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　　本书以培养读者像计算机科学家一样思考的方式教授 Python 语言编程。贯穿全书的主体是如何思考、设计和开发方法，而具体的编程语言只是提供了一个方便介绍具体场景的媒介。不是一本关于语言的书，而是一本关于编程思想的书。不同于其他编程和设计语言书籍，它不拘泥于语言细节，而是尝试从初学者的角度出发，用生动的例子和丰富的练习来引导读者变得更好。

　　高级 Python

　　Python 高级编程（第 2 版）”

　　作者：[波兰] Michał Jaworski (Jaworski)、[法国] Tarek Ziadé (Ryder)

　　本书以Python3.5版本讲解，通过13章的内容，深入揭示Python编程的高级技巧。本书首先介绍了Python语言及其社区的现状，包括Python语法、命名规则、Python包编写、部署代码、扩展程序开发、管理代码、文档、测试开发、代码优化、并发编程、设计模式等。重要的话题得到全面系统的解释。

　　本书适合希望进一步提高Python编程技能的读者，也适合对Python编程感兴趣的读者。全书结合典型和实用的开发案例，帮助读者创建高性能、可靠、可维护的Python应用程序。

　　《Python 高性能编程》

　　作者： Micha Gorelick, Ian Ozsvald

　　本书共12章，围绕如何优化代码，加快实际应用运行速度进行了详细讲解。本书主要涵盖以下主题：计算机内部结构的背景知识、列表和元组、字典和集合、迭代器和*敏*感*词*、矩阵和向量计算、并发、集群和工作队列等。最后，通过一系列真实的案例，展示应用场景中需要注意的问题。

　　本书适合初学者和中级Python程序员，有一定Python语言基础，想要进阶和提高的读者

　　《Python 极客项目编程》

　　作者：[美国] Mahesh Venkitachalam

　　Python 是一种具有动态数据类型的解释型、面向对象的高级编程语言。通过 Python 编程，我们能够解决现实生活中的许多任务。

　　本书通过 14 个有趣的项目帮助并鼓励读者探索 Python 编程的世界。全书共14章，分别介绍了一些通过Python编程实现的有趣项目，包括解析iTunes播放列表、模拟人造生命、创建ASCII艺术图像、拼接照片、生成3D立体图像、创建粒子模拟烟花喷泉效果、使用 Python 和 Arduino 和 Raspberry Pi 等硬件实现立体 Raycasting 算法和电子项目。本书没有介绍Python语言的基础知识，而是通过一系列非简单的项目，展示了如何使用Python解决各种实际问题，以及如何使用一些流行的Python库。

　　《Python 核心编程（第 3 版）》

　　作者：【美国】韦斯利·春（Wesley Chun）

　　本书是经典畅销书《Python核心编程（第二版）》的全新升级版，分为3部分。第一部分解释了Python的一些一般应用，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编程和扩展Python。第 2 部分涵盖与 Web 开发相关的主题，包括 Web 客户端和服务器、与 CGI 和 WSGI 相关的 Web 编程、Diango Web 框架、云计算和高级 Web 服务。第 3 部分是补充/实验章节，涵盖文本处理等内容。

　　本书适合有一定经验的Python开发者阅读。

　　Python机器学习——预测分析核心算法”

　　作者：【美国】迈克尔·鲍尔斯（Bowles）

　　在学习和研究机器学习时，机器学习的新手在面对令人眼花缭乱的算法时往往会不知所措。本书帮助读者从算法和Python语言实现的角度理解机器学习。

　　本书侧重于两个核心“算法族”，惩罚线性回归和集成方法，并使用代码示例来演示使用相关算法的原理。全书共分7章，详细讨论了预测模型的两类核心算法、预测模型的构建、惩罚性线性回归和集成方法的具体应用与实现。

　　Python机器学习实用指南

　　作者：[美国] Alexander T. Combs

　　机器学习是近年来越来越火的一个领域，Python语言经过一段时间的发展逐渐成为主流编程语言之一。本书结合机器学习和Python语言两大热门领域，利用两大核心机器学习算法，最大限度地发挥Python语言在数据分析方面的优势。

　　全书共有10章。第1章讲解Python机器学习生态，其余9章介绍很多机器学习相关的算法，包括各种分类算法、数据可视化技术、推荐引擎等，主要包括公寓机器学习、机票、IPO市场、新闻提要、内容推广、股票市场、图像、聊天机器人和推荐引擎。

　　《掌握 Python 自然语言处理》

　　作者：【印度】Deepti Chopra , Nisheeth Joshi , Iti Mathur

　　自然语言处理是与人机交互相关的计算语言学和人工智能领域之一。

　　本书是学习自然语言处理的综合学习指南，展示了如何在 Python 中实现各种 NLP 任务，以帮助读者创建基于现实生活应用程序的项目。本书共10章，涵盖字符串操作、统计语言建模、形态学、词性标注、语法解析、语义分析、情感分析、信息检索、语篇分析、NLP系统评估等主题。

　　本书适合熟悉Python语言，对自然语言处理开发有一定了解和兴趣的读者。

　　Python 数据科学指南

　　作者：【印度】Gopi Subramanian

　　60 多个实用的开发技巧，可帮助您探索 Python 及其强大的数据科学功能

　　作为一门高级编程语言，Python以其简单性、可读性和可扩展性成为编程领域备受推崇的语言，成为数据科学家的首选之一。

　　本书详细介绍了Python在数据科学中的使用，涵盖了数据探索、数据分析与挖掘、机器学习和*敏*感*词*机器学习等主题。每一章都为读者提供了足够的数学知识和代码示例，以了解不同深度的算法函数，帮助读者更好地掌握每个知识点。

　　这本书结构合理，收录的示例对数据科学新手和经验丰富的数据科学家都有益。

　　“用 Python 编写网络爬虫”

　　作者：【澳大利亚】理查德·劳森（Richard Lawson）

　　本书讲解了如何使用Python编写网络爬虫程序，包括网络爬虫简介、页面爬取数据的三种方法、从缓存中提取数据、使用多线程和进程进行并发爬取，以及如何爬取数据。从动态页面获取内容，与表单交互，处理页面中的验证码问题，并使用Scarpy和Portia进行数据抓取，最后使用本书介绍的数据抓取技术对比了几个真实的网站已经抓取到帮助读者学习和使用书中介绍的技术。

　　本书适合有一定Python编程经验，对爬虫技术感兴趣的读者。

　　“贝叶斯思维：统计建模的 Python 方法”