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Python 入门书籍有哪些推荐?
1、Python基础教程:是经典的Python入门教程书籍,本书层次鲜明,结构严谨。这本书既适合初学者夯实基础,又能帮助Python程序员提升技能,即使是Python方面的技术专家,也能从书里找到实用性极强的内容。
公司主营业务:成都做网站、网站建设、移动网站开发等业务。帮助企业客户真正实现互联网宣传,提高企业的竞争能力。成都创新互联是一支青春激扬、勤奋敬业、活力青春激扬、勤奋敬业、活力澎湃、和谐高效的团队。公司秉承以“开放、自由、严谨、自律”为核心的企业文化,感谢他们对我们的高要求,感谢他们从不同领域给我们带来的挑战,让我们激情的团队有机会用头脑与智慧不断的给客户带来惊喜。成都创新互联推出阜平免费做网站回馈大家。
2、Python数据分析(Python for data analysis):该书介绍了ipython 、notebook、Numpy、Scipy和Pandas包的使用等知识点,只要读者掌握了python的基本语法就可以学习,对于提升学习Python十分有效。
3、Python 3程序开发指南:讲述了构成Python语言的8个关键要素,分为不同章节对其进行了详尽的阐述,包括数据类型、控制结构与函数、模块、文件处理、调试、进程与线程、网络、数据库、正则表达式、GUI程序设计等各个方面。适合作为Python语言教科书使用。
4、Python数据分析与挖掘实战:本书的基础部分介绍的详细且全面,是一本Python入门书,在后段中的Demo也很贴近实战,并且介绍了使用Python进行数据挖掘的详细案例,数据和代码都可以下载,有极强的实用性。
5、Python Cookbook:本书介绍了Python在各个领域中的一些技巧和方法,从最基本的字符、文件序列、字典和排序,到进阶的面向对象编程、数据库和数据持久化、 XML处理和Web编程,再到高级和抽象的描述符、装饰器、元类、迭代器和生成器,均有涉及。
参考资料来源:百度百科-Python基础教程
参考资料来源:百度百科-Python数据分析
参考资料来源:百度百科-Python 3程序开发指南
参考资料来源:百度百科-Python数据分析与挖掘实战
参考资料来源:百度百科-Python Cookbook
学python推荐的10本豆瓣高分书单,小白到大佬,没看过太可惜了
前言:我自己整理了几本书籍的电子档,需要的可以私信我 “书籍” 免费领取
本书一共12章,每一章都会用一个完整的 游戏 来演示其中的关键知识点,并通过编写好玩的小软件这种方式来学习编程,引发读者的兴趣,降低学习的难度。每章最后都会对该章的知识点进行小结,还会给出一些小练习让读者试试身手。作者很巧妙的将所有编程知识嵌入到了这些例子中,真正做到了寓教于乐。
《Python编程初学者指南》内容浅显易懂,示例轻松活泼,是国际畅销的Python初学者教程,适合对Python感兴趣的初级和中级读者。
二,Python编程快速上手
本书是一本面向实践的Python编程实用指南。这本书不仅是介绍Python语言的基础知识,而且还通过项目实践教会读者如何应用这些知识和技能。 书的首部分介绍了基本Python编程概念,第二部分介绍了一些不同的任务,通过编写Python程序,可以让计算机自动完成它们。第二部分的每一章都有一些项目程序,供读者学习。每章的末尾还提供了一些习题和深入的实践项目,帮助读者巩固所学的知识。附录部分提供了所有习题的解答。
本书适合缺乏编程基础的初学者。通过阅读本书,读者将能利用强大的编程语言和工具,并且会体会到Python编程的快乐。
三,Python编程快速上手(第2版)
在本书中,你将学习利用Python编程在几分钟内完成手动需要几小时的工作,无须事先具备编程经验。通过阅读本书,你会学习Python的基本知识, 探索 Python丰富的模块库,并完成特定的任务(例如,从网站抓取数据,读取PDF和Word文档等)。本书还包括有关输入验证的实现方法,以及自动更新CSV文件的技巧。一旦掌握了编程的基础知识,你就可以毫不费力地创建Python程序,自动化地完成很多繁琐的工作,包括:
① 在一个文件或多个文件中搜索并保存同类文本;
② 创建、更新、移动和重命名成百上千个文件和文件夹;
