《案例學Python（進階篇）》循序漸進地講解了使用Python語言開發常見項目程序的知識，通過典型的項目實例講解了Python在實踐中的具體用法。本書共分16章，內容包括初級游戲項目實戰、Web網站開發實戰、數據可視化分析實戰、網絡爬蟲實戰、GUI桌面開發實戰、多媒體應用開發實戰、游戲項目開發實戰、辦公文件處理實戰、網絡應用開發實戰、圖像視覺處理實戰、機器學習實戰、AI智能問答系統、姿勢預測器、大型RPG類游戲仿《暗黑破壞神》、圖書商城系統、財經數據可視化分析系統。
《案例學Python（進階篇）》中的項目經典而全面，幾乎涵蓋了Python語言所有可以實現的項目，不但適合初學Python的人員閱讀，也適合計算機相關專業的師生閱讀，而且還可供有經驗的開發人員查閱和參考。
《案例學Python（進階篇）》通過典型的項目案例詳細講解了Python在實踐中的具體用法，案例涵蓋了Python語言應用的大部分領域，主要包括游戲開發、Web網站開發、數據可視化開發、網絡爬蟲開發、GUI桌面開發、多媒體開發、辦公自動化開發、圖像視覺開發、機器學習開發、深度學習開發等。
隨著人工智能和大數據的蓬勃發展，Python將會得到越來越多開發者的喜愛和應用。因為Python語法簡單，學習速度快，大家可以用更短的時間掌握這門語言。因此，身邊有很多朋友都開始使用Python語言進行開發。正是因為Python是一門如此受歡迎的編程語言，所以筆者精心編寫了本書，希望讓更多的人掌握這門優秀的編程語言。2023年初，ChatGPT 4震驚全世界，其應用端建議使用Python語言進行開發，Python語言的應用領域將會越來越廣。
本書特色
(1) 案例多而全面
書中案例豐富，幾乎涵蓋了Python語言開發的大部分領域，如：游戲開發、Web網站開發、數據可視化、網絡爬蟲、辦公自動化、GUI桌面開發、多媒體應用、圖像視覺、機器學習、深度學習等。
(2) 案例經典，講解細致
本書中的項目案例個個經典，詳細講解了每個案例的實現過程，讓讀者能夠看懂并掌握每一個知識點。
(3) 提供在線技術支持，解決自學者的痛點
對于自學編程的人來說，最大的痛點是遇到問題時無人可問。在購買本書后，讀者將會獲取本書創作團隊的技術支持，可以在線獲得一對一輔導服務，快速解答您在學習中遇到的問題。此外，我們還會定期進行視頻授課，讓您切身體會到和眾多志同道合的朋友們一起學習編程是一件快樂的事情。
(4) 配套資源豐富，包含視頻、PPT、源代碼
書中每一章均提供了網絡視頻教學，這些視頻能夠幫助初學者快速入門，增強學習的信心，從而快速理解所學知識。讀者可通過掃描每章二級標題下的二維碼，獲取案例視頻資源，既可在線觀看也可以下載到本地學習。此外，本書的配套學習資源中還提供了全書案例的源代碼，案例源代碼讀者可通過掃描下方的二維碼獲取。
本書讀者對象
初學編程的自學者 ? 編程愛好者
大、中專院校的教師和學生 ? 相關培訓機構的教師和學員
畢業設計的學生 初級和中級程序開發人員
軟件測試人員
致謝
在寫作本書的過程中得到了家人和朋友的鼓勵，十分感謝他們給予我的巨大支持。從開始寫作到最終出版，得到了清華大學出版社編輯的支持和輔導，正是在各位編輯的辛苦努力下才使得本書能夠出版。本人水平畢竟有限，書中難免存在疏漏之處，誠請讀者提出意見或建議，以便修訂并使之更臻完善。最后感謝讀者購買本書，希望本書能成為讀者編程路上的領航者，祝讀者閱讀快樂！
編 者
張學建，中國海洋大學計算機博士，資深軟件開發工程師和架構師，現在就職于北京百度研發中心，從事百度自動駕駛系統的架構和開發工作。曾經在谷歌市場中發布過多款著名的應用軟件，這些應用軟件在谷歌市場上取得了驕人的銷售戰績。 另外，還精通C#、Java、C 和C語言等主流編程語言。業余期間，曾經在國內主流期刊中發表過多篇通信領域的著名論文。
第1章 初級游戲項目實戰 1
