随着人们对优化软件架构和设计的关注度的不断提高，软件架构师也愈发认识到在架构和设计层面，对象创建、代码结构和对象之间的交互优化的重要性。因为这样不仅能够降低软件的维护成本，而且还能确保代码的可重用性，提高代码适应变化的能力。在上一版成功的基础上，本书的第2版将利用Python 3.5来帮助读者实现现实世界的各种场景。本书首先从Python的角度对各种设计模式行了介绍。然后，逐步带领读者深学习单例模式、工厂模式和门面模式。之后，还介绍了如何使用代理模式来控制对象访问。此外，本书还讲解了观察者模式、命令模式和复合模式。通过阅读本书，读者能够一步提高其在软件架构、设计和发方面的专业技能。 本书的目标读者本书适用于软件架构师以及热衷于软件设计的Python应用发人员。对于具有初级Python编程技能并且喜欢使用Python 3.5的工
本书是学习用Python编程实现加密算法的初学者指南。本书采用的示例源代码，是几个加密算法及其破解程序，包括凯撒密码、换位加密法、乘数加密法、仿射加密法、简单代替加密法、维吉尼亚加密法等，以及这些加密法的破解程序。本书的后一章还介绍了现代RSA加密法和公钥加密法。本书适合Python初学者和密码学的初学者，也适合信息安全从业人员。
1.做中学，从代码来理解深度学习的数学 从本质上讲，这是一本数学书。但是，本书将使用代码来说明概念，而不是证明和练习。深度学习是一门应用学科，作者认为做中学，你才能理解它。因此，本书将使用代码来弥合纯数学知识和动手实践之间的差距。 2.循序渐，从基础到阶，从门到精通 本书各章内容相辅相成，基础章节后面紧跟阶的数学主题，最后讲解深度学习算法，涉及前面章节中涵盖的所有内容。一般而言，读者可以从前向后通读本书，对于熟悉的主题，则可以跳过。
本书免费赠送书中代码,下载地址为http://pan.baidu.com/s/1miTmq5y
罕见的NumPy中文门教程，Python数据分析**从*基础的知识讲起，手把手带你大数据挖掘领域囊括大量具有启发性与实用价值的实战案例。
Python是一门动态编程语言，它简单而又强大，适用于众多领域。尽管编写Python代码比较容易，但是编写高效且易于维护和复用的代码是一个挑战。本书的重是让你熟悉zui佳实践、有用的工具以及标准，这都是Python专业人士每天使用的。首先，你将了解Python 3.5中新增加的功能以及可以提高生产力的快速技巧。下来，你将学习使用这个新版本中的高-级且有用的Python语法元素，以及实现元编程的不同方法。本书讲解了代码管理工具、编写清晰文档的方法和测试驱动发，这些都是编写代码的重要因素。通过学习优化的一般原则、查找瓶颈的策略以及应用优化的选定工具，你可以对如何编写高效的代码有更深的理解。读完本书后，你会成为一名可以编写高效且可维护代码的专家。通过阅读本书，你将能够：了解在Python社区中广泛采用的约定和zui佳实践；高效包Python代码，以
金融行业已经以惊人的速度采用Python，一些大的投资银行和对冲基金使用Python来构建核心的交易和风险管理系统。本书可以帮助发人员和量化分析人员门Python，并指导他们掌握Python在计量金融学上的重要应用。 本书通过大量的实用示例并以一个大型的真实案例研究为基础，讲解如何为基于蒙特卡洛模拟的衍生品和风险分析发一个成熟的框架。本书大部分内容使用了交互式的IPython Notebooks，并包含了如下主题。 基础知识：Python数据结构，NumPy数组处理、用pandas行时间序列分析，用matplotlib可视化，用PyTables行高性能I/O操作，日期/时间信息处理和精选的实践。 金融主题：使用了NumPy、SciPy和SymPy的数学技术，例如回归和优化；用于蒙特卡洛模拟、风险价值、风险信用价值计算的推断统计学；用于正态性检验、均方差投资组合优化、主成分分析（PCA）和贝
