Python絕技 運用Python成為頂級數據工程師+Python數據分析入門從數據獲取到可視化 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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黃文青 零一 瀋祥壯? 著

圖書標籤:

• Python
• 數據分析
• 數據工程
• Python絕技
• 數據可視化
• 數據獲取
• 入門
• 編程
• 技術
• 實戰

店鋪： 藍墨水圖書專營店

齣版社： 電子工業

ISBN：9787121336546

商品編碼：28677382246

作 譯 者：黃文青

齣版時間：2018-05    韆 字 數：300

版    次：01-01    頁    數：212

開    本：16開

裝    幀：

I S B N ：9787121336546     

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所屬分類：科技 >> 計算機 >> 計算機科學

紙質書定價：￥79.0

僅僅會Python編程是不夠的。想成為一名優秀的數據分析工程師，還需要有全方位、透徹理解問題本質的能力，善於把實際的工作任務拆解成準確的數據問題，並運用相關的知識來解決。本書恰好是從這個角度齣發的，它條分縷析地幫助你認識任務的本質，教你從數據的角度來思考、拆解任務，並最終順利地達成目標。

1 概述 / 1

1.1 何為數據工程師 /  1

1.2 數據分析的流程 /  3

1.3 數據分析的工具  /  11

1.4 大數據的思與辨  /  14

2 關於Python /  17 

2.1 為什麼是Python  / 17

2.2 常用基礎庫  / 19

2.2.1 Numpy  /  19

2.2.2 Pandas  / 26

2.2.3 Scipy /  37

2.2.4 Matplotlib  / 38

3 基礎分析  /  43

3.1 場景分析與建模策略  /  43

3.1.1 統計量 / 43 

3.1.2 概率分布 / 48

3.2 實例講解 /  55

3.2.1 誰的成績更優秀  /  55

3.2.2 應該庫存多少水果  / 57

4 數據挖掘  / 60

4.1 場景分析與建模策略  / 60

4.1.1 分類 / 61

4.1.2 聚類 /  76

4.1.3 迴歸  /  86

4.1.4 關聯規則  / 90 

4.2 數據挖掘的重要概念 / 93

4.2.1 數據預處理   / 93

4.2.2 評估與驗證 /97

4.2.3 Bagging 與Adaboost / 99

4.2.4 梯度下降與牛頓法 / 102

4.3 實例講解  /105

4.3.1 信用卡欺詐監測 / 105

4.3.2 員工離職預判 /110

5 深度學習/ 114

5.1 場景分析與建模策略 / 115

5.1.1 感知機 / 115

5.1.2 自編碼器 / 119

5.1.3 限製玻爾茲曼機 /123

5.1.4 深度信念神經網絡 / 127

5.1.5 捲積神經網絡 / 129

5.2 人工智能應用概況 / 137

5.2.1 深度學習的曆史 /137

5.2.2 人工智能的傑作 / 140

5.3 實例講解 / 146

5.3.1 學習識彆手寫數字 /  146

5.3.2 讓機器認識一隻貓  /  151

6 大數據分析 /  160

6.1 常用組件介紹 / 160

6.1.1 數據傳輸 / 165

6.1.3 數據計算 /  174

6.1.4 數據展示 /  180

6.2 大數據處理架構  / 188

6.2.1 Lambda 架構 / 189

6.2.2 Kappa 架構  / 192

6.2.3 ELK 架構 / 193

6.3 項目設計  / 194

參考文獻 / 202

版 次：1頁 數：字 數：200000印刷時間：2018年03月01日開 本：16開紙 張：輕型紙包 裝：平裝-膠訂是否套裝：否國際標準書號ISBN：9787121333590

所屬分類：

圖書>計算機/網絡>程序設計>其他

編輯推薦

本書內容來自筆者在高校授課的內容，主要介紹如何運用 Python 工具獲取電商平颱的頁麵數據，並對數據進行清洗和存儲。本書簡化瞭 Python 基礎部分，保證有足夠的篇幅來介紹爬蟲和數據清洗的內容。

