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出版者:Peachpit Press

作者:David Nahmani

出品人:

页数:504

译者:

出版时间:2009-11-16

价格:USD 54.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780321636805

丛书系列:

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驾驭数据之海：Python 编程进阶与数据分析实战 书籍信息 书名： 驾驭数据之海：Python 编程进阶与数据分析实战 作者： 行业资深数据科学家与软件工程师联合撰写 目标读者： 具备 Python 基础，希望深入学习高级编程技巧、掌握数据科学核心工具和方法论的工程师、分析师、研究人员及技术爱好者。 预计篇幅： 约 800 页 / 150000 字 --- 内容概述与核心价值 本书旨在为读者构建一座从扎实的 Python 语言内功到复杂数据处理、高效算法实现、再到前沿机器学习实践的坚实桥梁。我们深知，在当今数据驱动的世界中，仅仅会使用基础库是远远不够的。真正的价值在于理解底层机制、优化代码性能，并能将这些技能应用于解决现实世界中的复杂业务问题。 本书摒弃了对初学者入门概念的冗长介绍，直接切入中高级 Python 编程范式，随后系统性地深入数据科学生态系统的核心，确保读者不仅“会用”，更能“精通”和“优化”。我们通过大量贴近工业级场景的案例和源代码解析，帮助读者建立起数据分析的完整思维链条。 第一部分：Python 编程范式的深度重塑 (深入内功) 本部分聚焦于提升读者的 Python 代码质量、性能和可维护性，为后续复杂的数据处理打下坚实的基础。 第 1 章：高级 Python 特性与性能优化 迭代器与生成器的高级用法： 深入解析 `yield from`，创建惰性求值的数据流，优化内存占用，尤其在处理大型日志文件或流数据时的应用。 描述符（Descriptors）与元编程基础： 如何利用 `__get__`, `__set__`, `__delete__` 实现属性的自定义访问逻辑，理解 Django ORM 和 Flask 路由背后的设计思想。 上下文管理器与资源管理： 不仅是 `with` 语句，还将探讨如何使用 `contextlib` 模块创建更简洁、更健壮的上下文管理器，例如用于数据库连接或文件锁定。 类型提示（Type Hinting）的全面应用： 结合 `mypy` 工具，将类型检查融入开发流程，提升大型项目的可读性和重构安全性。 性能剖析与瓶颈定位： 使用 `cProfile`, `timeit` 和 `memory_profiler` 精准定位代码热点，并介绍 Cython 和 Numba 简介，作为性能加速的终极手段。 第 2 章：并发、并行与异步编程的精妙平衡 线程 (Threading) 与全局解释器锁 (GIL) 的真相： 详细剖析 GIL 的工作原理，并明确指出何时使用多线程是有效的（I/O 密集型任务）。 多进程 (Multiprocessing) 策略： 探讨进程间通信（IPC）的机制（管道、共享内存、队列），以及如何利用 `Pool` 对象高效管理工作进程。 异步编程核心 (Asyncio)： 从事件循环（Event Loop）的机制讲起，深入解析 `async`/`await` 语法糖下的协程调度。重点讲解如何使用 `asyncio` 处理高并发的网络请求或 I/O 绑定任务，并提供实际的 HTTP 客户端示例。 同步与异步的融合： 如何在现代代码库中安全地混用同步和异步代码块，解决常见的阻塞问题。 第二部分：NumPy, Pandas 深度解构与向量化编程 (数据处理核心) 本部分将数据处理能力提升到极致，不再满足于简单的 DataFrame 操作，而是追求极致的效率和向量化思维。 