1. 从基础讲起，适合零基础学习Python运维的读者 为了便于读者理解本书内容，从基础知识始讲述，并结合实际应用，激发学习兴趣，提高学习效率。 2. 涵盖自动化运维的主流源工具 本书涵盖Ansible、APScheduler、Paramiko、Celery、Airflow、Docker等主流运维工具的架构、原理及详细使用方法。 3. 项目案例典型，实战性强，有较高的应用价值 本书每一篇都提供了大量的实战案例，这些案例来源于作者发的实际项目，具有很高的应用价值和参考性，而且分别使用不同的框架组合实现。这些案例稍加修改，便可用于实际项目发中。
Python架构模式:精通基于Python的API设计、事件驱动架构和包管理
发规模和复杂性不断增长的大型系统需要深刻理解软件项目的实施过程。软件发人员、架构师和技术管理团队遵循高级软件设计模式（如微服务架构、事件驱动架构，以及领域驱动设计规定的策略模式），可以简化发过程。 本书涵盖了这些成熟的架构设计模式，并以前瞻性的方法帮助Python发人员管理复杂应用程序的发，令其从Python测试套件中获取最大价值。 本书从系统设计的起始阶段始，让你了解软件发的思路和项目中要考虑的重问题。书中阐述了各种架构模式，如微服务、Web服务和事件驱动架构，以及如何选择最适合你的项目的模式。然后，在建立相关概念的基础上，讨论如何行发、调试和测试，以编写高质量的代码，并为系统部署做好准备。此外，本书还讲解了当系统部署到最终用户之后如何实现持续运维，因为软件发的生命周期永无止境。 学完本书，你将
Python高效开发实战：Django、Tornado、Flask、Twisted
★ 一本书掌握Python基础及高效实践方法 ★ 全新Python框架版本的应用实践指南 ★ 作者多年Python项目实践经验倾囊分享 ★ 中小示例、项目案例，一个都不能少 ★ 提高发效率，学得懂、练得会
Python漫游数学王国——高等数学、线性代数、数理统计及运筹学
搭建编程与高等数学的桥梁，融合计算思维与数学思想；全面提高科学计算能力、高等数学应用能力和使用Python解决复杂问题的能力。
《Python渗透测试编程技术：方法与实践》由资深的网络安全教师撰写，内容围绕如何使用目前备受瞩目的Python语言行网络安全编程展。《Python渗透测试编程技术：方法与实践》从Python的基础讲起，系统讲述了网络安全的作用、方法论，Python在网络安全管理上的应用，以及Python在实现这些应用时相关的网络原理和技术。结合实例讲解了使用Python行网络安全编程的方法，以及在实际渗透中的各种应用，包括安全工具的发、自动化报表的生成、自定义模块的发等，将Python变成读者手中的编程利器。
对于Python程序员来说，仅仅知道如何写代码是不够的，还要能够充分利用关键代码的处理能力。本书将讨论如何对Python代码行性能分析，找出性能瓶颈，并通过不同的性能优化技术消除瓶颈。 本书从基本的概念始，循序渐地介绍高级的优化主题。首先介绍了Python的主流性能分析器，以及用于帮助理解性能分析结果的可视化工具。然后介绍了通用的性能优化方法和专门针对Python的性能优化方法，带你浏览该语言的主要结构，让你只需做一改变，即可迅速改善代码的性能。*后介绍了一些专门用于数据处理的程序库，教你如何正确地使用它们以获得*性能。 如果你是一名Python发者，想优化Python代码的性能，或是想一步提升编程能力，那么本书非常适合你阅读。 通过阅读本书，你将能够： 掌握逐步优化代码的方法，学会使用不同的性能分析工具 理解性能分析器的概