本書采用的版本是 Python 3.6.2，是筆者寫書時的*版本，而且筆者習慣用的操作平颱是Windows 係統。

 

 

內容簡介

      本書是一本通過實戰教初學者學習采集數據、清洗和組織數據進行分析及可視化的 Python 讀物。書中案例均經過實戰檢驗，筆者在實踐過程中深感采集數據、清洗和組織數據的重要性，作為一名數據行業的“碼農”，數據就是沃土，沒有數據，我們將無田可耕。

 

    本書共分 11 章， 6 個核心主題：其一是 Python 基礎入門，包括環境配置、基本操作、數據類型、語句和函數；其二是 Python 爬蟲的構建，包括網頁結構解析、爬蟲流程設計、代碼優化、效率優化、容錯處理、 反防爬蟲、 錶單交互和模擬頁麵點擊； 其三是 Python 數據庫應用， 包括 MongoDB、 MySQL 在 Python中的連接與應用；其四是數據清洗和組織，包括 NumPy 數組知識、 pandas 數據的讀寫、分組變形、缺失值異常值處理、時序數據處理和正則錶達式的使用；其五是綜閤應用案例，幫助讀者貫穿爬蟲、數據清洗與組織的過程；*後是數據可視化，包括 Matplotlib 和 Pyecharts 兩個庫的使用，涉及餅圖、柱形圖、綫圖、詞雲圖、地圖等圖形，幫助讀者進入可視化的殿堂。

 

    本書以實戰為主，適閤 Python 初學者及高等院校的相關專業學生，也適閤 Python 培訓機構作為實驗教材使用。

作者簡介

零一

原名陳海城，

零一數據學院創始人，

電商數據專傢，數據分析師，開發工程師。

從事培訓教育、數據分析和人工智能行業。

 

黃園園，具有十年軟件開發經驗，全棧工程師，六西格瑪黑帶，精通Python和機器學習算法，具有豐富的分布式爬蟲開發經驗；曾在蘇州三星電子電腦（SESC）、新加坡電信（NCS）、希捷科技（Seagate Technology）等世界知名企業研發部工作，參與過花旗銀行在綫支付係統、銀行賬單自動化審核係統等大型軟件開發，曾任杭州沐垚科技CTO。

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目 錄

第 1 章 Python 基礎 /1

1.1 安裝 Python 環境 /1

1.1.1 Python 3.6.2 安裝與配置 /1

1.1.2 使用 IDE 工具——PyCharm /4

1.1.3 使用 IDE 工具——Anaconda / 4

1.2 Python 操作入門/6

1.2.1 編寫第一個 Python 代碼/6

1.2.2 Python 基本操作/9

1.2.3 變量/10

1.3 Python 數據類型/10

1.3.1 數字/10

1.3.2 字符串/11

1.3.3 列錶/13

1.3.4 元組/14

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前 言

Python 是軍刀型的開源工具，被廣泛應用於 Web 開發、爬蟲、數據清洗、自然語言處理、機器學習和人工智能等方麵，而且Python 的語法簡潔易讀，這讓許多編程入門者不再望而卻步，因此Python 在最近幾年非常受歡迎，各行各業的技術人員都開始使用 Python。

本書內容來自筆者在高校授課的內容，主要介紹如何運用 Python 工具獲取電商平颱的頁麵數據，並對數據進行清洗和存儲。本書簡化瞭Python 基礎部分，保證有足夠的篇幅來介紹爬蟲和數據清洗的內容。

本書采用的版本是Python 3.6.2，是筆者寫書時的最新版本，而且筆者習慣用的操作平颱是Windows 係統。雖然目前一些高校和開發者在使用 Python 2.7，但是 Python 團隊將在 2020 年停止對Python 2.7 的支持更新， Python 2.X 轉嚮 Python 3.X 是大勢所趨。

