在最新一期的異周話題中，80%讀者認為Python是最好的程式語言，知乎上類似的問題也很多，例如如何入門Python?如何3個月內入門Python？雖然現在可以學習的Python途徑很多，但是想要打好牢固的基礎知識，系統的學習Python的知識體系，還需要靠閱讀專業的書籍來不斷積累。
誰會成為AI 和大資料時代的第一開發語言？
這本已是一個不需要爭論的問題。如果說三年前，Matlab、Scala、R、Java 和 Python還各有機會，局面尚且不清楚，那麼三年之後，趨勢已經非常明確了，特別是前兩天 Facebook 開源PyTorch 之後，Python 作為 AI 時代頭牌語言的位置基本確立，未來的懸念僅僅是誰能坐穩第二把交椅。
學習Python之路其修遠兮，能否跨進時下最熱的人工智慧領域，無疑學好Python是通往高薪的捷徑之路。
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《Python核心程式設計 第3版》
暢銷經典的Python基礎教程學習手冊進階圖書
兼顧Python2和Python3
機器學習 資料處理 網路爬蟲熱門程式語言
Python開發人員的案頭常備
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全面涵蓋當今應用開發中的眾多領域為中級Python開發人員提供傑出實踐方法涵蓋大量實用的程式碼案例每章末尾的習題有助於鞏固所學知識
想進一步提升Python程式設計水平？請深入分析真實應用程式中使用的大量相關主題涵蓋了正規表示式、Internet/網路程式設計、GUI、SQL/資料庫/ORM、多執行緒、Web開發瞭解當前的開發區域，比如Google 、Twitter、MongoDB、OAuth、Python 3遷移、Java/Jython囊括有關Django、Google App Engine、CSV/JSON/XML和Microsoft Office的全新內容。包含Python 2和Python 3程式碼，以便立即可以使用提供了程式碼片段、互動案例和實用練習，旨在鞏固Python技能
《Python程式設計快速上手 讓繁瑣工作自動化》
美亞暢銷Python程式設計入門圖書
Python3實戰指南
帶你快速實現Python高效程式設計
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美亞暢銷Python程式設計圖書，幫助你通過程式設計快速實現工作自動化在本書中，你將學習利用Python 程式設計，在幾分鐘內完成手工需要幾小時的工作，而事先卻無需具備程式設計經驗。一旦掌握了程式設計的基礎知識，你就可以毫不費力地建立Python 程式，完成高效的自動化工作，包括：
● 在一個檔案或多個檔案中搜尋文字；
● 建立、更新、移動和重新命名檔案和資料夾；
● 搜尋網頁和下載的線上內容；
● 在任意大小的Excel電子表格中更新和格式化資料；
● 拆分、合併PDF檔案，以及如何加水印和加密；
● 傳送提醒郵件和文字通知；
● 填寫線上表格。本書的作者Al Sweigart是一位傑出Python程式設計師,他還是《Python 密碼學程式設計》、《Python 遊戲程式設計快速上手》和《Python 和Pygame 遊戲開發指南》的作者。
《“笨辦法”學Python(第3版)》
盡享5小時的完整視訊教程
跟著數十萬人的Python導師學Python程式設計入門基礎教程
為Web開發實戰 資料分析打下堅實基礎
試讀：你眼中的Python大牛，應該都看過這些書 - 非同步社群
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Zed Shaw完善了這個堪稱世上好的Python學習系統。只要跟著學習，你就會和迄今為止數十萬Zed教過的初學者一樣獲得成功。
在這本書中，你將通過完成52個精心設計的習題來學會Python。閱讀這些習題，把習題的程式碼精確地寫出來（禁止複製和貼上！），修正你的錯誤，觀察程式的執行。在這個過程中，你將瞭解軟體是如何工作的，好的程式看起來是什麼樣子，怎樣閱讀、編寫、思考程式碼，以及如何用專業程式設計師的技巧來找出並修正錯誤。重要的是，你將學到下面這些編寫優秀的Python軟體必需的初始技能。
這本書會讓你的每一分鐘投入都有回報。Python是世界上強大、受歡迎的程式語言之一，很快你就會成為一名Python程式設計師。
