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零基礎小白學Python編程要看哪些書?
1.《”笨辦法”學Python》
推薦理由：本書是一本python入門書籍，比較適合沒有計算機、編程基礎，但是對python感興趣的小白學習使用。
這本書是以習題的方式一步一步引導讀者了解、學習python，從簡單的打印一直講到完整項目的實踐，讓初學者從基礎的python知識入手，最終體驗到軟件開發的基本過程。
2. 《Python學習手冊》
《Python學習手冊》解釋詳細，案例豐富;關於全面詳細地對python語言進行講解，循序漸進又不斷重複，同時對於python語言的機制和原理也做了詳細介紹;除此之外，還包含編程實踐、設計和高級主題。讀者通過這本書可以迅速高效地精通核心python語言基礎，從而可以在所從事的任何應用領域中使用它。
3. 《Python編程快速上手——讓繁瑣工作自動化》
這本書致力於教會大家利用Python ，快速高效地完成工作。
這本書會一步一步地引導大家完成每個技能的學習，並教你如何利用學到的新技能來實現工作任務的自動化。即使沒有編程基礎，也可以通過這本書的學習，來掌握python的技能，讓自己從繁瑣重複的工作中解脫出來。在入門階段，大家可以先利用這些小功能來體會一下Python帶來的便利。
4. 《Python基礎教程 第3版》
主要是針對python
3進行講解，包括了python程序設計的各方面知識,而且按照實際項目開發的步驟，向讀者提供了10個非常具有實際應用意義的python項目的開發過程，供讀者練習，讓讀者學會舉一反三，進一步體會python代碼功能。
好用的python入門書籍
推薦的幾本Python入門自學到精通必看的書籍吧~
1、《“笨辦法”學Python》
為什麼把它作為推薦給Python入門自學者的第一本書？因為它足夠有趣吸引人。一開始我們都是憑着興趣學習的，如果在剛剛開始學習的時候，就看深奧難讀的書，很容易就從入門到放棄。而且這本書里每一章知識講完後，都會配有相應的練習小題，幫助初學者在學中練，練中學，進一步鞏固相關知識點。總之，這本書以習題的方式引導學習者一步一步學習編程，從簡單的打印一直講授到完整項目的實現，讓初學者從基礎的編程技術入手，最終體驗到軟件開發的基本過程。可以說，這本書是零基礎入門Python的不二之選！
2、《Python快速編程入門》
這本書是一本Python基礎教程，因此全部內容定位於Python的基本知識、語法、函數、面向對象等基礎性內容。在夯實基礎後，該書後一章設置了遊戲開發的綜合訓練，幫助初學者更好掌握相關知識。除此之外，本書附有配套視頻、源代碼、習題、教學課件等資源。總之， 本書既可作為高等院校本、專科計算機相關專業的程序設計課程教材，也可作為Python編程基礎的學習教材，是一本適合廣大編程開發初學者的入門級教材。
3、《Python高手之路(第3版) 》
本書不適合零基礎學習者，適合有一定Python基礎的學習者閱讀。因為該書完全從實戰的角度出發，介紹了需要系統掌握的Python知識。更為難得的是，本書結合了Python在OpenStack中的應用進行講解，非常具有實戰指導意義。此外，本書還涉及了很多高級主題，如性能優化、插件化結構的設計與架構、Python 3的支持策略等。因此，本書適合初中級層次的Python程序員閱讀和參考。
4、《Python算法教程》
本書最大的優點簡單概括起來就是知識點清晰，語言簡潔。書中用Python語言來講解算法的分析和設計，主要關注經典的算法，幫助讀者理解基本算法問題和解決問題打下很好的基礎。本書概念和知識點講解清晰，語言簡潔，因此適合對Python算法感興趣的初中級用戶閱讀和自學，也適合高等院校的計算機系學生作為參考教材來閱讀。
5、《Python核心編程（第3版）》
本書涵蓋了成為一名技術全面的Python開發人員所需的一切內容，因此是每個想要精通Python的工程師必須要學習和了解的內容。在本書中，Python開發人員兼企業培訓師Wesley Chun會幫助學習者將Python技能提升到更高的水平。而且書中講解了應用開發相關的多個領域，可以幫助讀者立即應用到項目開發中。
6、《精通Python自然語言處理》
