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關于大數據技術的信息很多，但將這些技術拼接到端到端企業數據平臺是一項艱巨的任務，沒有得到廣泛的討論。通過這本實用的書，您將學習如何在本地和云中構建大數據基礎設施，并成功地構建一個現代數據平臺。

本書非常適合企業架構師、IT經理、應用程序架構師和數據工程師，它向您展示了如何克服Hadoop項目期間出現的許多挑戰。在深入了解以下內容之前，您將在一個徹底的技術入門中探索Hadoop和大數據領域中可用的大量工具:

• 基礎設施: 查看現代數據平臺中的所有組件層，從服務器到數據中心，為企業中的數據建立堅實的基礎

-平臺: 了解部署、操作、安全性、高可用性和災難恢復的各個方面，以及將平臺與企業IT的其他部分集成在一起所需了解的所有內容

• 將Hadoop帶到云端: 學習在云中運行大數據平臺的重要架構方面，同時保持企業安全性和高可用性

有興趣的數據科學專業人士可以通過本書學習Scikit-Learn圖書館以及機器學習的基本知識。本書結合了Anaconda Python發行版和流行的Scikit-Learn庫，演示了廣泛的有監督和無監督機器學習算法。通過用Python編寫的清晰示例，您可以在家里自己的機器上試用和試驗機器學習的原理。

所有的應用數學和編程技能需要掌握的內容，在這本書中涵蓋。不需要深入的面向對象編程知識，因為工作和完整的例子被提供和解釋。必要時，編碼示例是深入和復雜的。它們也簡潔、準確、完整，補充了介紹的機器學習概念。使用示例有助于建立必要的技能，以理解和應用復雜的機器學習算法。

對于那些在機器學習方面追求職業生涯的人來說，Scikit-Learn機器學習應用手冊是一個很好的起點。學習這本書的學生將學習基本知識，這是勝任工作的先決條件。讀者將接觸到專門為數據科學專業人員設計的蟒蛇分布，并將在流行的Scikit-Learn庫中構建技能，該庫是Python世界中許多機器學習應用程序的基礎。

你將學習

• 使用Scikit-Learn中常見的簡單和復雜數據集
• 將數據操作為向量和矩陣，以進行算法處理
• 熟悉數據科學中使用的蟒蛇分布
• 應用帶有分類器、回歸器和降維的機器學習
• 優化算法并為每個數據集找到最佳算法
• 從CSV、JSON、Numpy和panda格式加載數據并保存為這些格式

這本書是給誰的

• 有抱負的數據科學家渴望通過掌握底層的基礎知識進入機器學習領域，而這些基礎知識有時在急于提高生產力的過程中被忽略了。一些面向對象編程的知識和非常基本的線性代數應用將使學習更容易，盡管任何人都可以從這本書獲益。

關于本書

我編寫了《Geoprocessing for Python》 來幫助您學習處理地理空間數據的基礎知識，主要使用GDAL/OGR。當然，還有其他的選擇，但是其中一些是在GDAL之上構建的，所以如果您理解了這本書中的內容，您就可以很容易地獲得它們。這不是一本關于地理信息系統或遙感的書，盡管會解釋一些背景理論。相反，本書將教您如何編寫用于操作和創建空間數據的Python代碼，以及一些簡單的分析。您可以使用這些構建塊來簡化您自己設計的更復雜的分析。

關于作者

Chris Garrard是在猶他州立大學昆尼自然資源學院的遙感/地理信息系統實驗室做了近15年的開發人員。在那段時間里，她一直在教授一門關于Python的GIS課程，她還在校園和會議上教授研討會。她喜歡向人們展示處理數據的開源方法，但是她最喜歡的教學方法是“Aha!”，當某人意識到編碼的能力對他們的工作有多大幫助的時候。

面向人群

這本書是為任何想學習使用地理空間數據的人準備的。本文解釋了GIS和遙感的一些基礎知識，以便初次接觸地理空間分析的讀者了解他們為什么要學習某些內容，但是代碼開始時非常簡單，因此具有地理空間背景但沒有太多編碼經驗的人也會從中受益。

