python高级编程书籍推荐(python高级教程书籍)
谁的Python教程最好?
没有最好的教程，同阶段有不同的教程，
如果你是初学者，那么《Python基础教程》和《python学习手册》是不错的选择。
进阶一点的读物可以看《Dive Into Python》。
《可爱的Python》介绍了python的很多库，特别是网络编程方面的内容。
如果要全面地了解python的库，请看《python标准库》一书，非常地厚啊。
实战类的请看《python cookbook》，你能学到很多的技巧和编程范式。
高级阶段请看《python高级编程》。
要了解python内部工作原理，请看《python源码剖析》。
再往后就是术业有专攻了，你想往哪一个方向发展，就看那个方面的书籍吧。
0基础自学python，有入门书籍推荐下么
AlphaGo 都在使用的 Python 语言，是最接近 AI 的编程语言。
教育部考试中心近日发布了“关于全国计算机等级（NCRE）体系调整”的通知，决定自2018年3月起，在全国计算机二级考试中加入了“Python语言程序设计”科目。
9个月前，浙江省信息技术课程改革方案已经出台，Python确定进入浙江省信息技术教材，从2018年起浙江省信息技术教材编程语言将会从vb更换为Python。
小学生都开始学Python了，天呐撸，学习Python看完这些准没错。
安利一波书单
Python入门
《Python编程快速上手——让繁琐工作自动化》
作者： 【美】Al Sweigart（斯维加特）
Python3编程从入门到实践
亚马逊畅销Python编程图书
本书是一本面向实践的Python编程实用指南。本书不仅介绍了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。本书的第一部分介绍了基本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。
《“笨办法”学Python（第3版）》
作者： 【美】Zed A. Shaw
《“笨办法”学Python(第3版)》是一本Python入门书籍，适合对计算机了解不多，没有学过编程，但对编程感兴趣的读者学习使用。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。
《“笨办法”学Python(第3版)》结构非常简单，共包括52个习题，其中26个覆盖了输入/输出、变量和函数三个主题，另外26个覆盖了一些比较高级的话题，如条件判断、循环、类和对象、代码测试及项目的实现等。每一章的格式基本相同，以代码习题开始，按照说明编写代码，运行并检查结果，然后再做附加练习。
《Python编程初学者指南》
作者： 【美】Michael Dawson
《Python编程初学者指南》尝试以轻松有趣的方式来帮助初学者掌握Python语言和编程技能。全书共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。
《数据结构（Python语言描述）》
作者： 【美】Kenneth A. Lambert（兰伯特）
在计算机科学中，数据结构是一门进阶性课程，概念抽象，难度较大。Python语言的语法简单，交互性强。用Python来讲解数据结构等主题，比C语言等实现起来更为容易，更为清晰。
本书第1章简单介绍了Python语言的基础知识和特性。第2章到第4章对抽象数据类型、数据结构、复杂度分析、数组和线性链表结构进行了详细介绍，第5章和第6章重点介绍了面向对象设计的相关知识、第5章包括接口和实现之间的重点差异、多态以及信息隐藏等内容，第6章主要讲解继承的相关知识，第7章到第9章以栈、队列和列表为代表，介绍了线性集合的相关知识。第10章介绍了各种树结构，第11章讲解了集和字典的相关内容，第12章介绍了图和图处理算法。每章最后，还给出了复习题和案例学习，帮助读者巩固和思考。
像计算机科学家一样思考Python》
作者： 【美】Allen B. Downey
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。全书贯穿的主体是如何思考、设计、开发的方法，而具体的编程语言，只是提供一个具体场景方便介绍的媒介。并不是一本介绍语言的书，而是一本介绍编程思想的书。和其他编程设计语言书籍不同，它不拘泥于语言细节，而是尝试从初学者的角度出发，用生动的示例和丰富的练习来引导读者渐入佳境。
Python进阶
Python高级编程（第2版）》
