Python已成为数据驱动和AI优先的金融界的 编程语言。一些 的投资银行和对冲基金现在都使用Python及其生态系统来构建核心交易和风险管理系统。在本书的第二版中，Yves Hilpisch向开发人员和定量分析师展示了如何使用Python包和工具进行金融数据科学、算法交易和计算金融学。第二版针对Python 3进行了 新，其中的大部分代码都采用了Jupyter Notebooks的形式，为几乎所有的示例提供了可执行交互式版本。在共5部分内容中，你将学习到Python及其生态系统是如何为从事金融业务的公司和个人提供技术框架的。
这是一本全面介绍Python面向对象编程的图书。本书共分为4部分。第1章至第6章深入讲解了面向对象编程的核心原则和概念，以及它们在Python中的实现方式。第7章至第9章仔细探讨了Python的数据结构、内置类和方法等，以及如何从面向对象编程的角度进行分析和应用。 0章至 2章探讨了设计模式及其在Python中的实现。 3章和 4章涵盖了测试和并发两个重要主题。整本书以一个机器学习分类算法的实现案例贯穿始终，并不断探讨各种实现方式的优劣。 本书针对的是Python面向对象编程的新手，假设读者具备基本的Python技能。 对于有其他面向对象编程语言背景的读者，本书将展示Python的许多特性。
本书是“鸢尾花数学大系：从加减乘除到机器学习”从书中编程板块的第二册。 编程板块 册《编程不难》着重介绍如何零基础入门Python编程，本书则在《编程不难》基础之上深入探讨如何用Python完成数学任务及板块数据可视化。 本书是本系列中的一本真正意义上的“图册”。内容覆盖科技制图、计算机图形学、创意编程、趣味数学实验、数学科学、机器学习等。本书“毫无节制”地展示数学之美，而且提供特别实用且容易复制的创作思路、做图技巧、编程代码。 本书包含8个板块共36章内容。前5个板块（共18章）专注于各种可视化手段，是可视化中的“术”；后3个板块（共18章）选取了18个话题来展示数学之美，是可视化中的“艺”，阅读这18章时，请关注每个可视化方案的创意思路、作图技巧、数学工具。 本书读者群包括程序员、科技制图开
别浪费时间让Python去适应你在其他语言中学到的模式。尽管Python的简单性可迅速提高你的工作效率，但这往往意味着你并未运用该语言所提供的所有特性。 通过这本实践指南的 新版，你将学会如何利用 理念来编写有效的现代Python 3代码。 发现并应用超出你过往经验之外的Python 3惯用特性。作者Luciano Ramalho将带你了解Python的核心语言特性和库，并教你如何使代码 短、 快、 具可读性。 新版进行了重大的 新，共包含五部分，每部分都相当于一本迷你书： 数据结构：序列、字典、集合、Unicode和数据类。 作为对象的函数：头等函数、相关设计模式和函数声明中的类型提示。 面向对象的惯用法：组合、继承、mixin、接口、运算符重载、协议和 多静态类型。 控制流：上下文管理器、生成器、协程、async／await和线程／进程池。 元编
