题图:https://www.etamcru.com/sainer/flying-circus
写这篇文章小激动,因为一股脑出版了几本特别棒的 Python 书,并且很符合读者的学习需求,今天先来个合集,改日再逐一介绍给大家:
1. 和孩子一起玩编程
2. Python基础教程(第3版)
3. Python编程导论(第2版)
4. Python数据科学手册
5. Python机器学习基础教程
6. Python 3网络爬虫开发实战
1. 和孩子一起玩编程
第一本是写给父母和小朋友的,写这本书的是一位童心二米八的爸爸,他的语言表达非常适合小朋友阅读。这本书请了好几位老程员试读和推荐,这几位大大有个共同点,不光自己代码写得 666,还热切关注或者正在大力推动青少年编程教育。看小朋友的情况,大约从七八岁就可以开始学了。这本书就是要从一开始就让小朋友们建立一个不同以往的意识:电脑不止可以娱乐,更可以构建神奇的世界,小朋友和父母会共同乐在其中。
图灵原创
作者:胡宏彪
定价:69.00元
零基础和孩子一起用Python入门编程
书后附带卡片,方便小朋友敲代码
美团点评高级技术总监王栋博士、20年工龄的程序员李锟 作序推荐
陈世欣(Python中国开发者社区负责人、少儿编程教育先行者,Ahaschool联合创始人)、
金从军(网名老巫婆,“人人学会编程”的倡导者,开源教育的实践者,www.17coding.net创办人)、
刘斌(软件工程师)、
花卷(技术图书译者,二宝爸)、
陶旭(《Scratch少儿趣味编程》系列图书译者)
联合推荐
本书分成书和卡片两部分,卡片相当于书的图片版,是供不能独立阅读本书的孩子使用的,使用方式是家长看书来讲解,孩子看卡片来操作。
书中设计了42个问题场景,我们可以使用简单的程序来解决这些问题,然后让孩子改动程序中的变量,解决类似的问题。
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2. Python基础教程(第3版)
22万+ 读者选择这本书成为 Python 程序员!毫无疑问,会有更多读者选择它,因为新版更出色,不止是 Python 3 版本实例全面更新,同时也在翻译和编辑上下了功夫。如果你没有任何编程基础,我们推荐你用《Python 编程:从入门到实践》开始学习,而这本就是你的第二本 Python 书。如果你已经是一位使用其他编程语言的老手,想将 Python 作为第二或者第 N 编程语言,我们推荐这一本。
作者:Magnus Lie Hetland
译者:袁国忠
页数:458
久负盛名的 Python 入门经典
针对 Python 3 全新升级
十个出色的项目,让你尽快可以使用 Python 解决实际问题
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。
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3. Python编程导论(第2版)
又是一本入门书,问题来了:跟其他同为入门书的 Python 书相比,这本书的特色在哪里?
敲黑板,划重点:
作者厉害,讲课贼好,讲义整理成了书,书的品质同样高,Amazon 4.6 星评。
呵呵,开个玩笑,下面才是:
其他书注重编程细节,这本书注重计算机科学与程序设计的整体观,注重计算思维。只有计算与编程的底层概念了解透彻才能更好地使用Python 解决各种问题。
那么,结论来了,对于日后致力于数据分析与处理工作、致力于机器学习与人工智能相关工作的读者,使用这本书入门 Python 绝对是首选。甚至,使用这本书了解计算机基础也是相当明智的选择(不要日后怪自己计算思维弱),看这本书的英文标题:
Introduction to Computation and Programming Using Python: With Application to Understanding Data
很明确,中文书的书名还是没有做到完美达意。
关于这本书,下次单独再写文章为大家介绍,誓要把这本好书和 Guttag 教授介绍给国内更多的读者。
作者:John V. Guttag
译者:陈光欣
页数:340
上架时间:3月中旬(注意这本书还买不到纸质版)
MIT 知名计算机教授 John Guttag 基于热门 MOOC 教程编写
旨在培养读者的计算思维,为其日后的 IT 生涯打下坚实的编程基础
第 2 版全面改写了后半部分,且书中所有示例代码都从 Python 2 换成了 Python 3
