本书提供了一种独特的方法来讲解Python编程入门，内容符合新的ACM/IEEECS和相关的计算课程倡议，以及由美国国家科学基金会赞助的数据科学本科课程。内容涵盖了新的主题和应用的覆盖面，模块化架构使教师能够方便地调整文本，适应课程需求。通过本书，你将学习：538个案例研究，471道练习题和项目，557道自我测验题。基于IPython和Jupyter Notebook的即时反馈。问题求解、算法开发、控制语句、函数等基础知识。列表、元组、字典、集合、Numpy数组、pandas Series和DataFrame。2D/3D的静态、动态和交互式可视化。字符串、文本文件、JSON序列化、CSV、异常。过程式、函数式和面向对象的程序设计方法。“数据科学入门”：基础统计、模拟、动画、随机变量、数据整理、回归。隐私、安全、伦理、可重现、透明。AI、大数据和云数据科学案例研究：NLP、Twitter数据挖掘、IBM Watson、机器学习、深度学习、计算机视觉、Hadoop、Spark、NoSQL、IoT。开源库：NumPy、pandas、Matplotlib、Seaborn、Folium、SciPy、NLTK、TextBlob、spaCy、Textatistic、Tweepy、Scikit-learn、Keras、PubNub等。

本书介绍了Python3网络爬虫的常见技术。首先介绍了网页的基础知识，然后介绍了urllib、Requests请求库以及XPath、Beautiful Soup等解析库，接着介绍了selenium对动态网站的爬取和Scrapy爬虫框架，最后介绍了Linux基础，便于读者自主部署编写好的爬虫脚本。本书所有代码和相关素材可以到GitHub下载获取，地址为https：//github.com/sfvsfv/Crawer。本书主要面向对网络爬虫感兴趣的初学者。

通过不断思考和整理，作者编写了这本更具系统性也更通俗易懂的Go语言入门和进阶书籍，以帮助学习者少走弯路，比其他人更快一步提升职业竞争力。本书共包含5个部分。第1部分：快速入门Go语言。作者挑选了变量、常量、基础数据类型、函数和方法、结构体和接口等知识点进行介绍。这部分内容相对简洁，但已经足够让你掌握Go的基本程序结构了。第2部分：Go语言的高效并发。这部分主要介绍goroutine、channel、同步原语等知识，让你对Go语言层面的并发支持有更深入的理解，并且可以编写自己的Go语言并发程序。这个部分*后一章专门介绍常用的并发模式，可以拿来即用，以更好地控制并发。第3部分：深入理解Go语言。这部分讲解Go 语言底层原理和高级功能，比如slice的底层是怎样的、为什么这么高效等。这部分内容也是作者特意设计的，跟着作者一起研究底层原理，可避免初学者不求甚解的通病。总之，只有理解了底层原理，你才能更灵活地编写程序并高效地应对问题。第4部分：Go语言工程管理。学习一门语言，不仅要掌握它本身的知识，还要掌握模块管理、性能优化等周边技能，因为这些技能可以帮助你更好地进行多人协作，提高开发效率，写出更高质量的代码。你可以在这部分学到如何测试Go语言代码以提高代码质量、如何做好性能优化、如何使用第三方库来提高自己项目的开发效率等。第5部分：Go语言泛型。这是Go语言在1.18版本中新增的特性，也是大家期待已久的特性。在这一部分作者会带你学习Go语言泛型的使用，以及如何使用泛型来提高效率和简化代码。

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本书从认知、实施、案例和拓展4个方面深入浅出地分析了RPA（机器人流程自动化）的应用前景以及实践。本书首先介绍了RPA的基本概念和优缺点、RPA相关的工具以及企业选择RPA的原因；其次，说明了企业如何开启RPA之旅、RPA售前咨询、业务流程挖掘、RPA项目交付管理、RPA实施要点、RPA开发规范等实用知识；再次，通过RPA在银行、保险、政务、制造、人力资源、能源、物流服务和证券等领域的应用，帮助读者了解RPA实施方案；后，阐释了RPA机器人建设方案、IPA相关知识，以及RPA与区块链、人工智能和元宇宙等前沿技术的融合应用。本书内容丰富，讲解翔实，适合RPA从业者、实施RPA进行企业数字化转型的企业管理人员以及对RPA发展历程和方向感兴趣的读者作为参考，也适合大中专院校计算机相关专业学生作为教辅。

网络流量识别是网络监控的关键环节，在网络管理中起着至关重要的作用，机器学习作为一种技术手段已经应用到网络流量识别过程中，并成为该领域的研究热点。基于机器学习的网络流量识别算法通过对流量行为测度的分析与度量来构建满足不同应用场景的流量识别需求模型。本书共9章，首先分析机器学习在流量识别中的意义和应用；其次对行为特征进行分析；再次系统分析非对称路由对流量识别算法的影响；后对深度学习算法及模型进行分析研究。

本书在内容设计上具有明显的创新行为，主要为了更好地满足12岁到20岁青少年朋友的学习需求，由浅入深，快乐学习Python语言。从基础知识角度，考虑读者中学数学、英语等背景知识的要求，使所编程的内容既有助于加深对中学知识的理解，又有助于更好地领会代码的作用，能达到一举多得的学习效果；从趣味角度，还引入了可爱的三酷猫，融入各种故事与读者一起体会编程的作用；从知识层次角度，本书从基本的Python语法、函数、数组，到制作二维图、动画、游戏，再到传统算法、图像算法、国内外竞赛知识，既能逐步提高读者通过编程解决问题的能力，又能让读者触碰智能编程在竞赛、科学研究、实际应用等方面的诱人前景；从教学角度，每章安排了练习和实验，并提供教学PPT等资料，方便教师的教学使用要求。另外，本书对大数据、人工智能的基础知识做了启蒙式的潜移默化式的安排，如对数学、数据、算法的画龙点睛式安排。

本书从数据分析的基本概念和Python的基础语法讲起，然后逐步深入到Python数据分析的编程技术方面，并结合实战重点讲解了如何使用主流Python数据分析库进行数据分析，让读者快速掌握Python的编程基础知识，并对Python数据分析有更加深入的理解。本书分为13章，涵盖的主要内容有数据分析概述、Python的特点和编程基础、NumPy数组的基础和进阶用法、Pandas数据处理和数据分析、数据的导入导出、数据可视化，以及Python网络爬虫和Scikit-learn机器学习的入门知识。本书内容丰富全面，语言简洁、通俗易懂，实用性强，还包含实战案例，特别适合Python的初学者和自学者，以及缺乏编程经验的数据分析从业人员阅读，也适合对数据分析编程感兴趣的爱好者阅读。

本书全面而深入介绍了Python编程的相关内容，全书内容大致可分为四个部分，一部分系统讲解了Python的基本语法结构、函数编程、类和对象、模块和包、异常处理等；第二部分主要介绍Python常用的内置模块和包，这部分包括正则表达式支持IO编程、数据库编程、并发编程、网络通信编程等内容；第三部分主要介绍Python开发工程化方面的内容；第四部分则属于"Python项目实战”，这部分通过项目介绍了Python游戏开发、大数据展示、网络爬虫等热门技能，进一步贴近就业岗位需求。

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