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Python目前是入门者学习编程的首选语言,它不仅被应用于传统的编程任务,如Web应用程序设计;也被大量“被赶鸭子上架的程序员”——科学家、数据专员以及工程师所采用,他们编程并非出于兴趣,而是必须靠编程才能在自己的领域中更进一步。一门简单的编程语言为业余编程人员提供的便利是不容小觑的。

Python也是图灵网站搜索最多的一个关键词。在过去数年,从语言本身的学习,到它在各方面的应用,我们也出版了与之相关的多本图书,本文大致梳理了多本重点好书的学习路线,希望在大家选书的时候有所帮助。

仓促写完本文后,我觉得成为一名优秀的工程师需要学习的真是太多了,而且既要涉猎广泛,又要深度耕耘,职业选手只有终身学习才能保持在线状态。

如果你只想作为一名业余人员,掌握一点编程技能,帮助自己更好完成日常工作,可以搜索本文中“入门”和“可以读读看”的部分,找到相关书目开始入门,谁知道呢,也许会就此发现另一片天地。

Python语言学习

  • 零基础

    父与子的编程之旅:与小卡特一起学Python
    这本书的作者之一是一名小学生,对于零起点的读者来说非常友好,不仅以一种有趣的方式介绍了Python编程的知识,还适用于其他编程语言的学习。

  • 入门

    Python编程:从入门到实践 🌟
    帮助入门python,并达到可开发实际项目的水平
    已有超过70万人选择通过这本书来学习Python。

  • 进阶

    流畅的Python(高级)
    挖掘Python及相关程序库的优秀特性,写出简洁、流畅、易读、易维护的代码。
    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。

    Python数据结构与算法分析
    数据结构与算法通常是计算机科学专业的第二门课程。

    精通Python设计模式(第2版)
    设计模式意为解决软件设计问题的方案,学习设计模式,可以帮助构建有弹性、可伸缩、稳健的应用程序,并将编程技能提升至新的高度。

    Python函数式编程(第2版)
    Python具备函数式编程的许多核心特征,使得我们可以借鉴其他函数式语言的设计模式和编程技术,编写出简洁优雅的代码。

其他基础知识

在实际应用中,不可避免地要学习比如git、shell、数据库以及算法等基础知识,我们有一系列被群众认可、对初学者友好的入门教程,可以帮助你更快掌握:

  • git

    Git小书
    一本原创小书,透过简洁的文字和可验证的命令,以沉浸的方式来学习git常用的知识。

    GitHub入门与实践
    秉承了日系技术书刊一贯的“手把手教学”风格,从Git的基本知识和操作方法入手,详细介绍了GitHub的各种功能,在实践中学习 GitHub。

  • shell

    Linux Shell脚本攻略(第3版)
    结合丰富的实际案例,介绍了如何利用shell命令实现与操作系统的高效沟通。

  • sql

    SQL基础教程(第2版)
    日本知名数据库工程师写给初学者的实用指南,面向完全没有编程经验的初学者,介绍了关系数据库以及用来操作关系数据库的 SQL 语言的使用方法。

  • 网络

    网络是怎样连接的
    “计算机网络概论”图解趣味版,读懂了这本书,就理解了网络世界的全貌。

  • 算法

    我的第一本算法书(日漫)
    没有编程基础也能看懂,比另一本《算法图解》有更多插图🤷‍♀️。
    是自学算法的好搭档,也是学渣的希望。如果学校里的数据结构和算法课让你生畏,这本书保证不一样。

    算法图解:像小说一样有趣的算法入门书(美漫)
    最好有编程基础,在图解以外,还用Python编写了示例以做说明。
    这本书的特点都藏在标题里了,是一本广受好评的算法入门书。

多面手 Python

数据分析

  • 入门

    Python数据分析基础
    如果你日常在使用Excel等电子表格软件进行数据处理,那么这本书就是为你准备的,可学会用Python来自动完成现在需要不断重复的工作。

  • 进阶

    Python数据科学手册
    学习如何通过 Python 的数据科学栈——包括 IPython、NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-Learn,以及其他相关的程序库——高效地存储、处理和分析数据。

    Python数据分析:活用Pandas库
    详解Pandas的基础知识和常见用法,涵盖了数据处理、数据可视化、数据建模等内容。

    Python数据挖掘入门与实践(第2版)
    作为数据挖掘入门读物,囊括了比赛结果预测、电影推荐、特征提取、好友推荐、破解验证码、作者归属、新闻聚类等大量经典案例,

