創意結合資料，Python 與 Rust 完美搭檔
透過 O'Reilly 提供的「Python、Rust 與資料」套組，掌握科技領域最炙手可熱的技能。
在這個以資料為核心的完整圖書庫中，體驗 Rust 的安全性和 Python 的靈活性。
趁夏天結束前，從像是《Python for Data Analysis, 3e》、《Learning Python, 6e》、《Programming Rust, 2e》等書籍中，獲得對熱門程式語言的專家見解！
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Python for Data Analysis - Python 的資料分析
3rd Edition
Author: Wes McKinney
Publisher: O'Reilly
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取得這本權威指南，學習如何在 Python 中操作、處理、清理及分析資料集。本書已針對 Python 3.10 和 pandas 1.4 進行更新，這個第三版的實作導向指南包含大量實務案例，教你如何有效解決多種資料分析問題。在過程中，你將學習 pandas、NumPy 和 Jupyter 的最新版功能。
這本書由 Python pandas 專案的創作者 Wes McKinney 撰寫，是一本關於 Python 資料科學工具的實用且現代化的入門手冊。無論是對 Python 尚不熟悉的分析師，還是剛接觸資料科學與科學計算的 Python 程式設計師，這本書都是理想之選。相關的資料檔案及資源可在 GitHub 上取得。
- 使用 Jupyter notebook 與 IPython shell 進行探索式運算。
- 學習 NumPy 的基本與進階功能。
- 開始使用 pandas 函式庫中的資料分析工具。
- 運用靈活的工具載入、清理、轉換、合併及重新組織資料。
- 使用 matplotlib 建立資訊豐富的視覺化圖表。
- 套用 pandas 的 groupby 功能來切分、整理及摘要資料集。
- 分析及操作規則與不規則的時間序列資料。
- 透過完整詳實的範例，學會解決實際的資料分析問題。
Learning Python - 學習 Python
6th Edition
Author: Mark Lutz
Publisher: O'Reilly
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透過這本實作導向的書籍，深入且全面地了解核心的 Python 語言。本書以作者 Mark Lutz 廣受歡迎的培訓課程為基礎，此更新的第六版將幫助你快速撰寫效率高且高品質的 Python 程式碼。不論你是程式設計新手，還是熟悉其它語言的專業開發者，這都是一個理想的開始。
本書包含測驗、練習及實用的插圖，這個易於跟隨的自學教材幫助你從 Python 3.12 開始學習，同時適用於當前所有版本。以實用為導向，本書專注於你需要知道的重點，並介紹了一些在 Python 程式碼中越來越常見的進階語言特性。
這本書幫助你：
- 探索 Python 內建的物件類型，如字串、列表、字典及檔案。
- 使用 Python 語句建立與處理物件，並了解 Python 的語法模型。
- 利用函式與函式式程式設計，避免重複性工作並最大化重用性。
- 透過模組與套件將程式碼組織成大型組件。
- 使用 Python 的例外處理及開發工具撰寫強健的程式。
- 應用物件導向程式設計及類別，使程式碼更具可定制性。
- 瀏覽進階的 Python 工具，包括裝飾器、描述器及元類。
- 撰寫符合 Python 習慣用法的程式碼，讓程式能在多種平台上便捷執行。
Think Python - Python 思維
3rd Edition
Author: Allen B. Downey
Publisher: O'Reilly
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Python 是進入程式設計的絕佳方式，而這本清晰簡明的指南會一步步引導你學習 Python — 從基本的程式設計概念開始，逐步進入函式、資料結構以及物件導向設計。此修訂的第三版反映了大型語言模型 (LLMs) 在程式設計中越來越重要的角色，並加入了有關撰寫有效 LLM 提示、測試程式碼及除錯技能的練習。
透過這本廣受歡迎的實作指南，你將學到：
- Python 語法和語義的基礎知識。
- 對每個程式設計概念明確的定義，特別強調清晰的詞彙運用。
