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第一本 流畅的Python 《流畅的Python》一书致力于帮助Python开发人员挖掘这门语言及相关程序库的优秀特性，避免重复劳动，同时写出简洁、流畅、易读、易维护，并且具有地道Python风格的代码。本书尤其深入探讨了Python语言的高级用法， 涵盖数据结构、Python风格的对象、并行与并发，以及元编程等不同的方面。
第二本 编写高质量代码：改善Python程序的91个建议 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。
第三本 利用Python进行数据分析
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。
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发表于 2022-11-18 12:33
