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1. 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。

2. 如何学python

如何学python

你是想让我们当场给你写本书出来么

:imooc./course/list?c=python

:tutorialspoint./python/index.htm

上面的两个网站的python教程挺不错的

女生如何学python

你好，如果要学python的话，建议报个培训班，这样能让自己少走些弯路。如果要自学的话，可以买些入门方面的书，多练代码，能力自然就上去了。

新手该如何学python怎么学好python？

我建议初学者，不要下载具有IDE功能的集成开发环境，比如Eclipse插件等。2）下载完毕后，就可以开始学习了。学习过程中，我建议可以下载一些python的学习文档，比如《dive into python》，《OReilly - Learning Python》等等。通过学习语法，掌握python中的关键字语法，函数语法，数学表达式等等3）学完了基本语法后，就可以进行互动式学习了。python具备很好的交互学习模式，对于书本上的例子我们可以通过交互平明差前台进行操练，通过练习加深印象，达到学习掌握的目的。4）通过以上三个步骤的学习后，我们大致掌握了python的常用方法、关键字用法以及函数语法等。接下去的学习上，我们就可以着手学习常用模 块的使用， 比如os,os.path,sys,string模块等。我们可以在交互环境中先熟悉使用其中的函数，如果遇到函数的使用上的问题，可以参考python 安装后的自带chm帮助文件。5）为了更好得掌握python，我们的学习不能只是停留在学习一些语法或者api阶段。在此阶段中，我们可以尝试用python解决我们项目 中遇到的一 些问题，如果项目不是用python开发的，那我们可以想想能不能用python制作一些项目组可以使用的一些工具（utility），通过这些工具简化 项目组成员的任务，提高我们的工作效率。如果没有项目，我们也可以自己找些题目来自己练习练习。6）经过以上锻炼后，我们的python知识水平肯定是越来越高。接下去的学习，我们就要更上一层楼。为了学以致用，真正能应用于项目开发或产 品开发，我 们还必须学习企业应用开发中必须要掌握的网络和数据库知识。在此的学习就不光是python语言本身的学习了，庆橡如果之前没有学习和掌握很网络和数据库知 识，在此阶段我们可以借此机会补习一把。7）在此，我想我们对python的使用以及信手拈来了，即使忘了api的用法，我们也可以在短时间内通过查看文档来使用api。那么接下去， 我们要学习 什么呢?那就是设计能力，在学习设计能力的过程中，如果对类等面向对象的概念不清楚激清的，在此阶段也可以学习或加以巩固。就像飞机设计师设计飞机通过学习模 型来设计一样，我们也可以通过学习书上的经典例子来学习设计。等有了设计的基本概念后，我们就可以着手设计我们的程序了。在此阶段中，我们重要的是学习抽 象的思想，通过隔离变化点来设计我们的模块。8）到此阶段，我们已经是真正入门了。在接下去的工作中，就是要快速地通过我们的所学来服务项目了。在此阶段，我们除了掌握python自带的 模块外，我 们最好在掌握一些业界广泛使用的开源框架，比如isted、peak、django、xml等。通过熟练使用它们，达到闪电开发，大大节省项目宝贵时 间。9）你已经是个python行家了，在此阶段，我们在工作中会遇到一些深层次的、具体的困难问题。面对这些问题，我们已经有自己的思考方向和思 路了。

