本书是享誉 的Python入门书，影响了超过250万读者。全书分两部分： 部分介绍用Python编程所必须了解的基本概念，包括强大的Python库和工具，以及列表、字典、if语句、类、文件和异常、代码测试等内容；第二部分将理论付诸实践，讲解如何开发三个项目，包括简单的2D游戏、利用数据生成交互式的信息图以及创建和 简单的Web应用，并帮助读者解决常见编程问题和困惑。第3版进行了全面修订：使用了文本编辑器VS Code，新增了介绍removeprefix()方法和removesuffix()方法的内容，并且在项目中利用了Matplotlib和Plotly的 特性，等等。

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。

全书分为 8 章， 主要内容如下：第1章介绍学术论文插图绘制的规范性和基本原则以及学术论文插图的配色基础；第2章介绍绘制学术论文插图的主要工具，并重点介绍 Matplotlib、Seaborn、ProPlot 以及 SciencePlots 工具包的语法及其重要特征；第3章介绍学术论文中常见的单变量图及其绘制方法，包括直方图、密度图、Q-Q 图等；第4章介绍学术论文中常见的双变量图及其绘制方法， 具体包括误差线、柱形图、箱线图、相关性散 点图以及矩阵热力图等；第5 章介绍学术论文中常见的多变量图及其绘制方法，包括等高线图、点图系列、 三元相图、 3D 图系列以及 RadViz 图等；第 6 章介绍学术论文中常见的空间数据型图及其绘制方法，包括分 级统计地图、连接线地图、等值线地图以及子地图等；第 7 章介绍学术论文中常见的可视化图及其绘制方法，包括配对图系列、韦恩图、泰勒图

磨砺编程技能，平替ChatGPT！Python是一门既简单又强大的编程语言，被广泛应用于数据分析、大数据、网络爬虫、自动化运维、科学计算和人工智能等领域。Python也越来越重要，成为 计算机等级考试科目，某些中小学也开设了Python编程课程。本书秉承有趣、有料、好玩、好用的理念，通过3个漫画人物的轻松对话、搞笑形象及夸张动作，把复杂的Python技术问题简单化。本书总计16章：第1章介绍Python的历史和特点，并进行开发环境搭建；第2～5章介绍Python的基础知识，包括数据类型、表达式、流程控制等；第6～7章介绍Python常用的容器类型数据和字符串数据；第8～11章介绍Python的进阶内容，包括函数、类与对象、异常处理、常用内置模块等； 2～16章介绍Python实用库的使用方法，包括文件读写、图形用户界面、网络通信、数据库访问和多线程等。本书在每一章中都安排了

《Python金融大数据分析 第2版》分为5部分，共21章。第1部分介绍了Python在金融学中的应用，其内容涵盖了Python用于金融行业的原因、Python的基础架构和工具，以及Python在计量金融学中的一些具体入门实例；第2部分介绍了Python的基础知识以及Python中非常有名的库NumPy和pandas工具集，还介绍了面向对象编程；第3部分介绍金融数据科学的相关基本技术和方法，包括数据可视化、输入/输出操作和数学中与金融相关的知识等；第4部分介绍Python在算法交易上的应用，重点介绍常见算法，包括机器学习、深度神经网络等人工智能相关算法；第5部分讲解基于蒙特卡洛模拟开发期权及衍生品定价的应用，其内容涵盖了估值框架的介绍、金融模型的模拟、衍生品的估值、投资组合的估值等知识。《Python金融大数据分析 第2版》本书适合对使用Python进行大数据分析、处理感兴趣的金融行

《用Python编程和实践！深度学习教科书》是一本专门针对有一定编程经验，但没有Python和机器学习相关经验的读者编写的参考书籍，目标是让读者能够独立编写出机器学习相关的应用程序。书中首先介绍了机器学习和Python语言的基础知识，然后对NumPy、Pandas、matplotlib等在Python中使用频率较高的软件库进行讲解； 对基础的机器学习及深度学习技术进行实践与挑战，并 终使读者达到能够运用深度学习技术之一的CNN来实现图像识别任务项目的技术水平。 本书特点是用编程实践的方法学习，特别适合深度学习初学者及参与人工智能（AI）相关开发的程序员、研究人员和理工科学生。

本书本着能让新手快速上手量化交易的原则，循序渐进地讲解了量化交易入门所需要的知识，以及大量的开发技巧与交易技巧，具有很强的实用性。vn.py是机构级别的量化交易软件，掌握vn.py框架原理并且熟练运用，有利于新手快速搭建属于自己的量化交易系统。Python语言有非常强大的数据分析库，对于交易策略的研发具有天然优势，且其易学性也深受初学者喜爱。本书即以Python+vn.py这一流行组合写作，从量化交易的起源及其发展进程入手，在简单介绍Python量化编程基础，以及详细解析vn.py架构之后，深入且全面地介绍了CTA策略、海龟策略，以及新策略的开发流程。

