本书是享誉全球的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定制简单的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。

《Python编程实战：妙趣横生的项目之旅》基于Python语言，通过项目展示Python的奇妙应用，适合Python初学者学习。在本书中，你将使用Python编程语言模拟探索火星、木星以及银河系遥远的地方，体验诗人的意境，了解高级的金融知识等。你还会学到各种各样的技术，如马尔可夫链分析技术、蒙特卡罗模拟、图像叠加技术、基因遗传算法等。与此同时，你还会学习一些模块的使用方法，例如pygame、Pylint、pydocstyle、Tkinter、python-docx、Matplotlib和pillow等。 《Python编程实战：妙趣横生的项目之旅》基于一些有趣的项目进行讲解，能够让读者在新奇的项目案例中体验学习Python的乐趣。此外，读者还能将自己所学的知识与实际的应用程序开发、数据库设计和解决实际问题联系起来，提升自己的项目实践能力。

金融量化分析不仅需要掌握金融领域的知识，还需要掌握相关的计算机编程技术。《Python金融量化分析》全面、系统地介绍金融量化分析所需要掌握的技能。无论是具有丰富的编程经验的读者，还是普通的投资爱好者，均可参照本书内容开发自己的量化交易策略回测代码，实现金融量化分析辅助投资的目的。 《Python金融量化分析》共9章，涵盖的主要内容有金融量化交易策略分析概述，Python的基础语法，Pandas模块基础，NumPy基础，数据获取与清洗，金融量化交易策略实战，TA-Lib、Empyrical与Mplfinance模块的使用方法，金融数据回归分析，ARIMA与VAR模型在金融量化领域的应用，开源金融量化交易策略回测框架Backtrader的使用方法等。掌握这些内容，可以解决金融量化分析涉及的编程语言基础、数据获取、量化交易策略构建、统计学与金融学理论在金融量化领域的高级应用，

本书提倡理解为主，应用为王。因此，只要有可能，小甲鱼（注：作者）都会通过生动的实例来让大家理解概念。 虽然这是一本入门书籍，但本书的 野心 并不止于 初级水平 的教学。本书前半部分首先讲解基础的Python 3语法知识，包括列表、元组、字符串、字典以及各种语句；之后循序渐进地介绍一些相对高级的主题，包括抽象、异常、魔法方法以及属性迭代器。后半部分则围绕着Python 3在爬虫、界面开发和游戏开发上的应用，通过实例引导读者进行深入学习和探究，既富有乐趣，又锻炼了读者的动手能力。 本书适合学习Python 3的入门读者，也适合对编程一无所知，但渴望用编程改变世界的朋友们。

本书主要以国内A股市场为例，借助第三方量化交易平台，讲述了KNN、线性模型、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等常见机器学习算法在交易策略中的应用，同时展示了如何对策略进行回测，以便让读者能够有效评估自己的策略。 另外，本书还讲解了自然语言处理（NLP）技术在量化交易领域的发展趋势，并使用时下热门的深度学习技术，向读者介绍了多层感知机、卷积神经网络，以及长短期记忆网络在量化交易方面的前瞻性应用。 本书没有从Python基础语法讲起，对于传统交易策略也只是一带而过，直接将读者带入机器学习的世界。本书适合对Python语言有一定了解且对量化交易感兴趣的读者阅读。

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。本书总计12章。第1章讲解Python的IDE工具PyCharm的基础知识、高级功能和调试功能；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；第10章讲解如何用pyecharts库进行数据可视化。第11～12章通过两个项目实战帮助读者将前10章所学的内容融会贯通。本书贯穿了动手实践环节，旨在帮助读者

本书就Python基础知识和交易策略的基本原理为切入点，由浅入深介绍了如何从零基础使用vn.py搭建自己交易系统。本书从原理着手到代码实践，内容由最基本的Python基础知识与Python中金融分析的常用包，逐步由浅入深介绍常用的指标并将使用vn.py进行实现。 本书共分为8章，第1章与第2章介绍vn.py的环境搭建与Python常用的工具包，为后面使用vn.py实现交易策略做准备；第3章与第4章介绍vn.py框架和量化交易的基础知识；第5章到第7章从易到难介绍不同的交易策略并配合大量的实例讲解，进一步巩固vn.py代码的使用，第8章讲解如何在实盘中运行交易策略。 本书面向零基础的新手和有一定计算机与金融知识基础的读者，以通俗易懂的语言和示例阐述量化交易的实现原理，适于对于量化交易有兴趣的读者。带有详细注释的代码将帮助读者进一步理解vn.py的框架和交易策略。

