《Python编程 从入门到实践 第3版》 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：第一部分介绍用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的最新特性，等等。 《Python编程快速上手 让繁琐工作自动化 第2版》 本书是一本面向初学者的Python编程实用指南。本书不仅介绍了Python语言的基础知识，而且通过案例实践教读者如何使用这些知识和技能。本书的第一部

《机器学习 : 全彩图解 微课 Python编程》是 鸢尾花数学大系：从加减乘除到机器学习 丛书的最后一册，前六本解决了编程、可视化、数学、 数据方面的诸多问题，而《机器学习 : 全彩图解 微课 Python编程》将开启机器学习经典算法的学习之旅。 《机器学习 : 全彩图解 微课 Python编程》设置了 24 个话题，对应四大类机器学习经典算法（回归、分类、降维、聚类），覆盖算法包括： 回归分析、多元线性回归、非线性回归、正则化回归、贝叶斯回归、高斯过程、k 最近邻分类、朴素贝叶 斯分类、高斯判别分析、支持向量机、核技巧、决策树、主成分分析、截断奇异值分解、主成分分析进阶、 主成分分析与回归、核主成分分析、典型相关分析、 k 均值聚类、高斯混合模型、最大期望算法、层次聚类、 密度聚类、谱聚类。 《机器学习 : 全彩图解 微课 Python编程》选取算

9787115613639 Python编程 从入门到实践 第3版 109.80 9787115551870 Python编程快速上手 让繁琐工作自动化 第2版 89.00 9787115642363 Python极客项目编程（第2版） 69.80 9787115562883 Python编程实战 妙趣横生的项目之旅 99.90 《Python编程 从入门到实践 第3版》 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：第一部分介绍用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的最新特性，等等。

《数据有道 : 数据分析 图论与网络 微课 Python编程》是 鸢尾花数学大系 从加减乘除到机器学习 丛书的第三板块 ( 实践板块 ) 中的一本关于数据 科学的分册。 实践 这个板块，我们将会把学到的编程、可视化， 特别是数学工具应用到具体的数据科学、 机器学习算法中，并在实践中加深对这些工具的理解。 《数据有道 : 数据分析 图论与网络 微课 Python编程》可以归纳为 7 大板块 数据说、数据处理、时间数据、图论基础、图的分析、图与矩阵、图论实践。 这 7 个板块 ( 共 25 章内容 ) 都紧紧围绕一个主题 数据！ 《数据有道 : 数据分析 图论与网络 微课 Python编程》以数据为名，以好奇心和疑问为驱动，主动使用 编程 可视化 数学 工具进行探索。《数据有道 : 数据分析 图论与网络 微课 Python编程》将 会回顾鸢尾花书前五本主要的工具，让大家对很多概念从似懂非懂变

《可视之美:数据可视化 数学艺术 学术绘图 Python创意编程》是 鸢尾花数学大系：从加减乘除到机器学习 丛书中编程板块的第二册。编程板块第一册《编程不难》着重介绍如何零基础入门Python编程，《可视之美:数据可视化 数学艺术 学术绘图 Python创意编程》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。 《可视之美:数据可视化 数学艺术 学术绘图 Python创意编程》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。《可视之美:数据可视化 数学艺术 学术绘图 Python创意编程》 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。 《可视之美:数据可视化 数学艺术 学术绘图 Python创意编程》包含8个板块共36章内容。前5个

本书全面系统地介绍了Python语言在常见办公场景中的自动化解决方案。全书分为5篇21章，内容包括Python语言基础知识，Python读写数据常见方法，用Python自动操作Excel，用Python自动操作Word 与 PPT，用Python自动操作文件和文件夹、邮件、PDF 文件、图片、视频，用Python进行数据可视化分析及进行网页交互，借助ChatGPT轻松进阶Python办公自动化。 本书适合各层次的信息工作者，既可作为初学Python的入门指南，又可作为中、高级自动化办公用户的参考手册。书中大量的实例还适合读者直接在工作中借鉴。