作者： 【波兰】Micha? Jaworski（贾沃斯基） , 【法】Tarek Ziadé（莱德）
本书基于Python 3.5版本进行讲解，通过13章的内容，深度揭示了Python编程的高级技巧。本书从Python语言及其社区的现状开始介绍，对Python语法、命名规则、Python包的编写、部署代码、扩展程序开发、管理代码、文档编写、测试开发、代码优化、并发编程、设计模式等重要话题进行了全面系统化的讲解。
本书适合想要进一步提高自身Python编程技能的读者阅读，也适合对Python编程感兴趣的读者参考学习。全书结合典型且实用的开发案例，可以帮助读者创建高性能的、可靠且可维护的Python应用。
《Python高性能编程》
作者： 【美】 戈雷利克 （Micha Gorelick） , 欧日沃尔德（Ian Ozsvald）
本书共有12章，围绕如何进行代码优化和加快实际应用的运行速度进行详细讲解。本书主要包含以下主题：计算机内部结构的背景知识、列表和元组、字典和集合、迭代器和生成器、矩阵和矢量计算、并发、集群和工作队列等。最后，通过一系列真实案例展现了在应用场景中需要注意的问题。
本书适合初级和中级Python程序员、有一定Python语言基础想要得到进阶和提高的读者阅读
《Python极客项目编程》
作者： 【美】Mahesh Venkitachalam
Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。通过Python编程，我们能够解决现实生活中的很多任务。
本书通过14个有趣的项目，帮助和鼓励读者探索Python编程的世界。全书共14章，分别介绍了通过Python编程实现的一些有趣项目，包括解析iTunes播放列表、模拟人工生命、创建ASCII码艺术图、照片拼接、生成三维立体图、创建粒子模拟的烟花喷泉效果、实现立体光线投射算法，以及用Python结合Arduino和树莓派等硬件的电子项目。本书并不介绍Python语言的基础知识，而是通过一系列不简单的项目，展示如何用Python来解决各种实际问题，以及如何使用一些流行的Python库。
《Python核心编程（第3版）》
作者： 【美】Wesley Chun（卫斯理 春）
本书是经典畅销图书《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、Diango 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。
本书适合具有一定经验的Python开发人员阅读。
Python机器学习——预测分析核心算法》
作者： 【美】Michael Bowles（鲍尔斯）
在学习和研究机器学习的时候，面临令人眼花缭乱的算法，机器学习新手往往会不知所措。本书从算法和Python 语言实现的角度，帮助读者认识机器学习。
本书专注于两类核心的“算法族”，即惩罚线性回归和集成方法，并通过代码实例来展示所讨论的算法的使用原则。全书共分为7 章，详细讨论了预测模型的两类核心算法、预测模型的构建、惩罚线性回归和集成方法的具体应用和实现。
《Python机器学习实践指南》
作者： 【美】Alexander T. Combs
机器学习是近年来渐趋热门的一个领域，同时Python 语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一。本书结合了机器学习和Python 语言两个热门的领域，通过利用两种核心的机器学习算法来将Python 语言在数据分析方面的优势发挥到极致。
全书共有10 章。第1 章讲解了Python 机器学习的生态系统，剩余9 章介绍了众多与 机器学习相关的算法，包括各类分类算法、数据可视化技术、推荐引擎等，主要包括机器学习在公寓、机票、IPO 市场、新闻源、内容推广、股票市场、图像、聊天机器人和推荐引擎等方面的应用。
《精通Python自然语言处理》
作者： 【印度】Deepti Chopra , Nisheeth Joshi , Iti Mathur
自然语言处理是计算语言学和人工智能之中与人机交互相关的领域之一。
本书是学习自然语言处理的一本综合学习指南，介绍了如何用Python实现各种NLP任务，以帮助读者创建基于真实生活应用的项目。全书共10章，分别涉及字符串操作、统计语言建模、形态学、词性标注、语法解析、语义分析、情感分析、信息检索、语篇分析和NLP系统评估等主题。
本书适合熟悉Python语言并对自然语言处理开发有一定了解和兴趣的读者阅读参考。
