书单 | 无所不能的Python，从技术到办公，总有一款适合你！

Posted 2021-09-09 博文视点

在本月的TIOBE编程语言排行榜中，Python与去年同期相比上升了一个名次，战胜了Java，位列第2名！

Python能够取得如此成绩，离不开其丰富的使用场景！

无论你是技术开发人员，还是普通的职场办公人士，都可以使用Python来解决自己工作中的问题。

本期就来给大家分享13本今年出版的Python类新书，从技术开发到机器学习算法，从数据分析到数据可视化，从自动化办公到股票分析……希望可以帮助大家找到适合自己的那一款！

01

▊《Python高效开发实战――Django、Tornado、Flask、Twisted（第3版）》

刘长龙 著

畅销书Python Web编程集大成之作，全面升级

作者多年Python项目实践经验及代码编写技巧分享

助你零基础完成网站搭建、数据库设计、前后端开发

本书分为3篇：上篇是Python基础，带领初学者实践Python开发环境，掌握基本语法，同时对网络协议、Web客户端技术、数据库建模等网络编程基础进行深入浅出的学习；中篇是Python框架，学习当前的Python Web框架，即Django、Tornado、Flask和Twisted，达到对各种Python网络技术融会贯通的目的；下篇是Python框架实战，分别使用4种框架进行项目实践，利用其各自的特点开发适用于不同场景的网络程序。本书内容精练、重点突出、实例丰富、讲解通俗，是广大网络应用设计和开发人员不可多得的一本参考书。

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02

▊《Python Django Web从入门到项目实战（视频版）》

刘瑜 安义 著

经验丰富的写作团队

将故事融入于书中，增加了本书的阅读情趣

附赠丰富的配套学习资源：1个完整的商业项目代码案例、80多段案例代码、30多个视频（免费赠送）、习题册及答案手册（免费赠送）、QQ社群、微信公众号在线服务

Python的Django框架是目前流行的一款重量级网站开发框架，具备简单易学、搭建快速、功能强大等特点。本书从简单的html、CSS、javascript开始介绍，再到Django的基础知识，融入了大量的代码案例、重点提示、图片展示，做到了手把手教授。本书还提供了一个商业级别的项目案例，采用目前主流的前后端分离开发技术，以便读者可以体验正式项目的开发过程。熟练掌握本书内容后，读者将达到中级Web项目开发工程师的技术水平。

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03

▊《深入大型数据集：并行与分布化Python代码》

[美] J.T.Wolohan（J.T.沃勒翰） 著

张若飞 译

什么是map和reduce范式

如何通过multiprocessing模块和pathos框架来实现并行化数据处理

如何运行Hadoop和Spark进行分布式计算

如何提交AWS作业来处理大型数据集

本书共分3部分。第1部分介绍map和reduce编程风格，以及Python中基础的map和reduce函数，并介绍如何将对象持久化，通过惰性函数和并行函数来加快大型数据集的处理速度。第2部分介绍Hadoop和Spark框架，以及如何使用mrjob库来编写Hadoop作业，如何实现PageRank算法，如何使用Spark来实现决策树和随机森林的机器学习模型。第3部分重点介绍云计算和云存储的基础知识，包括如何通过boto3的Python库将文件上传到AWS S3服务，以及如何在AWS的EMR集群中运行分布式的Hadoop和Spark作业。本书适合有一定Python编程基础，且希望掌握大型数据集处理能力的开发人员和数据科学家阅读。

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04

▊《Python数据挖掘实战（全彩）》

方小敏 著

《谁说菜鸟不会数据分析（Python篇）》作者又一力作

以数据挖掘的各种业务问题为主线

以实例揭示Python数据挖掘的详细过程

本书通俗易懂地介绍数据挖掘过程中可能用到的回归模型、分类模型、聚类、关联、时间序列分析等技术。在不影响学习理解的前提下，尽可能地避免使用晦涩难懂的Python 编程、统计术语或模型公式。本书定位是带领Python 数据分析初学者入门，并能解决学习、工作中大部分的问题或需求。入门后如还需要进一步进阶学习，可自行扩展阅读相关书籍或资料，学习是永无止境的，正所谓"师傅领进门，修行在个人”。

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05

▊《Python机器学习算法与实战》

孙玉林，余本国 著

人工智能畅销书作者多年实战新作

透彻分析机器学习算法应用

本书基于Python语言，结合实际的数据集，介绍如何使用机器学习与深度学习算法，对数据进行实战分析。本书在内容上循序渐进，先介绍了Python的基础内容，以及如何利用Python中的第三方库对数据进行预处理和探索可视化的相关操作，然后结合实际数据集，分章节介绍了机器学习与深度学习的相关算法应用。本书为读者提供了源程序和使用的数据集，方便读者在阅读时同步运行程序，在增强学习效果的同时为读者节省了编写程序的时间。本书在简明扼要地介绍算法原理的同时，更加注重实战应用和对结果的解读。