本书基于 MIT 编程思维培训讲义写成,主要目标在于帮助读者掌握并熟练使用各种计算技术,具备用计算思维解决现实问题的能力。书中以 Python 3 为例,介绍了对中等规模程序的系统性组织、编写、调试,帮助读者深入理解计算复杂度,还讲解了有用的算法和问题简化技术,并探讨各类计算工具的使用。
着急先来电子版
4. Python数据科学手册
作者:Jake VanderPlas
译者:陶俊杰,陈小莉
页数:448
全面同时综合评价度 zui 高的 Python 数据处理参考读本
掌握用 Scikit-Learn、NumPy 等工具高效存储、处理和分析数据
大量示例+逐步讲解+举一反三,从计算环境配置到机器学习实战,切实解决工作痛点
Python 语言拥有大量可用于存储、操作和洞察数据的程序库,已然成为深受数据科学研究人员推崇的工具。
本书以 IPython、NumPy、Pandas、Matplotlib 和 Scikit-Learn 这 5 个能完成数据科学大部分工作的基础工具为主,从实战角度出发,讲授如何清洗和可视化数据、如何用数据建立各种统计学或机器学习模型等常见数据科学任务,旨在让各领域与数据处理相关的工作人员具备发现问题、解决问题的能力。
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5. Python机器学习基础教程
图灵最受读者欢迎的机器学习图书是哪一本?很多读者能秒答,是《机器学习实战》,不过这本书作为新手入门不合适。一部分读者喜欢《图解机器学习》和《机器学习》,但这两本不是 Python 示例讲解。更多读者一直在寻找一本 Python 入门机器学习的好书——终于可以很傲娇地为大家首推这本了。我观察了一阵子,这本书原版 Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists 在美亚网站不论是算法还是机器学习分类都是稳居前十的。第一作者 Andreas C. Müller 是 scikit-learn 库维护者和核心贡献者,去他 GitHub 页面翻了翻,发现这书的 star 是1.9k,关注度还是不错的。当然,最关键的是书的内容不错,Amazon 4.3 星评。
作者:Andreas C. Müller ,Sarah Guido
译者:张亮(hysic)
页数:285
Python 机器学习入门书首选
自己动手构建机器学习解决方案并非难事
以机器学习算法实践为重点,使用 scikit-learn 库从头构建机器学习应用
本书主要内容包括:
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。
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6. Python 3网络爬虫开发实战
另外,大家念念不忘的静觅老师的《Python 3 网络爬虫开发实战》也在紧锣密鼓出版中,争取 3 月底印出来。
作者:崔庆才
页数:604
预售时间:2018 年 3 月中(xia)
本书介绍了如何利用 Python 3 开发网络爬虫,书中首先详细介绍了环境配置过程和爬虫基础知识,然后讨论了 urllib、requests 等请求库和 Beautiful Soup、XPath、pyquery 等解析库以及文本和各类数据库的存储方法,接着通过多个案例介绍了分析 Ajax 进行数据爬取,Selenium 和 Splash 进行动态网站爬取的过程,接着介绍了爬虫的一些技巧,如使用代理爬取和维护动态代理池的方法,ADSL 拨号代理的使用,图形、极验、点触、宫格等各类验证码的破解方法,模拟登录网站爬取的方法及 Cookies 池的维护。
此外,本书还结合移动互联网的特点探讨了使用 Charles、mitmdump、Appium 等工具实现 App 爬取的方法,紧接着介绍了 pyspider 框架、Scrapy 框架的使用和分布式爬虫的知识,最后介绍了 Bloom Filter 效率优化、Docker 和 Scrapyd 爬虫部署、Gerapy 爬虫管理等方面的知识。
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本吧!!!
老规则,分享一下你喜欢哪本书以及理由(别复制内容简介或者前言,极个别童鞋觉得自己特聪明...我表示很囧),精选评论挑选 4 位赠出已经出版的这 4 本书——各一本?任意选?看情况吧!
截止 3 月 5 日,下周一,几点看心情。
就这样
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