คัมภีร์ Python ฉบับสมบูรณ์

ชื่อ = คัมภีร์ Python ฉบับปรับปรุง จัดพิมพ์เมื่อ = 2567 ผู้เขียน/ผู้แต่ง/ผู้รวบรวม = อรพิน ประวัติบริสุทธิ์ มีจำนวนหน้า = 552 หน้า ขนาดเล่ม = 14.5 x 21 x 2.8 ซม. ปก = อ่อน (T) รหัสเลข isbn = 9786162048227 amarinbook Attorney285 Python เป็นภาษาที่นิยมนำมาใช้เขียนโปรแกรม เนื่องจากทำงานได้บนระบบปฏิบัติการที่หลากหลาย และดาวน์โหลดมาใช้งานได้ฟรี โครงสร้างของภาษาเข้าใจง่าย สามารถเขียนโปรแกรมพัฒนาเว็บแอพพลิเคชั่น และเขียนโปรแกรมสำหรับงาน Data Science ด้วยภาษาไพธอนได้ เนื้อหาในเล่มอธิบายเกี่ยวกับ พื้นฐานการเขียนโปรแกรมภาษาไพธอน - สอนใช้ Python IDLE, PyCharm และ Jupyter Notebook , ปูพื้นฐานการเขียนโปรแกรม, Python กับฐานข้อมูล MariaDB และ MongoDB, Python OOP, พัฒนา Web Application ด้วยภาษาไพธอน - Python Django,Python สำหรับงาน Data Science, Data Visualization และ Machine Learning - NumPy, Pandas, Data Visualization ด้วย Matplotlib, อัลกอริทึม Machine Learning ประเภทต่างๆ เป็นต้น เหมาะกับนักเรียน นักศึกษาและผู้สนใจทั่วไป ไม่มีพื้นฐานมาก่อนก็อ่านได้ บทที่ 1 ทำความรู้จักกับภาษาคอมพิวเตอร์ไพธอน บทที่ 2 ปูพื้นฐานความรู้ในการเขียนโปรแกรม บทที่ 3 เริ่มต้นเขียนโปรแกรมด้วยภาษาไพธอน บทที่ 4 ตัวแปร บทที่ 5 ชนิดข้อมูล บทที่ 6 นิพจน์และตัวดำเนินการต่าง ๆ บทที่ 7 คำสั่งเงื่อนไข บทที่ 8 คำสั่งทำซ้ำ บทที่ 9 ฟังก์ชันและโมดูล บทที่ 10 การจัดการข้อผิดพลาดของโปรแกรม (Exception Handling) บทที่ 11 การจัดการไฟล์ (File Handling) บทที่ 12 การเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุ บทที่ 13 สร้าง GUI ด้วย Tkinter บบที 14 ไพธอนกับระบบจัดการฐานข้อมูล MariaDB บทที่ 15 ไพธอนกับระบบจัดการฐานข้อมูล MongoDB บทที่ 16 พัฒนา Web Application ด้วย Python Django บทที่ 17 Web scraping ดึงข้อมูลจากเว็บไซต์ด้วยไพธอน บทที่ 18 รู้จักกับ API และ Microservices บบที่ 19 เรียนรู้การสร้าง APIด้วย flask บทที่ 20 สร้าง API ด้วย FastAPI บทที่ 21 สร้าง Automated Unit Test บทที่ 22 Python กับงานData Science บบที่ 23 สร้างและจัดการ ndarrayด้วยไลบรารี NumPy บทที่ 24 จัดการข้อมูล Series,DataFrame และ Panelด้วย Pandas บทที่ 25 ทำData Visualization ด้วย Matplotlib บทที่ 26 Machine Learning (ML)ด้วยไลบรารี Scikit-learn APPENDIX สรุปแท็กของภาษา HTML