Python自學聖經(第三版)：從程式素人到開發強者的技術、實戰與AI應用大全
集Python程式技術大成，新增AI應用，強大內容全面再進化～
收集中
US$27.38
內容簡介
集Python程式技術大成，新增AI應用，強大內容全面再進化～
【Python系列書在台累計銷量近12萬冊】
國內眾多讀者與程式人選書第一指名，學業界指定Python講師、
榮登暢銷榜最多Python圖書的作者團隊代表作
八大領域、39個主題、上百種模組套件、近1,200個範例，
涵蓋語法入門，橫跨各大熱門技術、軟硬整合與AI實戰應用。
一本帶你入行！系統化分章、大量圖表解說，
全面跨入Python程式開發殿堂！
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★不知道如何開始才能自學好Python的人
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★老是寫不好Python程式的人
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掌握系統化的學習途徑
才能真正駕馭Python
Python廣泛應用於大數據、網路爬蟲、人工智慧、機器學習、物聯網等熱門領域，是一套直譯式、物件導向，功能強大的程式語言。具備簡潔的語法，擁有許多模組套件，跨平台且容易擴充，所以非常適合初學者學習，但沒有系統性與結構化的學習，只能一知半解，而胡亂網路爬文，也只會迷失在資訊叢林。
本書從Python自學角度出發，系統化的分章學習，全面涵蓋語法、模組套件、主題應用、軟硬整合，規劃出最好的學習曲線，縮短自學途徑，排除學習障礙，真正從初學入門到業界活用！
■完整詳實的程式入門：
從開發環境建置開始，由淺入深、循序漸進、完整且詳細的解說變數、運算、判斷式、迴圈、串列、元組、字典、集合、函式與模組等語法觀念與實作。
■晉級專業的進階心法：
包括物件導向開發、例外處理、正規表達式、檔案管理、圖形使用者介面設計等內容。
■應用廣泛的資料科學：
涵蓋網路爬蟲、數據資料儲存與讀取、資訊視覺圖表化、Numpy、Pandas資料與分析的完整學習。
■無所不在的網路應用：
囊括Flask網站開發、建立Web API與Vercel部署、Django資料庫網站架設，還有LINE Bot機器人整合應用。
■邁向未來的AI人工智慧：
具備機器學習入門、機器學習特徵處理、分類與迴歸演算法、深度學習MLP、CNN與RNN的應用，以及NLP自然語言處理等能力。
■玩轉創意的多媒體互動：
包含讀取圖片、編輯圖片、合成、濾鏡效果、大量圖片處理，還有PyGame遊戲開發、PyTube影音下載等運用。
■提升效率的開發加值：
介紹目前業界最熱門的Google Colab雲端開發平台與VS Code編輯神器，也深入介紹如何將程式打包成執行檔。
■萬物可通的IoT物聯網：
從MicroPython程式實作、硬體實作、感測器應用、加入顯示裝置、使用Wi-Fi無線網路，到物聯網整合應用。
■熱門強大的ChatGPT應用：
運用ChatGPT解釋程式碼、撰寫指定功能語法與幫程式除錯…等，可輔助Python的學習。
透過ChatGPT API的應用，則可以在程式中與ChatGPT對話，例如經由LINE Bot，在手機的LINE中輸入對話訊息，就可以藉由ChatGPT回覆內容。
使用Playground則可在不用程式碼開發的狀態下調教GPT模型的參數，甚至生成對應的程式碼。
【超值學習資源】
獨家收錄：「Python物件導向程式開發」影音教學、
「Google Colab雲端開發平台入門」影音教學、
「善用ChatGPT學Python入門」影音教學、
「ChatGPT API及LINE Bot應用」教學PDF、
全書範例程式檔
第三版新書是依據最新應用趨勢與市場回饋的寶貴訊息調整內容，
讓本書更全面，並與資訊科技脈動同步。
在基礎入門篇中，將開發環境的安裝與設定更新到目前最新狀態
在網路應用篇中，除了更新重要範例的應用外，因應Selenium的改版而進行了語法的調整。
在網路架站方面，無論是Flask或是Django，這次特別選擇Vercel作為最後的架設平台，
並且連接PostgreSQL資料庫，讓網頁服務有更好的表現。
在人工智慧篇中，特別加入了最新的ChatGPT API開發，讓讀者也能體驗最火熱的AI主題。
在開發加值篇中，更新了PyInstaller執行檔編譯的內容。
在IoT物聯網篇則選擇了最熱門的ESP32進行介紹，
讓實戰更加得心應手。
目錄
【基礎入門篇】
01 建置 Python 開發環境
1.1 建置 Anaconda 開發環境
1.2 Spyder 編輯器
1.3 Jupyter Notebook 編輯器
02 變數、運算及判斷式
2.1 變數與資料型別
2.2 運算式
2.3 判斷式
03 迴圈、串列與元組
3.1 迴圈與串列
3.2 進階串列與元組
04 字典與集合的使用
4.1 字典基本操作
4.2 字典進階操作
4.3 集合
4.4 凍結集合
05 函式與模組
5.1 自訂函式
5.2 數值函式
5.3 字串函式
5.4 亂數模組
5.5 時間模組
【進階學習篇】
06 物件導向程式開發
6.1 類別與物件
6.2 類別封裝
6.3 類別繼承
6.4 多型
6.5 多重繼承
6.6 類別應用
6.7 建立 Python 專案
6.8 打造自己的模組
07 例外處理
7.1 例外處理
7.2 try...except 常用例外錯誤表
7.3 捕捉多個例外
7.4 raise 拋出例外
7.5 Traceback 記錄字串
7.6 assert 斷言
08 正規表達式
8.1 使用傳統程式設計方式搜尋
8.2 使用正規表達式
8.3 使用 re.complie() 建立正規表達式物件
8.4 使用 re 模組建立隱含正規表達式物件
8.5 更豐富的搜尋方式
8.6 使用 re.sub() 取代字串
8.7 實戰：網路爬蟲資料格式檢查
09 檔案系統的使用
