本书共分三部分，全面介绍如何基于Python微框架Flask进行Web开发。靠前部分是Flask简介，介绍使用Flask框架及扩展开发Web程序的基础知识。第二部分则给出一个实例，真正带领大家一步步开发完整的博客和社交应用Flasky，从而将前述知识融会贯通，付诸实践。第三部分介绍了发布应用之前必须考虑的事项，如单元测试策略、性能分析技术、Flask程序的部署方式等。第2版针对Python 3.6全面修订。

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。

本书是一本黑客技术的入门实战书籍，从开始的工具选择，一直到攻击演示，由浅入深地引导读者全面系统地掌握网络安全防范技术，借助Python打造更安全的网络。本书分为11章，提供了互联网和局域网中30余种网络攻击的攻击方式和防范秘籍，利用Python工具和脚本让网络更安全。这30余种方法，包括SQL注入、内网攻击、木马潜伏、漏洞监测等，笔者按照攻击手法将其分为11类，每种手法从概念、原理、工具、防范秘籍等方向进行了阐述，是一本所有公司都该入手的网络安全防范入门书。 本书内容丰富，选取了典型的示例，实用性强，适合网络入门者和对Python语言有初步了解的读者阅读。

在这本实用指南中，作者解释了为什么去中心化应用（dapp）将比现在流行的Web应用得到更广泛的使用以及实现更多盈利，展示了如何使用现有工具来创建可用的dapp及其市场，并研究了目前两个成功的dapp案例。读者将了解到区块链的加密存储台账、scarce-asset模型和点对点技术如何提供比当前软件模型更灵活、更具激励性的结构。

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。作者在多家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。

本书采用生动活泼的语言，从入门者的角度，讲解了Python语言和sklearn模块库内置的各种经典机器学习算法；介绍了股市外汇、比特币等实盘交易数据在金融量化方面的具体分析与应用，包括对未来股票价格的预测、大盘指数趋势分析等。简单风趣的实际案例让广大读者能够快速掌握机器学习在量化分析方面的编程，为进一步学习金融科技奠定扎实的基础。

本书是数据结构与算法的入门指南，不局限于某种特定语言，略过复杂的数学公式，用通俗易懂的方式针对编程初学者介绍数据结构与算法的基本概念，培养读者编程逻辑。主要内容包括：为什么要了解数据结构与算法，大O表示法及其代码优化利用，栈、队列等的合理使用，等等。

本书是原谷歌面试官的经验之作，层层紧扣程序员面试的每一个环节，全面而详尽地介绍了程序员应当如何应对面试，才能在面试中脱颖而出。内容主要涉及面试流程解析，面试官的幕后决策及可能提出的问题，面试前的准备工作，对面试结果的处理，以及出自微软、苹果、谷歌等多家知名公司的189道编程面试题及详细解决方案。第6版修订了上一版中一些题目的解法，为各章新增了介绍性内容，加入了更多的算法策略，并增添了对所有题目的提示信息。