python经典代码下载

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《Python机器学习经典实例》（[美]PrateekJoshi）电子书网盘下载免费在线阅读

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书名：Python机器学习经典实例

作者:[美] Prateek Joshi
出版社:人民邮电出版社
译者:陶俊杰/陈小莉
出版年:2017-8
页数:264

内容简介

在如今这个处处以数据驱动的世界中，机器学习正变得越来越大众化。它已经被广泛地应用于不同领域，如搜索引擎、机器人、无人驾驶汽车等。本书首先通过实用的案例介绍机器学习的基础知识，然后介绍一些稍微复杂的机器学习算法，例如支持向量机、极端随机森林、隐马尔可夫模型、条件随机场、深度神经网络，等等。本书是为想用机器学习算法开发应用程序的Python 程序员准备的。它适合Python 初学者阅读，不过熟悉Python 编程方法对体验示例代码大有裨益。

作者简介

Prateek Joshi人工智能专家，重点关注基于内容的分析和深度学习，曾在英伟达、微软研究院、高通公司以及硅谷的几家早期创业公司任职。

B. 学会python可以干什么

Python实际上是一种编程语言，在许多领域中都有广泛的应用，例如最热门的大数据分析，人工智能，Web开发等。

1989年圣诞节，阿姆斯特丹，为了度过无聊的圣诞节，年轻人Guido决定开发一种新的编程语言。 Python(Boa Constrictor)的名字是因为他是Monty Python喜剧小组的粉丝。你看，技术是如此随意...

C. python编程例子有哪些

python编程经典例子：

1、画爱心表白、图形都是由一系列的点(X，Y)构成的曲线，由于X，Y满足一定的关系，所以就可以建立模型，建立表达式expression，当满足时，两个for循环（for X in range；for Y in range）就会每行每列的打印。

(3)python经典代码下载扩展阅读：

Python的设计目标之一是让代码具备高度的可阅读性。它设计时尽量使用其它语言经常使用的标点符号和英文单字，让代码看起来整洁美观。它不像其他的静态语言如C、Pascal那样需要重复书写声明语句，也不像它们的语法那样经常有特殊情况和意外。

Python开发者有意让违反了缩进规则的程序不能通过编译，以此来强制程序员养成良好的编程习惯。并且Python语言利用缩进表示语句块的开始和退出，而非使用花括号或者某种关键字。增加缩进表示语句块的开始，而减少缩进则表示语句块的退出，缩进成为了语法的一部分。

D. 手机Python编程神器-AidLearning

【下载和安装】

1、让我们一起来看下吧，直接上图。

第一眼看到是不是觉得很高逼格，暗黑画风，这很大佬。其实它就是------AidLearning。一个运行在安卓平台的linux系统，而且还包含了许多非常强大的IDE，就连宇宙最强大的编辑器vscode 也在其中。

https://590m.com/file/7715018-443117684，下载后我们打开它可以看到这幅画面：

3、我们等待它下完，千万不要关闭这个页面，否则前功尽弃。然后它还会配Aidlearning：

看到上图这幅画面，就算彻底安装成功了。

4、AidLearning(以下简称ad) 是一个不需要root便可以运行linux图形或者console端的apk，它内置Python环境，而且还自带Jupyter notebook 以及各种牛逼的东西，下面我们来看看吧。