如何学好python

熟悉语法很容易，要真正做点东西还是要课题和练习。我也初学，感觉练习比较少。

练习练习练习
学好什么语言都这样
然后看书练习看书练习
能找份工作或者弄个什么项目最好
完了

如何学习Python爬虫

建议先学习原生爬虫，再使用爬虫框架，推荐资料与学习过程可在该页面查看：
:zhuanlan.hu./p/21479334

如何学习Python GUI编程

个人推荐用PyQt
有一本很好的教材
英文的 网上搜一下就知道了
多写多练多调试

选一个GUI，从他的官方网站上看指南，一步一步来，做python GUI有市场吗？建议用QT的python版本

我始终认为，对一个初学者来说，IT界的技术风潮是不可以追赶的，而且也没有能力去追赶。我时常看见自己的DDMM们把课本扔了，去卖些价格不菲的诸如C#, VB.Net 这样的大部头，这让我感到非常痛心。而许多搞不清指针是咋回事的BBS站友眉飞色舞的讨论C#里面可以不用指针等等则让我觉得好笑。C#就象当年的ASP一样，“忽如一夜春风来，千树万树梨花开”，结果许多学校的信息学院成了“Web 学院”。96,97级的不少大学生都去做Web 了。当然我没有任何歧视某一行业的意识。我只是觉得如果他们把追赶这些时髦技术的时间多花一点在基础的课程上应该是可以走得更远的。 几个误区 初学者对C#风潮的追赶其实也只是学习过程中经常遇到的几个误区之一。我将用一些实际的例子来说明这些现象，你可以按部就班的看看自己是不是属于其中的一种或者几种： 认为计算机技术等于编程技术: 有些人即使没有这个想法，在潜意识中也有这样的冲动。让我奇怪的是，许多信息学院的学生也有这样的念头。认为计算机专业就是编程专业，与编程无关的，或者不太相关的课程他统统都不管，极端的学生只要书上没带“编程”两个字他就不看。 其实编程只是计算机技术应用过程中一种复杂性最低的劳动，这就是为什么IT业最底层的人是程序员（CODER）。计算机技术包括了多媒体，计算机网络，人工智能，模式识别，管理信息系统等等这些方面。编程工作只是在这些具体技术在理论研究或者工程实践的过程中表达算法的过程。编程的人不一定对计算机技术的了解就一定很高。而一个有趣的现象是，不少大师级的计算机技术研究者是不懂编程的。网上的炒作和现实中良好的工作待遇把编程这种劳动神秘化了。其实每一个程序员心里都明白，自己这些东西，学的时候并不比其它专业难，所以自然也不会高档到哪里去。 咬文嚼字的孔已己作风: 我见过一本女生的《计算机网络原理》教材，这个女生象小学生一样在书上划满了横杠杠，笔记做得满满的，打印出来一定比教材还厚。我不明白的是，象计算机网络原理这样的课程有必要做笔记？我们的应试教育的确害了不少学生，在上《原理》这一类课程的时候许多学生象学《马列原理》一样逐字背诵记忆。这乃是我见过的最愚蠢的行为。所谓《原理》，即是需要掌握它为什么这样做，学习why，而不是how（怎样做）。极端认真的学生背下以太网的网线最大长度，数据帧的长度，每个字段的意义，IP报头的格式等等，但是忘了路由的原则，忘了TCP/IP协议设计的宗旨。总之许多人花了大量的时间把书背得滚瓜烂熟却等于什么也没学。 在学习编程的时候这些学生也是这样，他们确切的记得C++语法的各个细节。看完了C++教程后看《Thinking in C++》（确实是好书），《Inside C++》，《C++ reference》，this C++, that C++……，然后是网上各种各样的关于C++语法的奇闻逸事，然后发现自己又忘了C++的一些语法，最后回头继续恶补…。