有什麼Python學習的書籍和學習資源推薦?
知乎使用者2020-01-11 11:06:27Python是實用性的語言，強烈推薦先把容易上手的環境弄好，比如codelab：
https：//
codelabs。developers。google。com
/
在網頁上直接開，點選就執行。
不怕囉嗦的，從這本開始看：
Head first翻譯成深入淺出，內容就是初學者的第一本書。知識點和場景掰扯的特別碎，絕對能看懂。
語言覺得自己差不多了，請開始看看python的庫：
vinta/awesome-python
python一個很優秀的地方，就是庫超級多。只有你想不到的，沒有python幹不了的。
然後要看結合你自己的興趣或者專案方向了，常見的方向有web，爬蟲，具體幹活的指令碼等。
link2020-01-15 15:54:49去我的專欄看看
Jackpop2020-01-16 22:41:06看到這個題目已經有一段時間，今天晚上和兩位同事吃飯時我問起這個問題，“你們學習Python過程中看過什麼不錯的書籍？”兩位同事的回答都是“沒看書，就是在網上找了一些教程簡單的學習一下基本語法，然後在專案中不斷得到提升”。
雖然調查的樣本量少一些，但是也可以反應學習Python過程中的一些情況——學習Python，網上很多免費的資源以及足夠使用。
所以，首先根據自己的學習習慣表明一下我的觀點：可以先看一下網上的免費教程，實現一些小功能、小專案，在這個過程中會發現有很多無法完全理解或者看不明白的地方。然後在有一定的瞭解之後再去選擇一本不錯的書籍，帶著問題詳細的看一遍，這樣會對那些自己不太熟悉的地方會有更深的理解和印象。
下面，我就分別從入門和進階兩個階段介紹Python學習的資料和資源。
平凡而詩意 - 知乎
我建立了一個知乎圈子：【平凡而詩意】，專注於分享前沿技術、程式設計開發、實用工具等方面內容，感興趣的可以首頁搜尋【平凡而詩意】加入我的圈子，讓我們一起玩耍吧！
1。 入門
1。1 網上免費資源
菜鳥教程
可以說，菜鳥教程這個網站是對我幫助最大的一位“老師”，由於工作需要，或者興趣使然，我學習了不同的程式語言，C/C++、Python、JS、Go、Java等，我都是透過菜鳥教程這個網站進行學習的。
在菜鳥教程上花費了很多學習時間，我覺得這是值得的，因為它的確是一種最高效、最簡單的入門學習方法。在透過菜鳥教程學習的過程中會發現，這是一個非常有教育經驗、非常不錯的網站，主要優點如下，
有層次感
循序漸進
理論與實踐結合
淺顯易懂
與大多數書籍喜歡用高深莫測、晦澀難懂的專業詞彙不同，菜鳥教程就拿出最簡單的幹活告訴你，而且每當解釋一個知識點，隨後就會有程式設計示例，更有助於理解，不會耗費過多的時間。
Python 基礎教程 | 菜鳥教程
想了解Python配置內容的可以檢視我的另一篇回答【Jackpop：初學 Python 需要安裝哪些軟體？】
廖雪峰Python
菜鳥教程上有很多IT技術相關教程，它們有一些共同點——簡介明瞭。這樣就帶來一個問題，知識覆蓋面不夠廣泛，廖雪峰Python可以作為一個備選項之一，它相對於Python菜鳥教程更加全面。它不僅包含Python基礎語法、面向物件，還會設計非同步、實戰等內容。菜鳥教程和廖雪峰Python可以二選一作為入門的網路學習資源。
Python教程
1。2 入門書籍
對於入門，我個人推薦利用網上教程即可，但是這根據個人時間和學習方式而定，如果時間很充足，喜歡系統學習的同學來說，可以選擇一本Python入門教程作為學習資源。關於Python入門書籍，我推薦《
Python程式設計從入門到實踐
》，這是一本Python入門的經典之作。從Python安裝配置，到開發小專案，循序漸進，都進行了深入淺出的講解，它是基本即全面又容易理解的書籍。
《
Python程式設計從入門到實踐
》
2。 進階
2.1 網路免費學習資源
關於Python進階，我推薦Python大神Kenneth Reitz推出的python-guide教程。
Kenneth Reitz何許人也？使用過Python的同學應該都有所耳聞，requests、pipenv這些知名且常用的Python工具包的作者，目前這兩個專案在GitHub分別達到40k+和19k+star，Kenneth Reitz也開源了一份Python教程目前在GitHub已經達到20k+star。
我之所以推薦python-guide，是因為它真的很不錯。在大多數書籍裡千篇一律的介紹安裝配置、基本語法、面向物件、實戰專案，但是python-guide卻不走這複製貼上的套路。它主要從開發環境、程式設計風格、應用場景等著手。雖然在其他書籍裡也會介紹開發環境，但是python-guide更加詳盡，它不僅會介紹IDE等開發環境配置，還會介紹在其他教程裡不會提及的虛擬環境。另外，在程式設計風格方面它也花費了很多篇幅，我覺得這對於一個優秀的專案是至關重要的。最後，它在應用場景，例如，xml解析、速度、資料序列化、影象處理等方面進行了詳細的闡述，在這些應用場景的學習過程中會遇到更多豐富、讓人得到提升的技能。