【组件简介】

1、Document。系统的目录管理工具，用来管理整个系统的目录结构，你可以使用它管理ad中虚拟的linux系统目录，其实它就相当于我们手机中的文件管理。

2、safari。这是系统自带的浏览器，用过mac的应该知道，Safari浏览器很出名的，打开后是这样的画面：

怎么样，是不是很美了？

3、terminal。终端，跟linux一样的终端，这很复古，也很完美。

4、AidCode。这是ad内置的Python环境，而且这个环境最让人感到意外的是，它竟然有自动提示功能，这也真的是非常给力了，不信你可以看看：

5、vscode。宇宙最强编辑器，就不用我多说了，大家心里都有数。

6、wizard。这是一个可视化开发工具，就好比以前的vb,delphi,大大简化了开发时间，只需要轻轻一拖，各个控件就到了程序界面上，可以说非常智能。

7、cloud_IP。这其实就相当于我们的云端开发了，你可以使用它让手机与电脑互联，前提是在同一个局域网内：

8、settings。系统常规设置，包含一些背景，风格桌面图标的设置。

9、Blockly。中文名：块代码，意思就是将执行过程以拼图的形式展现出来，培养编程思维。

10、term。也是linux终端，但是它跟terminal可不完全一样，因为terminal有很多软键盘模拟电脑，而它则没有，所以它比较适合电脑端编程。

11、GameCent。系统自带的 游戏 ，编程累了偶尔可以放松放松，想的真是周到，让人欲罢不能。

虽然都是比较古老的 游戏 了，但是胜在好玩啊，能适当放松下也很重要。

12、shutdown。这个我不说大家也知道了，一按的话，程序就退出了。这里就不演示了，不然你懂的。

13、Examples。里面有大量的关于AI项目的Python代码，如果你苦于无项目可做，可以去看看，很经典的项目。

14、MusicPlay。音乐播放器，这个也就不多说了，播放音频文件的，编程累了除了打 游戏 排解烦闷的心情再就是它了。

15、Jupyter。准确点说应该是Jupyter notebook,它是做数据分析的一个极为强大的工具，启动速度快所见即所得。注意，要进去这个应用需要密码，密码为：admin。

可以看到，一样的画风，简直是太棒了。

16、LFCE4。打开它可以再次启动一个linux系统，也就是我们经常说的虚拟机，而且这个虚拟机是可以进行键盘鼠标操作的，这就是上面云端编程时电脑链接手机给提供的系统。

17、ApkBuild。这个工具可以将你的Python代码转化为apk打包进行发布，是不是很强大。

18、Service。系统服务设置，可以自定义哪些要安装的服务或者启动服务。

怎么样，这款工具是不是相当强大了 ，我用了这款工具后都爱不释手，连电脑上的Python环境都没怎么用了，一直在云端编程。希望大家通过本文能收获一点东西。

【总结】

1、本文主要介绍了AidLearning的安装和基本使用方法，介绍其相关的组件及其功能。

2、AidLearning是一个不需要root便可以运行linux图形或者console端的apk，它内置Python环境，而且还自带Jupyter notebook 以及各种特色的东西，感兴趣的小伙伴可以下载使用它，希望对大家的学习有帮助噢！

E. 求《Python编程金典》全文免费下载百度网盘资源,谢谢~

《Python编程金典》网络网盘pdf最新全集下载:
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F. 如何下载python

1、打开python官网。
2、找到python的下载页面，可以看到有多个版本可选择，要注意3.x版跟旧版本并不兼容。选择最新发布的正式版3.8.2。
3、windows版的安装包有多个可以选择。首先，64位的windows系统要选择“for AMD64/EM64T/x64”版本。其次，根据个人情况可选不同的安装文件：
Windows x86-64 embeddable zip file，zip压缩包文件较小，适合老手或者二次安装。
Windows x86-64 executable installer，exe可执行文件较大，适合新手安装。
Windows x86-64 web-based installer，web在线安装，对下载速度要求高。
4、下载完成后开始安装，新版的安装程序很贴心的帮我们配置环境变量，所以“Add Python3.8 to PATH”要记得勾选哦!不想用默认方式安装可以选择“customize installation”。接下来的PIP、IDLE等组件如果没有其它集成开发环境，要保留。5、选择安装目录，勾选”install for all users”(单个用户的电脑可以不必勾选)，单击“install”完成安装。
6、测试安装结果：按键盘的WIN+R，运行CMD，输入命令python，出来版本信息表示安装完成。

G. python皮卡丘编程代码

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()

# 舌头
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)

# 红脸颊
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()
# 右脸轮廓
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)

# 上轮廓
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())

# 左脸轮廓
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)

# 左脚
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)

# 横向
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)

# 右脚
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)

# 右侧身体轮廓
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)

# 手指纹
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()

# 尾巴花纹
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、脸颊
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 经典书籍

【Python从入门到精通经典书籍推荐】

• Python入门
  目的：了解Python，学会用Python编程。
  Python入门书众多，没必要全部阅读，根据介绍挑选合适自己的。PS：排名不分先后。
  