9.1 檔案和目錄管理
9.2 檔案的讀寫
9.3 二進位檔案的讀寫
10 圖形使用者介面設計
10.1 Tkinter 模組：圖形使用者介面
10.2 排版方式
10.3 視窗區塊 (Frame)
10.4 實戰：英文單字王視窗版
【資料科學篇】
11 數據資料的爬取
11.1 requests 模組：讀取網站檔案
11.2 BeautifulSoup 模組：網頁解析
11.3 Selenium 模組：瀏覽器自動化操作
12 數據資料的儲存與讀取
12.1 csv 資料的儲存與讀取
12.2 Excel 資料儲存與讀取
12.3 json 資料的讀取與輸出
12.4 XML 資料的儲存與讀取
12.5 SQLite 資料庫的操作
12.6 MySQL 資料庫的操作
12.7 Google 試算表的操作
13 數據資料視覺化
13.1 繪製折線圖：plot
13.2 繪製長條圖：bar
13.3 繪製圓餅圖：pie
13.4 設定圖表區：figure
13.5 在圖表區加入多張圖表：subplot、axes
13.6 實戰：台灣股市股價走勢圖
14 Numpy 與 Pandas
14.1 Numpy 陣列建立
14.2 Numpy 陣列取值
14.3 Numpy 的運算功能
14.4 Pandas Series
14.5 Pandas DataFrame 的建立
14.6 Pandas DataFrame 資料取值
14.7 Pandas DataFrame 資料操作
14.8 Pandas 資料存取
14.9 Pandas 繪圖應用
15 Pandas 資料分析
15.1 資料預處理
15.2 資料合併
15.3 樞紐分析表
15.4 實戰：鐵達尼號生存機率預測
【網路應用篇】
16 Flask 網站開發
16.1 基本 Flask 網站應用程式
16.2 使用模板
16.3 Template 語言
16.4 以 GET 及 POST 傳送資料
17 Flask 建立 Web API 及 Vercel 部署
17.1 建立 PM2.5 資料 Web API
17.2 部署 Web API 到 Vercel
17.3 Web API 應用：PM2.5 查詢系統
18 LINE Bot 申請設定及開發
18.1 LINE 開發者管理控制台
18.2 實戰：「鸚鵡」LINE Bot 開發
19 Django 網站開發
19.1 Django 是什麼？
19.2 建立 Django 專案
19.3 視圖 (view) 與 URL
19.4 視圖、模版與 Template 語言
19.5 以 GET 及 POST 傳送資料
20 Django 資料庫連結與應用
20.1 PostgreSQL 資料庫
20.2 Django 資料庫
20.3 admin 後台管理與 ModelAdmin 類別
20.4 資料庫查詢
20.5 資料庫管理
21 Django 專題實戰及 Vercel 部署
21.1 實戰：Django 新聞公告系統
21.2 部署 Django 專案到 Vercel
【人工智慧篇】
22 機器學習：特徵提取
22.1 認識機器學習
22.2 文字特徵處理
22.3 數值標準縮放
22.4 特徵降維：特徵選擇
23 機器學習：分類及迴歸演算法
23.1 scikit-learn 資料集
23.2 K 近鄰演算法
23.3 樸素貝葉斯演算法
23.4 迴歸演算法
24 深度學習起點：多層感知器 (MLP)
24.1 認識多層感知器 (MLP)
24.2 Mnist 資料集
24.3 訓練 Mnist 手寫數字圖片辨識模型
24.4 模型儲存與預測
25 深度學習重點：CNN 及 RNN
25.1 卷積神經網路 (CNN) 基本結構
25.2 卷積神經網路實戰：Mnist 手寫數字圖片辨識
25.3 循環神經網路 (RNN) 基本結構
25.4 實戰：市場股價預測
26 自然語言處理 (NLP)
26.1 Jieba 模組
26.2 文字雲
27 ChatGPT API 及 Playground
27.1 ChatGPT API
27.2 ChatGPT Playground
【多媒體互動篇】
28 圖片批次處理：pillow
28.1 認識 pillow
28.2 圖片基本操作
28.3 圖片編輯
28.4 圖片切割、複製和合成
28.5 圖片濾鏡
28.6 繪製圖形
28.7 實戰：大量圖片處理
29 電腦遊戲開發：PyGame
29.1 Pygame 入門教學
29.2 Pygame 動畫處理
29.3 實戰：打磚塊遊戲
30 線上影音下載：PyTube
30.1 Pytube：下載 YouTube 影片模組
30.2 播放清單及相關資源下載
【開發加值篇】
31 雲端開發平台：Google Colab
31.1 Google Colab：雲端的開發平台
31.2 Markdown 語法
32 萬用編輯神器：VS Code
32.1 VS Code：最多人使用的程式編輯器
32.2 VS Code 執行 Python 程式
32.3 讓 VS Code 更有效率
33 編譯程式執行檔：PyInstaller
33.1 程式打包前的準備工作
33.2 實戰：打包 exe 執行檔
33.3 實戰：打包含有資源檔的執行檔
33.4 實戰：使用 .spec 打包含有資源檔的執行檔
33.5 資料儲存的考量
【附錄、IOT 物聯網篇】
（本篇為PDF形式電子書，請線上下載）
附錄 A MicroPython 與 ESP32
附錄 B MicroPython 小專題實作
附錄 C 感測器應用：溫溼度與超音波感測器
附錄 D 顯示裝置：LCD 液晶顯示器
附錄 E Wi-Fi 無線網路
附錄 F 物聯網應用
物聯網篇使用材料表
章节目录
1-1封面頁
1-2書名頁
1-3關於文淵閣工作室
1-4前言
1-5學習資源說明
1-6目錄
1-7CH01 建置Python 開發環境
1-81.1 建置Anaconda 開發環境
1-91.1.1 安裝Anaconda