第 3 章：NumPy：超越基础数组操作 内存布局与广播机制的优化： 深入理解 C 语言风格的内存连续性如何影响性能，并精通 NumPy 的广播规则，避免不必要的临时数组创建。 通用函数 (UFuncs) 的定制与应用： 学习如何使用 `np.frompyfunc` 或更底层的 C API 来创建自定义的 UFuncs，以达到接近 C 语言的速度。 稀疏矩阵 (Sparse Matrices) 的高效管理： 掌握 `scipy.sparse` 模块，并针对高维、数据极度稀疏的场景（如推荐系统、文本分析）设计内存高效的存储方案。 第 4 章：Pandas 进阶：高性能数据帧的炼金术 底层结构与性能调优： 揭示 Pandas DataFrame 内部如何存储数据（NumPy 数组的组合），并分析索引（Index）类型对查询速度的影响。 向量化操作的极致应用： 强调避免使用 `.apply()` 和循环，转向使用 `.loc`, `.iloc`, `groupby().agg()` 以及 `.transform()` 的组合拳，并用实际案例对比性能差异。 Categorical 数据类型的深度利用： 在处理具有有限固定值的列（如性别、地区、状态码）时，如何使用 Categorical 类型显著压缩内存并加速分组操作。 时间序列分析的高级技术： 精通重采样（Resampling）、滚动窗口计算（Rolling Windows）的高级参数设置，以及处理时间序列中的缺失值和频率偏移问题。 第三部分：数据科学与机器学习的工程化实践 (应用落地) 本部分将前两部分的编程基础应用到实际的数据科学流程中，重点关注模型的可复现性、生产环境的部署准备以及复杂模型的构建。 第 5 章：特征工程与数据预处理的艺术 高阶特征交叉与转换： 不仅是 One-Hot 编码，还包括目标编码（Target Encoding）、特征哈希（Feature Hashing）和多项式特征的构建，以及在处理类别特征时避免数据泄露的技巧。 缺失值处理的策略选择： 系统性地比较基于统计学、模型预测和先进插值技术（如 MICE）处理缺失值的优缺点。 高维特征的降维与选择： 深入理解 PCA、t-SNE 的应用场景，并侧重于模型驱动的特征选择方法（如基于树模型的特征重要性、L1 正则化）。 第 6 章：Scikit-learn 生态系统的深度集成与定制 管道 (Pipelines) 的威力： 掌握构建端到端的 `Pipeline`，确保预处理步骤与模型训练同步、一致，极大地简化了交叉验证和模型部署。 自定义转换器与估计器： 学习如何继承 `BaseEstimator` 和 `TransformerMixin`，创建符合 Scikit-learn 接口的自定义预处理步骤，增强代码的模块化。 模型评估的陷阱与高级指标： 超越准确率（Accuracy），深入探讨在不平衡数据下的 F1-Score, PR 曲线、AUC-ROC 的精确解读，以及如何使用定制的评分函数进行交叉验证。 第 7 章：大数据处理的桥梁：Dask 与并行计算 Dask 架构概述： 理解 Dask 如何通过 Dask DataFrame, Dask Array 和 Dask Bags 来扩展 Pandas 和 NumPy 到多核或分布式集群。 构建延迟计算图： 学习 Dask 的核心——延迟计算（Lazy Evaluation），以及如何使用 `.compute()` 进行触发，优化计算图以减少数据移动。 Dask 在内存受限环境下的应用： 实际操作案例，演示 Dask 如何在单台机器上处理超出内存限制的超大型数据集。 总结与展望 本书的最终目标是让读者能够自信地处理 TB 级别的数据集，编写出既快速又易于维护的 Python 代码，并将成熟的机器学习模型平滑地集成到生产系统中。我们坚信，通过系统性地学习这些高级技术，读者将从一名“Python 用户”蜕变为一名高效、专业的“数据工程师与科学家”。

