python深入学习书籍

Ⅰ 0基础自学python，有入门书籍推荐下么

AlphaGo都在使用的Python语言，是最接近AI的编程语言。

教育部考试中心近日发布了“关于全国计算机等级（NCRE）体系调整”的通知，决定自2018年3月起，在全国计算机二级考试中加入了“Python语言程序设计”科目。

9个月前，浙江省信息技术课程改革方案已经出台，Python确定进入浙江省信息技术教材，从2018年起浙江省信息技术教材编程语言将会从vb更换为Python。

小学生都开始学Python了，天呐撸，学习Python看完这些准没错。

安利一波书单

Python入门

《Python编程快速上手——让繁琐工作自动化》

作者：【美】AlSweigart（斯维加特）

Python3编程从入门到实践

亚马逊畅销Python编程图书

本书是一本面向实践的Python编程实用指南。本书不仅介绍了Python语言的基础知识，而且还通过项目实践教会读者如何应用这些知识和技能。本书的第一部分介绍了基本Python编程概念，第二部分介绍了一些不同的任务，通过编写Python程序，可以让计算机自动完成它们。第二部分的每一章都有一些项目程序，供读者学习。每章的末尾还提供了一些习题和深入的实践项目，帮助读者巩固所学的知识，附录部分提供了所有习题的解答。

《“笨办法”学Python（第3版）》

作者：【美】ZedA.Shaw

《“笨办法”学Python(第3版)》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。

《“笨办法”学Python(第3版)》结构非常简单，共包括52个习题，其中26个覆盖了输入/输出、变量辩姿者和函数三个主题，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编程初学者指南》

作者：【美】MichaelDawson

《Python编程初学者指南》尝试以轻松有趣的方式来帮助初学者掌握Python语言和编程技能。全书共12章，每一章都会用一个完整的游戏来演示其中的关键知识点，并通过编写好玩的小软件这种方式来学习编程，引发读者的兴趣，降低学习的难度。每章最后都会对该章的知识点进行小结，还会给出一些小练习让读者试试身手。作者很巧妙的将所有编程知识嵌入到了这些例子中，真正做到了寓教于乐。

《数据结构（Python语言描述）》

作者：【美】KennethA.Lambert（兰伯特）

在计算机科学中，数据结构是一门进阶性课程，概念抽象，难度较大。Python语言的语法册歼简单，交互性强携薯。用Python来讲解数据结构等主题，比C语言等实现起来更为容易，更为清晰。

本书第1章简单介绍了Python语言的基础知识和特性。第2章到第4章对抽象数据类型、数据结构、复杂度分析、数组和线性链表结构进行了详细介绍，第5章和第6章重点介绍了面向对象设计的相关知识、第5章包括接口和实现之间的重点差异、多态以及信息隐藏等内容，第6章主要讲解继承的相关知识，第7章到第9章以栈、队列和列表为代表，介绍了线性集合的相关知识。第10章介绍了各种树结构，第11章讲解了集和字典的相关内容，第12章介绍了图和图处理算法。每章最后，还给出了复习题和案例学习，帮助读者巩固和思考。

像计算机科学家一样思考Python》

作者：【美】AllenB.Downey

本书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。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。

Python进阶

Python高级编程（第2版）》

作者：【波兰】Micha?Jaworski（贾沃斯基）,【法】TarekZiadé（莱德）

本书基于Python3.5版本进行讲解，通过13章的内容，深度揭示了Python编程的高级技巧。本书从Python语言及其社区的现状开始介绍，对Python语法、命名规则、Python包的编写、部署代码、扩展程序开发、管理代码、文档编写、测试开发、代码优化、并发编程、设计模式等重要话题进行了全面系统化的讲解。

本书适合想要进一步提高自身Python编程技能的读者阅读，也适合对Python编程感兴趣的读者参考学习。全书结合典型且实用的开发案例，可以帮助读者创建高性能的、可靠且可维护的Python应用。

《Python高性能编程》

作者：【美】戈雷利克（MichaGorelick）,欧日沃尔德（IanOzsvald）

本书共有12章，围绕如何进行代码优化和加快实际应用的运行速度进行详细讲解。本书主要包含以下主题：计算机内部结构的背景知识、列表和元组、字典和集合、迭代器和生成器、矩阵和矢量计算、并发、集群和工作队列等。最后，通过一系列真实案例展现了在应用场景中需要注意的问题。