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06

▊《Python数据分析从小白到专家》

田越 著

图文并茂，读者可以通过将自己编写的代码的输出与案例的输出进行比较来判断结果的正误

本书的案例使用较为真实的数据，而不是随机生成一组数字进行分析

本书共13章，主要内容涵盖Python语法及数据分析方法。第1章主要介绍数据分析的概念，使读者有一个大致的印象，并简单介绍本书频繁使用的Python的5个第三方库。第2章主要做一些准备工作，手把手带读者搭建Python环境，包括Python 3.7.6的安装和pip的安装。第3章介绍Python编程基础。第4章到第7章介绍使用Python进行简单数据分析的基础库，包括NumPy、Pandas和Matplotlib库，并介绍使用正则表达式处理数据的方法。第8章到第13章属于进阶内容，但也是Python数据分析的基础，结合机器学习介绍一些常见的用于数据分析的机器学习算法及常用的数学模型。

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07

▊《从Excel到Python：用Python轻松处理Excel数据》

曾贤志 著

随书附赠代码，拿来就用

在实战中学，学完即用

掌握Python+Excel，轻松实现办公自动化

本书是写给非IT领域职场办公人员的Python数据处理指南，帮助职场人员快速学习办公自动化相关知识。

因为本书面对的不是专业的程序员，所以在叙述上通俗易懂。为了让读者在学习时对Python的知识点有更深刻的印象。本书采用了即学即用的写作方式：在介绍知识点的同时，及时将知识点穿插到案例应用中。

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08

▊《Python商业数据分析：零售和电子商务案例详解》

零一 著

以零售和电子商务为业务背景

使用Python工具解决业务场景中的数据分析需求

本书以零售和电子商务为业务背景，使用Python工具解决业务场景中的数据分析需求。全书涵盖数据采集、数据存储、数据处理、数据分析、数据可视化和数据建模的内容。

本书适合零售和电子商务运营人员以及想要从事商业数据分析工作的人员阅读，也可以作为高校和培训机构相关课程的教材。

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09

▊《Python绘图指南――分形与数据可视化（全彩）》
胡洁 著

本书图文并茂，讲解细致，既是Python的绘图指南，也是分形与混沌的通俗化读物

本书通过分形与计算机图像处理的经典算法实例，来详细讲解Python绘图与数据可视化的使用方法和技巧。本书内容共分八个章节，采用的Python工具为Turtle、Matplotlib和Numpy，其中以Turtle模块开始，作为入门，逐步过渡到专业级的matplotlib和Numpy库。

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10

▊《Python自动化办公：3分钟完成一天工作》

廖茂文 著

零基础自学Python编程

迅速掌握Office（Word、PPT、Excel）自动化、数据处理、网络爬虫

高效、精进工作，职场逆袭

附赠视频、源代码、在线答疑

本书理论知识精练、代码简单、思路清晰、学习资源齐备，适合有一定办公软件使用基础又想进一步提高工作效率的办公人员，如从事行政、人事、营销、财务等职业的人士阅读，也可供Python编程爱好者参考。

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11

▊《Python+Office：轻松实现Python办公自动化》
王国平 著

下载案例素材，边学边练

超多实用案例，学以致用

数据处理量更大，文件处理更快，让工作更高效！

Excel数据自动化处理、Word文本自动化处理、PPT自动化制作、邮件自动化处理、文件自动化处理全攻略！

本书从实际工作需求的角度，详细介绍了基于Python的办公自动化技术，既可以作为职场人员学习Python办公自动化的自学用书，也可以作为高等院校相关专业学生的参考用书。

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12

▊《股票多因子模型实战：Python核心代码解析》
陆一潇 著

深入浅出地介绍了股票多因子模型的理念和方法

使用Python语言从无到有构建了一套完整的模型实现框架

本书深入浅出地介绍股票多因子模型的原理与构建方式，从基础知识、单因子测试、因子合成、股票组合构建等多方面进行介绍。

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13

▊《Python编程与3D物理学仿真（视频版）》
张继春 著

用Python轻松学物理，案例有趣，告别枯燥

配套视频，学习直观；在线答疑，随学随问

本书将Python编程和物理力学知识同步结合起来，通过编程将物理概念和物理过程进行3D可视化展 现，帮助读者在3D场景下加深对物理知识的理解和掌握，从而培养读者学习物理的兴趣，提高物理自主学习和科 学探究的能力。本书适合理工科高校一年级学生、高中学生、职高和中职学生学习，也可为物理教师和中小学信息 技术教师提供信息化创新教学参考，还可以供广大物理爱好者参考使用。

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