python爬虫入门书籍推荐(python爬虫入门最好书籍)
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。弊吵
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.《流畅的型森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类的书卜卜亩呢，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。
求python书籍推荐
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开始一让缓路摸索过来的，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》、《流畅圆信的python》、《EffectivePython：编写高质量Python代码的59个有效方橘滑轮法》、《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)》。
从python基础到爬虫的书有什么值得推荐？
1，《AByteofPython》，即《简明Python教程》，作者:SwaroopCH，译者:沈洁元。
最大的特点，就是够简单，从第一个helloworld程序开始，全书控制流、函数、模块、数据结构（list、tuple、dict）、类和对象、输入输出（io）、异常处理、标准库（i.e.sys,os,time,etc）等内容。
2,《Python编程：从入门到实践》作者:[美]埃里克·马瑟斯，译者:袁国忠。
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语句运老销、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Python2D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。
3，《Python网络数据采集》作者:[美]米切尔，译者:陶俊杰/陈小莉。
全书第一部分重点介绍网络数据采集的基本原理：如何用Python从网络服务器请求信息，如何对服务器的响应进行基本处理，以及如何以自动化手段与网站进行交互。
第二部分介绍如何用网络爬虫测试网站，自动化处理，以及如何通过更多的方式接入网络。
4，scrapy框架，阅读官方文档吧，这是未完整翻译的1.0文档zh_CN/stable/index.html。
5，《利用Python进行数据分析》作者:WesMcKinney，译者:唐学韬。以下是全书内容：
学习NumPy（NumericalPython）的基础和高级知识。
从pandas库的数据分析工具开始。
利用高性能工具对数据进行加载、清理、转换、合并以及重塑。
利用matplotlib创建散点图以及静含笑态或交互式的可视化结果。
利用pandas的groupby功能对数据集进行切片、切块和汇总操作。
处理各种各样的时间序列数据。
通过详细的案例学习如何解决Web分析、社会科学、金融学以及经?济学等领域的问题
6.《数据挖掘导论》作者:Pang-NingTan/MichaelSteinbach/VipinKumar，译者:范明/范宏建。
本书全面介绍了数据挖掘，涵盖了五个主旁游题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。
除异常检测外，每个主题都有两章。前一章涵盖基本概念、代表性算法和评估技术，而后一章讨论高级概念和算法。这样读者在透彻地理解数据挖掘的基础的同时，还能够了解更多重要的高级主题。
细心的可能已经发现上述书籍大部分是O'Reilly出版的。计算机类的书籍我实在太爱O'Reilly出版的了，每一本都恨不得买下来，绝对推荐。
祝您学习愉快！