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《Python機器學習經典實例》（[美]PrateekJoshi）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：Python機器學習經典實例

作者:[美] Prateek Joshi
出版社:人民郵電出版社
譯者:陶俊傑/陳小莉
出版年:2017-8
頁數:264

內容簡介

在如今這個處處以數據驅動的世界中，機器學習正變得越來越大眾化。它已經被廣泛地應用於不同領域，如搜索引擎、機器人、無人駕駛汽車等。本書首先通過實用的案例介紹機器學習的基礎知識，然後介紹一些稍微復雜的機器學習演算法，例如支持向量機、極端隨機森林、隱馬爾可夫模型、條件隨機場、深度神經網路，等等。本書是為想用機器學習演算法開發應用程序的Python 程序員准備的。它適合Python 初學者閱讀，不過熟悉Python 編程方法對體驗示例代碼大有裨益。

作者簡介

Prateek Joshi人工智慧專家，重點關注基於內容的分析和深度學習，曾在英偉達、微軟研究院、高通公司以及矽谷的幾家早期創業公司任職。

B. 學會python可以干什麼

Python實際上是一種編程語言，在許多領域中都有廣泛的應用，例如最熱門的大數據分析，人工智慧，Web開發等。

1989年聖誕節，阿姆斯特丹，為了度過無聊的聖誕節，年輕人Guido決定開發一種新的編程語言。 Python(Boa Constrictor)的名字是因為他是Monty Python喜劇小組的粉絲。你看，技術是如此隨意...

C. python編程例子有哪些

python編程經典例子：

1、畫愛心表白、圖形都是由一系列的點(X，Y)構成的曲線，由於X，Y滿足一定的關系，所以就可以建立模型，建立表達式expression，當滿足時，兩個for循環（for X in range；for Y in range）就會每行每列的列印。

(3)python經典代碼下載擴展閱讀：

Python的設計目標之一是讓代碼具備高度的可閱讀性。它設計時盡量使用其它語言經常使用的標點符號和英文單字，讓代碼看起來整潔美觀。它不像其他的靜態語言如C、Pascal那樣需要重復書寫聲明語句，也不像它們的語法那樣經常有特殊情況和意外。

Python開發者有意讓違反了縮進規則的程序不能通過編譯，以此來強製程序員養成良好的編程習慣。並且Python語言利用縮進表示語句塊的開始和退出，而非使用花括弧或者某種關鍵字。增加縮進表示語句塊的開始，而減少縮進則表示語句塊的退出，縮進成為了語法的一部分。

D. 手機Python編程神器-AidLearning

【下載和安裝】

1、讓我們一起來看下吧，直接上圖。

第一眼看到是不是覺得很高逼格，暗黑畫風，這很大佬。其實它就是------AidLearning。一個運行在安卓平台的linux系統，而且還包含了許多非常強大的IDE，就連宇宙最強大的編輯器vscode 也在其中。

https://590m.com/file/7715018-443117684，下載後我們打開它可以看到這幅畫面：

3、我們等待它下完，千萬不要關閉這個頁面，否則前功盡棄。然後它還會配Aidlearning：

看到上圖這幅畫面，就算徹底安裝成功了。

4、AidLearning(以下簡稱ad) 是一個不需要root便可以運行linux圖形或者console端的apk，它內置Python環境，而且還自帶Jupyter notebook 以及各種牛逼的東西，下面我們來看看吧。

