代码和数学是相知相惜的好伙伴，它们基于共同的理性思维，数学公式的推导可以自然地在编写代码的过程中展开。本书带领程序员使用自己熟知的工具，即代码，来理解机器学习和游戏设计中的数学知识。通过Python代码和200多个小项目，读者将掌握二维向量、三维向量、矩阵变换、线性方程、微积分、线性回归、logistic回归、梯度下降等知识。

◎本书把Python技术和量化投资实例结合起来，分4个篇章介绍了Python工具、量化投资统计与计量分析方法、量化投资组合与资产定价理论及应用，以及量化投资策略。 ◎本书实例丰富，有很强的针对性，各章详细介绍了实例的具体操作过程，读者只需按照所介绍的步骤按部就班地操作，就能掌握全书的内容。 ◎本书可供经管类本科高年级学生与研究生参考使用，同时对从事数据分析的实际工作者也大有裨益。 ◎本书配套实例的全部数据文件，可免费给读者提供。

本书详细地介绍了Python语言的一些 功能以及常见数据类型的 用法， 适合有一定基础的读者深入学习Python编程。本书的主要内容包括常见内置类型（数值、字符串和集合等）的 用法和潜在的陷阱，用于文本处理的格式化方法和正则表达式，用于数值计算和大规模数据处理的math包和numpy包等。此外，文件存储、随机数生成和图表绘制也是本书的重要内容。本书还开发了一个“RPN脚本解释器”项目，该项目贯穿本书的各个章节，通过对该项目的学习，你也可以开发出自己的“语言”。

流畅的Python 致力于帮助Python开发人员挖掘这门语言及相关程序库的优质特性，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。流畅的Python 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。

本书旨在帮助读者以 快的速度，系统地从Excel VBA脚本编程转入Python脚本编程，或者从Python脚本编程转入VBA脚本编程，或者同时学会两种脚本编程方法。本书使用Excel VBA和Python双语言对照的方式，能帮助VBA用户快速掌握Python脚本编程，并使用双语实现Excel脚本编程和数据处理自动化。本书包括对象模型、界面设计、文件操作、Excel函数、Excel图形、Excel图表、Excel数据透视表、正则表达式、统计分析和混合编程等内容。关于Python方面，本书详细地介绍了xlwings包的使用方法。本书适合任何对Excel脚本开发感兴趣的读者阅读，如有编程需求的职场办公人员、数据分析人员、大学生、科研人员和程序员等。

本书介绍了如何利用Python3开发网络爬虫。本书为第2版，相比于第1版，为每个知识点的实战项目配备了针对性的练习平台，避免了案例过期的问题。另外，主要增加了异步爬虫、JavaScript逆向、App逆向、页面智能解析、深度学习识别验证码、Kubernetes运维及部署等知识点，同时也对各个爬虫知识点涉及的请求、存储、解析、测试等工具进行了丰富和更新。本书适合Python程序员阅读。