編程語言python入門電子書

① python是什麼編程語言

也許最初設計 Python 這種語言的人並沒有想到今天Python 會在工業和科研上獲得如此廣泛的使用。著名的自由軟體作者Eric Raymond 在他的文章《如何成為一名黑客》中，將Python 列為黑客應當學習的四種編程語言之一，並建議人們從Python 開始學習編程。這的確是一個中肯的建議，對於那些從來沒有學習過編程或者並非計算機專業的編程學習者而言，Python 是最好的選擇之一。Python 第一次學習Python，我只用了不到二十分鍾的時間，站在書店裡把一本教初學編程的人學習Python 的書翻了一遍。也是從那時起，我開始被這種神奇的語言吸引。 Python 可以用來開發symbian 上的東西。 易用與速度的完美結合Python 是一種用起來很方便的語言，很多初學Java 的人都會被 Java 的CLASSPATH 搞得暈頭轉向，花上半天的時間才搞明白原來是CLASSPATH 搞錯了自己的 Hello World 才沒法運行。用Python 就不會有這種問題，只要裝上就能直接用。 Python 是一種腳本語言，寫好了就可以直接運行，省去了編譯鏈接的麻煩，對於需要多動手實踐的初學者而言，也就是少了出錯的機會。而且Python 還有一種交互的方式，如果是一段簡單的小程序，連編輯器都可以省了，直接敲進去就能運行。Python 是一種清晰的語言，用縮進來表示程序的嵌套關系可謂是一種創舉，把過去軟性的編程風格升級為硬性的語法規定。再不需要在不同的風格間選擇、再不需要為不同的風格爭執。與 Perl 不同，Python 中沒有各種隱晦的縮寫，不需要去強記各種奇怪的符號的含義。Python 寫的程序很容易懂，這是不少人的共識。Python 是一種面向對象的語言，但它的面向對象卻不象C++那樣強調概念，而是更注重實用。不是為了體現對概念的完整支持而把語言搞得很復雜，而是用最簡單的方法讓編程者能夠享受到面向對象帶來的好處，這正是 Python 能像 Java、C#那樣吸引眾多支持者的原因之一。 Python 是一種功能豐富的語言，它擁有一個強大的基本類庫和數量眾多的第三方擴展，使得Python 程序員無需去羨慕Java 的JDK。Python 為程序員提供了豐富的基本功能使得人們寫程序時用不著一切最底層做起。說到這里，人們通常會用一種擔心：腳本語言通常很慢。腳本語言從運行的速度講的確會慢一些，但 Python 的速度卻比人們想像得快很多。雖然 Python 是一種腳本語言，但實際上也可以對它進行編譯，就象編譯Java 程序一樣將Python 程序編譯為一種特殊的ByteCode，在程序運行時，執行的是ByteCode，省去了對程序文本的分析解釋，速度自然提升很多。在用Java 編程是，人們崇尚一種Pure Java 的方式，除了虛擬機一切東西都用Java 編寫，無論是基本的數據結構還是圖形界面，而Pure Java 的SWING，卻成為無數Java 應用開發者的噩夢。Python 崇尚的是實用，它的整體環境是用C 來編寫的，很多基本的功能和擴展的模塊都是用 C/C++來編寫的，當執行這一部分代碼時，它的速度就是C 的速度。用Python 編寫的普通桌面程序，其啟動運行速度與用C 寫的程序差別不大。除了這些，通過一些第三方軟體包，用Python 編寫的源代碼還可以以類似JIT 的方式運行，而這可以大大提高Python 代碼的運行速度，針對不同類型的代碼，會有2 倍至100 倍不等的速度提升。 