《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。

Go是一种简洁高效的编程语言，由Google设计，它将强大的静态类型与简单的语法和全面的标准库结合在一起，支持并发/并行编程等特性，能让程序员提高效率。本书主要面向希望使用Go创建应用程序的开发人员，作者讲解了如何充分利用Go语言实现高效程序，从基础知识开始介绍，逐步过渡到先进且复杂的特性。你将了解Go语言是如何构建在一个简单而一致的类型系统上，进而让你有全面而富有成效的开发体验，从而构建快速而健壮的跨平台运行的应用程序的。

《利用Python调试机器学习模型》详细阐述了利用Python调试机器学习模型的基本解决方案，主要包括代码调试、机器学习生命周期、为实现负责任的人工智能而进行调试、检测机器学习模型中的性能和效率问题、提高机器学习模型的性能、机器学习建模中的可解释性和可理解性、减少偏差并实现公平性、使用测试驱动开发以控制风险、生产测试和调试、版本控制和可再现的机器学习建模、避免数据漂移和概念漂移、通过深度学习机器学习调试、高级深度学习技术、机器学习进展简介、相关性与因果关系、机器学习中的安全性和隐私、人机回圈机器学习等内容。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。 本书可作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考用书，也可作为相关开发人员的自学用书和参考手册。

《数据有道 : 数据分析 图论与网络 微课 Python编程》是“鸢尾花数学大系—从加减乘除到机器学习”丛书的第三板块 ( 实践板块 ) 中的一本关于数据 科学的分册。“实践”这个板块，我们将会把学到的编程、可视化， 特别是数学工具应用到具体的数据科学、 机器学习算法中，并在实践中加深对这些工具的理解。 《数据有道 : 数据分析 图论与网络 微课 Python编程》可以归纳为 7 大板块—数据说、数据处理、时间数据、图论基础、图的分析、图与矩阵、图论实践。 这 7 个板块 ( 共 25 章内容 ) 都紧紧围绕一个主题—数据！ 《数据有道 : 数据分析 图论与网络 微课 Python编程》以数据为名，以好奇心和疑问为驱动，主动使用“编程 可视化 数学”工具进行探索。《数据有道 : 数据分析 图论与网络 微课 Python编程》将 会回顾鸢尾花书前五本主要的工具，让大家对很多概念从

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，

虽然技术在进步，硬件也越来越物美价廉，但如今软件工程师仍需要关注程序的性能优化。本书将介绍软件效率问题、Go语言快速入门知识、如何实现高效编程，告诉大家如何高效进行性能优化，以及何时进行，并给出需要的工具和相关知识，让你使用较少的资源实现高效编程。

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。

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。

Go语言"入门易，精通难”。想要用Go语言写出优质的软件，不仅要了解Go语言的语法，还需要对Go语言的特性、软件的通用编写方法、软件项目的组织方法、并发程序设计、软件测试、软件性能优化等方面都有的了解。 本书既聚焦于Go语言，又不限于Go语言，介绍了开发者在使用Go语言时经常犯的100个经典错误，内容侧重于语言核心和标准库。对大多数错误的讨论都提供了具体的示例，以说明在什么时候容易犯这样的错误。这不是一本教条主义的图书，每个解决方案都详细传达了它应该适用的上下文。

本书分为上、下两大部分，共计22章。部分（~11章）由浅入深地介绍Python的基础知识，包括变量、数值、条件语句、文本字符串、循环语句、元组、列表、字典、集合、函数、对象、类、模块、库，等等。掌握这些基础知识将为运用Python奠定牢固的基础。第二部分（2~22章）介绍Python的应用，所涉及的领域包括Web应用、数据库、网络和机器学习。你将学会用Python处理时间、进行网络通信、完成数据科学任务等，还会了解并发的相关知识。

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。

本书从基础的知识开始，讲解Web开发的整个流程，展示如何使用Python做测试驱动开发。本书由三个部分组成。靠前部分介绍了测试驱动开发和Django的基础知识，并在每个阶段进行严格的单元测试。第二部分讨论了Web开发要素，探讨了Web开发过程中不可避免的问题，以及如何通过测试解决这些问题。第三部分探讨了一些话题，如模拟技术、集成第三方认证系统、Ajax、测试固件以及持续集成等。第2版全部使用Python 3，并针对新版Django全面升级，介绍了由外而内的测试驱动开发流程。本书适合Web开发人员阅读。