时不时有小伙伴私信问我有什么好一些的 Python 书籍推荐,想要学习学习。
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那么今天就来给大伙说道说道,我会划分为以下几个分类,让不同阶段的朋友可以根据自身的情况,选择适合自己当下学习的 Python 书籍:
确实一些好的 Python 书籍确实对我们自身有所帮助,但是 Python 书籍琳琅满目,有什么质量比较高的 Python 书籍适合阅读学习呢?
接下来我要跟你说的这些书籍,有些是我看过的,有些是官方推荐的,相对来说质量还是可以的呢。
这就一起给大伙用心整理一波,绝不含糊,尽量推荐少而精的,能直击你痛点的书:
市面上关于 Python 入门初学的书籍是最多的,我就说几本相对友好的吧:
1.1、 Python编程:从入门到实践
这本书分为两部分,第一部分会从安装 Python 环境开始,给你讲清楚 Python 的基础知识,接着第二部分会用一些小项目(游戏,web,数据等)来巩固你的基础知识点。
1.2、 笨方法学 Python3
这本书比较有特色的是,先告诉无从下手的你如何先准备好,然后直接从习题开始整起,但其实每个习题都是在告诉你怎么去使用 Python 的基础知识:
部分目录
1.3、 Python 编程快速上手 —— 让繁琐的工作自动化
这本书相对来说,基础知识点介绍得很全面,也有以一定的项目辅助说明,其中有部分章节介绍了如何使用 Python 自动化操作你的计算机。
拥有了 Python 基础知识之后,想要更进一步?可以开始关注一些诸如编码规范、pythonic、python并发、python解释器这些了。
2.1、 Effective Python:编写高质量 Python 代码的 59 个有效方法
这本书每个章节相互独立,每个章节对特定的话题进行深入的探讨,其中就有介绍代码风格的写法习惯,高级的 Python 用法,高效的使用 Python 库等。
2.2、 流畅的 Python
应该有不少朋友看过或者听过这本书吧?这本书涉及到很多进阶的 Python 内容,比如数据结构、元类、装饰器、闭包、并发编程等等,简直就是中级开发者的福音。
2.3、 Python 高级编程
这本书也是非常适合进阶者看的,其中就提到了不同的 Python 环境,使用不同语言扩展 Python,如何打包你写好的 Python 项目代码,以及代码的测试优化等等。
Python 有丰富的库可以对数据进行操作,比如数据清洗,数据格式化等等,还可以使用 Jupyter 实时预览数据的动态变化等。
3.1 、 利用Python进行数据分析
你应该听说过 pandas 这个库吧,而这本书就是这个库的作者亲自书写的,其中就介绍到了 IPython 等工具的使用,以及各个常用的数据分析库的操作,还有一些相关案例的介绍,对初学数据分析的朋友很友好。
3.2 、 Python 数据可视化实战
这本书主要讲的是各种数据格式的操作和转化,如何定制化的去绘制各种数据图表和动画,让数据“说话”。
3.3 、 Python数据科学手册
这本书把 Python 中常会使用到的数据分析库讲了下,其中也涉及到了数据的操作和可视化的运用,最后还提供了一些机器学习的算法,算是数据分析书籍中的一个亮点。
使用 Python 也适合用来开发web,提供了很多框架给我们使用,比较常见的就有 Flask、Django、bottle 等。
4.1 基于Python的Web应用开发实战
Flask 是一个轻量级的 web 框架,如果你之前没有使用过 Flask ,可以看看这本,他从 Flask 的介绍,到数据库的整合、web的应用的构建都有讲到。
4.2 基于Python的Web应用开发实战
django 是另一个python 的 web 框架,相对来说功能更加强大,这本书的好处是告诉你如何使用 Django 实现一个一个项目案例,比如博客,在线商城,社交网站等。
对于 Python GUI 开发,也有不少的库可以使用,主要是利用他们来构建好组件,然后绑定数据,提供给界面给用户操作。
关于 GUI 方面我觉得直接去看官方文档会舒服些,这里就推荐这本吧:
5.1 Python Qt GUI快速编程
这本主要讲的是 PyQt,从第二部分开始介绍,其中涉及到组件布局,时间处理,自定义窗口组件等。
Python自动化更多是用在测试上,比如 PC 端 web 的自动化测试,手机端 APP 的自动化测试。
6.1 Selenium自动化测试 基于 Python 语言
这本书讲述了 PC web 和手机 app 的自动化应用,主要讲到了 selenium 和 appium 的环境配置,元素定位,使用 Python 设置执行方法等。
6.2 Python自动化运维实战
这本书偏向后端运维的,主要是讲用 Python 去管理和配置服务器,对一些任务管理实现自动化操作,以及系统安全方面的解决方案。
机器学习是一门比较“泛”的学科,涉及到多个领域,比如数学,统计学,概率学,机器学习也是接下来的趋势,现在也常会看到机器学习的身影,比如图片识别,价值预测等。
接下来介绍几本有一定 Python 基础且适合入门机器学习看的书籍:
7.1 Python 深度学习
这本书分为两部分,一部分介绍深度学习的基础,一部分介绍了 Python 和 Keras 深度学习的实践,比较适合入门。
7.2 Python机器学习基础教程
这本书是 scikit-learn 这个库的作者们写的,主要介绍了机器学习常用的算法和应用,比如监督学习,预处理,模型,文本处理等。
7.3 Python机器学习手册:从数据预处理到深度学习
这本书偏向实践和解决方案,需要你有一定的基础概念,主要以一些实例介绍对数据的处理和模型的构建,是一本适合用来参考的书籍。
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