本书是一本全面介绍有关Python语言和Python程序开发专业知识的参考手册。书中详细介绍了Python开发工具的安装和使用、Python语言的语法结构、Python内置对象、库和模块以及Python与其他语言的扩展和嵌入，并专门介绍了有关Python网络和Web编程的内容和实例。本书列举了Python对象和模块中提供的所有类型、方法和函数，并辅以适当的示例，系统地展示了Python包含的功能及其使用方法。本书的内容面向Python语言的各层次用户，可以为不同层次的读者提供相应的信息。针对从其他编程语言转到使用Python语言的程序员，本书还重点介绍了Python的跨平台功能。本书为Python程序员提供了丰富的参考信息，当Python程序员需要在回忆或解读这种开源语言的语法及其众多强大的功能模块时，可能会因缺少文档而需要获得帮助，这时可以参考本书中的内容。这奉技术手册可以用来方便地查

本书是Python经典实例解析，采用基于实例的方法编写，每个实例都会解决具体的问题和难题。主要内容有：数字、字符串和元组，语句与语法，函数定义，列表、集、字典，用户输入和输出等内置数据结构，类和对象，函数式和反应式编程，Web服务，等等。

书中描述了Python程序的基本构件：类型、操作符、语句、函数、模块、类以及异常，此外还介绍了更多主题，包括复杂的实例，讲述了如何使用Python定制库来创建大型程序。

Python是一种脚本语言，在各个领域得到了日益广泛的应用。本书全面深入地对Python语言进行了讲解。本书首先讲述了构成Python语言的8个关键要素，之后分章节对其进行了详尽的阐述，包括数据类型、控制结构与函数、模块、文件处理、调试、进程与线程、网络、数据库、正则表达式、GUI程序设计等各个方面，并介绍了其他一些相关主题。全书内容以实例讲解为主线，每章后面附有练习题，便于读者更好地理解和掌握所讲述的内容。本书适合于作为Python语言教科书使用，对Python程序设计人员也有一定的参考价值。

本书按照一个Web产品从无到有、从简单变复杂、从基础到进阶的过程，多角度、全方位讲述了PythonWeb开发。内容涉及Web框架、测试、数据库、消息队列、服务化、持续集成等，把网站工程的全貌展现在读者的眼前，从其中可以了解Web工程从开发到上线的完整流程。另外，作者对当前现在正在流行的技术或工具，如Flask、Celery、Jupyter、Supervisor、SaltStack、Pandas等都有较为详细的阐述，可作为技术选型时的参考。对于Web开发者、使用Python语言的运维工程师和运维开发工程师、想提高Python技能的开发者、想了解PythonWeb开发的其他开发者，本书都适合阅读。

本书提供了非常易学的自然语言处理入门介绍，该领域涵盖从文本和电子邮件预测过滤，到自动总结和翻译等多种语言处理技术。在本书中，你将学会编写Python程序处理大量非结构化文本。你还将通过使用综合语言数据结构访问含有丰富注释的数据集，理解用于分析书面通信内容和结构的主要算法。《Python自然语言处理》准备了充足的示例和练习，可以帮助你：从非结构化文本中抽取信息，甚至猜测主题或识别“命名实体”；分析文本语言结构，包括解析和语义分析；访问流行的语言学数据库，包括WordNet和树库(treebank)；从多种语言学和人工智能领域中提取的整合技巧。本书将帮助你学习运用Python编程语言和自然语言工具包(NLTK)获得实用的自然语言处理技能。如果对于开发Web应用、分析多语言新闻源或记录濒危语言感兴趣——即便只是想从程序员视角观察人类语言

介绍Python人工智能的生态，涉及Python基础、网络爬虫、数据分析、可视化、图像处理、自然语言处理、机器学习、深度学习以及强化学习等内容。内容包括：一部分 Python基础；章 Python基础知识；第2章 数据结构；第3章 控制语言；第4章 函数；第5章 对象；第6章 Numpy基础；第7章 pandas基础（数据处理、交叉矩阵、统计分析）；第8章 可视化(Matplotlib和Seaborn等)；第9章 网络爬虫（解析网页、urllib和scrapy）；第二部分 Python图像处理；0章 SciPy；1章 OpenCV；2章 Dataset API（TensorFlow一个图像处理API）；第三部分 自然语言处理；3章 Python中文分词jieba（基础及实例）；4章 NLTK简介（基础及实例）；5章 Word2Vec简介（基础及实例）；第四部分 机器学习；6章 机器学习基础（介绍常用机器学习算法）；7章 sklearn简介（基础、常用算法实现）；8章 PySpark ML 基础（基础、典型算法及可视化）

Python是一门开源的编程语言，凭借其易学和灵活的特点，得到了越来越多人的认可和青睐。它在金融领域也有着非常好的应用现状和前景。本书聚焦于Python在金融分析与风险管理的应用，全书分为入门篇、基础篇和提高篇，共12章。入门篇对Python做了介绍并结合金融场景演示了Python的基本操作；基础篇结合金融场景，讲解NumPy、Pandas、Matplotlib、SciPy等Python模块的具体运用；提高篇详细讨论运用Python分析利率、债券、股票、期货、期权以及风险价值等内容。本书是专注于Python在金融领域运用的普及性读物，作者斯文博士在金融与风险管理方面有着深厚的积累，同时也有着丰富的编程经验，一直致力于倡导和推广Python在金融领域的运用。本书适合想要掌握Python应用的金融学习者、金融从业者阅读，也适合想要转行到金融领域的程序员以及对Python在金融领域的实践应用感兴

Python简单易学又功能强大，而且免费开源，在外的很多公司得到了广泛的应用。在科学计算、游戏、图像、人工智能、机器人、教育教学和航天飞机控制等很多领域，Python也是非常重要的编程工具。本书有大量的Python程序实例，包括绘制一些有趣的图形，解决一些常见的数学问题，爬取网络的信息，以及设计简单的交互性游戏。在程序实例的讲解中，介绍Python编程的基础知识。本书提供的编程实例，读者会非常感兴趣，愿意去验证和改编。本书提供的游戏，都是孩子们日常接触过的游戏，非常容易理解。建议读者自行运行、修改、拆分、组装这些程序，看看自己的改动会如何影响最终的程序效果。本书适合广大读者在Python编程学习的入门阶段使用。年龄小的读者需在家长的辅导下学习和理解。

普林斯顿大学三位经验丰富的教师精心设计了这本跨学科、易于理解的Python语言程序设计的入门教材，强调重要的、引人入胜的应用，而不是无实用价值的问题，适用于高等院校计算机、工程及相关专业的本科生，以及从事编程工作的专业人员。