去年的一个项目上，需要有简单的统计功能（还没涉及分析），记得当时是纯手写的一堆分组求和、向前向后填充的代码，虽然能用，但性能差到爆，想起来都是噩梦。这本书上十分之一的内容不到就能搞定我遇到的问题了。刚好今年项目要升级，这块的内容可以考虑用pandas重写试试练练手。pandas的作者来写pandas使用说明，内容自然不会差，给人的感觉就是他深知pandas的每一处细节(自己的作品，肯定的)。数据分析方面我不了解，而且也暂时没有这方面的需求，但是看书上讲的内容给人豁然开朗，大Python已经NB到这种程度了，先留个印象搞不好哪天还真需要用到了。略不足的就是，书最后提的Python的一些基本知识和技巧只是点到为止，给人意犹未尽的感觉，不过这块的内容扩大了去写就是一遍《Python Cookbook》，早已远远超出了本书的介绍范围。
再说说翻译吧，这大概是我把每一个译者注都认真看完的唯一一本书了。整本书的翻译感觉是很到位的，专业且接地气，先不说术语这种最基本要求了(当然，我只能说Python方面的术语我没发现什么毛病)，原著里面的不少小错误都被翻译给一一指出了，有些有歧义的语句也用中英文对照的方式给读者解释说明。从译者注上你可以看出译者翻译这本书的过程，几乎作者提到的每个例子都是去找原始数据来尝试跑了一遍的，某些找不到的数据也会很细心的提醒你该怎么处理（有个Demo，译者折腾了几天最终也没弄出来，最后不得不承认失败，还希望读者成功了告知他一下）。这种水准的翻译真心很少见，所以必须得赞一个。
无论是作者还是译者，一定是敲了足够多的代码，才有功底写(译)成了该书。
简单概括，IPython和pandas都值你花时间得去试试，往深一点就去看看numpy。
最后，引自本书P401：知识是一座宝库，而实践就是开启这座宝库的钥匙。----Thomas Fuller
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