python
Python编程 豆瓣
Python Crash Course
9.1 (36 个评分) 作者: [美] 埃里克·马瑟斯 译者: 袁国忠 人民邮电出版社 2016 - 7
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。
编写高质量代码:改善Python程序的91个建议 豆瓣
8.2 (9 个评分) 作者: 张颖 / 赖勇浩 机械工业出版社 2014 - 6
在通往“Python技术殿堂”的路上,本书将为你编写健壮、优雅、高质量的Python代码提供切实帮助!内容全部由Python编码的最佳实践组成,从基本原则、惯用法、语法、库、设计模式、内部机制、开发工具和性能优化8个方面深入探讨了编写高质量Python代码的技巧与禁忌,一共总结出91条宝贵的建议。每条建议对应Python程序员可能会遇到的一个问题。本书不仅以建议的方式从正反两方面给出了被实践证明为十分优秀的解决方案或非常糟糕的解决方案,而且分析了问题产生的根源,会使人有一种醍醐灌顶的感觉,豁然开朗。
《编写高质量代码:改善Python程序的91个建议》针对每个问题所选择的应用场景都非常典型,给出的建议也都与实践紧密结合。书中的每一条建议都可能在你的下一行代码、下一个应用或下一个项目中显露锋芒。建议你将本书搁置在手边,随时查阅,相信这么做一定能使你的学习和开发工作事半功倍。
Python数据科学指南 豆瓣
作者: 印度 Gopi Subramanian 萨伯拉曼尼安 人民邮电出版社 2016 - 11
本书从讲解如何在数据科学中应用Python开始,陆续介绍了Python的工作环境,如何用Python分析数据,以及数据挖掘的概念,然后又扩展到机器学习。本书还涵盖了缩减原则、集成方法、随机森林、旋转森林和超树等方面的内容,这些都是一个成功的数据科学专家所必需掌握的。
阅读本书,你将学会:
■ 揭示数据科学算法的完整范畴;
■ 高效地掌握和使用numpy、scipy、scikit-learn和matplotlib等Python库;
■ 了解进阶回归方法的建模和变量选择;
■ 进一步彻底理解集成方法的潜在含义及实施;
■ 在各种各样的数值和文本数据集上解决实际问题;
■ 熟悉先进的算法,如梯度提升、随机森林、旋转森林等。
本书特色:
■ 内容明确且易于跟学;
■ 甄选重要的任务与问题;
■ 精心组织编排内容,有效解决问题;
■ 清晰易懂的讲解方式;
■ 书中呈现的解决方案能够直接应用到实际问题中。
深入浅出Pandas 豆瓣
作者: 李庆辉 机械工业出版社 2021 - 7
如果你想充分发挥Python的强大作用,如果你想成为一名好的Python工程师,你应该先学好Pandas。
这是一本全面覆盖了Pandas使用者的普遍需求和痛点的著作,基于实用、易学的原则,从功能、使用、原理等多个维度对Pandas做了全方位的详细讲解,既是初学者系统学习Pandas难得的入门书,又是有经验的Python工程师案头必不可少的查询手册。
本书共17章,分为七部分。
第1部分(第1~2章) Pandas入门
首先介绍了Pandas的功能、使用场景和学习方法,然后详细讲解了Python开发环境的搭建,Z后介绍了Pandas的大量基础功能,旨在引领读者快速入门。
第二部分(第3~5章) Pandas数据分析基础
详细讲解了Pandas读取与输出数据、索引操作、数据类型转换、查询筛选、统计计算、排序、位移、数据修改、数据迭代、函数应用等内容。
第三部分(第6~9章) 数据形式变化
讲解了Pandas的分组聚合操作、合并操作、对比操作、数据透视、转置、归一化、标准化等,以及如何利用多层索引对数据进行升降维。
第四部分(第10~12章) 数据清洗
讲解了缺失值和重复值的识别、删除、填充,数据的替换、格式转换,文本的提取、连接、匹配、切分、替换、格式化、虚拟变量化等,以及分类数据的应用场景和操作方法。
第五部分(第13~14章)时序数据分析
讲解了Pandas中对于各种时间类型数据的处理和分析,以及在时序数据处理中经常使用的窗口计算。
第六部分(第15~16章) 可视化
讲解了Pandas的样式功能如何让数据表格更有表现力,以及Pandas的绘图功能如何让数据自己说话。
第七部分(第17章) 实战案例
介绍了从需求到代码的思考过程,如何利用链式编程思想提高代码编写和数据分析效率,以及数据分析的基本方法与需要掌握的数据分析工具和技术栈,此外还从数据处理和数据分析两个角度给出了大量的应用案例及代码详解。
2022年12月29日 已读
Pandas 是神器,Python做数据处理的,绕不过它去。本书介绍的Pandas的多数功能。最后的案例吃透,就能胜任许多的分析工作啦。
python 数据分析 编程
Programming Python 豆瓣
作者: [美] Mark Lutz O'Reilly Media 2006 - 8
Already the industry standard for Python users, "Programming Python" from O'Reilly just got even better. This third edition has been updated to reflect current best practices and the abundance of changes introduced by the latest version of the language, Python 2.5. Whether you're a novice or an advanced practitioner, you'll find this refreshed book more than lives up to its reputation. "Programming Python, Third Edition" teaches you the right way to code. It explains Python language syntax and programming techniques in a clear and concise manner, with numerous examples that illustrate both correct usage and common idioms. By reading this comprehensive guide, you'll learn how to apply Python in real-world problem domains such as: GUI programming; Internet scripting; Parallel processing; Database management; and Networked applications. "Programming Python, Third Edition" covers each of these target domains gradually, beginning with in-depth discussions of core concepts and then progressing toward complete programs. Large examples do appear, but only after you've learned enough to understand their techniques and code. Along the way, you'll also learn how to use the Python language in realistically scaled programs--concepts such as OOP and code reuse are recurring side themes throughout this text. If you're interested in Python programming, then this O'Reilly classic needs to be within arm's reach. The wealth of practical advice, snippets of code and patterns of program design can all be put into use on a daily basis--making your life easier and more productive.
流畅的Python 豆瓣
Fluent Python
9.8 (16 个评分) 作者: [巴西] Luciano Ramalho 译者: 安道 / 吴珂 人民邮电出版社 2017 - 5
【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。