流畅的python免费阅读

⑴ python 书籍推荐

1. 《PYTHON基础教程(第2版本)》

这本书非常的适合零基础或者只有一点编程经验的朋友，它从Python程序的安装，交互式解释器的使用，基础数据类型，各种条件语句等方方面面的基础知识都讲到了，而且在书的最后几个章节，还有10个练习的实战项目，非常适合新手入门来学习。

2.《Python Cookbook（第2版）中文版》

这本书算是从事Python编程工作人员人手一本的必备书籍，这本书需要在看完前面的Python基础教程，掌握基本的Python知识。
该书不是循序渐进的在讲Python编程语言的书，而是针对某些特定python问题和任务，提出一些特别的方法和技巧。小编认为无论你目前是处在哪个阶段的Python爱好者，这本书都会让人获得非常多有价值的编程知识。

3.《Python编程快速上手——让繁琐工作自动化》

美亚畅销Python 3编程图书，帮助你通过编程快速实现工作自动化 。在本书中，你将学习利用Python 编程，在几分钟内完成手工需要几小时的工作，而事先却无需具备编程经验。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，完成高效的自动化工作。

4.《Python核心编程（第3版）》

本书涵盖了成为一名技术全面的Python开发人员所需的一切内容。本书讲解了应用开发相关的多个领域，而且书中的内容可以立即应用到项目开发中。此外，本书还包含了一些使用Python 2和Python 3编写的代码案例，以及一些代码移植技巧。有些代码片段甚至无须修改就可以运行在Python 2.x或Python 3.x上。本书适合具有一定经验的Python开发人员阅读。

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。

⑵ 流畅的Python

第一章 Python数据模型
魔术方法(magic method)或者说双下方法(nder method)表示特殊方法。以双下划线开始和结束，比如 getitem
len()需要实现 len ()
[]和切片需要实现 getitem ()
可迭代或者反向迭代，至少需要实现 getitem ()
in需要实现 contains (),如果没有实现，则至少需要实现 getitem (),因为它可以自己做迭代搜索
repr,它能把一个对象有字符串的形式表达出来，repr就是通过 repr 这个特殊方法来得到一个字符串的表达形式的。如果没有实现 repr ，输出实例时，得到的字符串就是<Vector object at 0x10e100070>之类的
注意 repr 和 str 的区别，后者是在str()函数中使用，或者是在用print函数打印的时候才被调用。
如果一个对象没有 str 函数，而Python又需要调用它的时候，解释器会用 repr 作为替代。

在if，while或者and or not运算符中，为了判定一个值x是真还是假，Python会调用bool(x),这个函数只能返回True或者False。
bool(x)，其实调用的是x. bool ()的结果，如果不存在 bool ,bool(x)会尝试调用x. len ().若返回0，则bool会返回False，否则True。

第二章 序列构成的数组
序列类型概览
1、容器序列
list、tuple、collections.deque这些序列都能存放不同类型的数据

2、扁平序列
str、bytes、bytearray、memoryview和array.array，这些序列只能容纳一种类型。

注意：容器序列存放的是它们所包含任意类型的对象的引用，二扁平序列里存放的是值而不是引用。换句话说，扁平序列其实是一系列连续的内存空间，但是扁平序列只能存放字符、字节和数值这种基础类型。

可变序列
list、bytearray、array.array、collections.deque和memoryview

不可变序列
tuple、str和bytes

列表推倒
symbols = 'abc'
codes = []
for symbol in symbols:
codes.append(symbol)

codes = [symbol for symbol in symbols]
第一种就是正常的for循环，第二种就是列表推导

生成器表达式
虽然可以用列表推导来初始化元组、数组或者其他序列类型，但是生成器表达式更好。因为生成器表达式背后遵循了迭代器协议，可以逐个产出元素，而不是先建立一个完整的列表，然后再把这个列表传递到某个构造函数里面。
和列表推导差不多，就是方括号改成圆括号

symbols = 'abc'

array.array('i', (symbol for symbol in symbols))

元组的应用：
1、当作记录，因为它是不可更改的
2、元组拆包，可以得到里面的数据 类似于 a, b = (first, second)
3、具名元组，从collections.namedtuple生成具名元组，除了继承普通元组的属性，具名元组还有一些自己专有的属性。_fields类属性，类方法_make(iterable)和实例方法_asdict()。
_fields类属性：包含具名元组的各个字段名称
_make(iterable)：通过_make()接受一个可迭代对象来生成这个类的一个实例
_asdict()：把具名元组以collections.ordereddict的形式返回。

切片：
s[a:b:c] s在a到b之间以c为间隔取值，c还可以是负，负值意味着取反。如s[::-1]意味着，将这个list倒置
给切片赋值：
l=list(range(5))
print(l) [0,1,2,3,4]
l[1:3]=[20,30]

print(l) [0,20,30,4]
l[1:3]=100 报错，需要写成[100]

对序列使用+和*
+是把两个序列合并，在拼接过程中，两个被操作对序列都不会被修改，Python会新建一个包含同类型数据对序列作为拼接结果。
是把序列复制几份然后拼接起来。例如 l=[1,2] l 3=[1,2,1,2,1,2] *也会构建新的序列而不修改原有的对象。

序列的增量赋值
+=背后的特殊方法是 iadd ,但是如果一个类没有实现这个方法，Python会退一步调用 add

第三章 字典和集合
字典推导
country_code = {country: code for code, country in dial_doces} dial_doces是一个元组的list
{code:country.upper() for country, code in country_code.items() if code<66}
第一个是把国家作为键，第二个把code作为键

if key not in my_dict:
my_dict[key]=[]
my_dict[key].append(new_value)
可以直接写成my_dict.setdefault(key,[]).append(new_value)

所有映射类型在处理找不到的键的时候，都会牵扯到 missing 方法，
集合
{1,2}这是集合
集合推导
from unicodedata import name
{chr(i) for i in range(32,256) if 'SIGN' in name(chr(i),'')}
a.union(b,c,d) 这里a必须是set，b、c和d则可以是任何类型的可迭代对象

为了获取dict[key]背后的值，python会调用hash(key)来计算key的散列值，然后去散列表里面查找表元，若找到的表元是空的，则抛keyerror，若不是空的，则表元里会有一对found_key:found_value，这个时候Python会检验key == found_key是否为真，如果他们相等的话，会返回found_value。如果不等，说明出现了散列冲突。发生这种情况的原因是，散列表所做的只是把随机的元素映射到只有几位的数字上，而散列表本身的索引又只依赖于这个数字的一部分。为了解决散列冲突，算法会在散列值中另外取几位，然后用特殊方法处理一下，把新得到的数字再当作索引来寻找表元。

dict的实现
1、支持hash()函数，并且通过 hash ()方法所得到的的散列值是不变的。
2、通过 eq ()来检测相等性
3、若a == b，则 hash(a) == hash(b)

