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本書建立在基本的Python教程的基礎上，解釋了許多沒有被常規覆蓋的Python語言特性:從通過利用入口點作為微服務扮演雙重角色的可重用控制臺腳本，到使用asyncio高效地整理大量來源的數據。通過這種方式，它涵蓋了基于類型提示的linting、低開銷測試和其他自動質量檢查，以演示一個健壯的實際開發過程。

Python的一些功能強大的方面通常用一些設計的示例來描述，這些示例僅作為一個獨立示例來解釋該特性。通過遵循從原型到生產質量的真實應用程序示例的設計和構建，您不僅將看到各種功能是如何工作的，而且還將看到它們如何作為更大的系統設計過程的一部分進行集成。此外，您還將受益于一些有用的附加說明和庫建議，它們是Python會議上問答會議的主要內容，也是討論現代Python最佳實踐和技術的主要內容，以便更好地生成易于維護的清晰代碼。

高級Python開發是為已經能用Python編寫簡單程序的開發人員準備的，這些開發人員希望了解什么時候使用新的和高級語言特性是合適的，并且能夠以一種自信的方式這樣做。它對于希望升級到更高級別的開發人員和迄今為止使用過較老版本Python的非常有經驗的開發人員特別有用。

你將學習

• 理解異步編程
• 檢查開發插件架構
• 使用類型注釋
• 回顧測試技術
• 探索打包和依賴項管理

這本書是給誰的 -已經有Python經驗的中高級開發人員。

探索多年來用戶研究如何受到一系列學科的影響，如人機交互、可用性、人類學、認知心理學、人體工程學等。本書旨在為用戶研究社區做出貢獻，涵蓋的主題將幫助用戶體驗專業人士、學生和利益相關者更好地理解什么是用戶研究。

通過這本書，你將獲得一套實用的技能，范圍從如何進行研究，以建立一個案例，以獲得所需的預算和資源。它將為你提供一個如何組織你的研究，如何計劃它，以及如何在整個項目中管理利益相關者的期望的清晰的說明。您將看到如何將用戶研究融入到您的組織中，并在不同的產品開發階段(發現、Alpha、Beta直到上線)將其結合起來，以及如何發展一個用戶研究團隊。

《實用用戶研究》回顧了用于用戶研究的方法論，著眼于如何招募參與者，如何收集和分析數據，最后關注如何解釋和展示你的發現。跨文化研究、可及性和輔助數字研究也將在本書中討論。最后一章給你10個項目概要，你將能夠應用你的新技能集，并將你所學到的付諸實踐。

你將學習：

• 將用戶研究整合到你的業務中
• 將用戶研究應用到產品開發周期中
• 審查進行用戶研究所需的適當程序
• 用一種實用的方法進行用戶研究

這本書是給誰的：

• 任何想了解更多用戶研究的人。

對于語音計算領域的開發者來說，這是一個激動人心的時刻:谷歌上每4次搜索中就有1次是支持語音的，亞馬遜Alexa剛剛超過1萬個技能，WhatsApp上每天完成1億個通話。但是你從哪里開始學習如何在這個領域編碼呢?

無論您是一位經驗豐富的開發人員還是剛剛起步，這本書都將指導您使用Python構建基于語音的應用程序。

• 了解如何讀/寫、記錄、清潔、加密、回放、轉碼、轉錄、壓縮、發布、飽和化、建模和可視化語音文件
• 從零開始創建自己的語音計算機和語音助手
• 在Docker和Kubernetes上設計前沿的微服務服務器架構
• 在GitHub存儲庫中訪問200多個初始腳本
• 參與到更大的開源語音社區中

通過這個緊湊的實用指南，開始使用Python進行數據分析。這本書包括三個練習和一個用正確的格式從Python代碼中獲取數據的案例研究。使用Python學習數據分析還可以幫助您使用分析發現數據中的意義，并展示如何可視化數據。

每一節課都盡可能是獨立的，允許您根據需要插入和退出示例。如果您已經在使用Python進行數據分析，那么您會發現您希望知道如何使用Python來完成許多事情。然后，您可以將這些技術直接應用到您自己的項目中。