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这本书简直是我学习**Apple Pro Training Series**以来遇到的最棒的工具书了！我一直对[具体技术或概念，例如：Final Cut Pro的剪辑流程]很感兴趣，但总是觉得碎片化的教程让人难以系统地掌握。这本书的出现，就像给我打开了一扇新的大门。它没有那种浮夸的、只告诉你“点这里，选那个”的表面讲解，而是深入浅出地剖析了[具体技术或概念]背后的原理和逻辑。从基础概念的梳理，到高级技巧的演示，每一步都衔接得恰到好处。我尤其喜欢它提供的案例分析，不是那种简单的“复制粘贴”式操作，而是真正让你理解为什么这么做，以及在不同场景下应该如何调整。书中的插图和截图也极其清晰，不会让你在茫茫的界面中迷失方向。我经常在实际操作中遇到瓶颈，翻开这本书，总能找到指引我突破的方向。而且，它的语言风格也非常友好，不会让你在阅读过程中感到枯燥乏味。我可以说，这本书让我对[具体技术或概念]的理解上升了一个全新的维度，从一个“知道怎么做”的初学者，蜕变成了一个“理解为什么这么做”的进阶者。

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我必须说，**Apple Pro Training Series**这本书真的刷新了我对专业教程的认知。它不是那种枯燥的、堆砌知识点的技术手册，而是真正用心去构建的学习体验。作者的语言风格非常独特，既有专业人士的严谨，又不失[轻松有趣的表达方式，例如：一些幽默的比喻]。我经常在阅读的过程中，被作者的见解所折服，并且开始思考[更深层次的问题，例如：如何在有限的预算下，最大化地实现视觉效果？]。这本书对于[特定人群，例如：想要快速掌握[某个软件，例如：Motion]的动画设计师]来说，简直是福音。它不仅教你如何使用软件的各项功能，更重要的是，它教会你如何运用这些功能去创造出具有[艺术性或商业价值，例如：引人入胜的动画效果]。书中的[项目实例，例如：一个完整的片头动画设计流程]的讲解，让我学到了很多[实用的技巧和经验，例如：关于关键帧的运用、图层叠加的顺序]，并且能够直接应用到我的实际工作中。我感觉这本书不只是在提供信息，更是在启迪我的灵感。

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对于我这样一个[目标读者群体，例如：想要在[某个行业，例如：独立电影制作]领域有所建树]的人来说，**Apple Pro Training Series**这本书的价值简直是无法估量的。它让我对[行业内的核心概念，例如：叙事结构、镜头语言]有了更系统、更深入的认识。书中提供的[案例或练习，例如：多角度素材的剪辑组合]的讲解，让我能够将理论知识快速地转化为实践能力。我记得我之前在处理[某个棘手问题，例如：不同帧率素材的整合]时，总是抓耳挠腮，后来在这本书中找到了[有效的解决方案，例如：关于时间码同步和重新渲染的详细指导]，并且学会了[更专业的处理方法，例如：使用Proxy files提高效率]。这本书的内容设置非常合理，循序渐进，从基础的[基本操作，例如：导入素材]到复杂的[高级技巧，例如：动态图形的创建]，一步一步地引导读者掌握核心技能。而且，它没有遗漏任何一个关键的细节，每一个步骤都解释得清清楚楚，让我感觉自己仿佛置身于一个真实的[工作场景，例如：后期剪辑室]，在专家的指导下进行学习。

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我最近一直在钻研**Apple Pro Training Series**，这本书的表现完全超出了我的预期。我之前在[学习的某个阶段，例如：刚刚接触[某个软件，例如：Logic Pro X]的初期]时，感到非常迷茫，不知道从何下手。这本书就像一盏明灯，照亮了我前进的道路。它并没有一开始就抛出大量复杂的概念，而是从最基础的[入门知识，例如：音频接口的设置、MIDI键盘的连接]开始讲解，让我能够稳扎稳打，建立起扎实的根基。书中对[某个核心概念，例如：混音原理]的解释，尤其令人印象深刻。作者用[易于理解的方式，例如：类比]来解释[抽象的概念，例如：声波的叠加和频率的相互作用]，让我瞬间茅塞顿开。而且，这本书的排版设计也非常人性化，[关键信息用醒目的方式突出，例如：重要的快捷键和术语都用粗体标出]，方便我快速查阅和记忆。我还在书中发现了一些[我从未听说过的实用技巧，例如：关于[某个特定功能，例如：自动化参数]的高效用法]，这让我受益匪浅。总而言之，这本书是一部[内容详实、讲解透彻]的优秀著作，对于任何想要在[某个领域，例如：音乐制作]领域取得进步的人来说，都是一本不可或缺的参考书。

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说实话，在入手**Apple Pro Training Series**之前，我阅读过不少相关书籍，但真正让我眼前一亮的，真的不多。这本书绝对是其中的佼佼者。它最让我印象深刻的一点是，作者不仅仅是在教你某个软件的使用，更是在传授一种[思维方式或工作流程，例如：视频后期制作的严谨态度]。它鼓励你去思考，去探索，而不是被动地接受。书中有很多章节都提出了[引人思考的问题，例如：在色彩校正中，如何才能在保证视觉美感的同时，最大程度地还原真实色彩？]，并且给出了非常有见地的解答，引导你形成自己的判断和决策能力。我特别欣赏它对[某个重要环节，例如：音频处理]的深入挖掘，往往很多书籍会一带而过，但这本书却详细讲解了[具体的音频处理技巧，例如：降噪、混响的运用]，并且解释了它们对最终作品的影响。这种细致入微的讲解，让我觉得这本书的作者对[相关领域]有着极其深厚的功底和丰富的实践经验。这本书就像一位经验丰富的导师，在你学习的道路上，不仅告诉你如何走，还会告诉你为什么这条路是最好的选择，以及在遇到岔路口时，该如何辨别方向。

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