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Python项目开发实战——高德地图与58租房编程案例详解课程.pdf

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简介：
本PDF教程详细讲解了运用Python进行项目开发的实际操作技巧，结合高德地图API和58同城房源数据，通过具体实例解析帮助学习者掌握数据分析、Web爬虫及应用接口调用等技能。 为了工作方便，多数人希望居住地点与工作地点近一些。最简单的方法是在网络上查找接近工作地点的房源。在搜索过程中，需要根据个人经济能力选择合适价位的房子，但同时满足位置和价格要求并不容易实现。本章节将通过使用Python语言结合高德地图和58同城的功能，开发一个既能考虑房价又能兼顾地理位置的地图工具，并支持路线规划功能。

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  • Python项目开发实战——高德地图与58租房编程案例详解课程.pdf
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    本PDF教程详细讲解了运用Python进行项目开发的实际操作技巧，结合高德地图API和58同城房源数据，通过具体实例解析帮助学习者掌握数据分析、Web爬虫及应用接口调用等技能。 为了工作方便，多数人希望居住地点与工作地点近一些。最简单的方法是在网络上查找接近工作地点的房源。在搜索过程中，需要根据个人经济能力选择合适价位的房子，但同时满足位置和价格要求并不容易实现。本章节将通过使用Python语言结合高德地图和58同城的功能，开发一个既能考虑房价又能兼顾地理位置的地图工具，并支持路线规划功能。
     
  • 高德地图与58租房程序.zip
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    该文档包含两个应用程序的相关信息，一是高德地图，提供路线导航、地点搜索等服务；二是58同城的租房模块，方便用户查找和发布租房信息。 这是一个使用Python编程语言进行集成应用开发的案例，项目内容是将高德地图API与58租房网站的数据结合以完成一个毕业设计项目。压缩包内包含多个文件，旨在帮助学习者理解和实施此类项目。 名为“程序配置说明.doc”的文档可能是项目的详细指南，它可能涵盖了如何设置开发环境、安装必要的Python库以及如何配置高德地图API和58租房数据接口的信息。在Python环境中，可能会用到requests库来发送HTTP请求以获取58租房的数据，并且需要利用BeautifulSoup或lxml这样的库解析HTML数据。对于高德地图API来说，则可能涉及到注册开发者账号、获取API密钥以及理解如何调用如定位、搜索和路径规划等服务。 “高德地图+58租房的程序使用说明.doc”文档应该对整个应用功能进行了详细介绍，包括用户操作指南、系统整合两个平台信息的方式及展示这些信息的方法。例如，用户可以输入特定地点后查看附近房源的信息，并在高德地图上标出位置。 3966b865ec79209a37448eb03d62288a16e9fa94.jpg可能是一张截图或示例图片，用于直观展示程序界面和功能，帮助理解实际运行效果。 readme.txt文件通常包含项目的基本介绍信息，如作者、目的、使用前的注意事项以及可能遇到的问题和解决方案等。 golden_map+58rental.py或其他类似的Python源代码文件是项目的实际编程实现。通过阅读这些代码可以深入理解如何将高德地图API与58租房的数据进行交互，并了解数据处理和展示方式，同时也能学习到整个系统的架构设计方法，包括网络请求、数据解析及地图渲染等多方面的技术。 这个项目为使用Python进行Web数据抓取以及地图服务集成提供了实战案例。对于想要提升Python编程技能并学会如何整合不同服务与数据源的人来说是非常有价值的学习资源。通过分析和研究此项目可以提高自己的开发实践能力。
     
  • Python小项目的课程设计与毕业设计资源 - 高德地图结合58租房实例.rar
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    本资料为Python小项目设计教程，内含高德地图API应用及58同城租房信息爬取实例，适合课程设计和毕业设计参考。 课程设计、毕业设计以及练手的优质Python小项目——高德地图与58租房结合的应用。这样的项目可以涵盖数据抓取、地理信息系统应用等多个方面，非常适合学习和实践Python编程技能。学生可以通过这个项目的开发，不仅加深对Python语言的理解，还能掌握如何利用API接口获取并处理来自高德地图的数据，并通过分析58同城的房屋租赁信息进行数据分析或可视化展示等实际操作。
     
  • Python项目开发实战——火车票分析助手编程案例详解课程.pdf
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    《Python项目开发实战——火车票分析助手编程案例详解》是一本专注于利用Python进行数据分析和项目实践的教学资料，详细讲解了如何开发一个实用的火车票信息分析工具。书中通过真实的项目案例，深入浅出地介绍了一系列关键技术和方法，旨在帮助读者掌握从零开始构建此类应用所需的全部技能。 要购买火车票，我们通常会访问中国铁路的官方网站www.12306.cn进行购票。在这个网站上，我们可以方便地购买到自己想要的车次。然而，在出行高峰期，想买到心仪的座位变得非常困难。如果有一个程序能够分析特定时间段内某个车次的车票紧张程度，就能帮助我们提前做好计划和安排，为我们的旅行提供参考建议。 本章节将使用Python语言开发一个火车票分析助手程序。该程序会利用Python爬虫技术获取12306网站上的车票信息，并根据这些数据评估特定时间段内某个车次的购票难度。
     
