学Python该看什么书？Python各阶段好书推荐，10年老码农倾囊相授！！
发布于2024-11-01 21:55 阅读(147) 评论(0) 点赞(23) 收藏(0)
引言
最近 TIBOE 官方发布了 9 月编程语言排行榜，Python依旧稳居第一位，并且python的份额首次超过 20%！
目前，Python 与排名第二的 C++ 之间的差距已经扩大到 10%，2016 年 11 月同样出现一次第一名和第二名之间的最大差距，当时 Java 领先 C 语言 9.55%。
TIOBE 排行榜仅提供一个编程语言趋势来给大家参考，排名并不代表一门编程语言的好坏。
对于正在学习 Python 的小伙伴，我总结了一份超强 Python 书单，涵盖 Python 的各个方面，希望给正在学习的你一个参考。
Python基础
《Python编程：从入门到实践（第3版）
Python 入门圣经，Python 圈最有影响力的图书，影响全球超过 250 万读者，长居 Amazon、京东等网店编程类图书榜首，真正零基础，附赠随书代码+配套视频讲解+速查手册，自学无压力。
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。
《 流畅的Python（第2版） 》
本书是 Python 领域备受推崇的经典作品，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，并且地道的 Python 代码。
本书着重讲解 Python 语言所独有的功能，助你成功进阶为 Python 高手。第 2 版与时俱进，教你跳出旧有经验，探索并运用地道的 Python 3 功能。第 2 版分为五部分内容：数据结构、函数即对象、类和协议、控制流、元编程。每一部分都精彩纷呈，通过丰富的示例和细致的讲解，教你充分利用 Python 特性，写出高效且现代的 Python 3 代码。
《 Python工匠：案例、技巧与工程实践 》
本书基于“Python工匠”系列，豆瓣评分 9.2 分，作者融入互联网大厂工程实践经验，聚焦真实项目中高频使用的 Python 编程核心知识点。
《CPython设计与实现》
Python 之父 Guido van Rossum 推荐、CPython 核心开发者 Carol Willing 作序！这本书以一种平易近人的方式解释了 Python 解释器的概念、思想和技术细节。
本书从语法解析、编译器等基础概念出发，深入求值循环、内存管理等 CPython 解释器实现细节。轻松！简明！豁然开朗！手把手带你重新编译 CPython，了解 Python 的内部实现。
人工智能
《深度学习入门：基于Python的理论与实现》
本书是深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用 Python3，尽量不依赖外部库或工具，从基本的数学知识出发，带领读者从零创建一个经典的深度学习网络，使读者在此过程中逐步理解深度学习。
《深度学习入门2：自制框架》
深度学习鱼书姊妹篇，这套书做到了真正意义上的“入门”！书中没有使用内容不明的黑盒，而是从我们能理解的最基础的知识出发，一步一步地实现最先进的深度学习技术。
美国物理学家费曼说：“What I cannot create，I do not understand.” 只有创造一个东西，才算真正弄懂了一个问题。这本书手把手带你创建深度学习框架，直击现代深度学习框架本质！
《深度学习进阶：自然语言处理》
豆瓣评分 9.4 的畅销书《深度学习入门：基于Python的理论与实现》续作，带你快速直达自然语言处理领域！本书内容精炼，聚焦深度学习视角下的自然语言处理，延续前作的行文风格，采用通俗的语言和大量直观的示意图详细讲解，帮助读者加深对深度学习技术的理解，轻松入门自然语言处理。
《Python深度学习（第2版）》
本书由深度学习框架 Keras 之父弗朗索瓦·肖莱执笔，通过直观的解释和丰富的示例帮助你构建深度学习知识体系。作者避免使用数学符号，转而采用 Python 代码来解释深度学习的核心思想，包括 Transformer 架构的原理和示例。
《Python机器学习基础教程》
scikit-learn 库维护者和核心贡献者作品。本书主要内容包括：机器学习的基本概念及其应用；实践中最常用的机器学习算法以及这些算法的优缺点；在机器学习中待处理数据的呈现方式的重要性，以及应重点关注数据的哪些方面；模型评估和调参的高级方法，重点讲解交叉验证和网格搜索；管道的概念；如何将前面各章的方法应用到文本数据上，还介绍了一些文本特有的处理方法。
《机器学习实战》
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。
《深入浅出神经网络与深度学习》
知名计算机科学家 Michael Nielsen 作品，哈工大研究生课程参考书，李航、马少平等多位业内专家推荐。
本书深入讲解神经网络和深度学习技术，侧重于阐释深度学习的核心概念。作者以技术原理为导向，辅以贯穿全书的 MNIST 手写数字识别项目示例，介绍神经网络架构、反向传播算法、过拟合解决方案、卷积神经网络等内容，以及如何利用这些知识改进深度学习项目。学完本书，读者将能够通过编写 Python 代码来解决复杂的模式识别问题。
Python算法
《算法图解》
最简单易懂的算法教程，像读小说一样轻松。本书长居 Amazon 算法类畅销榜前列，400 多个示意图，基于 Python 代码示例，详细介绍算法执行过程，展示不同算法在性能方面的优缺点。这本绝对是新手入门算法的必备图书。