往字典添加新键可能会改变已有键的顺序
无论何时往字典里添加新键，python解释器都可能作出字典扩容的决定。扩容导致的结果就是需要新建一个更大的散列表，并把字典里已有的元素添加到新表。这个过程可能会发生散列冲突，导致新散列表次序发生变化。
由此可知，不要对字典同时进行迭代和修改。如果你想扫描并修改一个字典，最好分成两步来解决，首先对字典迭代，以得出需要添加对内容，把这些内容放到一个新字典里，迭代结束之后再对原字典进行更新。

字符问题
字节序列-解码-unicode
字符串-解码-unicode
b = str.encode('utf8') 字符串转化成字节码 是编码
b.decode('utf8') 把字节码还原成字符串 是解码

一等函数
一等函数满足以下条件：
1、在运行时创建
2、能赋值给变量或数据结构中的元素
3、能作为参数传给函数
4、能作为函数的返回结果

高阶函数
接受函数为参数，或者把函数作为结果返回的函数时高阶函数。

匿名函数
通过对比可以看出，匿名函数lambda x: x * x实际上就是：
def f(x):
return x * x
关键字lambda表示匿名函数，冒号前面的x表示函数参数。

可调用类型
任何python对象都可以表现的像函数。只需要实现实例方法 call
实现 call 方法的类是创建函数类对象的简便方式

函数内省
可以用dir(len)查看所有的函数属性
sorted(set(dir(func))-set(dir(obj))) 计算差集 然后排序 得到类的实例没有 而函数有的属性列表

==运算符比较两个对象的值（对象中保存的数据），而is是比较对象的标识。
通常，我们关注的是值，而不是标识，因此python中==出现的频率比is高。
a==b是语法糖，等同于a. eq (b) 装饰器也是语法糖

⑶ 有哪些 Python 经典书籍

【Python从入门到精通经典书籍推荐】

• Python入门
  目的：了解Python，学会用Python编程。
  Python入门书众多，没必要全部阅读，根据介绍挑选合适自己的。PS：排名不分先后。
  

《Python编程入门：从入门到实践》
【同时使用Python 2.X和3.X讲解】

Amazon编程入门类榜首图书，最值得关注的Python入门书

从基本概念到完整项目开发，帮助零基础读者迅速掌握Python编程，开发实际项目

这本书分两部分：
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。

《Python基础教程（第2版·修订版）》
【Python 2.5讲解，Python 3上也能运行】

各大网店最畅销的Python入门书

全书分为三部分。
第一部分讲述Python语法，没有废话，还掺入了一些Python 3.0要注意的细节。
第二部分介绍了常用的GUI、框架等应用，点到即止，算是为第三部分做铺垫了，从数目众多的应用中可以了解到Python的强大。
第三部分是Project，全书最大的亮点，大家肯定喜欢。
作者将前面讲述的内容应用到10个引人入胜的项目中，并以模板的形式介绍了项目的开发过程，手把手教授Python开发。

《Python语言及其应用》
【Python 3.X】

语言风格轻松诙谐，讲解多种Python工具和第三方库

实例涉及商业、科研以及艺术领域使用Python开发各种应用

亚马逊最受欢迎的Python编程书之一，评分4.5

书中首先介绍了Python的基础知识，然后逐渐深入多种主题，结合教程和攻略式风格来讲解Python 3中的概念。每章结尾的练习可以帮助你巩固所学的知识。
本书会为你学习Python打下坚实的基础，包括测试、调试、代码复用的最佳实践以及其他开发技巧。

《Python编程入门（第3版）》
【Python 3.X 】

从算术运算、字符串、变量，到函数、数据结构、输入输出和异常处理，应有尽有

《父与子的编程之旅：与小卡特一起学Python》
【Python 2.X 】

原版Amazon 最受欢迎的青少年编程图书

最简单易学的内容组织方式，老少皆宜

第一版获Jolt大奖

本书中，Warren和Carter父子以亲切的笔调、通俗的语言，透彻全面地介绍了计算机编程世界。
他们以简单易学的Python语言为例，通过可爱的漫画、有趣的例子，生动地介绍了变量、循环、输入和输出、数据结构以及图形用户界面等编程的基本概念。
只要懂得计算机的基本操作，如启动程序、保存文件，任何人都可以跟随本书，由简入难，学会编写程序，甚至制作游戏。
本书内容经过教育专家的评审，经过孩子的亲身检验，并得到了家长的认可。

《编程导论》
【Python 2.7】

以麻省理工学院开放式课程（OpenCourseWare）中最受欢迎的计算机科学课程为基础，旨在培养读者的编程思维，使读者拥有计算机科学家的视野

本书涵盖了Python的大部分特性，重点介绍如何使用Python这门语言，共包含编程基础、Python程序设计语言、理解计算的关键概念、计算问题的解决技术等四个方面。
本书将Python语言特性和编程方法贯穿全书，目的是帮助读者在学习Python的同时掌握如何使用计算来解决有趣的问题。

• Python进阶
  需要一定Python基础。
  
  
  

《流畅的Python》
【兼顾Python 3和Python 2】

PSF研究员、知名PyCon演讲者心血之作

Python核心开发人员担纲技术审校

全面深入，对Python语言关键特性剖析到位

大量详尽代码示例，并附有主题相关高质量参考文献和视频链接

本书致力于帮助Python开发人员挖掘这门语言及相关程序库的优秀特性，避免重复劳动，同时写出简洁、流畅、易读、易维护，并且具有地道Python风格的代码。本书尤其深入探讨了Python语言的高级用法，涵盖数据结构、Python风格的对象、并行与并发，以及元编程等不同的方面。

《Python项目开发实战（第2版）》
【Python 2.7】

网罗Python项目开发中的流程，让你的编程事半功倍

Python项目与封装/团队开发环境/问题驱动开发/源码管理（Mercurial） Jenkins持续集成（CI）/环境搭建与部署的自动化（Ansible）/Django框架……

这是一本偏工程的图书，没怎么讲Python语言基础知识，直接告诉你怎么搭建开发环境，做好代码管理和文档管理以及缺陷管理等工作。

《Python网络编程攻略》
【Python 2.7】

可作为任何一门网络编程课程中培养实践技能的补充材料

需要读者对Python语言及TCP/IP等基本的网络概念有了解，但即使不精通也能通过本书理解相关概念

本书全面介绍了Python网络编程涉及的重要问题，包括网络编程、系统和网络管理、网络监控以及Web应用开发。作者通过70多篇攻略，清晰简明地描述了各种网络任务和问题，提出了可用于多种场景的解决方案，并细致地分析了整个操作过程。