  • Python项目开发实战——利用Word助手PyQt5、PyPDF2和pywin32的编程案例与实例详解课程.pdf
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    本课程为《Python项目开发实战》电子书，详细讲解了使用PyQt5创建GUI应用、用PyPDF2处理PDF文件及通过pywin32操作Windows API的相关案例和技术细节。 Microsoft Office办公软件中的Word是一个功能非常强大的文档编辑工具。通过它，我们可以编辑、修改和排版所需的文档内容，并且还能够提取目录、转换PDF等。然而，这些操作通常一次只能针对一个文档进行处理，如果需要批量操作，则必须手动逐一执行，十分繁琐。如果有可以实现批量操作的工具将会极大地提高效率。因此，在本章中我们将使用Python语言开发一个Word助手软件，该软件可以方便地将多个Word文档转换为PDF文件，并且能够提取页码和总目录。
     
  • 基于Python的高德地图与58租房系统开发（含源码及使用说明）
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    本项目利用Python语言结合高德地图API和58同城数据，实现房源信息查询、展示功能，并提供详细的源代码及操作指南。 ### 项目简介 本项目旨在为计算机相关专业的学生及Python学习者提供一个基于Python的高德地图与58租房系统开发实战平台。该项目包含详细的源代码、文档等资源，可用于毕业设计或技术实践练习，并经过严格调试以确保运行无误。 ### 开发环境要求 - **操作系统**：Windows 7, Windows 10。 - **Python版本**：3.7.1。 - **开发工具**：PyCharm 2018。 - **所需模块**：os、urllib.request、sys、collections、json。 ### 系统功能 项目具备以下主要操作步骤： 1. 输入工作地点后，系统会在地图上显示自动补全信息提示； 2. 完成工作地点选择后，地图将展示一小时内可达的区域范围； 3. 通过点击“导入文件”按钮上传房源数据文件； 4. 房源数据成功加载到网页中后，用户可以在地图上看到相应的标记位置。
     
  • Python数据挖掘项目开发实战与作者归属解析_编程案例详解及实例教程.pdf
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    本书《Python数据挖掘项目开发实战》提供了详细的数据挖掘编程案例和技术讲解，旨在帮助读者掌握使用Python进行数据分析和挖掘的实际技能。书中不仅包括理论知识的介绍，还通过丰富的实例深入浅出地阐述了如何在实际项目中应用这些技术，适合有一定基础的数据分析师、程序员以及对数据科学感兴趣的读者学习参考。 文本挖掘任务中的作者分析旨在通过作品本身来揭示作者的独特特征，如年龄、性别或写作背景。在这一领域内，一个具体的细分问题是确定文档的实际作者——即从一组可能的作者中找到真正的主人。这是一个典型的分类问题，并且通常需要使用数据挖掘技术，包括交叉验证、特征提取和分类算法等方法。 本章将整合之前章节中的数据挖掘知识来解决作者归属的问题，从而全面掌握整个数据挖掘流程。首先定义了相关背景与知识，随后抽取有用的特征并创建流水线以实现有效的分类任务。书中讨论了两种类型的特征：功能词和N元语法模型，并强调它们在分类过程中的重要性。 此外，支持向量机作为一种高效的分类工具也被提及用于解决此类问题。数据集的清洗同样被重视，因为这直接影响到最终结果的准确性和可靠性。 作者归属分析不仅局限于学术研究，在历史文献鉴定、社交媒体账号追踪以及法庭案件中证明文档来源等方面也有广泛应用。虽然这种方法在确定作者身份时并非绝对可靠（尤其是在面对刻意隐藏或模仿他人写作风格的情况），但它仍然是一项非常有价值的研究领域。 书中还区分了封闭问题和开放问题，前者指的是测试集中的所有潜在作者都在训练集中出现过，后者则可能包括未知的作者。对于开放式的问题来说，除了分类任务之外，还需要对可能出现的新类别提供一定的预测能力。 在实际操作中，解决作者归属分析时通常仅关注文本内容本身而不考虑时间、形式或笔迹等信息以保持问题的纯粹性。同时也不考虑作品的主题而专注于词汇使用和标点符号等方面来识别独特的写作风格。 通过本章的学习，读者可以掌握如何运用数据挖掘技术解决作者归属的问题，并了解从定义问题到背景分析再到特征提取直至模型构建与结果评估整个流程的重要步骤。无论是对初学者还是有经验的从业者而言，这都是一份宝贵的参考资料和实践指南。
     
