python书籍推荐

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python书籍推荐,第1张

python书籍推荐有:《Python编程:从入门到实践》《Head-First Python(2nd edition)》《“笨方法”学Python》《Python程序设计(第3版)》《像计算机科学家一样思考Python(第2版)》。

一、《Python编程:从入门到实践》

埃里克·马瑟斯的这本《Python编程:从入门到实践》是一本快速,全面的Python语言入门教程,适合初学者,他们希望学习Python编程并能够编写出有用的程序。本书旨在让读者快速上手编写真正的程序。本书也适用于对语言有模糊理解并希望在尝试Python编程之前了解其知识的程序员。

在学习本书时,将学习使用Numpy和matplotlib等库和工具,并使用数据创建令人惊叹的可视化效果。还将了解2D游戏和Web应用程序背后的思想以及如何创建它们。

二、《Head-First Python(2nd edition)》

如果想要学习Python编程的基础知识,并且不想要看一堆乏味难懂的书籍和教程。那么Paul Barry的《Head First Python》就是不二之选。作者是Paul Barry,是一位讲师。在进入学术界之前,他在IT行业工作了十多年。他是许多著名编程书籍的作者。

三、《“笨方法”学Python》

这本书结构很简单,是52个习题的集合。在这个过程中,了解软件是如何工作的,好的程序看起来是什么样子,怎样阅读、编写、思考代码,以及如何用专业程序员的技巧来找出并修正错误。

本书通过安装完整的Python环境开始,接着教如何编写优化的代码。然后,本书讨论了基础数学,变量,字符串,文件,循环,程序设计和数据结构等主题。本书非常适合想通过语言的核心来学习Python编程的初学者。

四、《Python程序设计(第3版)》

John Zelle的《Python程序设计》,与其把它当做Python编程的代码介绍,不如把它当做是一本关于编程艺术的介绍,这本书会介绍计算机科学、编程以及其他相关的概念,只是使用Python语言作为初学者的媒介,本书以最适合初学者的方式讨论,因此书中的概念是非常有趣并易于理解。

第三版中最显著的变化就是几乎删除了所有python eval的使用,并增加了一个讨论其缺点的部分,最新版本还使用了新的图形示例。

五、《像计算机科学家一样思考Python(第2版)》

本书按照培养读者像计算机科学家一样的思维方式的思路来教授Python语言编程。作者从最基本的编程概念开始讲起,包括语言的语法和语义,而且每个编程概念都有清晰的定义,引领读者循序渐进地学习变量、表达式、语句、函数和数据结构。

此外,书中还探讨了如何处理文件和数据库,如何理解对象、方法和面向对象编程,如何使用调试技巧来修正语法、运行时和语义错误。本书是遵循GUN自由文档许可,可以被免费下载和打印,已经被翻译成西班牙语、意大利语、德语、捷克语、中文等。

零基础如何学好python,作为一个学了python两三年的过来人,我当初也是从0开始一路摸索过来的,这里给想学python的小白们分享一点我的学习心得。

1.《笨方法学Python》、《流畅的python》、《EffectivePython:编写高质量Python代码的59个有效方法》、《PythonCookbook》。

2.《利用Python进行数据分析(原书第2版)》、《Python数据科学手册(图灵出品)》。

Python 从入门到精通推荐看的书籍:

基础篇:

1.《笨方法学Python》。《笨方法学Python》的英文版,最初的几章有点枯燥,但如果把书里面所有代码都敲一遍,确实能够把基础打好。

2.《Python学习手册》。

这种外国人写的书,都有共同的特点,特别详细,每个知识点给你解释透透的,看的时候可以当作一个字典来翻,这本书确实是面向初学者的。

进阶篇:

1.《流畅的python》。

这本书的作者水平有点高,洋洋洒洒写了这么厚一本,关键是读的时候啊,感觉到处都有收获。前面几章是关于数据结构的,用上合适的数据结构,可以让代码更简洁,也可以让代码执行得更有效率。

2.《Python Cookbook》。

又是一本大部头著作,图灵的书真的挺好,缺点就是太厚了。cookbook类的书呢,大体遵循的规律是,面对那一个一个具体的问题,我们该怎么办。有点类似Q&A,实操性拉满。这本书还把不同的问题给你分门别类了,查起来挺方便。看过后对于代码质量的提升,很有帮助。

就业篇:

在就业篇里就需要分方向了。就业通常只学习python语法是不够的,还得掌握具体的学科知识。

1.web方向:

(1)《Flask Web开发》。

公司如果用python做web大多是初创的,大多用了flask,因为flask是一个小而美的框架,积累了大量第三方库,值得一学。

(2)《精通Django 3 Web开发》。

2.人工智能方向:

(1)《深度学习》。

深度学习挺有名的书,理论深度足够。俗称“花书”。

(2)《利用Python进行数据分析》。

用python做数据分析就得读这本。