本书是对以数据深度需求为中心的科学、研究以及针对计算和统计方法的参考书。本书共五章，每章介绍一到两个Python数据科学中的重点工具包。首先从IPython和Jupyter开始，它们提供了数据科学家需要的计算环境；第2章讲解能提供ndarray对象的NumPy，它可以用Python高效地存储和操作大型数组；第3章主要涉及提供DataFrame对象的Pandas，它可以用Python高效地存储和操作带标签的/列式数据；第4章的主角是Matplotlib，它为Python提供了许多数据可视化功能；第5章以Scikit-Learn为主，这个程序库为最重要的机器学习算法提供了高效整洁的Python版实现。
本书适合有编程背景，并打算将开源Python工具用作分析、操作、可视化以及学习数据的数据科学研究人员。

本书从原理到实践，循序渐进地讲述了使用Python开发网络爬虫的核心技术。全书从逻辑上可分为基础篇、实战篇和爬虫框架篇三部分。基础篇主要介绍了编写网络爬虫所需的基础知识，包括网站分析、数据抓取、数据清洗和数据入库。网站分析讲述如何使用Chrome和Fiddler抓包工具对网站做全面分析；数据抓取介绍了Python爬虫模块Urllib和Requests的基础知识；数据清洗主要介绍字符串操作、正则和BeautifulSoup的使用；数据入库讲述了MySQL和MongoDB的操作，通过ORM框架SQLAlchemy实现数据持久化，进行企业级开发。实战篇深入讲解了分布式爬虫、爬虫软件的开发、12306抢票程序和微博爬取等。框架篇主要讲述流行的爬虫框架Scrapy，并以Scrapy与Selenium、Splash、Redis结合的项目案例，让读者深层次了解Scrapy的使用。此外，本书还介绍了爬虫的上线部署、如何自己动手开发一款爬虫框架、反爬虫技术的解决方案等内容。
本书使用Python 3.X编写，技术先进，项目丰富，适合欲从事爬虫工程师和数据分析师岗位的初学者、大学生和研究生使用，也很适合有一些网络爬虫编写经验，但希望更加全面、深入理解Python爬虫的开发人员使用。

本书较为全面地介绍了定向爬虫的开发过程、各种反爬虫机制的破解方法和爬虫开发的相关技巧。全书共13章，包括绪论、Python基础、正则表达式与文件操作、简单的网页爬虫开发、高性能HTML内容解析、Python与数据库、异步加载与请求头、模拟登录与验证码、抓包与中间人爬虫、Android原生App爬虫、Scrapy、Scrapy高级应用、爬虫开发中的法律和道德问题等。除第1、12、13章外的其他章末尾都有动手实践，以帮助读者巩固本章和前面章节所学的内容。针对书中的疑难内容，还配有视频讲解，以便更好地演示相关操作。

Portable, powerful, and a breeze to use, Python is the popular open source object-oriented programming language used for both standalone programs and scripting applications. Completely updated for Python 3, the recipes in this book include: Data structures and algorithms Strings and text Dates and times Metaprogramming Testing With scores of practical examples and pertinent background information, the Python Cookbook, 3rd Edition is the one source you need if you're looking to build efficient, flexible, scalable, and well-integrated systems.

Learn Django by building four fully-functional, real-world web applications from scratch
Develop powerful web applications quickly using the best coding practices
Integrate other technologies into your application with clear, step-by-step explanations and comprehensive example code

2 edition

如今，人们面临的大多数任务都可以通过编写计算机软件来完成。Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。通过Python编程，我们能够解决现实生活中的很多任务。
本书是一本面向实践的Python编程实用指南。本书的目的，不仅是介绍Python语言的基础知识，而且还通过项目实践教会读者如何应用这些知识和技能。本书的首部分介绍了基本Python编程概念，第二部分介绍了一些不同的任务，通过编写Python程序，可以让计算机自动完成它们。第二部分的每一章都有一些项目程序，供读者学习。每章的末尾还提供了一些习题和深入的实践项目，帮助读者巩固所学的知识。附录部分提供了所有习题的解答。
本书适合任何想要通过Python学习编程的读者，尤其适合缺乏编程基础的初学者。通过阅读本书，读者将能利用强大的编程语言和工具，并且会体会到Python编程的快乐。