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媒體評論

這本書教大傢如何利用Python撰寫爬蟲程序，清洗和組織數據，解析網頁的內容，並將數據儲存於數據庫中。巨細無遺，幫助大傢節省時間，是值得一讀的好書！

 

國立颱灣大學資訊工程博士，銘傳大學資訊工程學係教授李禦璽 (Yue-Shi Lee) 

 

 

零一兄的這本Python爬蟲技術是一個完整大數據應用框架：從數據收集、分析到數據可視化、數據建模。各章節以實際案例為齣發點，對大數據分析、爬蟲技術應用感興趣的小夥伴們來說，這本書值得購買。 

版 次：1頁 數：字 數：印刷時間：2018年03月01日開 本：16開紙 張：膠版紙包 裝：平裝-膠訂是否套裝：否國際標準書號ISBN：9787121336539

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編輯推薦

內容簡介

作者簡介

目 錄

前 言

媒體評論

下載免費當當讀書

編輯推薦

這是一本務實之作，充分體現數據分析流程的各項環節，包含數據的采集、清洗和探索性分析，並通過大傢耳熟能說的Python工具加以實操。

 

內容簡介

本書作為數據分析的入門圖書，以Python語言為基礎，介紹瞭數據分析的整個流程。本書內容涵蓋數據的獲取（即網絡爬蟲程序的設計）、前期數據的清洗和處理、運用機器學習算法進行建模分析，以及使用可視化的方法展示數據及結果。首先，書中不會涉及過於高級的語法，不過還是希望讀者有一定的語法基礎，這樣可以更好地理解本書的內容。其次，本書重點在於應用Python來完成一些數據分析和數據處理的工作，即如何使用Python來完成工作而非專注於Python語言語法等原理的講解。本書的目的是讓初學者不論對數據分析流程本身還是Python語言，都能有一個十分直觀的感受，為以後的深入學習打下基礎。*後，讀者不必須按順序通讀本書，因為各個章節層次比較分明，可以根據興趣或者需要來自行安排。例如第5章介紹瞭一些實戰的小項目，有趣且難度不大，大傢可以在學習前麵內容之餘來閱讀這部分內容。

作者簡介

瀋祥壯 

自學Python兩年，以數據分析為主綫，係統學習瞭數據的采集，處理、分析和可視化。在研究統計機器學習理論的同時，使用Python語言實現瞭部分統計學習算法。研究方嚮包括數據采集，數據挖掘，統計機器學習及圖像處理。

目 錄

1 準備    1

1.1 開發環境搭建    2

1.1.1 在Ubuntu係統下搭建Python集成開發環境    2

1.1.2 在Windows係統下搭建Python集成開發環境    13

1.1.3 三種安裝第三方庫的方法    16

1.2 Python基礎語法介紹    19

1.2.1 if__name__==＇__main__＇    20

1.2.2 列錶解析式    22

1.2.3 裝飾器    23

1.2.4 遞歸函數    26

1.2.5 麵嚮對象    27

1.3 The Zen of Python    28

參考文獻    30

 

2 數據的獲取    31

2.1 爬蟲簡介    31

2.2 數據抓取實踐    33

2.2.1 請求網頁數據    33

2.2.2 網頁解析    38

2.2.3 數據的存儲    46

2.3 爬蟲進階    50

2.3.1 異常處理    50

2.3.2 robots.txt    58

2.3.3 動態UA    60

2.3.4 代理IP    61

2.3.5 編碼檢測    61

2.3.6 正則錶達式入門    63

2.3.7 模擬登錄    69

2.3.8 驗證碼問題    74

2.3.9 動態加載內容的獲取    84

2.3.10 多綫程與多進程    93

2.4 爬蟲總結    101

參考文獻    102

 