在这个数据为王的时代，无论是从事何种行业，每天都会与海量的且类型多样的数据打交道，如何从这些数据中获取需要的信息，并进行相应的分析和可视化展示，是很多程序员和职场人士非常关心的一个问题。本书以功能强大且容易上手操作Python语言为基础，全面讲解了数据的获取、处理、分析及可视化的呈现。 全书共17章，内容涉及Python基础知识、Python数据处理和分析的实用模块、数据分析、数据爬虫技术、数据可视化等方面。还对数据分析中的几大经典算法，数据决策树、关联规则、聚类与分群也进行了详细的介绍。为了便于读者对Python知识的掌握，本书还提供了大量的编程代码以及实战案例。 本书适合各行各业的数据分析从业人员学习，也适合想要提高工作效率的职场人士，对于Python编程感兴趣的读者，本书也是一本不错的参考读物。

本书不是一本编程技术书，而是一本讲解如何利用Python实现办公自动化的案例型教程。 全书共12章，结构上可划分为3个部分。第1部分（第1章、第2章）主要讲解Python编程环境搭建、Python核心语法知识、文件系统操作、文本处理等Python高效办公的基础知识与基本技能。第2部分（第3～10章）全面讲解如何利用Python高效地完成与Word、Excel、PowerPoint等常用办公软件相关的操作。第3部分（第11章、第12章）主要讲解如何利用Python模拟鼠标和键盘操作，快速完成批量化和流程化的工作。 本书理论知识精练，案例典型实用，学习资源齐备，十分适合具备一定的办公软件操作基础又想进一步提高工作效率的办公人员阅读，对于Python编程初学者而言也是相当不错的参考资料。

本书是笔者多年从事高校教学经验的结晶之作。全书深入浅出地讲解了使用Python语言进行游戏开发以及帮助读者快速掌握游戏设计的基本原理和方法，同时提高应用Python语言编程的能力。 全书精选11个游戏案例，涵盖不同的游戏类型，每章围绕一个经典游戏案例展开，并突出一个游戏编程的主题。本书涉及的主要知识点包括游戏循环的原理、鼠标及键盘事件的处理、碰撞检测及处理、随机数的运用、定时器的使用、游戏场景的滚动、角色动画的播放、音效及音乐的播放、缓动效果、游戏关卡设计、游戏人工智能的原理及运用等。本书将Python语法知识及常用的编程技巧糅合在各个游戏案例中进行介绍，为读者展示Python语言的实际运用场景。 本书内容安排合理，架构清晰，注重理论与实践相结合，适合作为Python开发零基础读者的教程，也可作为高等院校的辅导教材，

如果你想充分发挥Python的强大作用，如果你想成为一名好的Python工程师，你应该先学好Pandas。 这是一本全面覆盖了Pandas使用者的普遍需求和痛点的著作，基于实用、易学的原则，从功能、使用、原理等多个维度对Pandas做了全方位的详细讲解，既是初学者系统学习Pandas难得的入门书，又是有经验的Python工程师案头必不可少的查询手册。 本书共17章，分为七部分。 部分（第1～2章） Pandas入门 首先介绍了Pandas的功能、使用场景和学习方法，然后详细讲解了Python开发环境的搭建，Z后介绍了Pandas的大量基础功能，旨在引领读者快速入门。 第二部分（第3～5章） Pandas数据分析基础 详细讲解了Pandas读取与输出数据、索引操作、数据类型转换、查询筛选、统计计算、排序、位移、数据修改、数据迭代、函数应用等内容。 第三部分（第6～9章） 数据形式变化 讲解了Pandas的分

这是国内首先使用tkinter设计GUI的中文Python书籍之一。 本书主要讲解如何在窗口内使用Python的内部模块tkinter设计图形用户接口(GUI)程序，使用户可以利用图形接口与计算机沟通。tkinter模块是一个跨平台的窗口应用程序，使用它设计的程序未来可以在Windows、Mac、Linux系统上执行。 Python的tkinter模块内部有许多Widget(可以翻译为控件或组件或部件)，有了这些Widget就可以设计出所有与图形接口相关的程序应用。本书介绍的tkinter模块Widget包括Button(按钮)、Canvas(画布)、Checkbutton(选项钮)、Entry(文本框)、Frame(框架)、Label(卷标)、LabelFrame(卷标框架)、Listbox(窗体)、Menu(菜单)、MenuButton(单选按钮)、Message(信息)、OptionMenu(下拉式窗体)、PanedWindow(面板)、RadioButton(选项钮)、Scale(滚动条值控制)、Scrollbar(滚动条)、Spinbox(可微调输入控件)、Text(文字区域)、TopLevel(上层窗口)。 此外，本书还介绍