③ 下载搜索结果和处理Web在线内容;
④ 快速地批量化处理电子表格;
⑤ 拆分、合并PDF文件,以及为其加水印和加密;
⑥ 向特定人群发送提醒邮件和文本通知;
⑦ 同时裁剪、调整、编辑成千上万张图片。
四,Python编程
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:第一部分介绍用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。
五,Python编程(第2版)
本书是针对所有层次Python读者而作的Python入门书。全书分两部分:第一部分介绍用Python编程所必须了解的基本概念,包括Matplotlib等强大的Python库和工具,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2D 游戏 、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,并帮助读者解决常见编程问题和困惑。
第2版进行了全面修订,简化了Python安装流程,新增了f字符串、get()方法等内容,并且在项目中使用了Plotly库以及新版本的Django和Bootstrap,等等。
六,Python深度学习
本书由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦•肖莱(François Chollet)执笔,详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的 探索 实践,涉及计算机视觉、自然语言处理、生成式模型等应用。书中包含30多个代码示例,步骤讲解详细透彻。由于本书立足于人工智能的可达性和大众化,读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读。在学习完本书后,读者将具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力。
七,Python极客项目编程
本书包含了一组富有想象力的编程项目,它们将引导你用Python 来制作图像和音乐、模拟现实世界的现象,并与Arduino 和树莓派这样的硬件进行交互。你将学习使用常见的Python 工具和库,如numpy、matplotlib 和pygame等等。
八,Python神经网络编程
本书揭示神经网络背后的概念,并介绍如何通过Python实现神经网络。全书分为3章和两个附录。第1章介绍了神经网络中所用到的数学思想。第2章介绍使用Python实现神经网络,识别手写数字,并测试神经网络的性能。第3章带领读者进一步了解简单的神经网络,观察已受训练的神经网络内部,尝试进一步改善神经网络的性能,并加深对相关知识的理解。附录分别介绍了所需的微积分知和树莓派知识。
本书适合想要从事神经网络研究和 探索 的读者学习参考,也适合对人工智能、机器学习和深度学习等相关领域感兴趣的读者阅读。
九,趣学ython编程
《趣学python编程》是一本轻松、快速掌握python编程的入门读物。全书分为3部分,共18章。第1部分是第1章到第12章,介绍python编程基础知识,包括python的安装和配置、变量、字符串、列表、元组和字典、条件语句、循环语句函数和模块、类、内建函数和绘图,等等。第2部分是第13章和第14章,介绍如何用python开发实例 游戏 弹球。第3部分包括第15章到第18章,介绍了火柴人实例 游戏 的开发过程。
这本书语言轻松,通俗易懂,讲解由浅入深,力求将读者阅读和学习的难度降到最低。任何对计算机编程有兴趣的人或者首次接触编程的人,不论孩子还是成人,都可以通过阅读本书来学习python编程。
十,Python网络编程(第3版)
本书针对想要深入理解使用Python来解决网络相关问题或是构建网络应用程序的技术人员,结合实例讲解了网络协议、网络数据及错误、电子邮件、服务器架构和HTTP及Web应用程序等经典话题。具体内容包括:全面介绍Python3中最新提供的SSL支持,异步I/O循环的编写,用Flask框架在Python代码中配置URL,跨站脚本以及跨站请求伪造攻击网站的原理及保护方法,等等。
Python 从入门到精通推荐看哪些书籍呢?
