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| 編輯推薦： |
Python学习手册（原书第5版）
本书将帮助你使用Python编写出高质量、高效的并且易于与其他语言和工具集成的代码。
本书根据Python专家Mark Lutz的著名培训课程编写而成，是易于掌握和自学的Python教程。
本书每一章都对Python语言的关键内容做单独讲解，并且配有章后习题、编程练习及详尽的解答，还配有大量注释的示例以及图表，便于你学习新的技能并巩固加深自己的理解。第5版基于3版本。无论你是编程新手还是其他编程语言的资深开发者，本书都会是你学习Python的理想选择。
利用Python进行数据分析（原书第2版）
阅读本书可以获得一份关于在Python下操作、处理、清洗、规整数据集的完整说明。本书第二版针对Python 3.6进行了更新，并增加实际案例向你展示如何高效地解决一系列数据分析问题。你将在阅读过程中学习到新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。
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| 內容簡介： |
《Python学习手册（套装上下册 原书第5版）》：
《Python学习手册（套装上下册 原书第5版）》将帮助你使用Python编写出高质量、高效的并且易于与其他语言和工具集成的代码。
根据Python专家MarkLutz的著名培训课程编写而成，是易于掌握和自学的Python教程。
每一章都对Python语言的关键内容做单独讲解，并且配有章后习题、编程练习及详尽的解答，还配有大量注释的示例以及图表，便于你学习新的技能并巩固加深自己的理解。第5版基于Python2.7和3.3版本，同时也适用于其他Python版本。
无论你是编程新手还是其他编程语言的资深开发者，《Python学习手册（套装上下册 原书第5版）》都会是你学习Python的理想选择。
主要内容：
学习Python的主要内置对象类型，如数字、列表和字典。
使用Python语句创建和处理对象，并学习Python的通用语法模型。
使用函数减少代码冗余，使用包代码结构实现代码重用。
学习Python模块，从而封装语句、函数和其他工具，以便构建大型组件。
学习类，即Python用于组织代码的面向对象编程工具。
使用Python的异常处理模型和开发工具编写大型程序。
学习高级Python工具，包括装饰符、描述符、元类和Unicode的处理等。
《利用Python进行数据分析（原书第2版）》：
可以获得一份关于在Python下操作、处理、清洗、规整数据集的完整说明。
第二版针对Python3.6进行了更新，并增加实际案例向你展示如何高效地解决一系列数据分析问题。你将在阅读过程中学习到新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。
由WesMcKinney创作，他是Pythonpandas项目的创始人。
是对Python数据科学工具的实操化、现代化的介绍，非常适合刚学Python的数据分析师或刚学数据科学以及科学计算的Python编程者。数据文件和相关的材料可以在GitHub上找到。
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| 關於作者： |
Mark Lutz（马克·卢茨），一位世界*的Python培训讲师。他是Python畅销书籍的作者，同时从1992年起就成为Python社区的带领者。Mark有着30余年的软件开发经验，也是《Python编程》《Python袖珍指南》等书的作者。
Wes McKinney，一个在纽约工作的软件开发者兼企业家。2007年在麻省理工学院取得数学本科学位后，他在康涅狄格州格林尼治市的AQR资本管理公司做量化金融的工作。由于对烦琐的数据分析工具感到沮丧，他学习了Python并开始构建后来成为pandas的项目。目前，他是Python数据社区的一名活跃成员，同时也是一名在数据分析、金融和统计计算应用中使用Python的倡导者。后来，Wes成为DataPad的联合创始人和CEO，该公司的技术资产和团队在2014年被Cloudera收购。他从此投身到大数据技术中，参加了Apache软件基金会的Apache Arrow和Apache Parquet项目的项目管理委员会。2016年，他加入了纽约的Two Sigma投资公司，在这里他继续为了加快、简化数据分析从事开源软件相关工作。
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| 目錄：
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《Python学习手册（套装上下册 原书第5版）》：
上册
前言
部分 使用入门
第1章 问答环节
人们为何使用Python
软件质量
开发者效率
Python是一门“脚本语言”吗
好吧，Python的缺点是什么
如今谁在使用Python
其他的Python设计权衡：一些难以把握的方面
使用Python可以做些什么
系统编程
图形用户界面（GUI）
Internet脚本
组件集成
数据库编程
快速原型
数值计算和科学计算编程
更多内容：游戏、图像、数据挖掘、机器人、Excel等
Python如何开发并获得支持
开源的权衡
Python有哪些技术上的优点
面向对象和函数式
免费
可移植
功能强大
可混合
相对简单易用