Python 是目前***的编程语言之一。本书将从零开始教读者如何通过 Python 实现办 公自动化。全书共 10 章，分为 3 部分：第一部分（第 1~5 章）包括从零基础入门 Python 的 基础知识（数据类型、函数、类与对象、捕获异常、文件操作、管理模块等）；第二部分（第 6~9 章）以操作办公文档为主，介绍如何使用 Python 代码处理 Word、Excel、PPT、PDF 文档， 实现文档办公自动化；第三部分（第 10 章）为进阶部分，内容涉及桌面自动化、发送邮件、 网络请求、定时任务、GUI、打包程序等，可以帮助读者进一步提高工作效率。本书代码逻 辑完整清晰，强调各种易错点，以便读者在学习过程中实现效率**化。读者可以将本书案 例当成模板。 本书适合想要学习 Python 语言的在校师生或职场办公人员，也适合零基础的学习者入 门 python 编程。

面向用Python进行控制系统设计的人，边学边用Python进行编程实践。重点阐述以状态空间模型为对象的现代控制系统的设计。全书分七章，包括： Pythhon环境的构建、数据和流控制、反馈控制、状态空间模型、闭环系统的控制设计、开环系统的控制设计、PID控制相位进延迟补偿，以及稳健性控制数字实现的高级控制系统设计。

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内容简介这既是一本能带领读者零基础快速掌握Python数据分析方法与流程的工具书，又是一本从电商出发指导读者解决各类数据分析问题的实用指南。首先，本书以Python数据分析中使用率极高的Pandas为切入点，注重对数据分析思维和技能的培养，详细讲解了Pandas的操作以及数据分析的方法，可覆盖80%以上的数据分析应用场景，为数据分析师打下坚实基础。然后，本书以电商这个广大读者熟知且普适性极强的业务领域为依托，通过大量案例讲解了报表自动化、行业机会挖掘、用户分层、用户分群、用户偏好分析、同期群分析、指标波动归因分析、品牌分析等8大电商场景的数据分析方法，理论与案例深度融合。本书以实用为本，聚焦重点，Python数据分析常用的高频功能不到Python数据分析能力的20%，本书去繁就简，只专注于能解决大部分问题的重点模块。本书以实战制胜

本书共分为四个部分。*部分是Python语言基础，主要介绍Python的基础编程、数据结构、结构化编程、函数以及模块和包等内容，掌握这一部分可以算是Python基本入门。第二部分是Python编程进阶，包括面向对象的编程、面向数据的分析与可视化以及数据持久化等内容，掌握了这一部分可以进行Python的专业编程实践。第三部分是使用PyQt进行界面开发。PyQt是一种常用而强大的图形用户界面(GUI)设计工具，使用它可以设计出美观、易用的用户界面。掌握这一部分，可以在大型项目团队中完成比较核心的工作。第四部分是vn.py量化交易平台，为读者提供高水平实践机会，在巩固专业程序员水平的同时，也在一个Python的重要应用领域中进行深入的探索。

《Python Excel 高效办公：轻松实现 Python 数据分析与可视化》从 Python 语言的基础语法讲 起，介绍了如何使用 Python 实现各种常用的 Excel 数据处理操作，并给出若干个 Python 商业数据分 析应用案例。通过本书的学习，读者应该可以自动化批量完成日常的 Excel 数据处理工作，从而避免 烦琐的手工操作。 本书共 12 章，涵盖的主要内容包括：Python 开发环境搭建；Python 语法基础；Python 文件管理； 用 Python 操作 Excel 工作簿、工作表、单元格、表格；用 matplotlib 和 xlwings 在 Excel 中自动绘制 统计图表；Pandas 数据结构、Pandas 数据处理和数据分析操作；用 Python 分析客户数据、销售数据、 广告数据等。 《Python Excel 高效办公：轻松实现 Python 数据分析与可视化》用读者熟悉的 Excel 概念和操 作导入 Python 编程的各种知识点，使编程初学者更容易理解和接受。本书适合经常使用 Ex

本书通过数学和自然科学中的计算例子来讲授计算机程序设计。选择语法简单紧凑且功能强大的Python语言作为编程语言。本书关注于问题的计算求解过程，而不是程序语言细节，书中使用了大量的案例，并专注问题定义、分析和程序求解以及程序正确性验证。通过本书的学习，读者将能使用程序员的方式进行思考，并能写出正确优质的程序。