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。
这本书的前几章是关于python语法的,最后几章是练习案例,但这些案例有点陈旧了,不做也罢。只是看前几章用来入门Python,那么这本书还是不错的。
这本书的前几章是关于python语法的,最后几章是练习案例,但这些案例有点陈旧了,不做也罢。只是看前几章用来入门Python,那么这本书还是不错的。
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QA,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。
读书破万卷,下笔如有神。这句古话说来是有道理的。学python推荐这些书籍,大家也可以先多去看看,这样对自己接下来的深入学习是十分有帮助的。
最受大家推崇的 Python 书籍有哪些?
严正提醒! 想提升学习效率,请务必先找准基准线,提高自己对学习材料的品位。
要知道,这个时代,获取信息的路径虽短,获取优质知识的隐性成本却很高。选错学习的“姿势”,白花钱不说,流失了宝贵时间和学习热情才坑!
选一本 有专业人士背书 、 久经读者考验 的技术教程,你便找到了这个领域的基准线。以此来构建自己的知识体系,相信我,绝对能少走很多弯路。
那么,哪些Python学习书称得上是“基准”担当呢?不妨继续往下看:
文末有惊喜
文末有惊喜
GitHub上有一位叫皮埃尔·德·沃尔夫(Pierre de Wulf)的童鞋,通过以下方法,检索到了25本网上引用最多的 Python 书籍。
一起看看都有哪些经典 Python 书吧~
希望这些经典的 Python 书籍能够让题主的 Python 学习之路更高效,更踏实!
作者: [美] Mark Lutz
——内容简介——
这本书全面、深入地介绍了 Python 语言,不管你是编程新手还是 Python 初学者,它将帮助你快速实现使用 Python 编写高质量,且易于与其他语言和工具集成的代码。本书每一章都是关于Python语言独立的内容,并且带有练习和测试,简单易学,适合入门。
作者:[美]David Beazley, Brian K. Jones
——内容简介——
这本独特的“食谱”介绍了 Python 语言应用在各个领域中的使用技巧和方法,其主题涵盖了数据结构和算法,字符串和文本,迭代器和生成器,数据编码与处理,模块和包,网络和Web编程,并发,实用脚本和系统管理,测试、调试以及异常,C语言扩展等等内容。
每个“配方”均包含可立即在项目中使用的代码示例,以及Python应用中常见的问题和通用的解决方案。非常适合具有一定编程基础的Python程序员阅读。
Python Cookbook(第3版)中文版
作者: [巴西] Luciano Ramalho
——内容简介——
Python的简单性可以使你快速提高生产力,但这通常意味着你没有使用它所提供的一切。
本书致力于帮助Python开发人员挖掘这门语言及相关程序库的优秀特性,避免重复劳动,同时写出简洁、流畅、易读、易维护,并且具有地道Python风格的代码。本书尤其深入探讨了Python语言的 高级用法 ,涵盖数据结构、Python风格的对象、并行与并发,以及元编程等不同的方面。通过本书,Python程序员将全面学习如何精通Python 3。
作者: [美] Eric Matthes
——内容简介——
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:第一部分介绍用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。
作者:Paul Barry
——内容简介——
你是否想学习 Python 而不用费心地看手册?
