求推薦python書籍,學python書籍推薦

本文目錄一覽：

• 1、Python 從入門到精通推薦看哪些書籍呢？
• 2、入門python有什麼好的書籍推薦？
• 3、學python看什麼書

Python 從入門到精通推薦看哪些書籍呢？

          本人是一名大學生，在我的大學期間。我輔修了人工智慧這門課。在人工智慧這門課中有一門課程是 Python 從入門到精通，在這裡我為大家推薦幾本有助於python學習的書籍。下面是我 Python 從入門到精通 課程學習的結課證明。

            學習Python推薦用書：《Python程序設計》《數據科學導論：Python語言實現》《Python數據挖掘：概念、方法與實踐》《Python3智能數據分析快速入門》《Python爬蟲開發與項目實戰》。

（一）《Python程序設計》(原書第2版)

           推薦語：本書介紹Python的基礎知識，旨在幫助學生首先掌握概念，之後通過步驟完備的實例培養學生的問題求解能力。這一版採用Python3，並對全書結構進行了優化，既可作為門程序設計課的入門教材，也可供Python愛好者自學參考。

（二）、《數據科學導論：Python語言實現》(原書第2版)

        推薦語：本書首先介紹如何設置基本的數據科學工具箱，然後帶你進入數據改寫和預處理階段，這一部分主要是闡明所有與核心數據科學活動相關的數據分析過程，如數據載入、轉換、修復以及數據探索和處理等。

      通過主要的機器學習演算法、圖形分析技術，以及所有易於表現結果的可視化工具，實現對數據科學的概述。

（三）、《Python數據挖掘：概念、方法與實踐》

        推薦語：本書使用Python編程語言和基於項目的方法介紹多種常被忽視的數據挖掘概念，如關聯規則、實體匹配、網路分析、文本挖掘和異常檢測。

每個章節都全面闡述某種特定數據挖掘技術的基礎知識，提供替代方案以評估其有效性，並用真實的數據實現該技術，幫助你「知其然，知其所以然」，從而邁向數據挖掘專家的道路。

（四）、《Python3智能數據分析快速入門》

       推薦語：本書假設你有一定的數據分析基礎，但是沒有Python和AI基礎，為了幫助你快速掌握智能數據分析需要的技術和方法，書中有針對性地講解了Python和AI中必須要掌握的知識點，內容由淺入深，循序漸進。

從環境配置、基本語法、基礎函數到第三方庫的安裝與使用，對各個操作步驟、函數、工具、代碼示例等的講解非常詳盡，確保所有滿足條件的讀者都能快速入門。

（五）、《Python爬蟲開發與項目實戰》

        推薦語：零基礎學習爬蟲技術，從Python和Web前端基礎開始講起，由淺入深，包含大量案例，實用性強。

入門python有什麼好的書籍推薦？

適合初學者的最佳Python書籍：

1、《Python編程：從入門到實踐》

埃里克·馬瑟斯的這本《Python編程：從入門到實踐》是一本快速，全面的Python語言入門教程，適合初學者，他們希望學習Python編程並能夠編寫出有用的程序。本書旨在讓讀者快速上手編寫真正的程序。本書也適用於對語言有模糊理解並希望在嘗試Python編程之前了解其知識的程序員。

2、《Head-First Python (2nd edition)》

如果你想要學習Python編程的基礎知識，並且不想要看一堆乏味難懂的書籍和教程。那麼Paul Barry的《Head First Python》就是你的不二之選，它將幫助你快速掌握Python編程的基礎知識，並使用內置函數和數據結構。然後，本書將幫助你構建自己的Web應用程序，異常處理，數據爭論和其他概念。

3、《＂笨方法」學Python》

這本書結構很簡單，是52個習題的集合。你必須認真閱讀這些習題的代碼並準確輸入，然後你還得修復代碼中的Bug，以便更好地理解並觀察程序的運行情況。在這個過程中，你將了解軟體是如何工作的，好的程序看起來是什麼樣子，怎樣閱讀、編寫、思考代碼，以及如何用專業程序員的技巧來找出並修正錯誤。

學python看什麼書

Python 從入門到精通推薦看的書籍：

基礎篇：

1.《笨方法學Python》。《笨方法學Python》的英文版，最初的幾章有點枯燥，但如果把書裡面所有代碼都敲一遍，確實能夠把基礎打好。

2.《Python學習手冊》。

這種外國人寫的書，都有共同的特點，特別詳細，每個知識點給你解釋透透的，看的時候可以當作一個字典來翻，這本書確實是面向初學者的。

進階篇：

1.《流暢的python》。

這本書的作者水平有點高，洋洋洒洒寫了這麼厚一本，關鍵是讀的時候啊，感覺到處都有收穫。前面幾章是關於數據結構的，用上合適的數據結構，可以讓代碼更簡潔，也可以讓代碼執行得更有效率。

2.《Python Cookbook》。

又是一本大部頭著作，圖靈的書真的挺好，缺點就是太厚了。cookbook類的書呢，大體遵循的規律是，面對那一個一個具體的問題，我們該怎麼辦。有點類似QA，實操性拉滿。這本書還把不同的問題給你分門別類了，查起來挺方便。看過後對於代碼質量的提升，很有幫助。

就業篇：

在就業篇里就需要分方向了。就業通常只學習python語法是不夠的，還得掌握具體的學科知識。

1.web方向：

(1)《Flask Web開發》。

公司如果用python做web大多是初創的，大多用了flask，因為flask是一個小而美的框架，積累了大量第三方庫，值得一學。

(2)《精通Django 3 Web開發》。

2.人工智慧方向：

(1)《深度學習》。

深度學習挺有名的書，理論深度足夠。俗稱「花書」。

(2)《利用Python進行數據分析》。

用python做數據分析就得讀這本。