1、《Python程式設計：從入門到實踐》

這本書大家肯定不陌生了，每週的計算機書籍排行榜上一定會有它的名字出現。不得不說，這是一本非常出色的書，它全面介紹了Python，基本分為兩個部分，第一部分側重於用Python程式設計所必須瞭解的基本概念，第二部分則比較有趣，它側重於Python的實際應用，有三個重要的專案：一個Python 2D遊戲開發，學會利用資料生成互動式的資訊圖，以及建立和定製簡單的Web應用

動手加實踐兩不誤，潘石屹都選擇這本書作為Python入門，不得不說：真是有眼光！

2、《Python參考手冊》

顧名思義，這就是一本有關Python的參考手冊，內容涉及核心Python語言和Python庫的最重要部分。諸如型別和物件、運算子和表示式、程式設計結構和控制流、輸入和輸出、測試、除錯等，不過這本書不適合作為初學者的第一本書，如果要學Python的話，建議還是先讀完《Python程式設計：從入門到實踐》，然後在把這本書作為參考書使用吧。

3、《Python深度學習實戰》

這本書可能讀過的人相對要少一些，豆瓣上連評分都沒有，這本書透過TensorFlow和Keras等框架探索深度學習應用程式，例如計算機視覺，語音識別和聊天機器人。重點關注的是深度學習應用程式相關領域的模型和演算法，學習Python想了解人工智慧方向，可以看看

4、《機器學習：使用OpenCV會讓Python進行智慧影象》

這本書很好的解釋了機器學習的基本原理，涵蓋了決策樹、支援向量機、分類等，使用了還使用OpenCV、Scikit-learn和Keras等，而且它是現在Github上火了一段時間後才出版的，雖然裡面的原始碼似乎是早期版本型別，不過影響不大，這本書的示例程式碼在Github上都可以找到。（Github地址：https://github.com/mbeyeler/opencv-machine-learning）

5、《Python人臉識別》

這是一本使用Python進行人臉識別的入門書籍，介紹了機器學習、深度學習、計算機視覺、人臉識別等方面的原理、技術和演算法。

《Python程式設計：從入門到實踐》

Amazon程式設計入門類榜首圖書，國內 Python 入門第一書。基於 Python3.5 同時也兼顧 Python2.7，是一本全面的Python程式設計，從入門到實踐教程，帶領讀者快速掌握程式設計基礎知識、編寫出能解決實際問題的程式碼並開發複雜專案。上到有程式設計基礎的程式設計師，下到10歲少年，想入門Python並達到可以開發實際專案的水平，這本書都是個不錯的選擇。

書中內容分為基礎篇和實戰篇兩部分。基礎篇介紹基本的程式設計概念，實戰篇介紹如何利用新學到的知識開發功能豐富的專案：2D遊戲《外星人入侵》，資料視覺化實戰，Web應用程式。

讀者點評：

從程式設計小白的角度看，入門極佳。手把手教的感覺，卻絕不囉嗦。什麼叫入門書？一本書讀下來，行文上不卡殼，邏輯上不跳躍，讀者如爬樓梯，一步一步即可登樓。

“我讀過很多本為Python初學者所寫的入門書，到目前為止，這是我特別喜愛的一本。這本Python程式設計書內容全面，講解詳細，編排合理，真是太棒了！”

《Python基礎教程》

本書是經典教程的全新改版，作者根據Python 3.0版本的種種變化，全面改寫了書中內容，如果你沒有任何程式設計基礎，那麼，你最好先讀完第一本的《Python 程式設計：從入門到實踐》開始學習，之後選擇這本作為你的第二本 Python 書。如果你已經是一位程式語言老手，也依然能夠在這本書裡學到不少知識。

值得一提的是，書中最後幾章的10各專案更是這本書最大的亮點，不僅實用而且講解到位，作者Magnus Lie Hetland是挪威科技大學副教授，駭客，喜歡鑽研新銳程式語言，寫過很多Python方面的書和線上教程，深受讀者喜愛。

讀者書評：

做為python，又或者做為一門語言教程書籍，這本書講得非常不錯！特別是作者獨特的寫法以及幽默。有時作者會將不同的理解方式和實現方式放在一個例子中。更多的時候作者會有頗為有趣的幽默來讓讀者感到輕鬆愉快。

真的很好的一本書，該說的說得清楚，不該說的輕輕點到，讀者想要網上查詢的時候也有跡可循，輕重把握很好。 說說後面十個例子，的確不錯，讓人能快速有很好的理解。

《流暢的Python》

這本書是由奮戰在Python開發一線近20年的Luciano Ramalho執筆，致力於幫助Python開發人員挖掘這門語言及相關程式庫的優秀特性，寫出簡潔、流暢、易讀、易維護的程式碼。書中從語言設計層面剖析程式設計細節，兼顧Python 3 和Python 2，同時有大量詳盡的程式碼示例，並附有主題相關高質量的參考文獻和影片連結。