《Python网络编程（第3版）》
【Python 3.X】

涵盖网络编程所有经典话题，提供大量代码清单及示例

从应用开发角度介绍网络编程基本概念、模块以及第三方库

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。

《Python性能分析与优化》
【Python 2.X】

全面掌握Python代码性能分析和优化方法

消除性能瓶颈，迅速改善程序性能

本书首先介绍什么是性能分析，性能分析如何在项目开发周期中发挥作用，以及通过在项目中进行性能分析实践能够取得的效果。
紧接着介绍分析性能所需的核心工具（性能分析器和可视化性能分析器）。
然后介绍一系列性能优化技术，最后一章会介绍一个具有实际意义的优化案例。

《精通Python设计模式》
【Python 3.X】

用现实例子展示各模式的关键特性

16种基本设计模式，轻松解决软件设计常见问题

本书分三部分，共16章介绍一些常用的设计模式。
第一部分介绍处理对象创建的设计模式，包括工厂模式、建造者模式、原型模式；
第二部分介绍处理一个系统中不同实体（类、对象等）之间关系的设计模式，包括外观模式、享元模式等；
第三部分介绍处理系统实体之间通信的设计模式，包括责任链模式、观察者模式等。

《Flask Web开发：基于Python的Web应用开发实战》
【Python 2.7和3.3】

从安装与环境设置讲起，一步一步搭建服务器端Web应用

全流程讲解Web应用开发，给出最佳实践

本书共分三部分，全面介绍如何基于Python微框架Flask进行Web开发。
第一部分是Flask简介，介绍使用Flask框架及扩展开发Web程序的必备基础知识。
第二部分则给出一个实例，真正带领大家一步步开发完整的博客和社交应用Flasky，从而将前述知识融会贯通，付诸实践。
第三部分介绍了发布应用之前必须考虑的事项，如单元测试策略、性能分析技术、Flask程序的部署方式等。

《Python Web开发：测试驱动方法》
【（Django、Selenium）相关部分使用Python 3.3讲解】

亚马逊4.8星评好书

实战式TDD开发指南，使用Django等流行框架开发现代Web应用！

学习Django、Selenium、Git、jQuery和Mock，以及其他当前流行Web开发技术

“这本书很棒、很有趣，所讲的全都是重点知识。如果有人想用Python做测试、学习Django或者想使用Selenium，我极力推荐这本书。要使开发者保持头脑清醒，测试可谓至关重要。Harry完成了一项不可思议的工作，他不仅吸引了我们对测试的关注，而且还探索了切实可行的测试实践方案。”

——Michael Foord，Python核心开发者，unittest维护者

• Python应用
  用Python数据分析，数据处理，机器学习等等。
  

《数据科学入门》
【Python 2.7】

Google数据科学家、软件工程师Joel Grus作品

用Python从零开始讲解数据科学的重量级读本

数据科学、机器学习、模式识别领域必备

本书从零开始讲解数据科学。
具体内容包括Python简介，可视化数据，线性代数，统计，概率，假设与推断，梯度下降法，如何获取数据，k近邻法，朴素贝叶斯算法等。
作者借助大量具体例子以及数据挖掘、统计学、机器学习等领域的重要概念，通过讲解基础数据科学工具和算法实现，带你快速跨入数据科学大门。
书中含大量数据科学领域的库、框架、模块和工具包。

《机器学习实战》
【Python 2.7】

最畅销机器学习图书

介绍并实现机器学习的主流算法

面向日常任务的高效实战内容

全书通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计数据，进行数据分析及可视化。
通过各种实例，读者可从中学会机器学习的核心算法，并能将其运用于一些策略性任务中，如分类、预测、推荐。另外，还可用它们来实现一些更高级的功能，如汇总和简化等。

《机器学习系统设计》
【Python 2.7及以上】

微软Bing核心团队成员推出

聚焦算法编写和编程方式

结合大量实例学会解决实际问题

本书将向读者展示如何从原始数据中发现模式，首先从Python与机器学习的关系讲起，再介绍一些库，然后就开始基于数据集进行比较正式的项目开发了，涉及建模、推荐及改进，以及声音与图像处理。通过流行的开源库，我们可以掌握如何高效处理文本、图片和声音。同时，读者也能掌握如何评估、比较和选择适用的机器学习技术。

《Python数据处理》
【Python 2.7】

将数据处理过程自动化！

全面掌握用Python进行爬虫抓取以及数据清洗与分析的方法，轻松实现高效数据处理！

本书采用基于项目的方法，介绍用Python完成数据获取、数据清洗、数据探索、数据呈现、数据规模化和自动化的过程。
主要内容包括：Python基础知识，如何从CSV、Excel、XML、JSON和pdf文件中提取数据，如何获取与存储数据，各种数据清洗与分析技术，数据可视化方法，如何从网站和API中提取数据。

《Python数据分析基础教程：NumPy学习指南（第2版）》
【Python 2.7】

NumPy中文入门教程，Python数据分析首选

从最基础的知识讲起，手把手带你进入大数据挖掘领域

囊括大量具有启发性与实用价值的实战案例

本书从NumPy安装讲起，逐渐过渡到数组对象、常用函数、矩阵运算、线性代数、金融函数、窗函数、质量控制等内容，致力于向初中级Python编程人员全面讲述NumPy及其使用。
另外，通过书中丰富的示例，你还将学会Matplotlib绘图，并结合使用其他Python科学计算库（如SciPy和Scikits），让工作更有成效，让代码更加简洁而高效。

《Python数据挖掘入门与实践》
【Python 3.4】

全面释放Python的数据分析能力

掌握大数据时代核心技术，轻松入门数据挖掘技术并将其应用于实际项目

本书使用简单易学且拥有丰富第三方库和良好社区氛围的Python语言，由浅入深，以真实数据作为研究对象，真刀实枪地向读者介绍Python数据挖掘的实现方法。通过本书，读者将迈入数据挖掘的殿堂，透彻理解数据挖掘基础知识，掌握解决数据挖掘实际问题的最佳实践！

《Python科学计算基础教程》
【Python 2.7及以上】

精彩案例展示Numpy等科学计算模块的强大功能和广泛应用

剖析Python关于并行与大数据计算的方法

总结科学计算的任务、难点以及最佳实践经验

本书是将Python用于科学计算的实用指南，既介绍了相关的基础知识，又提供了丰富的精彩案例，并为读者总结了最佳实践经验。
其主要内容包括：科学计算的基本概念与选择Python的理由，科学工作流和科学计算的结构，科学项目相关数据的各个方面，用于科学计算的API和工具包，如何利用Python的NumPy和SciPy包完成数值计算，用Python做符号计算，数据分析与可视化，并行与大规模计算，等等。