如果您不使用Python進行數據分析，那么本書從一開始就帶您了解基礎知識，為您在該主題中打下堅實的基礎。當你閱讀完這本書的時候，你會對如何使用Python進行數據分析有更好的理解。

你將學到什么

• 從Python代碼中獲取數據
• 準備數據及其格式
• 找出數據的意義
• 使用iPython可視化數據

這本書是給誰的

想學習使用Python進行數據分析的同學。建議您具有Python方面的經驗，但不是必需的，因為您需要具有數據分析或數據科學方面的經驗。

使用Microsoft Excel中流行的數據挖掘技術，更好地理解機器學習方法。

軟件工具和編程語言包接受數據輸入并直接交付數據挖掘結果，對工作機制沒有任何見解，并在輸入和輸出之間造成了鴻溝。這就是Excel可以提供幫助的地方。

Excel允許您以透明的方式處理數據。當您打開一個Excel文件時，數據立即可見，您可以直接使用它。在執行挖掘任務時，可以檢查中間結果，從而更深入地理解如何操作數據和獲得結果。這些是隱藏在軟件工具和編程語言包中的模型構建過程的關鍵方面。

這本書教你通過Excel進行數據挖掘。您將了解當數據集不是很大時Excel在數據挖掘方面的優勢。它可以為您提供數據挖掘的可視化表示，在結果中建立信心。您將手動完成每一個步驟，這不僅提供了一個主動學習體驗，而且還告訴您挖掘過程是如何工作的，以及如何發現數據內部隱藏的模式。

你將學到什么

• 使用可視化的一步一步的方法理解數據挖掘
• 首先從理論上介紹了一種數據挖掘方法，然后是Excel的實現
• 揭開機器學習算法背后的神秘面紗，讓每個人都能接觸到一個復雜的話題
• 熟練使用Excel公式和函數
• 獲得數據挖掘和Excel的實際操作經驗

這本書是給誰的

• 任何對學習數據挖掘或機器學習感興趣的人，特別是數據科學視覺學習者和擅長Excel的人，希望探索數據科學主題和/或擴展他們的Excel技能的人。建議對Excel有基本或初級的了解。

理解并實施panda的大數據分析解決方案，強調性能。本書通過探索其底層實現和數據結構，增強了您使用Python數據分析庫pandas的直覺。

《Pandas 編程思想》介紹了大數據的主題，并通過觀看pandas幫助解決的激動人心和有影響力的項目來展示概念。從那里，您將學習按大小和類型評估您自己的項目，以確定pandas是否適合您的需要。作者Hannah Stepanek解釋了如何在pandas中有效地加載和規范化數據，并回顧了一些最常用的加載器和它們的幾個最強大的選項。然后，您將了解如何有效地訪問和轉換數據，應該避免哪些方法，以及何時使用更高級的性能技術。您還將學習基本的數據訪問、學習panda和直觀的字典語法。此外，還討論了如何選擇正確的DataFrame格式、使用多層次的DataFrame以及將來如何改進panda。

在本書結束時，您將對pandas庫的底層工作原理有一個牢固的理解。準備好用正確的方法在你自己的項目中做出自信的決定。

你將學到什么

• 理解pandas的底層數據結構，以及為什么在某些情況下它會這樣執行
• 了解如何使用pandas正確地提取、轉換和加載數據，重點關注性能
• 選擇正確的數據格式，使數據分析簡單有效。
• 使用其他Python庫提高pandas操作的性能

這本書是給誰的

• 具有基本Python編程技能的軟件工程師熱衷于在大數據分析項目中使用pandas。Python軟件開發人員對大數據感興趣。

從設計和原型設計到測試、部署和維護，Python在許多方面都很有用，它一直是當今最流行的編程語言之一。這本實用的書的第三版提供了對語言的快速參考——包括Python 3.5、2.7和3.6的突出部分——它龐大的標準庫中常用的區域，以及一些最有用的第三方模塊和包。

本書非常適合具有一些Python經驗的程序員，以及來自其他編程語言的程序員，它涵蓋了廣泛的應用領域，包括web和網絡編程、XML處理、數據庫交互和高速數字計算。了解Python如何提供優雅、簡單、實用和強大功能的獨特組合。