Python数据科学指南》
作者： 【印度】Gopi Subramanian（萨伯拉曼尼安）
60多个实用的开发技巧，帮你探索Python及其强大的数据科学能力
Python作为一种高级程序设计语言，凭借其简洁、易读及可扩展性日渐成为程序设计领域备受推崇的语言，并成为数据科学家的首选之一。
本书详细介绍了Python在数据科学中的应用，包括数据探索、数据分析与挖掘、机器学习、大规模机器学习等主题。每一章都为读者提供了足够的数学知识和代码示例来理解不同深度的算法功能，帮助读者更好地掌握各个知识点。
本书内容结构清晰，示例完整，无论是数据科学领域的新手，还是经验丰富的数据科学家都将从中获益。
《用Python写网络爬虫》
作者： 【澳】Richard Lawson（理查德 劳森）
本书讲解了如何使用Python来编写网络爬虫程序，内容包括网络爬虫简介，从页面中抓取数据的三种方法，提取缓存中的数据，使用多个线程和进程来进行并发抓取，如何抓取动态页面中的内容，与表单进行交互，处理页面中的验证码问题，以及使用Scarpy和Portia来进行数据抓取，并在最后使用本书介绍的数据抓取技术对几个真实的网站进行了抓取，旨在帮助读者活学活用书中介绍的技术。
本书适合有一定Python编程经验，而且对爬虫技术感兴趣的读者阅读。
《贝叶斯思维：统计建模的Python学习法》
作者： 【美】Allen B. Downey
这本书帮助那些希望用数学工具解决实际问题的人们，仅有的要求可能就是懂一点概率知识和程序设计。而贝叶斯方法是一种常见的利用概率学知识去解决不确定性问题的数学方法，对于一个计算机专业的人士，应当熟悉其应用在诸如机器翻译，语音识别，垃圾邮件检测等常见的计算机问题领域。
Python自然语言处理》
作者： 【美】Steven Bird , Ewan Klein , Edward Loper
自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能够实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及所有用计算机对自然语言进行的操作。
《Python自然语言处理》是自然语言处理领域的一本实用入门指南，旨在帮助读者学习如何编写程序来分析书面语言。《Python自然语言处理》基于Python编程语言以及一个名为NLTK的自然语言工具包的开源库，但并不要求读者有Python编程的经验。全书共11章，按照难易程度顺序编排。第1章到第3章介绍了语言处理的基础，讲述如何使用小的Python程序分析感兴趣的文本信息。第4章讨论结构化程序设计，以巩固前面几章中介绍的编程要点。第5章到第7章介绍语言处理的基本原理，包括标注、分类和信息提取等。第8章到第10章介绍了句子解析、句法结构识别和句意表达方法。第11章介绍了如何有效管理语言数据。后记部分简要讨论了NLP领域的过去和未来。
本书的实践性很强，包括上百个实际可用的例子和分级练习。可供读者用于自学，也可以作为自然语言处理或计算语言学课程的教科书，还可以作为人工智能、文本挖掘、语料库语言学等课程的补充读物。
Python数据分析》
作者： 【印尼】Ivan Idris
Python是一种多范型编程语言，既适用于面向对象的应用开发，又适合函数式设计模式。Python已经成为数据科学家进行数据分析、可视化以及机器学习的一种理想编程语言，它能帮助你快速提升工作效率。
本书将会带领新手熟悉Python数据分析相关领域的方方面面，从数据检索、清洗、操作、可视化、存储到高级分析和建模。同时，本书着重讲解一系列开源的Python模块，诸如NumPy、SciPy、matplotlib、pandas、IPython、 Cython、scikit-learn和NLTK等。此外，本书还介绍了数据可视化、信号处理、时间序列分析、数据库、预测性分析和机器学习等主题。通过阅读本书，你将华丽变身数据分析高手。
Python培训中有哪些优秀的资源
Python培训中优秀的资源有很多，比如机构的教学视频、资源库以及专业老Python优秀书籍：《Learn Python the Hard Way》的作者将书中的内容制作成网络教程免费提供，包括很多值得花时间完成的习题，只有多写代码，你才能从菜鸟变成老鹰。师的答疑等。
