《Python 网络爬虫与数据可视化应用实战》是一本介绍大数据时代用 Python 进行数据获取、数据清洗 和数据可视化分析的技术图书。全书共分两篇，其中第 1 篇主要介绍了数据获取的相关知识，具体内容包 括 HTML、JSON 与网络爬虫基础，爬取静态网页，使用 CSS 选择器爬取数据，遍历 HTML 网页并获取 数据，使用 XPath 表达式与 Ixml 包创建爬虫程序，使用 Selenium 爬取动态网页，Scrapy 爬虫框架的使用， 数据存储等 ；第 2 篇主要介绍数据分析及可视化相关知识，具体内容包括数据可视化基础知识，Pandsa 数 据处理，使用 Pandas、Matplotlib、Seaborn、Bokeh 等工具进行数据分析和可视化等。每篇均设置特别章 节进行了综合案例演练，提高综合水平。 《Python 网络爬虫与数据可视化应用实战》一书内容丰富，涵盖面广，特别适合作为大中专院校相关 专业的教材，也适合作为大数据分

《Python语言科研绘图与学术图表绘制从入门到精通》系统介绍了使用Python语言进行数据处理、分析和科研绘图的相关知识和技能。 全书共11章，章讲解Python基础，第2章讲解数据处理与分析，第3章讲解科研绘图与学术图表绘制库，第4章讲解绘制单变量图形，第5章讲解绘制双变量图形，第6章讲解绘制多变量图形，第7章讲解绘制其他2D图形，第8章讲解绘制3D图形，第9章讲解地理信息可视化，0章讲解数据学术报告、论文和出版，1章讲解实战训练营。 《Python语言科研绘图与学术图表绘制从入门到精通》包含大量实例，内容由浅入深，循序渐进，既可作为Python与数据科学相关技能的教材，也可作为研究人员的实用手册，尤其适合需要绘制高质量科研图表的研究人员和在读研究生。

数字化转型背景下，Python作为一门简单、易学、速度快、免费、开源的主流编程语言，广泛应用于大数据处理、人工智能、云计算等各个领域，是众多高等院校学生的必修基础课程，也是堪与Office办公软件应用比肩的职场人士的技能。同时随着数据存储、数据处理等大数据技术的快速进步，机器学习的各种算法在各行各业得以广泛应用，同样成为高校师生、职场人士迎接数字化浪潮、与时俱进提升专业技能的必修课程。本书将“Python课程学习”与“机器学习课程学习”有机结合，推动数字化人才的培养，提升人才的实践应用能力。 全书内容共17章。、2章介绍Python的入门知识和进阶知识；第3章介绍机器学习的概念及各种术语及评价标准；第4~10章介绍相对简单的监督式学习方法，包括线性回归算法、二元Logistic回归算法、多元Logistic回归算法、判别分析算法、朴素贝叶

Spark数据处理引擎是一个惊人的分析工厂：输入原始数据，输出洞察。PySpark用基于Python的API封装了Spark的核心引擎。它有助于简化Spark陡峭的学习曲线，并使这个强大的工具可供任何在Python数据生态系统中工作的人使用。 《Python和PySpark数据分析》帮助你使用PySpark解决数据科学的日常挑战。你将学习如何跨多台机器扩展处理能力，同时从任何来源(无论是Hadoop集群、云数据存储还是本地数据文件)获取数据。一旦掌握了基础知识，就可以通过构建机器学习管道，并配合Python、pandas和PySpark代码，探索PySpark的全面多功能特性。 主要内容 组织PySpark代码 管理任何规模的数据 充满信心地扩展你的数据项目 解决常见的数据管道问题 创建可靠的长时间运行的任务

本书提供了23种经过验证的的、可视化、示例驱动的模式，涉及抽象类、多重继承、GUI编程和小部件、图形类、绘图和绘图、数学、数据库、Python装饰器、图像、线程、迭代器、创建可执行代码等，从而编写更加健壮、高效、可维护和优雅的Python代码，生成功能强大、灵活的程序。

本书是一本真正地从零开始讲解Python编程的图书，它旨在让零基础读者较快地掌握编程知识，并能使用程序来满足自己的需要。 本书共有9个部分，除部分外，其余部分都以一个阶段性项目结尾。部分（~2章）介绍了学习编程的意义；第2部分（第3~6章）介绍编程的基本知识；第3部分（第7~12章）讲解了字符串、元组以及与用户交互的代码；第4部分（3~15章）介绍如何编写程序来进行选择；第5部分（6~19章）主要涉及循环的相关知识；第6部分（第20~23章）引入了函数和模块化的相关概念；第7部分（第24~29章）介绍了一些高级对象类型，如可变对象、列表、字典等；第8部分（第30~34章）为面向对象编程的相关知识；第9部分（第35~38章）介绍了一些可供读者使用的现成代表库。

《学习Python（第6版）》深入浅出地讨论了大部分Python 编程主题。利用从本书中学到的Python 知识，读者可以掌握高质量软件研发背后的逻辑。书中采用一种易懂的、循序渐进的方法来介绍基本的编程概念，先从控制结构、函数和列表等概念开始，再深入讨论类。这有助于确保读者理解基本的编程概念，并知道如何解决现实中的问题。书中每一章都包括清晰美观的代码清单、真实世界的例子和大量练习。 《学习Python（第6版）》针对Python 3.11 进行了全面更新，新增或改进了大量主题，尤其适合想要高效掌握Python 新特性的读者。