《Python数据分析实战》
【Python 2.X】

了解Python在信息处理、管理和检索方面的强大功能

学会如何利用Python及其衍生工具处理、分析数据

三个真实Python数据分析案例，将理论付诸实践

《Python数据分析实战》展示了如何利用Python 语言的强大功能，以最小的编程代价进行数据的提取、处理和分析，主要内容包括：数据分析和Python 的基本介绍，NumPy 库，pandas 库，如何使用pandas 读写和提取数据，用matplotlib 库和scikit-learn 库分别实现数据可视化和机器学习，以实例演示如何从原始数据获得信息、D3 库嵌入和手写体数字的识别。

《Python网络数据采集》
【Python 3.X】

原书4.6星好评，一本书搞定数据采集

涵盖数据抓取、数据挖掘和数据分析

提供详细代码示例，快速解决实际问题

本书介绍网络数据采集，并为采集新式网络中的各种数据类型提供了全面的指导。
第一部分重点介绍网络数据采集的基本原理：如何用Python从网络服务器请求信息，如何对服务器的响应进行基本处理，以及如何以自动化手段与网站进行交互。
第二部分介绍如何用网络爬虫测试网站，自动化处理，以及如何通过更多的方式接入网络。

《Python计算机视觉编程》
【Python 2.6及以上】

亚马逊计算机视觉类图书No.1

详细剖析多种计算机视觉工具

大量示例极易上手

本书是计算机视觉编程的权威实践指南，通过Python语言讲解了基础理论与算法，并通过大量示例细致分析了对象识别、基于内容的图像搜索、光学字符识别、光流法、跟踪、3D重建、立体成像、增强现实、姿态估计、全景创建、图像分割、降噪、图像分组等技术。

⑷ 自学python看什么书比较好

《Learn Python the Hard Way》
本书是一本Python入门书籍，适合对计算机了解不多，没有学过编程，但对编程感兴趣的读者学习使用。这本书以习题的方式引导读者一步一步学习编程，从简单的打印一直讲到完整项目的实现，让初学者从基础的编程技术入手，最终体验到软件开发的基本过程。
本书结构非常简单，共包括52个习题，其中26个覆盖了输入/输出、变量和函数三个主题，另外26个覆盖了一些比较高级的话题，如条件判断、循环、类和对象、代码测试及项目的实现等。每一章的格式基本相同，以代码习题开始，按照说明编写代码，运行并检查结果，然后再做附加练习。
《Python Cookbook》
同样很有名。
本书介绍了Python应用在各个领域中的一些使用技巧和方法，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，再到比较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。书中还介绍了一些第三方包和库的使用，包括 Twisted、GIL、PyWin32等。本书覆盖了Python应用中的很多常见问题，并提出了通用的解决方案。书中的代码和方法具有很强的实用性，可以方便地应用到实际的项目中，并产生立竿见影的效果。
《A Byte Of Python》
中文《简明Python教程》本书采用知识共享协议免费分发，意味着任何人都可以免费获取，这本书走过了11个年头，最新版以Python3为基础同时也会兼顾到Python2的一些东西，内容非常精简。
《Head first Python》
中文《深入浅出Python》这本书的内容通熟易懂，配有大量插图，没有长篇累牍地说教，让你在学习过程中不会觉得枯燥，同为入门推荐书目。
《父与子的编程之旅》
这并不是关于亲子关系的编程书，而是一本正儿八经Python编程入门书，只是以这种寓教于乐的形式阐述编程，显得更轻松愉快一些。
《Effective Python》
本书可以帮你掌握真正的 Pythonic 编程方式，令你能够完全发挥出Python语言的强大功能，并写出健壮而高效的代码
《流畅的Python》
本年度最好的一本Python进阶书籍，从点到面、从最佳编程实践深入到底层实现原理。每个章节配有大量参考链接，引导读者进一步思考。
《Python源码剖析》
深入Python底层原理，适合对Python实现原理感兴趣的开发者阅读。
《集体智慧编程》
一本注重实践，以机器学习与计算统计为主题背景，讲述如何挖掘和分析Web上的数据和资源的书，本书代码示例以Python为主。入门人工智能的都应该看看这本书。
《利用 Python 进行数据分析》
数据分析库 pandas 作者写的，数据分析入门就靠它了。
Python源码剖析
内容比较深入，找到书看过，看的我一脸懵逼，所以这本书建议有一定基础后尝试去看，对于原理掌握大有裨益。
本书以CPython为研究对象，在C代码一级，深入细致地剖析了Python的实现。书中不仅包括了对大量Python内置对象的剖析，更将大量的篇幅用于对Python虚拟机及Python高级特性的剖析。通过此书，读者能够透彻地理解Python中的一般表达式、控制结构、异常机制、类机制、多线程机制、模块的动态加载机制、内存管理机制等核心技术的运行原理。
《Python核心编程（第二版）》
内容比较简单，这版是2.x的入门资料。
·学习专业的Python风格、最佳实践和好的编程习惯；
·加强对Python对象、内存模型和Python面向对象特性的深入理解；
·构建更有效的Web、CGI、互联网、网络和其他客户端/服务器架构应用程序及软件；
·学习如何使用Python中的Tkinter和其他工具来开发自己的GUI应用程序及软件；
·通过用C等语言编写扩展来提升Python应用程序的性能，或者通过使用多线程增强I/0相关的应用程序的能力；
·学习Python中有关数据库的API，以及如何在Python中使用各种不同的数据库系统，包括MySQL、Postgres和 SQLite。
《Python学习手册》
无论你是刚接触编程或者刚接触Python，通过学习《Python学习手册》，你可以迅速高效地精通核心Python语言基础。读完《Python学习手册(第3版)》，你会对这门语言有足够的了解，从而可以在你所从事的任何应用领域中使用它。《Python学习手册(第3版)》让你对Python语言有深入而完整的了解，从而帮助你理解今后遇到的任何Python应用程序实例。如果你准备探索Google和YouTube为什么选中了Python，《Python学习手册(第3版)》就是你入门的最佳指南。
《Python科学计算》
高阶书，但是内容充实。
本书介绍如何用Python开发科学计算的应用程序，除了介绍数值计算之外，还着重介绍如何制作交互式的2D、3D图像，如何设计精巧的程序界面，如何与C语言编写的高速计算程序结合，如何编写声音、图像处理算法等内容。书中涉及的Python扩展库包括NumPy、SciPy、SymPy、matplotlib、Traits、TraitsUI、Chaco、TVTK、Mayavi、VPython、OpenCV等，涉及的应用领域包括数值运算、符号运算、二维图表、三维数据可视化、三维动画演示、图像处理以及界面设计等。
《Python标准库》
对于程序员而言，标准库与语言本身同样重要，它好比一个百宝箱，能为各种常见的任务提供完美的解决方案，所以本书是所有Python程序员都必备的工具书！本书以案例驱动的方式讲解了标准库中一百多个模块的使用方法（如何工作）和工作原理（为什么要这样工作），比标准库的官方文档更容易理解（一个简单的示例比一份手册文档更有帮助），为Python程序员熟练掌握和使用这些模块提供了绝佳指导。
《像计算机科学家一样思考Python》
当初就是这本书带我入了坑。
《像计算机科学家一样思考python》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。全书贯穿的主体是如何思考、设计、开发的方法，而具体的编程语言，只是提供一个具体场景方便介绍的媒介。《像计算机科学家一样思考python》并不是一本介绍语言的书，而是一本介绍编程思想的书。和其他编程设计语言书籍不同，它不拘泥于语言细节，而是尝试从初学者的角度出发，用生动的示例和丰富的练习来引导读者渐入佳境。
作为一个新人，这几本书已经够多了——如果你仔细读，这些书足够帮你完成中级Python程序员进阶。