【組件簡介】

1、Document。系統的目錄管理工具，用來管理整個系統的目錄結構，你可以使用它管理ad中虛擬的linux系統目錄，其實它就相當於我們手機中的文件管理。

2、safari。這是系統自帶的瀏覽器，用過mac的應該知道，Safari瀏覽器很出名的，打開後是這樣的畫面：

怎麼樣，是不是很美了？

3、terminal。終端，跟linux一樣的終端，這很復古，也很完美。

4、AidCode。這是ad內置的Python環境，而且這個環境最讓人感到意外的是，它竟然有自動提示功能，這也真的是非常給力了，不信你可以看看：

5、vscode。宇宙最強編輯器，就不用我多說了，大家心裡都有數。

6、wizard。這是一個可視化開發工具，就好比以前的vb,delphi,大大簡化了開發時間，只需要輕輕一拖，各個控制項就到了程序界面上，可以說非常智能。

7、cloud_IP。這其實就相當於我們的雲端開發了，你可以使用它讓手機與電腦互聯，前提是在同一個區域網內：

8、settings。系統常規設置，包含一些背景，風格桌面圖標的設置。

9、Blockly。中文名：塊代碼，意思就是將執行過程以拼圖的形式展現出來，培養編程思維。

10、term。也是linux終端，但是它跟terminal可不完全一樣，因為terminal有很多軟鍵盤模擬電腦，而它則沒有，所以它比較適合電腦端編程。

11、GameCent。系統自帶的 游戲 ，編程累了偶爾可以放鬆放鬆，想的真是周到，讓人慾罷不能。

雖然都是比較古老的 游戲 了，但是勝在好玩啊，能適當放鬆下也很重要。

12、shutdown。這個我不說大家也知道了，一按的話，程序就退出了。這里就不演示了，不然你懂的。

13、Examples。裡面有大量的關於AI項目的Python代碼，如果你苦於無項目可做，可以去看看，很經典的項目。

14、MusicPlay。音樂播放器，這個也就不多說了，播放音頻文件的，編程累了除了打 游戲 排解煩悶的心情再就是它了。

15、Jupyter。准確點說應該是Jupyter notebook,它是做數據分析的一個極為強大的工具，啟動速度快所見即所得。注意，要進去這個應用需要密碼，密碼為：admin。

可以看到，一樣的畫風，簡直是太棒了。

16、LFCE4。打開它可以再次啟動一個linux系統，也就是我們經常說的虛擬機，而且這個虛擬機是可以進行鍵盤滑鼠操作的，這就是上面雲端編程時電腦鏈接手機給提供的系統。

17、ApkBuild。這個工具可以將你的Python代碼轉化為apk打包進行發布，是不是很強大。

18、Service。系統服務設置，可以自定義哪些要安裝的服務或者啟動服務。

怎麼樣，這款工具是不是相當強大了 ，我用了這款工具後都愛不釋手，連電腦上的Python環境都沒怎麼用了，一直在雲端編程。希望大家通過本文能收獲一點東西。

【總結】

1、本文主要介紹了AidLearning的安裝和基本使用方法，介紹其相關的組件及其功能。

2、AidLearning是一個不需要root便可以運行linux圖形或者console端的apk，它內置Python環境，而且還自帶Jupyter notebook 以及各種特色的東西，感興趣的小夥伴可以下載使用它，希望對大家的學習有幫助噢！

E. 求《Python編程金典》全文免費下載百度網盤資源,謝謝~

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F. 如何下載python

1、打開python官網。
2、找到python的下載頁面，可以看到有多個版本可選擇，要注意3.x版跟舊版本並不兼容。選擇最新發布的正式版3.8.2。
3、windows版的安裝包有多個可以選擇。首先，64位的windows系統要選擇「for AMD64/EM64T/x64」版本。其次，根據個人情況可選不同的安裝文件：
Windows x86-64 embeddable zip file，zip壓縮包文件較小，適合老手或者二次安裝。
Windows x86-64 executable installer，exe可執行文件較大，適合新手安裝。
Windows x86-64 web-based installer，web在線安裝，對下載速度要求高。
4、下載完成後開始安裝，新版的安裝程序很貼心的幫我們配置環境變數，所以「Add Python3.8 to PATH」要記得勾選哦!不想用默認方式安裝可以選擇「customize installation」。接下來的PIP、IDLE等組件如果沒有其它集成開發環境，要保留。5、選擇安裝目錄，勾選」install for all users」(單個用戶的電腦可以不必勾選)，單擊「install」完成安裝。
6、測試安裝結果：按鍵盤的WIN+R，運行CMD，輸入命令python，出來版本信息表示安裝完成。