有个师弟就跟我说：“C++ 太难了，学了这里忘了那里，学了继承忘了模板。”我的回答道：“你不去学就容易了”。我并没有教坏他，只是告诉他，死抠C++的语法就和孔已己炫耀茴香豆的茴字有几种写法一样毫无意义。你根本不需要对的C++语法太关心，动手编程就是了，有不记得的地方一查MSDN就立马搞定。我有个结论就是，实际的开发过程中对程序语法的了解是最微不足道的知识。这是为什么我在为同学用Basic（我以前从没有学过它）写一个小程序的时候，只花了半个小时看了看语法，然后再用半个小时完成了程序，而一个小时后我又完全忘记了Basic 的所有关键字。 不顾基础，盲目追赶时髦技术： ; 终于点到题目上来了。大多数的人都希望自己的东西能够马上跑起来，变成钱。这种想法对一个已经进入职业领域的程序员或者项目经理来说是合理的，而且IT技术进步是如此的快，不跟进就是失业。但是对于初学者来说（尤其是时间充裕的大中专在校生），这种想法是另人费解的。一个并未进入到行业竞争中来的初学者最大的资本便是他有足够的时间沉下心来学习基础性的东西，学习why 而不是how。时髦的技术往往容易掌握，而且越来越容易掌握，这是商业利益的驱使，为了最大化的降低软件开发的成本。但在IT领域内的现实就是这样，越容易掌握的东西，学习的人越多，而且淘汰得越快。每一次新的技术出来，都有许多初学者跟进，这些初学者由于缺乏必要的基础而使得自己在跟进的过程中花费大量的时间，而等他学会了，这种技术也快淘汰了。基础的课程，比方数据结构，*作系统原理等等虽然不能让你立马就实现一个linux（这是许多人嘲笑理论课程无用的原因），但它们能够显着的减少你在学习新技术时学习曲线的坡度。而且对于许多关键的技术（比方Win32 SDK 程序的设计，DDK的编程）来说甚至是不可或缺的。 一个活生生的例子是我和我的一个同学，在大一时我还找不到开机按纽，他已经会写些简单的汇编程序了。我把大二的所有时间花在了汇编，计算机体系结构，数据结构，*作系统原理等等这些课程的学习上，而他则开始学习HTML和VB，并追赶ASP的潮流。大三的时候我开始学习Windows *作系统原理，学习SDK编程，时间是漫长的，这时我才能够用VC开发出象模象样的应用程序。我曾一度因为同学的程序已经能够运行而自己还在学习如何创建对话框而懊恼不已，但临到毕业才发现自己的选择是何等的正确。和我谈判的公司开出的薪水是他的两倍还多。下面有一个不很恰当的比方：假设学习VB编程需要4个月，学习基础课程和VC的程序设计需要1年。那么如果你先学VB，再来学习后者，时间不会减少，还是1年，而反过来，如果先学习后者，再来学VB，也许你只需要1个星期就能学得非常熟练。 几个重要的基础课程 如果你是学生，或者如果你有充足的时间。我建议你仔细的掌握下面的知识。我的建议是针对那些希望在IT技术上有所成就的初学者。同时我还列出了一些书目，这些书应该都还可以在书店买到。说实在的，我在读其他人的文章时最大的心愿就是希望作者列出一个书单。 大学英语－不要觉得好笑。我极力推荐这门课程是因为没有专业文档的阅读能力是不可想象的。中文的翻译往往在猴年马月才会出来，而现在的许多出版社干脆就直接把E文印刷上去。学习的方法是强迫自己看原版的教材，开始会看不懂，用多了自然熟练。吃得苦下得狠心绝对是任何行业都需要的品质。 计算机体系结构和汇编语言－关于体系结构的书遍地都是，而且也大同小异，倒是汇编有一本非常好的书。