內容介紹

本書共分13章。它首先介紹了地理空間數據和Python，然后介紹了矢量數據、空間參考系統、光柵數據和可視化。

• 第1章是空間數據和分析的介紹。它描述了您可以對不同類型的數據執行的分析類型，以及向量和柵格數據之間的差異以及它們各自的用途。

• 第2章是Python的快速入門。

• 第3章解釋了什么是OGR庫，并教你如何讀、寫和編輯向量數據源。

• 第4章深入探討向量格式之間的差異。雖然在許多情況下可以對各種格式進行相同的處理，但是在這里您將了解特定的功能。

• 第5章教你如何過濾和選擇基于空間和attri- bute關系的數據。

• 第6章描述了創建和編輯點、線和多邊形幾何圖形的細節。

• 第7章向您展示了如何查看幾何圖形之間的空間關系，以及如何使用這些概念進行簡單的分析。

• 第8章包括空間參考系統的介紹，然后教你如何使用它們并在它們之間轉換數據。

• 第9章解釋了什么是GDAL庫，并教你如何讀寫光柵數據集。它還向您展示了如何在實際坐標和像素偏移量之間進行轉換。

• 第10章向您介紹如何處理光柵數據的各個方面，如地面控制點、顏色表、直方圖和屬性表。它還包括回調函數和錯誤處理程序的使用。

• 第11章描述了如何在映射代數中使用NumPy和SciPy，包括局部、焦點、區域和全局分析，并介紹了重新采樣數據的一些方法。

• 第12章向您展示了一些用于有監督和無監督地圖分類的技術。

• 第13章教你如何使用matplotlib和Mapnik來可視化你的數據。

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

數據科學庫、框架、模塊和工具包非常適合進行數據科學研究，但它們也是深入研究這一學科的好方法，不需要真正理解數據科學。在本書中，您將了解到許多最基本的數據科學工具和算法都是通過從頭實現來實現的。

如果你有數學天賦和一些編程技能，作者Joel Grus將幫助你熟悉作為數據科學核心的數學和統計，以及作為數據科學家的入門技能。如今，這些雜亂的、充斥著海量數據的數據，為一些甚至沒人想過要問的問題提供了答案。這本書為你提供了挖掘這些答案的訣竅。

參加Python速成班

• 學習線性代數、統計和概率的基礎知識，并了解如何以及何時在數據科學中使用它們
• 收集、探索、清理、分析和操作數據
• 深入了解機器學習的基本原理
• 實現諸如k近鄰、樸素貝葉斯、線性和邏輯回歸、決策樹、神經網絡和聚類等模型
• 探索推薦系統、自然語言處理、網絡分析、MapReduce和數據庫

考慮到當今使用的各種大數據應用程序的復雜性，cpu密集型的數據處理任務已經變得至關重要。降低每個進程的CPU利用率對于提高應用程序的總體速度非常重要。

這本書將教你如何執行計算的并行執行，將它們分布在一臺機器的多個處理器上，從而提高大數據處理任務的整體性能。我們將討論同步和異步模型、共享內存和文件系統、各種進程之間的通信、同步等等。

你會學到什么

• 介紹并行計算和分布式計算
• 同步和異步編程
• 探索Python中的并行性
• 分布式應用
• 云中的Python
• 在HPC集群上的Python
• 測試和調試分布式應用程序

Python程序員將使用這些有用的單行程序來提高他們的計算機科學技能。

Python單行程序將教會您如何閱讀和編寫“單行程序”:將有用功能的簡明語句封裝到一行代碼中。您將學習如何系統地解包和理解任何一行Python代碼，并像專家一樣編寫雄辯、強大的壓縮Python。

本書共分五章，內容包括技巧和技巧、正則表達式、機器學習、核心數據科學主題和有用的算法。對一行程序的詳細解釋將介紹關鍵的計算機科學概念，并提高您的編碼和分析技能。您將了解高級Python特性，如列表理解、切片、lambda函數、正則表達式、映射和縮減函數以及切片分配。您還將學習如何:

?利用數據結構來解決現實世界的問題，比如使用布爾索引來查找污染水平高于平均水平的城市

?使用NumPy基礎，如數組、形狀、軸、類型、廣播、高級索引、切片、排序、搜索、聚合和統計

?計算多維數據數組的基本統計量和無監督學習的K-Means算法

?使用分組和命名組、負查找頭、轉義字符、空白、字符集(和負字符集)和貪婪/非貪婪操作符創建更高級的正則表達式

?了解廣泛的計算機科學主題，包括字謎、回文、超集、排列、階乘、質數、斐波納契數、混淆、搜索和算法排序

在本書的最后，您將了解如何以最精煉的方式編寫Python，并僅用一行代碼就創建簡潔、漂亮的“Python藝術”片段。

使用C編程語言學習應用數值計算，從快速入門的C編程語言及其SDK開始。然后，這本書深入到使用C的計算方法的漸進更復雜的應用數學公式的例子貫穿始終，并在最后一個更大的，更完整的應用。