G. python皮卡丘編程代碼

import turtle

def getPosition(x, y):
turtle.setx(x)
turtle.sety(y)
print(x, y)

class Pikachu:

def __init__(self):
self.t = turtle.Turtle()
t = self.t
t.pensize(3)
t.speed(9)
t.ondrag(getPosition)

def noTrace_goto(self, x, y):
self.t.penup()
self.t.goto(x, y)
self.t.pendown()

def leftEye(self, x, y):
self.noTrace_goto(x, y)
t = self.t
t.seth(0)
t.fillcolor('#333333')
t.begin_fill()
t.circle(22)
t.end_fill()

self.noTrace_goto(x, y+10)
t.fillcolor('#000000')
t.begin_fill()
t.circle(10)
t.end_fill()

self.noTrace_goto(x+6, y + 22)
t.fillcolor('#ffffff')
t.begin_fill()
t.circle(10)
t.end_fill()

def rightEye(self, x, y):
self.noTrace_goto(x, y)
t = self.t
t.seth(0)
t.fillcolor('#333333')
t.begin_fill()
t.circle(22)
t.end_fill()

self.noTrace_goto(x, y+10)
t.fillcolor('#000000')
t.begin_fill()
t.circle(10)
t.end_fill()

self.noTrace_goto(x-6, y + 22)
t.fillcolor('#ffffff')
t.begin_fill()
t.circle(10)
t.end_fill()

def mouth(self, x, y):
self.noTrace_goto(x, y)
t = self.t

t.fillcolor('#88141D')
t.begin_fill()
# 下嘴唇
l1 = []
l2 = []
t.seth(190)
a = 0.7
for i in range(28):
a += 0.1
t.right(3)
t.fd(a)
l1.append(t.position())

self.noTrace_goto(x, y)

t.seth(10)
a = 0.7
for i in range(28):
a += 0.1
t.left(3)
t.fd(a)
l2.append(t.position())

# 上嘴唇

t.seth(10)
t.circle(50, 15)
t.left(180)
t.circle(-50, 15)

t.circle(-50, 40)
t.seth(233)
t.circle(-50, 55)
t.left(180)
t.circle(50, 12.1)
t.end_fill()

# 舌頭
self.noTrace_goto(17, 54)
t.fillcolor('#DD716F')
t.begin_fill()
t.seth(145)
t.circle(40, 86)
t.penup()
for pos in reversed(l1[:20]):
t.goto(pos[0], pos[1]+1.5)
for pos in l2[:20]:
t.goto(pos[0], pos[1]+1.5)
t.pendown()
t.end_fill()

# 鼻子
self.noTrace_goto(-17, 94)
t.seth(8)
t.fd(4)
t.back(8)

# 紅臉頰
def leftCheek(self, x, y):
turtle.tracer(False)
t = self.t
self.noTrace_goto(x, y)
t.seth(300)
t.fillcolor('#DD4D28')
t.begin_fill()
a = 2.3
for i in range(120):
if 0 <= i < 30 or 60 <= i < 90:
a -= 0.05
t.lt(3)
t.fd(a)
else:
a += 0.05
t.lt(3)
t.fd(a)
t.end_fill()
turtle.tracer(True)

def rightCheek(self, x, y):
t = self.t
turtle.tracer(False)
self.noTrace_goto(x, y)
t.seth(60)
t.fillcolor('#DD4D28')
t.begin_fill()
a = 2.3
for i in range(120):
if 0 <= i < 30 or 60 <= i < 90:
a -= 0.05
t.lt(3)
t.fd(a)
else:
a += 0.05
t.lt(3)
t.fd(a)
t.end_fill()
turtle.tracer(True)

def colorLeftEar(self, x, y):
t = self.t
self.noTrace_goto(x, y)
t.fillcolor('#000000')
t.begin_fill()
t.seth(330)
t.circle(100, 35)
t.seth(219)
t.circle(-300, 19)
t.seth(110)
t.circle(-30, 50)
t.circle(-300, 10)
t.end_fill()

def colorRightEar(self, x, y):
t = self.t
self.noTrace_goto(x, y)
t.fillcolor('#000000')
t.begin_fill()
t.seth(300)
t.circle(-100, 30)
t.seth(35)
t.circle(300, 15)
t.circle(30, 50)
t.seth(190)
t.circle(300, 17)
t.end_fill()

def body(self):
t = self.t

t.fillcolor('#F6D02F')
t.begin_fill()
# 右臉輪廓
t.penup()
t.circle(130, 40)
t.pendown()
t.circle(100, 105)
t.left(180)
t.circle(-100, 5)

