这几本Python新书特别赞

2018 年 3 月 1 日 图灵教育 英子
这几本Python新书特别赞

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



关于 Python 数据处理的书,大家最熟悉的大概是 Wes McKinney 大佬的  Python for Data Analysis (中文版《利用 Python 进行数据分析》),这本不是图灵引进的,关注的同学可以去网店自搜,中文版第 2 版还没出来。我跟大家推荐的当然是图灵这本《Python数据科学手册》,现在美亚上跟前者销量有得一拼,紧跟其后。咱们这本 Python Data Science Handbook 综合评分不错,4.5 星,比前者略高,作者是 Scikit-Learn、IPython 等诸多库的代码贡献者,华盛顿大学 eScience 学院物理科学研究院院长 Jake VanderPlas


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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6Python 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。

长按关注作者公众号



评论赠书

1

2

3

4

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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