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第1章  初级游戏项目实战 1

1.1  猜数游戏 2

1.1.1  使用条件语句 2

1.1.2  使用for循环语句 2

1.1.3  具体实现 3

1.2  龙的世界 4

1.2.1  使用while循环语句 4

1.2.2  使用函数 5

1.2.3  实现《龙的世界》游戏 6

1.3  黑白棋游戏 7

1.3.1  笛卡尔坐标系 7

1.3.2  实例介绍 9

1.3.3  具体实现 9

1.4  益智类游戏：俄罗斯方块 15

1.4.1  规划需要的图形 15

1.4.2  具体实现 15

第2章  Web网站开发实战 23

2.1  会员登录验证系统 24

2.1.1  简易用户登录验证系统 24

2.1.2  使用模块auth实现登录验证系统 27

2.1.3  使用百度账户实现用户登录系统 32

2.2  博客发布系统 37

2.2.1  系统设置 37

2.2.2  会员注册和登录验证模块 38

2.2.3  博客发布模块 42

第3章  数据可视化分析实战 45

3.1  可视化分析SQLite中的数据 46

3.1.1  创建数据库 46

3.1.2  绘制统计图 47

3.2  可视化统计显示某网店各类口罩的销量 49

3.2.1  准备CSV文件 49

3.2.2  可视化CSV文件中的数据 50

3.3  数据挖掘：可视化处理文本情感分析数据 51

3.3.1  准备CSV文件 51

3.3.2  可视化两个剧本的情感分析数据 52

3.4  使用热力图可视化展示某城市的房价信息 55

3.4.1  准备数据 56

3.4.2  使用热力图可视化展示信息 56

3.5  Scikit-Learn聚类分析并可视化处理 59

3.5.1  准备饼状图 59

3.5.2  聚类处理 59

3.5.3  生成统计柱状图 60

3.6  将Excel文件中的地址信息可视化为交通热力图 61

3.6.1  将地址转换为JS格式 61

3.6.2  将JS地址转换为坐标 62

3.6.3  在地图中显示地址的热力信息 64

第4章  网络爬虫实战 65

4.1  绘制比特币和以太币的价格走势图 66

4.1.1  抓取数据 66

4.1.2  绘制BTC/美元价格曲线 66

4.1.3  绘制BTC和ETH的历史价格曲线图 67

4.2  热门电影信息数据可视化 68

4.2.1  创建MySQL数据库 69

4.2.2  抓取并分析电影数据 71

4.3  桌面壁纸抓取系统 74

4.3.1  创建项目 74

4.3.2  系统设置 74

4.3.3  创建数据库 74

4.3.4  声明需要格式化的字段 77

4.3.5  实现保存功能的类 77

4.3.6  实现具体的爬虫 79

第5章  GUI桌面开发实战 83

5.1  创建一个“英尺/米”转换器 84

5.1.1  具体实现 84

5.1.2  代码解析 85

5.2  制作一个交通标记指示牌 86

5.2.1  实例介绍 86

5.2.2  具体实现 86

5.3  GUI版的Minecraft游戏 88

5.3.1  项目规划 88

5.3.2  具体实现 89

5.4  图书管理系统 95

5.4.1  数据库操作 95

5.4.2  GUI实现 96

第6章  多媒体应用开发实战 99

6.1  简易播放器 100

6.1.1  使用模块audioop播放指定的音乐 100

6.1.2  使用模块wave读取和写入WAV文件 102

6.2  三款音乐播放器 103

6.2.1  基于模块tkinter开发的音乐播放器 103

6.2.2  开发网易云音乐播放器 105

6.2.3  开发一个MP3播放器 109

6.3  多媒体剪辑 114

6.3.1  MP3文件编辑器 114

6.3.2  批量设置视频文件的封面图片 121

第7章  游戏项目开发实战 129

7.1  贪吃蛇游戏 130

7.1.1  普通版的贪吃蛇游戏 130

7.1.2  AI版的贪吃蛇游戏 134

7.1.3  Cocos2d-Python版本的贪吃蛇游戏 138

7.2  使用Panda3D开发3D游戏 142

7.2.1  迷宫中的小球游戏 142

7.2.2  飞船大作战游戏 146

第8章  办公文件处理实战 149

8.1  处理Office文件 150

8.1.1  使用模块openpyxl读取Excel文件 150

8.1.2  在指定Excel文件中检索某关键字 152

8.1.3  将数据导入Excel文件并生成图表 153

8.1.4  获取Excel文件中的数据信息 154

8.1.5  将数据分别导入到Excel文件和SQLite数据库 156

8.1.6  创建一个Word文档 157

8.1.7  向Word文档中插入指定样式的段落 157

8.1.8  获取Word文档中的文本样式名称和每个样式的文字数目 159

8.1.9  获取Word文档中表格的内容 159

8.1.10  创建Word表格并合并 里面的单元格 160

8.1.11  自定义Word文件的样式 161

8.1.12  设置Excel表格的样式 162

8.1.13  向Excel文件中插入图像 164

8.1.14  向Excel文件中插入数据 并绘制柱状图 165

8.1.15  向Excel文件中插入数据 并绘制散点图 167

8.1.16  向Excel文件中插入数据 并绘制柱状图和饼状图 168

8.2  PDF文件处理实战 170

8.2.1  将PDF文件中的内容转换为TEXT文本 171

8.2.2  解析某个在线PDF文件的内容 173

8.2.3  将两个PDF文件合并为一个PDF文件 176

8.2.4  分别在PDF文件和PNG文件中绘制饼状图 177

8.2.5  在PDF文件中分别生成条形图和二维码 178

第9章  网络应用开发实战 181

9.1  收发电子邮件 182