你還可以看Zed的視訊！隨書附贈的DVD中包含5個多小時激情揮灑的教學內容：一部完整的Python視訊教程！
《像電腦科學家一樣思考Python 第2版》
學會像電腦科學家一樣思考 輕鬆學Python
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• 如果想要學習如何程式設計，從Python語言入手是一個很好的開端。本書從基本的程式設計概念開始，一步步引導讀者瞭解Python語言，再逐漸掌握函式、遞迴、資料結構和麵向物件設計等高階概念。本書第2版及其輔助程式碼均已升級，支援Python 3。每章後的練習可以幫助讀者加深對剛學的程式設計概念的理解。本書是高中和大學階段的學生、自學者，以及需要了解程式設計基礎的專業人士的理想讀物。初學者可以在瀏覽器中學習如何開始Python程式設計。
• 從基礎開始，包括語言的語法和語義。
• 掌握每一個程式設計概念的清晰定義。
• 循序漸進地學習值、變數、語句、函式和資料結構。
• 瞭解如何操作檔案和資料庫。
• 理解物件、方法和麵向物件程式設計。
• 使用各種除錯技巧來修復語法錯誤、執行時錯誤和語義錯誤。
• 通過一系列案例研究來探索函式、資料結構和演算法。本書的示例程式碼均在GitHub倉庫中維護，讀者很容易下載和修改。
《Python高階程式設計 第2版》
Python進階教程 機器學習人工智慧深度學習開發熱門程式語言 web開發與後端工程師參考指南 基於Python3.5撰寫
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Python是一門動態程式語言，它簡單而又強大，適用於眾多領域。儘管編寫Python程式碼比較容易，但是編寫高效且易於維護和複用的程式碼是一個挑戰。 本書的重點是讓你熟悉zui佳實踐、有用的工具以及標準，這都是Python專業人士每天使用的。首先，你將瞭解Python 3.5中新增加的功能以及可以提高生產力的快速技巧。接下來，你將學習使用這個新版本中的高-級且有用的Python語法元素，以及實現超程式設計的不同方法。本書講解了程式碼管理工具、編寫清晰文件的方法和測試驅動開發，這些都是編寫程式碼的重要因素。通過學習優化的一般原則、查詢瓶頸的策略以及應用優化的選定工具，你可以對如何編寫高效的程式碼有更深入的理解。 讀完本書後，你會成為一名可以編寫高效且可維護程式碼的專家。 通過閱讀本書，你將能夠： 瞭解在Python社群中廣泛採用的約定和zui佳實踐； 高效打包Python程式碼，以便將其應用於社群和生產； 應用在遠端系統上自動化部署程式碼的簡單且輕量的方法； 提高程式碼的質量、可靠性及效能； 在Python中編寫併發程式碼； 使用其他語言編寫的程式碼來擴充套件Python。
《精通Python自然語言處理》
用Python開發令人驚訝的NLP專案 自然語言處理任務
掌握利用Python設計和構建給予NLP的應用的實踐
購書：《精通Python自然語言處理》([印度],Deepti,Chopra,Nisheeth,Joshi,Iti,Mathur)【摘要 書評 試讀】- 京東圖書
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自然語言處理（NLP）是有關計算語言學與人工智慧的研究領域之一。NLP主要關注人機互動，它提供了計算機和人類之間的無縫互動，使得計算機在機器學習的幫助下理解人類語言。 本書詳細介紹如何使用Python執行各種自然語言處理（NLP）任務，並幫助讀者掌握利用Python設計和構建基於NLP的應用的zui佳實踐。本書引導讀者應用機器學習工具來開發各種各樣的模型。對於訓練資料的建立和主要NLP應用的實現，例如命名實體識別、問答系統、語篇分析、詞義消歧、資訊檢索、情感分析、文字摘要以及指代消解等，本書都進行了清晰的介紹。本書有助於讀者使用NLTK建立NLP專案併成為相關領域的專家。 通過閱讀本書，你將能夠:
● 實現字串匹配演算法以及標準化技術；
● 實現統計語言建模技術；
● 深刻理解詞幹提取器、詞形還原器、形態分析器以及形態生成器的開發；
● 開發搜尋引擎並實現詞性標註和統計建模（包含n-gram方法）等相關概念；
● 熟悉諸如樹型庫建設、CFG建設、CYK以及Earley線圖解析演算法等相關概念；
● 開發基於NER的系統並理解和應用情感分析的相關概念；
● 理解並實現資訊檢索和文字摘要等相關概念；
● 開發語篇分析系統以及基於指代消解的系統。
《Python機器學習實踐指南》
