有哪些Python经典书籍？

目标:了解Python，学习用Python编程。

Python入门书籍很多，没必要全部看完。根据介绍选择适合自己的。PS:排名不分先后。

Python编程入门:从入门到实践

用Python 2。x和3。x解释的同时。

亚马逊编程入门课顶书，最值得一提的Python入门书。

从基本概念到完整的项目开发，帮助零基础读者快速掌握Python编程，开发实用项目。

本书分为两部分:

第一部分介绍Python编程必须了解的基本概念，包括matplotlib、NumPy、Pygal等强大的Python库和工具的介绍，以及列表、字典、if语句、类、文件和异常、代码测试等等。

第二部分将理论付诸实践，解释如何开发三个项目，包括简单的Python 2D游戏开发，如何用数据生成交互式信息图，以及如何创建和定制简单的Web应用程序，并帮助读者解决常见的编程问题和困惑。

Python基础教程(第二版？？修订版)

Python 2.5解释说它也可以在Python 3上运行

各大网店最畅销的Python入门。

这本书分为三部分。

第一部分讲Python语法，没有任何废话，还融入了一些Python 3.0应该注意的细节。

第二部分介绍常用的GUI、框架等应用，为第三部分做铺垫。我们可以从大量的应用中了解到Python的强大。

第三部分是Project，这本书最大的亮点，大家肯定会喜欢。

作者将以上内容应用于10引人入胜的项目，以模板的形式介绍项目的开发过程，手把手教Python开发。

Python语言及其应用

Python 3。X

语言风格轻松幽默，讲解了多种Python工具和第三方库。

例子包括在商业、科学和艺术领域使用Python开发各种应用程序。

亚马逊最受欢迎的Python编程书籍之一，评分4.5。

该书首先介绍了Python的基础知识，然后结合教程和攻略风格，逐步深入各个主题讲解Python 3中的概念。每章末尾的练习可以帮助你巩固所学的知识。

这本书将为你学习Python打下坚实的基础，包括测试、调试、代码重用和其他开发技能的最佳实践。

Python编程简介(第三版)

Python 3。X

从算术运算、字符串和变量到函数、数据结构、输入输出和异常处理，应有尽有。

父子编程之旅:跟着小卡特学Python

Python 2。X

最初的亚马逊最受青少年欢迎的编程书籍

最简单的内容组织方式适合所有年龄段。

第一版获得了震动奖。

在这本书里，沃伦和卡特父子以友好的风格和通俗的语言，深入全面地介绍了计算机编程的世界。

他们以简单易学的Python语言为例，通过可爱的漫画和有趣的例子，生动地介绍了变量、循环、输入输出、数据结构、图形用户界面等编程的基本概念。

任何懂电脑基本操作的人，比如启动程序，保存文件，都可以跟着这本书学，学写程序，甚至做游戏。

本书内容经过教育专家评审，孩子亲自测试，家长认可。

编程入门

Python 2.7？

本文以麻省理工学院开放课件中最热门的计算机科学课程为基础，旨在培养读者的编程思维，使其具备计算机科学家的视野。

这本书涵盖了Python的大部分特性，重点是如何使用Python语言。* * *包括编程基础、Python编程语言、理解计算关键概念、计算问题求解技巧四个方面。

本书贯穿Python语言特点和编程方法，旨在帮助读者学习Python，掌握如何利用计算解决有趣的问题。？

Python高级版

需要一定的Python基础。

光滑蟒蛇皮

兼顾Python 3和Python 2。

PSF研究员和著名PyCon演讲者的辛勤工作

Python核心开发者牵头技术评审

全面深入分析Python语言的关键特性。

大量详细的代码示例，带有与主题相关的高质量参考和视频链接。

本书致力于帮助Python开发者发掘这种语言和相关库的优秀特性，避免重复劳动，写出简洁、流畅、易读、易维护的具有正宗Python风格的代码。这本书特别讨论了Python语言的高级用法，涵盖了数据结构、Python风格的对象、并行性和并发性以及元编程等不同方面。

Python项目开发实践(第二版)

Python 2.7

捕捉Python项目开发中的过程，让你的编程事半功倍。

Python项目和打包/团队开发环境/问题驱动开发/源代码管理(Mercurial) Jenkins持续集成(CI)/ Ansible)/Django环境构建和部署框架...