Numerical C以二次公式開始，用于尋找代數方程的解，這些代數方程模擬諸如價格與需求、上漲與運行或下滑等情況。在本書后面，你將學習聯立方程的增廣矩陣法。

您還將介紹蒙特卡羅方法模型對象，這些對象可以作為真實系統建模的一部分自然產生，例如復雜的道路網絡、中子的傳輸或股票市場的演化。此外，蒙特卡羅方法的集成檢查曲線下的面積，包括渲染或射線跟蹤和一個地區的陰影。

此外，您將使用積差相關系數:相關是一種用于研究兩個定量連續變量(例如年齡和血壓)之間關系的技術。在這本書的最后，你會有一個感覺，什么電腦軟件可以做，以幫助你在你的工作和應用一些方法直接學習到你的工作。

你會學到什么

• 獲得軟件和C語言編程基礎
• 編寫軟件解決應用，計算數學問題
• 創建程序來解決方程和微積分問題
• 采用梯形法、蒙特卡羅法、最佳擬合線、積差相關系數、辛普森法則和矩陣解法
• 寫代碼來解微分方程
• 將一個或多個方法應用到應用案例研究中

這本書是給誰看的

具有基本數學知識(學校水平)和一些基本編程經驗的人。這對于那些可能在數學或其他領域(例如，生命科學、工程或經濟學)工作并需要學習C編程的人來說也很重要。

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改進您的編程技術和方法，成為一個更有生產力和創造性的Python程序員。本書探索了一些概念和特性，這些概念和特性不僅將改進您的代碼，而且還將幫助您理解Python社區，并對Python哲學有深入的了解和詳細的介紹。

專業的Python 3，第三版給你的工具寫干凈，創新的代碼。它首先回顧了一些核心的Python原則，這些原則將在本書后面的各種概念和示例中進行說明。本書的前半部分探討了函數、類、協議和字符串的各個方面，描述了一些技術，這些技術可能不是常見的知識，但它們共同構成了堅實的基礎。后面的章節涉及文檔、測試和應用程序分發。在此過程中，您將開發一個復雜的Python框架，該框架將整合在本書中所學到的思想。

這個版本的更新包括Python 3中迭代器的角色、用Scrapy和BeautifulSoup進行web抓取、使用請求調用沒有字符串的web頁面、用于分發和安裝的新工具等等。在本書的最后，您將準備好部署不常見的特性，這些特性可以將您的Python技能提升到下一個級別。

你將學習

• 用各種類型的Python函數實現程序
• 使用類和面向對象編程
• 使用標準庫和第三方庫中的字符串
• 使用Python獲取web站點數據
• 通過編寫測試套件來自動化單元測試
• 回顧成像、隨機數生成和NumPy科學擴展
• 理解Python文檔的精髓，以幫助您決定分發代碼的最佳方式

這本書是給誰看的 熟悉Python的中級程序員，希望提升到高級水平。您應該至少編寫了一個簡單的Python應用程序，并且熟悉基本的面向對象方法、使用交互式解釋器和編寫控制結構。

簡介：

探索用Python編寫代碼的正確方法。這本書提供的技巧和技術，你需要生產更干凈，無錯誤，和雄辯的Python項目。

要獲得更好的代碼，首先要理解對代碼進行格式化和編制文檔以獲得最大可讀性的重要性，利用內置的數據結構和Python字典來提高可維護性，并使用模塊和元類來有效地組織代碼。然后，您將深入了解Python語言的新特性，并學習如何有效地利用它們。接下來，您將解碼關鍵概念，如異步編程、Python數據類型、類型提示和路徑處理。學習在Python代碼中調試和執行單元測試和集成測試的技巧，以確保您的代碼可以投入生產。學習旅程的最后一段為您提供了版本管理、實時代碼管理和智能代碼完成的基本工具。 在閱讀和使用這本書之后，您將熟練地編寫干凈的Python代碼，并成功地將這些原則應用到您自己的Python項目中。

目錄：

• Pythonic思維
• 數據結構
• 編寫更好的函數和類
• 使用模塊和元類
• 裝飾器和上下文管理器
• 生成器和迭代器
• 利用新的Python特性
• 附錄:一些很棒的Python工具

作者：

Sunil Kapil在過去十年一直從事軟件行業，用Python和其他幾種語言編寫產品代碼。 他曾是一名軟件工程師，主要從事網絡和移動服務的后端工作。他開發、部署并維護了數百萬用戶喜愛和使用的從小型到大型的生產項目。他與世界各地知名軟件公司的大小團隊在不同的專業環境中完成了這些項目。他也是開源的熱情倡導者，并不斷為Zulip Chat和Black等項目貢獻力量。Sunil經常在各種會議上發表關于Python的演講。