1-101.1.2 Anaconda Prompt 管理模組
1-111.1.3 Anaconda Prompt 執行Python 程式檔案
1-121.1.4 Anaconda Prompt 建立虛擬環境
1-131.2 Spyder 編輯器
1-141.2.1 啟動Spyder 編輯器及檔案管理
1-151.2.2 Spyder 簡易智慧輸入
1-161.2.3 程式除錯
1-171.3 Jupyter Notebook 編輯器
1-181.3.1 啟動Jupyter Notebook 及建立檔案
1-191.3.2 Jupyter Notebook 簡易智慧輸入
1-201.3.3 Jupyter Notebook 執行程式
1-211.3.4 Jupyter Notebook 常用編輯快速鍵
1-22CH02 變數、運算及判斷式
1-232.1 變數與資料型別
1-242.1.1 變數
1-252.1.2 變數命名規則
1-262.1.3 數值、布林與字串資料型別
1-272.1.4 print()：列印輸出內容
1-282.1.5 資料型別轉換變數的資料型別非常重要，通
1-292.2 運算式
1-302.2.1 input()：輸入資料
1-312.2.2 算術運算子
1-322.2.3 比較運算子
1-332.2.4 邏輯運算子
1-342.2.5 複合指定運算子
1-352.3 判斷式
1-362.3.1 程式流程控制
1-372.3.2 單向判斷式（if⋯）
1-382.3.3 雙向判斷式（if⋯else）
1-392.3.4 多向判斷式（if⋯elif⋯else）
1-402.3.5 巢狀判斷式
1-41CH03 迴圈、串列與元組
1-423.1 迴圈與串列
1-433.1.1 串列(List)
1-443.1.2 range 函式
1-453.1.3 for 迴圈
1-463.1.4 巢狀for 迴圈
1-473.1.5 break 及continue 命令
1-483.1.6 for⋯else 迴圈
1-493.1.7 while 迴圈
1-503.2 進階串列與元組
1-513.2.1 進階串列操作
1-523.2.2 元組(Tuple)
1-53CH04 字典與集合的使用
1-544.1 字典基本操作
1-554.1.1 建立字典
1-564.1.2 字典取值
1-574.1.3 字典維護
1-584.2 字典進階操作
1-594.2.1 字典進階功能整理
1-604.2.2 in 功能
1-614.2.3 keys 及values 功能
1-624.2.4 items 功能
1-634.2.5 setdefault 功能
1-644.3 集合
1-654.3.1 建立集合
1-664.3.2 集合的操作
1-674.3.3 集合的方法
1-684.3.4 集合的基本函式
1-694.4 凍結集合
1-70CH05 函式與模組
1-715.1 自訂函式
1-725.1.1 建立自訂函式
1-735.1.2 參數預設值
1-745.1.3 變數有效範圍
1-755.2 數值函式
1-765.2.1 數值函式整理
1-775.2.2 指數、商數、餘數及四捨六入
1-785.2.3 最大值、最小值、總和及排序
1-795.3 字串函式
1-805.3.1 字串函式整理
1-815.3.2 連接及分割字串
1-825.3.3 檢查起始或結束字串
1-835.3.4 字串排版相關函式
1-845.3.5 搜尋及取代字串
1-855.4 亂數模組
1-865.4.1 import 模組
1-875.4.2 亂數模組函式整理
1-885.4.3 產生整數或浮點數的亂數函式
1-895.4.4 隨機取得字元或串列元素
1-905.5 時間模組
1-915.5.1 時間模組函式整理
1-925.5.2 程式暫停和取得目前時間數值
1-935.5.3 取得時區的日期及時間資訊
1-94CH06 物件導向程式開發
1-956.1 類別與物件
1-966.1.1 建立類別
1-976.1.2 類別的建構式
1-986.1.3 屬性初始值的設定
1-996.2 類別封裝
1-1006.3 類別繼承
1-1016.3.1 建立子類別
1-1026.3.2 子類別和父類別擁有相同的屬性和方法
1-1036.4 多型
1-1046.5 多重繼承
1-1056.6 類別應用
1-1066.7 建立Python 專案
1-1076.7.1 建立新的專案
1-1086.7.2 建立含有類別的專案
1-1096.8 打造自己的模組
1-1106.8.1 準備工作
1-1116.8.2 打造自己的模組
1-1126.8.3 匯入自己建立的模組
1-1136.8.4 將自建的專案存成多個模組
1-1146.8.5 在別的專案使用自己的模組
1-115CH07 例外處理
1-1167.1 例外處理
1-1177.1.1 try⋯except⋯else⋯finally 語法
1-1187.1.2 try⋯except⋯else⋯finally 使用方式
1-1197.2 try⋯except 常用例外錯誤表
1-1207.3 捕捉多個例外
1-1217.3.1 使用一個except 捕捉多個例外
1-1227.3.2 顯示多個內建的錯誤訊息
1-1237.4 raise 拋出例外
1-1247.4.1 拋出系統內建的例外
1-1257.4.2 拋出自訂的例外
1-1267.5 Traceback 記錄字串
1-1277.6 assert 斷言
1-1287.6.1 assert 程式斷言
1-1297.6.2 停用斷言
1-130CH08 正規表達式
1-1318.1 使用傳統程式設計方式搜尋
1-1328.2 使用正規表達式
1-1338.2.1 正規表達式特殊字元
1-1348.2.2 正規表達式的範例
1-1358.2.3 使用正規表達式檢查行動電話號碼格式
1-1368.3 使用re.complie() 建立正規表達式物件