1.Python教学视频：如果你习惯视频学习，那么可以考虑选择Udacity的Python for the Web免费课程，通过学习该课程，你将对web数据的流转有着更深入的认识。2.Python的机器学习资源库：这个Github上的Python机器学习库提供大量优秀资源，让你快速入门3.Learn-Python：GitHub与learning-python3类似，learn-python可以作为初学者和中级学习者的Python资源集合。该项目使用一组Python脚本来涵盖Python中的各个主题，例如运算符，数据类型，类，模块等等，并带有精确的说明和示例。4.full-speed-python。涵盖了Python的基础知识以及更高级的主题，着重于实践学习。提供充足的练习来巩固对概念的理解。关于Python培训的更多相关知识，建议到千锋教育进行更详细的了解，目前，千锋教育已在北京、深圳、上海、广州、郑州、大连等20余个核心城市建立直营校区，等待你的随听。
Python 从入门到精通推荐看哪些书籍呢？
????随着时代的发展，掌握一门技术已经是大势所趋了，同样的，计算机行业的欣欣向荣，很多小伙伴都想去尝试一下，于是就从学习Python开始了。
? ? ? ?作为一个有相关经验的大学生，下面我为每一个渴望得到回答的你整理了学习Python的步骤流程与推荐的书目↓（思维导图）
??【入门扫盲篇の一】
? ? ? ? ? ?《看漫画学Python:有趣、有料、好玩、好用》
? ? ? ? ? 可以不夸张地讲,只要会电脑开关机的小伙伴就能看懂，适合培养学python的兴趣,主要通过三个漫画人物的简单对话，把复杂python问题通俗易懂地解释，内容包括python基础知识和库的使用方法，也有专门章节提供应用实例和同步练习题。我觉得这个书的益处就在于“通俗易懂”，不会给小白的感觉就是“天书”一样，不断的提升了对学习python的兴趣~~~
??【入门扫盲篇の二】
? ? ? ? ?《对比 Excel,轻松学习Python数据分析》
? ? ? ? 我结合我自身的经历，讲述一下这本书的最大特点:集 Excel、 python、数据分析于一体。换句话说，就是对有Excel基础的人来说,不直接学python代码,而是通过对比 Excel的功能操作去学python,大大降低了学习门槛,对代码的畏难情绪也会降低很多，非常适合入门选手。这本书书呢，主要是运用于那个数据的处理分析方面的，也是一个研究的方向，感兴趣的小白可以入手了解一下~~~~
??【入门扫盲篇の三】
? ? ? ? ?《Python编程:从入门到实践》
? ? ? ? ?这本书呢，能让你快速掌握编程基础知识，写出可以解决实际问题的代码。这本书从最基础的定义开始讲起，重要概念都独立成章节,每个方法附有清晰的说明和实际案例讲解。这本书和别的编程教学书籍不太一样,这本书运用了很多身边的例子，大幅度的增强了学习的实践性~~~~~接下来呢，就到了我们的“行内人”级别了，再推荐一些进阶型的书籍↓
?? ? 【进阶入行篇の一】
? ? ? ? ?《利用Python进行数据分析》
? ? ? ? ? 这本书籍是数据分析入门必读书籍的，书里详细介绍了利用Python进行操作、处理、清洗和整理数据等方面的基本要点和具体细节。还有大量的实践案例,用Python3个库numpy（数组)、pandas(数据分析)、matplotlib(绘图)应对一般的数据分析完全够用。我当时学习时候，直接学的是这本书，感觉还不错，挺到位的~~~~
?? ? ? 【行内学习篇の一】
? ? ? ? ? 《Python核心编程》
? ? ? ? ?这本书呢，能坚持看到这本书的话，基本上Python已经不在话下了，里面会讲解一些通用应用的东西，比如正则表达式、网络编程、Internet客户端编程、GUI编程等等，这里面可以培养良好的编程习惯~~~
???最后呢，学习Python还是要一定认真的，都是需要去研读上面的每一本书才能成功的，不要永远都是翻开第一页在那里耍手机，天道酬勤，Python要注重实践性，多去敲一下代码才能够熟能生巧~~~~~
? ? ? ??希望以上的回答能够帮到每个渴望得到回答的你~~~
学习python能否求推荐一波书籍？
这是一本让人读起来非常轻松的书，作者Allen Downey对代码的解释清晰明了，并且该书的设计练习可以启发各种背景的读者。
本人是一名在读研究生，Python对我来说非常熟悉。因为我基本上每天都需要Python用来编程。Python是一种当下比较流行的高级编程语言，具有容易理解，入门快和代码简单等优点。我读过很多与python相关的书籍，我觉得写得最好的一本书是《像计算机科学家一样思考Python》。