這個版本包括:

• Python語法、面向對象的Python、標準庫模塊和第三方Python包
• Python對文件和文本操作、持久性和數據庫、并發執行和數值計算的支持
• 網絡基礎、事件驅動編程和客戶端網絡協議模塊
• Python擴展模塊，以及用于打包和分發擴展、模塊和應用程序的工具

本書主要內容包括：數據清洗在數據科學領域中的重要作用，文件格式、數據類型、字符編碼的基本概念，組織和處理數據的電子表格與文本編輯器，各種格式數據的轉換方法，解析和清洗網頁上的HTML 文件的三種策略，提取和清洗PDF 文件中數據的方法，檢測和清除RDBMS 中的壞數據的解決方案，以及使用書中介紹的方法清洗來自Twitter 和Stack Overflow 的數據。

本書適合任何水平的數據科學家以及對數據清理感興趣的讀者閱讀。

數據清洗是數據挖掘與分析過程中不可缺少的一個環節，但因為數據類型極其復雜，傳統的清洗臟數據工作單調乏味且異常辛苦。如果能利用正確的工具和方法，就可以讓數據清洗工作事半功倍。

本書從文件格式、數據類型、字符編碼等基本概念講起，通過真實的示例，探討如何提取和清洗關系型數據庫、網頁文件和PDF文檔中的數據。最后提供了兩個真實的項目，讓讀者將所有數據清洗技術付諸實踐，完成整個數據科學過程。

如果你是一位數據科學家，或者從事數據科學工作，哪怕是位新手，只要對數據清洗有興趣，那么本書就適合你閱讀！

• 理解數據清洗在整個數據科學過程中的作用
• 掌握數據清洗的基礎知識，包括文件清洗、數據類型、字符編碼等
• 發掘電子表格和文本編輯器中與數據組織和操作相關的重要功能
• 學會常見數據格式的相互轉換，如JSON、CSV和一些特殊用途的格式
• 采用三種策略來解析和清洗HTML文件中的數據
• 揭開PDF文檔的秘密，提取需要的數據
• 借助一系列解決方案來清洗存放在關系型數據庫里的壞數據
• 創建自己的干凈數據集，為其打包、添加授權許可并與他人共享
• 使用書中的工具以及Twitter和Stack Overflow數據，完成兩個真實的項目

利用物聯網(IoT)將機器學習應用于農業、電信和能源領域的案例研究。本書首先介紹如何設置軟件和硬件組件，包括各種傳感器，以實現Python中的案例研究。

案例研究部分首先對電信行業的物聯網電話掉線進行了研究，然后對工業機器的能源審計和預測維護進行了案例研究，最后介紹了農業企業預測現金作物歉收的技術。最后一節討論在這些領域中實現機器學習和物聯網時要避免的陷阱。

閱讀本書后，您將了解物聯網和機器學習如何在示例領域中使用，并有實際的案例研究來使用和擴展。使用Python，您將能夠使用Raspberry pi3b +和Arduino Mega 2560創建企業級應用程序。

你會學到什么

• 使用物聯網實現機器學習，并使用Python解決電信、農業和能源行業的問題
• 在實際場景中建立和使用工業級物聯網產品，如Modbus RS485協議設備
• 為商用級物聯網或物聯網項目開發解決方案
• 利用物聯網從零開始進行機器學習的案例研究

這本書是給誰的

• Raspberry Pi和Arduino愛好者以及數據科學和機器學習專業人士。

Python 官方教程（//docs.python.org/3/tutorial/）的開頭是這樣寫的：“Python 是一門既容易上手又強大的編程語言。”這句話本身并無大礙，但需要注意的是，正因為它既好學又好用，所以很多Python程序員只用到了其強大功能的一小部分。

只需要幾個小時，經驗豐富的程序員就能學會用 Python 寫出實用的程序。然而隨著這最初高產的幾個小時變成數周甚至數月，在那些先入為主的編程語言的影響下，開發者們會慢慢地寫出帶著“口音”的 Python 代碼。即便 Python 是你的初戀，也難逃此命運。因為在學校里，抑或是那些入門書上，教授者往往會有意避免只跟語言本身相關的特性。

