零基础python自学书籍推荐(自学python的书籍)

学python看什么书

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。

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。

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

Python 从入门到精通推荐看哪些书籍呢？

? ? ? ? ? 本人是一名大学生，在我的大学期间。我辅修了人工智能这门课。在人工智能这门课中有一门课程是?Python 从入门到精通，在这里我为大家推荐几本有助于python学习的书籍。下面是我 Python 从入门到精通?课程学习的结课证明。

? ? ? ? ? ? 学习Python推荐用书：《Python程序设计》《数据科学导论：Python语言实现》《Python数据挖掘：概念、方法与实践》《Python3智能数据分析快速入门》《Python爬虫开发与项目实战》。

（一）《Python程序设计》(原书第2版)

? ? ? ? ? ?推荐语：本书介绍Python的基础知识，旨在帮助学生首先掌握概念，之后通过步骤完备的实例培养学生的问题求解能力。这一版采用Python3，并对全书结构进行了优化，既可作为门程序设计课的入门教材，也可供Python爱好者自学参考。

（二）、《数据科学导论：Python语言实现》(原书第2版)

? ? ? ? 推荐语：本书首先介绍如何设置基本的数据科学工具箱，然后带你进入数据改写和预处理阶段，这一部分主要是阐明所有与核心数据科学活动相关的数据分析过程，如数据加载、转换、修复以及数据探索和处理等。

? ? ??通过主要的机器学习算法、图形分析技术，以及所有易于表现结果的可视化工具，实现对数据科学的概述。

（三）、《Python数据挖掘：概念、方法与实践》

? ? ? ? 推荐语：本书使用Python编程语言和基于项目的方法介绍多种常被忽视的数据挖掘概念，如关联规则、实体匹配、网络分析、文本挖掘和异常检测。

每个章节都全面阐述某种特定数据挖掘技术的基础知识，提供替代方案以评估其有效性，并用真实的数据实现该技术，帮助你“知其然，知其所以然”，从而迈向数据挖掘专家的道路。

（四）、《Python3智能数据分析快速入门》

? ? ? ?推荐语：本书假设你有一定的数据分析基础，但是没有Python和AI基础，为了帮助你快速掌握智能数据分析需要的技术和方法，书中有针对性地讲解了Python和AI中必须要掌握的知识点，内容由浅入深，循序渐进。

从环境配置、基本语法、基础函数到第三方库的安装与使用，对各个操作步骤、函数、工具、代码示例等的讲解非常详尽，确保所有满足条件的读者都能快速入门。

（五）、《Python爬虫开发与项目实战》

? ? ? ? 推荐语：零基础学习爬虫技术，从Python和Web前端基础开始讲起，由浅入深，包含大量案例，实用性强。