  • 使用Python实现高德地图与58租房数据结合展示房源位置的代码
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    本项目采用Python编程技术，将高德地图API和58同城租房信息进行整合，以可视化方式呈现房源地理位置，便于用户直观了解房屋分布及周边环境。 在Python环境中实现的Web项目《高德地图+58租房》能够展示房源的位置信息。当该项目源码在PyCharm上运行后，用户可以进入一个类似图1所示的界面。 具体操作步骤如下： （1）首先打开网页地图，在搜索框中输入工作地点时会自动显示补全提示，如图2所示； （2）确定好工作地址之后，页面将展示出在1小时内可到达的工作区域范围，如图3所示； （3）点击选择文件按钮来上传房源信息文档，参考图4的界面指示操作。 （4）当房源数据导入成功后，在地图上会自动显示各个房源的位置标记点。参照图5中的展示效果。 （5）用户可以单击任何一个位置标签以查看从起点到终点的具体路线规划，并且在页面左侧可以看到详细的路径信息，如图6所示； （6）点击任一房源名称的顶部链接，则可直接跳转至该房屋详情页，具体界面参考图7展示效果。 此外，源代码已经打包好并上传了exe版本段落件，用户可以直接下载运行。同时该项目也可以导入到PyCharm等开发环境中查看和编辑程序代码。感兴趣的朋友可以自行下载使用。 Python语言的设计理念是“优雅”、“明确”、“简单”，因此用它编写的程序通常都具有良好的可读性。
     
  • 基于Python的高德地图与58租房程序（含源码、配置文件及使用指南）
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    本项目提供了一个利用Python结合高德地图API开发的58同城房源信息收集工具，附带详尽源码、配置文件和使用教程。 《Python实现的高德地图+58租房程序》是一份完整的课程或毕业设计资源，专为本科学生、Python学习者以及对租房业务感兴趣的人士设计。该资源将引导您从零开始构建一个结合高德地图与58同城租房信息的应用。 这份资料包含详细的源代码、配置文件和使用说明，帮助您快速上手并深入了解Python在实际项目中的应用方法。通过这个项目，您可以掌握如何利用高德地图API进行地理位置查询，并学习如何对接58同城的租房数据以提供最新最准确的信息给用户。 此外，该资源非常适合初学者，在学习编程的同时了解开发流程的实际操作细节。无论您是计算机专业的学生还是Python编程爱好者，都可以借此机会深入探索Python的魅力并提升您的编程技能。 需要注意的是，为了使程序正常运行，您需要拥有高德地图API和58同城租房数据的开发者账号，并按照配置文件中的要求进行相应的设置。同时，请尊重相关知识产权，在个人学习或研究范围内合理使用这些资源。
     
  • Python机器学习项目开发实践_语音识别_编程案例解析与实例详解教程.pdf
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    本书深入浅出地讲解了如何使用Python进行机器学习项目的开发，特别聚焦于语音识别技术的应用。通过丰富的编程案例和详细实例，为读者提供了一站式的实践指导。 语音识别是计算机领域的一项前沿技术，通过模拟人类听觉系统将口语转化为可读文本信息。这一过程不仅涉及声音的物理特性，还包括语义、语调等更深层次的语言元素。随着机器学习的发展，语音识别技术取得了显著进步，并广泛应用于日常生活中的各个场景。 构建一个语音识别系统的首要步骤是处理音频数据。通常情况下，这些数据以数字形式存储并由模拟信号转换而来。采样率的高低直接影响着声音信息的准确度；一般而言，更高的采样率意味着更精确的数据表示。在Python中，可以利用numpy库进行音频数据的操作，并通过matplotlib展示其波形图。而scipy中的io.wavfile模块能读取.wave格式文件作为进一步分析的基础。 将时域信号转换至频域是深入理解声音的关键步骤之一。傅里叶变换能够帮助我们把复杂的声学信息分解为不同频率的正弦波叠加，从而生成音频信号的频谱图以供后续特征提取使用。掌握这一技术对于识别和处理语音中的关键元素至关重要。 在完成频域分析后，下一步是利用梅尔频率倒谱系数（MFCCs）等方法来进一步细化并抽取声音的关键特性。这些特性模拟人类听觉系统的工作方式，并有助于构建更精确的模型用于后续训练阶段。 隐马尔可夫模型(HMM)则是语音识别中不可或缺的技术之一，它能够有效地处理序列数据，在这里具体表现为将音素转化为文本信息的过程。通过这种建模方法，我们可以建立一套准确描述声音信号状态转变规则的基础框架。 综上所述，构建基础的语音识别器需要综合运用上述技术和步骤：从读取和分析音频文件开始，到特征提取以及模型训练阶段为止，每一步都紧密相连并共同构成了整个系统的核心部分。Python语言及其相关库为实现这些复杂算法提供了强大支持，使得开发者能够快速搭建起完整的解决方案。 通过深入学习与实践本章节内容，读者不仅能全面理解语音识别的工作原理和流程，还可以亲自动手构建自己的语音识别模型，并在实际项目开发中应用所学知识。这不仅提升了理论向实践转化的能力，还增强了处理机器学习任务时的实战经验。随着技术不断进步和完善，未来语音识别系统将更加智能化、人性化，在推动人工智能发展的同时为人们带来更多便利和创新体验。