部門定期購入技術類書籍，爲此APP組的同事還開發了“青松借閱”來管理，分享一下Python的基本書籍：
- 《Python金融大數據挖掘與分析全流程詳解》入門實踐推薦☆☆☆☆☆，配套案例和講解視頻資源齊全，全書共16章，內容涉及Python基礎知識、網絡數據爬蟲技術、數據庫存取、數據清洗、數據可視化、數據相關性分析、IP代理、瀏覽器模擬操控、郵件發送、定時任務、文件讀寫、雲端部署、機器學習等，可以實現輿情監控、智能投顧、量化金融、大數據風控、金融反欺詐模型等多種金融應用，入門的小夥伴們都去看吧！
- 《Python 3網絡爬蟲開發實戰》可以作爲實戰進階來讀，☆☆☆☆☆推薦，相對前面那本理論羅列多一些，本書介紹瞭如何利用Python 3開發網絡爬蟲，書中首先介紹了環境配置和基礎知識，然後討論了urllib、requests、正則表達式、Beautiful Soup、XPath、pyquery、數據存儲、Ajax數據爬取等內容，接着通過多個案例介紹了不同場景下如何實現數據爬取，後介紹了pyspider框架、Scrapy框架和分佈式爬蟲。這裏借李榮浩的“年少有爲”曲名吹一波作者崔慶才，有顏有料，詳情指路https://cuiqingcai.com/。
- 《Python基礎教程》☆☆☆☆，總監推介的，磕了前面8章就蔫了，理論催眠，但是要想蓋Python高樓，這算是本打夯利器，內容從Python的安裝開始，隨後介紹了Python的基礎知識和基本概念，包括列表、元組、字符串、字典以及各種語句。然後循序漸進地介紹了一些相對高級的主題，包括抽象、異常、魔法方法、屬性、迭代器。此後探討了如何將Python與數據庫、網絡、C語言等工具結合使用，從而發揮出Python的強大功能，同時介紹了Python程序測試、打包、發佈等知識。
- 《Python數據分析與挖掘實戰》共15章，分兩個部分：基礎篇、實戰篇。基礎篇（第1～5章），第1章的主要內容是數據挖掘概述；第2章對本書所用到的數據挖掘建模工具Python語言進行了簡明扼要的說明；第3章、第4章、第5章對數據挖掘的建模過程，包括數據探索、數據預處理及挖掘建模的常用算法與原理進行了介紹。實戰篇（第6～15章），重點對數據挖掘技術在電力、航空、醫療、互聯網、生產製造以及公共服務等行業的應用進行了分析。在案例結構組織上，本書是按照先介紹案例背景與挖掘目標，再闡述分析方法與過程，最後完成模型構建的順序進行的，在建模過程的關鍵環節，穿插程序實現代碼。最後通過上機實踐，加深讀者對數據挖掘技術在案例應用中的理解，這本還未讀，就不亂給☆了。
- 《Python深度學習》介紹了用Python和Keras進行深度學習的探索實踐，涉及計算機視覺、自然語言處理、生成式模型等應用，書中包含30多個代碼示例，步驟講解詳細透徹。本書立足於人工智能的可達性和大衆化，讀者無須具備機器學習相關背景知識即可展開閱讀。在學習完本書後，讀者將具備搭建自己的深度學習環境、建立圖像識別模型、生成圖像和文字等能力，本書暫時還未讀，暫不亂打☆。