Python 是我見到過的語言中，在易用性和速度上結合的最完美的一個，通過喪失一點點經常可以忽略不計的運行速度從而獲得更高的編程效率，這就是我選擇Python 的原因。把精力放在要解決的問題上選擇一種合適的語言，才能讓你把有限的精力放到最需要解決的問題上。不同的語言有不同的作用，C 和匯編適合編寫系統軟體，如果用它們來編寫企業應用，恐怕沒幾個人能得心應手。我以前就碰到一個用匯編寫資料庫程序的哥，雖然最基本的功能完成了，但要增加個報表預覽什麼的，他就沒法應付了。聰明的程序員是用合適的工具去完成任務，想找一把萬能鑰匙是不太可能的。Python 的自動的垃圾回收機制是高級的編程語言的一種基本特性，用擁有這一功能的語言編程，程序員們通常不用去關心內存泄漏的問題，而當我們用 C/C++寫程序時，這卻是最重要的需要認真考慮卻又很容易出錯的問題之一。數據結構是程序構成的重要部分，鏈表、樹、圖這些在用C 編程時需要仔細表達的問題在Python 中簡單了很多。在Python 中，最基本的數據結構就是數組、序列和哈希表，用它們想要表達各種常見的數據結構是非常容易的。沒了定義指針、分配內存的任務，編程變得有趣了。CORBA 是一種高級的軟體體系結構，它是語言無關平台無關的。C++、Java 等語言都有CORBA 綁定，但與它們相比，Python 的 CORBA 綁定卻容易很多，因為在程序員看來，一個 CORBA 的類和 Python 的類用起來以及實現起來並沒有什麼差別。沒了復雜體系結構的困擾，用 Python 編寫CORBA 程序也變得容易了。好鋼要用在刀刃上，要想用有限的時間完成盡量多的任務，就要把各種無關的問題拋棄，而Python 恰恰提供了這種方法。跨平台又易擴展隨著Linux 的不斷成熟，越來越多的人轉到Linux 平台上工作，軟體的開發者自然就希望自己編寫的軟體可以在所有平台下運行。Java 一次編寫處處運行的口號使它成為跨平台的開發工具的典範，但其運行速度卻不被人們看好。實際上，幾乎所有的著名腳本語言都是跨平台的，Python 也不例外。Python 不僅支持各種Linux/Unix 系統，還支持Windows，甚至在Palm 上都可以運行 Python 的程序。一個程序想要跨平台工作，不僅僅需要語言本身能夠做到在平台之間兼容，在圖形化界面的時代，還需要有能跨平台工作的 Widget。Python 不僅支持老一些的 TK，還支持新的GTK+、QT 以及wxWidget，而這些Widgets 都可以在多個平台上工作。通過它們，程序員就可以編寫出漂亮的跨平台GUI 程序。Python 通常是運行在native 代碼與腳本代碼之間，程序員可以用 C/C++為 Python 編寫各種各樣的模塊，這不僅可以讓程序員以 Python 的方式使用系統的各種服務及用C/C++編寫的優秀函數庫和類庫，還可以大幅度提高Python 程序的速度。用C/C++編寫Python 的模塊並不復雜，而且為了簡化這一工作，人們還製作了不少工具用來協助這一工作。正是因為如此，現在各種常用的函數庫和類庫都有Python 語言的綁定，用 Python 可以做到的事情越來越多了。萬能鑰匙？Python 功能強大，但它卻不是萬能的。如果你要編寫操作系統或驅動程序，很顯然，Python 是做不到的。要寫軟體，沒有哪個工具是萬能的，現在之所以有那麼多的編程語言，就是因為不同的語言適合做不同的事情。因此，選擇適合自己的語言工具是最重要的。