- 按邏輯順序學習如何使用變數、語句、函式及資料結構。
- 讀取與撰寫檔案及資料庫的技巧。
- 對物件、方法及物件導向程式設計的穩固理解。
- 針對語法錯誤、執行期錯誤及語義錯誤的除錯策略。
- 遞迴、介面設計、資料結構及基本演算法的入門知識。
- 如何使用 LLMs，包括撰寫有效提示、測試程式碼及除錯。
- 以及更多內容。
Programming Rust - Rust 程式設計
2nd Edition
Author: Jim Blandy, Jason Orendorff, Leonora F. S. Tindall
Publisher: O'Reilly
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系統程式設計為全球運算提供基礎。撰寫對效能敏感的程式碼需要一種讓程式設計師可控記憶體、處理器時間以及其它系統資源使用的程式語言。Rust 系統程式設計語言結合了這種控制力與現代化的型別系統，能捕捉常見錯誤的大範圍類別，從記憶體管理錯誤到執行緒之間的資料競賽。
透過這本實作指南，有經驗的系統程式設計師將學會如何運用 Rust 成功地在效能與安全性之間取得平衡。作者 Jim Blandy、Jason Orendorff 與 Leonora Tindall 展示了 Rust 的功能如何結合可預測的效能、記憶體安全性，以及可信賴的並行性，讓程式設計師掌控記憶體消耗與處理器使用。
你將學到：
- Rust 的基本資料型別以及所有權與借用的核心概念。
- 如何使用 traits 與泛型撰寫靈活且高效的程式碼。
- 如何撰寫快速且多執行緒的程式碼，且避免資料競賽。
- Rust 的主要利器：閉包、迭代器與非同步程式設計。
- 集合、字串與文字、輸入與輸出、巨集、unsafe 程式碼以及外部函式介面。
此經修訂與更新的版本涵蓋了 Rust 2021 Edition。
Introducing Python - Python 入門
3rd Edition
Author: Bill Lubanovic
Publisher: O'Reilly
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陷入程式設計的困境了嗎？無論你是進階初學者、中階開發者，還是充滿好奇心的新手，程式設計的複雜性常常像一個無法脫身的迷宮。然而，透過 Python，你可以快速開始撰寫實際的程式碼，但該從哪裡入手呢？
在這個更新的第三版中，Bill Lubanovic 像是你的 Python 個人嚮導，引領你穿越這個備受喜愛的程式語言的複雜性與強大功能，包括新增的 AI 模型與效能增強章節。本書內容淺顯易懂且閱讀起來充滿樂趣，不僅教你核心概念，還深入介紹實作應用，將學習與實作的距離拉近。閱讀本書後，你將能：
- 理解從基本的資料結構到進階功能的所有內容。
- 深入了解如何使用 Python 處理檔案、網路、資料庫與資料科學。
- 學習測試、除錯、程式碼重用以及其他重要的開發技巧。
- 探索 Python 在商業、科學與藝術中的應用方式。
Causal Inference in Python - Python 中的因果推斷
Author: Matheus Facure
Publisher: O'Reilly
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多花一美元的線上行銷預算會帶來多少新顧客？哪些顧客只有在提供折扣券時才會購買？該如何建立最佳的定價策略？要了解手中各種策略如何影響我們想要提升的業務指標，因果推論是最好的方法。
在這本書中，Nubank 的資深資料科學家 Matheus Facure 將解釋因果推論在估算影響與效果方面的巨大潛力，這是仍有大量潛力尚未被挖掘的領域。經理人、資料科學家以及商業分析師將學習經典的因果推論方法，如隨機對照試驗 (A/B 測試)、線性迴歸、傾向分數、合成控制法以及差分中的差分法 (difference-in-differences)。每種方法都伴隨對產業應用的真實案例作為實作範例。
透過本書，你將能：
- 學會使用因果推論的基本概念。
- 將商業問題框架化為因果推論問題。
- 理解偏誤如何妨礙因果推論。
- 了解因果效果如何因人而異。
- 使用同一顧客在不同時間的反覆觀測來調整偏誤。
- 理解因果效果如何因地理位置而有所不同。
- 檢視不遵守試驗規範的偏誤與效果稀釋問題。
Rust Atomics and Locks - Rust 原子操作與鎖
Author: Mara Bos
Publisher: O'Reilly