身臨其境的寫作風格
輕鬆掌握機器學習實戰知識
應用高階機器學習方法解決日常問題
購書：《Python機器學習實踐指南》([美],Alexander,T.,Combs)【摘要 書評 試讀】- 京東圖書
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機器學習正在迅速成為資料驅動型世界的一個bi備模組。許多不同的領域，如機器人、醫學、零售和出版等，都需要依賴這門技術。通過閱讀 Python機器學習實踐指南 ，你將學習如何一步步構建真實的機器學習應用程式。 Python機器學習實踐指南 以通俗易懂，簡潔明瞭的方式，教你如何使用機器學習來收集、分析並操作大量的資料。通過易於理解的專案，本書講解如何處理各種型別的資料、如何以及何時應用不同的機器學習技術，包括監督學習和無監督學習。本書中的每個專案都同時提供了教學和實踐，你將學習如何使用聚類技術來發現低價的機票，以及如何使用線性迴歸找到一間便宜的公寓 。 Python機器學習實踐指南 適合的讀者包括瞭解資料科學的Python程式設計師、資料科學家、架構師，以及想要構建完整的、基於Python的機器學習系統的人們。 通過閱讀Python機器學習實踐指南 ，你將能： ·瞭解Python機器學習的生態系統； ·瞭解如何執行線性迴歸； ·機器視覺概念的介紹； ·高階資料視覺化技術； ·如何使用第三方API，部署機器學習模型； ·時間序列的建模技術； ·如何構建無監督模型。
《用Python寫網路爬蟲》
用Python進行資料處理和資料探勘的代表著作
剖析網路爬蟲技術的實現原理
精通Python網路爬蟲實戰
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作為一種便捷地收集網上資訊並從中抽取出可用資訊的方式，網路爬蟲技術變得越來越有用。使用Python這樣的簡單程式語言，你可以使用少量程式設計技能就可以爬取複雜的網站。 《用Python寫網路爬蟲》作為使用Python來爬取網路資料的傑出指南，講解了從靜態頁面爬取資料的方法以及使用快取來管理伺服器負載的方法。此外，本書還介紹瞭如何使用AJAX URL和Firebug擴充套件來爬取資料，以及有關爬取技術的更多真相，比如使用瀏覽器渲染、管理cookie、通過提交表單從受驗證碼保護的複雜網站中抽取資料等。本書使用Scrapy建立了一個高階網路爬蟲，並對一些真實的網站進行了爬取。 《用Python寫網路爬蟲》介紹瞭如下內容： 通過跟蹤連結來爬取網站； 使用lxml從頁面中抽取資料； 構建執行緒爬蟲來並行爬取頁面； 將下載的內容進行快取，以降低頻寬消耗； 解析依賴於JavaScript的網站； 與表單和會話進行互動； 解決受保護頁面的驗證碼問題； 對AJAX呼叫進行逆向工程； 使用Scrapy建立高階爬蟲。 本書讀者物件 本書是為想要構建可靠的資料爬取解決方案的開發人員寫作的，本書假定讀者具有一定的Python程式設計經驗。當然，具備其他程式語言開發經驗的讀者也可以閱讀本書，並理解書中涉及的概念和原理。
《Python物件導向程式設計指南》
掌握Python物件導向程式設計的精髓
構建強大的實際應用程式
購書：《Python物件導向程式設計指南》([美]Steven F. Lott（洛特）)【摘要 書評 試讀】- 京東圖書
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本書致力於深入講解Python語言的高階特性，通過豐富、強大的程式碼示例為讀者循序漸進地講解如何編寫高質量的Python程式碼。本書可謂是成就Python程式設計高手的必讀之選。本書通過實際的例子對Python中物件導向程式設計的理念進行介紹。針對所有可用於和Python內建功能進行無縫結合的特殊方法，本書都提供了詳細示例，並且介紹瞭如何使用JSON、YAML、Pickle、CSV、XML、Shelve和SQL來建立持久化物件以及在程式間傳輸物件。本書還介紹了Logging和Warning模組、單元測試、配置檔案以及如何使用命令列。本書主要分為3個部分：用特殊方法實現Python風格的類；持久化和序列化；測試、除錯、部署和維護。特殊方法部分又分為：初始化方法、基本特殊方法、屬性訪問、可呼叫物件、上下文、容器、集合、數值，以及裝飾器和mixin類等高階技術。本書示例豐富，通過諸多實際的例子對Python中物件導向程式設計的理念進行介紹，有利於讀者更好地掌握Python的高階特性，編寫成更好的實際應用程式。
