Python语言具有免费开源、简单易学、可移植性和解释性强、可扩展可嵌入等优点，在国内外都得到了广泛的应用。 本书基于Python 3的版本进行讲解。本书共有11章，由浅入深地讲解了Python的相关知识。本书从Python的安装开始讲起，对数据类型、函数、内置类型、集合类型、异常、生成器、文件和资源管理、单元测试等重要知识进行了系统化的讲解。

本书介绍了软件测试方面的核心技术。全书共12章，主要内容包括测试的基础知识、测试过程、软件质量、测试方法、软件配置管理、需求开发与管理、通用测试用例编写、缺陷管理、测试覆盖率、单元测试、集成测试、系统测试。本书适合测试人员和开发人员阅读。

本书以图配文的形式，直观易懂地详细介绍了面向对象的全貌及其中包含的各项技术，包括面向对象编程、框架、设计模式、UML、建模、面向对象设计和敏捷开发等。对于各项技术是如何使用的（How），书中只进行最小限度的说明，而重点介绍这些技术究竟是什么样的（What）以及为什么需要这些技术（Why）。另外，书中设有“编程往事”专栏，介绍了作者年轻时的一些经历；还设有“对象的另一面”专栏，以与正文不同的视角讲解面向对象这一概念普及的背景和原因，通俗有趣。

Julia是一门面向未来的编程语言，本书主要讲解了基于Julia编程语言的计算机程序设计方法。书中首先从宏观上介绍了编写Julia程序所需的预备知识和编程环境；然后详细说明了Julia语言中最基础的概念，包括变量、常量、类型系统、数值、字符串、类型的参数化，以及4种常用的容器类型；接着阐述了如何利用流程控制语句、函数、模块合理地组织Julia代码；最后讲解了基于Julia语言的接口编程和元编程，带领大家走向Julia编程的进阶之门。

《Node.js企业级应用开发实战》主要是介绍Node.js技术栈，内容涉及Node.js的基础知识、核心编程、网络编程、数据存储、综合应用等五大部分。其中综合应用部分，更是以一个真实的“新闻头条”互联网应用作为案例，可以令读者从0开始掌握Node.js《Node.js企业级应用开发实战》案例丰富、技术新颖，除了Node.js技术外，还讲述了Express、Socket.IO、Angular、MySQL、MongoDB、Redis等热门技术的应用。全书分为以下部分：基础知识（第1-3章）：介绍Node.js的基础知识，包括模块化、测试等；核心编程（第4-9章）：介绍Node.js的缓冲区、事件、定时、文件、进程、流等方面的处理；网络编程（第10-17章）介绍Node.js的TCP、UDP、HTTP、WebSocket、TSL/SSL、中间件、Angular、响应式编程等方面的内容；数据存储（第18-20章）介绍Node.js关于MySQL、MongoDB、Redis等数据存储的操作；综合应用（第21-22章）介绍Node.js实现“新闻头条”互联网应用的完整过程。

本书以开源软件MyBatis的源码为例，讲述程序源码阅读的流程、方法、技巧。本书先介绍MyBatis的发展背景与使用方法让读者对MyBatis建立概括性的认识，继而逐步深入剖析MyBatis的源码。并在剖析MyBatis源码的过程讲述源码中所涉及到的编程语言知识、设计模式、架构技巧。最终使得读者在详细了解MyBatis源码的同时掌握源码阅读的基本能力。

本书深入地讲解了Go语言常见特性的内部机制和实现方式，大部分内容源自对Go语言源码的分析，并从中提炼出实现原理。通过阅读本书，读者可以快速、轻松地了解Go语言的内部运作机制。 本书首先介绍Go语言常见的数据结构及控制结构的实现原理，包括管道、切片、Hash表、select和for-range等，这部分内容大都以几个精心准备的测验题目开头，每个测验题目均对应一个知识点，读者可以借此测验自身对该知识点的掌握程度。接着介绍了Go语言最基础的概念，包括协程的概念、协程调度模型、协程调度策略，以及内存分配和垃圾回收相关的内容。本书还介绍了一些标准库、异常处理和依赖管理等非语法相关但非常重要的内容。最后结合作者的见闻，整理了一些发生在真实项目中的编程陷阱。

《数据结构（Java语言版）》是为“数据结构”课程编写的教材，前面两章介绍数学基础和算法相关预备知识，第3章至第10章介绍常见数据结构的抽象数据类型、算法实现、性能分析及其应用。《数据结构（Java语言版）》注重全面运用数据结构知识解决实际问题的案例介绍，同时穿插程序设计的技巧。《数据结构（Java语言版）》采用Java语言作为数据结构和算法的描述语言，介绍JDK中常见的数据结构的实现原理，如ArrayList、LinkedList、HashMap等，对于高效使用这些对象，提高程序性能有指导意义，特别适合Java语言的进阶学习者。《数据结构（Java语言版）》提供了大量设计精良的代码，且不乏对算法背后所蕴含数学原理的精彩介绍，使读者不仅能够编写出高效、精致的程序，而且达到“知其然，也知其所以然”的效果。

本书针对未来想要从事数据分析工作的在校学生、想要转行做数据分析的在职人员，以及想要在数据分析领域提高自己或跳槽的从业人员，深入浅出地讲解了面试和未来实际工作中所需的知识与技能，让读者对数据分析师这个岗位有更为全面和深刻的了解。 全书主要分为面试前的准备、面试中的技巧、面试中所需的知识储备、编程技能、实战技能，以及进一步学习提高的方法几部分，内容涵盖数据分析师面试的全流程，全方位提高读者在未来面试中的竞争力。

本书是一本通过实战教初学者学习爬取数据、清洗和组织数据进行分析和可视化的Python 读物。书中案例均经过实战检验，笔者在实践过程中深感采集数据、清洗和组织数据的重要性，作为 一名数据行业的“码农”，数据就是沃土，没有数据，我们将无田可耕。 本书共13 章，包括6 个核心主题，其一是Python 基础入门，包括环境配置、基本操作、数据类型、语句和函数；其二是Python 爬虫的构建，包括网页结构解析、爬虫流程设计、代码优化、爬虫效率优化、无线端的数据采集、容错处理、反防爬虫、表单交互和模拟页面点击；其三是Python数据库应用，包括MongoDB、MySQL 在Python 中的连接与应用；其四是数据清洗和组织，包括NumPy 数组知识，以及pandas 数据的读写、分组、变形，缺失值、异常值和重复值处理，时序数据处理和正则表达式的使用等；其五是综合应用实例，帮助读者贯穿爬虫、数据清洗与组织的过程；最后是数据可视化，包括matplotlib 和pyecharts 两个库的使用，涉及饼图、柱形图、线图、词云图等图形，帮助读者进入可视化的殿堂。 本书以实战为主，适合Python 初学者及高等院校相关专业的学生阅读，也适合Python 培训机构作为实验教材。