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。
本书是一本注重讲解深度学习技术原理的书，通过示例、图示详细介绍了深度学习、AI技术中通用的技术，对相关原理进行了透彻、通俗的解释，只要读者掌握一定的编程和数学基础，都能够快速进入深度学习的世界。本书开始先对深度学习的工具和必须具备的数学知识进行了详细介绍，后面才开始深度学习的相关内容，具体包括何谓深度学习，Python概要，深度学习中的数学知识，神经网络，反向传播，深度学习的编程实现，卷积神经网络以及深度学习的相关技术等。
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
《Python核心编程（第3版）》是经典畅销图书《Python核心编程（第二版）》的全新升级版本，总共分为3部分。第1部分为讲解了Python的一些通用应用，包括正则表达式、网络编程、Internet客户端编程、多线程编程、GUI编程、数据库编程、Microsoft Office编程、扩展Python等内容。第2部分讲解了与Web开发相关的主题，包括Web客户端和服务器、CGI和WSGI相关的Web编程、Django Web框架、云计算、高级Web服务。第3部分则为一个补充/实验章节，包括文本处理以及一些其他内容。 《Python核心编程（第3版）》适合具有一定经验的Python开发人员阅读。
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。
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。
本书主要从数学规划的视角出发，系统地介绍了数学优化问题建模和求解的相关理论、方法、实际案例，以及基于Python和数学规划求解器（COPT和Gurobi）的编程实战。 全书共分为四部分。第一部分为基本理论和建模方法，重点介绍了数学规划模型分类和建模方法（包括逻辑约束与大M建模方法、线性化方法）以及计算复杂性理论。第二部分为建模案例详解，通过理论、案例和实战相结合的方式，详细介绍了如何利用各种建模方法和数学规划求解器对实际生产活动中的优化问题进行建模和求解。这部分内容丰富，案例翔实，代码完整，旨在提高读者的实战能力。第三部分和第四部分聚焦于编程实战，主要讲解如何使用COPT和Gurobi求解器进行数学规划模型的编程求解。 这两部分内容涵盖了调用数学规划求解器的各种 用法，可以满足读者实现 化求解的需求。
Python是一种魅力无限的编程语言，在网络安全、攻防渗透、大数据分析、人工智能和机器学习等几乎所有目前热门的领域里都得到了广泛的应用。 Python编程技能俨然已经成为现代信息技术人员的标配能力之一。本书结合网络攻防对抗的各个核心知识点，对Python易于编程、高效编程和自带丰富模块等特点进行讲解和展示，以帮助读者深度学习和深刻理解Python在网络渗透当中的强大功能。 本书可作为大中专院校计算机技术、网络工程、信息安全和信息对抗技术等相关专业的教材或参考书，也可供相关专业技术人员阅读与参考。
本书基于Python讲解了信用风险管理和评分卡建模，用漫画的风格，从风险业务、统计分析方法、机器学习模型3个维度展开，详细讲解了信用风险量化相关的数据分析与建模手段，并提供大量的应用实例。作者在多加知名金融公司从事算法研究多年，经验丰富，本书得到了学术界和企业界多位金融风险管理专家的高度评价。全书一共9章，首先介绍了信用风险量化的基础，然后依次讲解了信用评分模型开发过程中的数据处理、用户分群、变量处理、变量衍生、变量筛选、模型训练、拒绝推断、模型校准、决策应用、模型监控、模型重构与迭代、模型报告撰写等内容。所有章节都由问题、算法、案例三部分组成，针对性和实战性都非常强。
《Python深度学习（第2版）》系统地讲解了机器学习、深度学习、强化学习理论知识，揭秘了各种神经网络架构如卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络和胶囊网络背后的原理和实际应用；讲解了如何使用高性能的算法和常用的Python框架来进行训练，以及如何解决计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域的问题；还讲解了生成模型方法以及如何使用变分自编码器和生成式对抗网络来生成图像； 深入研究强化学习的新发展领域，并介绍了一些 热门游戏Go、Atari和Dota背后的算法。 学习完本书，读者可以精通深度学习理论及其在现实世界中的应用。 《Python深度学习（第2版）》一书面向数据科学从业者、机器学习工程师以及对深度学习感兴趣的读者，也适合作为高校计算机专业的教材使用。
《Python程序设计基础实践教程》为《Python程序设计基础》（赵广辉等编著）的配套实践教材，全书包括人机交互、turtle绘图、数值类型、流程控制、函数、字符串、序列类型、集合与字典、文件和数据可视化共10类实验的31个Python实验项目，实验项目的设置与主教材同步，方便组织实践教学。 《Python程序设计基础实践教程》突破传统教学习惯，将培养复杂问题求解能力作为实验的主要目标。实验项目的设计着重培养学生灵活运用所学知识解决实际工程问题的能力，融入分而治之的思想和方法，培养学生利用函数与模块化程序设计方法解决复杂问题的能力。 《Python程序设计基础实践教程》为新形态教材，配套资源丰富，教学适用性强，适合作为高等学校Python程序设计课程教材，也适合初学Python程序设计语言的读者自学使用。 《Python程序设计基础实践教程》特色：
本书主要通过对Excel爬虫和Python爬虫的对比，介绍使用Excel和Python实现网络数据爬取的相关内容和方法。书中按照学习的递进层次分为基础篇、Excel爬虫篇和Python爬虫篇三部分内容，基础篇包括网络爬虫基础、网页和网站基础、网页开发者工具和Python编程基础等内容，Excel爬虫篇包括使用Excel的PowerQuery模块实现网络表格数据采集和相关案例实践等内容，Python爬虫篇包括网络爬虫初体验、各种第三方库的使用详解、Python爬虫案例、Scrapy框架和对比爬取福布斯榜单案例等内容。本书结构紧凑、内容翔实、图文并茂、案例丰富，适合对网络数据爬取感兴趣的读者，对从事数据科学、大数据相关工程的技术人员也具有一定的参考价值。
Python 是一门 流行的编程语言，不仅有着 广泛的应用，而且由于学习门槛较低，适合中小学生和青少年学习。 本书帮助读者利用Python语言进入编程世界。本书强调以计算和算法思维训练为导向，从计算机的工作原理和算法基础开始，详细介绍了Python 编程的基础知识，进而引入了数据结构、过程式编程和面向对象编程等话题。全书图文并茂，讲解细致，包含100 多道已解答和200 道未解答的练习，250 多道判断题，100 道多选题和100 道复习题，可以帮助读者牢固地掌握所学的知识。 本书适合任何希望使用正确的习惯和技术开始学习或教授计算机编程的人，尤其适合10岁以上的孩子或者他们的父母和老师教孩子学习编程。