1.1 猜數游戲 2
1.1.1 使用條件語句 2
1.1.2 使用for循環語句 2
1.1.3 具體實現 3
1.2 龍的世界 4
1.2.1 使用while循環語句 4
1.2.2 使用函數 5
1.2.3 實現《龍的世界》游戲 6
1.3 黑白棋游戲 7
1.3.1 笛卡爾坐標系 7
1.3.2 實例介紹 9
1.3.3 具體實現 9
1.4 益智類游戲：俄羅斯方塊 15
1.4.1 規劃需要的圖形 15
1.4.2 具體實現 15
第2章 Web網站開發實戰 23
2.1 會員登錄驗證系統 24
2.1.1 簡易用戶登錄驗證系統 24
2.1.2 使用模塊auth實現登錄驗證系統 27
2.1.3 使用百度賬戶實現用戶登錄系統 32
2.2 博客發布系統 37
2.2.1 系統設置 37
2.2.2 會員注冊和登錄驗證模塊 38
2.2.3 博客發布模塊 42
第3章 數據可視化分析實戰 45
3.1 可視化分析SQLite中的數據 46
3.1.1 創建數據庫 46
3.1.2 繪制統計圖 47
3.2 可視化統計顯示某網店各類口罩的銷量 49
3.2.1 準備CSV文件 49
3.2.2 可視化CSV文件中的數據 50
3.3 數據挖掘：可視化處理文本情感分析數據 51
3.3.1 準備CSV文件 51
3.3.2 可視化兩個劇本的情感分析數據 52
3.4 使用熱力圖可視化展示某城市的房價信息 55
3.4.1 準備數據 56
3.4.2 使用熱力圖可視化展示信息 56
3.5 Scikit-Learn聚類分析并可視化處理 59
3.5.1 準備餅狀圖 59
3.5.2 聚類處理 59
3.5.3 生成統計柱狀圖 60
3.6 將Excel文件中的地址信息可視化為交通熱力圖 61
3.6.1 將地址轉換為JS格式 61
3.6.2 將JS地址轉換為坐標 62
3.6.3 在地圖中顯示地址的熱力信息 64
第4章 網絡爬蟲實戰 65
4.1 繪制比特幣和以太幣的價格走勢圖 66
4.1.1 抓取數據 66
4.1.2 繪制BTC/美元價格曲線 66
4.1.3 繪制BTC和ETH的歷史價格曲線圖 67
4.2 熱門電影信息數據可視化 68
4.2.1 創建MySQL數據庫 69
4.2.2 抓取并分析電影數據 71
4.3 桌面壁紙抓取系統 74
4.3.1 創建項目 74
4.3.2 系統設置 74
4.3.3 創建數據庫 74
4.3.4 聲明需要格式化的字段 77
4.3.5 實現保存功能的類 77
4.3.6 實現具體的爬蟲 79
第5章 GUI桌面開發實戰 83
5.1 創建一個英尺/米轉換器 84
5.1.1 具體實現 84
5.1.2 代碼解析 85
5.2 制作一個交通標記指示牌 86
5.2.1 實例介紹 86
5.2.2 具體實現 86
5.3 GUI版的Minecraft游戲 88
5.3.1 項目規劃 88
5.3.2 具體實現 89
5.4 圖書管理系統 95
5.4.1 數據庫操作 95
5.4.2 GUI實現 96
第6章 多媒體應用開發實戰 99
6.1 簡易播放器 100
6.1.1 使用模塊audioop播放指定的音樂 100
6.1.2 使用模塊wave讀取和寫入WAV文件 102
6.2 三款音樂播放器 103
6.2.1 基于模塊tkinter開發的音樂播放器 103
6.2.2 開發網易云音樂播放器 105
6.2.3 開發一個MP3播放器 109
6.3 多媒體剪輯 114
6.3.1 MP3文件編輯器 114
6.3.2 批量設置視頻文件的封面圖片 121
第7章 游戲項目開發實戰 129
7.1 貪吃蛇游戲 130
7.1.1 普通版的貪吃蛇游戲 130
7.1.2 AI版的貪吃蛇游戲 134
7.1.3 Cocos2d-Python版本的貪吃蛇游戲 138
