【名人推荐】 “科学计算和数据分析社区已经等待这本书很多年了：大量具体的实践建议，以及大量综合应用方法。本书在未来几年里肯定会成为Python领域中技术计算的权威指南。” ——Fernando Pérez　加州大学伯克利分校 研究科学家， IPython的创始人之一 【内容简介】 还在苦苦寻觅用Python控制、处理、整理、分析结构化数据的完整课程？本书含有大量的实践案例，你将学会如何利用各种Python库（包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等）高效地解决各式各样的数据分析问题。 由于作者Wes McKinney是pandas库的主要作者，所以本书也可以作为利用Python实现数据密集型应用的科学计算实践指南。本书适合刚刚接触Python的分析人员以及刚刚接触科学计算的Python程序员。 •将IPython这个交互式Shell作为你的首要开发环境。 •学习NumPy（Numerical Python）的基础和高级知识。 •从pandas库的数据分析工具开始。 •利用高性能工具对数据进行加载、清理、转换、合并以及重塑。 •利用matplotlib创建散点图以及静态或交互式的可视化结果。 •利用pandas的groupby功能对数据集进行切片、切块和汇总操作。 •处理各种各样的时间序列数据。 •通过详细的案例学习如何解决Web分析、社会科学、金融学以及经•济学等领域的问题。

Python是当今世界流行的编程语言之一。本书共15章，通过一些短小精悍的交互式Python脚本帮助学生进行练习，并在这个过程中掌握诸如数据结构、排序和搜索算法、面向对象编程、数据库访问、图形用户界面等基本概念以及良好的程序设计风格。本书既是一本注重科学的计算机科学专业教材，也是一本目标明确的Python参考书。 本书语言风格言简意赅，图表丰富，简单实用，是一本优秀的Python入门级读物，适合Python初学者使用。

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本书介绍了Python应用在各个领域中的一些使用技巧和方法，从最基本的字符、文件序列、字典和排序，到进阶的面向对象编程、数据库和数据持久化、 XML处理和Web编程，再到比较高级和抽象的描述符、装饰器、元类、迭代器和生成器，均有涉及。书中还介绍了一些第三方包和库的使用，包括 Twisted、GIL、PyWin32等。本书覆盖了Python应用中的很多常见问题，并提出了通用的解决方案。书中的代码和方法具有很强的实用性，可以方便地应用到实际的项目中，并产生立竿见影的效果。尤为难得的是，本书的各位作者都具有丰富的业界实践经验，因此，本书不仅给出了对各种问题的解决方案，同时还体现了很多专家的思维方式和良好的编程习惯，与具体的细节性知识相比，这部分内容无疑是本书的精华。 本书适合具有一定Python基础的读者阅读参考。

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想要探寻搜索排名、产品推荐、社会化书签和在线匹配背后的力量吗？这本颇具魅力的书籍向你展现如何创建Web 2.0应用程序，从参与性？Internet应用程序产生的大量数据中挖掘金矿。运用本书中介绍的先进算法，你可以编写聪明的程序，以访问其他网站那些有趣的数据集，从自有应用程序的用户中收集数据，或者分析和理解你所发现的数据。 《集体智慧编程》将你带入机器学习和统计的世界，并且阐释了如何从你和他人每天收集的信息中获得关于用户体验、市场营销、个性品味及人类行为的结论。每个算法的描述都十分简明清晰，相关代码均可以立即用于你的网站、博客、Wiki或特定应用程序。本书讲解了下列主题： 可以让在线零售商推荐产品或媒体的协作过滤技术 用于在大数据集中发现同类项组的聚类方法 从数以百万计可能方案中选择问题最佳解决方案的最优化算法 贝叶斯过滤，用在基于单词类型和其他特征的垃圾信息过滤中 支持向量（support-vector）机器，用于在线交友网站中的速配 用于问题解决的演化智能——计算机如何通过多次玩同样的游戏，改进自身代码并获得技能提升 每一章都包含了相关练习，可通过扩展使算法变得更强大。超越简单的数据库支持应用程序模式，让 Internet数据财富为你所用。