讀者書評：

值得認真閱讀的Python進階書籍，章節後面附帶的雜談和延伸閱讀有時間可以補充閱讀。

對於想要擴充知識的中級和高階Python程式設計師來說，這本書是充滿了實用程式設計技巧的寶藏。

《Python程式設計快速上手》

這本書尤其適合缺乏程式設計基礎的初學者，語法使用Python 3，書中不僅介紹了Python語言的基礎知識，而且還透過專案實踐教會讀者如何應用這些知識和技能。本書的首部分介紹了基本Python程式設計概念，第二部分介紹了一些不同的任務，透過編寫Python程式，可以讓計算機自動完成它們。同時，每章的末尾還提供了一些習題和深入的實踐專案，幫助讀者鞏固所學的知識。

讀者書評：

這本書作者儘量寫的簡單化，讓沒有程式設計經驗的人也可以快速上手！但是我覺得有其它程式語言經驗的同學，也可以直接看著本書快速瞭解Python可以做什麼，語法問題可以變做東西邊查！

很不錯的一本python入門書，介紹基本語法的比較少，但介紹了比較多實用的模組。其目的正如副標題所述，是為了將平時的繁瑣工作自動化，就好像為自己寫一個私人秘書

《Think Python》

《像計算機科學家一樣思考Python》第2版

本書更多的是想培養讀者以計算機科學家一樣的思維方式來理解Python語言程式設計。貫穿全書的主體是如何思考、設計、開發的方法。從基本的程式設計概念開始，一步步引導讀者瞭解Python語言，再逐漸掌握函式、遞迴、資料結構和麵向物件設計等高階概念。本書第2版及其輔助程式碼均已升級，支援Python 3。

每個章節後面都有練習，可以幫助讀者加深對剛學的程式設計概念的理解。而且，本書的示例程式碼均在GitHub倉庫中維護，讀者很容易下載和修改。

讀者書評：

寫得太好了,程式設計入門;程式設計思維。推薦。

與其說此書是python程式設計的入門，不如說是以python為工具對程式設計的入門。這個境界可完全不一樣，從而此書在講解python的時候也用python講了很多程式設計原理，非常適合那些想用python作為入門程式設計的人，更重要的是本書完全開源

《Python核心程式設計》

Python程式設計（第3版）Python之父作序推薦，是經典暢銷圖書《Python核心程式設計（第二版）》的全新升級版本，書中包含Python 2和 Python 3程式碼，以便立即使用，總共分為3部分。

第1部分為講解了Python的一些通用應用，包括正則表示式、網路程式設計、Internet客戶端程式設計、多執行緒程式設計、GUI程式設計、資料庫程式設計等。第2部分講解了與Web開發相關的主題，包括Web客戶端和伺服器、CGI和WSGI相關的Web程式設計、Django Web框架等。第3部分則為一個補充/實驗章節，包括文字處理以及一些其他內容。

讀者書評：

終於，一本既可以作為Python教程又可以作為Python程式語言參考的圖書問世！

本書寫作相當精良。這是我遇到的清晰、友好的Python圖書，它在一個廣闊的背景中介紹了Python。它仔細、深入地剖析了一些重要的Python主題，而且讀者無需大量的相關經驗也能看懂。與所有其他Python入門類圖書不同的是，它不會用隱晦、難以理解的文字來折磨讀者，而是始終立足於幫助讀者牢固掌握Python的語法和結構。

《Python語言及其應用》

本書介紹Python 語言的基礎知識及其在各個領域的具體應用，基於最新版本3.x。書中首先介紹了Python 語言的一些必備基本知識，然後介紹了在商業、科研以及藝術領域使用Python 開發各種應用的例項。文字簡潔明瞭，案例豐富實用，是一本難得的Python 入門手冊。

讀者書評：

之前看完了⟪Python 程式設計:從入門到實踐⟫,剛開始還在猶豫要不要買這本書,現在覺得非常值得,補充了一些⟪從入門到實踐⟫中沒有的內容。

不單介紹了python的基本語法，還介紹了python在各方面的應用以及可以使用的一些第三方模組，給初學者勾勒出一個未來要學習的框架。作者語言也十分有趣。

有驚喜哦~

作為一名沒有基礎的Python小白，可以先開始閱讀《零基礎入門學習Python》，看幾天後，初始Python的基本語法、列表和字典、包和模組等概念。推薦這本書作為入門，書籍是基於Python3作為開發語言，具有時效性;語言輕鬆易懂;一邊抄程式碼一邊學語法，3天即可以稍微上手Python。

　　 在閱讀書籍期間，還可以參考影片教程，配置好Python的執行環境。在win7環境下，安裝了Python3.6，Anaconda3，PcCharm，後來才發現，只需要下載一個Anaconda3就可以，熟悉Python的執行環境，熟悉pip、conda等命令的用法、第三方包的安裝。

　　此外，還配置了MySQL、Navicat、PowerBI等相關軟體。現在想想，有點多餘了，其實暫時是用不到的。但在做專案的時候，終會用到。

　　另外，對於Python新手，在剛開始學習Python的時候，總會遇到這樣的一個問題：學習了相關教程，也明白相關的規則，但是給出一個功能，卻無從下手，不知道怎麼去實現，或者知道怎麼去實現，就是寫不出來，這個問題該如何解決呢?

