编程语言python入门电子书

① python是什么编程语言

也许最初设计 Python 这种语言的人并没有想到今天Python 会在工业和科研上获得如此广泛的使用。着名的自由软件作者Eric Raymond 在他的文章《如何成为一名黑客》中，将Python 列为黑客应当学习的四种编程语言之一，并建议人们从Python 开始学习编程。这的确是一个中肯的建议，对于那些从来没有学习过编程或者并非计算机专业的编程学习者而言，Python 是最好的选择之一。Python 第一次学习Python，我只用了不到二十分钟的时间，站在书店里把一本教初学编程的人学习Python 的书翻了一遍。也是从那时起，我开始被这种神奇的语言吸引。 Python 可以用来开发symbian 上的东西。 易用与速度的完美结合Python 是一种用起来很方便的语言，很多初学Java 的人都会被 Java 的CLASSPATH 搞得晕头转向，花上半天的时间才搞明白原来是CLASSPATH 搞错了自己的 Hello World 才没法运行。用Python 就不会有这种问题，只要装上就能直接用。 Python 是一种脚本语言，写好了就可以直接运行，省去了编译链接的麻烦，对于需要多动手实践的初学者而言，也就是少了出错的机会。而且Python 还有一种交互的方式，如果是一段简单的小程序，连编辑器都可以省了，直接敲进去就能运行。Python 是一种清晰的语言，用缩进来表示程序的嵌套关系可谓是一种创举，把过去软性的编程风格升级为硬性的语法规定。再不需要在不同的风格间选择、再不需要为不同的风格争执。与 Perl 不同，Python 中没有各种隐晦的缩写，不需要去强记各种奇怪的符号的含义。Python 写的程序很容易懂，这是不少人的共识。Python 是一种面向对象的语言，但它的面向对象却不象C++那样强调概念，而是更注重实用。不是为了体现对概念的完整支持而把语言搞得很复杂，而是用最简单的方法让编程者能够享受到面向对象带来的好处，这正是 Python 能像 Java、C#那样吸引众多支持者的原因之一。 Python 是一种功能丰富的语言，它拥有一个强大的基本类库和数量众多的第三方扩展，使得Python 程序员无需去羡慕Java 的JDK。Python 为程序员提供了丰富的基本功能使得人们写程序时用不着一切最底层做起。说到这里，人们通常会用一种担心：脚本语言通常很慢。脚本语言从运行的速度讲的确会慢一些，但 Python 的速度却比人们想象得快很多。虽然 Python 是一种脚本语言，但实际上也可以对它进行编译，就象编译Java 程序一样将Python 程序编译为一种特殊的ByteCode，在程序运行时，执行的是ByteCode，省去了对程序文本的分析解释，速度自然提升很多。在用Java 编程是，人们崇尚一种Pure Java 的方式，除了虚拟机一切东西都用Java 编写，无论是基本的数据结构还是图形界面，而Pure Java 的SWING，却成为无数Java 应用开发者的噩梦。Python 崇尚的是实用，它的整体环境是用C 来编写的，很多基本的功能和扩展的模块都是用 C/C++来编写的，当执行这一部分代码时，它的速度就是C 的速度。用Python 编写的普通桌面程序，其启动运行速度与用C 写的程序差别不大。除了这些，通过一些第三方软件包，用Python 编写的源代码还可以以类似JIT 的方式运行，而这可以大大提高Python 代码的运行速度，针对不同类型的代码，会有2 倍至100 倍不等的速度提升。 Python 是我见到过的语言中，在易用性和速度上结合的最完美的一个，通过丧失一点点经常可以忽略不计的运行速度从而获得更高的编程效率，这就是我选择Python 的原因。把精力放在要解决的问题上选择一种合适的语言，才能让你把有限的精力放到最需要解决的问题上。不同的语言有不同的作用，C 和汇编适合编写系统软件，如果用它们来编写企业应用，恐怕没几个人能得心应手。我以前就碰到一个用汇编写数据库程序的哥，虽然最基本的功能完成了，但要增加个报表预览什么的，他就没法应付了。聪明的程序员是用合适的工具去完成任务，想找一把万能钥匙是不太可能的。Python 的自动的垃圾回收机制是高级的编程语言的一种基本特性，用拥有这一功能的语言编程，程序员们通常不用去关心内存泄漏的问题，而当我们用 C/C++写程序时，这却是最重要的需要认真考虑却又很容易出错的问题之一。数据结构是程序构成的重要部分，链表、树、图这些在用C 编程时需要仔细表达的问题在Python 中简单了很多。在Python 中，最基本的数据结构就是数组、序列和哈希表，用它们想要表达各种常见的数据结构是非常容易的。没了定义指针、分配内存的任务，编程变得有趣了。CORBA 是一种高级的软件体系结构，它是语言无关平台无关的。C++、Java 等语言都有CORBA 绑定，但与它们相比，Python 的 CORBA 绑定却容易很多，因为在程序员看来，一个 CORBA 的类和 Python 的类用起来以及实现起来并没有什么差别。