这是一本偏工科的书，不怎么讲Python语言的基础知识，直接告诉你如何搭建开发环境，做好代码管理，文档管理，缺陷管理。

Python网络编程策略

Python 2.7

可以作为任何网络编程课程中培养实践技能的辅助材料。

要求读者对Python语言、TCP/IP等基本网络概念有所了解，但即使不精通也能通过本书理解相关概念。

本书全面介绍了Python网络编程涉及的重要问题，包括网络编程、系统和网络管理、网络监控和Web应用程序开发。作者通过70多个攻略，清晰简洁地描述了各种网络任务和问题，提出了可以在各种场景下使用的解决方案，并详细分析了整个操作过程。

Python网络编程(第三版)

Python 3。X

涵盖了网络编程的所有经典话题，并提供了大量的代码清单和示例。

本文从应用开发的角度介绍了网络编程的基本概念、模块和第三方库。

本书面向希望深入理解如何使用Python解决网络相关问题或构建网络应用的技术人员，结合实例讲解了网络协议、网络数据和错误、电子邮件、服务器架构、HTTP和Web应用等经典话题。

具体内容包括:全面介绍Python3中最新的SSL支持，异步I/O循环的编写，用Flask框架在Python代码中配置URL的原理和保护方法，跨站脚本和跨站请求伪造攻击网站等等。

Python性能分析和优化

Python 2。X

全面掌握Python代码性能分析和优化方法。

消除性能瓶颈，快速提高程序性能。

本书首先介绍了什么是绩效分析，绩效分析在项目开发周期中是如何发挥作用的，以及在项目中通过绩效分析实践可以达到的效果。

然后介绍了分析性能所需的核心工具(性能分析器和可视化性能分析器)。

然后介绍了一系列的性能优化技术，最后一章将介绍一个实际的优化案例。

掌握Python设计模式

Python 3。X

用真实的例子展示每个模式的关键特征。

16基础设计模式轻松解决软件设计中的常见问题。

这本书分为三部分。***16章介绍一些常见的设计模式。

第一部分介绍了加工对象创建的设计模式，包括工厂模式、构建器模式和原型模式；

第二部分介绍了处理不同实体(类、对象等)之间关系的设计模式。)在一个体系中，包括外貌格局和享受格局。

第三部分介绍了处理系统中实体间通信的设计模式，包括责任链模式和观察者模式。

Flask Web开发:基于Python的Web应用开发。

Python 2.7和3.3

从安装和环境设置开始，逐步构建服务器端Web应用程序。

整个过程解释了Web应用程序开发并给出了最佳实践。

本书分为三个部分，全面介绍了如何基于Python微框架Flask开发Web。

第一部分是对Flask的简单介绍，介绍使用Flask框架和扩展开发Web程序的必要基础知识。

第二部分举了一个例子，真正带领大家一步一步开发一个完整的博客和社交应用Flasky，从而将上述知识融会贯通并付诸实践。

第三部分介绍了发布应用前必须考虑的事项，如单元测试策略、性能分析技术、Flask程序的部署方式等。

Python Web开发:测试驱动的方法

(Django，Selenium)用Python 3.3解释。

亚马逊4.8星评好书

实用TDD开发指南，使用Django等流行框架开发现代Web应用！

学习Django、Selenium、Git、jQuery、Mock等流行的Web开发技术。

“这本书很棒，很有趣，都是关键知识。如果有人想用Python测试，想学Django或者想用Selenium，我强烈推荐这本书。测试对于保持开发人员头脑清醒非常重要。哈里做了令人难以置信的工作。他不仅吸引了我们对测试的关注，还探索了实际的测试实践。”

-Michael foord，Python核心开发人员和unittest维护人员。

Python应用程序

Python数据分析，数据处理，机器学习等等。

数据科学导论

Python 2.7

谷歌数据科学家和软件工程师乔尔·格鲁什工作。

用Python从零开始讲解数据科学的重量级读本。

数据科学、机器学习、模式识别领域必备。

这本书从头开始解释数据科学。

具体内容包括Python介绍、可视化数据、线性代数、统计学、概率、假设与推理、梯度下降法、如何获取数据、K近邻法、朴素贝叶斯算法等等。

借助数据挖掘、统计学、机器学习等领域的大量具体实例和重要概念。，作者通过讲解基础数据科学的工具和算法，带你快速进入数据科学的大门。

这本书包含了大量数据科学领域的库、框架、模块和工具包。

实战中的机器学习

Python 2.7

最畅销的机器学习书籍

介绍并实现机器学习的主流算法。

适用于日常任务的高效实用内容

该书通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术语言，使用高效可复用的Python代码，讲解如何处理统计数据、分析和可视化数据。