本书适合初级和中级Python程序员、有一定Python语言基础想要得到进阶和提高的读者阅读

《Python极客项目编程》

作者：【美】MaheshVenkitachalam

Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。通过Python编程，我们能够解决现实生活中的很多任务。

本书通过14个有趣的项目，帮助和鼓励读者探索Python编程的世界。全书共14章，分别介绍了通过Python编程实现的一些有趣项目，包括解析iTunes播放列表、模拟人工生命、创建ASCII码艺术图、照片拼接、生成三维立体图、创建粒子模拟的烟花喷泉效果、实现立体光线投射算法，以及用Python结合Arino和树莓派等硬件的电子项目。本书并不介绍Python语言的基础知识，而是通过一系列不简单的项目，展示如何用Python来解决各种实际问题，以及如何使用一些流行的Python库。

《Python核心编程（第3版）》

作者：【美】WesleyChun（卫斯理春）

本书是经典畅销图书《Python核心编程（第二版）》的全新升级版本，总共分为3部分。第1部分讲解了Python的一些通用应用，包括正则表达式、网络编程、Internet客户端编程、多线程编程、GUI编程、数据库编程、MicrosoftOffice编程、扩展Python等内容。第2部分讲解了与Web开发相关的主题，包括Web客户端和服务器、CGI和WSGI相关的Web编程、DiangoWeb框架、云计算、高级Web服务。第3部分则为一个补充/实验章节，包括文本处理以及一些其他内容。

本书适合具有一定经验的Python开发人员阅读。

Python机器学习——预测分析核心算法》

作者：【美】MichaelBowles（鲍尔斯）

在学习和研究机器学习的时候，面临令人眼花缭乱的算法，机器学习新手往往会不知所措。本书从算法和Python语言实现的角度，帮助读者认识机器学习。

本书专注于两类核心的“算法族”，即惩罚线性回归和集成方法，并通过代码实例来展示所讨论的算法的使用原则。全书共分为7章，详细讨论了预测模型的两类核心算法、预测模型的构建、惩罚线性回归和集成方法的具体应用和实现。

《Python机器学习实践指南》

作者：【美】AlexanderT.Combs

机器学习是近年来渐趋热门的一个领域，同时Python语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一。本书结合了机器学习和Python语言两个热门的领域，通过利用两种核心的机器学习算法来将Python语言在数据分析方面的优势发挥到极致。

全书共有10章。第1章讲解了Python机器学习的生态系统，剩余9章介绍了众多与机器学习相关的算法，包括各类分类算法、数据可视化技术、推荐引擎等，主要包括机器学习在公寓、机票、IPO市场、新闻源、内容推广、股票市场、图像、聊天机器人和推荐引擎等方面的应用。

《精通Python自然语言处理》

作者：【印度】DeeptiChopra,NisheethJoshi,ItiMathur

自然语言处理是计算语言学和人工智能之中与人机交互相关的领域之一。

本书是学习自然语言处理的一本综合学习指南，介绍了如何用Python实现各种NLP任务，以帮助读者创建基于真实生活应用的项目。全书共10章，分别涉及字符串操作、统计语言建模、形态学、词性标注、语法解析、语义分析、情感分析、信息检索、语篇分析和NLP系统评估等主题。

本书适合熟悉Python语言并对自然语言处理开发有一定了解和兴趣的读者阅读参考。

Python数据科学指南》

作者：【印度】GopiSubramanian（萨伯拉曼尼安）

60多个实用的开发技巧，帮你探索Python及其强大的数据科学能力

Python作为一种高级程序设计语言，凭借其简洁、易读及可扩展性日渐成为程序设计领域备受推崇的语言，并成为数据科学家的首选之一。

本书详细介绍了Python在数据科学中的应用，包括数据探索、数据分析与挖掘、机器学习、大规模机器学习等主题。每一章都为读者提供了足够的数学知识和代码示例来理解不同深度的算法功能，帮助读者更好地掌握各个知识点。

