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Python这个“无所不在”的编程语言，学会它，薪资高到没朋友。2018年初这些Python新书值得关注，正要踏入Python学堂的，一定要收藏。还有结尾有福利，不要错过哦~
下面来一起看看有哪些Python新书吧。
《Python程序设计（第3版）》
Python之父作序推荐
Python编程入门经典
编辑推荐：
广泛使用计算机图形学——本书提供一个简单的图形软件包graphics.py作为示例。
生动有趣的例子——本书包含了完整的编程示例来解决实际问题。
亲切自然的行文——以自然的叙事风格介绍了重要的计算机科学概念。
灵活的螺旋式学习过程——简单地呈现概念，逐渐介绍新的思想，章节末加以巩固强化。
时机恰好地介绍对象——本书既不是严格的“早讲对象”，也不是“晚讲对象”，而是在命令式编程的基础上简要地介绍了对象概念。
提供丰富的教学素材——提供了大量的章末习题。还提供代码示例和教学PPT下载。
本书以Python语言为工具教授计算机程序设计。本书强调解决问题、设计和编程是计算机科学的核心技能。本书特色鲜明、示例生动有趣、内容易读易学，适合Python入门程序员阅读，也适合高校计算机专业的教师和学生参考。
《数据结构（Python语言描述）》
基于Python语言的数据结构基础编程语法详解
Python学习必备
编辑推荐：
在计算机科学中，数据结构是一门进阶性课程，概念抽象，难度较大。Python语言的语法简单，交互性强。用Python来讲解数据结构等主题，比C语言等实现起来更为容易，更为清晰。
本书第1章简单介绍了Python语言的基础知识和特性。第2章到第4章对抽象数据类型、数据结构、复杂度分析、数组和线性链表结构进行了详细介绍，第5章和第6章重点介绍了面向对象设计的相关知识、第5章包括接口和实现之间的重点差异、多态以及信息隐藏等内容，第6章主要讲解继承的相关知识，第7章到第9章以栈、队列和列表为代表，介绍了线性集合的相关知识。第10章介绍了各种树结构，第11章讲解了集和字典的相关内容，第12章介绍了图和图处理算法。每章最后，还给出了复习题和案例学习，帮助读者巩固和思考。
《Selenium自动化测试——基于 Python 语言》
使用Python和Selenium进行Web自动化测试的实战指南！
测试窝团队献译！
编辑推荐：
本书直击这两方面，为测试人员解除了后顾之忧。
（1）Selenium WebDriver作为业界通用的测试框架，不仅是Web测试的标准，在移动测试领域也是底层的核心驱动框架。所以掌握了Selenium WebDriver，可以让我们在为Web产品和移动产品编写自动化测试时游刃有余。
（2）Python作为动态语言，简化了严格的编程语法，使测试人员更容易掌握。同时Python也提供了丰富的API和扩展，测试人员可以很便利地调用或者集成其他语言编写的程序和类库，提高编写自动化测试的效率。
《Python物理学高效计算》
将Python应用于物理领域的实践指南
许多物理学家在研究工作中还要扮演软件开发人员的角色。但即使对于物理学家来说，也不是所有的软件开发任务都很简单。本书是一本实践指南，介绍了软件开发的许多基本技能，能够帮助读者自动化地完成物理领域几乎所有方面的研究。
本书由两位核工程博士编写，书中包含了物理领域的许多实际案例。通过阅读本书，读者会学到如何用Python编程语言收集、分析数据，构建软件，发布结果等技能。
本书分为4个部分。
起步：掌握Python、命令行、数据容器、函数、流程控制以及逻辑、类和对象。
上手：学习正则表达式、分析和可视化、NumPy、用文件和HDF5存储数据、物理中重要的数据结构、并行计算以及部署软件。
完善：构建流程和软件；使用本地和远程版本控制、调试并测试代码。
发布：为代码生成文档；发布研究结果；提高协作效率；了解软件许可证、所有权和版权的处理流程。
《 Python贝叶斯分析》
PyMOL社区活跃者倾情奉献！