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Rust 程式語言非常適合用於處理並行性，其生態系統包含許多提供大量並行資料結構、鎖機制等功能的函式庫。然而，要正確實作這些結構卻非常困難，即使是在使用廣泛的函式庫中，記憶體排序錯誤也是時有發生。
在這本實作導向的書中，Rust 函式庫團隊的領導者 Mara Bos 將幫助所有層級的 Rust 程式設計師清楚理解低階並行性。你將全面了解原子操作與記憶體排序，並學習如何將它們與基本的作業系統 API 結合，來建立常見的基元如互斥鎖 (mutexes) 與條件變數 (condition variables)。完成本書後，你將能深入理解 Rust 的記憶體模型、處理器運作以及作業系統在其中所扮演的角色。
透過這本指南，你將學到：
- Rust 的型別系統如何在正確進行並行程式設計方面表現出色。
- 關於互斥鎖、條件變數、原子操作與記憶體排序的所有知識。
- 在 Intel 與 ARM 處理器上，原子操作實際發生了什麼。
- 作業系統如何支援鎖的實作。
- 如何撰寫正確的程式碼，包含並行性、原子操作與鎖機制。
- 如何正確地構建自己的鎖機制與同步基元。
High Performance Python - 高效能 Python 程式設計
3rd Edition
Author: Micha Gorelick, Ian Ozsvald
Publisher: O'Reilly
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你的 Python 程式碼或許執行正確，但如果你需要讓它跑得更快呢？這本實作導向的書會教你如何定位效能瓶頸，並顯著提升高資料量程式的執行速度。透過解釋設計選擇背後的基礎理論，此擴充版的 High Performance Python 將幫助有經驗的 Python 程式設計師更深入理解 Python 的實作細節。
如何利用多核心架構或進行編譯？如何建立一個系統能超越 RAM 限制，或使用 GPU 進行運算？作者 Micha Gorelick 與 Ian Ozsvald 提供對多數問題的具體解決方案，並分享企業使用高效能 Python 的實戰經驗，例如用於生成式 AI 資料擷取、生產級機器學習等案例。
- 更深入地掌握 NumPy、Cython 與效能分析工具。
- 學習 Python 如何抽象化底層電腦架構。
- 使用效能分析工具定位 CPU 時間與記憶體使用的瓶頸。
- 選擇適當的資料結構，撰寫高效的程式。
- 加速矩陣與向量運算。
- 使用 Pandas、Dask 與 Polars 快速處理 DataFrame。
- 加速神經網路與 GPU 運算。
- 使用工具將 Python 編譯為機器碼。
- 同時管理多個 I/O 與計算操作。
- 將多處理程式碼轉換為可在本地或遠端叢集執行的程式。
Effective Rust - 高效的 Rust
Author: David Drysdale
Publisher: O'Reilly
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Rust 的受歡迎程度正持續上升，其中一部分原因是其擁有記憶體安全、型別安全與執行緒安全等功能。然而，這些特性同時也使學習 Rust 成為一項挑戰，即使對於有經驗的程式設計師來說亦是如此。這本實作指南將幫助你過渡到撰寫道地的 Rust 程式，並充分利用 Rust 的型別系統、安全保證及日益壯大的生態系統。
如果你是一位有使用編譯型語言經驗的軟體工程師，或是曾經為如何從基本的 Rust 語法理解轉而撰寫可行程式感到困難，那麼這本書正適合你。透過聚焦 Rust 與其它編譯型語言之間的概念差異，並提供程式設計師易於遵循的具體建議，Effective Rust 能讓你迅速撰寫流暢的 Rust 程式，而非只是生硬地將 C 翻譯成 Rust。
- 理解 Rust 的型別系統結構。
- 學習 Rust 錯誤處理、迭代等相關慣用語法。
- 探索如何使用 Rust 的 crate 生態系統。
- 透過 Rust 的型別系統來表達你的設計。
- 克服與借用檢查器的鬥爭。
- 構建一個充分利用 Rust 工具鏈生態的穩健專案。
Python for Excel - Python 的 Excel 應用
2nd Edition
Author: Felix Zumstein
Publisher: O'Reilly