本书内容结构清晰，示例完整，无论是数据科学领域的新手，还是经验丰富的数据科学家都将从中获益。

《用Python写网络爬虫》

作者：【澳】RichardLawson（理乍得劳森）

本书讲解了如何使用Python来编写网络爬虫程序，内容包括网络爬虫简介，从页面中抓取数据的三种方法，提取缓存中的数据，使用多个线程和进程来进行并发抓取，如何抓取动态页面中的内容，与表单进行交互，处理页面中的验证码问题，以及使用Scarpy和Portia来进行数据抓取，并在最后使用本书介绍的数据抓取技术对几个真实的网站进行了抓取，旨在帮助读者活学活用书中介绍的技术。

本书适合有一定Python编程经验，而且对爬虫技术感兴趣的读者阅读。

《贝叶斯思维：统计建模的Python学习法》

作者：【美】AllenB.Downey

这本书帮助那些希望用数学工具解决实际问题的人们，仅有的要求可能就是懂一点概率知识和程序设计。而贝叶斯方法是一种常见的利用概率学知识去解决不确定性问题的数学方法，对于一个计算机专业的人士，应当熟悉其应用在诸如机器翻译，语音识别，垃圾邮件检测等常见的计算机问题领域。

Python自然语言处理》

作者：【美】StevenBird,EwanKlein,EdwardLoper

自然语言处理(NaturalLanguageProcessing，NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能够实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及所有用计算机对自然语言进行的操作。

《Python自然语言处理》是自然语言处理领域的一本实用入门指南，旨在帮助读者学习如何编写程序来分析书面语言。《Python自然语言处理》基于Python编程语言以及一个名为NLTK的自然语言工具包的开源库，但并不要求读者有Python编程的经验。全书共11章，按照难易程度顺序编排。第1章到第3章介绍了语言处理的基础，讲述如何使用小的Python程序分析感兴趣的文本信息。第4章讨论结构化程序设计，以巩固前面几章中介绍的编程要点。第5章到第7章介绍语言处理的基本原理，包括标注、分类和信息提取等。第8章到第10章介绍了句子解析、句法结构识别和句意表达方法。第11章介绍了如何有效管理语言数据。后记部分简要讨论了NLP领域的过去和未来。

本书的实践性很强，包括上百个实际可用的例子和分级练习。可供读者用于自学，也可以作为自然语言处理或计算语言学课程的教科书，还可以作为人工智能、文本挖掘、语料库语言学等课程的补充读物。

Python数据分析》

作者：【印尼】IvanIdris

Python是一种多范型编程语言，既适用于面向对象的应用开发，又适合函数式设计模式。Python已经成为数据科学家进行数据分析、可视化以及机器学习的一种理想编程语言，它能帮助你快速提升工作效率。

本书将会带领新手熟悉Python数据分析相关领域的方方面面，从数据检索、清洗、操作、可视化、存储到高级分析和建模。同时，本书着重讲解一系列开源的Python模块，诸如NumPy、SciPy、matplotlib、pandas、IPython、Cython、scikit-learn和NLTK等。此外，本书还介绍了数据可视化、信号处理、时间序列分析、数据库、预测性分析和机器学习等主题。通过阅读本书，你将华丽变身数据分析高手。

Ⅱ python的推荐书籍有哪些

推荐的几本Python入门自学到精通必看的书籍吧~

1、《“笨办法”学Python》

为什么把它作为推荐给Python入门自学者的第一本书？因为它足够有趣吸引人。一开始我们都是凭着兴趣学习的，如果在刚刚开始学习的时候，就看深奥难读的书，很容易就从入门到放弃。而且这本书里每一章知识讲完后，都会配有相应的练习小题，帮助初学者在学中练，练中学，进一步巩固相关知识点。总之，这本书以习题的方式引导学习者一步一步学习编程，从简单的打印一直讲授到完整项目的实现，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。可以说，这本书是零基础入门Python的不二之选！

2、《Python快速编程入门》

这本书是一本Python基础教程，因此全部内容定位于Python的基本知识、语法、函数、面向对象等基础性内容。在夯实基础后，该书后一章设置了游戏开发的综合训练，帮助初学者更好掌握相关知识。除此之外，本书附有配套视频、源代码、习题、教学课件等资源。总之，