【技术大咖推荐】
“很荣幸担任这本优秀图书的技术审校。这本书能帮助很多中级Python程序员掌握这门语言，我也从中学到了相当多的知识！”——Alex Martelli，Python软件基金会成员
“对于想要扩充知识的中级和高级Python程序员来说，这本书是充满了实用编程技巧的宝藏。”——Daniel Greenfeld和Audrey Roy Greenfeld，Two Scoops of Django作者
【本书特色】
本书由奋战在Python开发一线近20年的Luciano Ramalho执笔，Victor Stinner、Alex Martelli等Python大咖担纲技术审稿人，从语言设计层面剖析编程细节，兼顾Python 3和Python 2，告诉你Python中不亲自动手实践就无法理解的语言陷阱成因和解决之道，教你写出风格地道的Python代码。
● Python数据模型：理解为什么特殊方法是对象行为一致的关键。
● 数据结构：充分利用内置类型，理解Unicode文本和字节二象性。
● 把函数视作对象：把Python函数视作一等对象，并了解这一点对流行的设计模式的影响。
● 面向对象习惯用法：通过构建类学习引用、可变性、接口、运算符重载和多重继承。
● 控制流程：学习使用上下文管理器、生成器、协程，以及通过concurrent.futures和asyncio包实现的并发。
● 元编程：理解特性、描述符、类装饰器和元类的工作原理。
【主要内容】
本书致力于帮助Python开发人员挖掘这门语言及相关程序库的优秀特性，避免重复劳动，同时写出简洁、流畅、易读、易维护，并且具有地道Python风格的代码。本书尤其深入探讨了Python语言的高级用法，涵盖数据结构、Python风格的对象、并行与并发，以及元编程等不同的方面。
本书适合中高级Python软件开发人员阅读参考。
【译者简介】
安道
专注于现代计算机技术的自由翻译，译有《Flask Web 开发》《Python 网络编程攻略》《Ruby on Rails 教程》等书。
个人网站：http://about.ac/。
吴珂
现为Airbnb公司软件工程师，所在团队主要负责开发和维护各类可伸缩、高性能服务，并在Airbnb内推广面向服务的系统架构。在分布式系统、云存储服务和跨平台SDK开发，以及大规模数据处理等方面有多年经验。

神经网络是一种模拟人脑的神经网络，以期能够实现类人工智能的机器学习
技术。
本书揭示神经网络背后的概念，并介绍如何通过Python实现神经网络。全书
分为3章和两个附录。第1章介绍了神经网络中所用到的数学思想。第2章介绍使
用Python实现神经网络，识别手写数字，并测试神经网络的性能。第3章带领读
者进一步了解简单的神经网络，观察已受训练的神经网络内部，尝试进一步改善
神经网络的性能，并加深对相关知识的理解。附录分别介绍了所需的微积分知识
和树莓派知识。
本书适合想要从事神经网络研究和探索的读者学习参考，也适合对人工智
能、机器学习和深度学习等相关领域感兴趣的读者阅读。

本书是深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3，尽量不依赖外部库或工具，从基本的数学知识出发，带领读者从零创建一个经典的深度学习网络，使读者在此过程中逐步理解深度学习。书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识，对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解，此外还介绍了深度学习相关的实用技巧，自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用，以及为什么加深层可以提高识别精度等“为什么”的问题。

数据科学是一门内涵很广的学科，它涉及到统计分析、机器学习以及计算机科学三方面的知识和技能。本书深入浅出、全面系统地介绍了这门学科的内容。
本书分为13章，最初的3章主要介绍数据科学想要解决的问题、常用的IT工具Python以及这门学科所涉及的数学基础。第4-7章主要讨论数据模型，主要包含三方面的内容：一是统计中最经典的线性回归和逻辑回归模型；二是计算机估算模型参数的随机梯度下降法，这是模型工程实现的基础；三是来自计量经济学的启示，主要涉及特征提取的方法以及模型的稳定性。接下来的8-10章主要讨论算法模型，也就是机器学习领域比较经典的模型。这三章依次讨论了监督式学习、生成式模型以及非监督式学习。目前数据科学最前沿的两个领域分别是大数据和人工智能。本书的第11章将介绍大数据中很重要的分布式机器学习，而本书的最后两章将讨论人工智能领域的神经网络和深度学习。
本书通俗易懂，而且理论和实践相结合，可作为数据科学家和数据工程师的学习用书，也适合对数学科学有强烈兴趣的初学者使用。同时也可作为高等院校计算机、数学及相关专业的师生用书和培训学校的教材。

Deep Learning with Python introduces the field of deep learning using the Python language and the powerful Keras library. Written by Keras creator and Google AI researcher François Chollet, this book builds your understanding through intuitive explanations and practical examples. You'll explore challenging concepts and practice with applications in computer vision, natural-language processing, and generative models. By the time you finish, you'll have the knowledge and hands-on skills to apply deep learning in your own projects.