本书将帮助你使用Python编写出高质量、高效的并且易于与其他语言和工具集成的代码。本书根据Python专家Mark Lutz的著名培训课程编写而成，是易于掌握和自学的Python教程。 本书每一章都对Python语言的关键内容做单独讲解，并且配有章后习题、编程练习及详尽的解答，还配有大量注释的示例以及图表，便于你学习新的技能并巩固加深自己的理解。第5版基于Python2.7和3.3版本，同时也适用于其他Python版本。无论你是编程新手还是其他编程语言的资深开发者，本书都会是你学习Python的理想选择。 本书主要内容： * 学习Python的主要内置对象类型，如数字、列表和字典。 * 使用Python语句创建和处理对象，并学习Python的通用语法模型。 * 使用函数减少代码冗余，使用包代码结构实现代码重用。 * 学习Python模块，从而封装语句、函数和其他工具，以便构建大型组件。 *

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。

金融风险管理已经成为各个金融机构的职能部门。特别是随着全球金融一体化不断地深入发展，金融风险管理越发重要，也日趋复杂。金融风险管理师(FRM)就是在这个大背景下推出的认证考试，FRM现在已经是金融风险管理领域****的国际认证考试。本丛书以FRM考试、二级考纲内容为中心，并且突出介绍实际工作所需的金融建模风险管理知识。本丛书将金融风险建模知识和Python编程有机地结合在一起，配合丰富的彩色图表，由浅入深地将各种金融概念和计算结果可视化，帮助读者理解金融风险建模核心知识，提高数学和编程水平。 《Python金融风险管理FRM(基础篇)》是本系列图书的第6本，共分12章。《Python金融风险管理FRM(基础篇)》的第1章和第2章主要介绍Python基础编程内容，比如数据类型、运算符、条件循环语句、读写操作、函数等。第3章和第4章主要介绍NumPy和Scipy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。

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。

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。第10章至第12章探讨了设计模式及其在Python中的实现。第13章和第14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。 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。第10章至第12章探讨了设计模式及其在Python中的实现。

本书参考高等学校理工科 高等数学 线性代数 概率论与数理统计 运筹学 等课程教学大纲，使用Python语言实现相关计算、图形展示及模型求解，内容包含Python编程语言入门、极限的运算、函数的求导及积分、微分方程求解、级数、行列式计算、线性方程组求解、随机变量及其分布、随机变量的数字特征、参数估计、假设检验、方差分析与回归、线性规划、非线性规划、动态规划、图与网络计划及排队论等。本书内容翔实，文字精练，例题丰富，注重本科数学理论与科学计算的密切结合。 本书可以作为高等学校理工科在校本科生的学习实验用书，也可以作为对Python科学计算感兴趣的人员的参考用书。

本书由Python pandas项目创始人Wes McKinney亲笔撰写，详细介绍利用Python进行操作、处理、清洗和规整数据等方面的具体细节和基本要点。你将在阅读过程中学习到新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。 本书由Wes McKinney创作，他是Python pandas项目的创始人。本书是对Python数据科学工具的实操化、现代化的介绍，非常适合刚学Python的数据分析师或刚学数据科学以及科学计算的Python编程者。数据文件和相关的材料可以在GitHub上找到：使用IPython shell和Jupyter notebook进行探索性计算；学习NumPy(Numerical Python)的基础和高级特性；入门pandas库中的数据分析工具；使用灵活工具对数据进行载入、清洗、变换、合并和重塑；使用matplotlib创建富含信息的可视化；将pandas的groupby功能应用于对数据集的切片、分块和汇总；分析并操作规则和不规则的时间序列数据；利用完整的、详细的示例学习如

本书详细地介绍了Python语言的一些高级功能以及常见数据类型的高级用法，非常适合有一定基础的读者深入学习Python编程。本书的主要内容包括常见内置类型（数值、字符串和集合等）的高级用法和潜在的陷阱，用于文本处理的格式化方法和正则表达式，用于数值计算和大规模数据处理的math包和numpy包等。此外，文件存储、随机数生成和图表绘制也是本书的重要内容。本书还开发了一个 RPN脚本解释器 项目，该项目贯穿本书的各个章节，通过对该项目的学习，你也可以开发出自己的 语言 。

本书作者在构建Python程序的过程中，将经过证明的、做过类测试的、回归基本的策略首次引入到Python程序设计教学中。本书以聚焦问题解决的分层渐进方法介绍了编程的基本原理，并在各个章节增加了新的语法和概念，以及展示了好的编程风格应该是什么样的，分阶段开发了一个复杂的程序。本书关注的是问题的解决，强调算法思维。