没了复杂体系结构的困扰，用 Python 编写CORBA 程序也变得容易了。好钢要用在刀刃上，要想用有限的时间完成尽量多的任务，就要把各种无关的问题抛弃，而Python 恰恰提供了这种方法。跨平台又易扩展随着Linux 的不断成熟，越来越多的人转到Linux 平台上工作，软件的开发者自然就希望自己编写的软件可以在所有平台下运行。Java 一次编写处处运行的口号使它成为跨平台的开发工具的典范，但其运行速度却不被人们看好。实际上，几乎所有的着名脚本语言都是跨平台的，Python 也不例外。Python 不仅支持各种Linux/Unix 系统，还支持Windows，甚至在Palm 上都可以运行 Python 的程序。一个程序想要跨平台工作，不仅仅需要语言本身能够做到在平台之间兼容，在图形化界面的时代，还需要有能跨平台工作的 Widget。Python 不仅支持老一些的 TK，还支持新的GTK+、QT 以及wxWidget，而这些Widgets 都可以在多个平台上工作。通过它们，程序员就可以编写出漂亮的跨平台GUI 程序。Python 通常是运行在native 代码与脚本代码之间，程序员可以用 C/C++为 Python 编写各种各样的模块，这不仅可以让程序员以 Python 的方式使用系统的各种服务及用C/C++编写的优秀函数库和类库，还可以大幅度提高Python 程序的速度。用C/C++编写Python 的模块并不复杂，而且为了简化这一工作，人们还制作了不少工具用来协助这一工作。正是因为如此，现在各种常用的函数库和类库都有Python 语言的绑定，用 Python 可以做到的事情越来越多了。万能钥匙？Python 功能强大，但它却不是万能的。如果你要编写操作系统或驱动程序，很显然，Python 是做不到的。要写软件，没有哪个工具是万能的，现在之所以有那么多的编程语言，就是因为不同的语言适合做不同的事情。因此，选择适合自己的语言工具是最重要的。

② 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。

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④ 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。

⑤ 现在学习python看什么书比较好

人工智能时代的来临让Python崭露头角，语法简洁、功能强大的特性更是吸引了很多人学习Python。由于某些条件的限制，有部分人选择自学Python，而需要什么书籍资料成为困扰她们的一大难题。Python初学者看什么书？
1、《Python编程：入门到实践》
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。

推荐理由：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。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。

2、《Python基础教程》
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。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。

推荐理由：做为一门语言教程书籍，这本书讲得非常不错！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。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。

3、《笨方法学Python》
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。

推荐理由：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。

4、《Python编程快速上手》
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。

推荐理由：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。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，语法问题可以边做东西边查！

5、《Python核心编程》
书中内容总共分为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。

推荐理由：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。

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。