本书既可作为高等院校本、专科计算机相关专业的程序设计课程教材，也可作为Python编程基础的学习教材，是一本适合广大编程开发初学者的入门级教材。

3、《Python高手之路(第3版) 》

本书不适合零基础学习者，适合有一定Python基础的学习者阅读。因为该书完全从实战的角度出发，介绍了需要系统掌握的Python知识。更为难得的是，本书结合了Python在OpenStack中的应用进行讲解，非常具有实战指导意义。此外，本书还涉及了很多高级主题，如性能优化、插件化结构的设计与架构、Python
3的支持策略等。因此，本书适合初中级层次的Python程序员阅读和参考。

4、《Python算法教程》

本书最大的优点简单概括起来就是知识点清晰，语言简洁。书中用Python语言来讲解算法的分析和设计，主要关注经典的算法，帮助读者理解基本算法问题和解决问题打下很好的基础。本书概念和知识点讲解清晰，语言简洁，因此适合对Python算法感兴趣的初中级用户阅读和自学，也适合高等院校的计算机系学生作为参考教材来阅读。

5、《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，因此是每个想要精通Python的工程师必须要学习和了解的内容。在本书中，Python开发人员兼企业培训师Wesley
Chun会帮助学习者将Python技能提升到更高的水平。而且书中讲解了应用开发相关的多个领域，可以帮助读者立即应用到项目开发中。

6、《精通Python自然语言处理》

众做周知，自然语言处理是计算语言学和人工智能之中与人机交互相关的领域之一。本书是学习自然语言处理的一本综合学习指南，该书介绍了如何用Python实现各种NLP任务，以帮助读者创建基于真实生活应用的项目。全书共10章，分别涉及字符串操作、统计语言建模、形态学、词性标注、语法解析、语义分析、情感分析、信息检索、语篇分析和NLP系统评估等主题。本书适合熟悉Python语言并对自然语言处理开发有一定了解和兴趣的读者阅读参考。

以上就是推荐的Python入门到精通的所有书籍，相信总有一本适合你。但想要快速入门Python开发，仅靠看书怎么够，毕竟编程最重要的就是练习。

对于Python开发有兴趣的小伙伴们，不妨先从看看Python开发书籍开始入门！B站上有很多的Python教学视频，从基础到高级的都有，还挺不错的，知识点讲的很细致，还有完整版的学习路线图。也可以自己去看看，下载学习试试。

Ⅲ Python 从入门到精通推荐看哪些书籍呢

Ⅳ 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。

Ⅳ 学python看什么书

Python 从入门到精通推荐看的书籍：

基础篇：

1.《笨方法学Python》。《笨方法学Python》的英文版，最初的几章有点枯燥，但如果把书里面所有代码都敲一遍，确实能够把基础打好。

2.《Python学习手册》。

这种外国人写的书，都有共同的特点，特别详细，每个知识点给你解释透透的，看的时候可以当作一个字典来翻，这本书确实是面向初学者的。

进阶篇：

1.《流畅的python》。

这本书的作者水平有点高，洋洋洒洒写了这么厚一本，关键是读的时候啊，感觉到处都有收获。前面几章是关于数据结构的，用上合适的数据结构，可以让代码更简洁，也可以让代码执行得更有效率。

2.《Python Cookbook》。

又是一本大部头着作，图灵的书真的挺好，缺点就是太厚了。cookbook类的书呢，大体遵循的规律是，面对那一个一个具体的问题，我们该怎么办。有点类似Q&A，实操性拉满。这本书还把不同的问题给你分门别类了，查起来挺方便。看过后对于代码质量的提升，很有帮助。

