我们身处的这个世界联系越来越紧密、越来越可配置，越来越可编程，也越来越可计算，这已经不是秘密。你可以一直做个被动的参与者，也可以主动地学写代码。通过这本《Head First编程之旅（Python语言描述）》,你会学着用计算的方式思考问题，并了解如何编写代码让你的计算机、移动设备或者任何有CPU的设备为你做事。利用Python编程语言，你会循序渐进地学习编程的核心概念以及计算机科学中的基本内容，如数据结构、存储、抽象、递归和模块化。

本书是全国高等学校（安徽考区）计算机水平考试配套教材，面向对程序设计具有 零基础 的学生开发，主要包括Python基础知识、组合数据类型、函数、文件、计算机生态、高级应用和对应实验设计等内容；注重基础，突出重点、兼顾考试、资源丰富，配有无纸化考试系统、课件、教案、例题代码、习题及实验参考答案，既便于老师教学，也便于学生学习使用；适合作为高等学校公共计算机程序设计语言课程教材，也可作为学生参加计算机水平考试的指导书。

用Python很容易就可以写出程序，所以这门语言特别流行，但Python独有的一些特征与表现手法却不是开发者能够轻松掌握的，而且其中还有许多陷阱，经常容易把人困住。本书能够帮你掌握真正的Pythonic编程方式，充分发挥Python的优势，写出健壮而高效的代码。Scott，Meyers在其名著EffectiveC++中开创了一种用简明的场景实例来讲述编程经验的方式，本书作者BrettSlatkin也沿用这种方式，向大家讲解Python的编程原则、开发技巧与便捷方案，形成90条建议并配有实用的范例代码，以便大家能够扎实地掌握Python语言。Slatkin在Google做了多年的Python基础架构工作，根据多年的经验，他在书中指出了一些很少有人注意的问题，并告诉大家如何用相应的代码范式来提升程序的稳定程度与效率。通过本书，你会了解怎样用易于理解、易于维护且易于改进的代码来完成关键的编程任务。本版不

FastAPI是基于Python语言的轻量级、成熟的Web后端开发框架。它除了简单易学、能提供自动生成的API文档外，还有一个重要优点是支持异步技术，其性能可以与NodeJS、GO语言相媲美，为Web项目高并发访问提供了 好的技术选择。另外，FastAPI定位为商业级的前后端分离开发框架，为前端技术提供了简单易用的调用接口。目前， 外不少互联网企业，都采用该框架作为商业项目开发基础。本书 部分为基础篇，系统介绍了FastAPI的使用；第2部分为实战篇，通过后端FastAPI框架与前端Vue.js框架的组合，给出了一个商业实战项目案例。

本书从Python主流框架Scrapy的简介及网络爬虫知识讲起，逐步深入到Scrapy进阶实战。本书从实战出发，根据不同需求，有针对性地讲解了静态网页、动态网页、App应用是如何爬取所需数据，以及Scrapy是如何部署分布式爬取， 还介绍了用Scrapy + Pandas是如何进行数据分析及数据展示，让读者不但可以系统地学习Scrapy编程的相关知识，而且还能对Scrapy应用开发有 为深入的理解。 本书分为12章，涵盖的主要内容有Scrapy框架简介；Scrapy网络爬虫知识介绍；Scrapy开发环境的搭建；Scrapy架构及编程；Scrapy进阶；实战项目：Scrapy静态网页的爬取；实战项目：Scrapy动态网页的爬取；实战项目：Scrapy爬取App应用数据；Scrapy的分布式部署与爬取；分布式的实战项目；用Selenium框架测试网站；用Scrapy + Pandas进行数据分析。 本书内容通俗易懂，实例典型，实用性强，特别适合学习Python主流

数据预处理是数据分析、数据挖掘或人工智能中 的环节，它通过一定的方法将存在诸多问题的低质量数据处理变成高质量数据，在一定程度上提高数据分析或数据挖掘等工作的效率。 本书以Jupyter Notebook为主要开发工具，采用理论与实例相结合的形式，全面地介绍数据预处理的相关知识。全书共8章，其中第1章介绍数据预处理的入门知识；第2～6章介绍科学计算库NumPy和数据分析库pandas，以及通过pandas库实现数据获取、数据清理、数据集成、数据变换和数据规约的功能；第7章介绍数据清理工具OpenRefine的安装及使用；第8章结合前期的核心知识进行实战演练。除第1章外，其他章均配置了丰富的示例或案例，读者可以一边学习一边练习，巩固所学的知识，并在实践中提升实际开发能力。 本书附有配套视频、源代码、习题、教学课件等资源。为帮助初学者 好地学习