⑸ 《流畅的Python》pdf下载在线阅读，求百度网盘云资源

《流畅的Python》（[巴西] Luciano Ramalho）电子书网盘下载免费在线阅读

链接：https://pan..com/s/1OThUJtjraIa2aDUsInImmA

书名：流畅的Python

作者：[巴西] Luciano Ramalho

译者：安道

豆瓣评分：9.4

出版社：人民邮电出版社

出版年份：2017-5-15

页数：628

内容简介：

【技术大咖推荐】

“很荣幸担任这本优秀图书的技术审校。这本书能帮助很多中级Python程序员掌握这门语言，我也从中学到了相当多的知识！”——Alex Martelli，Python软件基金会成员

“对于想要扩充知识的中级和高级Python程序员来说，这本书是充满了实用编程技巧的宝藏。”——Daniel Greenfeld和Audrey Roy Greenfeld，Two Scoops of Django作者

【本书特色】

本书由奋战在Python开发一线近20年的Luciano Ramalho执笔，Victor Stinner、Alex Martelli等Python大咖担纲技术审稿人，从语言设计层面剖析编程细节，兼顾Python 3和Python 2，告诉你Python中不亲自动手实践就无法理解的语言陷阱成因和解决之道，教你写出风格地道的Python代码。

● Python数据模型：理解为什么特殊方法是对象行为一致的关键。

● 数据结构：充分利用内置类型，理解Unicode文本和字节二象性。

● 把函数视作对象：把Python函数视作一等对象，并了解这一点对流行的设计模式的影响。

● 面向对象习惯用法：通过构建类学习引用、可变性、接口、运算符重载和多重继承。

● 控制流程：学习使用上下文管理器、生成器、协程，以及通过concurrent.futures和asyncio包实现的并发。

● 元编程：理解特性、描述符、类装饰器和元类的工作原理。

【主要内容】

本书致力于帮助Python开发人员挖掘这门语言及相关程序库的优秀特性，避免重复劳动，同时写出简洁、流畅、易读、易维护，并且具有地道Python风格的代码。本书尤其深入探讨了Python语言的高级用法，涵盖数据结构、Python风格的对象、并行与并发，以及元编程等不同的方面。

本书适合中高级Python软件开发人员阅读参考。

【译者简介】

安道

专注于现代计算机技术的自由翻译，译有《Flask Web 开发》《Python 网络编程攻略》《Ruby on Rails 教程》等书。

个人网站：http://about.ac/。

吴珂

现为Airbnb公司软件工程师，所在团队主要负责开发和维护各类可伸缩、高性能服务，并在Airbnb内推广面向服务的系统架构。在分布式系统、云存储服务和跨平台SDK开发，以及大规模数据处理等方面有多年经验。

作者简介：

Luciano Ramalho，从1998年起就成为了Python程序员。他是Python软件基金会的成员，Python.pro.br（巴西的一家培训公司）的共同所有者，还是巴西第一个众创空间Garoa Hacker Clube的联合创始人。他领导过多个软件开发团队，还在巴西的媒体、银行和政府部门教授Python课程。

⑹ 好用的python入门书籍

关于python的好书很多，这里从入门到进阶以此给你推荐一些：
1.Python编程：入门到实践
理论和实践恰到好处，行文逻辑流畅，不跳跃，手把手教的感觉，却绝不啰嗦，非常适合入门。小编强烈推荐这本书，书中涵盖的内容是比较精简的，没有艰深晦涩的概念，最重要的是每个小结都附带有”动手试一试”环节，学编程最佳的方式就是多动动手、多动动脑。
2.Python基础教程第2版
学习一门编程语言的最好方法就是真正使用它
这本书内容涉及的范围较广，既能为初学者夯实基础，又能帮助程序员提升技能，适合各个层次的Python开发人员阅读参考。
3.笨办法学Python
编程入门的必备书，从一个个的小例子入手，不仅是教你写Python代码，还有编程的技巧。
这是一本Python入门书籍，适合对计算机了解不多，没有学过编程，但对编程感兴趣的读者学习使用。这本书以习题的方式引导读者一步一步学习编程，从简单的打印一直讲到完整项目的实现，让初学者从基础的编程技术入手，最终体验到软件开发的基本过程。
4.Python for data analysis
还在苦苦寻觅用Python控制、处理、整理、分析结构化数据的完整课程？本书含有大量的实践案例，你将学会如何利用各种Python库高效地解决各式各样的数据分析问题。这本书介绍了ipython 、notebook、Numpy、Scipy和Pandas包的使用等，只要掌握了python的基本语法就可以学习。

⑺ 学习python用什么书

最受大家推崇的 Python 书籍有哪些？
GitHub上有一位叫皮埃尔·德·沃尔夫（Pierre de Wulf）的童鞋，通过以下方法，检索到了25本网上引用最多的 Python 书籍。
检索方法：
1.在搜索引擎检索相关词语；
2.爬虫爬取检索结果；
3.检索结果去重；
4.根据页面标题快速删除不符条件的链接；
5.浏览器访问链接，并通过CSS选择器提取文章标题；
6.统计引用次数……（检索方法的详解版见文末传送门）
一起看看都有哪些经典 Python 书吧~
希望这些经典的 Python 书籍能够让题主的 Python 学习之路更高效，更踏实！
1.《Python学习手册（第4版）》