发现Python贝叶斯分析的力量！
编辑推荐：
本书介绍了贝叶斯统计中的主要概念，以及将其应用于数据分析的方法。本书采用编程计算的实用方法介绍了贝叶斯建模的基础，使用一些手工构造的数据和一部分简单的真实数据来解释和探索贝叶斯框架中的核心概念，然后在本书涉及的模型中，抽象出了线性模型用于解决回归和分类问题，此外还详细解释了混合模型和分层模型，并单独用一章讨论了如何做模型选择，最后还简单介绍了非参模型和高斯过程。
本书所有的贝叶斯模型都用PyMC3实现。PyMC3是一个用于概率编程的Python库，其许多特性都在书中有介绍。在本书和PyMC3的帮助下，读者将学会实现、检查和扩展贝叶斯统计模型，从而解决一系列数据分析的问题。
《Python物理建模初学者指南》
PyMOL社区活跃者倾情奉献！
发现Python贝叶斯分析的力量！
编辑推荐：
Python是一种得到广泛应用的编程语言。本书旨在帮助Python学习者掌握足够的Python编程技能以进行物理建模。
全书分为8章和5个附录，包括Python基础知识、数据结构与程序控制、数据输入和输出、Python高级知识和高级技术等，其中贯穿了三次不同方向和难度的物理建模上机实验。附录部分介绍了Python的安装、错误消息、版本差异以及可供深入学习的话题。
本书适合Python初学者阅读，尤其适合想要用Python进行科学计算和物理建模的读者学习参考。
《 Python游戏编程快速上手（第4版）》
初学者学习游戏开发实战指南
编辑推荐：
本书通过编写一个个小巧、有趣的游戏来教授Python编程，并且采用直接展示游戏的源代码并通过实例来解释编程的原理的方式。全书共21章，12个游戏程序和示例贯穿其中，介绍了Python基础知识、数据类型、函数、流程控制、程序调试、流程图设计、字符串操作、列表和字典、笛卡尔坐标系、密码学基础、游戏AI模拟、动画图形、碰撞检测、声音和图像等方方面面的程序设计知识。本书可以帮助读者在轻松有趣的过程中，掌握Python游戏编程的基本技能。
《 Python高级编程（第2版）》
基本Python3.5撰写
Python进阶宝典
编辑推荐：
本书基于Python 3.5版本进行讲解，通过13章的内容，深度揭示了Python编程的高级技巧。本书从Python语言及其社区的现状开始介绍，对Python语法、命名规则、Python包的编写、部署代码、扩展程序开发、管理代码、文档编写、测试开发、代码优化、并发编程、设计模式等重要话题进行了全面系统化的讲解。
本书适合想要进一步提高自身Python编程技能的读者阅读，也适合对Python编程感兴趣的读者参考学习。全书结合典型且实用的开发案例，可以帮助读者创建高性能的、可靠且可维护的Python应用。
《 Python数字信号处理应用》
通过Python应用数字信号处理的实践指南
编辑推荐：
本书介绍了如何通过Python语言实现数字信号处理的应用。全书共有11章，以 Python代码为示例由浅入深地向读者介绍了数字信号处理的相关知识及其应用。书中涉及周期信号及其频谱、波形的谐波结构、非周期信号及频谱图、噪声、自相关函数、离散余弦变换和离散傅里叶变换、滤波、卷积、微分与积分、调制采样等数字信号处理相关技术。每一章都是从示例开始，引导读者通过编程的方式来准确地理解概念。除此之外，本书每章还提供了练习和代码示例来帮助读者理解这些知识。
本书适合对数字信号处理感兴趣且有一定Python基础的读者阅读，也适合电子和通信相关专业的学生阅读。
《Python神经网络编程》
亚马逊5星畅销书
伦敦Python社区的领导者之一Tariq Rashid全新作品
编辑推荐：
本书的主要目的是向尽可能多的人，揭示神经网络背后的概念。主要有3个部分：
第一部分，一览在简单的神经网络中所用的数学思想；
第二部分，学习Python，并了解如何使用Python实现自己的神经网络；
第三部分，进一步了解简单的神经网络模型。
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