眾做周知，自然語言處理是計算語言學和人工智能之中與人機交互相關的領域之一。本書是學習自然語言處理的一本綜合學習指南，該書介紹了如何用Python實現各種NLP任務，以幫助讀者創建基於真實生活應用的項目。全書共10章，分別涉及字符串操作、統計語言建模、形態學、詞性標註、語法解析、語義分析、情感分析、信息檢索、語篇分析和NLP系統評估等主題。本書適合熟悉Python語言並對自然語言處理開發有一定了解和興趣的讀者閱讀參考。
以上就是推薦的Python入門到精通的所有書籍，相信總有一本適合你。但想要快速入門Python開發，僅靠看書怎麼夠，畢竟編程最重要的就是練習。
Python自學可以看什麼書
Python自學書籍推薦：《簡明python教程》、《Python核心編程 第二版》、《Python核心編程 第三版》、《Python標準庫》。
可以按照這個順序學習
1、《簡明python教程》，書不厚，非常適合0基礎的人自學入門用。不厚的優點就是上手快，提高自信，適合快速學習，但缺點就是知識點不全，很多細節都沒有介紹。
2、《Python核心編程 第二版》，注意看，是第二版，該書大而全，介紹的很細，書也很厚。650頁。 並列的書還有《Python學習手冊 第四版》書中不厭其煩的介紹各種知識，是不厭其煩，只有閑作者墨跡，而沒有看不懂的。非常適合入門深入學習。
3、《Python核心編程 第三版》，介紹很多高級知識，書也很厚。屬於進階讀物。
4、《Python標準庫》，介紹很多庫的使用，適合作為工具書使用，速查各種庫的使用和知識。
還有很多很多擴展的讀物，包括網絡編程、GUI編程、WEB開發等等。
推薦課程：Python 基礎入門教程
零基礎學習python的書有哪些
先說幾句廢話：學習從來都是自己的事，跟其他人，沒有任何關係，至於學到什麼程度，那就要問自己的內心。
不管你學習什麼新東西，都必須牢記一條，基礎必須夯實牢，因為基礎能夠決定你能走多遠。所以，學習Python也需要你靜下心來好好
的掌握一下它的基礎知識。下面推薦幾本python入門的書籍。
《Python學習手冊：第3版》
《Python學習手冊(第3版)》講述了：Python可移植、功能強大、易於使用，是編寫獨立應用程序和腳本應用程序的理想選擇。無論你是剛接觸編程或者剛接觸Python，通過學習《Python學習手冊(第3版)》，你可以迅速高效地精通核心Python語言基礎。讀完《Python學習手冊(第3版)》，你會對這門語言有足夠的了解，從而可以在你所從事的任何應用領域中使用它。
《Python學習手冊(第3版)》包括：
類型和操作——深入討論Python主要的內置對象類型：字符串、數字、列表和字典等。
語句和語法——在Python中輸入代碼來建立並處理對象，以及Python一般的語法模型。
函數——Python基本的面向過程工具，用於組織代碼和重用。
模塊——封裝語句、函數以及其他工具，從而可以組織成較大的組件。
類和OOP——Python可選的面向對象編程工具，可用於組織程序代碼從而實現定製和重用。
異常和工具——異常處理模型和語句，並介紹編寫更大程序的開發工具。
《Python編程 從入門到實戰》
本書中涵蓋的內容是比較精簡的，沒有艱深晦澀的概念，最重要的是每個小結都附帶有”動手試一試”環節，學編程最佳的方式就是多動手、多動腦。
很多初學者看完書之後不知道下一步怎麼辦，快速提高編程能力的最佳途徑就是做項目，而這本書巧妙地安排了三個實踐項目，一個遊戲、一個Web和一個數據可視化項目，如果你跟着教程把項目做下來，相信你的編程功底絕對會上升一個層次。
本書還專門安排了一個章節是講單元測試，會寫單元測試是初級程序員進階到高級程序員的必備技能。
《“笨辦法”學Python（第3版）》
是一本Python入門書籍，適合對計算機了解不多，沒有學過編程，但對編程感興趣的初學者使用。這本書結構非常簡單，其中覆蓋了輸入/輸出、變量和函數三個主題，以及一些比較高級的話題，如條件判斷、循環、類和對象、代碼測試及項目的實現等。每一章的格式基本相同，以代碼習題開始，按照說明編寫代碼，運行並檢查結果，然後再做附加練習。這本書以習題的方式引導讀者一步一步學習編程，從簡單的打印一直講授到完整項目的實現，讓初學者從基礎的編程技術入手，最終體驗到軟件開發的基本過程。本書對於零基礎的小白更加友善，比較適合起步編程，是作為Python入門的不二之選！
最後，在此提醒大家，無論學習哪一門語言，都要實際動手敲起來，切勿Ctrl+c、Ctrl+v，在不斷的試錯過程中，提升自己解決問題的能