本书以机器学习与计算统计为主题背景，专门讲述如何挖掘和分析Web上的数据和资源，如何分析用户体验、市场营销、个人品味等诸多信息，并得出有用的结论，通过复杂的算法来从Web网站获取、收集并分析用户的数据和反馈信息，以便创造新的用户价值和商业价值。全书内容翔实，包括协作过滤技术（实现关联产品推荐功能）、集群数据分析（在大规模数据集中发掘相似的数据子集）、搜索引擎核心技术（爬虫、索引、查询引擎、PageRank算法等）、搜索海量信息并进行分析统计得出结论的优化算法、贝叶斯过滤技术（垃圾邮件过滤、文本过滤）、用决策树技术实现预测和决策建模功能、社交网络的信息匹配技术、机器学习和人工智能应用等。
本书是Web开发者、架构师、应用工程师等的绝佳选择。

本书是一本针对所有层次的Python 读者而作的Python 入门书。全书分两部分：第一部分介绍用Python 编程所必须了解的基本概念，包括matplotlib、NumPy 和Pygal 等强大的Python 库和工具介绍，以及列表、字典、if 语句、类、文件与异常、代码测试等内容；第二部分将理论付诸实践，讲解如何开发三个项目，包括简单的Python 2D 游戏开发如何利用数据生成交互式的信息图，以及创建和定制简单的Web 应用，并帮读者解决常见编程问题和困惑。

《Python学习手册(第3版)》讲述了：Python可移植、功能强大、易于使用，是编写独立应用程序和脚本应用程序的理想选择。无论你是刚接触编程或者刚接触Python，通过学习《Python学习手册(第3版)》，你可以迅速高效地精通核心Python语言基础。读完《Python学习手册(第3版)》，你会对这门语言有足够的了解，从而可以在你所从事的任何应用领域中使用它。
《Python学习手册(第3版)》是作者根据过去10年用于教学而广为人知的培训课程的材料编写而成的。除了有许多详实说明和每章小结之外，每章还包括一个头脑风暴：这是《Python学习手册(第3版)》独特的一部分，配合以实用的练习题和复习题，让读者练习新学的技巧并测试自己的理解程度。
《Python学习手册(第3版)》包括：
类型和操作——深入讨论Python主要的内置对象类型：数字、列表和字典等。
语句和语法——在Python中输入代码来建立并处理对象，以及Python一般的语法模型。
函数——Python基本的面向过程工具，用于组织代码和重用。
模块——封装语句、函数以及其他工具，从而可以组织成较大的组件。
类和OOP——Python可选的面向对象编程工具，可用于组织程序代码从而实现定制和重用。
异常和工具——异常处理模型和语句，并介绍编写更大程序的开发工具。
讨论Python 3.0。
《Python学习手册(第3版)》让你对Python语言有深入而完整的了解，从而帮助你理解今后遇到的任何Python应用程序实例。如果你准备探索Google和YouTube为什么选中了Python，《Python学习手册(第3版)》就是你入门的最佳指南。

作为主流的动态语言，Python不仅简单易学、移植性好，而且拥有强大丰富的库的支持。此外，Python强大的可扩展性，让开发人员既可以非常容易地利用C/C++编写Python的扩展模块，还能将Python嵌入到C/C++程序中，为自己的系统添加动态扩展和动态编程的能力。.
为了更好地利用Python语言，无论是使用Python语言本身，还是将Python与C/C++交互使用，深刻理解Python的运行原理都是非常重要的。本书以CPython为研究对象，在C代码一级，深入细致地剖析了Python的实现。书中不仅包括了对大量Python内置对象的剖析，更将大量的篇幅用于对Python虚拟机及Python高级特性的剖析。通过此书，读者能够透彻地理解Python中的一般表达式、控制结构、异常机制、类机制、多线程机制、模块的动态加载机制、内存管理机制等核心技术的运行原理，同时，本书所揭示的动态语言的核心技术对于理解其他动态语言，如 Javascript、Ruby等也有较大的参考价值。..
本书适合于Python程序员、动态语言爱好者、C程序员阅读