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幾乎每個產業的專業人士都使用 Excel 來建立強大的工具，能夠快速適應快速變化的環境。然而，Excel 的自動化語言 VBA 早已停止進化。另一方面，Python 的流行度大幅提升，因此微軟正式推出 Python 整合功能並不令人意外。這本全面修訂的實作指南將幫助你利用 Python 發揮 Excel 的全部潛力。
分析師、工程師、資料科學家以及其他進階使用者將學會如何透過微軟的 Python in Excel 功能來擴充 Excel 的強大分析引擎。此外，利用 Excel 的 AI Copilot 工具，即使是 Python 新手也能輕鬆完成進階任務。本書作者 Felix Zumstein — 廣受歡迎的開源套件 xlwings 的創作者 — 還深入介紹其它互補的解決方案，例如 xlwings 和 OpenPyXL，助你充分發揮 Excel 與 Python 結合的強大能力。
- 學習如何使用 Python 的核心功能。
- 透過現代化工具入門，包括 Jupyter notebooks 與 Visual Studio Code。
- 運用 pandas 的強大指令來獲取、清理與分析資料。
- 在 Excel 中使用 Python，透過 pandas 進行進階分析。
- 使用 xlwings 與 OpenPyXL 來操作 Excel 檔案。
- 使用 xlwings 與 xlwings Lite 透過 Python 自動化 Excel。
Python Polars: The Definitive Guide - Python Polars：權威指南
Author: Jeroen Janssens, Thijs Nieuwdorp
Publisher: O'Reilly
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發掘 Polars 的強大功能 — 這是一個用於轉換、分析和視覺化資料的 Python 套件。在這本實作指南中，Jeroen Janssens 和 Thijs Nieuwdorp 將帶你逐步探索 Polars 的每個功能，展示如何運用它解決資料整備、探索性資料分析、建立資料管線等實務任務。
無論你是經驗豐富的資料專業人士，還是剛進入資料科學領域的新手，都能快速掌握 Polars 富有表現力的 API 以及其背後的核心概念。即使你沒有 pandas 的使用經驗也沒關係，但如果有，這本書會幫助你無縫接軌到 Polars。多個實用範例與實際的資料集已上傳至 GitHub，方便你跟著操作。
- 處理來自 CSV、Parquet、試算表、資料庫與雲端的資料。
- 紮實理解表達式 (Expressions)，這是每個查詢的核心組成。
- 處理複雜型別的資料，包括文字、時間及巢狀結構。
- 使用即時 (eager) 與延遲 (lazy) API，並了解何時適合使用各自的模式。
- 透過 Altair、hvPlot、plotnine 和 Great Tables 將資料視覺化。
- 使用自定義的 Python 函式與 Rust 外掛來擴充 Polars 的功能。
- 利用 GPU 加速進一步提升效能。
Command-Line Rust - Rust 命令列程式
2026 Updated Edition
Author: Ken Youens-Clark
Publisher: O'Reilly
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2024 年更新：基於 Rust 語言與函式庫自原出版以來的變化，本書中的程式碼簡化，並更新以反映 clap 函式庫第 4 版的改動。
連續數年，Rust 在 Stack Overflow 每年的開發者調查中被票選為「最受喜愛的程式語言」。這個開源的系統程式設計語言如今被廣泛應用於從遊戲引擎與作業系統到瀏覽器元件及虛擬實境模擬引擎的各種領域。然而，Rust 同時也是一個極為複雜的語言，學習曲線以難以掌握而聞名。
本書不聚焦於整個語言，而是透過每章一個小型、完整、專注的程式來教學。作者 Ken Youens-Clark 將向你展示如何開始、撰寫與測試這些程式，並將其開發為最終產品。在此過程中，你將學會如何處理錯誤、讀寫檔案，以及使用正規表達式、Rust 型別、結構體等工具。
你將學會：
- 使用 Rust 的標準函式庫與資料型別，例如數字、字串、向量、結構體、Options 和 Results，來建立命令列程式。
- 撰寫並測試 Rust 程式與函式。
- 讀取與寫入檔案，包括處理 stdin、stdout 與 stderr。
- 文件化與驗證命令列參數。
- 撰寫能夠優雅地處理失敗的程式。
- 以手動方式解析原始文字與分隔文字，使用正規表達式與 Rust 函式庫。
