本书内容从Python基础到扩展库，从编程到数据分析，再到机器学习和深度学习，循序渐进，逐步推进知识点的实际应用。首先简要介绍数据分析相关概念和Python基础知识；然后按照数据分析的主要步骤，重点介绍数据获取、数据预处理、数据分析、数据可视化以及机器学习过程相关的扩展库，包括beautifulsoup4、numpy、matplotlib、pandas、pyecharts和sklearn等；最后将Python数据分析知识和实用案例有机结合，通过大量的实用案例演示相关理论和Python语言的应用。

本书详细阐述了与Pandas相关的基本解决方案, 主要包括Pandas基础, DataFrame基本操作, 创建和保留DataFrame, 开始数据分析, 探索性数据分析, 选择数据子集, 过滤行, 对齐索引, 分组以进行聚合、过滤和转换, 将数据重组为规整形式, 组合Pandas对象, 时间序列分析, 使用Matplotlib、Pandas和Seaborn进行可视化, 调试和测试等内容。此外, 本书还提供了相应的示例、代码, 以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。

本书主要介绍树莓派不同类型的特性，以及树莓派入门所需要的基础知识；涵盖了树莓派GPIO 的不同操作方法，以及树莓派的I2C总线、SPI总线、UART串口、PWM脉宽调制等偏硬件操作的内容； 同时也为读者准备了一些树莓派上常见的服务类型的搭建和配置，包括树莓派推流服务器搭建的方法， 常见数据库MariaDB、PostgreSQL的安装配置操作，MQTT服务器的搭建配置，DHCP服务器的搭建 配置等。此外，还加入了一些比较有趣的实验，例如利用TensorFlow实现对象检测，使用OpenCV制

《Flask开发Web搜索引擎入门与实战》介绍如何学习和使用流行的Flask 框架开发搜索引擎应用，主要内容包括面向Web开发的Python编程语言入门，使用Python 构建REST API，使用Flask-RESTPlus 生成Swagger 文档，搜索引擎应用前端展示实现及自动完成功能与拼写纠错技术，互联网搜索引擎案例分析。 全书共分7章：第1章着重介绍如何使用Python和Elasticsearch开发搜索引擎应用；第2章着重介绍Python的基本语法及其在Web开发中的使用；第3

本书分为三大部分，共计17章。第一部分（第1~2章）介绍了基础知识，包括如何配置开发环境和在网上寻求帮助。第二部分（第3~14章）介绍了Python编程的最佳实践、实用工具和技巧，不仅涵盖了如何编写高质量的Python代码、什么是高级的Python语法、如何使用专业开发者所用的命令行工具，还介绍了性能测量和大O算法分析，并用游戏实例演示了什么是最佳实践。第三部分（第15~17章）介绍了面向对象的Python，内容包括如何编写类、什么是类的继承，以及Python独有的面向对象功能。

本书是一本案例驱动型的Python编程指南，将语法知识和编程思路融入大量的典型案例，带领读者一步步学会将Python 打造成自动化办公的利器。本书从四个板块讲解了Python高效办公的秘诀：板块一，介绍Python 程环境的搭建方法和Python的基础语法知识；板块二，讲解Python的自动化操作，如读写TXT格式文本文件和批量操作文件及文件夹；板块三，通过大量案例讲解如何用Python操作PDF文件和Office文件，以及自动发送邮件等；板块四，介绍如何利用Python RPA实现流程自动化。

本书是“计算机科学素养”丛书之一，从初学者的角度详细讲解了Python开发中用到的多种技术，是一本Python入门教程。全书共13章，在讲解Python开发环境的搭建及其运行机制、基本语法时，采用通俗易懂的语言阐述抽象的概念，选用典型、翔实的案例演示知识的运用。在讲解元组、列表、集合、字典、自定义函数、文件操作、PDF文件处理、Excel数据处理与可视化、游戏编程基础的章节中，通过剖析案例、分析代码含义、解决常见问题等方式进行阐述。全书以案例学习为主，将Python的功能融入问题求解中，帮助初学

本书分为10章。第1章介绍Python语言的起源和特性，以及安装Python及其开发环境的方法；第2章介绍Python语言的基础知识；第3章介绍Python数据组织结构，作为学习后续数据操作的基础；第4~7章介绍为了能够有效进行数据分析和数据挖掘所必须对数据进行的多种处理方法；第8章介绍使用不同的Python扩展库，以不同的可视化方法和形式对数据进行探索和分析；第9章介绍数据分析方法；第10章介绍数据挖掘的关联、分类和聚类算法。
本书配套以下教学资源：教学PPT、习题答案、数据分析支撑文件

本书结合真实项目案例，从面向对象编程范式、设计原则、代码规范、重构技巧和设计模式5个方面详细介绍如何编写高质量代码。
第1章为概述，简单介绍了本书涉及的各个模块，以及各个模块之间的联系；第2章介绍面向对象编程范式；第3章介绍设计原则；第4章介绍代码规范；第5章介绍重构技巧；第6章介绍创建型设计模式；第7章介绍结构型设计模式；第8章介绍行为型设计模式。
本书可以作为各类研发工程师的学习、进阶读物，也可以作为高等院校相关专业师生的教学和学习用书，以及计算机培训学校的教材。

数据结构是计算机专业的核心基础课程之一，在计算机及相关专业教学中占有十分重要的地位，也是其他理工类专业的重要选修课程。本书主要介绍线性表、树和图三种重要的基本数据结构，以及如何应用这些基本数据结构解决实际问题，在此基础上穿插讲解了一些在计算机发展史上做出重要贡献的经典算法，并以查找和排序为专题介绍了这两类算法。
本书既具有较强的理论性，又注重实际动手能力的培养，提供了丰富的图例和大量接近可执行版本的代码样例。通过阅读和学习，读者将了解数据对象的特性，掌握数据的逻辑结构与存储结构，初步具备数