《80x86汇编语言程序设计教程》（清华大学出版社，黑色封面，杨季文着）。你需要着重学习386后保护模式的程序设计。否则你在学习现代*作系统底层的一些东西的时候会觉得是在看天书。 计算机*作系统原理－我们的开发总是在特定的*作系统上进行，如果不是，只有一种可能：你在自己实现一个*作系统。无论如何，*作系统原理是必读的。这就象我们为一个芯片制作外围设备时，芯片基本的工作时序是必需了解的。这一类书也很多，我没有发现哪一本书非常出众。只是觉得在看完了这些书后如果有空就应该看看《Inside Windows 2000》(微软出版社，我看的是E文版的，中文的书名想必是Windows 2000 技术内幕之类吧)。关于学习它的必要性，ZDNET上的另一篇文章已经有过论述。 数据结构和算法－这门课程能够决定一个人程序设计水平的高低，是一门核心课程。我首选的是清华版的（朱战立，刘天时）。很多人喜欢买C++版的，但我觉得没有必要。C++的语法让算法实现过程变得复杂多了，而且许多老师喜欢用模块这一东西让算法变得更复杂。倒是在学完了C版的书以后再来浏览一下C++的版的书是最好的。 软件工程－这门课程是越到后来就越发现它的重要，虽然刚开始看时就象看马哲一样不知所云。我的建议是看《实用软件工程》（黄色，清华）。不要花太多的时间去记条条框框，看不懂就跳过去。在每次自己完成了一个软件设计任务（不管是练习还是工作）以后再来回顾回顾，每次都会有收获。 Windows 程序设计－《北京大学出版社，Petzold着》我建议任何企图设计Windows 程序的人在学习VC以前仔细的学完它。而且前面的那本《Inside Windows 2000》也最好放到这本书的后面读。在这本书中，没有C++，没有GUI，没有控件。有的就是如何用原始的C语言来完成Windows 程序设计。在学完了它以后，你才会发现VC其实是很容易学的。千万不要在没有看完这本书以前提前学习VC，你最好碰都不要碰。我知道的许多名校甚至都已经用它作为教材进行授课。可见其重要。 上面的几门课程我认为是必学的重要课程（如果你想做Windows 程序员）。 对于其它的课程有这样简单的选择方法：如果你是计算机系的，请学好你所有的专业基础课。如果不是，请参照计算机系的课程表。如果你发现自己看一本书时无法看下去了，请翻到书的最后，看看它的参考文献，找到它们并学习它们，再回头看这本书。如果一本书的书名中带有“原理”两个字，你一定不要去记忆它其中的细节，你应该以一天至少50页的速度掌握其要领。尽可能多的在计算机上实践一种理论或者算法。 你还可以在CSDN上阅读到许多书评。这些书评能够帮助你决定读什么样的书。 日三省乎己 每天读的书太多，容易让人迷失方向。一定要在每天晚上想想自己学了些什么，还有些什么相关的东西需要掌握，自己对什么最感兴趣，在一本书上花的时间太长还是不够等等。同时也应该多想想未来最有可能出现的应用，这样能够让你不是追赶技术潮流而是引领技术潮流。同时，努力使用现在已经掌握的技术和理论去制作具有一定新意的东西。坚持这样做能够让你真正成为一个软件“研发者”而不仅仅是一个CODER。 把最多的时间花在学习上 这是对初学者最后的忠告。把每个星期玩SC或者CS的时间压缩到最少，不玩它们是最好的。同时，如果你的ASP技术已经能够来钱，甚至有公司请你 *** 的话，这就证明你的天份能够保证你在努力的学习之后取得更好的收益，你应该去做更复杂的东西。眼光放长远一些，这无论是对谁都是适用的。 相信你已经能够决定是否学习C＃或者什么时候去学它了。

