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改编自Vamei博客的《Python快速教程》。本书以Python为样本，不仅介绍了编程的基本概念，还着重讲解编程语言的主流范式：面向过程、面向对象、面向函数。读者不仅可以轻松学会Python，以后再学习其他编程语言时也会更加容易。

本书从最基础的知识开始，讲解Web开发的整个流程，展示如何使用Python做测试驱动开发。本书由三个部分组成。第一部分介绍了测试驱动开发和Django的基础知识。第二部分讨论了Web开发要素，探讨了Web开发过程中不可避免的问题，及如何通过测试解决这些问题。第三部分探讨了一些高级话题，如模拟技术、集成第三方插件、Ajax、测试固件、持续集成等。本书适合Web开发人员阅读。

本书采用简洁强大的Python语言，介绍了网络数据采集，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核心编程（第3版）》是经典畅销图书《Python核心编程（第二版）》的全新升级版本，总共分为3部分。第1部分为讲解了Python的一些通用应用，包括正则表达式、网络编程、Internet客户端编程、多线程编程、GUI编程、数据库编程、Microsoft Office编程、扩展Python等内容。第2部分讲解了与Web开发相关的主题，包括Web客户端和服务器、CGI和WSGI相关的Web编程、Django Web框架、云计算、高级Web服务。第3部分则为一个补充/实验章节，包括文本处理以及一些其他内容。 《Python核心编程（第3版）》适合具有一定经验的Python开发人员阅读。

本书是一本Python入门书籍，适合对计算机了解不多，没有学过编程，但对编程感兴趣的读者学习使用。这本书以习题的方式引导读者一步一步学习编程，从简单的打印一直讲到完整项目的实现，让初学者从基础的编程技术入手，最终体验到软件开发的基本过程。 本书结构非常简单，共包括52个习题，其中26个覆盖了输入/输出、变量和函数三个主题，另外26个覆盖了一些比较高级的话题，如条件判断、循环、类和对象、代码测试及项目的实现等。每一章的格式基本相同，以代码习题开始，按照说明编写代码，运行并检查结果，然后再做附加练习。 Zed Shaw完善了这个堪称世上最好的Python学习系统。只要跟着学习，你就会和迄今为止数十万Zed教过的初学者一样获得成功。 在这本书中，你将通过完成52个精心设计的习题来学会Python。阅读这些习题，把习题的代码精确地写出来（禁止复制和粘贴！），修正你的错误，观察程序的运行。在这个过程中，你将了解软件是如何工作的，好的程序看起来是什么样子，怎样阅读、编写、思考代码，以及如何用专业程序员的技巧来找出并修正错误。最重要的是，你将学到下面这些编写优秀的Python软件必需的初始技能。 这本书会让你的每一分钟投入都有回报。Python是世界上最强大、最受欢迎的编程语言之一，很快你就会成为一名Python程序员。 你还可以看Zed的视频！随书附赠的DVD中包含5个多小时激情挥洒的教学内容：一部完整的Python视频教程！

Google和YouTube由于Python的高可适应性、易于维护以及适合于快速开发而采用它。如果你想要编写高质量、高效的并且易于与其他语言和工具集成的代码，《Python学习手册：第4 版》将帮助你使用Python快速实现这一点，不管你是编程新手还是Python初学者。本书是易于掌握和自学的教程，根据作者Python专家Mark Lutz的著名培训课程编写而成。 《Python学习手册：第4版》每一章都包含关于Python语言的关键内容的独立的一课，并且包含了一个独特的“练习题”部分，其中带有实际的练习和测试，以便你可以练习新的技能并随着学习而测试自己的理解。你会发现众多带有注释的示例以及图表，它们将帮助你开始学习Python 3.0。 《Python学习手册：第4版》包括以下内容： 学习Python的主要内建对象类型：数字、列表和字典。 使用Python语句创建和处理对象，并且学习Python的通用语法模型。 使用函数构造和重用代码，函数是Python的基本过程工具。 学习Python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。 Python的面向对象编程工具，用于组织程序代码。 学习异常处理模型，以及用于编写较大程序的开发工具。 了解包括装饰器、描述器、元类和Unicode处理等高级Python工具。

本书共分11章，每一章都可以单独成册。读者可以从头开始阅读，也可以选择自己感兴趣的章节阅读。需要强调的是，本书是一本实战类的书籍，因此，本书强调实践的重要性。很多工程师学习Python，学完就忘，忘了再学，循环往复，就是因为实践不充分导致的。本书包含了大量的实战案例，可以很好地作为Python的进阶教材，读者也可以举一反三，编写自己的管理程序。

本书是机器学习入门书，以Python语言介绍。主要内容包括：机器学习的基本概念及其应用；实践中最常用的机器学习算法以及这些算法的优缺点；在机器学习中待处理数据的呈现方式的重要性，以及应重点关注数据的哪些方面；模型评估和调参的高级方法，重点讲解交叉验证和网格搜索；管道的概念；如何将前面各章的方法应用到文本数据上，还介绍了一些文本特有的处理方法。

本书包括Python程序设计的方方面面：首先从Python的安装开始，随后介绍了Python的基础知识和基本概念，包括列表、元组、字符串、字典以及各种语句；然后循序渐进地介绍了一些相对高级的主题，包括抽象、异常、魔法方法、属性、迭代器；此后探讨了如何将Python与数据库、网络、C语言等工具结合使用，从而发挥出Python的强大功能，同时介绍了Python程序测试、打包、发布等知识；最后，作者结合前面讲述的内容，按照实际项目开发的步骤向读者介绍了10个具有实际意义的Python项目的开发过程。

本书是对以数据深度需求为中心的科学、研究以及针对计算和统计方法的参考书。本书共五章，每章介绍一到两个Python数据科学中的重点工具包。首先从IPython和Jupyter开始，它们提供了数据科学家需要的计算环境；第2章讲解能提供ndarray对象的NumPy，它可以用Python高效地存储和操作大型数组；第3章主要涉及提供DataFrame对象的Pandas，它可以用Python高效地存储和操作带标签的/列式数据；第4章的主角是Matplotlib，它为Python提供了许多数据可视化功能；第5章以Scikit-Learn为主，这个程序库为最重要的机器学习算法提供了高效整洁的Python版实现。 本书适合有编程背景，并打算将开源Python工具用作分析、操作、可视化以及学习数据的数据科学研究人员。