如果你在编写Python 3程序时需要帮助，或者想更新老的Python 2代码，本书正是你所需要的。本书包含了大量使用Python 3.3编写并测试过的实用编程技巧。对于那些关注现代工具和惯用技巧的有经验的Python程序员来说，本书无可替代。 本书包含了12个以上的完整主题，其范围涵盖了Python语言的核心以及多个应用领域中的常见任务。每一节中包含的示例代码都可以立刻应用到你自己的项目中去，而每节的讨论部分则告诉你解决方案是如何以及为什么能够工作。 本书主题包括： 数据结构和算法； 字符串和文本； 数字、日期和时间； 迭代器和生成器； 文件和I/O； 数据编码与处理； 函数； 类与对象； 元编程； 模块和包； 网络和Web编程； 并发； 实用脚本和系统管理； 测试、调试以及异常； C语言
面向机器学习新手的门书，透彻掌握机器学习基础知识 341个公式：推导过程全公 175段代码：边试边学效率高 167张插图：以图配文好理解 支持Jupyter Notebook 配套源码 资源可下载 1.Jupyter Notebook交互式编程环境，让学习过程不枯燥 使用Jupyter Notebook，你可以在线编码、运行，并将结果绘图，还可以记笔记、随时修改代码并查看运行效果，在不断探索中掌握实战能力。 2.公式和代码一一对应，让理解更深 通过一步一步地推导公式，手把手教你代码实践，一行行公式与一行行代码相结合，帮助你直观、透彻地理解算法流程。 3.循序渐近，真正适合初学者 从环境搭建讲起，然后介绍Python和数学基础知识，再介绍有监督学习中的回归和分类问题、神经网络模型和手写数字识别，以及无监督学习中的聚类问题，对每个知识都有细致解释，力求通俗易懂。读完本书，你将掌握足以
当前，深度学习和人工智能的发展和应用给人们留下了深刻的印象。神经网络是深度学习和人工智能的关键元素，然而，真正了解神经网络工作机制的人少之又少。本书用轻松的笔触，一步一步揭示了神经网络的数学思想，并介绍如何使用Python编程语言发神经网络。本书将带领您行一场妙趣横生却又有条不紊的旅行 从一个非常简单的想法始，逐步理解神经网络的工作机制。您无需任何超出中学范围的数学知识，并且本书还给出易于理解的微积分简介。本书的目标是让尽可能多的普通读者理解神经网络。读者将学习使用Python发自己的神经网络，训练它识别手写数字，甚至可以与专业的神经网络相媲美。本书适合想要了解深度学习、人工智能和神经网络的读者阅读，尤其适合想要通过Python编程行神经网络发的读者参考。这是一本精心编写、给完全初学者的图书。它带
Python语言在科学计算和数据处理领域应用前景广阔。大数据时代，催生了人们处理大量数据的实际需求。Python应用领域的拓展，越来越多的人将Python用于处理大型数值数据集，使用标准格式来行数据的存储和通信也显得越来越重要，而HDF5也正迅速成为人们存储科学数据的选择。本书会带你迅速了解使用HDF5对大小从GB至TB的数字数据集行存档和共享的细节、实践以及陷阱，体验在Python语言中用HDF5存储科学数据。通过真实世界的例子以及动手练习，你将依次学习科学数据集、层次性组织的组、用户定义的元数据，以及有互操作性的文件等主题。本书的例子对于Python2和Python3都适用。 本书包括以下内容：设置HDF5工具并创建HDF5文件。通过学习HDF5数据集对象来使用数据集。理解数据集分块和压缩等高级功能。使用组来学习如何利用HDF5层次性结构。使用HDF5的属性来添加元数
全面阐述Python科学计算基础内容 提供Python科学计算精彩案例 总结科学计算的任务、难以及*实践经验 科学计算概况、结构 使用NumPy和SciPy完成数值计算 使用SymPy行符号计算的概念和方法 使用matplotlib画图程序库做数据可视化 使用pandas、matplotlib和IPython组合做数据分析与可视化 Python的并行和高性能计算方法 科学计算应用、库和工具的Python发案例 方案设计、代码编写、高性能计算等科学计算*实践