# 右耳朵
t.seth(20)
t.circle(300, 30)
t.circle(30, 50)
t.seth(190)
t.circle(300, 36)

# 上輪廓
t.seth(150)
t.circle(150, 70)

# 左耳朵
t.seth(200)
t.circle(300, 40)
t.circle(30, 50)
t.seth(20)
t.circle(300, 35)
#print(t.pos())

# 左臉輪廓
t.seth(240)
t.circle(105, 95)
t.left(180)
t.circle(-105, 5)

# 左手
t.seth(210)
t.circle(500, 18)
t.seth(200)
t.fd(10)
t.seth(280)
t.fd(7)
t.seth(210)
t.fd(10)
t.seth(300)
t.circle(10, 80)
t.seth(220)
t.fd(10)
t.seth(300)
t.circle(10, 80)
t.seth(240)
t.fd(12)
t.seth(0)
t.fd(13)
t.seth(240)
t.circle(10, 70)
t.seth(10)
t.circle(10, 70)
t.seth(10)
t.circle(300, 18)

t.seth(75)
t.circle(500, 8)
t.left(180)
t.circle(-500, 15)
t.seth(250)
t.circle(100, 65)

# 左腳
t.seth(320)
t.circle(100, 5)
t.left(180)
t.circle(-100, 5)
t.seth(220)
t.circle(200, 20)
t.circle(20, 70)

t.seth(60)
t.circle(-100, 20)
t.left(180)
t.circle(100, 20)
t.seth(300)
t.circle(10, 70)

t.seth(60)
t.circle(-100, 20)
t.left(180)
t.circle(100, 20)
t.seth(10)
t.circle(100, 60)

# 橫向
t.seth(180)
t.circle(-100, 10)
t.left(180)
t.circle(100, 10)
t.seth(5)
t.circle(100, 10)
t.circle(-100, 40)
t.circle(100, 35)
t.left(180)
t.circle(-100, 10)

# 右腳
t.seth(290)
t.circle(100, 55)
t.circle(10, 50)

t.seth(120)
t.circle(100, 20)
t.left(180)
t.circle(-100, 20)

t.seth(0)
t.circle(10, 50)

t.seth(110)
t.circle(100, 20)
t.left(180)
t.circle(-100, 20)

t.seth(30)
t.circle(20, 50)

t.seth(100)
t.circle(100, 40)

# 右側身體輪廓
t.seth(200)
t.circle(-100, 5)
t.left(180)
t.circle(100, 5)
t.left(30)
t.circle(100, 75)
t.right(15)
t.circle(-300, 21)
t.left(180)
t.circle(300, 3)

# 右手
t.seth(43)
t.circle(200, 60)

t.right(10)
t.fd(10)

t.circle(5, 160)
t.seth(90)
t.circle(5, 160)
t.seth(90)

t.fd(10)
t.seth(90)
t.circle(5, 180)
t.fd(10)

t.left(180)
t.left(20)
t.fd(10)
t.circle(5, 170)
t.fd(10)
t.seth(240)
t.circle(50, 30)

t.end_fill()
self.noTrace_goto(130, 125)
t.seth(-20)
t.fd(5)
t.circle(-5, 160)
t.fd(5)

# 手指紋
self.noTrace_goto(166, 130)
t.seth(-90)
t.fd(3)
t.circle(-4, 180)
t.fd(3)
t.seth(-90)
t.fd(3)
t.circle(-4, 180)
t.fd(3)

# 尾巴
self.noTrace_goto(168, 134)
t.fillcolor('#F6D02F')
t.begin_fill()
t.seth(40)
t.fd(200)
t.seth(-80)
t.fd(150)
t.seth(210)
t.fd(150)
t.left(90)
t.fd(100)
t.right(95)
t.fd(100)
t.left(110)
t.fd(70)
t.right(110)
t.fd(80)
t.left(110)
t.fd(30)
t.right(110)
t.fd(32)

t.right(106)
t.circle(100, 25)
t.right(15)
t.circle(-300, 2)
##############
#print(t.pos())
t.seth(30)
t.fd(40)
t.left(100)
t.fd(70)
t.right(100)
t.fd(80)
t.left(100)
t.fd(46)
t.seth(66)
t.circle(200, 38)
t.right(10)
t.fd(10)
t.end_fill()