　　一般可以在網上找一些大型專案進行練習，多看多練多總結，就能熟練掌握Python，形成更最佳化的Python思路。當然了，這個比較麻煩。

　　但是，如果參加培訓學習，這個就比較簡單了，往往課程教學中會包含這一項，Python學員可以先自己寫一遍，然後再聽老師的講解，透過對比，找到疑惑點和不足之處，然後進行思路和專案的最佳化。

　　總之，Python開發的前景是非常好的。如果確實不知道怎麼辦，可以選擇專業的學習方式，先去試聽看看，只有這樣，你才能知道這個學習班是否真正適合你，才能知道你是不是適合學Python技術，才不至於浪費時間、金錢和精力。

Hello World

當我們學習一門程式語言的時候，程式執行結果出現“Hello World”的時候，會高興，說明程式執行成功了。而這個簡單的執行結果卻涵蓋了初學者的努力。

一門語言的基礎知識包括其發展歷史、基礎語法、基本資料型別、複雜資料型別、運算子、各種條件判斷、內建函式的使用、檔案操作、異常處理、資料庫程式設計等內容。

所以要想入門，這些東西是需要掌握的，只有掌握了基礎，才能任意發揮。

入門途徑

知道了入門要學什麼，選擇入門途徑也很重要。

可以選擇入門書籍，比如《Python學習手冊：第3版》，當然還有其它的經典書籍；

可以選擇知名IT人的部落格，一般都對對應的專欄或者個人網站，從入門到精通；

可以選擇技術網站；

可以選擇網路影片基礎教程，現在培訓機構很多，一般基礎教程的影片都是免費的，搜尋一大堆，對於基礎入門足夠了。

無論哪一種，都需要動手實踐，敲得多了，思考的多，就會很快入門，找到感覺。

本人也在學習python，也蒐集了一些資料，瀏覽一些相關網頁，選了一本不錯的書《python基礎教程》當然自己也在看，如果剛學習的話真是值得入手的一本好書！

如果是小白建議從影片開始看，因為影片比較好理解，你也可以便看著影片邊跟者影片敲一些程式碼，這樣更容易理解，也更容易實現程式碼的功能加強你對程式設計的喜愛，如果直接看書遇到不理解的可能會遇到很多坑，打擊自己的自信心。如果有一定的基礎可以看一些書記，比如《Python 基礎教程（第3版）》《Python 學習手冊》《Python核心程式設計》《Python程式設計從入門到實踐》

推薦大家還是看電子教程。

書上面不方便用影片進行講解。

推薦大家看我開發的白月黑羽教python教程。

www.python3.vip

這個教程的特色是 難點部分有大量影片講解。而且全部都是免費的。

內容包括語言基礎 ，進階 ，web開發 ，自動化 ，實戰練習 ，常見問題回答等

而且我還在不斷地和讀者交流並更新

入門《python基礎教程》即可

進階版的推薦啊《流暢的Python》

Python爬蟲

Python Web開發

Django 企業開發實戰

分享一份系列書單吧：

相關：大佬們推薦的Python書單彙總

https://www.toutiao.com/i6649565082718044680/

如果是基礎的話，我覺得找個線上網站學習下入門就行了。那如果是想要系統學習的話我還是建議分方向去學習更高效。比如下面三個，分別針對安全領域，資料分析，網路爬蟲，等等。如果是遊戲方向或者機器學習那另外找。

當然還有一本比較推薦的是流暢的Python,比較貴，但是比較透徹。

雖說是建議從哪本書學習Python，倒還不如說怎麼透過看書去學習Python，我個人認為並不是一定要按書裡的大綱去慢慢學習Python，要明白，書裡的東西非常多，也不是所有都重要，要一時消化是很困難的事情。尤其在初期學習一門程式語言，主要是靠興趣維持下去，所以一開始學習Python的動力和持續成就感是非常重要的。

從這個角度，我建議在學習Python的時候要帶著目的前行，例如我想學習爬蟲，那麼我會找一個網站，專門針對這個網站去設計這個爬蟲程式，又假設我們想學習Web專案，那麼我首先我會弄一個很簡單的部落格，目的是為了可以在部落格上寫自己文字，這對一個剛會寫程式的人是非常具備挑戰的，因為一個簡單Web程式，就包含了從使用者到Web程式，再到伺服器的邏輯，麻雀雖小五臟俱全。

那麼透過這個思路，我們再來找書就很簡單了，我這裡推薦的是《Python程式設計：從入門到實踐》，為什麼推薦這本書的原因很簡單，內容不囉嗦，會直接引導到專案中去。例如最簡單的是建立、更新、移動和重新命名檔案和資料夾，然後在一個檔案或多個檔案中搜索文字，或者你也可以傳送提醒郵件和文字通知，然後自動化填寫線上表格等等。