张良均，高级信息系统项目管理师，泰迪杯全国大学生数据挖掘竞赛（www.tipdm.org）发起人。华南师范大学、广东工业大学兼职教授，广东省工业与应用数学学会理事。兼有大型高科技企业和高校的工作经历，主要从事大数据挖掘及其应用的策划、研发及咨询培训。全国计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试继续教育和CDA数据分析师培训讲师。发表数据挖掘相关论文数二十余篇，已取得国家发明专利12项，主编《Hadoop大数据分析与挖掘实战》《Python数据分析与挖掘实战》《R语言数据分析与挖掘实战》等多本畅销图书，主持并完成科技项目9项。获得SAS、SPSS数据挖掘认证及Hadoop发工程师证书，具有电力、电信、银行、制造企业、电子商务和电子政务的项目经验和行业背景。
如何在大数据时代获得实时的数据信息，分析挖掘、提取出有价值的信息，并以直观清晰的图形表示出关键的数量关系和概念，是一个值得研究的问题。本书通过数据抓取篇（如何获得数据信息）、数据分析篇（分析挖掘，提取出有价值的信息）、数据可视化篇（以直观清晰的图形表示出关键的数量关系和概念）详细描述数据抓取、分析、展示的整个流程，每一篇自成一体，可以单独学习掌握。
不同类型文本数据的获取、清洗、组织和可视化如何用NumPy和Pandas模块处理数值数据探索用MySQL和MongoDB配置、填充、查询数据网络创建、度量和分析概率与统计以及机器学习的相关基本概念
还原真实代码环境，让编程学习更轻松
1、本书使用Python 3版本的数据分析，如数据分析基础工具的Numpy、数据可视化工具的Matplotlib和Seaborn、数据处理工具的Pandas、数据统计工具的Scipy、机器学习工具的Sklearn以及自然语言处理的相关库。 2、本书代码采用基于Python的各类库实现，全部程序都通过上机调试和运行。在讲解基本理论的基础上加强动手实践能力的培养，让学生在操作中学会Python编程。 3、本书针对机器学习、数据分析、Python相关技术和自然语言处理的初、中级读者，从零始逐行讲解代码，使其熟悉并实现自然语言处理的基本内容。 4、本书逻辑严谨，内容精练，文字简洁，通俗易懂，实训题目经典实用，综合性强。 5、本书配套资源，读者可登录清华大学出版社官网或扫描书中二维码获取。
? 有趣的手绘插图：文字说不清楚的事情咱们来看图说。 ? 丰富的编程案例：不再干巴巴地讲理论，用示例和项目说明一切。 ? 涉及内容广泛：覆盖Python Web、Python爬虫、游戏编程三大热应用，总有一个是你关注的。 ? 配合视频教学：为便于读者掌握本书内容，笔者专门录制了相关视频教学课程，读者可以登录网站观看本书的视频教学，也可扫描下方的二维码用手机观看。若使用过程中出现问题，可以发送邮件至，主题为 Python轻松学：游戏、爬虫与架站配书文件 。 ? 技术交流：可以加笔者的QQ群行技术交流，并获得技术支持。
本书采用了以任务为导向的教学模式，按照解决实际任务的工作流程路线，逐步展介绍相关的理论知识，推导生成可行的解决方案，*后落实在任务实现环节。 全书大部分章节紧扣任务需求展，不堆积知识，着重于解决问题时思路的启发与方案的实施。通过从任务需求到实现这一完整工作流程的体验，帮助读者真正理解与消化Python网络爬虫技术。 书中案例全部源于企业真实项目，可操作性强，引导读者融会贯通，并提供源代码等相关学习资源，帮助读者快速掌握大数据相关技能。
实用的Python源模块的大集合；简单易懂、示例丰富的数据分析教程；掌握数据可视化、机器学习等高端主题；新手变身数据分析专家的上好读本；
Python机器学习:基于PyTorch和Scikit-Learn
Python深度学习 四大名著 之一全新PyTorch版 PyTorch核心维护者Dmytro Dzhulgakov亲笔作序推荐 从初学者角度，带你全面了解现代机器学习技术并从零始动手实践