就业篇：

在就业篇里就需要分方向了。就业通常只学习python语法是不够的，还得掌握具体的学科知识。

1.web方向：

(1)《Flask Web开发》。

公司如果用python做web大多是初创的，大多用了flask，因为flask是一个小而美的框架，积累了大量第三方库，值得一学。

(2)《精通Django 3 Web开发》。

2.人工智能方向：

(1)《深度学习》。

深度学习挺有名的书，理论深度足够。俗称“花书”。

(2)《利用Python进行数据分析》。

用python做数据分析就得读这本。

Ⅵ 新手学python用什么书

于我个人而言，我很喜欢Python，当然我也有很多的理由推荐你去学python.我只说两点.一是简单,二是写python薪资高.我觉得这俩理由就够了，对不对.买本书,装上pycharm,把书上面的例子习题都敲一遍.再用flask,web.py等框架搭个小网站..完美...(小伙伴们有问到该学python2.7还是3.X,那我的答案是:目前大多数实际开发,都是用2.7的,因为实际项目开发有很多依赖的包,都只支持到2.7,你用3.X干不了活.那你能怎么办.所以不需要纠结.等3.X普及,你写的2.7代码,都可以无痛移植,妥妥的不用担心.)
推荐课程：Python教程。
第一个,个人认为《Python学习手册：第3版》是学习语言基础比较好的书了.
《Python学习手册(第3版)》讲述了：Python可移植、功能强大、易于使用，是编写独立应用程序和脚本应用程序的理想选择。无论你是刚接触编程或者刚接触Python，通过学习《Python学习手册(第3版)》，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)》是作者根据过去10年用于教学而广为人知的培训课程的材料编写而成的。除了有许多详实说明和每章小结之外，每章还包括一个头脑风暴：这是《Python学习手册(第3版)》独特的一部分，配合以实用的练习题和复习题，让读者练习新学的技巧并测试自己的理解程度。
《Python学习手册(第3版)》包括：
类型和操作——深入讨论Python主要的内置对象类型：数字、列表和字典等。
语句和语法——在Python中输入代码来建立并处理对象，以及Python一般的语法模型。
函数——Python基本的面向过程工具，用于组织代码和重用。
模块——封装语句、函数以及其他工具，从而可以组织成较大的组件。
类和OOP——Python可选的面向对象编程工具，可用于组织程序代码从而实现定制和重用。
异常和工具——异常处理模型和语句，并介绍编写更大程序的开发工具。
讨论Python3.0。
《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。
第二个,《Python基础教程（第2版·修订版）》
也是经典的Python入门教程，层次鲜明，结构严谨，内容翔实，特别是最后几章，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，让读者从项目中领略Python的真正魅力。这本书既适合初学者夯实基础，又能帮助Python程序员提升技能，即使是Python方面的技术专家，也能从书里找到耳目一新的内容。
第三个《“笨办法”学Python（第3版）》
是一本Python入门书籍，适合对计算机了解不多，没有学过编程，但对编程感兴趣的初学者使用。这本书结构非常简单，其中覆盖了输入/输出、变量和函数三个主题，以及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。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授到完整项目的实现，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。
【大牛评价】hardway（笨办法）比较适合起步编程，作为Python的入门挺不错。
第四个,在这里给大家推荐最后一本《集体智慧编程》
本书以机器学习与计算统计为主题背景，专门讲述如何挖掘和分析Web上的数据和资源，如何分析用户体验、市场营销、个人品味等诸多信息，并得出有用的结论，通过复杂的算法来从Web网站获取、收集并分析用户的数据和反馈信息，以便创造新的用户价值和商业价值。
全书内容翔实，包括协作过滤技术（实现关联产品推荐功能）、集群数据分析（在大规模数据集中发掘相似的数据子集）、搜索引擎核心技术（爬虫、索引、查询引擎、PageRank算法等）、搜索海量信息并进行分析统计得出结论的优化算法、贝叶斯过滤技术（垃圾邮件过滤、文本过滤）、用决策树技术实现预测和决策建模功能、社交网络的信息匹配技术、机器学习和人工智能应用等。
本书是Web开发者、架构师、应用工程师等的绝佳选择。
“太棒了！对于初学这些算法的开发者而言，我想不出有比这本书更好的选择了，而对于像我这样学过Al的老朽而言，我也想不出还有什么更好的办法能够让自己重温这些知识的细节。”
——DanRussell，资深技术经理，Google
“Toby的这本书非常成功地将机器学习算法这一复杂的议题拆分成了一个个既实用又易懂的例子，我们可以直接利用这些例子来分析当前网络上的社会化交互作用。假如我早两年读过这本书，就会省去许多宝贵的时间，也不至于走那么多的弯路了。”
——TimWolters，CTO，CollectiveIntellect

Ⅶ 学python推荐的10本豆瓣高分书单，小白到大佬，没看过太可惜了

前言：我自己整理了几本书籍的电子档，需要的可以私信我 “书籍” 免费领取

本书一共12章，每一章都会用一个完整的 游戏 来演示其中的关键知识点，并通过编写好玩的小软件这种方式来学习编程，引发读者的兴趣，降低学习的难度。每章最后都会对该章的知识点进行小结，还会给出一些小练习让读者试试身手。作者很巧妙的将所有编程知识嵌入到了这些例子中，真正做到了寓教于乐。