3. 想学python看哪些书

在过去一年里，Python的热度一路飙升，国内越来越多的人选择学习Python，如今已然成为大量开发者推荐的入门编程语言和第二编程语言，而且Python还是人工智能的主要编程语言，因此，其重要性和流行度也就不言而喻了。
更多关于Python学习方面的知识，可以参考这篇文章：《Python学习的49个必备资源（附链接）》
想要学好Python语言，需要了解Python是什么，都能够做什么，知道算法，变量，解释器，还有Python的基本数据类型等。所以，本文将推荐几本学习Python编程必看的几本书籍。
Amazon编程入门类榜首图书，国内 Python 入门第一书。基于 Python3.5 同时也兼顾 Python2.7，是一本全面的Python编程，从入门到实践教程，带领读者快速掌握编程基础知识、编写出能解决实际问题的代码并开发复杂项目。上到有编程基础的程序员，下到10岁少年，想入门Python并达到可以开发实际项目的水平，这本书都是个不错的选择。
书中内容分为基础篇和实战篇两部分。基础篇介绍基本的编程概念，实战篇介绍如何利用新学到的知识开发功能丰富的项目：2D游戏《外星人入侵》，数据可视化实战，Web应用程序。
读者点评：
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。
“我读过很多本为Python初学者所写的入门书，到目前为止，这是我特别喜爱的一本。这本Python编程书内容全面，讲解详细，编排合理，真是太棒了！”
本书是经典教程的全新改版，作者根据Python 3.0版本的种种变化，全面改写了书中内容，如果你没有任何编程基础，那么，你最好先读完第一本的《Python 编程：从入门到实践》开始学习，之后选择这本作为你的第二本 Python 书。如果你已经是一位编程语言老手，也依然能够在这本书里学到不少知识。
相关推荐：《Python教程》
值得一提的是，书中最后几章的10各项目更是这本书最大的亮点，不仅实用而且讲解到位，作者Magnus Lie Hetland是挪威科技大学副教授，黑客，喜欢钻研新锐编程语言，写过很多Python方面的书和在线教程，深受读者喜爱。
读者书评：
做为python，又或者做为一门语言教程书籍，这本书讲得非常不错！特别是作者独特的写法以及幽默。有时作者会将不同的理解方式和实现方式放在一个例子中。更多的时候作者会有颇为有趣的幽默来让读者感到轻松愉快。
真的很好的一本书，该说的说得清楚，不该说的轻轻点到，读者想要网上查找的时候也有迹可循，轻重把握很好。 说说后面十个例子，的确不错，让人能快速有很好的理解。
这本书是由奋战在Python开发一线近20年的Luciano Ramalho执笔，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，写出简洁、流畅、易读、易维护的代码。书中从语言设计层面剖析编程细节，兼顾Python 3 和Python 2，同时有大量详尽的代码示例，并附有主题相关高质量的参考文献和视频链接。
读者书评：
值得认真阅读的Python进阶书籍，章节后面附带的杂谈和延伸阅读有时间可以补充阅读。
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。
这本书尤其适合缺乏编程基础的初学者，语法使用Python 3，书中不仅介绍了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。同时，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。
读者书评：
这本书作者尽量写的简单化，让没有编程经验的人也可以快速上手！但是我觉得有其它编程语言经验的同学，也可以直接看着本书快速了解Python可以做什么，语法问题可以变做东西边查！
很不错的一本python入门书，介绍基本语法的比较少，但介绍了比较多实用的模块。其目的正如副标题所述，是为了将平时的繁琐工作自动化，就好像为自己写一个私人秘书。
本书更多的是想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、开发的方法。从基本的编程概念开始，一步步引导读者了解Python语言，再逐渐掌握函数、递归、数据结构和面向对象设计等高阶概念。本书第2版及其辅助代码均已升级，支持Python 3。
每个章节后面都有练习，可以帮助读者加深对刚学的编程概念的理解。而且，本书的示例代码均在GitHub仓库中维护，读者很容易下载和修改。
读者书评：
写得太好了，编程入门；编程思维。推荐。
与其说此书是python编程的入门，不如说是以python为工具对编程的入门。这个境界可完全不一样，从而此书在讲解python的时候也用python讲了很多编程原理，非常适合那些想用python作为入门编程的人，更重要的是本书完全开源。
Python程序设计（第3版）Python之父作序推荐，是经典畅销图书《Python核心编程（第二版）》的全新升级版本，书中包含Python 2和 Python 3代码，以便立即使用，总共分为3部分。
第1部分为讲解了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、数据库编程等。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、Django Web框架等。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。
读者书评：
终于，一本既可以作为Python教程又可以作为Python编程语言参考的图书问世！
本书写作相当精良。这是我遇到的清晰、友好的Python图书，它在一个广阔的背景中介绍了Python。它仔细、深入地剖析了一些重要的Python主题，而且读者无需大量的相关经验也能看懂。与所有其他Python入门类图书不同的是，它不会用隐晦、难以理解的文字来折磨读者，而是始终立足于帮助读者牢固掌握Python的语法和结构。
本书介绍Python 语言的基础知识及其在各个领域的具体应用，基于最新版本3.x。书中首先介绍了Python 语言的一些必备基本知识，然后介绍了在商业、科研以及艺术领域使用Python 开发各种应用的实例。文字简洁明了，案例丰富实用，是一本难得的Python 入门手册。
读者书评：
之前看完了?Python 编程:从入门到实践?,刚开始还在犹豫要不要买这本书,现在觉得非常值得,补充了一些?从入门到实践?中没有的内容。
不单介绍了python的基本语法，还介绍了python在各方面的应用以及可以使用的一些第三方模块，给初学者勾勒出一个未来要学习的框架。作者语言也十分有趣。
《Head First Python(中文版)》主要讲述了Python 3的基础语法知识以及如何使用Python快速地进行Web、手机上的开发。帮助你迅速掌握Python的基础知识，然后转向持久存储、异常处理、Web开发、SQLite、数据加工和lGoogle App Engine。从书籍的封面我们大概也可以猜得出这本书是通过采用丰富直观的形式使你的大脑真正开动起来，而不是长篇累牍地说教，让你昏昏欲睡。
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4.《一个完整的Django入门指南》系列教程（中文版）
5. 《python一小时快速实战入门》（微软官方）

