3.3 跟我學:了解字符串中的轉義字符 041
    2.4 跟我做:4行代碼實現TTS——朗讀文字 044
    2.4.1 跟我學:用for語句了解更多TTS模塊屬性 044
    2.4.2 跟我學:精通Python語法中的循環處理及使用策略 045
    2.4.3 練一練:用TTS自定義聲音朗讀英文 047
    2.4.4 跟我學:了解Python中的類 048
    2.4.5 跟我學:類的實例化 049
    2.4.6 跟我學:了解Python中的子類 051
    2.4.7 跟我做:以類的方式將PPT中的文字提取到Word里 053
    2.5 跟我做:3行代碼實現可以上傳圖片的web網站 055
    2.5.1 跟我學:了解Python語言中變量的本質——對象 057
    2.5.2 練一練:嘗試使用Python語言中與類型相關的其他函數 059
    2.6 總結 059
    2.6.1 練一練:編寫程序實現生字測試試卷 059
    2.6.2 練一練:編寫程序實現自動聽寫訓練 059
    2.6.3 練一練:借助ChatGPT實現一個給小朋友讀故事的機器人 060
    
    第3章 用Python對接API 062
    3.1 跟我做:使用API接入ChatGPT——實現程序可控的聊天機器人 063
    3.1.1 跟我學:了解ChatGPTAPI模塊的返回格式——字典類型 064
    3.1.2 跟我學:了解openai模塊的更多功能 066
    3.1.3 跟我學:了解更多國內AIGC大模型平臺所提供的API服務 066
    3.2 跟我做:3行代碼實現摳圖功能 069
    3.2.1 跟我學:基于網絡請求的方法調用API 071
    3.2.2 練一練:利用網絡請求調用API的方式實現將人物照片轉成動漫 071
    3.2.3 跟我學:用Python語言對文件進行操作 073
    3.2.4 跟我學:使用with語句簡化代碼 076
    3.2.5 跟我做:本地部署摳圖模型 077
    3.3 跟我做:4行代碼下載任意視頻 079
    3.3.1 跟我做:格式化URL的視頻信息 083
    3.3.2 跟我做:用Pandas模塊處理URL的視頻信息 085
    3.3.3 練一練:借助ChatGPT完成手動下載音、視頻文件,并進行合并 088
    3.3.4 跟我做:4行代碼實現自動發送郵件 089
    3.3.5 練一練:制作一個在線服務,提取視頻文件并轉存到郵箱 092
    3.4 跟我做:本地部署語音識別模型,并提供API服務 092
    3.4.1 跟我做:從麥克風錄音,并對其進行語音識別 094
    3.4.2 跟我學:了解Python中的函數 096
    3.4.3 跟我學:了解Base64編碼 097
    3.4.4 跟我學:了解Python中的異常處理 100
    3.4.5 跟我做:4行代碼從音頻文件中提取文字 105
    3.5 跟我做:本地部署大語言模型,并實現類似ChatGPT功能 107
    3.5.1 跟我學:用量化技術降低大語言模型對算力的需求 110
    3.5.2 跟我學:更靈活地運行大語言模型 111
    3.5.3 跟我做:實現基于web界面的本地大語言模型 115
    3.5.4 跟我做:部署本地大語言模型并提供與ChatGPT相同的API服務 117
    3.5.5 跟我學:了解Python中的requirements.txt 120
    3.5.6 跟我學:了解獲取更多前沿大模型的渠道 122
    3.6 總結 122
    3.6.1 練一練:本地部署圖像修復工具,支持擦除并替換圖片上的任何東西 123
    3.6.2 練一練:實現一個提取視頻字幕的全自動工具 123
    
    第4章 掌握編寫代碼的能力 124
    4.1 跟我做:15行代碼實現拼接身份證反正面的web程序 125
    4.1.1 跟我學:為函數添加默認參數 126
    4.1.2 跟我學:掌握函數調用的更多方式? 127
    4.2 跟我做:用封裝模塊的方式為圖片加水印? 132
    4.2.1 跟我學:了解模塊的屬性 134
    4.2.2 跟我做:17行代碼為加水印函數添加web交互功能? 135
    4.2.3 跟我學:了解模塊的導入限制? 136
    4.2.4 跟我做:為圖片添加隱藏水印? 137
    4.3 跟我做:30行代碼實現人臉檢測 138
    4.3.1 跟我學:了解更高效的數據處理模塊——NumPy 140
    4.3.2 跟我學:全面掌握圖像處理模塊——Pillow 141
    4.3.3 跟我做:40行代碼實現按證件照尺寸裁剪圖片 146
    4.3.4 跟我學:掌握Python中的文件名處理 148
    4.4 跟我做:20行代碼為1寸照片換底色 150
    4.4.1 跟我學:全面掌握NumPy模塊 151
    4.4.2 跟我學:用GPU優化NumPy模塊的運算速度 160
    4.4.3 跟我做:9行代碼實現美顏功能 162
    4.4.4 跟我做:10行代碼實現基于web的微調美顏功能? 163
    4.5 總結 165
    4.5.1 練一練:實現一個端到端的證件照制作web程序? 166
    
    第5章 用Python程序實現人機交互 167
    5.1 跟我做:用Python實現交互式前端,管理自己的運動計劃 168
    5.1.1 跟我學:了解條件判斷語句(if、else)的妙用 170
    5.1.2 跟我學:認識Python中的匿名函數——lambda 171
    5.1.3 跟我學:了解匿名函數與可迭代函數 172
    5.1.4 跟我學:了解Python中的偏函數、工廠函數、閉合函數以及裝飾器語法 175
    5.2 跟我做:用Python實現大屏程序 180
    5.2.1 跟我學:快速上手Flask框架 182
    5.2.2 跟我學:了解大屏程序的數據加載過程 184
    5.2.3 跟我學:掌握類方法中的super()函數 187
    5.2.4 跟我學:使用裝飾器實現類的私有化 190
    5.2.5 跟我學:了解Flask與HTML模板的數據交互 196
    5.2.6 跟我做:改變大屏程序的顯示圖表 198
    5.3 跟我做:用Python開發基于桌面的GUI交互工具 202
    5.3.1 跟我做:將Python代碼變成可執行文件,提升使用體驗 205
    5.3.2 跟我做:為Python程序添加管理員運行權限 207
    5.3.3 跟我做:用AIGC設計LOGO,并打包exe程序 208
    5.3.4 跟我學:用Cython提升Python代碼的運行速度 210
    5.4 跟我做:借助ChatGPT完成基于Python的安卓應用 212
    5.4.1 跟我做:用ChatGPT開發手機撥測App 215
    5.4.2 跟我學:了解Python中異步函數的使用 220
    5.5 跟我做:用向量數據庫檢索本地文件 222
    5.5.1 跟我學:掌握不同場景下的文本拆分方法 225
    5.5.2 跟我做:讓大語言模型通過查資料的方式來回答問題 227
    5.5.3 跟我學:了解Python中的類型注解 229
    5.5.4 跟我學:了解智能時代的大模型應用——檢索增強型生成技術 230
    5.6 總結 231
    5.6.1 練一練:制作自己的RAG機器人 231
    

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