3 數據的存取與清洗    103

3.1 數據存取    103

3.1.1 基本文件操作    103

3.1.2 CSV文件的存取    111

3.1.3 JSON文件的存取    116

3.1.4 XLSX文件的存取    121

3.1.5 MySQL數據庫文件的存取    137

3.2 NumPy    145

3.2.1 NumPy簡介    145

3.2.2 NumPy基本操作    146

3.3 pandas    158

3.3.1 pandas簡介    158

3.3.2 Series與DataFrame的使用    159

3.3.3 布爾值數組與函數應用    169

3.4 數據的清洗    174

3.4.1 編碼問題    174

3.4.2 缺失值的檢測與處理    175

3.4.3 去除異常值    181

3.4.4 去除重復值與冗餘信息    183

3.4.5 注意事項    185

參考文獻    187

 

4 數據的分析及可視化    188

4.1 探索性數據分析    189

4.1.1 基本流程    189

4.1.2 數據降維    197

4.2 機器學習入門    199

4.2.1 機器學習簡介    200

4.2.2 決策樹——機器學習算法的應用    202

4.3 手動實現KNN算法    205

4.3.1 特例——最鄰近分類器    205

4.3.2 KNN算法的完整實現    213

4.4 數據可視化    215

4.4.1 高質量作圖工具——matplotlib    215

4.4.2 快速作圖工具——pandas與matplotlib    223

4.4.3 簡捷作圖工具——seaborn與matplotlib    226

4.4.4 詞雲圖    230

參考文獻    232

 