4. python数据分析与应用-Python数据分析与应用 PDF 内部全资料版

给大家带来的一篇关于Python数据相关的电子书资源，介绍了关于Python方面的内容，本书是由人民邮电出版社出版，格式为PDF，资源大小281 MB，黄红梅 张良均编写，目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为：7.8。

内容介绍

目录

第1章Python数据分析概述1

任务1.1认识数据分析1

1.1.1掌握数据分析的概念2

1.1.2掌握数据分析的流程2

1.1.3了解数据分析应用场景4

任务1.2熟悉Python数据分析的工具5

1.2.1了解数据分析常用工具6

1.2.2了解Python数据分析的优势7

1.2.3了解Python数据分析常用类库7

任务1.3安装Python的Anaconda发行版9

1.3.1了解Python的Anaconda发行版9

1.3.2在Windows系统中安装Anaconda9

1.3.3在Linux系统中安装Anaconda12

任务1.4掌握Jupyter Notebook常用功能14

1.4.1掌握Jupyter Notebook的基本功能14

1.4.2掌握Jupyter Notebook的高 级功能16

小结19

课后习题19

第2章NumPy数值计算基础21

任务2.1掌握NumPy数组对象ndarray21

2.1.1创建数组对象21

2.1.2生成随机数27

2.1.3通过索引访问数组29

2.1.4变换数组的形态31

任务2.2掌握NumPy矩阵与通用函数34

2.2.1创建NumPy矩阵34

2.2.2掌握ufunc函数37

任务2.3利用NumPy进行统计分析41

2.3.1读/写文件41

2.3.2使用函数进行简单的统计分析44

2.3.3任务实现48

小结50

实训50

实训1创建数组并进行运算50

实训2创建一个国际象棋的棋盘50

课后习题51

第3章Matplotlib数据可视化基础52

任务3.1掌握绘图基础语法与常用参数52

3.1.1掌握pyplot基础语法53

3.1.2设置pyplot的动态rc参数56

任务3.2分析特征间的关系59

3.2.1绘制散点图59

3.2.2绘制折线图62

3.2.3任务实现65

任务3.3分析特征内部数据分布与分散状况68

3.3.1绘制直方图68

3.3.2绘制饼图70

3.3.3绘制箱线图71

3.3.4任务实现73

小结77

实训78

实训1分析1996 2015年人口数据特征间的关系78

实训2分析1996 2015年人口数据各个特征的分布与分散状况78

课后习题79

第4章pandas统计分析基础80

任务4.1读/写不同数据源的数据80

4.1.1读/写数据库数据80

4.1.2读/写文本文件83

4.1.3读/写Excel文件87

4.1.4任务实现88

任务4.2掌握DataFrame的常用操作89

4.2.1查看DataFrame的常用属性89

4.2.2查改增删DataFrame数据91

4.2.3描述分析DataFrame数据101

4.2.4任务实现104

任务4.3转换与处理时间序列数据107

4.3.1转换字符串时间为标准时间107

4.3.2提取时间序列数据信息109

4.3.3加减时间数据110

4.3.4任务实现111

任务4.4使用分组聚合进行组内计算113

4.4.1使用groupby方法拆分数据114

4.4.2使用agg方法聚合数据116

4.4.3使用apply方法聚合数据119

4.4.4使用transform方法聚合数据121

4.4.5任务实现121

任务4.5创建透视表与交叉表123

4.5.1使用pivot_table函数创建透视表123

4.5.2使用crosstab函数创建交叉表127

4.5.3任务实现128

小结130

实训130

实训1读取并查看P2P网络贷款数据主表的基本信息130

实训2提取用户信息更新表和登录信息表的时间信息130

实训3使用分组聚合方法进一步分析用户信息更新表和登录信息表131

实训4对用户信息更新表和登录信息表进行长宽表转换131

课后习题131

第5章使用pandas进行数据预处理133

任务5.1合并数据133

5.1.1堆叠合并数据133

5.1.2主键合并数据136

5.1.3重叠合并数据139

5.1.4任务实现140

任务5.2清洗数据141

5.2.1检测与处理重复值141

5.2.2检测与处理缺失值146

5.2.3检测与处理异常值149

5.2.4任务实现152

任务5.3标准化数据154

5.3.1离差标准化数据154

5.3.2标准差标准化数据155

5.3.3小数定标标准化数据156

5.3.4任务实现157

任务5.4转换数据158

5.4.1哑变量处理类别型数据158

