python3书籍推荐知乎

㈠ 关于python的学习

1、Python 介绍

学习一门新的语言之前，首先简单了解下这门语言的背景。Python 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，由荷兰人 Guido van Rossum 于 1989 年发明，第一个公开发行版发行于 1991 年。Python 在设计上坚持了清晰划一的风格，这使得 Python 成为一门易读、易维护，并且被大量用户所欢迎的、用途广泛的语言。Python 具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是 C/C++)很轻松地联结在一起。

2、Python 技术浪潮

IT行业热门技术，更新换代非常的快，技术的浪潮一波接着一波，最初的浪潮无疑是桌面时代，使用 C# 搭建桌面应用开始崭露头角，MFC 还是计算机科学专业必学会的东西。接着就是以网站搭建为应用的背景，PHP，Ruby 等语言为主的。再到近几年非常火热的以移动开发为应用背景，Java(Android 开发)或者 OC(iOS 开发)语言为主。很明显如今的浪潮就是以大数据和机器学习为应用背景，Python 语言为主。站在风尖浪口，猪都可以飞的起来。抓住这波技术浪潮，对于从事 IT 行业的人员来说有莫大的帮助。

3、Python 学习

学习一项新的技术，起步时最重要的是什么?就是快速入门。学习任何一个学科的知识时，都有一个非常重要的概念：最少必要知识。当需要获得某项技能的时候，一定要想办法在最短的时间里弄清楚都有哪些最少必要知识，然后迅速掌握它们。

对于快速入门 python 来说最少必要知识，有以下几点。

(1) Python 基础语法

找一本浅显易懂，例子比较好的教程，从头到尾看下去。不要看很多本，专注于一本。把里面的例程都手打一遍，搞懂为什么。推荐去看《简明python教程》，非常好的一本 Python 入门书籍。

(2)Python 实际项目

等你对 Python 的语法有了初步的认识，就可以去找些 Python 实际项目来练习。对于任何计算机编程语言来说，以实际项目为出发点，来学习新的技术，是非常高效的学习方式。在练习的过程中你会遇到各种各样的问题：基础的语法问题(关键字不懂的拼写)，代码毫无逻辑，自己的思路无法用代码表达出来等等。这时候针对出现的问题，找到对应解决办法，比如，你可以重新查看书本上的知识(关于基础语法问题)，可以通过谷歌搜索碰到的编译错误(编辑器提示的错误)，学习模仿别人已有的代码(写不出代码)等等。已实际项目来驱动学习，会让你成长非常的快。Python 实际项目网上非常的多，大家可以自己去搜索下。合理利用网络资源，不要意味的只做伸手党。

(3) Python 的学习规划

当你把上面两点做好以后，你就已经入门了 Python，接下来就是规划好自己的以后的学习规划。能找到一个已经会 Python 的人。问他一点学习规划的建议，然后在遇到卡壳的地方找他指点。这样会事半功倍。但是，要学会搜索，学会如何更好地提问，没人会愿意回答显而易见的问题。当然如果你身边没有人会 Python，也可以在网上搜索相应的资料。

Python 可以做的事非常的多，比如：Python 可以做日常任务，比如自动备份你的MP3;可以做网站，很多着名的网站像知乎、YouTube 就是 Python 写的;可以做网络游戏的后台，很多在线游戏的后台都是 Python 开发的。每个人都有自己感兴趣的方向，有的对网站开发比较感兴趣，有的对数据处理感兴趣，有的对后台感兴趣。所以你们可以根据自己感兴趣的方向，网上搜索相关资料，加以深入的学习，规划好自己未来的方向。只要坚持，你就能精通 Python，成为未来抢手的人才。

㈡ 零编程基础刚学python两周，像各位大神求教

这里我推荐几本我觉得很棒的入门书籍
最好按照顺序阅读，难度是由浅入深的

• 父与子的编程之旅： http://t.cn/R7s2ME8
  这本书说的都是一些基本的概念，告诉我们编程到底是怎么一回事，初步了解Python的世界。

• 笨方法学Python： http://t.cn/Rie7W7L
  这本书在知乎上都被推荐烂了，但是的确是一本不可多得的好书。但最后的部分对于零基础的人来说，跨越程度有点大，如果看不懂，可以暂时跳过

• 菜鸟教程 Python3教程 ：http://t.cn/RqM5aF8
  从这里，就可以完整的掌握Python这门语言的基础语法、类型、函数、面向对象...
  这里的内容都是最基本的解释，只能告诉你一个大概。但这就是目前的我们所需要的，因为太难的，真的看不懂（比如 线程锁 迭代器 生成器...）

• 简明教程： http://t.cn/RMP60Nw
  这相对于菜鸟教程，更加的精炼和简介，也是非常的棒！

• 廖雪峰的Python3教程： http://t.cn/RK0qGu7
  相对于前面的教程来说，廖大的更加深入，我当初是直接看的廖大，看到后面云里雾里，所以完全零基础的小伙伴，还是先尝试其他比较简单的好一点。