1-1378.3.1 建立正規表達式物件
1-1388.3.2 正規表達式物件的方法
1-1398.4 使用re 模組建立隱含正規表達式物件
1-1408.5 更豐富的搜尋方式
1-1418.5.1 使用小括號分組
1-1428.5.2 取得含有小括號的電話號碼
1-1438.5.3 使用? 字元搜尋
1-1448.5.4 使用| 字元搜尋
1-1458.5.5 字元分類
1-1468.5.6 使用* 字元搜尋
1-1478.5.7 使用+ 字元搜尋
1-1488.5.8 忽略大小寫搜尋
1-1498.5.9 字元分類中的^ 字元
1-1508.5.10 正規表達式中的^ 和$ 字元
1-1518.5.11 正規表達式中的. 和.* 字元
1-1528.5.12 換列字元的處理
1-1538.5.13 re.VERBOSE
1-1548.6 使用re.sub() 取代字串
1-1558.7 實戰：網路爬蟲資料格式檢查
1-156CH09 檔案系統的使用
1-1579.1 檔案和目錄管理
1-1589.1.1 os 模組
1-1599.1.2 os.path 模組
1-1609.1.3 os.walk 函式
1-1619.1.4 shutil 模組
1-1629.1.5 glob 模組
1-1639.2 檔案的讀寫
1-1649.2.1 文字檔案的讀寫
1-1659.2.2 檔案處理
1-1669.3 二進位檔案的讀寫
1-1679.3.1 寫入二進位檔案
1-1689.3.2 讀取二進位檔案
1-169CH10 圖形使用者介面設計
1-17010.1 Tkinter 模組：圖形使用者介面
1-17110.1.1 建立主視窗(Tk)
1-17210.1.2 標籤(Label) 及按鈕元件(Button)
1-17310.1.3 文字區塊(Text) 及文字編輯(Entry) 元件
1-17410.1.4 選項按鈕(Radiobutton) 及核取方塊(Checkbutton)
1-17510.2 排版方式
1-17610.2.1 pack 方法
1-17710.2.2 grid 方法
1-17810.2.3 place 方法
1-17910.3 視窗區塊(Frame)
1-18010.4 實戰：英文單字王視窗版
1-181CH11 數據資料的爬取
1-18211.1 requests 模組：讀取網站檔案
1-18311.1.1 安裝requests 模組
1-18411.1.2 發送GET 請求
1-18511.1.3 發送POST 請求
1-18611.1.4 自訂HTTP Headers 偽裝瀏覽器操作
1-18711.1.5 使用Session 及Cookie 進入認證頁面
1-18811.1.6 實戰：IP 位址查詢
1-18911.2 BeautifulSoup 模組：網頁解析
1-19011.2.1 安裝Beautifulsoup 模組
1-19111.2.2 認識網頁的結構
1-19211.2.3 BeautifulSoup 的使用
1-19311.2.4 BeautifulSoup 常用的屬性
1-19411.2.5 BeautifulSoup 常用的方法
1-19511.2.6 找尋指定標籤的內容：find()、find_all()
1-19611.2.7 利用CSS 選擇器找尋內容：select()
1-19711.2.8 取得標籤的屬性內容
1-19811.2.9 實戰：威力彩開獎號碼
1-19911.3 Selenium 模組：瀏覽器自動化操作
1-20011.3.1 使用Selenium
1-20111.3.2 尋找網頁元素
1-20211.3.3 實戰：Facebook 自動登入
1-203CH12 數據資料的儲存與讀取
1-20412.1 csv 資料的儲存與讀取
1-20512.1.1 認識CSV
1-20612.1.2 csv 檔案儲存
1-20712.1.3 csv 檔案讀取
1-20812.2 Excel 資料儲存與讀取
1-20912.2.1 Excel 檔案新增及儲存
1-21012.2.2 Excel 檔案讀取及編輯
1-21112.3 json 資料的讀取與輸出
1-21212.3.1 認識json
1-21312.3.2 json 模組的使用
1-21412.3.3 json 讀取資料
1-21512.3.4 json 輸出資料
1-21612.4 XML 資料的儲存與讀取
1-21712.4.1 匯入xml.etree.ElementTree 模組
1-21812.4.2 XML 資料的讀取
1-21912.4.3 XML 資料的編輯
1-22012.5 SQLite 資料庫的操作
1-22112.5.1 使用sqlite3 模組
1-22212.5.2 執行SQL 命令操作資料表
1-22312.5.3 執行資料查詢
1-22412.6 MySQL 資料庫的操作
1-22512.6.1 建立資料資料表
1-22612.6.2 MySQL 資料庫管理
1-22712.7 Google 試算表的操作
1-22812.7.1 連接Google 試算表前的注意事項
1-22912.7.2 Google Developers Console 的設定
1-23012.7.3 Google 試算表的權限設定
1-23112.7.4 連結並操作Google 試算表
1-232CH13 數據資料視覺化
1-23313.1 繪製折線圖：plot
1-23413.1.1 Matplotlib 模組的使用
1-23513.1.2 繪製折線圖
1-23613.1.3 設定線條及圖例
1-23713.1.4 設定標題
1-23813.1.5 設定座標範圍
1-23913.1.6 設定格線
1-24013.1.7 同時繪製多組資料
1-24113.1.8 設定座標刻度
1-24213.1.9 Matplotlib 圖表顯示中文
1-24313.2 繪製長條圖：bar
1-24413.2.1 繪製長條圖
1-24513.2.2 繪製橫條圖