5.4.2离散化连续型数据160

5.4.3任务实现162

小结163

实训164

实训1插补用户用电量数据缺失值164

实训2合并线损、用电量趋势与线路告警数据164

实训3标准化建模专家样本数据164

课后习题165

第6章使用scikit-learn构建模型167

任务6.1使用sklearn转换器处理数据167

6.1.1加载datasets模块中的数据集167

6.1.2将数据集划分为训练集和测试集170

6.1.3使用sklearn转换器进行数据预处理与降维172

6.1.4任务实现174

任务6.2构建并评价聚类模型176

6.2.1使用sklearn估计器构建聚类模型176

6.2.2评价聚类模型179

6.2.3任务实现182

任务6.3构建并评价分类模型183

6.3.1使用sklearn估计器构建分类模型183

6.3.2评价分类模型186

6.3.3任务实现188

任务6.4构建并评价回归模型190

6.4.1使用sklearn估计器构建线性回归模型190

6.4.2评价回归模型193

6.4.3任务实现194

小结196

实训196

实训1使用sklearn处理wine和wine_quality数据集196

实训2构建基于wine数据集的K-Means聚类模型196

实训3构建基于wine数据集的SVM分类模型197

实训4构建基于wine_quality数据集的回归模型197

课后习题198

第7章航空公司客户价值分析199

任务7.1了解航空公司现状与客户价值分析199

7.1.1了解航空公司现状200

7.1.2认识客户价值分析201

7.1.3熟悉航空客户价值分析的步骤与流程201

任务7.2预处理航空客户数据202

7.2.1处理数据缺失值与异常值202

7.2.2构建航空客户价值分析关键特征202

7.2.3标准化LRFMC模型的5个特征206

7.2.4任务实现207

任务7.3使用K-Means算法进行客户分群209

7.3.1了解K-Means聚类算法209

7.3.2分析聚类结果210

7.3.3模型应用213

7.3.4任务实现214

小结215

实训215

实训1处理信用卡数据异常值215

实训2构造信用卡客户风险评价关键特征217

实训3构建K-Means聚类模型218

课后习题218

第8章财政收入预测分析220

任务8.1了解财政收入预测的背景与方法220

8.1.1分析财政收入预测背景220

8.1.2了解财政收入预测的方法222

8.1.3熟悉财政收入预测的步骤与流程223

任务8.2分析财政收入数据特征的相关性223

8.2.1了解相关性分析223

8.2.2分析计算结果224

8.2.3任务实现225

任务8.3使用Lasso回归选取财政收入预测的关键特征225

8.3.1了解Lasso回归方法226

8.3.2分析Lasso回归结果227

8.3.3任务实现227

任务8.4使用灰色预测和SVR构建财政收入预测模型228

8.4.1了解灰色预测算法228

8.4.2了解SVR算法229

8.4.3分析预测结果232

8.4.4任务实现234

小结236

实训236

实训1求取企业所得税各特征间的相关系数236

实训2选取企业所得税预测关键特征237

实训3构建企业所得税预测模型237

课后习题237

第9章家用热水器用户行为分析与事件识别239

任务9.1了解家用热水器用户行为分析的背景与步骤239

9.1.1分析家用热水器行业现状240

9.1.2了解热水器采集数据基本情况240

9.1.3熟悉家用热水器用户行为分析的步骤与流程241

任务9.2预处理热水器用户用水数据242

9.2.1删除冗余特征242

9.2.2划分用水事件243

9.2.3确定单次用水事件时长阈值244

9.2.4任务实现246

任务9.3构建用水行为特征并筛选用水事件247

9.3.1构建用水时长与频率特征248

9.3.2构建用水量与波动特征249

9.3.3筛选候选洗浴事件250

9.3.4任务实现251

任务9.4构建行为事件分析的BP神经网络模型255

9.4.1了解BP神经网络算法原理255

9.4.2构建模型259

9.4.3评估模型260

9.4.4任务实现260

小结263

实训263

实训1清洗运营商客户数据263

实训2筛选客户运营商数据264

实训3构建神经网络预测模型265

课后习题265

附录A267

附录B270

参考文献295

学习笔记