7.2 使用Panda3D開發3D游戲 142
7.2.1 迷宮中的小球游戲 142
7.2.2 飛船大作戰游戲 146
第8章 辦公文件處理實戰 149
8.1 處理Office文件 150
8.1.1 使用模塊openpyxl讀取Excel文件 150
8.1.2 在指定Excel文件中檢索某關鍵字 152
8.1.3 將數據導入Excel文件并生成圖表 153
8.1.4 獲取Excel文件中的數據信息 154
8.1.5 將數據分別導入到Excel文件和SQLite數據庫 156
8.1.6 創建一個Word文檔 157
8.1.7 向Word文檔中插入指定樣式的段落 157
8.1.8 獲取Word文檔中的文本樣式名稱和每個樣式的文字數目 159
8.1.9 獲取Word文檔中表格的內容 159
8.1.10 創建Word表格并合并 里面的單元格 160
8.1.11 自定義Word文件的樣式 161
8.1.12 設置Excel表格的樣式 162
8.1.13 向Excel文件中插入圖像 164
8.1.14 向Excel文件中插入數據 并繪制柱狀圖 165
8.1.15 向Excel文件中插入數據 并繪制散點圖 167
8.1.16 向Excel文件中插入數據 并繪制柱狀圖和餅狀圖 168
8.2 PDF文件處理實戰 170
8.2.1 將PDF文件中的內容轉換為TEXT文本 171
8.2.2 解析某個在線PDF文件的內容 173
8.2.3 將兩個PDF文件合并為一個PDF文件 176
8.2.4 分別在PDF文件和PNG文件中繪制餅狀圖 177
8.2.5 在PDF文件中分別生成條形圖和二維碼 178
第9章 網絡應用開發實戰 181
9.1 收發電子郵件 182
9.1.1 獲取郵箱中最新兩封郵件的主題和發件人 182
9.1.2 向指定郵箱發送郵件 183
9.1.3 發送帶附件功能的郵件 184
9.1.4 Web版郵件發送系統 185
9.2 網頁計數器 187
9.2.1 使用數據庫保存統計數據 187
9.2.2 使用第三方庫實現訪問計數器 190
9.3 Ajax上傳和下載系統 195
9.3.1 實現文件上傳功能 195
9.3.2 實現文件下載功能 200
第10章 圖像視覺處理實戰 203
10.1 智能車牌識別系統 204
10.1.1 系統介紹 204
10.1.2 通用程序 204
10.1.3 主程序 208
10.2 人臉檢測系統 210
10.2.1 檢測人臉眼睛的狀態 210
10.2.2 模糊處理人臉 211
10.2.3 檢測兩張臉是否匹配 213
10.2.4 識別視頻中的人臉 214
10.2.5 網頁版人臉識別器 216
10.3 Scikit-Learn和人臉識別 217
10.3.1 SVM算法人臉識別 217
10.3.2 KNN算法人臉識別 218
第11章 機器學習實戰 223
11.1 汽車油耗預測實戰(使用神經網絡實現分類) 224
11.1.1 準備數據 224
11.1.2 創建網絡模型 227
11.1.3 訓練和測試模型 228
11.2 圖像分類器 230
11.2.1 準備數據集 230
11.2.2 創建數據集 231
11.2.3 配置數據集 233
11.2.4 創建模型 234
11.2.5 編譯模型 234
11.2.6 訓練模型 235
11.2.7 可視化訓練結果 235
11.2.8 過擬合處理：數據增強 236
11.2.9 過擬合處理：將Dropout引入網絡 237
11.2.10 重新編譯和訓練模型 238
11.2.11 預測新數據 241
11.3 智能翻譯系統 242
11.3.1 下載和準備數據集 242
11.3.2 創建數據集 245
11.3.3 編寫編碼器(encoder)和解碼器(decoder)模型 246