5 Python與生活    234

5.1 定製一個新聞提醒服務    234

5.1.1 新聞數據的抓取    235

5.1.2 實現郵件發送功能    237

5.1.3 定時執行及本地日誌記錄    239

5.2 Python與數學    241

5.2.1 估計π值    242

5.2.2 三門問題    245

5.2.3 解決LP與QP問題（選讀）    247

5.3 QQ群聊天記錄數據分析    251

參考文獻    256

《Python絕技：精通數據工程之道》 內容簡介 在這本深入探討Python在現代數據工程領域核心應用的權威著作中，您將踏上一段轉型之旅，從一名Python學習者蛻變為一名能夠駕馭復雜數據挑戰的頂尖數據工程師。本書並非泛泛而談，而是聚焦於Python語言的精妙之處及其在構建、管理和優化大規模數據管道方麵的強大力量。它將帶您領略Python如何成為數據獲取、處理、存儲、轉換和分析的基石，助您在瞬息萬變的數據驅動世界中脫穎而齣。 第一部分：Python作為數據工程的基石 Python語言的深度解析與優化 高效的數據結構與算法： 深入剖析Python內置數據結構（列錶、元組、字典、集閤）的高級用法，以及何時選擇最適閤的結構以獲得最佳性能。我們將探索排序、搜索、圖遍曆等經典算法的Python實現，並講解如何運用它們解決實際數據工程問題。 麵嚮對象編程（OOP）與設計模式： 掌握Python強大的OOP特性，如類、繼承、多態，並學習如何利用它們構建可維護、可擴展的數據處理模塊。我們將介紹常見的設計模式（如工廠模式、單例模式、觀察者模式），並演示如何在數據工程場景下應用它們，以提高代碼的優雅性和健壯性。 函數式編程範式： 探索Python對函數式編程的支持，理解高階函數、lambda錶達式、列錶推導式、生成器錶達式等概念，並學習如何利用這些工具編寫更簡潔、更具錶現力的數據轉換代碼，減少副作用，提高可讀性。 並發與並行處理： 深入理解Python的綫程、進程和異步編程模型。學習如何利用`threading`、`multiprocessing`和`asyncio`庫來處理I/O密集型和CPU密集型任務，充分利用多核處理器，顯著提升數據處理的速度和效率。我們將重點討論GIL（全局解釋器鎖）的影響以及如何規避它。 錯誤處理與調試技巧： 掌握Python全麵的異常處理機製，學習如何優雅地捕獲和處理各種運行時錯誤。我們將分享高級調試技術，包括使用`pdb`、日誌記錄以及性能分析工具，幫助您快速定位和解決復雜問題。 Python在數據獲取與集成中的應用 Web Scraping的藝術： 掌握使用`BeautifulSoup`、`Scrapy`等庫從網頁中高效、可靠地提取結構化和非結構化數據的技術。我們將深入探討爬蟲的設計模式、反爬蟲策略的應對、以及如何處理動態加載的內容。 API交互的精髓： 學習如何使用`requests`庫與RESTful API進行交互，處理JSON、XML等數據格式。我們將詳細講解API認證、分頁處理、速率限製等實際操作細節，確保您能穩定地從各種數據源獲取信息。 數據庫連接與操作： 掌握使用`SQLAlchemy`等ORM（對象關係映射）工具與關係型數據庫（如PostgreSQL, MySQL, SQLite）進行無縫連接和數據操作。我們將覆蓋SQLAlchemy的查詢構建、模型定義、事務管理等高級特性。 NoSQL數據庫集成： 學習如何使用Python客戶端庫與MongoDB、Redis等NoSQL數據庫進行交互，理解不同NoSQL數據庫的適用場景，以及如何在Python中實現數據的存儲、查詢和更新。 數據格式處理： 精通CSV、JSON、XML、Parquet、Avro等常見數據格式的讀寫與轉換。我們將介紹`pandas`、`pyarrow`等庫在處理這些格式時的性能優化技巧。 第二部分：構建強大的數據處理管道 使用Pandas進行高效數據清洗與轉換 DataFrame的深度掌握： 深入理解`pandas` DataFrame的內部機製，學習嚮量化操作、分組聚閤、閤並連接（merge, join, concat）等核心功能，以及如何優化大型數據集的操作。 數據清洗策略： 掌握缺失值處理（填充、刪除、插補）、異常值檢測與處理、數據類型轉換、重復值識彆與去除等關鍵數據清洗技術。 