《Python编程初学者指南》内容浅显易懂，示例轻松活泼，是国际畅销的Python初学者教程，适合对Python感兴趣的初级和中级读者。

二，Python编程快速上手

本书是一本面向实践的Python编程实用指南。这本书不仅是介绍Python语言的基础知识，而且还通过项目实践教会读者如何应用这些知识和技能。 书的首部分介绍了基本Python编程概念，第二部分介绍了一些不同的任务，通过编写Python程序，可以让计算机自动完成它们。第二部分的每一章都有一些项目程序，供读者学习。每章的末尾还提供了一些习题和深入的实践项目，帮助读者巩固所学的知识。附录部分提供了所有习题的解答。

本书适合缺乏编程基础的初学者。通过阅读本书，读者将能利用强大的编程语言和工具，并且会体会到Python编程的快乐。

三，Python编程快速上手(第2版)

在本书中，你将学习利用Python编程在几分钟内完成手动需要几小时的工作，无须事先具备编程经验。通过阅读本书，你会学习Python的基本知识， 探索 Python丰富的模块库，并完成特定的任务（例如，从网站抓取数据，读取PDF和Word文档等）。本书还包括有关输入验证的实现方法，以及自动更新CSV文件的技巧。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，自动化地完成很多繁琐的工作，包括:

① 在一个文件或多个文件中搜索并保存同类文本；

② 创建、更新、移动和重命名成百上千个文件和文件夹；

③ 下载搜索结果和处理Web在线内容；

④ 快速地批量化处理电子表格；

⑤ 拆分、合并PDF文件，以及为其加水印和加密；

⑥ 向特定人群发送提醒邮件和文本通知；

⑦ 同时裁剪、调整、编辑成千上万张图片。

四，Python编程

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。

五，Python编程（第2版)

本书是针对所有层次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等强大的Python库和工具，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2D 游戏 、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，并帮助读者解决常见编程问题和困惑。

第2版进行了全面修订，简化了Python安装流程，新增了f字符串、get()方法等内容，并且在项目中使用了Plotly库以及新版本的Django和Bootstrap，等等。

六，Python深度学习

本书由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦•肖莱（François Chollet）执笔，详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的 探索 实践，涉及计算机视觉、自然语言处理、生成式模型等应用。书中包含30多个代码示例，步骤讲解详细透彻。由于本书立足于人工智能的可达性和大众化，读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读。在学习完本书后，读者将具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力。

七，Python极客项目编程

本书包含了一组富有想象力的编程项目，它们将引导你用Python 来制作图像和音乐、模拟现实世界的现象，并与Arino 和树莓派这样的硬件进行交互。你将学习使用常见的Python 工具和库，如numpy、matplotlib 和pygame等等。

八，Python神经网络编程

本书揭示神经网络背后的概念，并介绍如何通过Python实现神经网络。全书分为3章和两个附录。第1章介绍了神经网络中所用到的数学思想。第2章介绍使用Python实现神经网络，识别手写数字，并测试神经网络的性能。第3章带领读者进一步了解简单的神经网络，观察已受训练的神经网络内部，尝试进一步改善神经网络的性能，并加深对相关知识的理解。附录分别介绍了所需的微积分知和树莓派知识。

本书适合想要从事神经网络研究和 探索 的读者学习参考，也适合对人工智能、机器学习和深度学习等相关领域感兴趣的读者阅读。

九，趣学ython编程

《趣学python编程》是一本轻松、快速掌握python编程的入门读物。全书分为3部分，共18章。第1部分是第1章到第12章，介绍python编程基础知识，包括python的安装和配置、变量、字符串、列表、元组和字典、条件语句、循环语句函数和模块、类、内建函数和绘图，等等。第2部分是第13章和第14章，介绍如何用python开发实例 游戏 弹球。第3部分包括第15章到第18章，介绍了火柴人实例 游戏 的开发过程。

这本书语言轻松，通俗易懂，讲解由浅入深，力求将读者阅读和学习的难度降到最低。任何对计算机编程有兴趣的人或者首次接触编程的人，不论孩子还是成人，都可以通过阅读本书来学习python编程。

十，Python网络编程（第3版)

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。