# 尾巴花紋
t.fillcolor('#923E24')
self.noTrace_goto(126.82, -156.84)
t.begin_fill()

t.seth(30)
t.fd(40)
t.left(100)
t.fd(40)
t.pencolor('#923e24')
t.seth(-30)
t.fd(30)
t.left(140)
t.fd(20)
t.right(150)
t.fd(20)
t.left(150)
t.fd(20)
t.right(150)
t.fd(20)
t.left(130)
t.fd(18)
t.pencolor('#000000')
t.seth(-45)
t.fd(67)
t.right(110)
t.fd(80)
t.left(110)
t.fd(30)
t.right(110)
t.fd(32)
t.right(106)
t.circle(100, 25)
t.right(15)
t.circle(-300, 2)
t.end_fill()

# 帽子、眼睛、嘴巴、臉頰
self.cap(-134.07, 147.81)
self.mouth(-5, 25)
self.leftCheek(-126, 32)
self.rightCheek(107, 63)
self.colorLeftEar(-250, 100)
self.colorRightEar(140, 270)
self.leftEye(-85, 90)
self.rightEye(50, 110)
t.hideturtle()

def cap(self, x, y):
self.noTrace_goto(x, y)
t = self.t
t.fillcolor('#CD0000')
t.begin_fill()
t.seth(200)
t.circle(400, 7)
t.left(180)
t.circle(-400, 30)
t.circle(30, 60)
t.fd(50)
t.circle(30, 45)
t.fd(60)
t.left(5)
t.circle(30, 70)
t.right(20)
t.circle(200, 70)
t.circle(30, 60)
t.fd(70)
# print(t.pos())
t.right(35)
t.fd(50)
t.circle(8, 100)
t.end_fill()
self.noTrace_goto(-168.47, 185.52)
t.seth(36)
t.circle(-270, 54)
t.left(180)
t.circle(270, 27)
t.circle(-80, 98)

t.fillcolor('#444444')
t.begin_fill()
t.left(180)
t.circle(80, 197)
t.left(58)
t.circle(200, 45)
t.end_fill()

self.noTrace_goto(-58, 270)
t.pencolor('#228B22')
t.dot(35)

self.noTrace_goto(-30, 280)
t.fillcolor('#228B22')
t.begin_fill()
t.seth(100)
t.circle(30, 180)
t.seth(190)
t.fd(15)
t.seth(100)
t.circle(-45, 180)
t.right(90)
t.fd(15)
t.end_fill()
t.pencolor('#000000')

def start(self):
self.body()

def main():
print('Painting the Pikachu... ')
turtle.screensize(800, 600)
turtle.title('Pikachu')
pikachu = Pikachu()
pikachu.start()
turtle.mainloop()

if __name__ == '__main__':
main()

H. 有哪些 Python 經典書籍

【Python從入門到精通經典書籍推薦】

• Python入門
  目的：了解Python，學會用Python編程。
  Python入門書眾多，沒必要全部閱讀，根據介紹挑選合適自己的。PS：排名不分先後。
  

《Python編程入門：從入門到實踐》
【同時使用Python 2.X和3.X講解】

Amazon編程入門類榜首圖書，最值得關注的Python入門書

從基本概念到完整項目開發，幫助零基礎讀者迅速掌握Python編程，開發實際項目

這本書分兩部分：
第一部分介紹用Python編程所必須了解的基本概念，包括matplotlib、NumPy和Pygal等強大的Python庫和工具介紹，以及列表、字典、if語句、類、文件與異常、代碼測試等內容；
第二部分將理論付諸實踐，講解如何開發三個項目，包括簡單的Python 2D游戲開發，如何利用數據生成互動式的信息圖，以及創建和定製簡單的Web應用，並幫讀者解決常見編程問題和困惑。

《Python基礎教程（第2版·修訂版）》
【Python 2.5講解，Python 3上也能運行】

各大網店最暢銷的Python入門書

全書分為三部分。
第一部分講述Python語法，沒有廢話，還摻入了一些Python 3.0要注意的細節。
第二部分介紹了常用的GUI、框架等應用，點到即止，算是為第三部分做鋪墊了，從數目眾多的應用中可以了解到Python的強大。
第三部分是Project，全書最大的亮點，大家肯定喜歡。
作者將前面講述的內容應用到10個引人入勝的項目中，並以模板的形式介紹了項目的開發過程，手把手教授Python開發。