上面就是我推荐的一些入门的文本资料，
最后三个，可以按照自己的水平阅读学习
也不一非要按照我推荐的顺序，
当然，光看是没用的，上面的例子也要跟着做才能有收获

㈢ 想学python,可以推荐几本书或者视频吗

书：
在线的：《Dive Into Python 中文版》
纸质的：《Python学习手册》（第4版） 《Python Cookbook 中文版》(第一版 for python2)《Python Cookbook 中文版》 （第2版 for python3）《Python编程》
视频：
网易云课堂 MIT的Python语言视频课程：
http://study.163.com/plan/planIntroction.htm?id=1222079#/planDetail

㈣ python在金融方面有哪些好的书 知乎

建模基本没怎么讲
也有人说深度不够，但是我认为这书就是走马观花看看，了解python在finance方面的生态圈的。知道都有什么工具，都能实现哪些功能，具体做的时候再深究。

㈤ 怎么在最短的时间高效学习python 知乎

建议读两本书：

1、集体智慧编程
因为Python是一门不需要花太多精力（甚至可以说很少），就可以基本掌握的一门语言，所以推荐这本书。题主提到以后想学机器学习，这是一本非常好的入门书，书中的例子源码都是Python实现的，并且能帮你迅速熟悉Python相关的各种计算库。

2、统计学习方法
考虑到题主要学得踏实，这本书深入浅出地讲了和机器学习有关的一切数学基础知识，一整本的干货，没有废话，非常值得一读。题主数学专业的话，读起来应该会比我更顺畅。

前景非常好，这两本书让我的年薪提升了不少，而且不会是死搬砖的工作。

㈥ 有打算学python的新手么

Python是一种计算机程序设计语言。你可能已经听说过很多种流行的编程语言，比如非常难学的C语言，非常流行的Java语言，适合初学者的Basic语言，适合网页编程的JavaScript语言等等。

那Python是一种什么语言？

首先，我们普及一下编程语言的基础知识。用任何编程语言来开发程序，都是为了让计算机干活，比如下载一个MP3，编写一个文档等等，而计算机干活的CPU只认识机器指令，所以，尽管不同的编程语言差异极大，最后都得“翻译”成CPU可以执行的机器指令。而不同的编程语言，干同一个活，编写的代码量，差距也很大。

比如，完成同一个任务，C语言要写1000行代码，Java只需要写100行，而Python可能只要20行。

所以Python是一种相当高级的语言。

你也许会问，代码少还不好？代码少的代价是运行速度慢，C程序运行1秒钟，Java程序可能需要2秒，而Python程序可能就需要10秒。

那是不是越低级的程序越难学，越高级的程序越简单？表面上来说，是的，但是，在非常高的抽象计算中，高级的Python程序设计也是非常难学的，所以，高级程序语言不等于简单。

但是，对于初学者和完成普通任务，Python语言是非常简单易用的。连Google都在大规模使用Python，你就不用担心学了会没用。

learning=input('DoyouwanttolearnPythonnow(YesorNo):')
a=str(learning)
ifa=='Yes':
print('QQ1129834903')
else:
print('Thanks!!')

㈦ 为什么不推荐Python初学者购买《Python核心编程第三版》

要么看原汁原味的英文版，要么看中国人写的中文图书。那种半吊子翻译过来的还是别看的好。

㈧ 深度学习 python怎么入门 知乎

自学深度学习是一个漫长而艰巨的过程。您需要有很强的线性代数和微积分背景，良好的Python编程技能，并扎实掌握数据科学、机器学习和数据工程。即便如此，在你开始将深度学习应用于现实世界的问题，并有可能找到一份深度学习工程师的工作之前，你可能需要一年多的学习和实践。然而，知道从哪里开始，对软化学习曲线有很大帮助。如果我必须重新学习Python的深度学习，我会从Andrew Trask写的Grokking deep learning开始。大多数关于深度学习的书籍都要求具备机器学习概念和算法的基本知识。除了基本的数学和编程技能之外，Trask的书不需要任何先决条件就能教你深度学习的基础知识。这本书不会让你成为一个深度学习的向导(它也没有做这样的声明)，但它会让你走上一条道路，让你更容易从更高级的书和课程中学习。用Python构建人工神经元
大多数深度学习书籍都是基于一些流行的Python库，如TensorFlow、PyTorch或Keras。相比之下，《运用深度学习》（Grokking Deep Learning）通过从零开始、一行一行地构建内容来教你进行深度学习。