本书通过一种独特的超越语法手册的方式来帮助你学习Python。你将能够快速掌握 Python 的基础知识,然后扩展到持久化、异常处理、Web开发、SQLite、数据处理和Google应用引擎中去。你也将学会如何为 Android 编写移动应用,这要感谢Python带给你的强大能力。本书融合了完备的学习经验,它将帮助你快速成为一名真正的 Python 程序员。
作者: [美]Albert Sweigart
——内容简介——
如果你花了数小时重命名文件或更新了数百个电子表格单元格,你就会知道像这样的任务多么繁琐。 但是,如果可以让你的计算机为你做这些事情呢?可能只用几分钟吧。
本书是一本面向实践的Python编程实用指南。你将学习 Python 的基础知识,并 探索 用 Python 丰富的模块库来执行任务,例如从网站上抓取数据,阅读PDF和Word文档以及自动执行单击和键入任务等。
通过阅读本书,读者将学会利用强大的 Python 语言和工具,并且会体会到 Python 编程的快乐。
作者: [美] Zed A.Shaw
——内容简介——
本书是一本 Python 入门书籍。作者 Zed Shaw 完善了这个堪称世上最好的 Python 学习系统。只要跟着学习,你就会和迄今为止数十万 Zed 教过的初学者一样获得成功。
这本书以习题的方式引导读者一步一步学习编程,从简单的打印一直讲到完整项目的实现,让初学者从基础的编程技术入手,最终体验到软件开发的基本过程。你将学会怎样阅读、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。
作者:Wes McKinney
——内容简介——
本书由 Python pandas 项目创始人 Wes McKinney 亲笔撰写,详细介绍利用 Python 进行操作、处理、清洗和规整数据等方面的具体细节和基本要点。虽然“数据分析”是本书的标题,但重点是Python编程,库和工具,而不是数据分析方法。这是数据分析所需的 Python 编程。
作者: [美]布雷特·斯拉特金(Brett Slatkin)
——内容简介——
用 Python 编写程序是相当容易的,所以这门语言非常流行。但若想掌握 Python 所特有的优势、魅力和表达能力,则相当困难,而且语言中还有很多隐藏的陷阱,容易令开发者犯错。本书可以帮你掌握真正的 Pythonic 编程方式,令你能够完全发挥出 Python 语言的强大功能,并写出健壮而高效的代码。
作者: [美] 艾伦 B. 唐尼
——内容简介——
本书以培养读者 以计算机科学家一样的思维方式 来理解Python语言编程。贯穿全书的主体是如何思考、设计,以及开发的方法。
全书详细介绍了 Python 编程语言的方方面面,从基本的编程概念到函数,递归,数据结构和面向对象编程等等。每一章都配有术语表和练习题,方便读者巩固所学的知识和技巧。此外,作者针对每章所专注的语言特性,或者相关的开发问题,总结了调试的方方面面。
作者:[德]达恩·巴德尔(Dan Bader)
——内容简介——
这本书将通过简单的示例和分步说明来介绍 Python 的最佳实践以及 Python 代码的强大魅力。借助本书,你将专注于真正重要的实践技能,在 Python 的标准库中发现“隐藏的金子”,距离精通 Python 更近一步!
作者:[美]Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili
——内容简介——
本书是关于使用 Python 进行机器学习和深度学习的综合指南。 它既是分步教程,又是构建机器学习系统时不断翻阅的参考书。
本书包含清晰的注释,可视化效果和工作示例,深入介绍了基本上所有的机器学习技术。 虽然有些书只教您遵循说明,但在本书中,作者讲授了机器学习的原理,这使你可以自己构建模型和应用程序。
作者: Mark Pilgrim
——内容简介——
有很多 python 开发人员需要学习将代码移植到python 3,而本书是为他们提供最新版本 python 介绍的最佳书籍。它独特的风格是先提供大量代码然后将其分解,非常适合希望快速了解新版本语言的现有开发人员。
作者: [美] David M.Beazley
——内容简介——
本书是 Python 编程语言的权威参考指南,内容涉及核心 Python 语言和 Python 库的最重要部分,内容简洁扼要、可读性强。书中还包括了一些没有在 Python 官方文档或其他资料中出现过的一些高级主题的详细信息。
这一版在内容上进行了全面更新,介绍了 Python 2.6 和 Python 3 新引入的编程语言特性和库模块,同时还分析了Python程序员面临的如下难题:是应继续使用现有的 Python 代码,还是应制定计划将其移植到Python 3?
