本书通过丰富多样的实例，详解Pytho3.6的编程方法，从步骤到代码分析，将每个技术点都一目了然地展示给读者。书中不仅使用了大量实例对编程重点、难点进行深入剖析，还结合作者多年的项目开发和教学经验对读者进行点拨和引导，使读者能够达到学以致用的目的。 本书内容安排由浅入深、逻辑结构清晰、循序渐进，并注意各个章节与实例之间的呼应和对照，可作为Python编程初学者的入门教材，也适合Python中高级用户进一步提高和借鉴参考。
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《Python编程入门经典》(作者James Payne)主要介绍Python3.1。Python3.1发布于2009年，是Python程序语言的主版本。由于Python是一门跨平台的语言，本书中的内容和示例适用于任何平台(除非特别指出的例外情况)。在可能独立于平台的情况下，本书中的示例都尽量设计成跨平台的。此外，由于Python 3.1相对较新，并非所有支持库都被更新到可以在Python3.x下工作。在这种情形下，如果某些理论需要详细解释，本书将使用Python 2.6代替Python 3.1。
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适读人群 ：本书适合想从事IT行业或刚刚从学校毕业的新人们，通过阅读实战案例对开发流程有所初步了解。也可作为各大中专院校相关专业师生参考用书和相关培训机构的培训教材。 这是一本Python全栈入门书，里面有很多安装配置测试部署方面的内容。读者学习知识时往往是只就某一点深入学习，很难看到全貌，而本书把服务器搭建、开发环境、代码写作、程序测试、持续集成一整套流程包含进来，让你不止学会写代码，更了解全栈是怎么回事儿。
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Python编程轻松进阶图灵程序设计丛书 [美]阿尔·斯维加特（AlSweigart）著,张望 译 人民邮电出版社 97
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真实项目中的经验总结 行业精英们的智慧结晶 团队开发环境的搭建与管理 / ticket驱动开发 / 源代码管理(Mercurial) / PyPI包 / Jenkins持续集成 / 性能优化（nginx与gunicorn) / GAE开发 / Django框架…… 《来自真正的开发现场，是BePROUD公司众多极客在真实项目中的经验总结。
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Python性能分析与优化 多格里奥（Fernando Doglio） 著,陶俊杰,陈小莉 译 人民邮电出版社【正版书籍 【热销推荐，正版现货，全国三仓就近发货，物流快捷，欢迎选购！】
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代码进行性能分析，找出性能瓶颈，并通过不同的性能优化技术消除瓶颈。 本书从基本的概念开始，循序渐进地介绍的优化主题。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，让你只需做一点改变，即可迅速改善代码的性能。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杰出性能。 如果你是一名Python开发者，想优化Python代码的性能，或是想进一步提升编程能力，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
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适读人群 ：任何懂一点Python基础的读者，以及对Plotly可视化感兴趣的读者。 Python数据可视化的模块有很多，但传统的模块如Matplotlib等都属于静态可视化绘图，在动态的互联网时代越来越满足不了数据分析师的要求。 Plotly是一个非常棒的动态可视化绘图模块，它易学易用、种类丰富、绘图美观，在数据分析以及数据可视化中占据越来越重要的位置。 本书不仅对Plotly的基础绘图与高级绘图进行介绍，还介绍了Plotly的各种应用场景，比如在金融、Matplotlib、Pandas、网页开发、GUI开发、机器学习、量化投资等方面的应用。
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Python语言因其具有丰富且强大的库，以及简单容易上手的特性，目前几乎活跃在所有的技术领域，包括人工智能、大数据分析处理、机器学习与深度学习、金融量化交易、网络开发、服务器编程、Web编程、运维自动化、物联网等领域。越来越多的新人都急切希望找到一本容易上手的Python入门书。本书就能满足零基础读者的Python需求，书中所有的知识点都通过大小示例让读者反复练习，激发读者学习兴趣，快速掌握Python编程技巧，获得生产力。
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本书是Python数据分析与挖掘领域的公认的事实标准，第1版销售超过10万册，销售势头依然强劲，被国内100余所高等院校采用为教材，同时也被广大数据科学工作者奉为经典。 作者在大数据挖掘与分析等领域有10余年的工程实践、教学和创办企业的经验，不仅掌握行业的新技术和实践方法，而且洞悉学生和老师的需求与痛点，这为本书的内容和形式提供了强有力的保障，这是本书第1版能大获成功的关键因素。 全书共13章，分为三个部分，从技术理论、工程实践和进阶提升三个维度对数据分析与挖掘进行了详细的讲解。 第一部分 基础篇（第1～5章） 主要讲解了Python数据分析与挖掘的工具和技术理论，包括数据挖掘的基础知识、Python数据挖掘与建模工具、数据挖掘的建模过程，以及挖掘建模的常用算法和原理等内容。 第二部分 实战篇（第6～12章） 通过工程实
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许多物理学家在研究工作中还要扮演软件开发人员的角色。但即使对于物理学家来说，也不是所有的软件开发任务都很简单。本书是一本实践指南，介绍了软件开发的许多基本技能，能够帮助读者自动化地完成物理领域几乎所有方面的研究。 本书由两位核工程博士编写，书中包含了物理领域的许多实际案例。通过阅读本书，读者会学到如何用Python编程语言收集、分析数据，构建软件，发布结果等技能。 本书分为4个部分。 起步：掌握Python、命令行、数据容器、函数、流程控制以及逻辑、类和对象。 上手：学习正则表达式、分析和可视化、NumPy、用文件和HDF5存储数据、物理中重要的数据结构、并行计算以及部署软件。 完善：构建流程和软件；使用本地和远程版本控制、调试并测试代码。 发布：为代码生成文档；发布研究结果；提高协作效率；了解软件许可证、所有
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