《Python编程入门：从入门到实践》
【同时使用Python 2.X和3.X讲解】

Amazon编程入门类榜首图书，最值得关注的Python入门书

从基本概念到完整项目开发，帮助零基础读者迅速掌握Python编程，开发实际项目

这本书分两部分：
第一部分介绍用Python编程所必须了解的基本概念，包括matplotlib、NumPy和Pygal等强大的Python库和工具介绍，以及列表、字典、if语句、类、文件与异常、代码测试等内容；
第二部分将理论付诸实践，讲解如何开发三个项目，包括简单的Python 2D游戏开发，如何利用数据生成交互式的信息图，以及创建和定制简单的Web应用，并帮读者解决常见编程问题和困惑。

《Python基础教程（第2版·修订版）》
【Python 2.5讲解，Python 3上也能运行】

各大网店最畅销的Python入门书

全书分为三部分。
第一部分讲述Python语法，没有废话，还掺入了一些Python 3.0要注意的细节。
第二部分介绍了常用的GUI、框架等应用，点到即止，算是为第三部分做铺垫了，从数目众多的应用中可以了解到Python的强大。
第三部分是Project，全书最大的亮点，大家肯定喜欢。
作者将前面讲述的内容应用到10个引人入胜的项目中，并以模板的形式介绍了项目的开发过程，手把手教授Python开发。

《Python语言及其应用》
【Python 3.X】

语言风格轻松诙谐，讲解多种Python工具和第三方库

实例涉及商业、科研以及艺术领域使用Python开发各种应用

亚马逊最受欢迎的Python编程书之一，评分4.5

书中首先介绍了Python的基础知识，然后逐渐深入多种主题，结合教程和攻略式风格来讲解Python 3中的概念。每章结尾的练习可以帮助你巩固所学的知识。
本书会为你学习Python打下坚实的基础，包括测试、调试、代码复用的最佳实践以及其他开发技巧。

《Python编程入门（第3版）》
【Python 3.X 】

从算术运算、字符串、变量，到函数、数据结构、输入输出和异常处理，应有尽有

《父与子的编程之旅：与小卡特一起学Python》
【Python 2.X 】

原版Amazon 最受欢迎的青少年编程图书

最简单易学的内容组织方式，老少皆宜

第一版获Jolt大奖

本书中，Warren和Carter父子以亲切的笔调、通俗的语言，透彻全面地介绍了计算机编程世界。
他们以简单易学的Python语言为例，通过可爱的漫画、有趣的例子，生动地介绍了变量、循环、输入和输出、数据结构以及图形用户界面等编程的基本概念。
只要懂得计算机的基本操作，如启动程序、保存文件，任何人都可以跟随本书，由简入难，学会编写程序，甚至制作游戏。
本书内容经过教育专家的评审，经过孩子的亲身检验，并得到了家长的认可。

《编程导论》
【Python 2.7】

以麻省理工学院开放式课程（OpenCourseWare）中最受欢迎的计算机科学课程为基础，旨在培养读者的编程思维，使读者拥有计算机科学家的视野

本书涵盖了Python的大部分特性，重点介绍如何使用Python这门语言，共包含编程基础、Python程序设计语言、理解计算的关键概念、计算问题的解决技术等四个方面。
本书将Python语言特性和编程方法贯穿全书，目的是帮助读者在学习Python的同时掌握如何使用计算来解决有趣的问题。

• Python进阶
  需要一定Python基础。
  
  
  

《流畅的Python》
【兼顾Python 3和Python 2】

PSF研究员、知名PyCon演讲者心血之作

Python核心开发人员担纲技术审校

全面深入，对Python语言关键特性剖析到位

大量详尽代码示例，并附有主题相关高质量参考文献和视频链接

本书致力于帮助Python开发人员挖掘这门语言及相关程序库的优秀特性，避免重复劳动，同时写出简洁、流畅、易读、易维护，并且具有地道Python风格的代码。本书尤其深入探讨了Python语言的高级用法，涵盖数据结构、Python风格的对象、并行与并发，以及元编程等不同的方面。

《Python项目开发实战（第2版）》
【Python 2.7】

网罗Python项目开发中的流程，让你的编程事半功倍

Python项目与封装/团队开发环境/问题驱动开发/源码管理（Mercurial） Jenkins持续集成（CI）/环境搭建与部署的自动化（Ansible）/Django框架……