《Python語言及其應用》
【Python 3.X】

語言風格輕松詼諧，講解多種Python工具和第三方庫

實例涉及商業、科研以及藝術領域使用Python開發各種應用

亞馬遜最受歡迎的Python編程書之一，評分4.5

書中首先介紹了Python的基礎知識，然後逐漸深入多種主題，結合教程和攻略式風格來講解Python 3中的概念。每章結尾的練習可以幫助你鞏固所學的知識。
本書會為你學習Python打下堅實的基礎，包括測試、調試、代碼復用的最佳實踐以及其他開發技巧。

《Python編程入門（第3版）》
【Python 3.X 】

從算術運算、字元串、變數，到函數、數據結構、輸入輸出和異常處理，應有盡有

《父與子的編程之旅：與小卡特一起學Python》
【Python 2.X 】

原版Amazon 最受歡迎的青少年編程圖書

最簡單易學的內容組織方式，老少皆宜

第一版獲Jolt大獎

本書中，Warren和Carter父子以親切的筆調、通俗的語言，透徹全面地介紹了計算機編程世界。
他們以簡單易學的Python語言為例，通過可愛的漫畫、有趣的例子，生動地介紹了變數、循環、輸入和輸出、數據結構以及圖形用戶界面等編程的基本概念。
只要懂得計算機的基本操作，如啟動程序、保存文件，任何人都可以跟隨本書，由簡入難，學會編寫程序，甚至製作游戲。
本書內容經過教育專家的評審，經過孩子的親身檢驗，並得到了家長的認可。

《編程導論》
【Python 2.7】

以麻省理工學院開放式課程（OpenCourseWare）中最受歡迎的計算機科學課程為基礎，旨在培養讀者的編程思維，使讀者擁有計算機科學家的視野

本書涵蓋了Python的大部分特性，重點介紹如何使用Python這門語言，共包含編程基礎、Python程序設計語言、理解計算的關鍵概念、計算問題的解決技術等四個方面。
本書將Python語言特性和編程方法貫穿全書，目的是幫助讀者在學習Python的同時掌握如何使用計算來解決有趣的問題。

• Python進階
  需要一定Python基礎。
  
  
  

《流暢的Python》
【兼顧Python 3和Python 2】

PSF研究員、知名PyCon演講者心血之作

Python核心開發人員擔綱技術審校

全面深入，對Python語言關鍵特性剖析到位

大量詳盡代碼示例，並附有主題相關高質量參考文獻和視頻鏈接

本書致力於幫助Python開發人員挖掘這門語言及相關程序庫的優秀特性，避免重復勞動，同時寫出簡潔、流暢、易讀、易維護，並且具有地道Python風格的代碼。本書尤其深入探討了Python語言的高級用法，涵蓋數據結構、Python風格的對象、並行與並發，以及元編程等不同的方面。

《Python項目開發實戰（第2版）》
【Python 2.7】

網羅Python項目開發中的流程，讓你的編程事半功倍

Python項目與封裝/團隊開發環境/問題驅動開發/源碼管理（Mercurial） Jenkins持續集成（CI）/環境搭建與部署的自動化（Ansible）/Django框架……

這是一本偏工程的圖書，沒怎麼講Python語言基礎知識，直接告訴你怎麼搭建開發環境，做好代碼管理和文檔管理以及缺陷管理等工作。

《Python網路編程攻略》
【Python 2.7】

可作為任何一門網路編程課程中培養實踐技能的補充材料

需要讀者對Python語言及TCP/IP等基本的網路概念有了解，但即使不精通也能通過本書理解相關概念

本書全面介紹了Python網路編程涉及的重要問題，包括網路編程、系統和網路管理、網路監控以及Web應用開發。作者通過70多篇攻略，清晰簡明地描述了各種網路任務和問題，提出了可用於多種場景的解決方案，並細致地分析了整個操作過程。

《Python網路編程（第3版）》
【Python 3.X】

涵蓋網路編程所有經典話題，提供大量代碼清單及示例

從應用開發角度介紹網路編程基本概念、模塊以及第三方庫

本書針對想要深入理解使用Python來解決網路相關問題或是構建網路應用程序的技術人員，結合實例講解了網路協議、網路數據及錯誤、電子郵件、伺服器架構和HTTP及Web應用程序等經典話題。
具體內容包括：全面介紹Python3中最新提供的SSL支持，非同步I/O循環的編寫，用Flask框架在Python代碼中配置URL，跨站腳本以及跨站請求偽造攻擊網站的原理及保護方法，等等。