通过各种例子，读者可以学习机器学习的核心算法，并将其应用于一些战略任务，如分类、预测和推荐。此外，它们还可以用来实现一些更高级的功能，比如汇总和简化。

机器学习系统的设计

Python 2.7及以上版本

微软必应核心团队成员发布

聚焦算法的编写和编程方法

学会结合大量实例解决实际问题

这本书将向读者展示如何从原始数据中发现模式，从Python和机器学习的关系开始，然后介绍一些库，然后开始基于数据集的更正式的项目开发，涉及建模、推荐和改进，以及声音和图像处理。通过流行的开源库，我们可以掌握如何高效地处理文字、图片和声音。同时，读者也可以掌握如何评价、比较和选择合适的机器学习技术。

Python数据处理

Python 2.7

自动化数据处理！

全面掌握用Python爬取、数据清洗、分析的方法，轻松实现高效的数据处理！

本书采用基于项目的方法，介绍了用Python进行数据采集、数据清洗、数据探索、数据呈现、数据规模化和自动化的过程。

主要内容包括:Python基础知识，如何从CSV、Excel、XML、JSON、PDF文件中提取数据，如何获取和存储数据，各种数据清洗和分析技术，数据可视化方法，如何从网站和API中提取数据。？

Python数据分析基础教程:NumPy学习指南(第二版)

Python 2.7

NumPy中文入门课程，Python数据分析优先。

从最基础的知识入手，带你进入大数据挖掘领域。

包括大量具有启发性和实践性的案例。

本书从NumPy的安装开始，逐步过渡到数组对象、常用函数、矩阵运算、线性代数、金融函数、窗口函数、质量控制等内容，致力于向初级Python程序员全面讲述NumPy及其使用方法。

此外，通过书中丰富的例子，你将学会使用Matplotlib绘图，并使用其他Python科学计算库(如SciPy和Scikits)使你的工作更有效，代码更简洁高效。？

Python数据挖掘的介绍与实践

Python 3.4

充分释放Python的数据分析能力。

掌握大数据时代的核心技术，轻松上手数据挖掘技术并应用于实际项目？

本书使用Python语言，简单易学，第三方库丰富，社区氛围良好，以真实数据为研究对象，向读者介绍了Python数据挖掘的实现方法。通过本书，读者将步入数据挖掘的殿堂，深入了解数据挖掘的基础知识，掌握解决数据挖掘实际问题的最佳实践！

Python科学计算基础教程

Python 2.7及以上版本

精彩的案例展示了Numpy等科学计算模块的强大功能和广泛应用。

Python并行大数据计算方法分析

总结科学计算的任务、难点和最佳实践经验。

本书是科学计算中使用Python的实用指南，不仅介绍了相关的基础知识，还提供了丰富的精彩案例，为读者总结了最佳实践经验。

其主要内容包括:科学计算的基本概念和选择Python的原因，科学工作流和科学计算的结构，与科学项目相关的各方面数据，科学计算的API和工具包，如何使用Python的NumPy和SciPy包完成数值计算，用Python进行符号计算，数据分析和可视化，并行和大规模计算等等。

实战中的Python数据分析

Python 2。X

了解Python在信息处理、管理和检索方面的强大功能。

了解如何使用Python及其衍生工具来处理和分析数据。

三个真实的Python数据分析案例将理论付诸实践。

Python数据分析实践展示了如何利用Python语言的强大功能，以最小的编程成本提取、处理和分析数据。主要内容包括:Python的数据分析和基本介绍，NumPy库，pandas库，如何使用pandas读写数据，如何分别用matplotlib库和scikit-learn库实现数据可视化和机器学习，如何从原始数据中获取信息，嵌入D3库，并结合实例识别手写数字。

Python网络数据收集

Python 3。X

原著有4.6星好评，一本书可以收集数据。

涵盖数据捕获、数据挖掘和数据分析。

提供详细的代码示例，快速解决实际问题。

这本书介绍了网络数据收集，并为在新网络中收集各种数据类型提供了全面的指导。

第一部分重点介绍网络数据收集的基本原理:如何使用Python向网络服务器请求信息，如何处理服务器的响应，如何通过自动化手段与网站进行交互。

第二部分介绍了如何用网络爬虫测试网站，如何自动处理，如何以更多的方式访问网络。

Python计算机视觉编程

Python 2.6及以上版本

亚马逊计算机视觉图书No.1

各种计算机视觉工具的详细分析

大量的例子很容易上手。

这本书是计算机视觉编程的权威实践指南。用Python语言讲解了基本理论和算法，通过大量实例详细分析了物体识别、基于内容的图像搜索、光学字符识别、光流法、跟踪、三维重建、立体成像、增强现实、姿态估计、全景创建、图像分割、降噪、图像分组等技术。