和編程能力，才能在編程的道路上越走越遠！
0基礎自學python，有入門書籍推薦下么
AlphaGo 都在使用的 Python 語言，是最接近 AI 的編程語言。
教育部考試中心近日發布了“關於全國計算機等級（NCRE）體系調整”的通知，決定自2018年3月起，在全國計算機二級考試中加入了“Python語言程序設計”科目。
9個月前，浙江省信息技術課程改革方案已經出台，Python確定進入浙江省信息技術教材，從2018年起浙江省信息技術教材編程語言將會從vb更換為Python。
小學生都開始學Python了，天吶擼，學習Python看完這些准沒錯。
安利一波書單
Python入門
《Python編程快速上手——讓繁瑣工作自動化》
作者： 【美】Al Sweigart（斯維加特）
Python3編程從入門到實踐
亞馬遜暢銷Python編程圖書
本書是一本面向實踐的Python編程實用指南。本書不僅介紹了Python語言的基礎知識，而且還通過項目實踐教會讀者如何應用這些知識和技能。本書的第一部分介紹了基本Python編程概念，第二部分介紹了一些不同的任務，通過編寫Python程序，可以讓計算機自動完成它們。第二部分的每一章都有一些項目程序，供讀者學習。每章的末尾還提供了一些習題和深入的實踐項目，幫助讀者鞏固所學的知識，附錄部分提供了所有習題的解答。
《“笨辦法”學Python（第3版）》
作者： 【美】Zed A. Shaw
《“笨辦法”學Python(第3版)》是一本Python入門書籍，適合對計算機了解不多，沒有學過編程，但對編程感興趣的讀者學習使用。這本書以習題的方式引導讀者一步一步學習編程，從簡單的打印一直講到完整項目的實現，讓初學者從基礎的編程技術入手，最終體驗到軟件開發的基本過程。
《“笨辦法”學Python(第3版)》結構非常簡單，共包括52個習題，其中26個覆蓋了輸入/輸出、變量和函數三個主題，另外26個覆蓋了一些比較高級的話題，如條件判斷、循環、類和對象、代碼測試及項目的實現等。每一章的格式基本相同，以代碼習題開始，按照說明編寫代碼，運行並檢查結果，然後再做附加練習。
《Python編程初學者指南》
作者： 【美】Michael Dawson
《Python編程初學者指南》嘗試以輕鬆有趣的方式來幫助初學者掌握Python語言和編程技能。全書共12章，每一章都會用一個完整的遊戲來演示其中的關鍵知識點，並通過編寫好玩的小軟件這種方式來學習編程，引發讀者的興趣，降低學習的難度。每章最後都會對該章的知識點進行小結，還會給出一些小練習讓讀者試試身手。作者很巧妙的將所有編程知識嵌入到了這些例子中，真正做到了寓教於樂。
《數據結構（Python語言描述）》
作者： 【美】Kenneth A. Lambert（蘭伯特）
在計算機科學中，數據結構是一門進階性課程，概念抽象，難度較大。Python語言的語法簡單，交互性強。用Python來講解數據結構等主題，比C語言等實現起來更為容易，更為清晰。
本書第1章簡單介紹了Python語言的基礎知識和特性。第2章到第4章對抽象數據類型、數據結構、複雜度分析、數組和線性鏈表結構進行了詳細介紹，第5章和第6章重點介紹了面向對象設計的相關知識、第5章包括接口和實現之間的重點差異、多態以及信息隱藏等內容，第6章主要講解繼承的相關知識，第7章到第9章以棧、隊列和列表為代表，介紹了線性集合的相關知識。第10章介紹了各種樹結構，第11章講解了集和字典的相關內容，第12章介紹了圖和圖處理算法。每章最後，還給出了複習題和案例學習，幫助讀者鞏固和思考。
像計算機科學家一樣思考Python》
作者： 【美】Allen B. Downey
本書按照培養讀者像計算機科學家一樣的思維方式的思路來教授Python語言編程。全書貫穿的主體是如何思考、設計、開發的方法，而具體的編程語言，只是提供一個具體場景方便介紹的媒介。並不是一本介紹語言的書，而是一本介紹編程思想的書。和其他編程設計語言書籍不同，它不拘泥於語言細節，而是嘗試從初學者的角度出發，用生動的示例和豐富的練習來引導讀者漸入佳境。
Python進階
Python高級編程（第2版）》
作者： 【波蘭】Michał Jaworski（賈沃斯基） , 【法】Tarek Ziadé（萊德）