1-24613.2.3 繪製堆疊長條圖
1-24713.2.4 繪製並列長條圖
1-24813.3 繪製圓餅圖：pie
1-24913.4 設定圖表區：figure
1-25013.5 在圖表區加入多張圖表：subplot、axes
1-25113.5.1 用欄列排列多張圖表：subplot
1-25213.5.2 用相對位置排列多張圖表：axes
1-25313.6 實戰：台灣股市股價走勢圖
1-25413.6.1 台灣股市資訊模組：twstock
1-25513.6.2 台灣股市個股單月股價走勢圖
1-256CH14 Numpy 與Pandas
1-25714.1 Numpy 陣列建立
1-25814.1.1 認識Numpy 陣列
1-25914.1.2 建立一維陣列
1-26014.1.3 建立多維陣列
1-26114.1.4 改變陣列形狀：reshape()
1-26214.2 Numpy 陣列取值
1-26314.2.1 一維陣列取值
1-26414.2.2 多維陣列取值
1-26514.2.3 產生隨機資料
1-26614.2.4 讀取檔案取值
1-26714.3 Numpy 的運算功能
1-26814.3.1 Numpy 陣列運算
1-26914.3.2 Numpy 常用的計算及統計函數
1-27014.3.3 Numpy 的排序
1-27114.4 Pandas Series
1-27214.4.1 使用串列建立Series
1-27314.4.2 使用字典建立Series
1-27414.5 Pandas DataFrame 的建立
1-27514.5.1 建立DataFrame
1-27614.5.2 利用字典建立DataFrame
1-27714.5.3 利用Series 建立DataFrame
1-27814.6 Pandas DataFrame 資料取值
1-27914.6.1 DataFrame 基本取值
1-28014.6.2 以索引及欄位名稱取得資料：loc
1-28114.6.3 以索引及欄位編號取得資料：iloc
1-28214.6.4 取得最前或最後數列資料
1-28314.7 Pandas DataFrame 資料操作
1-28414.7.1 DataFrame 資料排序
1-28514.7.2 DataFrame 資料修改
1-28614.7.3 刪除 DataFrame 資料
1-28714.8 Pandas 資料存取
1-28814.8.1 使用Pandas 讀取資料
1-28914.8.2 使用Pandas 儲存資料
1-29014.9 Pandas 繪圖應用
1-29114.9.1 plot 繪圖方法
1-29214.9.2 繪製長條圖、橫條圖、堆疊圖
1-29314.9.3 繪製折線圖
1-29414.9.4 繪製圓餅圖
1-295CH15 Pandas 資料分析
1-29615.1 資料預處理
1-29715.1.1 查看資料詳細資訊
1-29815.1.2 空值資料處理
1-29915.1.3 刪除重複資料
1-30015.2 資料合併
1-30115.2.1 資料串接
1-30215.2.2 資料融合
1-30315.3 樞紐分析表
1-30415.3.1 樞紐分析表語法
1-30515.3.2 樞紐分析表實作
1-30615.4 實戰：鐵達尼號生存機率預測
1-30715.4.1 鐵達尼號資料預處理
1-30815.4.2 鐵達尼號樞紐分析
1-309CH16 Flask 網站開發
1-31016.1 基本 Flask 網站應用程式
1-31116.1.1 Flask 的特點
1-31216.1.2 Flask 程式架構
1-31316.1.3 路由參數傳遞
1-31416.2 使用模板
1-31516.2.1 靜態網頁檔
1-31616.2.2 傳送參數及變數給網頁檔
1-31716.2.3 網頁檔使用靜態檔案
1-31816.3 Template 語言
1-31916.3.1 變量
1-32016.3.2 標籤
1-32116.4 以 GET 及 POST 傳送資料
1-32216.4.1 以GET 傳送資料
1-32316.4.2 以POST 傳送資料
1-324CH17 Flask 建立Web API及Vercel 部署
1-32517.1 建立PM2.5 資料Web API
1-32617.1.1 PM2.5 開放資料結構
1-32717.1.2 查詢PM2.5 資料程式
1-32817.1.3 PM2.5 資料Web API
1-32917.2 部署Web API 到Vercel
1-33017.2.1 建置Vercel 環境
1-33117.2.2 準備Flask 專案
1-33217.2.3 部署專案到Vercel
1-33317.2.4 查看及修改Vercel 專案
1-33417.3 Web API 應用：PM2.5 查詢系統
1-33517.3.1 Tkinter 的下拉選單元件
1-33617.3.2 PM2.5 查詢應用程式
1-337CH18 LINE Bot 申請設定及開發
1-33818.1 LINE 開發者管理控制台
1-33918.1.1 申請 LINE 開發者帳號
1-34018.1.2 註冊LINE Bot 使用服務的流程
1-34118.1.3 新增第一個LINE Bot
1-34218.1.4 加入 LINE Bot 做朋友
1-34318.2 實戰：「鸚鵡」LINE Bot 開發
1-34418.2.1 取得 LINE Bot API 程式所需資訊
1-34518.2.2 安裝LINE Bot SDK
1-34618.2.3 使用Flask 建立網站
1-34718.2.4 部署LINE Bot 專案到Vercel
1-34818.2.5 設定 LINE Bot 的 Webhook URL
1-349CH19 Django 網站開發
1-35019.1 Django 是什麼？
1-35119.1.1 Django 的由來
