20本Python经典书单
来源：异步社区、计量经济学
Python非常灵活，让实验变得容易。解决简单问题的方法简单而优雅。Python为新手程序员提供了一个很好的实验室。
Python具有一些特征，使其成为第一种编程语言的接近完美的选择。Python基本结构简单、干净、设计精良，使学生能够专注于算法思维和程序设计的主要技能，而不会陷入晦涩难解的语言细节。在Python中学习的概念可以直接传递给后续学习的系统语言（如C ++和Java）。但Python不是一种“玩具语言”，它是一种现实世界的生产语言，可以在几乎每个编程平台上免费提供，并且具有自己易于使用的集成编程环境。最好的是，Python让学习编程又变得有趣了。
这20本Python书单让你快速掌握Python编程。
python 经典
《Python神经网络编程》
[英] 塔里克·拉希德（Tariq Rashid） 著
当前，深度学习和人工智能的发展和应用给人们留下了深刻的印象。神经网络是深度学习和人工智能的关键元素，然而，真正了解神经网络工作机制的人少之又少。本书用轻松的笔触，一步一步揭示了神经网络的数学思想，并介绍如何使用Python编程语言开发神经网络。
本书将带领您进行一场妙趣横生却又有条不紊的旅行——从一个非常简单的想法开始，逐步理解神经网络的工作机制。您无需任何超出中学范围的数学知识，并且本书还给出易于理解的微积分简介。本书的目标是让尽可能多的普通读者理解神经网络。读者将学习使用Python开发自己的神经网络，训练它识别手写数字，甚至可以与专业的神经网络相媲美。
本书适合想要了解深度学习、人工智能和神经网络的读者阅读，尤其适合想要通过Python编程进行神经网络开发的读者参考。
《
Python核心编程（第3版）
》
【美】Wesley Chun（卫斯理 春）著
畅销经典的Python书，兼顾Python2和Python3，Python开发人员的案头常备书。
Python是一种灵活、可靠且具有表现力的编程语言，它将编译语言的强大与脚本语言的简洁性、快速开发特性整合起来。在本书中，Python开发人员兼企业培训师Wesley Chun会帮助您将Python技能提升到更高的水平。
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。
《“笨办法”学Python3》
Zed Shaw 著
本书是基于Python 3.6版本编写的。百万粉丝程序员带你轻松入门Python语言！5小时的完整视频教程，纯美式发音，搭配中文字幕，边看边练两不误；52个精心设计的编程习题，拒绝拖沓，提供项目案例，学以致用不务虚。
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。
《用Python写网络爬虫 第2版》
[德]凯瑟琳 雅姆尔（Katharine Jarmul）著
本书包括网络爬虫的定义以及如何爬取网站，如何使用几种库从网页中抽取数据，如何通过缓存结果避免重复下载的问题，如何通过并行下载来加速数据抓取，如何利用不同的方式从动态网站中抽取数据，如何使用叔叔及导航等表达进行搜索和登录，如何访问被验证码图像保护的数据，如何使用Scrapy爬虫框架进行快速的并行抓取，以及使用Portia的Web界面构建网路爬虫。
《程序员学Python》
裘宗燕 著
本书是程序设计领域学者裘宗燕教授的潜心力作，程序员的Python入门和进阶指南。书中全面介绍了Python语言的各方面特征和应用技术，讨论了准确理解Python、正确使用Python语言开发程序所需要的深入概念和情况，还介绍了用Python开发较大型或较复杂程序时应该了解的一些高级功能，如程序的模块组织和导入系统，生成器、闭包和装饰器，基本的和高级的面向对象编程机制和技术，以及作为Python最新扩展的协程和异步编程等。
此外，本书还提供完整的进阶内容和对应案例，让读者全面深入地了解深度学习的知识和技巧，达到学以致用的目的。
《Python程序设计（第3版）》
【美】John Zelle（策勒）著
本书以Python语言为工具教授计算机程序设计。本书强调解决问题、设计和编程是计算机科学的核心技能。本书特色鲜明、示例生动有趣、内容易读易学，适合Python入门程序员阅读，也适合高校计算机专业的教师和学生参考。
《数据结构 Python语言描述》
【美】Kenneth A. Lambert（兰伯特） 著
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语言的语法简单，交互性强。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。
《Python编程快速上手 让繁琐工作自动化》
【美】Al Sweigart（斯维加特） 著
Python3编程从入门到实践，新手学习必备用书。美亚畅销Python编程入门书。
本书快速教读者掌握Python这一对初学者友好的语言。书中包含了很多实用的示例，供读者学习和联系。通过本书，可以学会解决很多实际的任务和需求，包括在一个或多个文件中搜索文本模式、通过创建修改移动和重命名文件和文件夹来组织计算机、抓取数据和信息、更新Excel表格、自动发送邮件和文本消息、组织计算机执行周期性任务等等。
《Python应用开发实战》
[美] 尼纳德·萨斯叶（Ninad Sathaye）著
本书全面介绍了Python语言的方方面面，不仅为读者介绍了Python语言的基础概念也融入了Python的其他特性的介绍。本书面向任何想要学习Python语言，并使用Python进行应用开发的读者。
通过阅读本书，读者将掌握如何构建健壮的应用程序、如何包装和发布软件、如何更好地测试并维护自己的代码及文档等内容。
python 人工智能
《Python 深度学习》
[英] 尼格尔·刘易斯（N.D. Lewis） 著
本书是使用Python 进行深度学习实践的一本初学指南。本书并未罗列大量的公式，而是通过一些实用的实际案例，以简单直白的方式介绍深度神经网络的两项任务——分类和回归，解析深度学习模型中的一些核心问题，以期让读者对深度学习的全貌有一个清晰的认识。
《 Python自然语言处理 》
【美】Steven Bird 著
本书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。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。