Python因其简单易学、功能强大、开发效率高、拥有强大的第三方库等优点，使其成为学习人工智能的编程语言。《NumPy数据处理详解——Python机器学习和数据科学中的高性能计算方法》就从Python中经常使用的NumPy库的基础知识入手，讲解了实用的高速数据处理方法。大数据时代，NumPy因其包含大量的数学函数，能够处理多维数组，而且处理速度堪比C语言，所以NumPy也成为机器学习和数据科学领域数据处理不可或缺的库。全书详细介绍了NumPy基础知识、NumPy与数组操作、NumPy数学函数的应用和NumPy机器学习编程方法，特别适合机器学习工程师、数据科学家、人工智能开发相关人员系统学习NumPy使用方法，或将此书作为案头手册，随时翻阅查看。

《Python金融大数据分析 第2版》分为5部分，共21章。第1部分介绍了Python在金融学中的应用，其内容涵盖了Python用于金融行业的原因、Python的基础架构和工具，以及Python在计量金融学中的一些具体入门实例；第2部分介绍了Python的基础知识以及Python中非常有名的库NumPy和pandas工具集，还介绍了面向对象编程；第3部分介绍金融数据科学的相关基本技术和方法，包括数据可视化、输入/输出操作和数学中与金融相关的知识等；第4部分介绍Python在算法交易上的应用，重点介绍常见算法，包括机器学习、深度神经网络等人工智能相关算法；第5部分讲解基于蒙特卡洛模拟开发期权及衍生品定价的应用，其内容涵盖了估值框架的介绍、金融模型的模拟、衍生品的估值、投资组合的估值等知识。《Python金融大数据分析 第2版》本书适合对使用Python进行大数据分析、处理感兴趣的金融行

本书是《看漫画学Python》的进阶版本，继续秉承有趣、有料、好玩、好用的理念，并继续采用《看漫画学Python》一书中3个不同的漫画人物角色，通过这3个角色之间的轻松对话把复杂的技术问题简单化。《看漫画学Python 2：有趣、有料、好玩、好用（全彩进阶版）》总计12章。第1章讲解Python的IDE工具PyCharm的基础知识、 功能和调试功能；第2章讲解如何用Python绘图库Turtle绘制基本图形；第3章讲解Python的Qt库PyQt的基础知识和用法；第4章讲解如何用分词库实现分词，以及如何用词云库形成词云；第5章讲解如何用OpenCV库实现图像处理和人脸检测；第6章讲解网络爬虫技术；第7章讲解如何用Python访问MySQL；第8章讲解如何用Python解析XML文档；第9章讲解如何用xlwings库操作Excel文件； 0章讲解如何用pyecharts库进行数据可视化。 1～12章通过两个项目实战帮助读者将前10章所学的内容融

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

《Python编程从数据分析到机器学习实践（微课视频版）》是一本基于Python语言进行数据分析和机器学习的入门与应用类图书，也是一本兼顾实战要求的视频教程。具体内容包括：Jupyter Notebook应用，Numpy科学计算、矩阵、线性代数和 技术，Matplotlib基础知识和 应用，Scipy基础知识和高级应用，Pandas基础知识、数据处理和基于时间应用，Scikit-learn基础知识与应用等。本书突出了代码编写的实战要求，为每一章提供了生动有趣的实践内容，包含了文字处理、图像识别、音频编辑、数据分析及预测等实际案例。本书的编写基于Python 3.7的 版本。另外，本书配备了608分钟的微视频讲解、提供完整的源代码及PPT课件下载。具体下载方法见“前言”中的相关介绍。 《Python编程从数据分析到机器学习实践（微课视频版）》适合具有Python编程基础的IT编程工程师、计算机相关专

本书主要介绍如何使用Python中的matplotlib、Seaborn、plotnine、Basemap等包绘制专业图表。本书首先介绍Python语言编程的基础知识，以及NumPy和Pandas的数据操作方法；再对比介绍matplotlib、Seaborn和plotnine的图形语法。本书系统性地介绍了使用matplotlib、Seaborn和plotnine绘制类别对比型、数据关系型、时间序列型、整体局部型、地理空间型等常见的二维和三维图表的方法。另外，本书也介绍了商业图表与学术图表的规范与差异，以及如何使用matplotlib绘制HTML交互页面动画。

本书是一本黑客技术的入门实战书籍，从开始的工具选择，一直到攻击演示，由浅入深地引导读者全面系统地掌握网络安全防范技术，借助Python打造更安全的网络。本书分为11章，提供了互联网和局域网中30余种网络攻击的攻击方式和防范秘籍，利用Python工具和脚本让网络更安全。这30余种方法，包括SQL注入、内网攻击、木马潜伏、漏洞监测等，笔者按照攻击手法将其分为11类，每种手法从概念、原理、工具、防范秘籍等方向进行了阐述，是一本所有公司都该入手的网络安全防范入门书。 本书内容丰富，选取了典型的示例，实用性强，适合网络入门者和对Python语言有初步了解的读者阅读。