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)》。
新年小长假结束了，估计小伙伴们都已经加到工作岗位啦，小编今天看了一眼计算机新书排行榜，一上周有这样几本书上榜。现在就给大家来展示下。
1、机器学习的数学
一周新书榜第2。机器学习工程师们都应该阅读的一本书。
豆瓣评论：
一本吃透机器学习的基础良作
机器学习火了好几年了，而且目测随着5G和计算机算力的发展这个热度还能持续好久，比如大数据、万物互联、深度学习、计算机视觉等等。大家都想搞懂机器学习并从中分一杯羹，但人类想要学会机器学习可比机器学会学习要难得多，因为高深的数学知识是每一个深入研究机器学习的人都绕不过去的坎儿。
这本书就是解决这个问题的，它从基础的微积分、线性代数、概率论入手，延伸到优化方法、随机过程、图论，并联系他们所应用于的机器学习算法，给机器学习的入门打下了良好的基础，因此非常推荐想要吃透机器学习的人好好读读这本书，而且这本书深入浅出，易于理解，对于新手确实是个不错的选择。
理论与实践的结合，初学者和有经验者都能有的放矢
这本书虽然看目录基本都是数学知识，但其实它非常重视理论与实践的结合，在讲解数学知识的同时也对其在机器学习上的实际应用进行了举例说明，并附带了Python代码，让数学不再是单纯的数学，而是通向机器学习应用的大门。。 初学者可以从数学到算法再到代码顺着本书内容一起学习，而有机器学习算法基础的读者完全可以先看应用，然后再对应着看每个应用中自己尚未理解的数学内容，让这本书发挥最大的效用。
2、敏捷测试实战指南
从理论到实践，全面讲解微服务和敏捷模式下的软件测试知识， 朱少民、茹炳晟等专家力荐的测试专家云层的Z新力作 提供完整代码及容器化技术本书主要介绍敏捷测试的流程方法及技术实践过程。本书以当下主流的敏捷体系实践为蓝本，从用户故事地图开始逐步梳理迭代过程、构建迭代交付计划，为研发域构建持续集成和持续发布流水线，从而进行特性分支开发，进一步完成主流微服务架构代码编写及分层自动化体系构建，配套基于容器化的管理维护体系，最终完成整个交付生存周期的知识体系梳理。本书可让读者清晰、完整地了解整个敏捷测试流程下的端到端过程，从而拓展眼界，逐步提升测试意识及能力，达到敏捷测试所需要的技术全栈要求。
本书适合测试人员、测试管理人员、程序员学习，还可作为高等院校相关专业师生的学习用书和培训学校的教材。
3、零基础学机器学习
人工智能教程书籍，深入浅出神经网络与深度学习入门 基于python框架算法，入门必备小白书 课堂培训配备丰富的实战案例赠送全书实例源代码读者评论
特别好的一本书。我买了以后当做小说读，吃饭，睡觉前，连坐上厕所都爱不释手。作者把机器学习写的这么生动活泼，真是让人理解起来一点都不费力。因为读得太投入，连做梦都能到自己成了机器学习的程序猿高手了。很好奇作者是个怎样的人，一定是个很幽默风趣高雅的攻城狮。我仔细端详了作者的肖像画，感觉似曾相识，画像上的音容样貌就跟我们身边的你我他那样真实。学习完这门书我觉得我去面试AI公司胸有成竹了，祝我早日拿到理想的工作岗位！！！
本书通过AI“小白”小冰拜师程序员咖哥学习机器学习的对话展开，内容轻松，实战性强，主要包括机器学习快速上手路径、数学和Python 基础知识、机器学习基础算法（线性回归和逻辑回归）、深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、经典算法、集成学习、无监督和半监督等非监督学习类型、强化学习实战等内容，以及相关实战案例。本书所有案例均通过Python及Scikit-learn 机器学习库和Keras 深度学习框架实现，同时还包含丰富的数据分析和数据可视化内容。
本书适合对AI 感兴趣的程序员、项目经理、在校大学生以及任何想以零基础学机器学习的人，用以入门机器学习领域，建立从理论到实战的知识通道。
精通Rust 第2版
读者评论
很不错，和国内的其它书rust书不同，此书特别强调可操作性！例子都很好！透测！！
这本书很好，上来不是详细介绍语法，而是给个初步印象，反而着重介绍相关工具，开发流程
细节留到后面。
本书内容共17章，由浅入深地讲解Rust相关的知识，涉及基础语法、软件包管理器、测试工具、类型系统、内存管理、异常处理、高级类型、并发模型、宏、外部函数接口、网络编程、HTTP、数据库、WebAssembly、GTK+框架和GDB调试等重要知识点。
本书适合想学习Rust编程的读者阅读，希望读者能够对C、C++或者Python有一些了解。书中丰富的代码示例和详细的讲解能够帮助读者快速上手，高效率掌握Rust编程。
值得反复推荐的书
代码整洁之道
豆瓣评论
每个写代码的人都应该读这本书，虽然书中的例子是Java，而我是用Python的，但不管对什么语言，对好代码的要求是一致的。
平时在写代码的时候也会注意命名、格式……等问题，但只是自己摸索，有的地方似懂非懂，仿佛跟真相隔了一层纱。而这本书正是帮我捅破了这层纱，建立了我对好代码的基本认识，读了之后我在平时写代码的时候也会留心书中提到的要点。
成为更好的程序员
R离职前说起新公司，告诉我，他还未入职呢，项目经理就让他阅读这本《代码整洁之道》。我听过哈哈一笑。这本书，我知道，但从来没读过。
一切都关于代码，一切也都始于代码。所以，十几年前我就知道高质量代码的重要性，也明白优秀程序员的产出要远远大于一般程序员。案头也有几本关于代码的书，比如重构，比如《编写可读代码的艺术》，其中的一些原则甚为通用，但我还是被这本CleanCode里面的内容给震撼了，简直字字珠玑。
