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超圖解 Python 程式設計--從入門、網頁應用、YOLO 到生成式 AI 實作


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9789863128496
趙英傑
旗標
2025年10月22日
266.00  元
HK$ 239.4  






ISBN:9789863128496
  • 規格:平裝 / 736頁 / 17 x 23 x 3.7 cm / 普通級 / 雙色印刷 / 初版
  • 出版地:台灣


  • 電腦資訊 > 程式設計 > SQL









    第 1 章 認識 Python 程式語言

    - 1-1 認識 Python

    - 1-2 在雲端執行 Python 程式:使用 Google Colab

    - 1-3 用 Python 進行計算

    - 1-4 Python 內建的數學函式

    - 1-5 暫存資料的變數

    - 1-6 增強程式功能的外掛:程式庫、模組和套件

    - 1-7 編輯實驗筆記圖文:Markdown 語言入門

    第 2 章 在本機電腦安裝 Python 以及 VS Code 程式開發工具

    - 2-1 在個人電腦上安裝 Python 3.x 版本

    - 2-2 認識文字命令操作介面:命令提示字元、終端機和 PowerShell

    - 2-3 安裝程式整合開發環境(IDE)

    - 2-4 Github Copilot AI 程式設計助理

    - 2-5 Python 程式寫作風格(PEP8)與輔助工具

    第 3 章 條件判斷程式

    - 3-1 規劃與製作問答題測驗程式

    - 3-2 改變程式流程的 if 條件式

    - 3-3 處理字串資料

    - 3-4 字串處理與資料類型轉換

    - 3-5 格式化字串

    第 4 章 列表、迴圈與自訂函式

    - 4-1 儲存多筆相關資料的列表(list)

    - 4-2 使用迴圈執行重複作業

    - 4-3 使用 for...in 讀取序列結構資料

    - 4-4 完整的問答題程式

    - 4-5 產生隨機數字

    - 4-6 建立自訂函式

    - 4-7 再談列表(List)

    - 4-8 使用 AI 協助編寫程式

    第 5 章 操作資料夾與文件:同步備份檔案

    - 5-1 同步備份檔案

    - 5-2 使用 os 程式庫操作檔案

    - 5-3 使用 argparse 套件處理命令行參數

    - 5-4 嘿 Python∼ 現在幾點?

    - 5-5 完整的檔案備份程式

    - 5-6 設定命令行指令的選擇性參數和參數動作

    - 5-7 直接執行 Python 程式檔

    - 5-8 「可變」與「不可變」的資料類型和 Tuple(元組)

    第 6 章 安裝程式套件、Python 虛擬環境以及下載 YouTube 影片

    - 6-1 安裝 Python 程式套件

    - 6-2 Python 虛擬環境

    - 6-3 在 VS Code 編輯器中啟動 Python 虛擬環境

    - 6-4 YouTube 影音的 Codec 與下載視訊

    - 6-5 使用 try...except 捕捉例外狀況目 錄

    - 6-6 YouTube 下載器的程式規劃

    - 6-7 下載視訊檔

    第 7 章 集合(set)、匿名函式與執行外部程序

    - 7-1 使用 set(集合)建立不重複的選項列表

    - 7-2 資料排序

    - 7-3 使用 FFmpeg 轉換多媒體檔案格式

    - 7-4 Program(程式)、Process(程序)和Thread(執行緒)

    - 7-5 合併影音檔的 merge_media() 自訂函式

    第 8 章 自動收集網路資訊的網路爬蟲

    - 8-1 認識網頁與 HTML

    - 8-2 認識 CSS 樣式

    - 8-3 認識瀏覽器操控工具:Selenium

    - 8-4 透過 Chrome 瀏覽器和 Selenium 選定網頁元素

    - 8-5 使用 XPath 語法選定HTML 元素

    - 8-6 找出商品顯示範圍的主元素

    - 8-7 認識查詢字串

    - 8-8 使用字典(dict)儲存結構化資料

    - 8-9 擷取商品資料的 Python 程式

    - 8-10 再談「自訂函式」以及 * 和 ** 符號

    第 9 章 儲存檔案:純文字檔、CSV 檔與Google 試算表

    - 9-1 擷取並列舉各個購物網站的商品

    - 9-2 在本機電腦儲存資料

    - 9-3 讀寫 CSV 檔

    - 9-4 將爬蟲資料寫入 CSV 檔

    - 9-5 使用 Google 雲端試算表儲存資料

    - 9-6 從 Python 程式存取 Google 試算表

    - 9-7 憑證檔的環境變數與預設路徑

    第 10 章 建立自訂類別

    - 10-1 自訂類別:遠離義大利麵條

    - 10-2 透過__name__變數取得程式名稱

    - 10-3 儲存試算表資料的自訂類別

    - 10-4 網路應用程式訊息交換格式:XML 與 JSON

    - 10-5 儲存 Python 原生資料:pickle

    第 11 章 使用 Flask 建置網站服務

    - 11-1 認識 HTTP 通訊協定

    - 11-2 Flask 網站應用程式設計

    - 11-3 使用 app.logger 呈現與紀錄應用程式的狀態

    - 11-4 建立動態路由

    - 11-5 設定 Flask 伺服器的 IP 位址

    - 11-6 存取靜態網頁檔

    - 11-7 認識樣板與樣板引擎

    - 11-8 處理表單

    - 11-9 認識 HTTP 請求訊息

    - 11-10 閉包(closure)與裝飾器(decorator)

