經常會有讀者跑過來問能否推薦一些 Python 書籍，給初學者會毫不猶豫推薦《Python程式設計：從入門到實踐》， 進階提高就看《流暢的Python》，Web開發、網路程式設計、資料分析、資料探勘、機器學習等領域也有很多專門針對 Python 的書籍，這裡從圖靈社群精選了一批 Python 書單，送給讀者們，具體的贈書規則在公眾號「Python之禪」回覆“贈書”檢視
1. Python程式設計：從入門到實踐
作者：Eric Matthes
譯者：袁國忠
- Amazon程式設計入門類榜首圖書，最受讀者喜愛的Python入門書
- 同時使用Python 2.7 和Python 3.5 講解，全面、詳細、深入淺出
- 從基本概念到完整專案開發，幫助零基礎讀者迅速掌握Python程式設計，開發實際專案
全書分兩部分：第一部分介紹用Python程式設計所必須瞭解的基本概念，包括 matplotlib、NumPy 和 Pygal 等強大的 Python 庫和工具介紹，以及列表、字典、if語句、類、檔案與異常、程式碼測試等內容；第二部分將理論付諸實踐，講解如何開發三個專案，包括簡單的 Python 2D 遊戲開發，如何利用資料生成互動式的資訊圖，以及建立和定製簡單的 Web 應用，並幫讀者解決常見程式設計問題和困惑。
2. 流暢的Python
作者：Luciano Ramalho
譯者：安道 吳珂
- PSF 研究員、知名 PyCon 演講者心血之作
- Python 核心開發人員擔綱技術審校
- 全面深入，對 Python 語言關鍵特性剖析到位
- 大量詳盡程式碼示例，並附有主題相關高質量參考文獻和視訊連結
- 兼顧 Python 3 和 Python 2
本書致力於幫助 Python 開發人員挖掘這門語言及相關程式庫的優秀特性，寫出簡潔、流暢、易讀、易維護的程式碼。特別是深入探討了針對資料庫處理時生成器的具體應用、特性描述符（ORM的關鍵），以及 Python 式的物件：協議與介面、抽象基類及多重繼承。
3. Flask Web開發：基於Python的Web應用開發實戰
作者：Miguel Grinbergs
譯者：安道
- 知名狗書，學習 Flask 必備
- 從安裝與環境設定講起，一步一步搭建伺服器端 Web 應用
- 全流程講解 Web 應用開發，給出最佳實踐
本書共分三部分，全面介紹如何基於Python微框架Flask進行Web開發。第一部分是Flask簡介，介紹使用Flask框架及擴充套件開發Web程式的必備基礎知識。第二部分則給出一個例項，真正帶領大家一步步開發完整的部落格和社交應用Flasky，從而將前述知識融會貫通，付諸實踐。第三部分介紹了釋出應用之前必須考慮的事項，如單元測試策略、效能分析技術、Flask程式的部署方式等。
4. Python Web開發：測試驅動方法
作者：Harry J.W. Percival
譯者：安道
- 亞馬遜4.8星評好書
- 實戰式TDD開發指南，使用Django等流行框架開發現代Web應用！
- 學習Django、Selenium、Git、jQuery和Mock，以及其他當前流行Web開發技術
本書手把手教你從頭開始開發一個真正的Web應用，並且展示使用Python做測試驅動開發（TDD）的優勢。你將學到如何在開發應用的每一個部分之前先編寫和執行測試，然後再編寫最少量的程式碼讓測試通過。也就是說，你將學會應用TDD理念，寫出簡潔可用、賞心悅目的程式碼。
5. Python網路程式設計（第3版）
作者：Brandon Rhodes，John Goerzen
譯者：諸豪文
- Python 3示例講解，涵蓋網路程式設計所有經典話題
- 提供大量程式碼清單及示例
- 從應用開發角度介紹網路程式設計基本概念、模組以及第三方庫
本書採用Python 3，涵蓋網路程式設計所有經典話題，包括網路協議、網路資料及錯誤、電子郵件、伺服器架構，以及HTTP及Web應用程式，對最新的SSL支援、非同步I/O迴圈的編寫方法、跨站指令碼以及跨站請求偽造攻擊網站的原理及保護方法等內容也有詳盡介紹。
6. Python資料處理
作者：Jacqueline Kazil，Katharine Jarmul
譯者：張亮 ，呂家明
- 教你會輕鬆處理資料的方法，將資料處理過程自動化！
- 全面掌握用Python進行爬蟲抓取以及資料清洗與分析的方法，輕鬆實現高效資料處理！
本書採用基於專案的方法，介紹用Python完成資料獲取、資料清洗、資料探索、資料呈現、資料規模化和自動化的過程。主要內容包括：Python基礎知識，如何從CSV、Excel、XML、JSON和PDF檔案中提取資料，如何獲取與儲存資料，各種資料清洗與分析技術，資料視覺化方法，如何從網站和API中提取資料。
7. Python資料科學入門
作者：Dmitry Zinoviev
譯者：熊子源
- 用 Python 3.X 輕鬆解決資料科學問題
- 快速掌握資料科學領域常見任務和工具
本書以 Python 講述資料科學基礎知識，涵蓋了資料採集、清洗、儲存、檢索、轉換、視覺化、高階資料分析（網路分析）、統計和機器學習等內容。具體內容包括：資料科學的Python核心特性，文字資料、資料庫、表格形式的數值資料、series和frame、網路資料的使用，資料的繪製，概率與統計，機器學習。
8. Python資料探勘入門與實踐
作者：Robert Layton
譯者：杜春曉
- 全面釋放Python的資料分析能力
- 掌握大資料時代核心技術，輕鬆入門資料探勘技術並將其應用於實際專案
本書使用簡單易學且擁有豐富第三方庫和良好社群氛圍的Python語言，由淺入深，以真實資料作為研究物件，真刀實槍地向讀者介紹Python資料探勘的實現方法。通過本書，讀者將邁入資料探勘的殿堂，透徹理解資料探勘基礎知識，掌握解決資料探勘實際問題的最佳實踐！
9. Python機器學習經典例項
作者：Prateek Joshi
譯者：陶俊傑，陳小莉
- 監督學習技術、預測建模、無監督學習演算法等前沿話題的例項程式碼展示
- 來自 Kaggle 的經典資料集和機器學習案例
- 用流行的 Python 庫 scikit-learn 解決機器學習問題
本書不僅可以幫你瞭解現實生活中機器學習的應用場景，而且通過有趣的菜譜式教程教你掌握處理具體問題的演算法。
本書首先通過實用的案例介紹機器學習的基礎知識，然後介紹一些稍微複雜的機器學習演算法，例如支援向量機、極端隨機森林、隱馬爾可夫模型、條件隨機場、深度神經網路，等等。通過本書，你不僅可以學會如何做出合理的決策，為自己選擇合適的演算法型別，而且可以學會如何高效地實現演算法以獲得最佳學習效果。
10. Python計算機視覺程式設計
作者：Jan Erik Solem
譯者：朱文濤 袁勇
- 亞馬遜計算機視覺類圖書No.1
- 詳細剖析多種計算機視覺工具
- 大量示例極易上手
本書是計算機視覺程式設計的權威實踐指南，通過Python語言講解了基礎理論與演算法，並通過大量示例細緻分析了物件識別、基於內容的影象搜尋、光學字元識別、光流法、跟蹤、3D重建、立體成像、擴增實境、姿態估計、全景建立、影象分割、降噪、影象分組等技術。
部落格：foofish.net
公眾號：Python之禪