重构 改善既有代码的设计（第2版 平装版）
豆瓣评论
经典再版。翻开一看代码，嗯？Javascript？！和第一版的Java代码相比，第二版可谓诚意满满——紧跟时代修改了很多内容，连使用的语言都换了……第6-12章是全书的精华部分，极具价值（示例代码看看理解核心意思即可）
本书讲述了为什么和怎样对既有代码的设计做出改善。第一章还是一如既往的烂，第二章泛泛而谈。不过第三章，第五章和可以快速浏览的第六到第十二章都颇有价值。本书此次再版采用 JavaScript 改写，但是跟第一版一样，我不推荐去读里面的代码，太冗余了，而且很难跟读者的实际情况共鸣。应该从经手的实际的代码出发，阅读《重构》提出的手法的动机和做法，在实践中尝试。这样，才是最好的使用这本书的方法。重构的重点不在于真的去掌握什么技巧，更重要的是去思考你的工作，思考你的代码。
这本书的版本你读者过哪一版？
世界软件开发大师MartinFowler的另一本书也非常经典
典型的方法论书籍只关注工具和技术，面向对象社区期望有一本书能够突破这一局限，而这本开创性的著作正好满足了这一需求。在本书中，作者关注的是面向对象分析和设计的最终结果，也就是模型本身。作者在本书中分享了丰富的对象建模经验，以及识别重复问题并将其转化为可复用的模型的敏锐洞察力，并给出了一系列来自不同领域（包括交易、测量、会计和组织关系等）的模式。
概念模式无法孤立地存在，基于这一认识，作者还给出了一系列“支持模式”。这些模式探讨了如何将概念模型转化为软件，并使其适合于大型信息系统的架构。对每种模式的讲解都包含了其背后的设计思路、应该（或不应该）使用这些模式的时机以及实现中的诀窍。本书中展示的例子构成了一本实用手册，既包含有用的模型，又涵盖对复用技能的深刻洞见，这些都有助于改进分析、建模和实现。
大家了解过哪些呢？欢迎评论留言~
（本文图片与内容均来自于网络仅供参考，如涉及版权请留言，作者自行删帖。）大家看后什么想法，欢迎吐槽留言。喜欢记得关注哟！小编会一如既往的给您共享各类文章，观看辛苦了，祝您阅览开心，每天有个好心境，健康日子每一天。
一、Python基础教程
《图灵程序设计丛书：Python基础教程(第2版 修订版)》包括Python程序设计的方方面面，首先从Python的安装开始，随后介绍了Python的基础知识和基本概念，包括列表、元组、字符串、字典以及各种语句。然后循序渐进地介绍了一些相对高级的主题，包括抽象、异常、魔法方法、属性、迭代器。此后探讨了如何将Python与数据库、网络、C语言等工具结合使用，从而发挥出Python的强大功能，同时介绍了Python程序测试、打包、发布等知识。结尾，作者结合前面讲述的内容，按照实际项目开发的步骤向读者介绍了几个具有实际意义的Python项目的开发过程。
二、Python编程：从入门到实践
本书是一本针对所有层次的Python读者而作的Python入门书。全书分两部分：首部分介绍用Python 编程所必须了解的基本概念，包括matplotlib、NumPy和Pygal等强大的Python库和工具介绍，以及列表、字典、if语句、类、文件与异常、代码测试等内容第二部分将理论付诸实践，讲解如何开发三个项目，包括简单的Python 2D游戏开发，如何利用数据生成交互式的信息图，以及创建和定制简单的Web应用，并帮读者解决常见编程问题和困惑。
三、利用Python进行数据分析
《利用Python进行数据分析》讲的是利用Python进行数据控制、处理、整理、分析等方面的具体细节和基本要点。同时，它也是利用Python进行科学计算的实用指南(专门针对数据密集型应用).《利用Python进行数据分析》重点介绍了用于高效解决各种数据分析问题的Python语言和库。《利用Python进行数据分析》没有阐述如何利用Python实现具体的分析方法。
四、Python核心编程
《Python核心编程(第3版)》是经典畅销图书《Python核心编程(第二版)》的全新升级版本，总共分为3部分。第1部分为讲解了Python的一些通用应用，包括正则表达式、网络编程、Internet客户端编程、多线程编程、GUI编程、数据库编程、Microsoft Office编程、扩展Python等内容。第2部分讲解了与Web开发相关的主题，包括Web客户端和服务器、CGI和WSGI相关的Web编程、Django Web框架、云计算、高级Web服务。第3部分则为一个补充/实验章节，包括文本处理以及一些其他内容。
《Python核心编程(第3版)》适合具有一定经验的Python开发人员阅读。
五、Python数据分析与挖掘实战
本书共15章，分两个部分：基础篇、实战篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理，实战篇介绍了一个个真实案例，通过对案例深入浅出的剖析，使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验，同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论。读者在阅读过程中，应充分利用随书配套的案例建模数据，借助相关的数据挖掘建模工具，通过上机实验，以快速理解相关知识与理论。
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