《Python Cookbook（第3版）中文版》介绍了Python应用在各个领域中的一些使用技巧和方法，其主题涵盖了数据结构和算法，字符串和文本，数字、日期和时间，迭代器和生成器，文件和I/O，数据编码与处理，函数，类与对象，元编程，模块和包，网络和Web编程，并发，实用脚本和系统管理，测试、调试以及异常，C语言扩展等。 本书覆盖了Python应用中的很多常见问题，并提出了通用的解决方案。书中包含了大量实用的编程技巧和示例代码，并在Python 3.3环境下进行了测试，可以很方便地应用到实际项目中去。此外，《Python Cookbook（第3版）中文版》还详细讲解了解决方案是如何工作的，以及为什么能够工作。 《Python Cookbook（第3版）中文版》非常适合具有一定编程基础的Python程序员阅读参考。

《算法技术手册》内容简介：开发健壮的软件需要高效的算法，然后程序员们往往直至问题发生之时，才会去求助于算法。《算法技术手册》讲解了许多现有的算法，可用于解决各种问题。通过阅读它，可以使您学会如何选择和实现正确的算法，来达成自己的目标。另外，书中的数学深浅适中，足够使您可以了解并分析算法的性能。 较之理论而言，《算法技术手册》更专注于应用。《算法技术手册》提供了高效的代码解决方案，使用多种语言进行编写，让您可以轻松地将其应用于特定的工程当中。通过《算法技术手册》，您可以： · 解决特定代码的问题，或者提升既有解决方案的性能 · 快速找到与您所解决的问题相关的算法，并决定哪个算法才是最适合的那一个 · 探索使用C、C++、Java以及Ruby实现的算法解决方案以及开发小贴士 · 了解算法预期的性能，以及它达到最高性能时所需要的条件 · 发现不同算法之间相似的设计哲学 · 学习高级数据结构，来提升算法的性能 通过《算法技术手册》，您能学到如何提升算法的性能，这将是您的软件应用程序走向成功的关键。

一个优秀的软件开发团队面临一个棘手的问题，在这样的团队中工作是一种什么情形呢？如何才能打造一个富有战斗力的团队？一组不能融洽相处的人也能够开发出好的软件吗？当项目关系重大、进度又很紧张的时候，团队领导如何让每个人都能符合既定的要求和日程安排？ 本书带你到幕后看一看软件工程历史上最引人关注的团队。通过最杰出的程序员、架构师、项目经理和思想领袖的一系列引人入胜的故事和访谈，你将从资深团队领导的成功与失败中学到经验。

This collection represents the full spectrum of data-related content we’ve published on O’Reilly Radar over the last year. Mike Loukides kicked things off in June 2010 with “What is data science?” and from there we’ve pursued the various threads and themes that naturally emerged. Now, roughly a year later, we can look back over all we’ve covered and identify a number of core data areas: Data issues -- The opportunities and ambiguities of the data space are evident in discussions around privacy, the implications of data-centric industries, and the debate about the phrase “data science” itself. The application of data: products and processes – A “data product” can emerge from virtually any domain, including everything from data startups to established enterprises to media/journalism to education and research. Data science and data tools -- The tools and technologies that drive data science are of course essential to this space, but the varied techniques being applied are also key to understanding the big data arena. The business of data – Take a closer look at the actions connected to data -- the finding, organizing, and analyzing that provide organizations of all sizes with the information they need to compete.