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本书是Python用户的一本百科式学习的指南，由Python社区数百名成员协作奉献。全书内容分为三大部分。部分是关于如何配置使用Python编辑工具的 第二部分深入学习的地道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。本书适合有一定Python基础的人员学习的，帮助你迅速从小工修炼成专家，编写出高质量的代码！
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本书将介绍如何使用Python编写网络爬虫程序获取互联网上的大数据。本书包括三部分内容 基础部分、进阶部分和项目实践。基础部分（第~6章）主要介绍爬虫的三个步骤（获取网页、解析网页和存储数据），并通过诸多示例的讲解，让读者从基础内容开始系统性地学习的爬虫技术，并在实践中提升Python爬虫水平。进阶部分（第7~2章）包括多线程的并发和并行爬虫、分布式爬虫、更换IP等，帮者进一步提升爬虫水平。项目实践部分（第3~6章）使用本书介绍的爬虫技术对几个真实的网站进行抓取，让读者能在读完本书后根据自己的需求写出爬虫程序。无论是否有编程基础，只要是对爬虫技术感兴趣的读者，本书就能带领读者从入门到进阶，再到实战，一步步了解爬虫，终写出自己的爬虫程序。
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“本书结合信号处理、图像处理、网络科学、生物信息学等领域的例子，展示了如何通过Python优雅地实现经典的算法，是一本难得的科学计算教材。”Lav Varshney，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校“生动展示如何通过Python的科学计算工具达到事半功倍的效果。”Greg Wilson，RStudio数据科学家，Software Carpentry联合创始人本书结合数据实例，使用SciPy及NumPy、pandas、scikit-image等相关库，介绍了强大的Python科学计算工具，展示了如何使用Python编程来处理数据科学研究中可能遇到的现实问题，以及如何写出清晰优美的代码。本书“麻雀虽小，肝胆俱全”，不仅探讨了作为计算工具本身的SciPy及其相关的库，还阐释了数据科学研究中一些必要的基础概念，是使用Python编程的数据科学研究人员阅读参考的理想选择。 探索Python科学应用的基础NumPy 用NumPy和SciPy进行分位数标准化 图像区域网
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