本书主要介绍如何使用PowerBuilder进行数据库应用系统开发。全书分为三个部分：部分包括章到第5章，主要介绍PowerBuilder编程的入门知识；第二部分包括第6章到第9章，着重介绍基于ASA数据库的应用系统开发和发布方法；第三部分包括0章和1章，主要介绍面向网络的分布式应用程序的开发方法。书中配有大量操作实例，选题典型，具有普遍代表性。本书示例在Windows XP SP2 PowerBuilder 10.0 ASAnywere 9.0 EAServer5.2构建的开发环境中调试通过。 本书可供PowerBuilder的初中级用户，从事数据库管理系统开发的相关人员以及软件编程爱好者使用，还可作为社会相关办学、大中专院校的辅助教材使用。 为了方便读者学习和操作，我们将提供书中示例的源程序代码下载（.wenyuan.），以便读者在学习过程中快速查看各示例的相关代码和运行效果。

本书讲解软件架构系统各方面的内容，从顶层设计到用于支持高层功能的低层细节。本书首先介绍软件架构的含义并给出简单的设计示例，之后分为四个部分涵盖软件开发生命周期中的各个阶段：讨论构成系统的每个组成单元的一般性原则及其核心内容；重点介绍一些成功的架构模式，包括它们的优势和局限性；阐述如何进行软件测试以及如何构建和共享代码；讲解持续运维，涵盖日志、系统度量、性能分析、代码调试和架构调整等内容。本书将帮你形成架构思维，了解软件开发的思路和项目中要考虑的重点问题。

本书教你如何从基于时间的数据（如日志、客户分析和其他事件流）中获得即时、有意义的预测。在这本通俗易懂的书中，作者通过带有注释的Python代码进行全面演示，你将学习用于时间序列预测的统计和深度学习方法。通过跟随书中的实例锻炼你的技能，你很快就会准备好建立自己的准确、有洞察力的预测。

当数据科学家使用Python处理数据，并希望创建展示ML模型的数据应用程序，以及进行易于创建的交互式可视化时，那么Streamlit将是最理想的选择。Streamlit for Data Science(第2版)向数据科学家展示了如何在Python内快速创建和部署小部件和仪表板。这可以帮助他们在几小时内而不是几天内创建原型。 为了掌握Streamlit这项技术，需要通过大量的实际案例来学习。本书由一个富有创造力的Streamlit用户编写，他在版发布后就一直使用该技术，本选题建立在前一版的实用性基础上，带来大量的更新，包括将Streamlit连接到Snowflake数据仓库，部署在Hugging Face上，以及在GitHub上提供完全更新的代码库，通过这些内容可以帮助读者练习新发布的技能。 读者将从Streamlit的基础知识开始Streamlit的学习，并通过使用机器学习模型和制作高质量的交互式应用程序逐渐熟悉Streamlit的使用技巧。本书通

《Python数据预处理》详细阐述了与Python数据预处理相关的基本解决方案，主要包括NumPy和Pandas简介、Matplotlib简介、数据、数据库、数据可视化、预测、分类、聚类分析、数据清洗、数据融合与数据集成、数据归约、数据转换等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。 本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学用书和参考手册。

《Python金融数据分析》详细阐述了与Python金融数据分析相关的基本解决方案，主要包括获取金融数据、数据预处理、可视化金融时间序列、探索金融时间序列数据、技术分析和构建交互式仪表板、时间序列分析与预测、基于机器学习的时间序列预测、多因素模型、使用GARCH类模型对波动率进行建模、金融领域中的蒙特卡罗模拟、资产配置、回测交易策略、识别信用违约、机器学习项目的高级概念、金融领域的深度学习等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。

本书从实战角度系统论述了Python 爬虫技术的核心知识，并通过大量的真实项目帮助读者深入掌握Python 爬虫技术及其实现。本书提供了大量实战案例，演绎采用各种技术编写Python 爬虫的方式。读者可以任意组合使用这些技术，完成非常复杂的爬虫应用。本书共20 章，分为五篇。篇：基础知识（～2 章），主要包括Python 编程环境的搭建、IDE 的安装和使用、 的基础知识、网页基础（HTML、CSS、JavaScript）、爬虫的基本原理、Session、Cookie。第二篇：网络库（第3～5 章），主要包括网络库urllib、urllib3 和requests 的核心使用方法，例如，发送 请求、处理超时、设置 请求头、处理中文字符、搭建和使用代理、解析链接、Robots 协议等。第三篇：解析库（第6～9 章），主要包括3 个常用解析库（lxml、Beautiful Soup 和pyquery）的使用方法，同时介绍了多种用于分析HTML 代码的技术，例如，

《Python青少年趣味编程108例（全视频微课版）》以Python 3.10版本为基础，通过108个案例，详细、全面地介绍Python的基础知识和使用方法，通过制作多种有趣味的编程作品，让读者在思考中充分发挥想象力和创造力。本书共分为9章，章概述Python下载、安装的方法和编程环境的应用；第2章介绍Python的基础知识；第3章讲解以条件进行判断的选择结构；第4章探究重复执行的循环结构；第5章讲述字符串的应用方法；第6章介绍列表、元组与字典的作用与方法；第7章分析函数进阶应用的方法；第8章阐述turtle画图应用模块的相关知识；第9章探究运用Python编程语言综合解决实际问题的方法。 《Python青少年趣味编程108例（全视频微课版）》可作为中小学生的编程启蒙读物，也可供对Python编程感兴趣的读者学习参考，还可作为学校编程兴趣班及相关培训机构的教材。