部分大綱如下：

利用webbrowser模組的mapIt.py；

弄清楚要爬的URL；

處理mapIt.py命令列引數；

處理剪貼簿內容，載入瀏覽器，用F12檢視具體要爬內容；

用requests模組從Web下載檔案；

用requests.get函式下載一個網頁；

將下載的檔案儲存到硬碟，看網頁的HTML原始碼；

用BeautifulSoup模組解析HTML。

這些簡單的東西你都嘗試過後，就要自己去找專案去做了，就像我剛才所說爬蟲、Web專案，或者你也可以做一些簡單的AI專案，如人臉識別，數字識別等。

感覺有本書你學的差不多了就基本具備了一名合格的python程式設計工程師,不過可惜的是這本書沒有電子版，只有紙質的。

第 1章　從數學建模到人工智慧

1.1　數學建模1.1.1　數學建模與人工智慧1.1.2　數學建模中的常見問題1.2　人工智慧下的數學1.2.1　統計量1.2.2　矩陣概念及運算1.2.3　機率論與數理統計1.2.4　高等數學——導數、微分、不定積分、定積分第2章 Python快速入門2.1　安裝Python2.1.1　Python安裝步驟2.1.2　IDE的選擇2.2　Python基本操作2.2.1　第 一個小程式2.2.2　註釋與格式化輸出2.2.3　列表、元組、字典2.2.4　條件語句與迴圈語句2.2.5　break、continue、pass2.3　Python高階操作2.3.1　lambda2.3.2　map2.3.3　filter第3章　Python科學計算庫NumPy3.1　NumPy簡介與安裝3.1.1　NumPy簡介3.1.2　NumPy安裝3.2　基本操作3.2.1　初識NumPy3.2.2　NumPy陣列型別3.2.3　NumPy建立陣列3.2.4　索引與切片3.2.5　矩陣合併與分割3.2.6　矩陣運算與線性代數3.2.7　NumPy的廣播機制3.2.8　NumPy統計函式3.2.9　NumPy排序、搜尋3.2.10　NumPy資料的儲存第4章　常用科學計算模組快速入門4.1　Pandas科學計算庫4.1.1　初識Pandas4.1.2　Pandas基本操作4.2　Matplotlib視覺化相簿4.2.1　初識Matplotlib4.2.2　Matplotlib基本操作4.2.3　Matplotlib繪圖案例4.3　SciPy科學計算庫4.3.1　初識SciPy4.3.2　SciPy基本操作4.3.3　SciPy影象處理案例第5章　Python網路爬蟲5.1　爬蟲基礎5.1.1　初識爬蟲5.1.2　網路爬蟲的演算法5.2　爬蟲入門實戰5.2.1　呼叫API5.2.2　爬蟲實戰5.3　爬蟲進階—高效率爬蟲5.3.1　多程序5.3.2　多執行緒5.3.3　協程5.3.4　小結第6章　Python資料儲存6.1　關係型資料庫MySQL6.1.1　初識MySQL6.1.2　Python操作MySQL6.2　NoSQL之MongoDB6.2.1　初識NoSQL6.2.2　Python操作MongoDB6.3　本章小結6.3.1　資料庫基本理論6.3.2　資料庫結合6.3.3　結束語第7章　Python資料分析7.1　資料獲取7.1.1　從鍵盤獲取資料7.1.2　檔案的讀取與寫入7.1.3　Pandas讀寫操作7.2　資料分析案例7.2.1　普查資料統計分析案例7.2.2　小結第8章　自然語言處理8.1　Jieba分詞基礎8.1.1　Jieba中文分詞8.1.2　Jieba分詞的3種模式8.1.3　標註詞性與新增定義詞8.2　關鍵詞提取8.2.1　TF-IDF關鍵詞提取8.2.2　TextRank關鍵詞提取8.3　word2vec介紹8.3.1　word2vec基礎原理簡介8.3.2　word2vec訓練模型8.3.3　基於gensim的word2vec實戰第9章　從迴歸分析到演算法基礎9.1　迴歸分析簡介9.1.1　“迴歸”一詞的來源9.1.2　迴歸與相關9.1.3　迴歸模型的劃分與應用9.2　線性迴歸分析實戰9.2.1　線性迴歸的建立與求解9.2.2　Python求解迴歸模型案例9.2.3　檢驗、預測與控制第10章 從K-Means聚類看演算法調參10.1　K-Means基本概述10.1.1　K-Means簡介10.1.2　目標函式10.1.3　演算法流程10.1.4　演算法優缺點分析10.2　K-Means實戰第11章 從決策樹看演算法升級11.1　決策樹基本簡介11.2　經典演算法介紹11.2.1　資訊熵11.2.2　資訊增益11.2.3　資訊增益率11.2.4　基尼係數11.2.5　小結11.3　決策樹實戰11.3.1　決策樹迴歸11.3.2　決策樹的分類第12章 從樸素貝葉斯看演算法多變　19312.1　樸素貝葉斯簡介12.1.1　認識樸素貝葉斯12.1.2　樸素貝葉斯分類的工作過程12.1.3　樸素貝葉斯演算法的優缺點12.2　3種樸素貝葉斯實戰第13章 從推薦系統看演算法場景13.1　推薦系統簡介13.1.1　推薦系統的發展13.1.2　協同過濾13.2　基於文字的推薦13.2.1　標籤與知識圖譜推薦案例13.2.2　小結第14章 從TensorFlow開啟深度學習之旅14.1　初識TensorFlow14.1.1　什麼是TensorFlow14.1.2　安裝TensorFlow14.1.3　TensorFlow基本概念與原理14.2　TensorFlow資料結構14.2.1　階14.2.2　形狀14.2.3　資料型別14.3　生成資料十二法14.3.1　生成Tensor14.3.2　生成序列14.3.3　生成隨機數14.4　TensorFlow實戰