  • 可以读读看

    程序员的数学
    为帮助程序员更容易理解编程而写的书,希望能通过本书学到有助于编程的“数学思维”。

爬虫

在我的软件工程师职业生涯中,我几乎没有发现像网页抓取这样的编程实践,可以同时吸引程序员和门外汉的注意。虽然写一个简单的网络爬虫并不难,就是先收集数据,再显示到命令行或者存储到数据库里,但是无论你之前已经做过多少次了,这件事永远会让你感到兴奋,同时又有新的可能。——《Python网络爬虫权威指南(第2版)》

Python网络爬虫权威指南(第2版)
网页抓取是一个相当分散的主题,在实践中会涉及数据库、网络服务器、HTTP 协议、HTML 语言、网络安全、图像处理、数据科学等内容。本书试图从“数据收集”的角度涵盖所有这些内容以及其他话题。

Python 3网络爬虫开发实战
如果你需要了解全面和前沿的爬虫技术,而且想迅速地上手实战,这本书就是首选。
博客文章过百万的静觅大神力作。

Python 3反爬虫原理与绕过实战
知己知彼方能百战不殆。书中首先对各类反爬虫技术进行了合理的归类,然后通过剖析多个案例帮助大家理解各类反爬虫技术的原理。

人工智能

  • 机器学习

    Python机器学习基础教程
    机器学习入门书,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。
    对于那些不想花费大量时间研读微积分、线性代数和概率论的人来说,希望本书能够有所帮助。

    精通特征工程
    特征工程是指从原始数据中提取特征,并将其转换为适合机器学习模型的格式,是机器学习流程中一个极其关键的环节。 本书每一章都集中阐述一个数据问题,综合在一起,阐明了特征工程的基本原则。

  • 深度学习

    深度学习入门:基于Python的理论与实现
    日亚“人工智能”类图书榜首
    深度学习真正意义上的入门书,将深度学习的原理掰开揉碎讲解,简明易懂。

    Python深度学习
    Keras之父、Google人工智能研究员François Chollet执笔。通俗易懂,帮助建立关于机器学习和深度学习核心思想的直觉。

    • 可以读读看

      深度学习的数学
      只需基础的数学知识,穿插了235幅插图和大量具体示例讲解,对易错点、重点反复说明,通俗易懂。
      书中使用Excel进行理论验证,可下载随书附带示例文件,亲自动手操作,直观地体验深度学习。

  • 计算机视觉

    Python计算机视觉编程
    Amazon计算机视觉类图书第一名,为计算机视觉实战提供一个简单的切入点,让学生、研究者和爱好者充分理解其基础理论和算法。

Web开发

Flask Web开发:基于Python的Web应用开发实战(第2版)
Web开发入门经典教材“狗书”。采用讲解与实例相结合的方法,介绍了Flask安装、使用等基础知识和Flask核心功能,并从头开始一步步开发了社交博客应用Flasky,涵盖开发、测试到部署的Web开发全过程。

Django企业开发实战:高效Python Web框架指南
资深开发工程师the5fire多年开发经验总结。以博客系统为原型,教你以真实的视角搭建自己的生产环境,通过从零开发到部署完整案例,介绍了Python Web框架Django在企业中的应用。

  • 可以读读看

    现代 Web 应用都不可避免地需要使用 HTML、CSS 和 JavaScript。另外,如果经常与网络技术打交道,网络相关知识也必不可少,以下图书可供参考:

    HTML5与CSS3基础教程(第8版)
    全球最畅销Web开发入门书,经典之处是独特的分步讲解形式,贯穿全书的统一示例,以及通过提示和补充材料给出的丰富的扩展学习资源。

    Head First JavaScript程序设计
    JavaScript入门书,对初学者非常友好,延续了Head First系列丰富而有趣的写作风格。本书说明,即便是专家级内容,也可以高效而快速地传授给学习者。

    JavaScript高级程序设计(第3版)
    JavaScript开发人员必须掌握的内容,全面涵盖了JavaScript的各种高级、有用的特性。
    全能前端人员参阅之经典,全面更新知识储备之佳作。

    图解HTTP
    如果想要在前端工程师道路上走得更坚实,绝对不能绕开学习 HTTP 协议这一环节。

以上就是目前Python领域已出版图书的大概路线图了,当然还有很多细分领域的图书没有被提到,比如特征工程、对抗网络、NumPy、Serverless架构、SQLAlchemy、测试驱动开发、SciPy、黑客攻防等等,如有需要,可在社区内搜索相关主题,也可点击python标签,查看所有相关图书。

仓促成文,如有疏漏,敬请谅解。 祝学习之火越燃越熊。