该书培养读者以计算机科学家一样的思维来学习Python语言编程，贯穿全文的思想是如何思考、设计和开发的方法。针对每章所专注的语言特性或者相关的开发问题，总结了程序调试的方方面面，内容方面可以说是相当全面了。推荐这本书的理由主要有三个方面，分别是内容充实、简单易懂；练习扎实、便于巩固；层次递进，目标明确。
1.内容充实，简单易懂
这本书从基本的编程概念开始，一步步引导读者了解Python语言，再逐渐掌握函数、递归、数据结构和面向对象设计等高阶概念。此外，本书第2版及其辅助代码均已升级，支持Python3，兼容性好。
2.练习扎实，便于巩固
该书每章之后都有配套练习，便于读者巩固所学知识，加深对刚学编程概念的理解。本书是高中和大学阶段的学生、自学者，以及需要了解编程基础的专业人士的理想读物。初学者可以在浏览器中学习如何开始Python编程。
3.层次递进，目标明确
该书主要内容框架和学习目标如下：
该书的主要知识框架和目标如下：
从基础开始，包括语言的语法和语义。掌握每一个编程概念的清晰定义。
循序渐进地学习值、变量、语句、函数和数据结构。
了解如何操作文件和数据库。
理解对象、方法和面向对象编程。
使用各种调试技巧来修复语法错误、运行时错误和语义错误。
通过一系列案例研究来探索函数、数据结构和算法。
以上就是我推荐《像计算机科学家一样思考Python》这本书的理由。如果有想学习Python的同学有兴趣可以去学一学，肯定会受益匪浅，能够快速掌握Python编程，为自己的专业学习打下夯实的基础。
自学python的学习路线是什么？推荐一些python学习资源
第一个阶段
初级，掌握Python的语法和一些常用库的使用
这里首先推荐廖雪锋在网上的书籍，这是Python2.7版本的，这本书适合于重头开始一直读完，作为一个开发人员，除了基本的语法，这本书里面提到了一些其他的常用的库，看了廖老师写的很多东西，感觉他的思路，以及写博客写书的高度，概括性，原理性都十分好，这本书读完之后，相信就可以动手写很多东西了，可以尽情的玩转Python解释器了。
另外还有一本书《Python参考手册》，这本书也十分的有用，关于Python的方方面面基本都囊括在内，可以作为一本Python字典来查询使用方法，十分好用。
掌握一门语言最好的方法就是用它，所以我觉得边学语法边刷Leetcode是掌握Python最快的方式之一。
很多只需要将Python作为脚本或者就是写一些小程序处理处理文本的话，到这一个阶段就足够了，这个阶段已经可以帮我们完成很多很多的事情了。但是如果是一个专业学习Python的，恐怕还需要努力的升级：
第二个阶段
中级，掌握自己特定领域的库，掌握pythonic写法，非常熟悉Python的特性
推荐的第一本书是《编写高质量代码–改善python程序的91个建议》，这本书大概的提了下Python工程的文件布局，更多的总结了如何写出pythonic的代码，另外，也介绍了一些常用的库。
要想深入的了解Python，有的时候看看Python的源码也是很重要的，自己通过读懂源码，来彻底的了解Python的核心机制，这里推荐《Python源码剖析——深度探索动态语言核心技术》，这本书并没有看完，只是在需要深入了解Python某个功能或者数据结构的时候看看相关章节，也觉得受益匪浅。
自己领域的书籍和资料也肯定很多，比如web开发的构架都有很多，只有了解熟悉了所有构架，在选择的时候才能衡量利弊，然后深入掌握某些构架。
这个阶段过后，可以写出pythonic代码，可以通过PEP8的检查，可以为开源社区做贡献了，可以将一个Python文件写的十分好，但是如果要用Python开发一个大型项目，还是有很多东西需要掌握的，比如项目的文档，项目的发布，下载，项目性能和案例等等。
第三个阶段
高级，从整个工程项目着眼，考虑document，distribution，性能优化等
目前只看了一本书《the hacker guide to python》，看的是英文版的，这本书对项目的布局，文档，性能，发布等做了很多详细的介绍，我觉得写的还是很不错，只不过本人还需要再读几遍。
对于大多数人来说，很难有机会从头开始一个有意义的大型工程项目，所以自己可以用Python实现一些简单的功能，简单的项目，这个灵感可以去知乎或者quora搜索，很多前辈都分享了自己的经验。
从大局入手，规划好项目的布局，设定好相应的文档说明，提供工程下载安装的方法，带几个demo，每个类，每个函数，每行代码都反复推敲，写出pythonic的程序，相信这时候Python于我们便是信手拈来了!