作者: [美] Mark Lutz
——内容简介——
这本书全面、深入地介绍了 Python 语言，不管你是编程新手还是 Python 初学者，它将帮助你快速实现使用 Python 编写高质量，且易于与其他语言和工具集成的代码。本书每一章都是关于Python语言独立的内容，并且带有练习和测试，简单易学，适合入门。
因为工作了经常要用到Python，才开始真正学习起来，可以说是目前市面上最好的Python技术书。
——豆瓣评价
2.《Python Cookbook 中文版（第 3 版）》

作者：[美]David Beazley, Brian K. Jones
——内容简介——
这本独特的“食谱”介绍了 Python 语言应用在各个领域中的使用技巧和方法，其主题涵盖了数据结构和算法，字符串和文本，迭代器和生成器，数据编码与处理，模块和包，网络和Web编程，并发，实用脚本和系统管理，测试、调试以及异常，C语言扩展等等内容。
每个“配方”均包含可立即在项目中使用的代码示例，以及Python应用中常见的问题和通用的解决方案。非常适合具有一定编程基础的Python程序员阅读。
基础阶段所有的知识点结合起来就是一个项目。问题――解决方案――知识点。书写（阅读）逻辑与解决问题的逻辑是相反的。方法的使用，多写多试就行了。个人学习会纠结概念和思想，而实际应用主要是例子和业务逻辑。
——豆瓣评价
3.《流畅的Python》

作者: [巴西] Luciano Ramalho
——内容简介——
Python的简单性可以使你快速提高生产力，但这通常意味着你没有使用它所提供的一切。
本书致力于帮助Python开发人员挖掘这门语言及相关程序库的优秀特性，避免重复劳动，同时写出简洁、流畅、易读、易维护，并且具有地道Python风格的代码。本书尤其深入探讨了Python语言的高级用法，涵盖数据结构、Python风格的对象、并行与并发，以及元编程等不同的方面。通过本书，Python程序员将全面学习如何精通Python 3。
对于想要扩充知识的中级和高级Python程序员来说，这本书是充满了实用编程技巧的宝藏。
——Daniel Greenfeld 和 Audrey Roy Greenfeld，Two Scoops of Django 作者

流畅的Python

4.《Python编程：从入门到实践》
作者: [美] Eric Matthes
——内容简介——
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。
从编程小白的角度看，入门极佳。手把手教的感觉，却绝不啰嗦。什么叫入门书？一本书读下来，行文上不卡壳，逻辑上不跳跃，读者如爬楼梯，一步一步即可登楼。
——豆瓣读者

5.《深入浅出Python（影印版）》
作者：Paul Barry
——内容简介——
你是否想学习 Python 而不用费心地看手册？
本书通过一种独特的超越语法手册的方式来帮助你学习Python。你将能够快速掌握 Python 的基础知识，然后扩展到持久化、异常处理、Web开发、SQLite、数据处理和Google应用引擎中去。你也将学会如何为 android 编写移动应用，这要感谢Python带给你的强大能力。本书融合了完备的学习经验，它将帮助你快速成为一名真正的 Python 程序员。
超赞的入门书！有趣，有序，有重点；通过对一个案例设计的逐渐丰富把许多知识点都带了出来；涉及的应用面也很广。不过内容不够丰富，也不适合当作工具书来查阅。不过考虑到本系列图书的定位，已经写得真是超赞了！
——豆瓣评价
6.《Python编程快速上手》
作者: [美]Albert Sweigart
——内容简介——
如果你花了数小时重命名文件或更新了数百个电子表格单元格，你就会知道像这样的任务多么繁琐。 但是，如果可以让你的计算机为你做这些事情呢？可能只用几分钟吧。
本书是一本面向实践的Python编程实用指南。你将学习 Python 的基础知识，并探索用 Python 丰富的模块库来执行任务，例如从网站上抓取数据，阅读PDF和Word文档以及自动执行单击和键入任务等。
通过阅读本书，读者将学会利用强大的 Python 语言和工具，并且会体会到 Python 编程的快乐。
讲的不错。编程就是要边看边练，这本书值得一看。
——豆瓣评价

购买

7.《"笨办法"学Python 3》
作者: [美] Zed A.Shaw
——内容简介——
本书是一本 Python 入门书籍。作者 Zed Shaw 完善了这个堪称世上最好的 Python 学习系统。只要跟着学习，你就会和迄今为止数十万 Zed 教过的初学者一样获得成功。
这本书以习题的方式引导读者一步一步学习编程，从简单的打印一直讲到完整项目的实现，让初学者从基础的编程技术入手，最终体验到软件开发的基本过程。你将学会怎样阅读、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。
从现在开始，当你犯错时，请在纸上写下你犯了什么样的错误。当你进行下一个练习时，请查看你上一次犯的错误，并尽量不要在新的错误中犯错。
——引自章节：练习7：更多印刷

8.《利用Python进行数据分析》
作者：Wes McKinney
——内容简介——
本书由 Python pandas 项目创始人 Wes McKinney 亲笔撰写，详细介绍利用 Python 进行操作、处理、清洗和规整数据等方面的具体细节和基本要点。虽然“数据分析”是本书的标题，但重点是Python编程，库和工具，而不是数据分析方法。这是数据分析所需的 Python 编程。
工具书，快速略读。挺好的。有需求再仔细翻。
——豆瓣评价
9.《Effective Python：编写高质量 Python 代码的59个有效方法》
作者: [美]布雷特·斯拉特金（Brett Slatkin）
——内容简介——
用 Python 编写程序是相当容易的，所以这门语言非常流行。但若想掌握 Python 所特有的优势、魅力和表达能力，则相当困难，而且语言中还有很多隐藏的陷阱，容易令开发者犯错。本书可以帮你掌握真正的 Pythonic 编程方式，令你能够完全发挥出 Python 语言的强大功能，并写出健壮而高效的代码。
python进阶的书，虽然很薄但是很有收获。
——豆瓣评价
10.《像计算机科学家一样思考Python (第2版)》

作者: [美] 艾伦 B. 唐尼
——内容简介——
本书以培养读者以计算机科学家一样的思维方式来理解Python语言编程。贯穿全书的主体是如何思考、设计，以及开发的方法。
全书详细介绍了 Python 编程语言的方方面面，从基本的编程概念到函数，递归，数据结构和面向对象编程等等。每一章都配有术语表和练习题，方便读者巩固所学的知识和技巧。此外，作者针对每章所专注的语言特性，或者相关的开发问题，总结了调试的方方面面。
非常好的 Python 入门书，即使对编程一无所知的人也能相对容易地读懂，有编程基础自不必说，可以很快地读完。
——豆瓣评价

