App Inventor的出现大大降低了编程门槛，没有程序设计经验的编程爱好者可以在短时间内就创建出炫目的安卓手机应用。本书带领读者通过动手实践数个编程实例来了解程序开发的逻辑。书中内容共分为21章，包含15个完整的应用，覆盖了游戏、教学、工具、信息管理以及网络应用等。本书不仅详细介绍了应用开发的步骤和要点，还针对每种应用的特征给出了进一步优化的建议，忠实还原了应用开发过程中遇到的问题和解决方法，是一本不可多得的编程技术与理念并重的实践指南。

本书由Ruby之父松本行弘在《日经Linux》杂志上的连载整合而成，主要介绍了新语言Streem的设计与实现过程。作者从设计Streem这门新语言的动机开始讲起，由浅入深，详细介绍了新语言开发中的各个环节，以及语言设计上的纠结与取舍，其中也不乏对其他编程语言的调查与思考，向读者展示了创建编程语言的乐趣。

编程的核心是算法，学习算法不仅能教会你解决问题的方法，而且还能为你今后的发展提供一种可能。《你也能看得懂的Python算法书》面向算法初学者，首先介绍当下流程的编程语言Python，详细讲解Python语言中的变量和循序、分支、循环结构，以及列表和函数的使用，为之后学习算法打好基础。然后以通俗易懂的语言讲解双指针、哈希、深度、广度、回溯、贪心、动态规划和很短路径等经典算法。《你也能看得懂的Python算法书》适合有编程基础的算法爱好者阅读。

本书是Python用户的一本百科式学习指南，由Python社区数百名成员协作奉献。全书内容分为部分。靠前部分是关于如何配置使用Python编辑工具的；第二部分深入学习地道Python风格的代码范例；第三部分研究Python社区常用的一些代码库。本书适合有Python基础的人员学习，帮助你迅速从小工修炼成专家，编写出高质量的代码！

《Python统计分析基础及实践》以Pytho3为基础，详细介绍了Python在统计分析中的基础知识和实践应用，全书大致 由数据整理、概率和统计推断三部分组成。其中在章对统计分析对象——数据的基本用语和数据的分类进行了介绍。 第2~3章介绍了汇总平均值和数据方差的计算方法，进而介绍了数据可视化的方法。第4~9章介绍概率相关知识，概率是 统计分析中不可缺少的数学知识。0~12章介绍主要的统计分析方法，如参数估计、假设检验、回归分析等。其中每章 都用一个例子贯穿始终，提出问题并用Python编程实现，以点带面，可帮助读者快速理解知识点，并通过编程让读者对统 计分析建立直观的理解。 《Python统计分析基础及实践》知识点全面，内容安排由浅入深、循序渐进，特别适合大中专院校金融、财务、统计、 计算机、人工智能、机器学习相关专业学生学习，也适

编程是一项充满乐趣的挑战，想上手非常容易！在本书中，沃伦和卡特父子以亲切的笔调、通俗的语言，透彻、全面地介绍了计算机编程世界。他们以简单易学的Python语言为例，通过可爱的漫画、有趣的示例，生动地介绍了变量、循环、输入和输出、数据结构以及图形用户界面等基本的编程概念。与第2版不同，第3版的示例使用Python3而不是Python2，另外添加了关于网络的新内容。只要懂得计算机的基本操作，任何人都可以跟随本书，由简入难，学会编写Python程序，甚至制作游戏。

本书结合了机器学习、数据分析和Python语言，通过案例以通俗易懂的方式讲解了如何将算法应用到实际任务。 全书共20章，大致分为4个部分。部分介绍了Python的工具包，包括科学计算库Numpy、数据分析库Pandas、可视化库Matplotlib；第2部分讲解了机器学习中的经典算法，例如回归算法、决策树、集成算法、支持向量机、聚类算法等；第3部分介绍了深度学习中的常用算法，包括神经网络、卷积神经网络、递归神经网络；第4部分是项目实战，基于真实数据集，将算法模型应用到实际业务中。 本书适合对人工智能、机器学习、数据分析等方向感兴趣的初学者和爱好者。

本书是Python用户的一本百科式学习指南，由Python社区数百名成员协作奉献。全书内容分为部分。靠前部分是关于如何配置使用Python编辑工具的；第二部分深入学习地道Python风格的代码范例；第三部分研究Python社区常用的一些代码库。本书适合有Python基础的人员学习，帮助你迅速从小工修炼成专家，编写出高质量的代码！

《自动化测试实战宝典：Robot Framework Python从小工到专家》以自动化测试技术为主线，循序渐进地介绍了自动化测试所涉及的知识体系，通过不同端的实战项目，综合运用了所介绍的技术，旨在提高测试人员的综合技术能力并扩展知识体系。 《自动化测试实战宝典：Robot Framework Python从小工到专家》从对测试行业现状及未来几年趋势的分析开始，呼吁大家在时不我待的当今社会中，找准定位并建立自身的职场核心竞争力。然后围绕自动化测试技术应用结合多端（后端、Web端、Android端、iOS端、H5端、小程序端）实例来引导读者快速上手。本书涵盖了绝大部分自动化测试知识，不但内容充实、逻辑严密，且图文并茂、语言生动。对Robot Framework使用者来说，本书更是一部难得的工具宝典。 《自动化测试实战宝典：Robot Framework Python从小工到专家》适合对测试技术感兴趣或者