《Python性能分析與優化》
【Python 2.X】

全面掌握Python代碼性能分析和優化方法

消除性能瓶頸，迅速改善程序性能

本書首先介紹什麼是性能分析，性能分析如何在項目開發周期中發揮作用，以及通過在項目中進行性能分析實踐能夠取得的效果。
緊接著介紹分析性能所需的核心工具（性能分析器和可視化性能分析器）。
然後介紹一系列性能優化技術，最後一章會介紹一個具有實際意義的優化案例。

《精通Python設計模式》
【Python 3.X】

用現實例子展示各模式的關鍵特性

16種基本設計模式，輕松解決軟體設計常見問題

本書分三部分，共16章介紹一些常用的設計模式。
第一部分介紹處理對象創建的設計模式，包括工廠模式、建造者模式、原型模式；
第二部分介紹處理一個系統中不同實體（類、對象等）之間關系的設計模式，包括外觀模式、享元模式等；
第三部分介紹處理系統實體之間通信的設計模式，包括責任鏈模式、觀察者模式等。

《Flask Web開發：基於Python的Web應用開發實戰》
【Python 2.7和3.3】

從安裝與環境設置講起，一步一步搭建伺服器端Web應用

全流程講解Web應用開發，給出最佳實踐

本書共分三部分，全面介紹如何基於Python微框架Flask進行Web開發。
第一部分是Flask簡介，介紹使用Flask框架及擴展開發Web程序的必備基礎知識。
第二部分則給出一個實例，真正帶領大家一步步開發完整的博客和社交應用Flasky，從而將前述知識融會貫通，付諸實踐。
第三部分介紹了發布應用之前必須考慮的事項，如單元測試策略、性能分析技術、Flask程序的部署方式等。

《Python Web開發：測試驅動方法》
【（Django、Selenium）相關部分使用Python 3.3講解】

亞馬遜4.8星評好書

實戰式TDD開發指南，使用Django等流行框架開發現代Web應用！

學習Django、Selenium、Git、jQuery和Mock，以及其他當前流行Web開發技術

「這本書很棒、很有趣，所講的全都是重點知識。如果有人想用Python做測試、學習Django或者想使用Selenium，我極力推薦這本書。要使開發者保持頭腦清醒，測試可謂至關重要。Harry完成了一項不可思議的工作，他不僅吸引了我們對測試的關注，而且還探索了切實可行的測試實踐方案。」

——Michael Foord，Python核心開發者，unittest維護者

• Python應用
  用Python數據分析，數據處理，機器學習等等。
  

《數據科學入門》
【Python 2.7】

Google數據科學家、軟體工程師Joel Grus作品

用Python從零開始講解數據科學的重量級讀本

數據科學、機器學習、模式識別領域必備

本書從零開始講解數據科學。
具體內容包括Python簡介，可視化數據，線性代數，統計，概率，假設與推斷，梯度下降法，如何獲取數據，k近鄰法，樸素貝葉斯演算法等。
作者藉助大量具體例子以及數據挖掘、統計學、機器學習等領域的重要概念，通過講解基礎數據科學工具和演算法實現，帶你快速跨入數據科學大門。
書中含大量數據科學領域的庫、框架、模塊和工具包。

《機器學習實戰》
【Python 2.7】

最暢銷機器學習圖書

介紹並實現機器學習的主流演算法

面向日常任務的高效實戰內容

全書通過精心編排的實例，切入日常工作任務，摒棄學術化語言，利用高效的可復用Python代碼來闡釋如何處理統計數據，進行數據分析及可視化。
通過各種實例，讀者可從中學會機器學習的核心演算法，並能將其運用於一些策略性任務中，如分類、預測、推薦。另外，還可用它們來實現一些更高級的功能，如匯總和簡化等。

《機器學習系統設計》
【Python 2.7及以上】

微軟Bing核心團隊成員推出

聚焦演算法編寫和編程方式

結合大量實例學會解決實際問題

本書將向讀者展示如何從原始數據中發現模式，首先從Python與機器學習的關系講起，再介紹一些庫，然後就開始基於數據集進行比較正式的項目開發了，涉及建模、推薦及改進，以及聲音與圖像處理。通過流行的開源庫，我們可以掌握如何高效處理文本、圖片和聲音。同時，讀者也能掌握如何評估、比較和選擇適用的機器學習技術。

