【书单】六本书带你python进阶 | 社论前沿

简介：本书由奋战在Python开发一线近20年的Luciano Ramalho执笔，Victor Stinner、Alex Martelli等Python大咖担纲技术审稿人，从语言设计层面剖析编程细节，兼顾Python 3和Python 2，告诉你Python中不亲自动手实践就无法理解的语言陷阱成因和解决之道，教你写出风格地道的Python代码。

简介：用Python编写程序，是相当容易的，所以这门语言非常流行。但若想掌握Python所特有的优势、魅力和表达能力，则相当困难，而且语言中还有很多隐藏的陷阱，容易令开发者犯错。

本书可以帮你掌握真正的Pythonic编程方式，令你能够完全发挥出Python语言的强大功能，并写出健壮而高效的代码。Scott Meyers在畅销书《Effective C++》中开创了一种以使用场景为主导的精练教学方式，本书作者Brett Slatkin就以这种方式汇聚了59条优秀的实践原则、开发技巧和便捷方案，并以实用的代码范例来解释它们。

Slatkin根据自己在Google公司多年开发Python基础架构所积累的经验，揭示Python语言中一些鲜为人知的微妙特性，并给出了能够改善代码功能及运行效率的习惯用法。通过本书，你能够了解到解决关键编程任务所用的最佳方式，并学会编写易于理解、便于维护且利于改进的代码。

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。与本书第1版相比，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。

本书适合对编程知之甚少但想要使用计算方法解决问题的读者。

简介：本书是机器学习入门书，以Python语言介绍。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。

珀西瓦尔编*的《python测试驱动开发（影印版）（英文版）》这本实用指南带你从头至尾经历一个真实web应用开发的全过程，展示了python测试驱动开发（tdd）的优越性。你将学到如何在应用程序各部分被构建出来之前就编写并运行测试，然后开发* 少量的代码就让这些测试运行通过。结果得到什么？能够运行的简洁代码。 　　

在书中，你将学到diango、selenium、git、 iquery和mock的基础知识，另外还有现代web开发技巧。如果你准备将自己的python技术提升到下一个层次，这本书清楚地展示了测试驱动开发是如何提倡简单设计并增进信心。

本书是对以数据深度需求为中心的科学、研究以及针对计算和统计方法的参考书。本书共五章，每章介绍一到两个Python数据科学中的重点工具包。首先从IPython和Jupyter开始，它们提供了数据科学家需要的计算环境；第2章讲解能提供ndarray对象的NumPy，它可以用Python高效地存储和操作大型数组；第3章主要涉及提供DataFrame对象的Pandas，它可以用Python高效地存储和操作带标签的/列式数据；第4章的主角是Matplotlib，它为Python提供了许多数据可视化功能；第5章以Scikit-Learn为主，这个程序库为最重要的机器学习算法提供了高效整洁的Python版实现。

本书适合有编程背景，并打算将开源Python工具用作分析、操作、可视化以及学习数据的数据科学研究人员。