希望對你有幫助！！！

貴在堅持，自己掌握一些，在工作中不斷打磨，高薪不是夢！！！

是不是很多人跟你說，學Python開發就該老老實實地找書來看，再配合死命敲程式碼？電腦有了，軟體也有了，心也收回來了？萬事俱備，唯獨只欠書籍？沒找到到合適的書籍？分享一些關於Python的書籍，想學的可以看看。

1、Python基礎教程（第2版 修訂版）

《Python基礎教程(第2版修訂版)》包括Python程式設計的方方面面，內容涉及的範圍較廣，既能為初學者夯實基礎，又能幫助程式設計師提升技能，適合各個層次的Python開發人員閱讀參考。

2、Python程式設計：從入門到實踐

本書是一本針對所有層次的Python讀者而作的Python入門書。全書分兩部分：第一部分介紹用Python程式設計所必須瞭解的基本概念；第二部分將理論付諸實踐。本書適合對Python感興趣的任何層次的讀者閱讀。

3、Python核心程式設計（第3版）

《Python核心程式設計（第3版）》是經典暢銷圖書《Python核心程式設計（第二版）》的全新升級版本，總共分為3部分。

第1部分為講解了Python的一些通用應用；第2部分講解了與Web開發相關的主題；第3部分為一個補充/實驗章節，包括文字處理以及其他內容。《Python核心程式設計（第3版）》適合具有一定經驗的Python開發人員閱讀。

4、利用Python進行資料分析

《利用Python進行資料分析》是2013年機械工業出版社出版的軟硬體開發類圖書，作者是麥金尼。講述了從pandas庫的資料分析工具開始利用高效能工具、matpIotlib、pandas的groupby功能等處理各種各樣的時間序列資料。

5、Python零基礎入門學習

本書適合學習Python3的入門讀者，也適用對程式設計一無所知，但渴望用程式設計改變世界的朋友們！本書提倡理解為主，應用為王。雖然這是一本入門書籍，但本書的“野心”可並不止於“初級水平”的教學。

6、用Python寫網路爬蟲

《用Python寫網路爬蟲》作為使用Python來爬取網路資料的傑出指南，講解了從靜態頁面爬取資料的方法以及使用快取來管理伺服器負載的方法。

本書是為想要構建可靠的資料爬取解決方案的開發人員寫作的，本書假定讀者具有一定的Python程式設計經驗。當然，具備其他程式語言開發經驗的讀者也可以閱讀本書，並理解書中涉及的概念和原理。

7、O"Reilly：Python學習手冊（第4版）

《7.O"Reilly：Python學習手冊（第4版）》每一章都包含關於Python語言的關鍵內容的獨立的一課，並且包含了一個獨特的“練習題”部分，其中帶有實際的練習和測試，以便你可以練習新的技能並隨著學習而測試自己的理解。你會發現眾多帶有註釋的示例以及圖表，它們將幫助你開始學習Python3.0。

8、流暢的Python

《流暢的Python》致力於幫助Python開發人員挖掘這門語言及相關程式庫的優質特性，避免重複勞動，同時寫出簡潔、流暢、易讀、易維護，並且具有地道Python風格的程式碼。

9、O"Reilly：深入淺出Python（中文版）

《O"Reilly：深入淺出Python（中文版）》是經典python圖書，初中級python獨門秘笈，涵蓋python3.0摒棄枯燥、死板的說教方式，以類似生動PPT的形式教你學python。

10、“笨辦法”學Python（第3版附光碟1張）

這本《“笨辦法”學Python》的寫法獨樹一幟，從章節練習入手，引導讀者自己輸入程式碼，並進行講解，每個章節都不是很難，循循善誘，本書不是很厚，但是讀完本書絕對有一種對Python語言大徹大悟的感覺，是將一本書從薄讀到厚的昇華。建議Python初學者購買閱讀。

這十本書，你可以靜下心來好好挑選適合你的Python開發書籍。然後，加油呀。相信你可以學好它的。Python像彈簧，你強它就弱，你弱它就強！

但是對於初學者來說，看書的效果是沒有看影片好的。有些知識點，你看書一兩天都無法理解，別人一兩句話你就懂了。並且光看書的話比較枯燥。

　　Python學習可以看以下幾本書：

　　《Python程式設計：從入門到實踐》

　　《Python程式設計快速上手》

　　《深入淺出Python》

　　入門重點推薦：《計算機程式設計導論——python程式設計》

　　入門看教科書，提高看技術書，入門書要薄，技術書要厚。

　　python入門推薦《計算機程式設計導論——python程式設計》。這本書我自己是花了兩天時間讀完，基本上可以入門。

　　我在Python開發(也用其他語言)中間翻過的書挺多，借這個機會來做個總結。

　　Python是典型的入門容易的語言，學習曲線比較平坦，可以快速入門，然後在實際專案中做兩方面的擴充套件，一個是語言本身，一個是更多的庫。對應的書籍就是三類，入門->語言->庫。