1-35219.1.2 Django 的優勢
1-35319.1.3 安裝Django 模組
1-35419.2 建立 Django 專案
1-35519.2.1 建立Django 專案語法
1-35619.2.2 建立Application 應用程式
1-35719.3 視圖(view) 與 URL
1-35819.3.1 環境設定
1-35919.3.2 以伺服器瀏覽網頁
1-36019.3.3 設定 urls.py
1-36119.3.4 定義函式
1-36219.3.5 模版的使用
1-36319.3.6 加入 static 靜態檔案
1-36419.4 視圖、模版與 Template 語言
1-36519.4.1 傳遞變數到Template 模板檔案
1-36619.4.2 Template 語言- 變量
1-36719.4.3 Template 語言- 標籤
1-36819.5 以 GET 及 POST 傳送資料
1-36919.5.1 以 GET 傳送資料
1-37019.5.2 以 POST 傳送資料
1-371CH20 Django 資料庫連結與應用
1-37220.1 PostgreSQL 資料庫
1-37320.1.1 在ElephantSQL 建立PostgreSQL 資料庫
1-37420.1.2 以pgAdmin 管理PostgreSQL 資料庫
1-37520.2 Django 資料庫
1-37620.2.1 使用PostgreSQL 資料庫
1-37720.2.2 建立Django 專案
1-37820.2.3 常用資料欄位及屬性
1-37920.2.4 定義資料模型
1-38020.3 admin 後台管理與 ModelAdmin 類別
1-38120.3.1 admin 後台管理
1-38220.3.2 定義 ModelAdmin 類別
1-38320.4 資料庫查詢
1-38420.4.1 objects.get() 方法
1-38520.4.2 objects.all() 方法
1-38620.4.3 建立網頁基礎模版
1-38720.5 資料庫管理
1-38820.5.1 新增資料
1-38920.5.2 修改資料
1-39020.5.3 刪除資料
1-391CH21 Django 專題實戰及Vercel 部署
1-39221.1 實戰：Django 新聞公告系統
1-39321.1.1 新聞公告系統介紹
1-39421.1.2 連結資料庫
1-39521.1.3 新聞公告系統資料庫結構
1-39621.1.4 Url 配置檔
1-39721.1.5 為空資料表新增資料
1-39821.1.6 建立網頁基礎模版
1-39921.1.7 首頁處理函式及模版
1-40021.1.8 詳細頁面處理函式及模版
1-40121.1.9 內建管理系統介紹
1-40221.2 部署Django 專案到Vercel
1-40321.2.1 準備基本Vercel 專案
1-40421.2.2 修改Django 專案各項設定
1-40521.2.3 建立<build_files.sh> 檔
1-40621.2.4 部署專案到Vercel
1-407CH22 機器學習：特徵提取
1-40822.1 認識機器學習
1-40922.1.1 機器學習是什麼？
1-41022.1.2 機器學習類別
1-41122.1.3 機器學習應用
1-41222.2 文字特徵處理
1-41322.2.1 資料集特性
1-41422.2.2 字串特徵處理
1-41522.2.3 文句特徵處理
1-41622.2.4 tf-idf 文句處理
1-41722.3 數值標準縮放
1-41822.3.1 數值資料歸一化
1-41922.3.2 數值資料標準化
1-42022.3.3 fit 及transform 運算
1-42122.4 特徵降維：特徵選擇
1-422CH23 機器學習：分類及迴歸演算法
1-42323.1 scikit-learn 資料集
1-42423.1.1 資料集種類
1-42523.1.2 資料集分割
1-42623.2 K 近鄰演算法
1-42723.2.1 K 近鄰演算法原理
1-42823.2.2 實戰：鳶尾花分類演算法應用
1-42923.2.3 模型儲存與讀取
1-43023.3 樸素貝葉斯演算法
1-43123.3.1 樸素貝葉斯演算法原理
1-43223.3.2 實戰：新聞類別判斷
1-43323.4 迴歸演算法
1-43423.4.1 線性迴歸演算法原理
1-43523.4.2 正規方程法線性迴歸
1-43623.4.3 梯度下降法線性迴歸
1-437CH24 深度學習起點：多層感知器 (MLP)
1-43824.1 認識多層感知器 (MLP)
1-43924.1.1 認識神經網路
1-44024.1.2 多層感知器的運作
1-44124.2 Mnist 資料集
1-44224.2.1 安裝機器學習模組
1-44324.2.2 下載與讀取 Mnist 資料集
1-44424.2.3 查看訓練資料
1-44524.3 訓練 Mnist 手寫數字圖片辨識模型
1-44624.3.1 多層感知器訓練和預測
1-44724.3.2 多層感知器手寫數字圖片辨識流程
1-44824.3.3 資料預處理
1-44924.3.4 建立多層感知器模型
1-45024.3.5 訓練模型
1-45124.3.6 評估準確率
1-45224.4 模型儲存與預測
1-45324.4.1 模型儲存
1-45424.4.2 模型載入及 Mnist 資料預測
1-45524.4.3 預測自製數字圖片
1-456CH25 深度學習重點：CNN 及RNN
1-45725.1 卷積神經網路(CNN) 基本結構
1-45825.1.1 卷積神經網路結構圖
1-45925.1.2 卷積層 (Convolution Layer)
1-46025.1.3 池化層 (Pooling Layer)
1-46125.1.4 第 2 次卷積、池化處理
