一本書講透 Python 編程 Learn Enough Python to Be Dangerous: Software Development, Flask Web Apps, and Beginning Data Science with Python

前　言
第1章　「Hello, World!「程序　1
1.1　Python簡介　4
1.2　Python之REPL　6
1.3　Python之文件　8
1.4　Python之Shell腳本　10
1.5　Python之Web瀏覽器　11
第2章　字串　22
2.1　字串基礎　22
2.2　拼接與內插　24
2.3　打印　28
2.4　長度、布林值與控制流　29
2.5　方法　35
2.6　字串疊代　39
第3章　列表　43
3.1　分割　43
3.2　列表訪問　45
3.3　列表切片　46
3.4　更多列表操作方法　48
3.5　列表疊代　52
3.6　元組和集合　54
第4章　其他原生物件　58
4.1　數學運算　58
4.2　時間和日期　62
4.3　正規表示式　66
4.4　字典　71
4.5　應用：獨特單字　75
第5章　函數與疊代　81
5.1　函數定義　81
5.2　文件中的函數　87
5.3　疊代　93
第6章　函數式程式設計　100
6.1　列表推導式　101
6.2　條件列表推導式　104
6.3　字典推導式　107
6.4　生成器推導式與集合推導式　109
6.5　其他函數相關技術　110
第7章　物件和類別　113
7.1　定義類別　113
7.2　自訂疊代器　118
7.3　繼承　120
7.4　派生類別　122
第8章　測試與測試驅動開發　128
8.1　測試設定　128
8.2　初始化測試範圍　132
8.3　RED（測試未通過）　139
8.4　GREEN（測試通過）　143
8.5　重構　146
第9章　Shell腳本編程　154
9.1　讀取文件資訊　154
9.2　讀取URL資訊　161
9.3　在命令列執行DOM操作　164
第10章　即時Web應用程式　172
10.1　設定　172
10.2　網站頁面　178
10.3　佈局　184
10.4　模板引擎　191
10.5　迴文檢測器　202
10.6　小結　221
第11章　Python資料科學工具　222
11.1　資料科學工具設定　222
11.2　基於NumPy的數值計算　227
11.3　基於Matplotlib的資料視覺化　235
11.4　基於Pandas的資料科學工具簡介　247
11.5　Pandas範例：諾貝爾獎得主　252
11.6　Pandas範例：泰坦尼克號　262
11.7　基於scikit-learn的機器學習　268
11.8　更多資源與結論　279