11.《深入理解Python特性》
作者：[德]达恩·巴德尔（Dan Bader）
——内容简介——
这本书将通过简单的示例和分步说明来介绍 Python 的最佳实践以及 Python 代码的强大魅力。借助本书，你将专注于真正重要的实践技能，在 Python 的标准库中发现“隐藏的金子”，距离精通 Python 更近一步！
茴字的四种写法不是没有用的；对语言了解的越多，用起来越顺。
——豆瓣评价

12.Python Machine Learning
作者：[美]Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili
——内容简介——
本书是关于使用 Python 进行机器学习和深度学习的综合指南。 它既是分步教程，又是构建机器学习系统时不断翻阅的参考书。
本书包含清晰的注释，可视化效果和工作示例，深入介绍了基本上所有的机器学习技术。 虽然有些书只教您遵循说明，但在本书中，作者讲授了机器学习的原理，这使你可以自己构建模型和应用程序。
13.Dive Into Python 3
作者: Mark Pilgrim
——内容简介——
有很多 python 开发人员需要学习将代码移植到python 3，而本书是为他们提供最新版本 python 介绍的最佳书籍。它独特的风格是先提供大量代码然后将其分解，非常适合希望快速了解新版本语言的现有开发人员。
重新翻看这本书，我真的认为它不是一个很好的入门选择，但是本入门后值得读的书。
——豆瓣评价
14.《Python参考手册（第4版）》
作者: [美] David M.Beazley
——内容简介——
本书是 Python 编程语言的权威参考指南，内容涉及核心 Python 语言和 Python 库的最重要部分，内容简洁扼要、可读性强。书中还包括了一些没有在 Python 官方文档或其他资料中出现过的一些高级主题的详细信息。
这一版在内容上进行了全面更新，介绍了 Python 2.6 和 Python 3 新引入的编程语言特性和库模块，同时还分析了Python程序员面临的如下难题：是应继续使用现有的 Python 代码，还是应制定计划将其移植到Python 3？
很好的参考手册，对于新手来说，常用的库都有涉及，推荐常备手边。
——豆瓣评价

15.《Python编程（第4版）》
作者: 卢茨 (Mark Lutz)
——内容简介——
当掌握 Python 的基础知识后，你要如何使用 Python？本书为这门语言的主要应用领域提供了深度教程，譬如系统管理、GUI 和 Web，并探索了其在数据库、网络、前端脚本、文本处理等方面的应用。你将学到清晰、简洁明了的语法和编程技巧，并伴随大量的示例来展示正确的用法和惯例。
适合有经验的程序员看, 涉及范围很广, 内容偏高级。
——豆瓣评价
16.《 Python 机器学习基础教程》
作者: [德]安德里亚斯·穆勒，[美]莎拉·吉多
——内容简介——
本书是机器学习入门书，以 Python 语言介绍。
书中重点讨论机器学习算法的实践而不是背后的数学，全面涵盖在实践中实现机器学习算法的所有重要内容，帮助读者使用 Python 和 scikit-learn 库一步一步构建一个有效的机器学习应用。
本书将向所有对机器学习技术感兴趣的初学者展示，自己动手构建机器学习解决方案并非难事！
机器学习的入门书，通过这本书可以对机器学习建立感性认识。如果只是学习机器学习的理论推导，无法深刻理解各种数据处理方法带来的效果，通过Scikit-Learn和这本书可以快速建立起这种理解。
——豆瓣评价

17.Python in a Nutshell
作者: [美] Alex Martelli，Anna Ravenscroft，Steve Holden
——内容简介——
本书适合具有一定 Python 编程经验或者有其他语言编程基础的程序员阅读，它涵盖了广泛的应用领域，包括 Web和网络编程，XML处理，数据库交互以及高速数值计算。该实用手册的第三版提供了对该语言的快速参考（包括Python 3.5、2.7和3.6的亮点）。
对于涉及到的内部机制有一定的详细阐述而不是像很多入门书籍和大全书籍那样只有应用。对于想要透过表象更深入了解 Python 的读者，该书是一本很好的入门读物。
——豆瓣评价
18.《Python游戏编程快速上手（第4版）》
作者: [美] Al Sweigart
——内容简介——
本书通过编写一个个小巧、有趣的游戏来教授Python编程，并且采用直接展示游戏的源代码并通过实例来解释编程的原理的方式。首先构建 猜数字 和 Tic Tac Toe 这样的经典游戏，然后逐步开发更高级的游戏，在此过程中，你将学习关键的编程和数学概念，这将帮助你在轻松有趣的过程中，掌握 Python 游戏编程的基本技能。
全书共21章，12个游戏程序和示例贯穿其中，介绍了Python基础知识、数据类型、函数、流程控制、程序调试、流程图设计、字符串操作、列表和字典、笛卡尔坐标系、密码学基础、游戏AI模拟、动画图形、碰撞检测、声音和图像等方方面面的程序设计知识。
与一般的编程入门书不同，本书以练代学，在一个个小的游戏项目中逐步熟悉并掌握基本的python编程方法，有趣有效。
——豆瓣评价

19.《Python袖珍指南》
作者：Mark Lutz
——内容简介——
对于新的Python 3.4 和 2.7 而言，这款便捷的袖珍指南是完美的实战快速参考书。你将会从中学习有关Python类型和语句，特殊方法名，内建函数与异常，常用的标准库模块及其他卓越的Python工具。
当做随身备忘手册吧，毕竟健忘。
——豆瓣评论
20.《Python编程之美：最佳实践指南》

作者：[美] Kenneth Reitz，Tanya Schlusser
——内容简介——
本书是 Python 用户的一本网络式学习指南，本书由 Python 社区的大神 Kenneth Reitz 发起并组织编写，由社区数百名开发者集体奉献。其特色在于，近乎完整地总结了在 Python 编程中会用到的各种实践技巧和经验，涵盖众多主流的应用场景，并告诉你如何提高效率、避免踩坑、编写高质量的代码。
本书着重于可重用的代码，重于设计理念，将读者引向已存在的优秀资源，适合有一定Python基础的人员学习，帮助你迅速从小工修炼成专家，编写出高质量的代码！