Python最佳實踐指南！ — The Hitchhiker‘s Guide to Python
2.2 進階書籍
關於進階，我推薦兩本書籍：
第一本：《Python Cookbook》
我認為這是一本很適合有一點Python基礎的開發者，這本書應該很多Python開發者都有所耳聞，它在基礎語法的基礎上進行了一些提升。
就如同上面這個例子，它會拋開入門的那些簡單語法去講解一些Python高階實用方法和技巧，例如抽象基類、單例模式、介面等。每一個知識點它會對應提出一個問題，然後給出相應的解決方案，並且告訴你這樣用的意義何在、怎麼樣更加高效的使用Python，怎麼設計更高效的軟體模式。
第二本：《流暢的Python》
這是一本經得起考驗的Python書籍。
舉一個最簡單的例子，在絕大多數教程都會講到
迴圈和條件語句
，千篇一律的告訴你“if。。else。。”， “for。。。while”，這個有一點程式語言的同學都知道，但是在Python裡面迴圈和條件語句有什麼特殊的地方嗎？該怎麼用好它？
在很多部落格、教程中都不會深入介紹，但是這本書會詳細的介紹Python深入的內容。
它和大多數書籍和線上教程
蜻蜓點水
式的講解不同，它更加深入，
深入而不冗餘
，在你看這本書的時候你會發現，它的每一段話都是有意義的，沒有什麼廢話。
它分別從資料結構、字典集合、文字和位元組序列、函式、設計、裝飾器、閉包等講起，然後對每一塊知識進行展開，
詳細介紹裡面最根本的原理
，然後告訴你，該怎麼用好它，高效的使用它。
3。 PyHuaWeekly
最後再自賣自誇一下。
GitHub是一個既充滿著優質資源又魚龍混雜的地方，上面的確有很多不錯的開源專案，但是，更多的是一些灌水的專案，例如，某些教育機構的大作業，例如，那些每天刷榜的中文無聊的專案。因此，雖然我每天都會花費一部分時間去瀏覽GitHub，但是真正讓我內心覺得這個專案“不錯”的卻少之又少。我想，也許這就是為什麼我上一篇文章受到認可的原因吧。
既然這樣，我想倒不如花費一部分精力去開闢一些專門介紹GitHub上優質Python專案的版塊，名稱就叫PyHubWeekly，主要宗旨有兩點：
每週更新一次
精選GitHub上優質Python專案
對於這個模組，我的想法是不追求數量而追求質量，換句話說，也許有的時候能介紹10個專案，有的時候只介紹1個專案，不會為了拼湊數量而一味的去美化一個專案，把它描繪的天花亂墜，感興趣的可以關注一下。
Jackpop：PyHubWeekly | 第一期：Github上那些值得推薦的Python小工具
Jackpop：PyHubWeekly | 第二期：Github上那些值得推薦的Python小工具
乾貨
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酷python2020-02-21 23:31:15http：//www。
coolpython。net
入門，進階，全網，恐怕找不到第二個這麼優質的Python教程了
summer2021-08-11 15:52:14說到Python學習的書籍，那可真是太多了，我自己最初看的這本書，覺得非常適合入門
1。《Python程式設計 從入門到實踐》
2。《Python學習手冊（第4版）》
【內容介紹】透過《Python學習手冊（第4版）》，可以學習到Python的主要內建物件型別如數字、列表和字典，以及學習到使用Python語句建立和處理物件的方法、通用語法模型。
我們都知道，使用函式構造和重用程式碼，函式是Python的基本過程工具；學習Python的面向物件程式設計工具，可以用於組織程式程式碼；學習異常處理模型，可以用於編寫較大程式的開發工具。所以，想要學習Python模組的封裝語句、函式以及其他工具，以便構建較大的元件，此書是不錯的選擇。
另外，《Python學習手冊（第4版）》還提供了了解高階Python工具，如裝飾器、描述器、元類和Unicode處理等章目。
【大牛評價】這書絕對是打好Python基本功的一等秘籍，從入門到進階它都有提及，而且書中有超多淺顯易懂的例子，如果之前沒有接觸過Python，那此書非常適合閱讀。
3。《笨辦法學Python（第3版）》
【內容介紹】《“笨辦法”學Python（第3版）》是一本Python入門書籍，適合對計算機瞭解不多，沒有學過程式設計，但對程式設計感興趣的讀者學習使用。
此書結構非常簡單，其中覆蓋了輸入/輸出、變數和函式三個主題，以及一些比較高階的話題，如條件判斷、迴圈、類和物件、程式碼測試及專案的實現等。每一章的格式基本相同，以程式碼習題開始，按照說明編寫程式碼，執行並檢查結果，然後再做附加練習。
這本書以習題的方式引導讀者一步一步學習程式設計，從簡單的列印一直講授到完整專案的實現，讓初學者從基礎的程式設計技術入手，最終體驗到軟體開發的基本過程。