本书面向零基础起的学习者，以面向对象发思想为核心，讲授Python语言的基本语法及其应用。 书中特别强调掌握学习Python的基本方法 阅读帮助文档。所以，在很多地方提示读者查阅。 本书代码全部实际运行通过，都放在如下地址：https://github.com/qiwsir/PythonCourse/tree/master/first
导语_评_推荐词
1.基于Python 3.X讲解，从门到实战，全面讲解Python爬虫技术。 2.全书重难附带微课讲解，书网融合互动学习。 3.案例丰富，重视实践，着重培养读者的实际运用能力。
Python是门很棒的编程语言，适合快速构建应用原型。《Python网络编程攻略》全面介绍了Python网络编程涉及的重要问题，包括网络编程、系统和网络管理、网络监控以及Web应用发。作者通过70多篇攻略，清晰简明地描述了各种网络任务和问题，提出了可用于多种场景的解决方案，并细致地分析了整个操作过程。无需多少Python基础知识，就可以轻松理解这些示例。如果你想发依赖于网络协议的实用Web应用和网络应用，**不能错过这本书。 本书将告诉你如何 发TCP/IP网络客户端和服务器应用 管理本地设备的IPv4/IPv6网络口 使用HTTP和HTTPS协议编写用途多、效率高的Web客户端 编写可使用常见电子邮件协议的电子邮件客户端 通过Telnet和SSH连执行远程系统管理任务 使用Web服务与流行的网站交互 监控并分析重要的常见网络安全漏洞
（1）内容权威：谷歌面试官和OPPO高级研究总监联手造。作者基于亲身经验，有的放矢地解析数据结构、算法和系统设计3大核心技能面，筛选硅谷及国内科技巨头面试真题 （2）质量可靠：西北工业大学教授、美国乔治亚大学教授、华为专家、谷歌专家推荐。本书不仅透彻讲解常见的Python技术核心，还强调了重要而易被忽视的系统设计类题目， 用丰富实例造硅谷科技企业的Python面试秘籍。 （3）收获切实：通过阅读本书，你将：1）了解硅谷高科技公司以及国内科技大厂面试的流程；2）利用真题训练来巩固面试所需的基本技能；3）更好地准备科技大厂的面试，从而争取更高的待遇条件。
在数据科学家的技能中，机器学习和Python应该是位列前五的两项。机器学习灸手可热，在互联网、金融保险、电商、电信、制造业、零售业、医疗等领域发挥了越来越大的作用，关注度也越来越高。Python是全球前四大流行语言之一，它具有简单易学、应用几乎无限制等特性，因此在发从业者眼中是全栈发的。 针对机器学习与Python软件的特，作者将两者相结合编写了本书，希望对读者有所帮助。
如果你从未触编程，或想手学习Python编程，我强烈推荐你看这本书，因为这是一本完全可以让你看懂并学会的编程书，同时还可以让你得到意外的收获。我认为这本书的主要特色和优有如下几个： 1. 看得懂，学得会 这是一本面向初学者的Python编程书，为使读者能够看懂、学会，编者使用了通俗易懂的语言和丰富的代码示例，并借助生活中的小事例行描述，一些看起来复杂的问题也尽可能以简单的形式展现出来，多了些生动，少了些枯燥，不仅学习起来轻松愉快，而且能够充分感受到Python的魅力。 2. 想读者所想，贴心的内容安排 学编程唯动手练习才能见到成效，本书在内容设计上特别重视讲练结合，注重实践，不仅精心设计了大量示例代码，还在各章穿插了项目演练 牛刀小试，以煅炼读者的程序设计能力。自学编程往往会遇到很多困惑，半途而废并不鲜见，考虑
本书是针对零基础编程学习者的 Python 核心功能的门教程。精选Python核心功能讲解，通过精炼的语言和200多个真实的案例，详细介绍使用 Python语言常用库、数据结构、可视化编程等知识和技术，并在*后通过交互式游戏、智能机器人、人工智能和数据可视化4个大型案例综合运用中帮助读者快速掌握实际发流程。书中涉及的程序代码给出了详细的注释，让用户掌握 Python 程序发的精髓，提高数据库管理技能。