《运用深度学习》
你首先要开发一个人工神经元，这是深度学习的最基本元素。查斯克将带领您了解线性变换的基本知识，这是由人工神经元完成的主要计算。然后用普通的Python代码实现人工神经元，无需使用任何特殊的库。
这不是进行深度学习的最有效方式，因为Python有许多库，它们利用计算机的图形卡和CPU的并行处理能力来加速计算。但是用普通的Python编写一切对于学习深度学习的来龙去是非常好的。
在Grokking深度学习中，你的第一个人工神经元只接受一个输入，将其乘以一个随机权重，然后做出预测。然后测量预测误差，并应用梯度下降法在正确的方向上调整神经元的权重。有了单个神经元、单个输入和单个输出，理解和实现这个概念变得非常容易。您将逐渐增加模型的复杂性，使用多个输入维度、预测多个输出、应用批处理学习、调整学习速率等等。
您将通过逐步添加和修改前面章节中编写的Python代码来实现每个新概念，逐步创建用于进行预测、计算错误、应用纠正等的函数列表。当您从标量计算转移到向量计算时，您将从普通的Python操作转移到Numpy，这是一个特别擅长并行计算的库，在机器学习和深度学习社区中非常流行。
Python的深度神经网络
有了这些人造神经元的基本构造块，你就可以开始创建深层神经网络，这基本上就是你将几层人造神经元叠放在一起时得到的结果。
当您创建深度神经网络时，您将了解激活函数，并应用它们打破堆叠层的线性并创建分类输出。同样，您将在Numpy函数的帮助下自己实现所有功能。您还将学习计算梯度和传播错误通过层传播校正跨不同的神经元。

随着您越来越熟悉深度学习的基础知识，您将学习并实现更高级的概念。这本书的特点是一些流行的正规化技术，如早期停止和退出。您还将获得自己版本的卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)。
在本书结束时，您将把所有内容打包到一个完整的Python深度学习库中，创建自己的层次结构类、激活函数和神经网络体系结构(在这一部分，您将需要面向对象的编程技能)。如果您已经使用过Keras和PyTorch等其他Python库，那么您会发现最终的体系结构非常熟悉。如果您没有，您将在将来更容易地适应这些库。
在整本书中，查斯克提醒你熟能生巧;他鼓励你用心编写自己的神经网络，而不是复制粘贴任何东西。
代码库有点麻烦
并不是所有关于Grokking深度学习的东西都是完美的。在之前的一篇文章中，我说过定义一本好书的主要内容之一就是代码库。在这方面，查斯克本可以做得更好。
在GitHub的Grokking深度学习库中，每一章都有丰富的jupiter Notebook文件。jupiter Notebook是一个学习Python机器学习和深度学习的优秀工具。然而，jupiter的优势在于将代码分解为几个可以独立执行和测试的小单元。Grokking深度学习的一些笔记本是由非常大的单元格组成的，其中包含大量未注释的代码。

这在后面的章节中会变得尤其困难，因为代码会变得更长更复杂，在笔记本中寻找自己的方法会变得非常乏味。作为一个原则问题，教育材料的代码应该被分解成小单元格，并在关键区域包含注释。
此外，Trask在Python 2.7中编写了这些代码。虽然他已经确保了代码在Python 3中也能顺畅地工作，但它包含了已经被Python开发人员弃用的旧编码技术(例如使用“for i in range(len(array))”范式在数组上迭代)。
更广阔的人工智能图景
Trask已经完成了一项伟大的工作，它汇集了一本书，既可以为初学者，也可以为有经验的Python深度学习开发人员填补他们的知识空白。
但正如泰温·兰尼斯特(Tywin Lannister)所说(每个工程师都会同意)，“每个任务都有一个工具，每个工具都有一个任务。”深度学习并不是一根可以解决所有人工智能问题的魔杖。事实上，对于许多问题，更简单的机器学习算法，如线性回归和决策树，将表现得和深度学习一样好，而对于其他问题，基于规则的技术，如正则表达式和几个if-else子句，将优于两者。

关键是，你需要一整套工具和技术来解决AI问题。希望Grokking深度学习能够帮助你开始获取这些工具。
你要去哪里?我当然建议选择一本关于Python深度学习的深度书籍，比如PyTorch的深度学习或Python的深度学习。你还应该加深你对其他机器学习算法和技术的了解。我最喜欢的两本书是《动手机器学习》和《Python机器学习》。
你也可以通过浏览机器学习和深度学习论坛，如r/MachineLearning和r/deeplearning subreddits，人工智能和深度学习Facebook组，或通过在Twitter上关注人工智能研究人员来获取大量知识。
AI的世界是巨大的，并且在快速扩张，还有很多东西需要学习。如果这是你关于深度学习的第一本书，那么这是一个神奇旅程的开始。

㈨ python入门学习哪个书比较好

Python是一门非常不错的编程语言，单纯的看书是不够，最好书籍结合视频共同学习，跟着视频进行实操，这样既可以积累基础知识，也可以积累项目经验。

㈩ 自学python的学习路线是什么推荐一些python学习资源

学习Python可以按照以下内容来：
阶段一：Python开发基础
Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。
阶段二：Python高级编程和数据库开发
Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括：面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。
阶段三：前端开发
Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括：Html、CSS、JavaScript开发、Jquery&bootstrap开发、前端框架VUE开发等。
阶段四：WEB框架开发
Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括：Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful API等。
阶段五：爬虫开发
Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括：爬虫开发实战。
阶段六：全栈项目实战
Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括：企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。
阶段七：数据分析
Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括：金融量化分析。
阶段八：人工智能
Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括：机器学习、图形识别、无人机开发、无人驾驶等。
阶段九：自动化运维&开发
Python全栈开发与人工智能之自动化运维&开发学习内容包括：CMDB资产管理系统开发、IT审计+主机管理系统开发、分布式主机监控系统开发等。
阶段十：高并发语言GO开发
Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括：GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。