- 使用及控制隨機性。
Python in a Nutshell - Python 技術手冊
4th Edition
Author: Alex Martelli, Anna Martelli Ravenscroft, Steve Holden, Paul McGuire
Publisher: O'Reilly
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Python 最近在 TIOBE 指數上被評為當今最受歡迎的程式語言，這得益於它廣泛的應用範圍，從設計、原型開發到測試、部署與維護。透過這本更新的第四版書籍，無論你是專業的程式設計師，還是需要使用這門語言解決特定領域問題的人，都能學到如何最大化發揮 Python 的潛力。
由公認的 Python 專家精心編纂，此新版專注於 Python 3.10，並完整涵蓋了最近五個版本的更新內容，包括對即將發布的 3.11 版本功能的搶先介紹。
這本實用指南將幫助你：
- 了解 Python 如何以物件的形式表現資料與程式。
- 理解型別註解的價值與用途。
- 檢視語言功能在近期各版本中是如何引入的。
- 發現如何以慣用方式使用現代 Python。
- 學習適當地結構化 Python 專案的方法。
- 了解如何除錯 Python 程式碼。
Test-Driven Development with Python - 使用 Python 的測試驅動開發
3rd Edition
Author: Harry Percival
Publisher: O'Reilly
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這本備受信賴的指南第三版將教你如何應用測試驅動開發 (TDD)，來構建用 Python 開發的實務網頁應用程式。透過在開發每個部分之前先撰寫測試，然後僅撰寫足夠通過測試的程式碼，你將學會 TDD 如何促成乾淨、可靠且易於維護的軟體。
作者 Harry J.W. Percival 將帶領你跟隨一個實務的端到端範例，利用 Python 3.14 和 Django 5 完成網頁開發過程。在此過程中，你將探索工具例如 Selenium、JavaScript、Git 和模擬工具 (mocking)，並了解 TDD 如何支援更好的設計決策、鼓勵持續改進，並為你的程式碼基礎帶來更多信心。無論你是專業開發者，或是正轉型進入網頁開發的人，這本書都能提供你使用現代測試工作流程與架構的實作經驗。
- 遵循完整的 TDD 工作流程，從先撰寫測試到自信地進行重構。
- 為核心邏輯撰寫單元測試，為基於瀏覽器的互動撰寫功能測試。
- 使用模擬物件來隔離外部系統並簡化整合過程。
- 使用 Docker 封裝你的應用程式。
- 自動化部署，並在預備環境中測試你的程式碼。
- 在測試中驗證第三方外掛與依賴項。
- 配置持續整合以自動運行測試。
- 用測試驅動方式為你的前端增加功能。
Async Rust - Rust 非同步程式設計
Author: Maxwell Flitton, Caroline Morton
Publisher: O'Reilly
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Rust 程式語言因其記憶體安全與高效能而廣受程式設計師歡迎，同時它在非同步處理上也展現了極大的價值。這本實作指南將向你展示如何利用非同步 Rust 解決多工相關的問題。你將學會如何運用 async 程式設計來解決問題，並深入了解非同步執行期環境 (async runtimes)，以及如何實作你自己的方法來處理非同步執行期環境中的任務。
作者 Maxwell Flitton 和 Caroline Morton 還會教你如何使用 Tokio 軟體函式庫處理傳入的流量、透過共享記憶體與通道進行執行緒間的溝通，以及運用 actors 設計複雜的解決方案。你也將學會如何針對 Rust 非同步系統進行單元測試與端到端測試。
透過本書，你將學會：
- Rust 如何處理非同步程式設計。
- 協程與非同步 Rust 的關係。
- 反應式程式設計，以及如何在非同步 Rust 中實作發佈/訂閱模式。
- 如何使用 actors 解決問題。
- 如何自訂 Tokio，以控制任務的處理方式。
- 非同步 Rust 的設計模式。
- 如何只使用標準函式庫構建一個非同步的 TCP 伺服器。
- 如何對非同步 Rust 程式進行單元測試。
在讀完本書後，你將能夠完全使用標準函式庫、零外部依賴的情況下實作自己的非同步 TCP 伺服器，並對你的非同步程式碼進行單元測試。