　　入門的書，上面這本《計算機程式設計導論——python程式設計》足夠，可以快速入門，讓自己能夠開始實際操作，語言擴充套件推薦《Python基礎教程 第二版》(修訂版)，第二版有兩個版本，前一般被翻譯毀了，修訂版還不錯，後面還有10個實際操作的專案，可以練手;

　　Python最大的特定就是豐富的庫，這方面推薦《Python標準庫》，雖然現在已經不是最新的庫了，但是書中的庫都是使用Python進行開發的基礎庫，用好它們足以應付絕大多數場景，不過這本書本身也比較厚，可以當工具查。

　　其他的，語言上的技術點，有些新的和書上說的不是很明白的，我會去查官方doc www.python.org/doc/ 一些更新的庫會到它們的官網上去查。

　　對於任何技術，最好的學習方法，就是快速入門，然後多練，在練習中發現自己的不足，用python爬個mm的照片，搞個搶會議室的指令碼，都是不錯的體驗：)

　　每個人的學習方式都不一樣。有些人擅長透過閱讀學習，有些人擅長透過影片學習，不必侷限於一種方式。而就自學而言，需要比較強的自制力和理解能力，還需要掌握相應的學習方法，獲取知識的手段等等。

今天為大家準備了8本Python必讀書籍，分享給大家。

1.Python基礎教程

《Python基礎教程》是經典的Python入門教程書籍，本書層次鮮明，結構嚴謹，特別是在最後幾章中，作者將前面講述的內容應用到專案中，並以模板的形式介紹了專案的開發過程，手把手教授Python開發，讓讀者從專案中領略Python的真正魅力。這本書既適合初學者夯實基礎，又能幫助Python程式設計師提升技能，即使是Python方面的技術專家，也能從書裡找到耳目一新的內容。

2.Python for data analysis

這本書介紹了ipython 、notebook、Numpy、Scipy和Pandas包的使用等，只要掌握了python的基本語法就可以學習。

作者Wes McKinney 是資深資料分析專家，對各種Python的庫都有深入的研究，並在大量的實踐中積累了豐富的經驗。是Python和開源技術社群公認的權威人物之一。開發了用於資料分析的著名開源Python庫——pandas，獲得使用者廣泛好評。

3.Python 3程式開發指南

《Python 3程式開發指南》講述了構成Python語言的8個關鍵要素，分為不同章節對其進行了詳盡的闡述，包括資料型別、控制結構與函式、模組、檔案處理、除錯、程序與執行緒、網路、資料庫、正則表示式、GUI程式設計等各個方面。全書內容以例項講解為主線，每章後面附有練習題，便於讀者更好地理解和掌握所講述的內容。非常適合作為Python語言教科書使用，對Python程式設計人員也有一定的參考價值。

4.Python資料分析與挖掘實戰

本書前面的基礎部分介紹的很詳細也很全面，是一本Python入門的好書，在後面的Demo也很貼近實戰，並且介紹了使用Python進行資料探勘的詳細案例，資料和程式碼都可以下載，有極強的實用性。

5.Python Cookbook

本書介紹了Python在各個領域中的一些技巧和方法，從最基本的字元、檔案序列、字典和排序，到進階的面向物件程式設計、資料庫和資料持久化、 XML處理和Web程式設計，再到高階和抽象的描述符、裝飾器、元類、迭代器和生成器，均有涉及。但本書比較厚重，可以放在手邊沒事就看一下，書中有很多的經驗之談，會在你思路堵塞的時候給以啟發。

6、流暢的Python

對於想要擴充知識的中級和高階Python程式設計師來說，這本書是充滿了實用程式設計技巧的寶藏。

推薦這本書的主要目的是著重講解這門語言的基本慣用法，讓你的程式碼簡潔、高效且可讀，把你打造成熟練的 Python 程式設計師。

7.Python核心程式設計

這一本是Python的進階書籍，強推！簡單但又涵蓋了開發所用到的一些基本的庫，引起你繼續學習的興趣。主要分為三個部分，第1部分為講解了Python的一些通用應用，包括正則表示式、網路程式設計、Internet客戶端程式設計、多執行緒程式設計、GUI程式設計等；第2部分講解了與Web開發相關的，主要包括Web客戶端和伺服器、Django Web框架、雲計算等。第3部分則為一個補充/實驗章節，包括文字處理以及一些其他內容。

8.編寫高質量Python程式碼的59個有效方法

用Python編寫程式，是相當容易的，所以這門語言非常流行。但若想掌握Python所特有的優勢、魅力和表達能力，則相當困難，而且語言中還有很多隱藏的陷阱，容易令開發者犯錯。本書使用了59個主題講述了python的使用技巧。

總結

學習程式設計，單單只是看書是不夠的，更重要的還是要多動手，多寫程式碼，能夠找個專案實踐那就更好了，從實際應用場景出發，用程式解決手頭的一些繁瑣複雜問題，這樣才能加強自己對語言的應用。