Jupyter Notebook（此前被称为 IPython notebook）是一个交互式笔记本，支持运行 40 多种编程语言。 Jupyter Notebook 的本质是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和 markdown。 用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等 。 定义 （推荐学习：Python视频教程） 用户可以通过电子邮件，Dropbox，GitHub 和 Jupyter Notebook Viewer，将 Jupyter Notebook 分享给其他人。 在Jupyter Notebook 中，代码可以实时的生成图像，视频，LaTeX和JavaScript。 使用 数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是Jupyter 格式 。 架构 Jupyter组件 Jupyter包含以下组件： Jupyter Notebook 和 ……

本文实例讲述了Python实现的微信好友数据分析功能。分享给大家供大家参考，具体如下： 这里主要利用python对个人微信好友进行分析并把结果输出到一个html文档当中，主要用到的python包为 itchat ， pandas ， pyecharts 等 1、安装itchat 微信的python sdk，用来获取个人好友关系。获取的代码 如下： import itchatimport pandas as pdfrom pyecharts import Geo, Baritchat.login()friends = itchat.get_friends(update=True)[0:]def User2dict(User): User_dict = {} User_dict["NickName"] = User["NickName"] if User["NickName"] else "NaN" User_dict["City"] = User["City"] if User["City"] else "NaN" User_dict["Sex"] = User["Sex"] if User["Sex"] else 0 User_dict["Signature"] = User["Signature"] if User["Signature"] else "NaN" ……

基于微信开放的个人号接口python库itchat，实现对微信好友的获取，并对省份、性别、微信签名做数据分析。 效果： 直接上代码，建三个空文本文件stopwords.txt，newdit.txt、unionWords.txt，下载字体simhei.ttf或删除字体要求的代码，就可以直接运行。 #wxfriends.py 2018-07-09import itchatimport sysimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#绘图时可以显示中文plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#绘图时可以显示中文import jiemport jieba.posseg as psegfrom scipy.misc import imreadfrom wordcloud import WordCloudfrom os import path#解决编码问题non_bmp_map = dict.fromkeys(range(0x10000, sys.maxunicode + 1), 0xfffd) #获取好友信息def getFriends():……

Python数据分析之双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果示例

本文实例讲述了Python数据分析之双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果。分享给大家供大家参考，具体如下： 前面讲述了关于双色球的各种算法，这里将进行下期双色球号码的预测，想想有些小激动啊。 代码中使用了线性回归算法，这个场景使用这个算法，预测效果一般，各位可以考虑使用其他算法尝试结果。 发现之前有很多代码都是重复的工作，为了让代码看的更优雅，定义了函数，去调用，顿时高大上了 #!/usr/bin/python# -*- coding:UTF-8 -*-#导入需要的包import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport operatorfrom sklearn import datasets,linear_modelfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression#读取文件d……

以上就是本次介绍的Python数据电子书的全部相关内容，希望我们整理的资源能够帮助到大家，感谢大家对鬼鬼的支持。

注·获取方式：私信（666）

5. python论文参考文献有哪些

关于python外文参考文献举例如下：

1、A Python script for adaptive layout optimization of trusses.

翻译：用于桁架的自适应布局优化的Python脚本。