《Python數據處理》
【Python 2.7】

將數據處理過程自動化！

全面掌握用Python進行爬蟲抓取以及數據清洗與分析的方法，輕松實現高效數據處理！

本書採用基於項目的方法，介紹用Python完成數據獲取、數據清洗、數據探索、數據呈現、數據規模化和自動化的過程。
主要內容包括：Python基礎知識，如何從CSV、Excel、XML、JSON和PDF文件中提取數據，如何獲取與存儲數據，各種數據清洗與分析技術，數據可視化方法，如何從網站和API中提取數據。

《Python數據分析基礎教程：NumPy學習指南（第2版）》
【Python 2.7】

NumPy中文入門教程，Python數據分析首選

從最基礎的知識講起，手把手帶你進入大數據挖掘領域

囊括大量具有啟發性與實用價值的實戰案例

本書從NumPy安裝講起，逐漸過渡到數組對象、常用函數、矩陣運算、線性代數、金融函數、窗函數、質量控制等內容，致力於向初中級Python編程人員全面講述NumPy及其使用。
另外，通過書中豐富的示例，你還將學會Matplotlib繪圖，並結合使用其他Python科學計算庫（如SciPy和Scikits），讓工作更有成效，讓代碼更加簡潔而高效。

《Python數據挖掘入門與實踐》
【Python 3.4】

全面釋放Python的數據分析能力

掌握大數據時代核心技術，輕松入門數據挖掘技術並將其應用於實際項目

本書使用簡單易學且擁有豐富第三方庫和良好社區氛圍的Python語言，由淺入深，以真實數據作為研究對象，真刀實槍地向讀者介紹Python數據挖掘的實現方法。通過本書，讀者將邁入數據挖掘的殿堂，透徹理解數據挖掘基礎知識，掌握解決數據挖掘實際問題的最佳實踐！

《Python科學計算基礎教程》
【Python 2.7及以上】

精彩案例展示Numpy等科學計算模塊的強大功能和廣泛應用

剖析Python關於並行與大數據計算的方法

總結科學計算的任務、難點以及最佳實踐經驗

本書是將Python用於科學計算的實用指南，既介紹了相關的基礎知識，又提供了豐富的精彩案例，並為讀者總結了最佳實踐經驗。
其主要內容包括：科學計算的基本概念與選擇Python的理由，科學工作流和科學計算的結構，科學項目相關數據的各個方面，用於科學計算的API和工具包，如何利用Python的NumPy和SciPy包完成數值計算，用Python做符號計算，數據分析與可視化，並行與大規模計算，等等。

《Python數據分析實戰》
【Python 2.X】

了解Python在信息處理、管理和檢索方面的強大功能

學會如何利用Python及其衍生工具處理、分析數據

三個真實Python數據分析案例，將理論付諸實踐

《Python數據分析實戰》展示了如何利用Python 語言的強大功能，以最小的編程代價進行數據的提取、處理和分析，主要內容包括：數據分析和Python 的基本介紹，NumPy 庫，pandas 庫，如何使用pandas 讀寫和提取數據，用matplotlib 庫和scikit-learn 庫分別實現數據可視化和機器學習，以實例演示如何從原始數據獲得信息、D3 庫嵌入和手寫體數字的識別。

《Python網路數據採集》
【Python 3.X】

原書4.6星好評，一本書搞定數據採集

涵蓋數據抓取、數據挖掘和數據分析

提供詳細代碼示例，快速解決實際問題

本書介紹網路數據採集，並為採集新式網路中的各種數據類型提供了全面的指導。
第一部分重點介紹網路數據採集的基本原理：如何用Python從網路伺服器請求信息，如何對伺服器的響應進行基本處理，以及如何以自動化手段與網站進行交互。
第二部分介紹如何用網路爬蟲測試網站，自動化處理，以及如何通過更多的方式接入網路。

《Python計算機視覺編程》
【Python 2.6及以上】

亞馬遜計算機視覺類圖書No.1

詳細剖析多種計算機視覺工具

大量示例極易上手

本書是計算機視覺編程的權威實踐指南，通過Python語言講解了基礎理論與演算法，並通過大量示例細致分析了對象識別、基於內容的圖像搜索、光學字元識別、光流法、跟蹤、3D重建、立體成像、增強現實、姿態估計、全景創建、圖像分割、降噪、圖像分組等技術。