    第 12 章 部署網站到雲端空間

    - 12-1 向外界發布本機網站

    - 12-2 部署 Flask 網站程式到雲端平台

    - 12-3 定時執行程式碼

    - 12-4 在其他電腦或裝置部署 Python 應用程式

    第 13 章 多執行緒下載檔案以及規則表達式

    - 13-1 透過 Python 程式發出 HTTP 請求

    - 13-2 下載單一圖檔

    - 13-3 擷取並下載網頁的全部圖像

    - 13-4 藉由 MIME 類型篩選檔案格式

    - 13-5 規則表達式

    - 13-6 下載 JavaScript 產生的動態內容

    - 13-7 讓電腦一心多用的執行緒

    - 13-8 多執行緒同時下載多個檔案

    - 13-9 使用 match…case 判斷匹配條件

    第 14 章 留言板網站應用程式

    - 14-1 資料庫簡介

    - 14-2 建立資料庫檔案

    - 14-3 瀏覽留言板的頁面

    - 14-4 新增留言的表單網頁

    - 14-5 認識 Cookie 和 Session

    - 14-6 管理員登入

    - 14-7 再談 Cookie 與 Session

    - 14-8 使用 pathlib 設定資料庫檔案的存檔路徑

    第 15 章 影像處理、人臉偵測與辨識

    - 15-1 從命令行安裝 Python

    - 15-2 基本影像處理

    - 15-3 NumPy 與影像處理

    - 15-4 機器視覺(computer vision)應用

    - 15-5 使用 OpenCV 處理即時影像資料

    - 15-6 使用「哈爾特徵分類器」偵測人臉

    - 15-7 使用深度學習偵測物件

    - 15-8 安裝 face_recognition(人臉辨識)程式庫與 dlib 工具程式

    - 15-9 人臉偵測

    - 15-10 人臉識別程式

    第 16 章 使用 YOLO 偵測物件

    - 16-1 認識 AI 影像資料庫與 Roboflow 網站

    - 16-2 認識高性能偵測影像物件的 YOLO

    - 16-3 使用 YOLO 進行視覺物件偵測

    - 16-4 設定偵測目標的分類

    - 16-5 計算偵測目標的數量

    - 16-6 追蹤物件的移動軌跡

    - 16-7 評估影像辨識模型好壞的幾個指標

    - 16-8 偵測人體肢體動作:以計算啞鈴鍛鍊次數為例

    第 17 章 遷移訓練 YOLO 影像偵測模型

    - 17-1 訓練影像偵測模型:以偵測車牌為例

    - 17-2 在 Google Colab 雲端訓練客製化 YOLO 模型

    - 17-3 開始在 Google Colab 平台進行遷移學習訓練

    - 17-4 將訓練和驗證的結果存入Google 雲端硬碟電子書目 錄

    - 17-5 使用 OCR 文字辨識軟體讀取車牌號碼

    - 17-6 建立可修正車牌辨識錯誤的程式

    第 18 章 本地大語言模型:Ollama 和 LangChain

    - 18-1 大語言模型基本概念

    - 18-2 在本機執行大語言模型

    - 18-3 選擇與評估語言模型

    - 18-4 具備視覺能力的「多模態」模型

    - 18-5 程式連線 Ollama

    - 18-6 認識 LangChain

    - 18-7 建立提示詞模板

    - 18-8 使用 LCEL 語法簡化提問敘述

    - 18-9 訊息型提示詞

    - 18-10 串流輸出語言模型的回應

    第 19 章 使用 Streamlit 快速開發網頁應用程式

    - 19-1 Streamlit 開發入門

    - 19-2 Streamlit 的關鍵 UI 元件

    - 19-3 下拉式選單與列表生成式

    - 19-4 建立問答百科介面

    - 19-5 連續對話型聊天機器人

    - 19-6 製作 Streamlit 版的連續聊天機器人

    第 20 章 檢索增強生成(RAG)應用

    - 20-1 詞嵌入(word embedding)

    - 20-2 RAG 系統的「資料準備與檢索」流程

    - 20-3 使用向量資料庫儲存詞向量

    - 20-4 查詢向量資料庫

    - 20-5 分割文件

    - 20-6 調整回應文本的數量以及相似度臨界值

    - 20-7 處理 Word 和 PDF 文件

    第 21 章 打造 LINE 客服聊天機器人

    - 21-1 開發 LINE bot 聊天機器人程式

    - 21-2 製作一個 LINE Echo Bot

    - 21-3 測試第一個 LINE 程式

    - 21-4 接收與解析 LINE 的訊息

    - 21-5 結合 Ollama 的客服 LINE 聊天機器人

    - 21-6 LINE 線上報修

    - 21-7 建立 LINE 圖文選單電子書電子書





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