相对简单易学
以Monty Python命名
Python和其他语言比较起来怎么样
本章小结
本章习题
习题解答
Python是工程，不是艺术
第2章 Python如何运行程序
Python解释器简介
程序执行
程序员的视角
Python的视角
执行模型的变体
Python的各种实现
执行优化工具
冻结二进制文件
未来的可能性
本章小结
本章习题
习题解答
……
第二部分 类型和运算
第三部分 语句和语法
第四部分 函数和生成器
第五部分 模块和包
下册
第六部分 类和面向对象编程（OOP）
第七部分 异常和工具
第八部分 高级主题
第九部分 附录
《利用Python进行数据分析（原书第2版）》：
前言
第1章 准备工作
1.1 本书内容
1.1.1 什么类型的数据
1.2 为何利用Python进行数据分析
1.2.1 Python作为胶水
1.2.2 解决“双语言”难题
1.2.3 为何不使用Python
1.3 重要的Python库
1.3.1 NumPy
1.3.2 pandas
1.3.3 matplotlib
1.3.4 IPython与Jupyter
1.3.5 SciPy
1.3.6 scikit-learn
1.3.7 statsmodels
1.4 安装与设置
1.4.1 Windows
1.4.2 Apple（OS X和macOS）
1.4.3 GNU/Linux
1.4.4 安装及更新Python包
1.4.5 Python 2和Python
1.4.6 集成开发环境和文本编辑器
1.5 社区和会议
1.6 快速浏览本书
1.6.1 代码示例
1.6.2 示例数据
1.6.3导入约定
1.6.4术语
第2章 Python语言基础、IPython及Jupyter notebook
2.1 Python解释器
2.2 IPython基础
2.2.1 运行IPython命令行
2.2.2 运行 Jupyter notebook
2.2.3 Tab补全
2.2.4 内省
2.2.5 %run命令
2.2.6 执行剪贴板中的程序
2.2.7 终端快捷键
2.2.8 关于魔术命令
2.2.9 matplotlib集成
2.3 Python语言基础
2.3.1 语言语义
2.3.2 标量类型
2.3.3 控制流
第3章 内建数据结构、函数及文件
3.1 数据结构和序列
3.1.1 元组
3.1.2 列表
3.1.3 内建序列函数
3.1.4 字典
3.1.5 集合
3.1.6 列表、集合和字典的推导式
3.2 函数
3.2.1 命名空间、作用域和本地函数
3.2.2 返回多个值
3.2.3 函数是对象
3.2.4 匿名（Lambda）函数
3.2.5 柯里化：部分参数应用
3.2.6 生成器
3.2.7 错误和异常处理
3.3 文件与操作系统
3.3.1 字节与Unicode文件
3.4 本章小结
……
第4章 NumPy基础：数组与向量化计算
第5章 pandas入门
第6章 数据载入、存储及文件格式
第7章 数据清洗与准备
第8章 数据规整：连接、联合与重塑
第9章 绘图与可视化
第10章 数据聚合与分组操作
第11章 时间序列
第12章 高阶pandas
第14章 数据分析示例
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| 內容試閱：
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如果你想在2018年制定一个“学习编程”的年度计划，那么我们会首先推荐Python这门编程语言。根据目前全球的开源代码仓库网站GitHub提供的数据，在2017年全球各地的程序员向GitHub网站发起了约100万次Python代码的提交。按照这一指标，Python无疑是目前世界范围内排名第二的编程语言。而放眼当今的IT界，Python自己也像无数励志故事的主角一样，不断成长壮大，并从一众编程语言中脱颖而出，在人工智能、大数据分析、科学计算、大型网站服务搭建等领域大放异彩。
而这本《Python学习手册》，正是帮助你入门Python或是进阶学习的优质资源。当前市面上Python学习的书籍资源非常丰富，相比之下本书有两个主要特点：一是，本书以目前更主流的Python 3.X系列为主，同时兼顾到Python 2.X的内容，而不是只停留在2.X的范畴；二是，本书不贪多，并不企图对所有Python的类库都浅尝辄止，而是专注地把Python语言的核心知识讲解透彻。正因如此，本书适合作为学习Python的本入门书，同时也可用作强化Python核心编程的进阶读物。读者可以放心地用本书构筑起稳固的Python核心基础，在此之上，再选购其他书籍，深入学习Python在其他特定领域的应用。
当然，这本书的篇幅也十分浩大，难免令人心生畏惧。你也许会有这两个疑惑：Python核心编程知识真的需要这么多篇幅来讲述吗？作者除了讲解Python，是不是也聊了些其他内容？
确实，如果只是列举Python语法和库函数，那么估计几十页的一本小册子就能胜任，但是如果要帮助读者真正理解和掌握，就不能跳过知识点背后的原理、思想和例子。在翻译本书的过程中，译者能够真切地体会到作者Mark Lutz先生的耐心与细致。作者孜孜不倦地将许多Python中看似高深的主题掰开揉碎，娓娓道来。对于几乎每一个知识，都会以知识点、思想、示例代码的方式详细展开。一方面，读者可以自行选择略读一些段落；另一方面，这样的讲解对于理清复杂的知识非常有益。
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