其實Python上手很容易，有其他語言程式設計經驗的人可以在2周內學會Python最基本的內容，沒基礎的速度可能會慢點，以下為建議:1、選對教程Python小白學習這門語言先要在頭腦裡形成一個整體的框架，閱讀書籍教程是不二的選擇。動力節點Python培訓小編建議可以以《簡明Python教程》Swaroop，C.H.著作為入門教程，因為這本書比較簡潔，適用於新手。2、感性認識選一套完整影片，快速感知Python各種概念，以便形成整體的認識。這個過程也是不可或缺的！3、學習Python基本內容有些小白如果學習了Python基本內容，就可以放心在簡歷上吹牛逼，稱自己練就Python“神功”。Python基本內容包含了常用內建型別(int，float，bool，bytes，str等)使用、分支if-else迴圈while迭代for的語法、def定義函式，呼叫函式、類、異常等。

《Python核心程式設計第二版》（重點推薦），Python語言在學術上非常受歡迎，不是計算機專業的人，很多都在學習Python。因為這個語言的前景是不可限量的，而且他的語法非常的簡單易懂，這就讓很多一些提及程式設計就恐慌的人減去了擔心，現在已經是一人應該掌握一門程式語言的時代，而一個專業的機構會讓你少走很多彎路，比如動力節的，其實很多不是程式設計師的人們，利用自己寫的簡單的小程式，讓自己生活變得精彩起來，不管是因為興趣，還是其他，生活好像變得美好起來，有了一些追求。

1.如果你英文好的話你可以去看官方文件可以做一個快速入門。不好的話買本python基礎教程或者python3程式開發指南來入門。2.入門後買一些實踐類的書來看看比如python專案開發實戰等照著書上打程式碼做應用。3.然後平時要多看多打程式碼。打程式碼的過程中要思考。學習一兩個時下流行的框架。4.當你可以自己做一些小應用的時候，你可以嘗試把一些你做的應用釋出或者去做一份python相關的工作。5.培訓的話可以到動力節點這學校比較專業。

1、Python基礎教程（第2版修訂版）《Python基礎教程(第2版修訂版)》包括Python程式設計的方方面面，內容涉及的範圍較廣，既能為初學者夯實基礎，又能幫助程式設計師提升技能，適合各個層次的Python開發人員閱讀參考。2、Python程式設計：從入門到實踐本書是一本針對所有層次的Python讀者而作的Python入門書。全書分兩部分：第一部分介紹用Python程式設計所必須瞭解的基本概念；第二部分將理論付諸實踐。本書適合對Python感興趣的任何層次的讀者閱讀。3、Python核心程式設計（第3版）《Python核心程式設計（第3版）》是經典暢銷圖書《Python核心程式設計（第二版）》的全新升級版本，總共分為3部分。第1部分為講解了Python的一些通用應用；第2部分講解了與Web開發相關的主題；第3部分為一個補充/實驗章節，包括文字處理以及其他內容。《Python核心程式設計（第3版）》適合具有一定經驗的Python開發人員閱讀。4、利用Python進行資料分析《利用Python進行資料分析》是2013年機械工業出版社出版的軟硬體開發類圖書，作者是麥金尼。講述了從pandas庫的資料分析工具開始利用高效能工具、matpIotlib、pandas的groupby功能等處理各種各樣的時間序列資料。5、Python零基礎入門學習這本書不錯，另外，除了書籍還可以多看看影片教程，比如你也可以到動力節點去看看。

Python是一種多功能語言。它經常用作Web應用程式的指令碼語言，嵌入到軟體產品中，以及人工智慧和系統任務管理。它既簡單又強大，非常適合初學者和專業程式設計師。

下面來看看書單。

Python核心程式設計第三版（中文版）

python核心程式設計第三版中文版PDF，python進階教程，包含正則，網路程式設計，資料庫程式設計，GUI，Django，爬蟲，雲計算假設等內容，實乃居家旅行，瘋狂寫碼，必備良書！

Python是一種不復雜但很健全的程式語言。它不光具備傳統編譯型程式設計語言強大的功能和複雜性，還在某種程度上具備比較簡單的指令碼和解釋型程式設計語言的易用性。該書向讀者介紹了這種語言的核心內容，並展示了Python語言可以完成哪些任務。其主要內容包括：語法和程式設計風格、Python語言的物件、Web程式設計、執行環境等。該書條理清晰、通俗易懂，是學習Python語言的最好教材及參考手冊。, 所附光碟包括Python語言最新的三個版本及書中示例程式碼。

Python學習手冊 第4版（中文版）

Google和YouTube由於PythonF的高可適應性、易於維護以及適合於快速開發而採用它。《Python學習手冊（第4版）》將幫助你使用Python編寫出高質量、高效的並且易於與其他語言和工具整合的程式碼。《Python學習手冊（第4版）》根據Python專家MarkLutz的著名培訓課程編寫而成，是易於掌握和自學的Python教程。

《Python學習手冊（第4版）》每一章都對Python語言的關鍵內容做單獨講解，並且配有章首習題，便於你學習新的技能並鞏固加深自己的理解。書中配有大量註釋的示例以及圖表，它們都將幫助你輕鬆地學習Python3．0。