这是一本偏工程的图书，没怎么讲Python语言基础知识，直接告诉你怎么搭建开发环境，做好代码管理和文档管理以及缺陷管理等工作。

《Python网络编程攻略》
【Python 2.7】

可作为任何一门网络编程课程中培养实践技能的补充材料

需要读者对Python语言及TCP/IP等基本的网络概念有了解，但即使不精通也能通过本书理解相关概念

本书全面介绍了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应用开发。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。

《Python网络编程（第3版）》
【Python 3.X】

涵盖网络编程所有经典话题，提供大量代码清单及示例

从应用开发角度介绍网络编程基本概念、模块以及第三方库

本书针对想要深入理解使用Python来解决网络相关问题或是构建网络应用程序的技术人员，结合实例讲解了网络协议、网络数据及错误、电子邮件、服务器架构和HTTP及Web应用程序等经典话题。
具体内容包括：全面介绍Python3中最新提供的SSL支持，异步I/O循环的编写，用Flask框架在Python代码中配置URL，跨站脚本以及跨站请求伪造攻击网站的原理及保护方法，等等。

《Python性能分析与优化》
【Python 2.X】

全面掌握Python代码性能分析和优化方法

消除性能瓶颈，迅速改善程序性能

本书首先介绍什么是性能分析，性能分析如何在项目开发周期中发挥作用，以及通过在项目中进行性能分析实践能够取得的效果。
紧接着介绍分析性能所需的核心工具（性能分析器和可视化性能分析器）。
然后介绍一系列性能优化技术，最后一章会介绍一个具有实际意义的优化案例。

《精通Python设计模式》
【Python 3.X】

用现实例子展示各模式的关键特性

16种基本设计模式，轻松解决软件设计常见问题

本书分三部分，共16章介绍一些常用的设计模式。
第一部分介绍处理对象创建的设计模式，包括工厂模式、建造者模式、原型模式；
第二部分介绍处理一个系统中不同实体（类、对象等）之间关系的设计模式，包括外观模式、享元模式等；
第三部分介绍处理系统实体之间通信的设计模式，包括责任链模式、观察者模式等。

《Flask Web开发：基于Python的Web应用开发实战》
【Python 2.7和3.3】

从安装与环境设置讲起，一步一步搭建服务器端Web应用

全流程讲解Web应用开发，给出最佳实践

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。
第一部分是Flask简介，介绍使用Flask框架及扩展开发Web程序的必备基础知识。
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。

《Python Web开发：测试驱动方法》
【（Django、Selenium）相关部分使用Python 3.3讲解】

亚马逊4.8星评好书

实战式TDD开发指南，使用Django等流行框架开发现代Web应用！

学习Django、Selenium、Git、jQuery和Mock，以及其他当前流行Web开发技术

“这本书很棒、很有趣，所讲的全都是重点知识。如果有人想用Python做测试、学习Django或者想使用Selenium，我极力推荐这本书。要使开发者保持头脑清醒，测试可谓至关重要。Harry完成了一项不可思议的工作，他不仅吸引了我们对测试的关注，而且还探索了切实可行的测试实践方案。”

——Michael Foord，Python核心开发者，unittest维护者

• Python应用
  用Python数据分析，数据处理，机器学习等等。
  

《数据科学入门》
【Python 2.7】

Google数据科学家、软件工程师Joel Grus作品

用Python从零开始讲解数据科学的重量级读本

数据科学、机器学习、模式识别领域必备

本书从零开始讲解数据科学。
具体内容包括Python简介，可视化数据，线性代数，统计，概率，假设与推断，梯度下降法，如何获取数据，k近邻法，朴素贝叶斯算法等。
作者借助大量具体例子以及数据挖掘、统计学、机器学习等领域的重要概念，通过讲解基础数据科学工具和算法实现，带你快速跨入数据科学大门。
书中含大量数据科学领域的库、框架、模块和工具包。

《机器学习实战》
【Python 2.7】

最畅销机器学习图书

介绍并实现机器学习的主流算法

面向日常任务的高效实战内容

全书通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计数据，进行数据分析及可视化。
通过各种实例，读者可从中学会机器学习的核心算法，并能将其运用于一些策略性任务中，如分类、预测、推荐。另外，还可用它们来实现一些更高级的功能，如汇总和简化等。