11.3.4 訓練 249
11.3.5 翻譯 252
第12章 綜合實戰：AI智能問答系統 255
12.1 技術架構介紹 256
12.1.1 TensorFlow.js 256
12.1.2 SQuAD 2.0 259
12.1.3 BERT 260
12.1.4 知識蒸餾 260
12.2 具體實現 263
12.2.1 編寫HTML文件 263
12.2.2 腳本處理 264
12.2.3 加載訓練模型 264
12.2.4 查詢處理 264
12.2.5 文章處理 266
12.2.6 加載處理 266
12.2.7 尋找答案 267
12.2.8 提取最佳答案 268
12.2.9 將答案轉換為文本 269
12.3 運行調試 270
第13章 綜合實戰：姿勢預測器 273
13.1 系統介紹 274
13.2 準備模型 274
13.2.1 身體部位監測點說明 275
13.2.2 導入TensorFlow Lite模型 275
13.3 Android姿勢預測器 276
13.3.1 準備工作 276
13.3.2 頁面布局 278
13.3.3 實現主Activity 278
13.3.4 圖像處理 280
13.3.5 姿勢識別 282
第14章 綜合實戰：大型RPG游戲仿《暗黑破壞神》 285
14.1 RPG和《暗黑破壞神》介紹 286
14.1.1 RPG簡介 286
14.1.2 《暗黑破壞神》系列游戲簡介 286
14.2 項目介紹 287
14.2.1 游戲特色 287
14.2.2 模塊劃分 288
14.3 數據模塊 288
14.3.1 Item數據 289
14.3.2 Enemy數據 290
14.3.3 Attack數據 291
14.3.4 Skill數據 291
14.3.5 玩家處理 292
14.4 系統主程序 297
第15章 綜合實戰：圖書商城系統 305
15.1 功能需求分析 306
15.2 準備工作 307
15.2.1 用到的庫 307
15.2.2 準備Vue環境 308
15.2.3 創建應用 308
15.2.4 系統配置 309
15.3 設計數據庫 312
15.3.1 為users應用創建Model 模型 312
15.3.2 為goods應用創建Model 模型 314
15.3.3 為trade應用創建Model 模型 318
15.3.4 為user_operation應用創建Model模型 320
15.3.5 生成數據庫表 322
15.4 使用Restful API 322
15.4.1 商品列表序列化 323
15.4.2 在前端展示左側分類、排序、商品列表和分頁 330
15.5 登錄認證 332
15.5.1 使用DRF Token認證 332
15.5.2 使用JWT認證 334
15.5.3 微博賬戶登錄 337
15.5.4 social-app-django集成第三方登錄 341
15.6 支付寶支付 344
15.6.1 配置支付寶的沙箱環境 344
15.6.2 編寫程序 347
15.7 測試程序 355
第16章 綜合實戰：財經數據可視化分析系統 359
16.1 爬取股票實時漲幅榜信息 360
16.1.1 準備Selenium環境 360
16.1.2 爬取數據 360
16.1.3 獲取指定股票所屬行業 信息 362
16.1.4 獲取漲幅榜和跌幅榜信息 362
16.1.5 保存漲幅榜前10名和跌幅榜 前10名股票數據到Excel文件 364
16.2 AI選股系統 366
16.2.1 準備TuShare 366
16.2.2 跟蹤熱點板塊 366
16.2.3 數據建模和評估分析 378
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