② 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】AlSweigart（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】ZedA.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，從簡單的列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，最終體驗到軟體開發的基本過程。

《「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、變數辯姿者和函數三個主題，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】MichaelDawson

《Python編程初學者指南》嘗試以輕松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游戲來演示其中的關鍵知識點，並通過編寫好玩的小軟體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】KennethA.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語言的語法冊殲簡單，交互性強攜薯。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、復雜度分析、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章包括介面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演算法。每章最後，還給出了復習題和案例學習，幫助讀者鞏固和思考。

像計算機科學家一樣思考Python》

作者：【美】AllenB.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】Micha?Jaworski（賈沃斯基）,【法】TarekZiadé（萊德）

本書基於Python3.5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（MichaGorelick）,歐日沃爾德（IanOzsvald）

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】MaheshVenkitachalam

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、實現立體光線投射演算法，以及用Python結合Arino和樹莓派等硬體的電子項目。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】WesleyChun（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、網路編程、Internet客戶端編程、多線程編程、GUI編程、資料庫編程、MicrosoftOffice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客戶端和伺服器、CGI和WSGI相關的Web編程、DiangoWeb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——預測分析核心演算法》

作者：【美】MichaelBowles（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演算法，機器學習新手往往會不知所措。本書從演算法和Python語言實現的角度，幫助讀者認識機器學習。

本書專注於兩類核心的「演算法族」，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演算法的使用原則。全書共分為7章，詳細討論了預測模型的兩類核心演算法、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】AlexanderT.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演算法來將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演算法，包括各類分類演算法、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】DeeptiChopra,NisheethJoshi,ItiMathur

自然語言處理是計算語言學和人工智慧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，分別涉及字元串操作、統計語言建模、形態學、詞性標注、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】GopiSubramanian（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，憑借其簡潔、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演算法功能，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寫網路爬蟲》

作者：【澳】RichardLawson（理查德勞森）

本書講解了如何使用Python來編寫網路爬蟲程序，內容包括網路爬蟲簡介，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】AllenB.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】StevenBird,EwanKlein,EdwardLoper

自然語言處理(NaturalLanguageProcessing，NLP)是計算機科學領域與人工智慧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，包括標注、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，還可以作為人工智慧、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】IvanIdris

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，本書著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、資料庫、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。

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④ Python 從入門到精通推薦看哪些書籍呢

市面上的Python書籍非常豐富，對於剛接觸到Python的小白的確不太友好。這里我分享一些自學Python入門到精通推薦看的書籍。

1、《Python編程：從入門到實踐》

Python最大的一個優勢就是數據分析，如果想向數據分析方向發展，就需要深入掌握Python一些重要的庫比如numpy，pandas等。那麼這本書就是學習Python數據分析的寶庫。該書講解了如何利用各種Python庫高效地解決各式各樣的數據分析問題，實用性很強，適合剛剛接觸Python的分析人員以及剛剛接觸科學計算的Python程序員。

以上就是自學Python入門到精通的書籍推薦。

⑤ 現在學習python看什麼書比較好

人工智慧時代的來臨讓Python嶄露頭角，語法簡潔、功能強大的特性更是吸引了很多人學習Python。由於某些條件的限制，有部分人選擇自學Python，而需要什麼書籍資料成為困擾她們的一大難題。Python初學者看什麼書？
1、《Python編程：入門到實踐》
書中內容分為基礎篇和實戰篇兩部分。基礎篇介紹基本的編程概念，實戰篇介紹如何利用新學到的知識開發功能豐富的項目：2D游戲《外星人入侵》，數據可視化實戰，Web應用程序。

推薦理由：這本書，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。理論和實踐恰到好處，行文邏輯流暢，不跳躍，手把手教的感覺，卻絕不啰嗦，非常適合入門。

2、《Python基礎教程》
這本書內容涉及的范圍較廣，既能為初學者夯實基礎，又能幫助程序員提升技能，適合各個層次的Python開發人員閱讀參考。最後幾章的10各項目更是這本書最大的亮點，不僅實用而且講解到位。

推薦理由：做為一門語言教程書籍，這本書講得非常不錯！該說的說得清楚，不該說的輕輕點到，讀者想要網上查找的時候也有跡可循，輕重把握很好。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松愉快。

3、《笨方法學Python》
這是一本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，從簡單的列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，最終體驗到軟體開發的基本過程。

推薦理由：編程入門的必備書，從一個個的小例子入手，不僅是教你寫Python代碼，還有編程的技巧。

4、《Python編程快速上手》
本書的首部分介紹了基本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。同時，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。

推薦理由：本書尤其適合缺乏編程基礎的初學者，語法使用Python 3，書中不僅介紹了Python語言的基礎知識，而且還通過項目實踐教會讀者如何應用這些知識和技能。有其它編程語言經驗的同學，也可以直接看著本書快速了解Python可以做什麼，語法問題可以邊做東西邊查！

5、《Python核心編程》
書中內容總共分為3部分。

第1部分為講解了Python的一些通用應用，包括正則表達式、網路編程、Internet客戶端編程、多線程編程、GUI編程、資料庫編程等。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編程、Django Web框架等。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。

推薦理由：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。

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。