Want to tap the power behind search rankings, product recommendations, social bookmarking, and online matchmaking? This fascinating book demonstrates how you can build Web 2.0 applications to mine the enormous amount of data created by people on the Internet. With the sophisticated algorithms in this book, you can write smart programs to access interesting datasets from other web sites, collect data from users of your own applications, and analyze and understand the data once you've found it. Programming Collective Intelligence takes you into the world of machine learning and statistics, and explains how to draw conclusions about user experience, marketing, personal tastes, and human behavior in general -- all from information that you and others collect every day. Each algorithm is described clearly and concisely with code that can immediately be used on your web site, blog, Wiki, or specialized application. This book explains: * Collaborative filtering techniques that enable online retailers to recommend products or media * Methods of clustering to detect groups of similar items in a large dataset * Search engine features -- crawlers, indexers, query engines, and the PageRank algorithm * Optimization algorithms that search millions of possible solutions to a problem and choose the best one * Bayesian filtering, used in spam filters for classifying documents based on word types and other features * Using decision trees not only to make predictions, but to model the way decisions are made * Predicting numerical values rather than classifications to build price models * Support vector machines to match people in online dating sites * Non-negative matrix factorization to find the independent features in a dataset * Evolving intelligence for problem solving -- how a computer develops its skill by improving its own code the more it plays a game Each chapter includes exercises for extending the algorithms to make them more powerful. Go beyond simple database-backed applications and put the wealth of Internet data to work for you. "Bravo! I cannot think of a better way for a developer to first learn these algorithms and methods, nor can I think of a better way for me (an old AI dog) to reinvigorate my knowledge of the details." -- Dan Russell, Google "Toby's book does a great job of breaking down the complex subject matter of machine-learning algorithms into practical, easy-to-understand examples that can be directly applied to analysis of social interaction across the Web today. If I had this book two years ago, it would have saved precious time going down some fruitless paths." -- Tim Wolters, CTO, Collective Intellect

Beginning Python: From Novice to Professional is the most comprehensive book on the Python ever written. Based on Practical Python, this newly revised book is both an introduction and practical reference for a swath of Python-related programming topics, including addressing language internals, database integration, network programming, and web services. Advanced topics, such as extending Python and packaging/distributing Python applications, are also covered. Ten different projects illustrate the concepts introduced in the book. You will learn how to create a P2P file-sharing application and a web-based bulletin board, and how to remotely edit web-based documents and create games. Author Magnus Lie Hetland is an authority on Python and previously authored Practical Python. He also authored the popular online guide, Instant Python Hacking, on which both books are based.

""How to Think Like a Computer Scientist"" is an introduction to programming using Python, one of the best languages for beginners. This is a Free Book -- you can download it from thinkpython.com. But if you would like to make a contribution to this project, you can do it by buying a hardcopy or paying to download the electronic version here. Thank you!

在通往“Python技术殿堂”的路上，本书将为你编写健壮、优雅、高质量的Python代码提供切实帮助！内容全部由Python编码的最佳实践组成，从基本原则、惯用法、语法、库、设计模式、内部机制、开发工具和性能优化8个方面深入探讨了编写高质量Python代码的技巧与禁忌，一共总结出91条宝贵的建议。每条建议对应Python程序员可能会遇到的一个问题。本书不仅以建议的方式从正反两方面给出了被实践证明为十分优秀的解决方案或非常糟糕的解决方案，而且分析了问题产生的根源，会使人有一种醍醐灌顶的感觉，豁然开朗。 《编写高质量代码：改善Python程序的91个建议》针对每个问题所选择的应用场景都非常典型，给出的建议也都与实践紧密结合。书中的每一条建议都可能在你的下一行代码、下一个应用或下一个项目中显露锋芒。建议你将本书搁置在手边，随时查阅，相信这么做一定能使你的学习和开发工作事半功倍。

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Python是一种功能十分强大的面向对象编程语言，可以用于编写独立程序、快速脚本和复杂应用的原型。作为一种开放源码的软件，Python可以自由获取，而且易学易用。它已经在各种平台上实现了移植，其中包括Unix、Linux、Windows 9x、Windows NT和 MacOS。 本书详细讲述了Python语言的各个方面，在简单介绍Python的基本原理和组成之后，详细介绍了Python程序