1-46225.2 卷積神經網路實戰：Mnist 手寫數字圖片辨識
1-46325.2.1 Mnist 手寫數字圖片辨識卷積神經網路模型
1-46425.2.2 建立及儲存卷積神經網路模型
1-46525.2.3 預測自製數字圖片
1-46625.3 循環神經網路 (RNN) 基本結構
1-46725.3.1 循環神經網路結構圖
1-46825.3.2 Simple RNN 層
1-46925.3.3 長短期記憶(LSTM)
1-47025.4 實戰：市場股價預測
1-47125.4.1 蒐集股票資料
1-47225.4.2 股票資料前處理
1-47325.4.3 建立及儲存卷積神經網路模型
1-47425.4.4 預測股票收盤價
1-475CH26 自然語言處理(NLP)
1-47626.1 Jieba 模組
1-47726.1.1 Jieba 模組基本用法
1-47826.1.2 更改詞庫
1-47926.1.3 加入停用詞
1-48026.2 文字雲
1-48126.2.1 wordcloud 模組
1-48226.2.2 實戰：網路新聞網文字雲
1-483CH27 ChatGPT API 及Playground
1-48427.1 ChatGPT API
1-48527.1.1 ChatGPT 是什麼？
1-48627.1.2 取得ChatGPT API Key
1-48727.1.3 以Web API 方式使用ChatGPT API
1-48827.1.4 以OpenAI 模組方式使用ChatGPT API
1-48927.1.5 讓對話理解上下文
1-49027.2 ChatGPT Playground
1-49127.2.1 ChatGPT Playground 簡介
1-49227.2.2 ChatGPT Playground 操作方式
1-493CH28 圖片批次處理：pillow
1-49428.1 認識pillow
1-49528.1.1 pillow 的功能
1-49628.1.2 pillow 圖形的像素顏色
1-49728.1.3 取得顏色像素
1-49828.2 圖片基本操作
1-49928.2.1 讀取圖片檔
1-50028.2.2 建立新的圖片物件
1-50128.3 圖片編輯
1-50228.3.1 更改圖片的大小
1-50328.3.2 圖片旋轉
1-50428.3.3 圖片翻轉
1-50528.3.4 圖片灰階處理
1-50628.3.5 圖片像素編輯
1-50728.4 圖片切割、複製和合成
1-50828.4.1 圖片切割
1-50928.4.2 圖片複製
1-51028.4.3 圖片合成
1-51128.5 圖片濾鏡
1-51228.6 繪製圖形
1-51328.7 實戰：大量圖片處理
1-514CH29 電腦遊戲開發：PyGame
1-51529.1 Pygame 入門教學
1-51629.1.1 Pygame 程式基本架構
1-51729.1.2 基本繪圖
1-51829.1.3 載入圖片
1-51929.1.4 繪製文字
1-52029.2 Pygame 動畫處理
1-52129.2.1 動畫處理基本程式架構
1-52229.2.2 水平移動的藍色球體
1-52329.2.3 自由移動的藍色球體
1-52429.2.4 角色類別 (Sprite)
1-52529.2.5 碰撞偵測
1-52629.2.6 鍵盤事件
1-52729.2.7 滑鼠事件
1-52829.3 實戰：打磚塊遊戲
1-52929.3.1 應用程式總覽
1-53029.3.2 球體、磚塊、滑板角色類別
1-53129.3.3 自訂函式及主程式
1-532CH30 線上影音下載：PyTube
1-53330.1 Pytube：下載 YouTube 影片模組
1-53430.1.1 Pytube 模組基本使用方法
1-53530.1.2 影片名稱及存檔路徑
1-53630.1.3 影片格式
1-53730.2 播放清單及相關資源下載
1-53830.2.1 認識YouTube 播放清單
1-53930.2.2 批次下載播放清單中所有影片
1-54030.2.3 下載聲音檔
1-541CH31 雲端開發平台：Google Colab
1-54231.1 Google Colab：雲端的開發平台
1-54331.1.1 Colab 介紹
1-54431.1.2 Colab 建立筆記本
1-54531.1.3 Jupyter Notebook 基本操作
1-54631.1.4 Colab 連接Google Drive 雲端硬碟
1-54731.1.5 「!」執行Shell 命令
1-54831.1.6 「%」魔術指令
1-54931.2 Markdown 語法
1-55031.2.1 區塊元素
1-55131.2.2 行內元素
1-552CH32 萬用編輯神器：VS Code
1-55332.1 VS Code：最多人使用的程式編輯器
1-55432.1.1 VS Code 簡介
1-55532.1.2 安裝VS Code
1-55632.1.3 安裝Python 延伸模組
1-55732.2 VS Code 執行Python 程式
1-55832.2.1 VS Code 檔案總管
1-55932.2.2 執行程式及程式除錯
1-56032.3 讓VS Code 更有效率
1-56132.3.1 程式碼智慧輸入
1-56232.3.2 Python Snippets 智慧輸入延伸模組
1-56332.3.3 實用小技巧
1-564CH33 編譯程式執行檔：PyInstaller
1-56533.1 程式打包前的準備工作
1-56633.1.1 安裝PyInstaller
1-56733.1.2 PyInstaller 使用方式
1-56833.2 實戰：打包exe 執行檔
1-56933.2.1 實作onedir 的exe 執行檔
1-57033.2.2 實作onefile 的exe 執行檔
1-57133.3 實戰：打包含有資源檔的執行檔