本書基於Python 3.5版本進行講解，通過13章的內容，深度揭示了Python編程的高級技巧。本書從Python語言及其社區的現狀開始介紹，對Python語法、命名規則、Python包的編寫、部署代碼、擴展程序開發、管理代碼、文檔編寫、測試開發、代碼優化、並發編程、設計模式等重要話題進行了全面系統化的講解。
本書適合想要進一步提高自身Python編程技能的讀者閱讀，也適合對Python編程感興趣的讀者參考學習。全書結合典型且實用的開發案例，可以幫助讀者創建高性能的、可靠且可維護的Python應用。
《Python高性能編程》
作者： 【美】 戈雷利克 （Micha Gorelick） , 歐日沃爾德（Ian Ozsvald）
本書共有12章，圍繞如何進行代碼優化和加快實際應用的運行速度進行詳細講解。本書主要包含以下主題：計算機內部結構的背景知識、列表和元組、字典和集合、迭代器和生成器、矩陣和矢量計算、並發、集群和工作隊列等。最後，通過一系列真實案例展現了在應用場景中需要注意的問題。
本書適合初級和中級Python程序員、有一定Python語言基礎想要得到進階和提高的讀者閱讀
《Python極客項目編程》
作者： 【美】Mahesh Venkitachalam
Python是一種解釋型、面向對象、動態數據類型的高級程序設計語言。通過Python編程，我們能夠解決現實生活中的很多任務。
本書通過14個有趣的項目，幫助和鼓勵讀者探索Python編程的世界。全書共14章，分別介紹了通過Python編程實現的一些有趣項目，包括解析iTunes播放列表、模擬人工生命、創建ASCII碼藝術圖、照片拼接、生成三維立體圖、創建粒子模擬的煙花噴泉效果、實現立體光線投射算法，以及用Python結合Arduino和樹莓派等硬件的電子項目。本書並不介紹Python語言的基礎知識，而是通過一系列不簡單的項目，展示如何用Python來解決各種實際問題，以及如何使用一些流行的Python庫。
《Python核心編程（第3版）》
作者： 【美】Wesley Chun（衛斯理 春）
本書是經典暢銷圖書《Python核心編程（第二版）》的全新升級版本，總共分為3部分。第1部分講解了Python的一些通用應用，包括正則表達式、網絡編程、Internet客戶端編程、多線程編程、GUI編程、數據庫編程、Microsoft Office編程、擴展Python等內容。第2部分講解了與Web開發相關的主題，包括Web客戶端和服務器、CGI和WSGI相關的Web編程、Diango Web框架、雲計算、高級Web服務。第3部分則為一個補充/實驗章節，包括文本處理以及一些其他內容。
本書適合具有一定經驗的Python開發人員閱讀。
Python機器學習——預測分析核心算法》
作者： 【美】Michael Bowles（鮑爾斯）
在學習和研究機器學習的時候，面臨令人眼花繚亂的算法，機器學習新手往往會不知所措。本書從算法和Python 語言實現的角度，幫助讀者認識機器學習。
本書專註於兩類核心的“算法族”，即懲罰線性回歸和集成方法，並通過代碼實例來展示所討論的算法的使用原則。全書共分為7 章，詳細討論了預測模型的兩類核心算法、預測模型的構建、懲罰線性回歸和集成方法的具體應用和實現。
《Python機器學習實踐指南》
作者： 【美】Alexander T. Combs
機器學習是近年來漸趨熱門的一個領域，同時Python 語言經過一段時間的發展也已逐漸成為主流的編程語言之一。本書結合了機器學習和Python 語言兩個熱門的領域，通過利用兩種核心的機器學習算法來將Python 語言在數據分析方面的優勢發揮到極致。
全書共有10 章。第1 章講解了Python 機器學習的生態系統，剩餘9 章介紹了眾多與 機器學習相關的算法，包括各類分類算法、數據可視化技術、推薦引擎等，主要包括機器學習在公寓、機票、IPO 市場、新聞源、內容推廣、股票市場、圖像、聊天機器人和推薦引擎等方面的應用。
《精通Python自然語言處理》
作者： 【印度】Deepti Chopra , Nisheeth Joshi , Iti Mathur
自然語言處理是計算語言學和人工智能之中與人機交互相關的領域之一。
本書是學習自然語言處理的一本綜合學習指南，介紹了如何用Python實現各種NLP任務，以幫助讀者創建基於真實生活應用的項目。全書共10章，分別涉及字符串操作、統計語言建模、形態學、詞性標註、語法解析、語義分析、情感分析、信息檢索、語篇分析和NLP系統評估等主題。
本書適合熟悉Python語言並對自然語言處理開發有一定了解和興趣的讀者閱讀參考。