【大牛評價】hardway（笨辦法）比較適合起步程式設計，作為Python的入門挺不錯。
4。《利用Python進行資料分析》
【內容介紹】此書介紹了NumPy（NumericalPython）的基礎和高階知識，從pandas庫的資料分析工具開始利用高效能工具對資料進行載入、清理、轉換、合併以及重塑的方法，利用matplotlib建立散點圖以及靜態或互動式的視覺化結果的方法，利用pandas的groupby功能對資料集進行切片、切塊和彙總操作的方法，以及處理各種各樣的時間序列資料的技巧。《利用Python進行資料分析》實操性較強。
【大牛評價】第一次看的時候還不知道AQR是幹啥的，實習的時候發現作者竟然是AQR的？！又看了幾遍。
5。《集體智慧程式設計》
【內容介紹】《集體智慧程式設計》全書內容翔實，包括協作過濾技術（實現關聯產品推薦功能）、叢集資料分析（在大規模資料集中發掘相似的資料子集）、搜尋引擎核心技術（爬蟲、索引、查詢引擎、PageRank演算法等）、搜尋海量資訊並進行分析統計得出結論的最佳化演算法、貝葉斯過濾技術（垃圾郵件過濾、文字過濾）、用決策樹技術實現預測和決策建模功能、社交網路的資訊匹配技術、機器學習和人工智慧應用等。
以機器學習和計算統計為主題背景的《集體智慧程式設計》，專門講述如何挖掘和分析Web上的資料和資源，以及如何分析使用者體驗、市場營銷、個人品味等諸多資訊，並得出有用的結論，再透過複雜的演算法來從Web網站獲取、收集並分析使用者的資料和反饋資訊，以便創造新的使用者價值和商業價值。本書是Web開發者、架構師、應用工程師等專業人士的絕佳選擇。
【大牛評價】以具體例項的方式來展示Python的程式設計技巧，受益良多。
6。《Python演算法教程》
【內容介紹】《Python演算法教程》分別介紹了樹、圖、計數問題、歸納遞迴、遍歷、分解合併、貪心演算法、複雜依賴、Dijkstra演算法、匹配切割問題以及困難問題及其稀釋等內容。每一章結束之處均有練習題和參考資料，為讀者的自我檢查以及進一步學習提供了較多的便利。
眾所周知，Python是一種面向物件、解釋型計算機程式設計語言，它的應用領域非常廣泛，包括資料分析、自然語言處理、機器學習、科學計算以及推薦系統構建等。本書主要關注經典的演算法，但同時會為讀者理解基本演算法問題和解決問題打下很好的基礎。
《Python演算法教程》適合對Python演算法感興趣的初中級使用者閱讀和自學，也適合高等院校的計算機系學生作為參考教材來閱讀。
【大牛評價】如果你看過演算法導論，這本書便是對簡單演算法的Python實現；如果你只讀過學習手冊，那麼這本淺顯易懂的書可以作為演算法的啟蒙書。
7。《Python核心程式設計（第3版）》
【內容介紹】《Python核心程式設計（第3版）》共分為三部分。第一部分講解了Python的一些通用應用，包括正則表示式、網路程式設計、Internet客戶端程式設計、多執行緒程式設計、GUI程式設計、資料庫程式設計、MicrosoftOffice程式設計、擴充套件Python等內容。第二部分講解了與Web開發相關的主題，包括Web客戶端和伺服器、CGI和WSGI相關的Web程式設計、Django、Web框架、雲計算、高階Web服務。第三部分則為一個補充/實驗章節，包括文字處理以及一些其他內容。本書適合具有一定經驗的Python開發人員閱讀。
8。《艾伯特父與子的程式設計之旅：與小卡特一起學Python》
實在太多了，後面就不寫介紹了
9。笨辦法學Python（第四版）
10。集體智慧程式設計中文版
11。利用Python進行資料分析
12。Head_First_Python（中文版）
13。Python 程式設計快速上手 讓繁瑣工作自動化
14。Python 研究（Dive Into Python）
15。Python。Cookbook（第2版）中文版
16。Python。UNIX和Linux系統管理指南
17。Python3程式開發指南。第二版（帶書籤）
18。Python高階程式設計
19。Python和資料分析
20。Python基礎教程（第2版）
21。Python技術參考大全
22。Python技術手冊（第2版）
23。python簡明教程中文
24。Python遊戲程式設計快速上手
25。Python與孩子一起學程式設計中文版詳細書籤
26。用Python進行自然語言處理
27。程式設計珠璣
28。機器學習實戰
29。利用Python進行資料分析
30。社交網站的資料探勘與分析
31。《Python程式設計實踐》
32。集體智慧程式設計
33。PythonCookbook（第2版）中文版
34。Python資料分析基礎教程：NumPy學習指南（第2版）
學習資源的話這裡就分享一套我當初學習Python時學的，裡面包含了完整的學習框架和影片教程，內容清晰明瞭，影片講解也是通俗易懂，非常適合各位初學者，點選下方↓↓↓外掛就可直接領取！