《Python高级编程》通过大量的实例，介绍了Python语言的最佳实践和敏捷开发方法，并涉及整个软件生命周期的高级主题，诸如持续集成、版本控制系统、包的发行和分发、开发模式、文档编写等。《Python高级编程》首先介绍如何设置最优的开发环境，然后以Python敏捷开发方法为线索，阐述如何将已被验证的面向对象原则应用到设计中。这些内容为开发人员和项目管理人员提供了整个软件工程中的许多高级概念以及专家级的建议，其中有些内容的意义甚至超出了Python语言本身。 《Python高级编程》针对具备一定Python基础并希望通过在项目中应用最佳实践和新的开发技术来提升自己的Python开发人员。

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Amazon.com Review The authors of Learning Python show you enough essentials of the Python scripting language to enable you to begin solving problems right away, then reveal more powerful aspects of the language one at a time. This approach is sure to appeal to programmers and system administrators who have urgent problems and a preference for learning by semi-guided experimentation. First off, Learning Python shows the relationships among Python scripts and their interpreter (in a mostly platform-neutral way). Then, the authors address the mechanics of the language itself, providing illustrations of how Python conceives of numbers, strings, and other objects as well as the operators you use to work with them. Dictionaries, lists, tuples, and other data structures specific to Python receive plenty of attention including complete examples. Authors Mark Lutz and David Ascher build on that fundamental information in their discussions of functions and modules, which evolve into coverage of namespaces, classes, and the object-oriented aspects of Python programming. There's also information on creating graphical user interfaces (GUIs) for Python applications with Tkinter. In addition to its careful expository prose, Learning Python includes exercises that both test your Python skills and help reveal more elusive truths about the language. --This text refers to an out of print or unavailable edition of this title. Review As a book for programmers who want to learn Python, it does a very good job. The coverage is informative and well order; making it easy to find what you're looking for. Overall, if you do some work with Python, you will benefit from owning this book. " - Sam Smith, news@UK, March "This book is a good example of Python culture, in the clarity of its text as much as in the quality of its code. Anyhone working their way through it will have a solid foundation upon which to explore Python's potential. Highly recommended." - Ivan Uemilianin, CVu, October 2004 --This text refers to the Paperback edition.

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本书讲述如何用Python框架Django构建出强大的Web解决方案，本书讲解了使用新的Django 1.0版的各种主要特性所需要的技术、工具以及概念。 全书分为12章和6个附录，内容包括，Django Python实战，Django速成：构建一个Blog，起始，定义和使用模型，URL、HTTP机制和视图，模板和表单处理，Photo Gallery，内容管理系统，Liveblog，Pastebin，高级Django编程，高级Django部署。附录内容包括命令行基础，安装运行Django，实用Django开发工具，发现、评估、使用Django应用程序，在Google App Engine上使用Django，参与Django项目。 本书适用于Python框架Django初学者，Django Web开发技术人员。

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《Python学习手册(第3版)》讲述了：Python可移植、功能强大、易于使用，是编写独立应用程序和脚本应用程序的理想选择。无论你是刚接触编程或者刚接触Python，通过学习《Python学习手册(第3版)》，你可以迅速高效地精通核心Python语言基础。读完《Python学习手册(第3版)》，你会对这门语言有足够的了解，从而可以在你所从事的任何应用领域中使用它。 《Python学习手册(第3版)》是作者根据过去10年用于教学而广为人知的培训课程的材料编写而成的。除了有许多详实说明和每章小结之外，每章还包括一个头脑风暴：这是《Python学习手册(第3版)》独特的一部分，配合以实用的练习题和复习题，让读者练习新学的技巧并测试自己的理解程度。 《Python学习手册(第3版)》包括： 类型和操作——深入讨论Python主要的内置对象类型：数字、列表和字典等。 语句和语法——在Python中输入代码来建立并处理对象，以及Python一般的语法模型。 函数——Python基本的面向过程工具，用于组织代码和重用。 模块——封装语句、函数以及其他工具，从而可以组织成较大的组件。 类和OOP——Python可选的面向对象编程工具，可用于组织程序代码从而实现定制和重用。 异常和工具——异常处理模型和语句，并介绍编写更大程序的开发工具。 讨论Python 3.0。 《Python学习手册(第3版)》让你对Python语言有深入而完整的了解，从而帮助你理解今后遇到的任何Python应用程序实例。如果你准备探索Google和YouTube为什么选中了Python，《Python学习手册(第3版)》就是你入门的最佳指南。

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