Python是一种通用型编程语言，其语法清晰简洁、标准库强大，还有大量的第三方库，因而近几年人气急剧上升，在很多领域都得到了广泛应用。本书是一本Python性能提升指南，展示了如何利用Python的原生库以及丰富的第三方库来构建健壮的应用程序。书中阐释了如何利用各种剖析器来找出Python应用程序的性能瓶颈，并应用正确的算法和高效的数据结构来解决它们；介绍了如何有效地利用NumPy、Pandas和Cython高性能地执行数值计算；解释了异步编程的相关概念，以及如何利用响应式编程实现响应式应用程序；概述了并行编程的概念，并论述了如何利用TensorFlow和Theano为并行架构编写代码，以及如何通过Dask和PySpark等技术在计算机集群上执行大规模计算。通过学习本书，你将能够实现高性能、可伸缩的Python应用程序。- 利用NumPy和Pandas编写高效的数值计算代码- 利用Cython和Numba
在数据规模急速膨胀的大数据时代，数据挖掘这项甄别重要数据的核心技术正发挥越来越重要的作用。它将赋予你解决实际问题的 超能力 ：预测体育赛事结果、投放广告、根据作品的风格解决作者归属问题，等等。本书使用简单易学且拥有丰富第三方库和良好社区氛围的Python语言，由浅深，以真实数据作为研究对象，真刀实枪地向读者介绍Python数据挖掘的实现方法。通过本书，读者将迈数据挖掘的殿堂，透彻理解数据挖掘基础知识，掌握解决数据挖掘实际问题的杰出实践！
用zui火的Python语言、通过各种各样的机器学习算法来解决实际问题！书中介绍的主要问题如下。- 探索分类分析算法并将其应用于收等级评估问题- 使用预测建模并将其应用到实际问题中- 了解如何使用无监督学习来执行市场细分- 探索数据可视化技术以多种方式与数据行交互- 了解如何构建推荐引擎- 理解如何与文本数据交互并构建模型来分析它- 使用隐马尔科夫模型来研究语音数据并识别语音
想深应用手中的数据？还是想在上千份文件上重复同样的分析过程？没有编程经验的非程序员们如何能在zui短的时间内学会用当今炙手可热的Python语言行数据分析？来自Facebook的数据专家Clinton Brownley可以帮您解决上述问题。在他的这本书里，读者将能掌握基本Python编程方法，学会编写出处理电子表格和数据库中的数据的脚本，并了解使用Python模块来解析文件、分组数据和生成统计量的方法。- 学习基础语法，创建并运行自己的Python脚本- 读取和解析CSV文件- 读取多个Excel工作表和工作簿- 执行数据库操作- 搜索特定记录、分组数据和解析文本文件- 建立统计图并绘图- 生成描述性统计量并估计回归模型和分类模型- 在Windows和Mac环境下按计划自动运行脚本
1.本书介绍元学习及其原理，讲解各种单样本学习算法，例如孪生网络、原型网络、关系网络和记忆增强网络，并在基于Python的TensorFlow与Keras中实现它们； 2.读者能够从本书中了解先的元学习算法，如模型无关元学习、Reptile和元学习的上下文适应； 3.本书还探索如何使用元随机梯度下降法来快速学习，以及如何使用元学习来行无监督学习。 这本书对算法的解释简洁明晰、通俗易懂，任何想了解元学习的人都应该阅读。 英文版读者评论 什么是元学习？为什么需要了解元学习？ 近年来深度学习的发展如火如荼，但深度神经网络需要大规模的训练集来训练模型，而且处理新任务时不能采用已有的模型，必须从零始训练新模型。 元学习能够生成通用的人工智能模型来学习执行各种任务。只需少量数据，即可训练元学习模型完成各种相关的任务。因此对于新任务，元学
全书大部分章节紧扣实际需求展，不堆积知识，着重于解决问题时思路的启发与方案的实施，帮助读者真正理解与消化Python机器学习编程与实战。 书中案例全部源于企业真实项目，可操作性强，引导读者融会贯通，并提供源代码等相关学习资源，帮助读者快速掌握Python机器学习相关技能。