了解数据结构与算法是透彻理解计算机科学的前提。随着Python日益广泛的应用，Python程序员需要实现与传统的面向对象编程语言相似的数据结构与算法。本书是用Python描述数据结构与算法的开山之作，汇聚了作者多年的实战经验，向读者透彻讲解在Python环境下，如何通过一系列存储机制高效地实现各类算法。通过本书，读者将深刻理解Python数据结构、递归、搜索、排序、树与图的应用，等等。

本书介绍交互式设计的技术与技巧，讲述如何从目标用户的需求和期望出发，结合人类本身的心理特征和行为特点，用简单的方法创建易用、有效且让用户愉悦的设计。书中阐释了合理删除、分层组织、适时隐藏和巧妙转移这4个令交互设计成果程度简单易用的策略。第2版根据近年来交互设计领域的实践和发展，对书中案例进行了全面更新。

《少博士趣学Python》是一本编程与科技结合的启蒙书籍，全书从简单的小示例入手，介绍核心编程概念，并通过多个简单、有趣的编程案例，启发初学者探索身边的科技。例如，编写聊天机器人、扫地机器人、数学试卷机器人、绘图软件、密码程序等。书中不仅讲解了Python语法，还通过编程示例，给青少年读者以信息世界的启蒙。

本书是一本关于Python的编程入门书。全书共分为五大部分：学习准备、基础知识、知识、编程进阶和应用开发。全书在系统阐述与计算机原理相关的一些知识和Python的开发环境的基础上，重点讲解Python语法相关知识，包括变量、数据类型、逻辑语句、函数、算法等；解析Python实用用法，如面向对象、继承与多态、容器化、上下文管理等。同时，本书还结合实例分析了利用Python如何实现并发编程、数据库编程、网络编程、GUI编程，以及Python在Web后端开发、爬虫开发、大数据开发与人工智能开发中的应用。 本书结构完整，内容丰富，语言通俗易懂，实例详尽，初学者可以零基础入门，程序开发人员可以学习提高，提升编程思维。相信本书能够帮助不同层次的读者掌握Python编程，提升编程能力。

本书旨在让读者迅速掌握Java8和Java9相关特性，并给出了70余个可以用于实际开发的示例，介绍了如何利用这些新特性解决这些问题，从而以更自然的方式让开发人员掌握Java。本书适合Java开发人员阅读。

本书介绍了Go语言的实践应用技术，主要以实际应用为目的，使读者在掌握基本的Go语言知识的基础上进行更多的实践训练。本书涵盖了Go语言基本概念、Go应用程序的管理机制、创建用户界面、云基础设施、微服务器及服务到服务的通信模式等内容，并按照问题、解决方案和讨论的顺序结合具体的程序示例对70种Go语言的技术逐步进行了介绍。本书可以作为程序员解决实际问题的参考。也可以作为Go语言爱好者学习和应用的参考书。还可以作为非专业学生Go语言学习的入门参考书，也可以作为专业学生的实践参考书。

本书旨在介绍开源的Python算法库和数学工具包SciPy。近年来，基于NumPy和SciPy的完整生态系统迅速发展起来，并在天文学、生物学、气象学和气候科学，以及材料科学等多个学科得到了广泛应用。本书结合大量代码实例，详尽展示了SciPy的强大科学计算能力，包括用NumPy和SciPy进行分位数标准化，用ndimage实现图像区域网络，频率与快速傅里叶变换，用稀疏坐标矩阵实现列联表，SciPy中的线性代数，SciPy中的函数优化等。

本书以Python为背景讲述编程，用示例强化理解、条分缕析Python工作原理，给出了经验总结及其语言特性的缘由和技巧。内容包括Python编程基础知识、如何独立编程、程序片段的功能及来由、创建实用和可重用代码、面向对象编程等。

本书首先对Arduino的用法进行了简单的介绍；然后详细解说了电子制作的基础知识、各种传感器的用法、电子电路的搭建方法和Sketch等；接着介绍了将Arduino连接网络的两种方法：一是难度稍高的使用Arduino M0 Pro和ESP-WROOM-02的方法，二是更为方便的使用Web服务BaaS的方法；最后介绍了4个电子制作的具体例子。

《跟老齐学Python》系列后续。读者在本书中可以学习到Numpy、Pandas、matplotlib、SciPy、SymPy等与数据分析相关的库，掌握其所定义的数据对象以及常用的属性和方法等，并通过各种类型的应用举例将所学基本知识给予综合应用。

本书首先讲解量化交易的基础知识，即量化交易的定义、特点、作用、主要内容、历史、与传统交易的区别、注意事项、JoinQuant（聚宽）量化交易平台；然后讲解量化交易开发语言Python，即讲解Python 语言的开发环境、基本语法、基本流程控制、特征数据类型、函数及应用、面向对象程序设计；接着讲解如何利用Python 语言编写量化策略、Python 量化策略的常用库和模块、获取数据函数、回测、因子分析；很后讲解Python 量化策略的技术指标实例和Python 量化交易策略实例。在讲解过程中既考虑读者的学习习惯，又通过具体实例剖析讲解量化交易过程中的热点问题、关键问题及各种难题。本书适用于各种不同的投资者，如股民、期民、中小散户、职业操盘手和专业金融评论人士，更适用于那些有志于在这个充满风险、充满寂寞的征程上默默前行的征战者和屡败屡战、愈挫