本书围绕数据的表示、存取、计算、分析和可视化等内容分两部分详细介绍Python语言程序设计：Python程序设计基础部分（第1章至第6章）主要介绍Python作为一门 编程语言所涉及的语法知识、控制结构、函数与模块、类和对象、图形界面设计，并穿插了计数、累加、连乘等数值计算常用算法内容；Python数据管理与分析部分（第7章至 1章）主要介绍数据文件操作、数据库操作、数据分析和数据可视化等知识。本书按照首先论道、继而论理、然后操作的顺序，从哲学视角看程序设计，使读者在认识物质世界规律的过程中了解计算机的特点、程序设计的特点和人机交互的规律，在认识世界、解释世界和改造世界的实践中掌握Python编程特点、技术和技巧，学会结构化程序设计、面向对象程序设计、人机交互界面设计和数据分析等方面的编程技术。本书可供大数据专业学生学

本教材为Python数据分析立体教材，以任务为导向，结合大量数据分析案例及教学经验，深入浅出地介绍Python语言在处理Excel格式数据时的重要方法及内容，详尽地介绍了Python第三方库xlrd库、xlwt库、xlwings库、pandas库、matplotlib库、numpy库和pyplot库的基本操作方法。 为读者明确如何利用所学知识解决问题，设置了多个案例，每个案例都配有程序运行源代码，读者可通过二维码链接到网站上下载实际代码，查看运行结果，同时配以作者精心制作的视频讲解，轻松愉快地学会用Python玩转各领域数据，能够真正地学以致用。 本教材适用于高校计算机公共基础程序设计课程和数据分析课程，也可供需要处理大量Excel数据、工作重复度较高的工作人员使用。

本书是关于计算机编程的科普书，它包含了计算机软件的发展历史、原理、数据结构，以及基本算法等内容，并进一步探讨了动态规划、概率统计和神经网络等进阶知识。作者通过轻松的笔调，由浅入深地对编程的本质进行了直观、具体的讨论。虽然书中的例子都是用Python编写的，但是介绍的编程方法和思想却是通用的。书中的实例都有对应的完整代码实现，涉及初等数学、数据结构、排序与查找、数理统计、动态规划及神经网络等多个方面。这些实例把编程原理讲解和程序代码结合在一起，从而让概念 加容易理解。 本书适合学习Python，以及编程的读者阅读。

本书借助大量有趣的模型和实例，介绍复杂系统及模型的相关概念。本书使用的Python语言被认为是 的数据分析和建模工具，设计高效且易学易用。本书采用理论分析与实践相结合的方式，建立系统的数学模型及相应的计算机模型和虚拟仿真实验。本书适合对复杂性科学有浓厚兴趣并具备一定计算机编程技术的读者阅读。希望读者通过阅读本书，可以学会用模型思考问题，掌握对自然、经济和社会中复杂现象的建模与仿真技术，从而研究和预测它们的发展态势。本书配套的程序源代码，可以登录华信教育资源网（www.hxedu.com.cn）免费下载。 本书适合作为高等院校管理类、工程类、信息技术类等专业的相关课程教材，也可供社会相关从业人员参考阅读。

\\\"Python 的丰富模块（module）以及广泛的应用范围，使Python 成为当下重要的计算机语言之一。本书尝试将Python 常用模块与应用分门别类组织起来，相信只要读者遵循本书实例，一定可以轻松学会Python 语法与应用，逐步向Python 高手之路迈进，这也是撰写本书的目的。 为了提升阅读体验，《Python 归来: 增强版》为彩色印刷，在图书结构、案例选择以及代码样式上都进行了细心设计，力争呈现给读者一本与众不同的编程图书。本书适合所有对Python 编程感兴趣的读者阅读，同时也可以作为院校和培训机构的相关专业教材。 \\\"

在本书中，你会看到用来处理文本、数据类型、算法、数学计算、文件系统、网络通信、Internet、XML、Email、加密、并发性、运行时和语言服务等各个方面的实用代码和解决方案。在内容安排上，每一节都会全面介绍一个模块，并提供一些很有价值的补充资源链接，这使得本书成为一本理想的Python标准库参考手册。