《机器学习系统设计》
【Python 2.7及以上】

微软Bing核心团队成员推出

聚焦算法编写和编程方式

结合大量实例学会解决实际问题

本书将向读者展示如何从原始数据中发现模式，首先从Python与机器学习的关系讲起，再介绍一些库，然后就开始基于数据集进行比较正式的项目开发了，涉及建模、推荐及改进，以及声音与图像处理。通过流行的开源库，我们可以掌握如何高效处理文本、图片和声音。同时，读者也能掌握如何评估、比较和选择适用的机器学习技术。

《Python数据处理》
【Python 2.7】

将数据处理过程自动化！

全面掌握用Python进行爬虫抓取以及数据清洗与分析的方法，轻松实现高效数据处理！

本书采用基于项目的方法，介绍用Python完成数据获取、数据清洗、数据探索、数据呈现、数据规模化和自动化的过程。
主要内容包括：Python基础知识，如何从CSV、Excel、XML、JSON和PDF文件中提取数据，如何获取与存储数据，各种数据清洗与分析技术，数据可视化方法，如何从网站和API中提取数据。

《Python数据分析基础教程：NumPy学习指南（第2版）》
【Python 2.7】

NumPy中文入门教程，Python数据分析首选

从最基础的知识讲起，手把手带你进入大数据挖掘领域

囊括大量具有启发性与实用价值的实战案例

本书从NumPy安装讲起，逐渐过渡到数组对象、常用函数、矩阵运算、线性代数、金融函数、窗函数、质量控制等内容，致力于向初中级Python编程人员全面讲述NumPy及其使用。
另外，通过书中丰富的示例，你还将学会Matplotlib绘图，并结合使用其他Python科学计算库（如SciPy和Scikits），让工作更有成效，让代码更加简洁而高效。

《Python数据挖掘入门与实践》
【Python 3.4】

全面释放Python的数据分析能力

掌握大数据时代核心技术，轻松入门数据挖掘技术并将其应用于实际项目

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，由浅入深，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，读者将迈入数据挖掘的殿堂，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最佳实践！

《Python科学计算基础教程》
【Python 2.7及以上】

精彩案例展示Numpy等科学计算模块的强大功能和广泛应用

剖析Python关于并行与大数据计算的方法

总结科学计算的任务、难点以及最佳实践经验

本书是将Python用于科学计算的实用指南，既介绍了相关的基础知识，又提供了丰富的精彩案例，并为读者总结了最佳实践经验。
其主要内容包括：科学计算的基本概念与选择Python的理由，科学工作流和科学计算的结构，科学项目相关数据的各个方面，用于科学计算的API和工具包，如何利用Python的NumPy和SciPy包完成数值计算，用Python做符号计算，数据分析与可视化，并行与大规模计算，等等。

《Python数据分析实战》
【Python 2.X】

了解Python在信息处理、管理和检索方面的强大功能

学会如何利用Python及其衍生工具处理、分析数据

三个真实Python数据分析案例，将理论付诸实践

《Python数据分析实战》展示了如何利用Python 语言的强大功能，以最小的编程代价进行数据的提取、处理和分析，主要内容包括：数据分析和Python 的基本介绍，NumPy 库，pandas 库，如何使用pandas 读写和提取数据，用matplotlib 库和scikit-learn 库分别实现数据可视化和机器学习，以实例演示如何从原始数据获得信息、D3 库嵌入和手写体数字的识别。

《Python网络数据采集》
【Python 3.X】

原书4.6星好评，一本书搞定数据采集

涵盖数据抓取、数据挖掘和数据分析

提供详细代码示例，快速解决实际问题

本书介绍网络数据采集，并为采集新式网络中的各种数据类型提供了全面的指导。
第一部分重点介绍网络数据采集的基本原理：如何用Python从网络服务器请求信息，如何对服务器的响应进行基本处理，以及如何以自动化手段与网站进行交互。
第二部分介绍如何用网络爬虫测试网站，自动化处理，以及如何通过更多的方式接入网络。

《Python计算机视觉编程》
【Python 2.6及以上】

亚马逊计算机视觉类图书No.1

详细剖析多种计算机视觉工具

大量示例极易上手

本书是计算机视觉编程的权威实践指南，通过Python语言讲解了基础理论与算法，并通过大量示例细致分析了对象识别、基于内容的图像搜索、光学字符识别、光流法、跟踪、3D重建、立体成像、增强现实、姿态估计、全景创建、图像分割、降噪、图像分组等技术。