⑻ 千锋python课程

一 千锋教育告诉你Python从入门到精通要看哪些书

分享十本学习Python的书籍，让你学习Python从入门到精通，有兴趣的可以一起看看。
1、Python基础教程（第2版 修订版）
《Python基础教程(第2版修订版)》包括Python程序设计的方方面面，内容涉及的范围较广，既能为初学者夯实基础，又能帮助程序员提升技能，适合各个层次的Python开发人员阅读参考。
2、Python编程：从入门到实践
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；第二部分将理论付诸实践。本书适合对Python感兴趣的任何层次的读者阅读。
3、Python核心编程（第3版）
《Python核心编程（第3版）》是经典畅销图书《Python核心编程（第二版）》的全新升级版本，总共分为3部分。
第1部分为讲解了Python的一些通用应用；第2部分讲解了与Web开发相关的主题；第3部分为一个补充/实验章节，包括文本处理以及其他内容。《Python核心编程（第3版）》适合具有一定经验的Python开发人员阅读。
4、利用Python进行数据分析
《利用Python进行数据分析》是2013年机械工业出版社出版的软硬件开发类图书，作者是麦金尼。讲述了从pandas库的数据分析工具开始利用高性能工具、matpIotlib、pandas的groupby功能等处理各种各样的时间序列数据。
5、Python零基础入门学习
本书适合学习Python3的入门读者，也适用对编程一无所知，但渴望用编程改变世界的朋友们！本书提倡理解为主，应用为王。虽然这是一本入门书籍，但本书的“野心”可并不止于“初级水平”的教学。
6、用Python写网络爬虫
《用Python写网络爬虫》作为使用Python来爬取网络数据的杰出指南，讲解了从静态页面爬取数据的方法以及使用缓存来管理服务器负载的方法。
本书是为想要构建可靠的数据爬取解决方案的开发人员写作的，本书假定读者具有一定的Python编程经验。当然，具备其他编程语言开发经验的读者也可以阅读本书，并理解书中涉及的概念和原理。
7、O'Reilly：Python学习手册（第4版）
《7.O'Reilly：Python学习手册（第4版）》每一章都包含关于Python语言的关键内容的独立的一课，并且包含了一个独特的“练习题”部分，其中带有实际的练习和测试，以便你可以练习新的技能并随着学习而测试自己的理解。你会发现众多带有注释的示例以及图表，它们将帮助你开始学习Python3.0。
8、流畅的Python
《流畅的Python》致力于帮助Python开发人员挖掘这门语言及相关程序库的优质特性，避免重复劳动，同时写出简洁、流畅、易读、易维护，并且具有地道Python风格的代码。
9、O'Reilly：深入浅出Python（中文版）
《O'Reilly：深入浅出Python（中文版）》是经典python图书，初中级python独门秘笈，涵盖python3.0摒弃枯燥、死板的说教方式，以类似生动PPT的形式教你学python。
10、“笨办法”学Python（第3版附光盘1张）
这本《“笨办法”学Python》的写法独树一帜，从章节练习入手，引导读者自己输入代码，并进行讲解，每个章节都不是很难，循循善诱，本书不是很厚，但是读完本书绝对有一种对Python语言大彻大悟的感觉，是将一本书从薄读到厚的升华。建议Python初学者购买阅读。
这十本书都是很适合小白入门Python并逐渐深入学习的，大家静下心来可以好好挑选出最适合自己的。

二 千锋Python培训机构怎么样

课程不做过多的评价，但是有朋友在那边试听过，去之前说是免费食宿，但是去了之后 就不是那么回事了。

三 千锋Python课程好吗好在哪儿

怎 么 说呢

四 千锋有Python培训的课程么

有 的

五 千峰python培训要多久

就目前市场情况来说，Python培训的学习周期在五个月左右，当然了不同的机构教学方式不同，课程安排不同，学习周期也是存在差异的。

六 千锋Python开发学习费用多少

特别贵，不值得
说句心里话，我们不应该纠结于多两千少两千上面。俗话说回，“一分钱答一分货”是很有道理的。而且如果选择了好机构，获得高薪都不是事。因为“Python在手，天下我有”啊。来看看北京Python从业者的薪资水平吧！

面对火爆的就业市场，Python程序员薪资不断攀升！上图显示，据统计，北京Python开发平均月薪高达17950元(明显高于同地区其他编程语言开发平均月薪)，其中月薪10k-15k的占比高达31.6%。

七 千锋独家Python四大主流技术有哪些

eached a kingdom ruled by an old king who h

八 千锋教育Python到底怎么样

我负责任的告诉你，我是2015年去培训的，高薪不是没有，但绝对不是那么夸张。你看人家展示的 什么未毕业，应届生 都16000 18000，你用脚也能想到 能把一个那样的特例复制成100个。培训机构就抓住我们应届生的心理，我们培训无非不就是想找份好工作嘛，学点东西， 人家就用高薪来糊弄我们。。我学的IOS，刚开始月薪也就5K，面试了一个多月才面上，因为四个月学的确实有限。这干了半年，做过俩个项目，现在准备换工作，估计也能拿个8K。所以说也不能说人家是骗，只是一种营销首段而已。
最近看新闻千峰那些人，出去建了一个，又用同样的方式，昨天我去看了育知同创的官网，以前教我的那些人的介绍，现在是android ios 5全都能教，我敢说那些老师也是现学现卖的，但是真能吹啊，官网展示学员就业薪资没有低于1.2W的。。。我擦，这样做真的合适吗？？来糊弄一些刚出校门的小白。希望国家能管管这种。你打广告可以，但真的别过分。会伤害到我们滴。
所以想培训不要期望太高，能带你入门。想成大神 就4个月？ 别逗我了，人家工作1-2年有实际的开发经验，也就1W块这样子。。不要以为天下老板都是傻，钱随便扔。中国最不缺的人！
支持的给个赞。

九 千锋教育python好还是马哥python好

目前来说IT行业还是很好找工作的，不过这也跟你的自身条件有关系，包括你的学

历，专业，技能等！
可以考虑专业的电脑学校

十 Python培训班哪家好，选千锋怎么样

随着人工智能时代呼声渐起，Python凭借其入门简单、应用广泛的优势成为很多想版要入行互联网行业的人们的首选编权程语言。如果你想学一门语言，可以从语言的适用性、学习的难易程度、企业主的要求几个方面考虑。从这几个角度看，学习Python都没有什么可挑剔的。
如果你想要专业的学习Python开发，更多需要的是付出时间和精力，一般在4-6个月左右。应该根据自己的实际需求去实地看一下，先好好试听之后，再选择适合自己的。只要努力学到真东西，前途自然不会差。

⑼ Python 从入门到精通推荐看哪些书籍呢

市面上的Python书籍非常丰富，对于刚接触到Python的小白的确不太友好。这里我分享一些自学Python入门到精通推荐看的书籍。

1、《Python编程：从入门到实践》

Python最大的一个优势就是数据分析，如果想向数据分析方向发展，就需要深入掌握Python一些重要的库比如numpy，pandas等。那么这本书就是学习Python数据分析的宝库。该书讲解了如何利用各种Python库高效地解决各式各样的数据分析问题，实用性很强，适合刚刚接触Python的分析人员以及刚刚接触科学计算的Python程序员。

以上就是自学Python入门到精通的书籍推荐。