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。本书可供读者用于自学，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数据可视化编程实战（第2版）》
[爱尔兰] 伊戈尔·米洛瓦诺维奇著
本书是一本使用Python实现数据可视化编程的实战指南，介绍了如何使用Python最流行的库，通过70余种方法创建美观的数据可视化效果。
全书共9章，分别介绍了准备工作环境、了解数据、绘制并定制化图表、学习更多图表和定制化、创建3D可视化图表、用图像和地图绘制图表、使用正确的图表理解数据、更多的matplotlib知识以及使用Plot.ly进行云端可视化。
《Python3.0科学计算指南》
[瑞典]克劳斯·福勒（Claus Führer）著著
本书展示了Python在数学应用程序中的强大功能以及如何运用最新版本Python3.0的功能来解决计算问题。通过本书，读者将掌握如何将Python应用于线性代数、数组、绘画、迭代函数和多项式等数学知识中。本书内容主要有Python的主要语法元素、基本类型、如何通过matplotlib绘制高质量的表格和图形、如何正确运用面向对象程序等。
《Python机器学习——预测分析核心算法》
【美】Michael Bowles（鲍尔斯） 著
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。 本书主要针对想提高机器学习技能的Python 开发人员，帮助他们解决某一特定的项 目或是提升相关的技能。
《Python数据分析（第2版）》
[美]阿曼多·凡丹戈（Armando Fandango） 著
畅销书升级版，基于Python3。本书教新手用Python语言分析数据，发挥Python在数据可视化方面的优势，引导读者成为数据分析高手。全书从数据检索、清洗、操作、可视化、存储复杂的分析和建模等方面介绍，重点关注开源模块,如NumPy、SciPy、matplotlib、pandas、IPython、Cython、scikit-learn及NLTK。本书还包括数据可视化、信号处理、时间序列分析、数据库、预测分析和机器学习等主题。
《Python算法教程》
【挪威】Magnus Lie Hetland（赫特兰） 著
畅销书Python基础教程(第2版)作者、Python领域大牛又一新力作！知识点清晰，语言简洁。本书用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。蕴含大量课后习题和参考资料。
《Python机器学习实践指南》
【美】Alexander T. Combs 著
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。
本书适合Python 程序员、数据分析人员、对算法感兴趣的读者、机器学习领域的从业人员及科研人员阅读。
《精通Python自然语言处理 》
Iti Mathur, Nisheeth Joshi 著
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贝叶斯分析》
【阿根廷】Osvaldo Martin（奥斯瓦尔多·马丁） 著
PyMOL社区活跃者倾情奉献！发现Python贝叶斯分析的力量！本书介绍了贝叶斯统计中的主要概念，以及将其应用于数据分析的方法。本书所有的贝叶斯模型都用PyMC3实现。PyMC3是一个用于概率编程的Python库，其许多特性都在书中有介绍。在本书和PyMC3的帮助下，读者将学会实现、检查和扩展贝叶斯统计模型，从而解决一系列数据分析的问题。
青少年学 Python
《趣学Python——教孩子学编程》
【美】Jason R. Briggs 著
本书用一种轻松活泼的方式带领读者进入Python语言的世界。作者将带领读者以独特的、新奇而充满乐趣的示例，来学习Python编程。其中，术语会特别提示，代码用不同颜色提示、分析和说明。图示也轻松活泼。 本书每一章都有精心设计的编程谜题，让读者开动大脑，充分理解所学的知识和内容。本书最后，介绍了如何编写两个完整的游戏。这种通过编写游戏的教学方式，能够极大地调动读者的学习积极性。
《教孩子学编程（Python语言版）》
【美】Bryson Payne
本书属于No Starch的经典系列之一，英文版在美国受到读者欢迎。是一本父母和老师教孩子使用Python进行基础程序设计和解决问题的入门图书。通过科学合理的结构、通俗易懂的文字、活泼有趣的图示，帮助孩子学习计算机的思维方式，而可视化和游戏为主的例子则持续吸引读者的注意力。
针对变量、循环、函数等编程基础概念的介绍，可以帮助最年轻的程序员构建所需的技能，以制作自己的超酷的游戏和应用。每章末尾的编程挑战，则可以拓展读者的思维，巩固所学习的知识和技能。适合任何想要通过Python学习编程的读者，尤其适合父母、老师、学生，以及想要理解计算机编程基础知识的未成年人阅读学习。
《青少年学Python》
[希] 阿里斯提德·波拉斯（Aristides S. Bouras ） 著
本书适合10岁以上的孩子学习，也适合家长作为亲子阅读教程。
本书是作者多年从事编程教学工作的经验凝结。本书强调算法思维比学习编码更为重要。算法思维是一个和问题解决相关的过程。本书将算法思维当做必须的学习和训练，来教授计算和算法思维，进而学习和掌握编程能力。
本书选择Python这种非常流行的语言，配以丰富的插图，100多道解答的问题和200多道练习题，250多道判断，100多道多选题，帮助10岁以上的孩子和父母，以及其他的同学、老师来学习Python编程。
本书全面介绍了Python语言的各方面特征和应用技术，讨论了准确理解Python、正确使用Python语言开发程序所需要的深入概念和情况，还介绍了用Python开发较大型或较复杂程序时应该了解的一些高级功能，如程序的模块组织和导入系统，生成器、闭包和装饰器，基本的和高级的面向对象编程机制和技术，以及作为Python最新扩展的协程和异步编程等。 返回搜狐，查看更多
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