你的Python项目是否正在变得越来越庞大？随着代码的扩展，调试和维护工作变得更加艰难，你是否感到痛苦？Python是一种容易学习和使用的语言，但这也意味着系统可以迅速发展到无法理解的程度。值得庆幸的是，Python具有帮助开发者克服可维护性困境的功能。 在这本实用的书中，作者Patrick Viafore将告诉你如何限度地使用 Python的类型系统。你将看到用户定义的类型（如类和枚举），以及Python的类型提示系统。你还将学习如何使Python代码具有可扩展性，以及如何基于一个全面的测试策略构建安全网。利用这些知识和技术，你将编写更清晰、更易于维护的代码。 通过学习本书，你将： *了解为什么类型在现代开发生态系统中是必不可少的。 *了解类、字典和枚举等类型选择是如何反映特定意图的。 *在不加剧臃肿的情况下使Python代码在未来可扩展。 *使用流行的Python工

本书作为《基于 Python 的金融分析与风险管理（第2版）》一书的姊妹篇，整合了源于现实金融市场和日常实务的119个原创案例，涉及403项编程任务。本书囊括了丰富多样的金融场景，涵盖利率、汇率、债券、股票、基金、信托、资管、远期、互换、期货、期权等金融产品，还涉及商业银行、证券公司、期货公司、保险公司、信托公司、资产管理公司、基金管理公司、金融控股公司等不同业态的金融机构，尽可能覆盖金融实战中涉及Python编程的各种场景。 本书着眼于从业者可能涉及的金融实战案例，并结合具体的职场角色给出了基于Python的高性能解决方案。通过阅读本书，读者能够全方位地了解金融市场的运作，深刻洞察处理各类金融工作的实战技能。

本书提供了一种独特的方法来讲解Python编程入门，内容符合新的ACM/IEEECS和相关的计算课程倡议，以及由美国国家科学基金会赞助的数据科学本科课程。内容涵盖了新的主题和应用的覆盖面，模块化架构使教师能够方便地调整文本，适应课程需求。通过本书，你将学习： 538个案例研究，471道练习题和项目，557道自我测验题。基于IPython和Jupyter Notebook的即时反馈。问题求解、算法开发、控制语句、函数等基础知识。 列表、元组、字典、集合、Numpy数组、pandas Series和DataFrame。 2D/3D的静态、动态和交互式可视化。 字符串、文本文件、JSON序列化、CSV、异常。 过程式、函数式和面向对象的程序设计方法。 数据科学入门 ：基础统计、模拟、动画、随机变量、数据整理、回归。 隐私、安全、伦理、可重现、透明。 AI、大数据和云数据科学案例研究：NLP、Twitter数据挖掘、IBM Wa

《对比Excel，轻松学习Python数据分析》内容简介 集Python、Excel、数据分析为一体是本书的一大特色。 本书围绕整个数据分析的常规流程：熟悉工具 明确目的 获取数据 熟悉数据 处理数据 分析数据 得出结论 验证结论 展示结论进行Excel和Python的对比实现，告诉你每一个过程中都会用到什么，过程与过程之间有什么联系。本书既可以作为系统学习数据分析操作流程的说明书，也可以作为一本数据分析师案头的实操工具书。 本书通过对比Excel功能操作去学习Python的代码实现，而不是直接学习Python代码，大大降低了学习门槛，消除了读者对代码的恐惧心理。适合刚入行的数据分析师，也适合对Excel比较熟练的数据分析师，以及从事其他岗位想提高工作效率的职场人。 《对比Excel，轻松学习SQL数据分析》内容简介 全书分为3 篇：第1 篇主要介绍数据分析的基础知识，包

本书作者总结多年运营公众号心得，通过与大量粉丝的实际互动，了解读者的真实需求，并针对读者在学习和工作中经常遇到的问题，总结了100 Python常用知识图解；30 Python 自动化办公实战案例；10 综合项目实战案例，案例涉及到行政、营销、法务，财务、运营、教师等职业，相信每位读者都能在本书中找到与自身需求相对应的案例。 无论你是学生，还是职场人士；无论你是零基础的编程小白，还是具有一定编程基础的程序员，都适合通过本书入门Python编程和自动化办公。

《Python核心编程（第3版）英文版》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）英文版》适合具有一定经验的Python开发人员阅读。