另外，向那些已在其他語言領域里有了豐富經驗的程序員介紹 Python 的時候，我還發現了一個問題：人們總是傾向于尋求自己熟悉的東西。受到其他語言的影響，你大概能猜到Python會支持正則表達式，然后就會去查閱文檔。但是如果你從來沒見過元組拆包（tuple unpacking），也沒聽過描述符（descriptor）這個概念，那么估計你也不會特地去搜索它們，然后就永遠失去了使用這些Python獨有的特性的機會。這也是本書試圖解決的一個問題。

第一部分

第一部分只有單獨的一章，講解的是 Python 的數據模型（datamodel），以及如何為了保證行為一致性而使用特殊方法（比如__repr__），畢竟 Python 的一致性是出了名的。其實整本書幾乎都是在講解 Python 的數據模型，第 1 章算是一個概覽。

第二部分

第二部分包含了各種集合類型：序列（sequence）、映射（mapping）和集合（set），另外還提及了字符串（str）和字節序列（bytes）的區分。說起來，最后這一點也是讓親者（Python 3 用戶）快，仇者（Python 2 用戶）痛的一個關鍵，因為這個區分致使 Python 2代碼遷移到 Python 3 的難度陡增。第二部分的目標是幫助讀者回憶起Python 內置的類庫，順帶解釋這些類庫的一些不太直觀的地方。具體的例子有 Python 3 如何在我們觀察不到的地方對 dict 的鍵重新排序，或者是排序有區域（locale）依賴的字符串時的注意事項。為了達到本部分的目標，有些地方的講解會比較大而全，像序列類型和映射類型的變種就是這樣；有時則會寫得很深入，比方說我會對dict 和 set 底層的散列表進行深層次的討論。

第三部分

如何把函數作為一等對象（first-order object）來使用。第三部分首先會解釋前面這句話是什么意思，然后話題延伸到這個概念對那些被廣泛使用的設計模型的影響，最后讀者會看到如何利用閉包（closure）的概念來實現函數裝飾器（function decorator）。這一部分的話題還包括Python 的這些基本概念：可調用（callable）、函數屬性（functionattribute）、內省（introspection）、參數注解（parameter annotation）和Python 3 里新出現的 nonlocal 聲明。

第四部分

　　到了這里，書的重點轉移到了類的構建上面。雖然在第二部分里的例子里就有類聲明（class declaration）的出現，但是第四部分會呈現更多的類。和任何面向對象語言一樣，Python 還有些自己的特性，這些特性可能并不會出現在你我學習基于類的編程的語言中。這一部分的章節解釋了引用（reference）的原理、“可變性”的概念、實例的生命周期、

如何構建自定義的集合類型和 ABC、多重繼承該怎么理順、什么時候應該使用操作符重載及其方法。

第五部分

Python 中有些結構和庫不再滿足于諸如條件判斷、循環和子程序（subroutine）之類的順序控制流程，第五部分的筆墨會集中在這些構造和庫上。我們會從生成器（generator）起步，然后話題會轉移到上下文管理器（context manager）和協程（coroutine），其中會涵蓋新增的功能強大但又不容易理解的 yield from 語法。這一部分以并發性和面向事件的 I/O 來結尾，其中跟并發性相關的是 collections.futures這個很新的包，它借助 futures 包把線程和進程的概念給封裝了起

來；而跟面向事件 I/O 相關的則是 asyncio，它的背后是基于協程和yield from 的 futures 包。

第六部分

　　第六部分的開頭會講到如何動態創建帶屬性的類，用以處理諸如JSON 這類半結構化的數據。然后會從大家已經熟悉的特性（property）機制入手，用描述符從底層來解釋 Python 對象屬性的存取。同時，函數、方法和描述符的關系也會被梳理一遍。第六部分會從頭至尾地實現一個字段驗證器，在這個過程中我們會遇到一些微妙的問題，然后在最后一章中就自然引出像類裝飾器（class decorator）和元類（metaclass）這些高級的概念。