《Hello 算法》
动画图解、一键运行的数据结构与算法教程，GitHub Star 63.9k ！近 500 幅动画插图，近 200 段精选代码，助你快速入门数据结构与算法。
书中系统介绍了数据结构与算法基础、复杂度分析、数组与链表、栈与队列、哈希表、树、堆、图、搜索、排序、分治、回溯、动态规划和贪心算法等核心知识，通过清晰易懂的解释和丰富的代码示例，以及生动形象的全彩插图和在线动画图解，揭示算法工作原理和数据结构底层实现，教授读者如何选择和设计最优算法来解决不同类型的问题，切实提升编程技能，构建完整的数据结构与算法知识体系。
《Python数据结构与算法分析（第3版）》
作为用 Python 描述数据结构与算法的开山之作，这本书是经典的计算机教材，被华盛顿大学、北京大学等多家高校采用。向读者透彻讲解在 Python 环境下，如何通过一系列存储机制高效地实现各类算法。
内容对初学者友好，开篇介绍了基于大 O 计法的算法分析，并通篇运用，使用 Python 3 讲解，语法干净。深入浅出，理论扎实，案例丰富。每章还配有练习题，方便巩固学习。
Python数据分析与处理
《Python网络爬虫开发实战（第 2 版）》
Python 之父 Guido van Rossum 推荐的爬虫入门书，第 1 版销量近 100000 册。本书介绍了如何利用 Python 3 开发网络爬虫。本书为第 2 版，相比于第 1 版，为每个知识点的实战项目配备了针对性的练习平台，避免了案例过期的问题。
另外，主要增加了异步爬虫、JavaScript 逆向、App 逆向、页面智能解析、深度学习识别验证码、Kubernetes 运维及部署等知识点，同时也对各个爬虫知识点涉及的请求、存储、解析、测试等工具进行了丰富和更新。
《Excel+Python：飞速搞定数据分析与处理》
流行 Python 库 xlwings 创始人亲授，教你让 Excel 快得飞起来。办公人士零压力学 Python ，轻松突破 Excel 瓶颈，拓展解决问题思路。让你告别烦琐公式和 VBA 代码，将 Excel 任务自动化，实现效率飞跃。让 Excel 和 Python 珠联璧合，避免人为错误，精准完成数据处理。
《商务人士也要学Python》
哥伦比亚商学院课程精华，是专门为 MBA 学生和其他需要速成课程的商业人士编写的 Python 编程入门书。
哥伦比亚商学院名誉院长兼罗素·L. 卡森金融与经济学教授格伦·哈伯德、Pilot Wave Holdings Management 创始人兼首席执行官 Afsheen Afshar、哥伦比亚商学院院长兼 David and Lyn Silfen 商学教授 Costis Maglaras 联合推荐。
少儿编程
《父与子的编程之旅：与小卡特一起学Python（第3版）》
原版 Amazon 最受欢迎的青少年编程图书，上到 8 岁，下到 88 岁，都可以阅读这本书！沃伦和卡特父子以亲切的笔调、通俗的语言，透彻、全面地介绍了使用Python语言进行计算机编程的世界。通过可爱的漫画、有趣的示例，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基本的编程概念。相较第 2 版，第 3 版的示例使用 Python 3 而不是 Python 2，另外添加了关于网络的新内容。
程序员数学
《用Python学透线性代数和微积分》
以图文结合的方式帮助你用 Python 代码解决程序设计中的线性代数和微积分问题：
√ 向量几何和计算机图形
√ 矩阵和线性变换
√ 微积分的核心概念
√ 仿真和优化
√ 图像处理和音频处理
√ 用于回归和分类的机器学习算法
小结
选择Python学习书籍时，建议根据自己的学习背景和需求进行选择。
对于初学者来说，可以从入门书籍开始学起，逐步掌握Python的基础知识。
对于有一定基础的读者来说，可以选择进阶书籍来深入学习Python的高级特性和最佳实践。同时，也可以结合在线教程、视频课程和实战项目来提升自己的编程能力。
这里分享给大家一套免费的学习资料，包含视频、源码/电子书，希望能帮到那些不满现状，想提升自己却又没有方向的朋友，也可以加我微信一起来学习交流。
Python所有方向的学习路线
Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。
全套PDF电子书
书籍的好处就在于权威和体系健全，刚开始学习的时候你可以只看视频或者听某个人讲课，但等你学完之后，你觉得你掌握了，这时候建议还是得去看一下书籍，看权威技术书籍也是每个程序员必经之路。
入门学习视频
我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了。
实战案例
光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
Python副业兼职路线
原文链接:https://blog.csdn.net/Candyz7/article/details/142057257
所属网站分类: 技术文章 > 博客
作者：我下面给你吃
链接：https://www.pythonheidong.com/blog/article/2040795/b095508d59696e092fd5/
来源：python黑洞网
任何形式的转载都请注明出处,如有侵权 一经发现 必将追究其法律责任
昵称:
评论内容：(最多支持255个字符)
---无人问津也好，技不如人也罢，你都要试着安静下来，去做自己该做的事，而不是让内心的烦躁、焦虑，坏掉你本来就不多的热情和定力