本书是一本讲解如何使用Python来快速处理的视频的案例型图书。全书共包含12个章节的内容。第1~2章主要讲解Python编程环境的搭建、Python的基础语法知识。第3~4章主要讲解素材收集基础——爬虫技术基础和素材自动收集实战。第5章为moviepy视频剪辑基础，主要介绍moviepy工作与安装方式等。第6~11章通过大量典型案例，从视频的导入导出开始，详细讲解剪辑技巧、视频色彩调整、标题和字幕效果、音频的处理等多个方面的内容，让读者了解视频自动化处理的流程。第12章为moviepy实战应用，选用几个具有代表性的案例展示如何调用Python中的moviepy模块来快速自动处理视频的。 本书内容全面、条理清晰，讲解通俗易懂，除了必要的代码讲解，还对代码中使用到的相关函数进行了深入剖析，带领读者深入学习视频自动化剪辑的操作技巧。本书适合想要学习视频剪辑，提高视频

在大数据时代的今天，无论是产品开始还是精准化营销越来越离不开大数据的支持，如何从浩瀚的网络中获取自己想要的大数据？这就需要网络爬虫，而是世界上80%的爬虫都是基于Python开发出来的，所以python爬虫技术是大数据挖掘、分析与可视化的基础。 本书面向零基础读者，从如何合法使用爬虫和Python编辑环境的安装开始到不同类型爬虫程序的开发都进行了详尽的讲解，从Python基础语法到Requests库、正则表达式、Scrapy框架、Beautiful Soup一个都不少。同时在相关地方也讲解了部分数据挖掘和数据分析的基础内容。

本书共有7章。其中第1～6章为本书的核心内容，可分为两部分：第壹部分包括第1章和第2章，介绍了Python语言编程的基础知识和Abaqus中的Python脚本接口基础知识，为后面的学习奠定基础；第二部分包括第3～6章，分别介绍编写脚本快速建立有限元模型、编写脚本访问输出数据库、编写脚本进行其他后处理、案例分享及常见问题等内容。通过大量的实例脚本和详细的注释讲解了编写、调试脚本和开发专有模块的方法，以提高Abaqus有限元分析的效率。 书中内容从实际应用出发，文字通俗易懂，深入浅出，读者不需要具备很深的编程功底，即可轻松掌握Python语言在Abaqus中的各种应用。 本书主要面向Abaqus软件的中级和高级用户，对于初级用户也有一定的参考价值。

《Python 3高级教程(第3版)》将引导你改进编程技术和方法，成为一名更具生产力和创造性的Python程序员。书中探讨的一些概念和特性不仅可以帮助你改进代码，而且还将加深你对Python社区中有关Python的哲学见解和细节理解。 《Python 3高级教程(第3版)》提供的一些工具有助于你编写简洁的创新性代码。书中首先回顾了Python的一些核心指导原则，这些指导原则将在本书后面的各种概念和示例中加以说明。本书的前半部分探讨了函数、类、协议和字符串的各个方面，并介绍了一些可能不是常识的技术，它们共同为你构筑坚实的Python编程基础。本书的后半部分涵盖了文档、测试和应用的发布。通过学习本书，你将能够开发一个复杂的Python框架,其中包含贯穿全书的思想。 作为第3版，本书新增和更新的内容包括迭代器在Python 3中的作用、使用Scrapy和Beautful Soup进行Web抓取、使

全书共18章，前11章主要讲解基础知识。第1章介绍了什么是量化投资，以及为什么要用Python。第2章介绍了如何搭建基础环境，介绍了常用的一些工具。第3章讲解python的基本应用和常用的库。第4章介绍python数据分析中常用的Numpy, Scipy, Pandas。第5章介绍数据分析的基础方法。第6章介绍数据的可视化，使用matplotlib库。第7章介绍基础的金融分析方法。第8章介绍技术分析和时序序列分析，从业界和学术界两种角度来进行分析。第9章介绍了投资组合理论和由此衍生出来的多因子模型。第10章介绍了金融市场中衍生品的分析，以期货和期权为主。第11章从利率开始，介绍了债券的分析方法。 从第12章开始进入实战篇。第12章讲解中国金融市场，主要针对二级市场，并介绍了针对不同市场的基本投资策略。第13章介绍了，研究策略时，所需的数据来源，开源数据和商业数据库都有