9.1.1  获取邮箱中最新两封邮件的主题和发件人 182

9.1.2  向指定邮箱发送邮件 183

9.1.3  发送带附件功能的邮件 184

9.1.4  Web版邮件发送系统 185

9.2  网页计数器 187

9.2.1  使用数据库保存统计数据 187

9.2.2  使用第三方库实现访问计数器 190

9.3  Ajax上传和下载系统 195

9.3.1  实现文件上传功能 195

9.3.2  实现文件下载功能 200

第10章  图像视觉处理实战 203

10.1  智能车牌识别系统 204

10.1.1  系统介绍 204

10.1.2  通用程序 204

10.1.3  主程序 208

10.2  人脸检测系统 210

10.2.1  检测人脸眼睛的状态 210

10.2.2  模糊处理人脸 211

10.2.3  检测两张脸是否匹配 213

10.2.4  识别视频中的人脸 214

10.2.5  网页版人脸识别器 216

10.3  Scikit-Learn和人脸识别 217

10.3.1  SVM算法人脸识别 217

10.3.2  KNN算法人脸识别 218

第11章  机器学习实战 223

11.1  汽车油耗预测实战(使用神经网络实现分类) 224

11.1.1  准备数据 224

11.1.2  创建网络模型 227

11.1.3  训练和测试模型 228

11.2  图像分类器 230

11.2.1  准备数据集 230

11.2.2  创建数据集 231

11.2.3  配置数据集 233

11.2.4  创建模型 234

11.2.5  编译模型 234

11.2.6  训练模型 235

11.2.7  可视化训练结果 235

11.2.8  过拟合处理：数据增强 236

11.2.9  过拟合处理：将Dropout引入网络 237

11.2.10  重新编译和训练模型 238

11.2.11  预测新数据 241

11.3  智能翻译系统 242

11.3.1  下载和准备数据集 242

11.3.2  创建数据集 245

11.3.3  编写编码器(encoder)和解码器(decoder)模型 246

11.3.4  训练 249

11.3.5  翻译 252

第12章  综合实战：AI智能问答系统 255

12.1  技术架构介绍 256

12.1.1  TensorFlow.js 256

12.1.2  SQuAD 2.0 259

12.1.3  BERT 260

12.1.4  知识蒸馏 260

12.2  具体实现 263

12.2.1  编写HTML文件 263

12.2.2  脚本处理 264

12.2.3  加载训练模型 264

12.2.4  查询处理 264

12.2.5  文章处理 266

12.2.6  加载处理 266

12.2.7  寻找答案 267

12.2.8  提取最佳答案 268

12.2.9  将答案转换为文本 269

12.3  运行调试 270

第13章  综合实战：姿势预测器 273

13.1  系统介绍 274

13.2  准备模型 274

13.2.1  身体部位监测点说明 275

13.2.2  导入TensorFlow Lite模型 275

13.3  Android姿势预测器 276

13.3.1  准备工作 276

13.3.2  页面布局 278

13.3.3  实现主Activity 278

13.3.4  图像处理 280

13.3.5  姿势识别 282

第14章  综合实战：大型RPG游戏——仿《暗黑破坏神》 285

14.1  RPG和《暗黑破坏神》介绍 286

14.1.1  RPG简介 286

14.1.2  《暗黑破坏神》系列游戏简介 286

14.2  项目介绍 287

14.2.1  游戏特色 287

14.2.2  模块划分 288

14.3  数据模块 288

14.3.1  Item数据 289

14.3.2  Enemy数据 290

14.3.3  Attack数据 291

14.3.4  Skill数据 291

14.3.5  玩家处理 292

14.4  系统主程序 297

第15章  综合实战：图书商城系统 305

15.1  功能需求分析 306

15.2  准备工作 307

15.2.1  用到的库 307

15.2.2  准备Vue环境 308

15.2.3  创建应用 308

15.2.4  系统配置 309

15.3  设计数据库 312

15.3.1  为users应用创建Model 模型 312

15.3.2  为goods应用创建Model 模型 314

15.3.3  为trade应用创建Model 模型 318

15.3.4  为user_operation应用创建Model模型 320

15.3.5  生成数据库表 322

15.4  使用Restful API 322

15.4.1  商品列表序列化 323

15.4.2  在前端展示左侧分类、排序、商品列表和分页 330

15.5  登录认证 332

15.5.1  使用DRF Token认证 332

15.5.2  使用JWT认证 334

15.5.3  微博账户登录 337

15.5.4  social-app-django集成第三方登录 341

15.6  支付宝支付 344

15.6.1  配置支付宝的沙箱环境 344

15.6.2  编写程序 347

15.7  测试程序 355

第16章  综合实战：财经数据可视化分析系统 359

16.1  爬取股票实时涨幅榜信息 360

16.1.1  准备Selenium环境 360

16.1.2  爬取数据 360

16.1.3  获取指定股票所属行业 信息 362

16.1.4  获取涨幅榜和跌幅榜信息 362

16.1.5  保存涨幅榜前10名和跌幅榜 前10名股票数据到Excel文件 364

16.2  AI选股系统 366

16.2.1  准备TuShare 366

16.2.2  跟踪热点板块 366

16.2.3  数据建模和评估分析 378