1-57233.3.1 實作onefile 的中英文單字對照程式
1-57333.3.2 實作onefile 的mp3 播放程式
1-57433.4 實戰：使用.spec 打包含有資源檔的執行檔
1-57533.4.1 以.spec 實作onefile 的中英文單字對照程式
1-57633.4.2 在spec 檔中設定參數
1-57733.4.3 打包spec 檔案
1-57833.4.4 以one file 打包<eword_tkinter3.py> 檔
1-57933.4.5 以one file 打包<mp3Play2.py> 檔
1-58033.5 資料儲存的考量
1-581附錄 IOT 物聯網篇
1-582附錄A MicroPython 與ESP32
1-583A.1 Arduino UNO、ESP8266 及ESP32 晶片
1-584A.2 認識MicroPython 與ESP32
1-585A.2.1 MicroPython 簡介
1-586A.2.2 ESP32 模組和開發板
1-587A.2.3 NodeMCU-32S 腳位
1-588A.3 下載與安裝 USB 驅動程式
1-589A.3.1 使用器材
1-590A.4 下載與燒錄MicroPython 韌體
1-591A.4.1 下載MicroPython 韌體檔並儲存檔案
1-592A.4.2 使用esptool 燒錄韌體
1-593A.5 使用Thonny 操控MicroPython 開發板
1-594A.5.1 下載和安裝Thonny
1-595A.5.2 Thonny 整合環境介紹
1-596A.5.3 REPL 互動模式
1-597A.5.4 燒錄程式到NodeMCU-32S 開發板
1-598A.5.5 管理MicroPython 設備
1-599A.5.6 加入模組
1-600A.6 使用麵包板連接LED 電路
1-601A.6.1 認識麵包板
1-602A.6.2 麵包板佈線
1-603A.7 LED 閃爍電路實作
1-604A.7.1 了解LED 的原理
1-605A.7.2 定義數位輸出腳位
1-606A.7.3 設定或取得腳位電位
1-607A.7.4 外接LED 閃爍電路實作
1-608附錄B MicroPython 小專題實作
1-609B.1 三色Led 燈
1-610B.1.1 三色Led 燈模組
1-611B.1.2 三色Led 燈電路實作
1-612B.2 按鈕開關
1-613B.2.1 認識按鈕開關
1-614B.2.2 定義數位輸入腳位
1-615B.2.3 按鈕開關電路實作
1-616B.3 電容式觸控開關簡介
1-617B.3.1 建立觸控開關物件
1-618B.4 PWM 電路
1-619B.4.1 認識 PWM 輸出腳位
1-620B.4.2 定義 PWM 輸出腳位
1-621B.4.3 PWM 呼吸燈
1-622B.4.4 七彩霓虹燈
1-623B.5 類比輸入
1-624B.5.1 認識類比訊號
1-625B.5.2 定義類比輸入腳位
1-626B.5.3 分壓電路
1-627B.5.4 分壓電路實作
1-628B.5.5 感測器
1-629B.5.6 光線感測器電路實作
1-630B.6 蜂鳴器
1-631B.6.1 認識蜂鳴器
1-632B.6.2 蜂鳴器電路實作
1-633附錄C 感測器應用：溫溼度與超音波感測器
1-634C.1 Timer 計時器
1-635C.1.1 認識Timer 計時器
1-636C.1.2 建立計時器
1-637C.2 DHT11 溫溼度感測器
1-638C.2.1 認識DHT11 溫溼度感測器
1-639C.2.2 建立DHT11 物件
1-640C.2.3 DHT11 溫溼度感測器實作
1-641C.3 超音波感測器
1-642C.3.1 認識 HC-SR04 超音波感測器
1-643C.3.2 測量脈波回應時間
1-644C.3.3 超音波感測器電路實作
1-645線上下載_附錄資源
1-646附錄D 顯示裝置：LCD 液晶顯示器
1-647D.1 認識I2C
1-648D.1.1 I2C 簡介
1-649D.1.2 建立I2C 物件
1-650D.2 LCD 顯示器
1-651D.2.1 認識 LCD 1602 顯示器
1-652D.2.2 建立I2cLcd 物件
1-653D.2.3 LCD 顯示器電路實作
1-654D.2.4 顯示特殊字元
1-655附錄E Wi-Fi 無線網路
1-656E.1 Wi-Fi 無線網路
1-657E.1.1 Wi-Fi 連線設定
1-658E.1.2 建立WiFi 連線
1-659E.2 設定開機自動連線
1-660E.3 讀取網站
1-661E.4 建立網路通訊程式
1-662E.4.1 認識 TCP Socket 通訊
1-663E.4.2 建立客戶端 socket 程式
1-664E.4.3 建立伺服器端 socket 程式
1-665E.5 連結網站伺服器
1-666E.5.1 HTML 架構
1-667E.5.2 認識 HTML 通訊協定
1-668E.5.3 客戶端連接網站
1-669E.6 以 HTTPS 連結網站伺服器
1-670附錄F 物聯網應用
1-671F.1 網站伺服器
1-672F.1.1 建立網站伺服器
1-673F.1.2 遠端讀取感測器
1-674F.2 傳送HTML 網頁和圖片檔
1-675F.3 遠端控制
1-676F.4 從外部網路控制
1-677F.4.1 外部網路控制Led 燈
1-678F.4.2 使用APP 遠端控制Led 燈
1-679F.5 ThingSpeak 的物聯網應用
1-680F.5.1 認識ThingSpeak 網站
1-681F.5.2 傳送資料到ThingSpeak 網站
1-682F.5.3 讀取ThingSpeak 網站資料
1-683版權頁
1-684封底頁
常见问答
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