《Python學習手冊（第4版）》學習Python的主要內建物件型別：數字、列表和字典。使用Python語句建立和處理物件，並且學習Python的通用語法模型。使用函式構造和重用程式碼，函式是Python的基本過程工具。學習Python模組：封裝語句、函式以及其他工具，以便構建較大的元件。學習Python的面向物件程式設計工具，用於組織程式程式碼。學習異常處理模型，以及用於編寫較大程式的開發工具。瞭解高階Python工具，如裝飾器、描述器、元類和Unicode處理等。

Python演算法教程

Python是一種面向物件、解釋型計算機程式設計語言，其應用領域非常廣泛，包括資料分析、自然語言處理、機器學習、科學計算以及推薦系統構建等。

Python演算法教程用Python語言來講解演算法的分析和設計。本書主要關注經典的演算法，但同時會為讀者理解基本演算法問題和解決問題打下很好的基礎。全書共11章。分別介紹了樹、圖、計數問題、歸納遞迴、遍歷、分解合併、貪心演算法、複雜依賴、Dijkstra演算法、匹配切割問題以及困難問題及其稀釋等內容。本書在每一章結束的時候均有練習題和參考資料，這為讀者的自我檢查以及進一步學習提供了較多的便利。在全書的結尾，給出了練習題的提示，方便讀者進行查漏補缺。

本書概念和知識點講解清晰，語言簡潔。本書適合對Python演算法感興趣的初中級使用者閱讀和自學，也適合高等院校的計算機系學生作為參考教材來閱讀。

程式設計小白的第一本 Python入門書

為了能讓更多的程式設計小白輕鬆地入門程式設計，把高效學習法結合 Python 中的核心知識，寫成了這本書。隨意翻上幾頁，你就會發現這本書和其他程式設計書的不同，其中有大量的視覺化場景幫你理解概念，穿插了若干有趣的小專案，最重要的是，這本書是為零基礎小白而設計的。

既然笨辦法不能學會 Python，那麼決定用一種聰明方法來學，為自己創造學習的捷徑。這種高效學習法的核心在於：

1、精簡：學習最核心的關鍵知識；

2、理解：運用類比、視覺化的方法來理解這些核心知識；

3、實踐：構建自己的知識體系之後，再透過實踐去逐漸完善知識體系。

不寫字典式的知識體系，有些程式設計書像字典一樣，各種細枝末節的知識都涵蓋在內。正如不應該讓小孩拿著字典學漢語，也不應該讓初學者拿著這樣的厚書學程式設計。在漢語中，掌握常見的1500-2000個字就能看懂80%的文字。在程式設計中，同樣有著最核心的關鍵知識。先用這些關鍵的知識構建你的知識體系會讓學習效率加速，這是比一開始就鑽到各種細枝末節裡面更好的學習方式。這是精簡的意義。

演算法與資料結構-Python版（北大內部教材）

21世紀以來，Python已經發展成為世界上受歡迎的程式語言之一，使用非常廣泛。由於其各方面的優點，Python正在被世界上越來越多的大學用作**門程式設計課程的語言，更多學校把它作為後續或者選修課程的內容。國內也開始出現這種情況。作者從幾年前開始基於Python語言講授資料結構課程，本書基於作者的教學經驗和體會編寫而成。

本書加強了一些目前程式設計實踐領域特別關注的內容，包括程式和資料結構設計中的安全性問題、正則表示式的概念和使用等。書中提供了大量程式設計練習題，特別關注資料結構的設計和實現技術，以及實際應用中各方面的問題。

用Python寫網路爬蟲

作為一種便捷地收集網上資訊並從中抽取出可用資訊的方式，網路爬蟲技術變得越來越有用。使用Python這樣的簡單程式語言，你可以使用少量程式設計技能就可以爬取複雜的網站。

《用Python寫網路爬蟲》作為使用Python來爬取網路資料的傑出指南，講解了從靜態頁面爬取資料的方法以及使用快取來管理伺服器負載的方法。此外，本書還介紹瞭如何使用AJAX URL和Firebug擴充套件來爬取資料，以及有關爬取技術的更多真相，比如使用瀏覽器渲染、管理cookie、透過提交表單從受驗證碼保護的複雜網站中抽取資料等。本書使用Scrapy建立了一個高階網路爬蟲，並對一些真實的網站進行了爬取。

《用Python寫網路爬蟲》介紹瞭如下內容：

透過跟蹤連結來爬取網站；

使用lxml從頁面中抽取資料；

構建執行緒爬蟲來並行爬取頁面；

將下載的內容進行快取，以降低頻寬消耗；

解析依賴於JavaScript的網站；

與表單和會話進行互動；

解決受保護頁面的驗證碼問題；

對AJAX呼叫進行逆向工程；

使用Scrapy建立高階爬蟲。

本書是為想要構建可靠的資料爬取解決方案的開發人員寫作的，本書假定讀者具有一定的Python程式設計經驗。當然，具備其他程式語言開發經驗的讀者也可以閱讀本書，並理解書中涉及的概念和原理。