《NLTK基礎教程 用NLTK和Python庫構建機器學習應用》
NLTK和Python庫構建機器學習應用
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自然語言處理（NLP）屬於人工智慧與計算機語言學的交叉領域，處理的是計算機與人類語言之間的互動問題。隨著人機互動需求的日益增長，計算機具備處理當前主要自然語言的能力已經成為了一個必然趨勢。NLTK正是這一領域中一個強大而穩健的工具包。 在這本書中，我們首先會介紹一些與NLP相關的知識。然後，我們會探討一些與資料科學相關的任務，通過這些任務來學習如何從零開始構建自定義的標識器和解析器。在此過程中，我們將會深度探索NLP領域的基本概念，為這一領域各種開源的Python工具和庫提供具有實踐意義的見解。接下來，我們將會介紹如何分析社交媒體網站，發現熱門話題，進行輿情分析。zui後，我們還會介紹一些用於處理大規模文字的工具。 在閱讀完本書之後，您將會對NLP與資料科學領域中的概念有一個充分的瞭解，並能將這些知識應用到日常工作中。 如果您是NLP或機器學習相關領域的愛好者，並有一些文字處理的經驗，那麼本書就是為你量身定做的。此外，這本書也是專業Python程式設計師快速學習NLTK庫的理想選擇。 通過本書，你將學會： ■ 瞭解自然語言的複雜性以及機器對它們的處理方式。 ■ 如何利用標識化處理手段清理文字歧義，並利用分塊操作更好地處理資料。 ■ 探索不同標籤型別的作用，並學習如何將句子標籤化。 ■ 如何根據自己的需要來建立自定義的解析器和標識器。 ■ 如何構建出具有拼寫檢查、搜尋、機器翻譯以及問答系統等功能的實用程式。 ■ 如何通過資訊爬取與捕獲的手段對相關資料內容進行檢索。 ■ 如何通過特性的提取與選取，構建出針對不同文字的分類系統。 ■ 如何使用各種第三方Python庫，如pandas、scikit-learn、matplotlib、gensim。 ■ 如何對社交媒體網站進行分析，包括髮掘熱門話題、輿情分析等。
《Python高效能程式設計》
深刻理解Python的實現
讓你的Python程式碼執行的更快
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Python程式碼僅僅能夠正確執行還不夠，你需要讓它執行得更快。通過探索設計決策背後的基礎理論，本書幫助你更加深刻地理解Python的實現。你將學習如何找到效能瓶頸，以及如何在大資料量的程式中顯著加快程式碼。 如何利用多核架構或叢集的優點？如何構建一個在不損失可靠性的情況下具備可伸縮性的系統？有經驗的Python程式設計師將學到針對這些問題或者其他問題的具體解決方案，以及來自那些在社交媒體分析、產品化機器學習和其他場景下使用高效能Python程式設計的公司的成功案例。 通過閱讀本書，你將能夠： ■ 更好地掌握numpy、Cython和剖析器； ■ 瞭解Python如何抽象化底層的計算機架構； ■ 使用剖析手段來尋找CPU時間和記憶體使用的瓶頸； ■ 通過選擇合適的資料結構來編寫高效的程式 ■ 加速矩陣和向量計算； ■ 使用工具把Python編譯成機器程式碼； ■ 管理併發的多I O和計算操作； ■ 把多程式程式碼轉換到在本地或者遠端叢集上執行； ■ 用更少的記憶體解決大型問題。
“ 儘管P y thon在學術和工業領域很流行， 但人們也經常由於Python程式執行太慢而放棄它。本書通過全面介紹改善優化Python計算速度和可擴充套件性的策略，從而消除人們的這種誤 解。”
——Jake VanderPlas 華盛頓大學
《Python物理建模初學者指南》
# 用Python解決科學問題的實踐指南，眾多世界知名大學教授推薦閱讀 #
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本書旨在幫助Python 學習者掌握足夠的Python程式設計技能以進行物理建模。全書分為8 章和5 個附錄，包括Python 基礎知識、資料結構與程式控制、 資料輸入和輸出、Python 高階知識和高階技術等，其中貫穿了三次不同方向和難度的物理建模上機實驗。附錄部分介紹了Python 的安裝、錯誤訊息、版本差異以及可供深入學習的話題。
本書適合Python 初學者閱讀，尤其適合想要用Python 進行科學計算和物理建模的讀者學習參考。
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