Python for DevOps - Python 的自動化整合
Author: Noah Gift, Kennedy Behrman, Alfredo Deza, Grig Gheorghiu
Publisher: O'Reilly
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過去十年間，科技發生了巨大變化。資料成為熱門話題，雲端技術無所不在，許多組織對某種形式的自動化有迫切需求。在這些轉變過程中，Python 已成為全球最受歡迎的程式語言之一。這本實作資源將教你如何結合當前最實用的 DevOps 工具（如 Docker、Kubernetes 和 Terraform），使用 Python 執行日常的 Linux 系統管理任務。
學會與 Linux 互動及自動化對數百萬名專業人士而言至關重要。而 Python 讓這變得更加容易。透過這本書，你將學到如何使用容器開發軟體並解決問題，同時學習監控、檢測、負載測試以及將軟體投入實際運作的技巧。如果你正在尋找用 Python 「完成工作」的高效方法，這本書會是你的指南。
- Python 的基礎知識，包括對這門語言的簡短介紹。
- 如何自動化文字處理、撰寫命令列工具以及自動化檔案系統管理。
- Linux 工具、公用程式管理、建置系統、監控與檢測，以及自動化測試。
- 雲端運算、基礎設施即程式碼、Kubernetes 與無伺服器架構。
- 從 DevOps 角度探索機器學習運維與資料工程。
- 構建、部署並投入實際運作一個機器學習專案。
Machine Learning with Python Cookbook - Python 機器學習實用指南
2nd Edition
Author: Kyle Gallatin, Chris Albon
Publisher: O'Reilly
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這本實用指南提供超過 200 個可獨立使用的範例，幫助你解決工作中可能遇到的機器學習挑戰。如果你對 Python 及其函式庫（如 pandas 和 scikit-learn）已經相當熟悉，那麼你將能處理從載入資料到訓練模型以及運用神經網路的特定問題。
這個更新版本中的每個範例都包含可直接複製、貼上並使用玩具資料集運行的程式碼，以確保範例能夠運作。接著，你可以根據自己的使用情境或應用需求來調整這些範例。每個範例還伴隨解決方案的討論，提供有意義的背景資訊。
透過學習實際的細節與技術，超越理論與概念，來構建可運作的機器學習應用程式。書中範例涵蓋以下內容：
- 向量、矩陣與陣列。
- 從 CSV、JSON、SQL、資料庫、雲端儲存空間及其它來源處理資料。
- 處理數值與類別資料、文字、影像以及日期與時間。
- 透過特徵提取或特徵選取進行降維。
- 模型評估與選擇。
- 線性與邏輯迴歸、決策樹與隨機森林，以及 k 最近鄰法。
- 支援向量機 (SVM)、樸素貝葉斯、分群與基於樹的模型。
- 儲存、載入及提供多種框架的訓練模型。
Practical Python Data Wrangling and Data Quality - 實用 Python 資料整理與資料品質
Author: Susan E. McGregor
Publisher: O'Reilly
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我們周圍的世界充滿了蘊藏獨特見解與寶貴故事的資料，而這本書將幫助你發掘它們。無論你已經在處理資料，還是想深入了解資料的可能性，本書中的範例與技術將幫助你更輕鬆地清理、評估與分析資料，從而產生有意義的見解與吸引人的視覺化結果。
結合基礎概念與專家建議，作者 Susan E. McGregor 提供所需的資源，幫助你擷取、評估和分析多種資料來源與格式，並配備有效傳達發現的工具。對於任何層級的資料從業者，無論是真正的初學者還是經驗豐富的專業人士，這本書透過有系統且不使用專業術語的方式，幫助你掌握資料的力量。
- 使用 Python 3.8 從各種來源讀取、寫入與轉換資料。
- 理解並使用 Python 的程式設計基礎來管理大規模資料。
- 按照最佳實踐來組織、記錄與結構化你的程式碼。
- 從結構化資料檔案、網頁與 API 收集資料。
- 進行基本統計分析，從資料集中提取意義。
- 將資料以清晰而具有說服力的方式進行視覺化與呈現。
支付 5.25 ~ 26.25 美元，獲得 3 ~ 18 項資源
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