復雜數據轉換： 學習使用`apply`、`map`、`transform`等函數進行靈活的數據轉換，構建復雜的數據特徵工程流程。 時間序列數據處理： 掌握`pandas`在時間序列分析中的強大功能，包括日期/時間索引、重采樣、滑動窗口操作、以及處理時區等問題。 Apache Spark與PySpark：大數據處理的利器 Spark核心概念： 理解Spark的RDD、DataFrame、Dataset等核心抽象，以及Spark如何實現分布式計算。 PySpark API實踐： 掌握使用PySpark進行大規模數據加載、轉換、聚閤和機器學習任務。我們將重點講解DataFrame API，以及其與Pandas的異同。 Spark SQL與流處理： 學習如何使用Spark SQL進行結構化數據查詢，以及瞭解Spark Streaming/Structured Streaming在實時數據處理中的應用。 性能調優： 探討Spark作業的常見性能瓶頸，學習數據傾斜的處理、緩存策略、Shuffle優化等高級調優技術。 數據倉庫與數據湖的Python之道 ETL/ELT流程設計： 學習如何使用Python orchestrate（編排）端到端的數據提取、轉換和加載（ETL）或提取、加載、轉換（ELT）流程。 數據倉庫概念與實踐： 理解星型模型、雪花模型等數據倉庫設計原則，並學習如何在Python中與各種數據倉庫（如Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake）進行交互。 數據湖架構與管理： 探索數據湖的優勢，以及如何使用Python工具（如`PyIceberg`, `Delta Lake`）來管理和查詢數據湖中的數據。 數據治理與質量： 討論在數據管道中實現數據質量檢查、元數據管理和數據血緣追蹤的重要性，並介紹相關的Python庫和最佳實踐。 第三部分：走嚮高級數據工程實踐 數據可視化與報告生成 Matplotlib與Seaborn的精妙運用： 掌握使用`matplotlib`繪製各種靜態圖錶，並學習`seaborn`如何基於`matplotlib`提供更美觀、更具統計學意義的可視化。 交互式可視化： 探索`Plotly`和`Bokeh`等庫，創建交互式圖錶，使數據分析結果更具動態性和探索性。 儀錶盤構建： 學習如何使用`Dash`或`Streamlit`等框架，快速構建數據儀錶盤，將數據洞察可視化並方便地分享。 報告自動化： 演示如何將可視化結果集成到自動生成的報告中，如PDF或HTML格式。 數據工程的自動化與部署 工作流管理工具： 深入瞭解Airflow、Prefect、Luigi等Python原生的工作流管理係統，學習如何定義、調度和監控復雜的數據管道。 容器化與微服務： 理解Docker和Kubernetes在部署和管理數據工程服務中的作用，學習如何將Python數據處理任務容器化，實現環境一緻性和彈性伸縮。 CI/CD與自動化測試： 探討持續集成/持續部署（CI/CD）的實踐，並學習如何為數據工程代碼編寫單元測試、集成測試，確保代碼質量和部署的可靠性。 雲平颱上的數據工程 AWS、Azure、GCP數據服務概覽： 簡要介紹主流雲平颱（AWS, Azure, GCP）上提供的核心數據服務，如對象存儲（S3, Blob Storage, GCS）、托管數據庫、數據倉庫、大數據處理服務（EMR, HDInsight, Dataproc）等。 Python SDK與雲服務集成： 學習如何使用各雲平颱的Python SDK（如`boto3` for AWS, `azure-sdk-for-python` for Azure, `google-cloud-python` for GCP）與雲服務進行交互，構建雲原生數據解決方案。 Serverless數據處理： 探索AWS Lambda, Azure Functions, Google Cloud Functions等Serverless計算服務在構建事件驅動、按需付費的數據處理流程中的應用。 目標讀者 本書麵嚮所有希望在數據工程領域取得成功的Python開發者。無論您是剛開始涉足數據領域的數據分析師、尋求提升技能的Python程序員、還是希望係統掌握數據工程核心技術的學生，本書都將為您提供一套全麵、深入且實用的學習路徑。通過本書的學習，您將不僅掌握Python在數據工程中的強大應用，更能培養解決復雜數據問題的分析思維和工程實踐能力，成為一名真正意義上的頂級數據工程師。

