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python书籍推荐有：《Python编程：从入门到实践》《Head-First Python(2nd edition)》《“笨方法”学Python》《Python程序设计（第3版）》《像计算机科学家一样思考Python（第2版）》。
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一、《Python编程：从入门到实践》
埃里克·马瑟斯的这本《Python编程：从入门到实践》是一本快速，全面的Python语言入门教程，适合初学者，他们希望学习Python编程并能够编写出有用的程序。本书旨在让读者快速上手编写真正的程序。本书也适用于对语言有模糊理解并希望在尝试Python编程之前了解其知识的程序员。
在学习本书时，将学习使用Numpy和matplotlib等库和工具，并使用数据创建令人惊叹的可视化效果。还将了解2D游戏和Web应用程序背后的思想以及如何创建它们。
二、《Head-First Python(2nd edition)》
如果想要学习Python编程的基础知识，并且不想要看一堆乏味难懂的书籍和教程。那么Paul Barry的《Head First Python》就是不二之选。作者是Paul Barry，是一位讲师。在进入学术界之前，他在IT行业工作了十多年。他是许多著名编程书籍的作者。
三、《“笨方法”学Python》
这本书结构很简单，是52个习题的集合。在这个过程中，了解软件是如何工作的，好的程序看起来是什么样子，怎样阅读、编写、思考代码，以及如何用专业程序员的技巧来找出并修正错误。
本书通过安装完整的Python环境开始，接着教如何编写优化的代码。然后，本书讨论了基础数学，变量，字符串，文件，循环，程序设计和数据结构等主题。本书非常适合想通过语言的核心来学习Python编程的初学者。
四、《Python程序设计（第3版）》
John Zelle的《Python程序设计》，与其把它当做Python编程的代码介绍，不如把它当做是一本关于编程艺术的介绍，这本书会介绍计算机科学、编程以及其他相关的概念，只是使用Python语言作为初学者的媒介，本书以最适合初学者的方式讨论，因此书中的概念是非常有趣并易于理解。
第三版中最显著的变化就是几乎删除了所有python eval的使用，并增加了一个讨论其缺点的部分，最新版本还使用了新的图形示例。
五、《像计算机科学家一样思考Python（第2版）》
本书按照培养读者像计算机科学家一样的思维方式的思路来教授Python语言编程。作者从最基本的编程概念开始讲起，包括语言的语法和语义，而且每个编程概念都有清晰的定义，引领读者循序渐进地学习变量、表达式、语句、函数和数据结构。
此外，书中还探讨了如何处理文件和数据库，如何理解对象、方法和面向对象编程，如何使用调试技巧来修正语法、运行时和语义错误。本书是遵循GUN自由文档许可，可以被免费下载和打印，已经被翻译成西班牙语、意大利语、德语、捷克语、中文等。
基础篇
1.《笨方法学Python》
《笨方法学Python》的英文版，最初的几章有点枯燥，但如果把书里面所有代码都敲一遍，确实能够把基础打好。
2.《Python学习手册》
这种外国人写的书，都有共同的特点，特别详细，每个知识点给你解释透透的，看的时候可以当作一个字典来翻，这本书确实是面向初学者的。
这本书的前几章是关于python语法的，最后几章是练习案例，但这些案例有点陈旧了，不做也罢。只是看前几章用来入门Python，那么这本书还是不错的。
这本书的前几章是关于python语法的，最后几章是练习案例，但这些案例有点陈旧了，不做也罢。只是看前几章用来入门Python，那么这本书还是不错的。
进阶篇
1.《流畅的python》
这本书的作者水平有点高，洋洋洒洒写了这么厚一本，关键是读的时候啊，感觉到处都有收获。前面几章是关于数据结构的，用上合适的数据结构，可以让代码更简洁，也可以让代码执行得更有效率。
2.《Python Cookbook》
又是一本大部头著作，图灵的书真的挺好，缺点就是太厚了。cookbook类的书呢，大体遵循的规律是，面对那一个一个具体的问题，我们该怎么办。有点类似QA，实操性拉满。这本书还把不同的问题给你分门别类了，查起来挺方便。看过后对于代码质量的提升，很有帮助。
就业篇
在就业篇里就需要分方向了。就业通常只学习python语法是不够的，还得掌握具体的学科知识。
1.web方向
(1)《Flask Web开发》