Python數據科學指南》
作者： 【印度】Gopi Subramanian（薩伯拉曼尼安）
60多個實用的開發技巧，幫你探索Python及其強大的數據科學能力
Python作為一種高級程序設計語言，憑藉其簡潔、易讀及可擴展性日漸成為程序設計領域備受推崇的語言，並成為數據科學家的首選之一。
本書詳細介紹了Python在數據科學中的應用，包括數據探索、數據分析與挖掘、機器學習、大規模機器學習等主題。每一章都為讀者提供了足夠的數學知識和代碼示例來理解不同深度的算法功能，幫助讀者更好地掌握各個知識點。
本書內容結構清晰，示例完整，無論是數據科學領域的新手，還是經驗豐富的數據科學家都將從中獲益。
《用Python寫網絡爬蟲》
作者： 【澳】Richard Lawson（理查德 勞森）
本書講解了如何使用Python來編寫網絡爬蟲程序，內容包括網絡爬蟲簡介，從頁面中抓取數據的三種方法，提取緩存中的數據，使用多個線程和進程來進行並發抓取，如何抓取動態頁面中的內容，與表單進行交互，處理頁面中的驗證碼問題，以及使用Scarpy和Portia來進行數據抓取，並在最後使用本書介紹的數據抓取技術對幾個真實的網站進行了抓取，旨在幫助讀者活學活用書中介紹的技術。
本書適合有一定Python編程經驗，而且對爬蟲技術感興趣的讀者閱讀。
《貝葉斯思維：統計建模的Python學習法》
作者： 【美】Allen B. Downey
這本書幫助那些希望用數學工具解決實際問題的人們，僅有的要求可能就是懂一點概率知識和程序設計。而貝葉斯方法是一種常見的利用概率學知識去解決不確定性問題的數學方法，對於一個計算機專業的人士，應當熟悉其應用在諸如機器翻譯，語音識別，垃圾郵件檢測等常見的計算機問題領域。
Python自然語言處理》
作者： 【美】Steven Bird , Ewan Klein , Edward Loper
自然語言處理(Natural Language Processing，NLP)是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向。它研究能夠實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法，涉及所有用計算機對自然語言進行的操作。
《Python自然語言處理》是自然語言處理領域的一本實用入門指南，旨在幫助讀者學習如何編寫程序來分析書面語言。《Python自然語言處理》基於Python編程語言以及一個名為NLTK的自然語言工具包的開源庫，但並不要求讀者有Python編程的經驗。全書共11章，按照難易程度順序編排。第1章到第3章介紹了語言處理的基礎，講述如何使用小的Python程序分析感興趣的文本信息。第4章討論結構化程序設計，以鞏固前面幾章中介紹的編程要點。第5章到第7章介紹語言處理的基本原理，包括標註、分類和信息提取等。第8章到第10章介紹了句子解析、句法結構識別和句意表達方法。第11章介紹了如何有效管理語言數據。後記部分簡要討論了NLP領域的過去和未來。
本書的實踐性很強，包括上百個實際可用的例子和分級練習。可供讀者用於自學，也可以作為自然語言處理或計算語言學課程的教科書，還可以作為人工智能、文本挖掘、語料庫語言學等課程的補充讀物。
Python數據分析》
作者： 【印尼】Ivan Idris
Python是一種多范型編程語言，既適用於面向對象的應用開發，又適合函數式設計模式。Python已經成為數據科學家進行數據分析、可視化以及機器學習的一種理想編程語言，它能幫助你快速提升工作效率。
本書將會帶領新手熟悉Python數據分析相關領域的方方面面，從數據檢索、清洗、操作、可視化、存儲到高級分析和建模。同時，本書着重講解一系列開源的Python模塊，諸如NumPy、SciPy、matplotlib、pandas、IPython、 Cython、scikit-learn和NLTK等。此外，本書還介紹了數據可視化、信號處理、時間序列分析、數據庫、預測性分析和機器學習等主題。通過閱讀本書，你將華麗變身數據分析高手。
原創文章，作者：小藍，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-hant/n/152861.html
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