作者: 卢茨 (Mark Lutz)
——内容简介——
当掌握 Python 的基础知识后,你要如何使用 Python?本书为这门语言的主要应用领域提供了深度教程,譬如系统管理、GUI 和 Web,并 探索 了其在数据库、网络、前端脚本、文本处理等方面的应用。你将学到清晰、简洁明了的语法和编程技巧,并伴随大量的示例来展示正确的用法和惯例。
作者: [德]安德里亚斯·穆勒,[美]莎拉·吉多
——内容简介——
本书是机器学习入门书,以 Python 语言介绍。
书中重点讨论机器学习算法的实践而不是背后的数学,全面涵盖在实践中实现机器学习算法的所有重要内容,帮助读者使用 Python 和 scikit-learn 库一步一步构建一个有效的机器学习应用。
本书将向所有对机器学习技术感兴趣的初学者展示,自己动手构建机器学习解决方案并非难事!
作者: [美] Alex Martelli,Anna Ravenscroft,Steve Holden
——内容简介——
本书适合具有一定 Python 编程经验或者有其他语言编程基础的程序员阅读,它涵盖了广泛的应用领域,包括 Web和网络编程,XML处理,数据库交互以及高速数值计算。该实用手册的第三版提供了对该语言的快速参考(包括Python 3.5、2.7和3.6的亮点)。
作者: [美] Al Sweigart
——内容简介——
本书通过编写一个个小巧、有趣的 游戏 来教授Python编程,并且采用直接展示 游戏 的源代码并通过实例来解释编程的原理的方式。首先构建 猜数字 和 Tic Tac Toe 这样的经典 游戏 ,然后逐步开发更高级的 游戏 ,在此过程中,你将学习关键的编程和数学概念,这将帮助你在轻松有趣的过程中,掌握 Python 游戏 编程的基本技能。
全书共21章,12个 游戏 程序和示例贯穿其中,介绍了Python基础知识、数据类型、函数、流程控制、程序调试、流程图设计、字符串操作、列表和字典、笛卡尔坐标系、密码学基础、 游戏 AI模拟、动画图形、碰撞检测、声音和图像等方方面面的程序设计知识。
作者:Mark Lutz
——内容简介——
对于新的Python 3.4 和 2.7 而言,这款便捷的袖珍指南是完美的实战快速参考书。你将会从中学习有关Python类型和语句,特殊方法名,内建函数与异常,常用的标准库模块及其他卓越的Python工具。
作者:[美] Kenneth Reitz,Tanya Schlusser
——内容简介——
本书是 Python 用户的一本百科式学习指南,本书由 Python 社区的大神 Kenneth Reitz 发起并组织编写,由社区数百名开发者集体奉献。其特色在于,近乎完整地总结了在 Python 编程中会用到的各种实践技巧和经验,涵盖众多主流的应用场景,并告诉你如何提高效率、避免踩坑、编写高质量的代码。
本书着重于可重用的代码,重于设计理念,将读者引向已存在的优秀资源,适合有一定Python基础的人员学习,帮助你迅速从小工修炼成专家,编写出高质量的代码!
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有哪些 Python 经典书籍
《深度学习入门》([ 日] 斋藤康毅)电子书网盘下载免费在线阅读
资源链接:
链接:
?pwd=bhct 提取码: bhct
书名:深度学习入门
作者:[ 日] 斋藤康毅
译者:陆宇杰
豆瓣评分:9.4
出版社:人民邮电出版社
出版年份:2018-7
页数:285
内容简介:本书是深度学习真正意义上的入门书,深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3,尽量不依赖外部库或工具,从基本的数学知识出发,带领读者从零创建一个经典的深度学习网络,使读者在此过程中逐步理解深度学习。书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识,对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解,此外还介绍了深度学习相关的实用技巧,自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用,以及为什么加深层可以提高识别精度等“为什么”的问题。
作者简介:
斋藤康毅
东京工业大学毕业,并完成东京大学研究生院课程。现从事计算机视觉与机器学习相关的研究和开发工作。是Introducing Python、Python in Practice、The Elements of Computing Systems、Building Machine Learning Systems with Python的日文版译者。
译者简介:
陆宇杰
众安科技NLP算法工程师。主要研究方向为自然语言处理及其应用,对图像识别、机器学习、深度学习等领域有密切关注。Python爱好者。
网页题目:python函数参考书 python函数参考手册pdf
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