公司如果用python做web大多是初创的，大多用了flask，因为flask是一个小而美的框架，积累了大量第三方库，值得一学。
(2)《精通Django 3 Web开发》
2.人工智能方向
(1)《深度学习》
深度学习挺有名的书，理论深度足够。俗称“花书”。
(2)《利用Python进行数据分析》
用python做数据分析就得读这本。
读书破万卷，下笔如有神。这句古话说来是有道理的。学python推荐这些书籍，大家也可以先多去看看，这样对自己接下来的深入学习是十分有帮助的。
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Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多·范罗苏姆于1990 年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。
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本书一共12章，每一章都会用一个完整的 游戏 来演示其中的关键知识点，并通过编写好玩的小软件这种方式来学习编程，引发读者的兴趣，降低学习的难度。每章最后都会对该章的知识点进行小结，还会给出一些小练习让读者试试身手。作者很巧妙的将所有编程知识嵌入到了这些例子中，真正做到了寓教于乐。
《Python编程初学者指南》内容浅显易懂，示例轻松活泼，是国际畅销的Python初学者教程，适合对Python感兴趣的初级和中级读者。
二，Python编程快速上手
本书是一本面向实践的Python编程实用指南。这本书不仅是介绍Python语言的基础知识，而且还通过项目实践教会读者如何应用这些知识和技能。 书的首部分介绍了基本Python编程概念，第二部分介绍了一些不同的任务，通过编写Python程序，可以让计算机自动完成它们。第二部分的每一章都有一些项目程序，供读者学习。每章的末尾还提供了一些习题和深入的实践项目，帮助读者巩固所学的知识。附录部分提供了所有习题的解答。
本书适合缺乏编程基础的初学者。通过阅读本书，读者将能利用强大的编程语言和工具，并且会体会到Python编程的快乐。
三，Python编程快速上手(第2版)
在本书中，你将学习利用Python编程在几分钟内完成手动需要几小时的工作，无须事先具备编程经验。通过阅读本书，你会学习Python的基本知识， 探索 Python丰富的模块库，并完成特定的任务（例如，从网站抓取数据，读取PDF和Word文档等）。本书还包括有关输入验证的实现方法，以及自动更新CSV文件的技巧。一旦掌握了编程的基础知识，你就可以毫不费力地创建Python程序，自动化地完成很多繁琐的工作，包括:
① 在一个文件或多个文件中搜索并保存同类文本；
② 创建、更新、移动和重命名成百上千个文件和文件夹；
③ 下载搜索结果和处理Web在线内容；
④ 快速地批量化处理电子表格；
⑤ 拆分、合并PDF文件，以及为其加水印和加密；
⑥ 向特定人群发送提醒邮件和文本通知；
⑦ 同时裁剪、调整、编辑成千上万张图片。
四，Python编程
本书是一本针对所有层次的Python 读者而作的Python 入门书。全书分两部分：第一部分介绍用Python 编程所必须了解的基本概念，包括matplotlib、NumPy 和Pygal 等强大的Python 库和工具介绍，以及列表、字典、if 语句、类、文件与异常、代码测试等内容；第二部分将理论付诸实践，讲解如何开发三个项目，包括简单的Python 2D 游戏 开发如何利用数据生成交互式的信息图，以及创建和定制简单的Web 应用，并帮读者解决常见编程问题和困惑。
五，Python编程（第2版)
本书是针对所有层次Python读者而作的Python入门书。全书分两部分：第一部分介绍用Python编程所必须了解的基本概念，包括Matplotlib等强大的Python库和工具，以及列表、字典、if语句、类、文件与异常、代码测试等内容；第二部分将理论付诸实践，讲解如何开发三个项目，包括简单的2D 游戏 、利用数据生成交互式的信息图以及创建和定制简单的Web应用，并帮助读者解决常见编程问题和困惑。
第2版进行了全面修订，简化了Python安装流程，新增了f字符串、get()方法等内容，并且在项目中使用了Plotly库以及新版本的Django和Bootstrap，等等。
六，Python深度学习