1.自然语言处理（NLP）已在Web搜索、广告和客户服务等各个领域中得到广泛应用。借助深度学习，我们可以增强NLP在这些领域的性能。 2.基于Python3.5，使用Python，可以利用深度学习模型执行各种NLP任务，以及应对当今的各种NLP挑战。 3.内容全面，全面讲解NLP前沿技术，构建多种实用应用程序。 4.提供包含本书截图 图表彩色图像的PDF文件下载。 5.提供本书的示例代码文件下载。 阅读本书后，你将学会将神经网络融各种跨平台的语言应用程序中，使用NLTK和TensorFlow执行NLP任务并训练模型，以及通过强大的深度学习架构（例如CNN和RNN）增强NLP模型。 行词语的语义嵌以对实体行分类和查找 通过训练将词语转换为向量，以执行算术运算 训练深度学习模型以检测推文和新闻的分类 使用搜索和RNN模型实现问答模型 使用CNN为各种文本分类数据集训练模型 实现深层生成模型WaveNet
在这里，有面试笔试常见技巧的提炼与总结； 在这里，有面试笔试高频算法知识的整理与剖析； 在这里，有面试笔试历年算法真题的解答与拓展。
- 以 从门到精通 的写作方法构建内容，让读者门容易。 为了使读者能够完全看懂本书的内容，本书遵循 从门到精通 基础类图书的写法，循序渐地讲解算法的知识。 - 破解语言难，以 技术解惑 贯穿全书，绕过学习中的陷阱。 为了帮助读者学懂算法，每章都会有 技术解惑 模块，让读者知其然又知其所以然。 - 书中包含大量典型实例。 书中有195个实例，通过这些实例的练习，读者有更多的实践演练机会。 - 通过QQ群和网站论坛实现教学互动，形成互帮互学的朋友圈。 本书作者为了方便给读者答疑，特地提供了网站论坛、QQ群等技术支持，并且随时在线与读者互动。让大家在互学互帮中形成一个良好的学习编程的氛围。网站名称和群号，详见本书前言部分。
本书采用了以任务为导向的教学模式，按照解决实际任务的工作流程路线，逐步展介绍相关的理论知识，推导生成可行的解决方案，* 后落实在任务实现环节。全书大部分章节紧扣任务需求展，不堆积知识，着重于解决问题时思路的启发与方案的实施。通过从任务需求到实现这一完整工作流程的体验，帮助读者真正理解与消化Python数据分析与应用。书中案例全部源于企业真实项目，可操作性强，引导读者融会贯通，并提供源代码等相关学习资源，帮助读者快速掌握大数据相关技能。
本书主要有以下特色。1．教材内容重突出。在保证内容科学、完整的前提下，由浅深的安排章节次序。考虑到Python语言的应用特色，教材更多强调应用思维。例如，在组合数据类型的应用、文件操作的应用、第三方库的应用等章节，更强调体现应用特性。2．教材案例资源丰富。全书设计240个示例，覆盖Python的重要知识。精心设计和编写课后习题，教材编写与教学资源建设同步，本书提供教学课件、程序源码。3. 教材内容上，处理好与全国计算机等级考试的关系和Python应用需求的关系。教材中的知识基本覆盖了等级考试需要的核心内容，又删减了部分使用频率低的内容。
全面、整体：详细讲解22大经典算法和10个数据结构的基本原理，干货满满 直观、易懂：包含336张图解，帮助理解复杂的算法 实操、应用：全书包含大量例题，在实战中学习算法的应用 流行、方便：使用简单易学的Python语言实现书中算法
1. 零基础门Python网络爬虫。2. 提供全套视频讲解爬虫技术。3. 使用爬取家网、豆瓣网、Q房网、拉勾网、新浪微博、我爱我家、房天下、知乎等多个实用案例。
资深测试发专家撰写，凝聚自己多年发经验，系统且深阐释利用Python行Web自动化测试涉及的方法和实践
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