評分☆☆☆☆☆

在數據工程的學習過程中，很多時候會遇到一些“疑難雜癥”，需要一些更高級、更靈活的Python技巧來解決。《Python絕技》這本書的“絕技”部分，恰恰滿足瞭我的需求。它並沒有直接給齣某個具體工具的使用方法，而是從Python語言本身的高級特性入手，比如迭代器、生成器、裝飾器、元類等等，詳細地講解瞭這些概念的原理以及在數據處理中的妙用。我之前對這些概念隻是有所耳聞，但一直沒有深入理解，這本書的講解讓我茅塞頓開。特彆是它演示瞭如何利用生成器來處理大規模數據集，避免內存溢齣，以及如何使用裝飾器來優雅地實現日誌記錄、性能監控等功能，這些都給我帶來瞭巨大的啓發。它還分享瞭一些關於代碼優化的技巧，如何寫齣更高效、更易於維護的Python代碼，這一點對於構建穩定可靠的數據工程係統至關重要。這本書的內容更側重於“內功”的修煉，幫助我從更深的層次理解Python，從而能夠更好地解決實際問題，提升編程效率。

評分☆☆☆☆☆

最近在學習數據工程方麵的內容，正好看到《Python絕技》這本書，雖然書名聽起來有點“玄乎”，但內容卻非常紮實。我尤其喜歡它關於數據獲取的部分，講解得非常細緻，從基本的網絡爬蟲到利用API獲取數據，再到如何處理各種復雜的數據源，都做瞭深入的闡述。特彆是它介紹瞭一些我之前沒接觸過的第三方庫，比如Scrapy，用來構建更強大的爬蟲框架，還有一些用於處理不同格式數據（如JSON、XML）的技巧，都給我留下瞭深刻的印象。書中的代碼示例也非常清晰，而且是可運行的，這一點對於初學者來說至關重要，可以幫助我們邊學邊練，快速掌握知識。作者在講解過程中，也穿插瞭不少實際項目中的案例，讓我們能更直觀地理解這些技術在實際工作中的應用場景，以及如何解決遇到的問題。總的來說，這本書在數據獲取方麵的內容，為我打下瞭堅實的基礎，讓我對如何從各種渠道收集原始數據有瞭更全麵的認識，也為後續的數據處理和分析環節做好準備。

評分☆☆☆☆☆

《Python數據分析入門》這本書，在數據獲取到可視化的整個流程中，都有著非常詳盡的介紹。我尤其看重它在數據預處理方麵的講解。數據清洗是數據分析中最耗時也最關鍵的環節，往往需要花費大量的時間來處理缺失值、異常值、重復值，以及進行數據格式的轉換和標準化。《Python數據分析入門》在這方麵提供瞭非常實用的方法和工具。它詳細介紹瞭如何使用Pandas庫來高效地進行數據清洗，比如如何識彆和填充缺失值，如何檢測和處理異常數據點，如何進行數據類型轉換，以及如何進行數據的分組和聚閤。書中還提供瞭不少關於特徵工程的初步介紹，比如如何創建新的特徵，如何對現有特徵進行編碼等，這對於提升模型的性能非常有幫助。我之前在處理真實數據時，常常因為數據質量不高而頭疼，這本書提供瞭一套係統化的解決方案，讓我能夠更有條理地進行數據預處理，為後續的分析奠定堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

《Python數據分析入門》這本書，是我最近閱讀的另一本，它在數據可視化這個環節做得非常齣色。我之前接觸過一些基本的可視化工具，但總覺得不夠深入，很多時候隻能做齣一些簡單的圖錶。這本書就不一樣瞭，它從基礎的Matplotlib講起，然後深入到更強大的Seaborn，再到交互式可視化的Plotly，一步一步地引導讀者掌握各種圖錶的繪製技巧，以及如何根據不同的數據類型和分析目的選擇最閤適的圖錶。最讓我驚喜的是，它還講解瞭如何利用可視化來發現數據中的模式和洞察，比如通過散點圖來觀察變量之間的關係，通過箱綫圖來比較不同組的數據分布，甚至是如何製作一些地圖可視化，這些都極大地拓展瞭我對數據可視化的認知。而且，書中的案例非常豐富，涵蓋瞭金融、醫療、社交媒體等多個領域，讓我能夠看到不同場景下數據的呈現方式，以及可視化在其中扮演的關鍵角色。讀完這本書，我感覺自己對數據的理解能力又上瞭一個颱階，能夠更加自信地將分析結果通過圖錶清晰地傳達給他人。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，學習編程不僅僅是掌握語法和API，更重要的是培養解決問題的思維方式。《Python絕技》這本書在這一點上做得非常齣色。它並沒有局限於某個特定領域，而是從更宏觀的角度，探討如何運用Python的強大功能來解決各種復雜的數據問題。它分享瞭一些通用的設計模式和算法思想，比如如何利用Python的麵嚮對象特性來構建可擴展的數據處理管道，如何運用函數式編程的思想來編寫更簡潔的數據轉換邏輯，以及如何設計高效的數據結構來優化性能。書中還有不少關於並發和並行處理的介紹，這對於處理海量數據至關重要。我學會瞭如何利用多綫程和多進程來加速數據處理任務，以及一些更高級的並發模型。這本書讓我看到瞭Python在數據科學和工程領域的無限可能性，它不僅僅是一本技術手冊，更像是一位經驗豐富的老友，在指引我如何成為一名更優秀、更具創新精神的Python數據工程師。