本书由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦•肖莱（François Chollet）执笔，详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的 探索 实践，涉及计算机视觉、自然语言处理、生成式模型等应用。书中包含30多个代码示例，步骤讲解详细透彻。由于本书立足于人工智能的可达性和大众化，读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读。在学习完本书后，读者将具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力。
七，Python极客项目编程
本书包含了一组富有想象力的编程项目，它们将引导你用Python 来制作图像和音乐、模拟现实世界的现象，并与Arduino 和树莓派这样的硬件进行交互。你将学习使用常见的Python 工具和库，如numpy、matplotlib 和pygame等等。
八，Python神经网络编程
本书揭示神经网络背后的概念，并介绍如何通过Python实现神经网络。全书分为3章和两个附录。第1章介绍了神经网络中所用到的数学思想。第2章介绍使用Python实现神经网络，识别手写数字，并测试神经网络的性能。第3章带领读者进一步了解简单的神经网络，观察已受训练的神经网络内部，尝试进一步改善神经网络的性能，并加深对相关知识的理解。附录分别介绍了所需的微积分知和树莓派知识。
本书适合想要从事神经网络研究和 探索 的读者学习参考，也适合对人工智能、机器学习和深度学习等相关领域感兴趣的读者阅读。
九，趣学ython编程
《趣学python编程》是一本轻松、快速掌握python编程的入门读物。全书分为3部分，共18章。第1部分是第1章到第12章，介绍python编程基础知识，包括python的安装和配置、变量、字符串、列表、元组和字典、条件语句、循环语句函数和模块、类、内建函数和绘图，等等。第2部分是第13章和第14章，介绍如何用python开发实例 游戏 弹球。第3部分包括第15章到第18章，介绍了火柴人实例 游戏 的开发过程。
这本书语言轻松，通俗易懂，讲解由浅入深，力求将读者阅读和学习的难度降到最低。任何对计算机编程有兴趣的人或者首次接触编程的人，不论孩子还是成人，都可以通过阅读本书来学习python编程。
十，Python网络编程（第3版)
本书针对想要深入理解使用Python来解决网络相关问题或是构建网络应用程序的技术人员，结合实例讲解了网络协议、网络数据及错误、电子邮件、服务器架构和HTTP及Web应用程序等经典话题。具体内容包括：全面介绍Python3中最新提供的SSL支持，异步I/O循环的编写，用Flask框架在Python代码中配置URL，跨站脚本以及跨站请求伪造攻击网站的原理及保护方法，等等。
1、Python基础教程：是经典的Python入门教程书籍，本书层次鲜明，结构严谨。这本书既适合初学者夯实基础，又能帮助Python程序员提升技能，即使是Python方面的技术专家，也能从书里找到实用性极强的内容。
2、Python数据分析（Python for data analysis）：该书介绍了ipython 、notebook、Numpy、Scipy和Pandas包的使用等知识点，只要读者掌握了python的基本语法就可以学习，对于提升学习Python十分有效。
3、Python 3程序开发指南：讲述了构成Python语言的8个关键要素，分为不同章节对其进行了详尽的阐述，包括数据类型、控制结构与函数、模块、文件处理、调试、进程与线程、网络、数据库、正则表达式、GUI程序设计等各个方面。适合作为Python语言教科书使用。
4、Python数据分析与挖掘实战：本书的基础部分介绍的详细且全面，是一本Python入门书，在后段中的Demo也很贴近实战，并且介绍了使用Python进行数据挖掘的详细案例，数据和代码都可以下载，有极强的实用性。
5、Python Cookbook：本书介绍了Python在各个领域中的一些技巧和方法，从最基本的字符、文件序列、字典和排序，到进阶的面向对象编程、数据库和数据持久化、 XML处理和Web编程，再到高级和抽象的描述符、装饰器、元类、迭代器和生成器，均有涉及。
参考资料来源：百度百科-Python基础教程
参考资料来源：百度百科-Python数据分析
参考资料来源：百度百科-Python 3程序开发指南
参考资料来源：百度百科-Python数据分析与挖掘实战
参考资料来源：百度百科-Python Cookbook
