本文目录一览：
零基础小白学Python编程要看哪些书?
1.《"笨办法"学Python》
推荐理由：本书是一本python入门书籍，比较适合没有计算机、编程基础，但是对python感兴趣的小白学习使用。
这本书是以习题的方式一步一步引导读者了解、学习python，从简单的打印一直讲到完整项目的实践，让初学者从基础的python知识入手，最终体验到软件开发的基本过程。
2. 《Python学习手册》
《Python学习手册》解释详细，案例丰富;关于全面详细地对python语言进行讲解，循序渐进又不断重复，同时对于python语言的机制和原理也做了详细介绍;除此之外，还包含编程实践、设计和高级主题。读者通过这本书可以迅速高效地精通核心python语言基础，从而可以在所从事的任何应用领域中使用它。
3. 《Python编程快速上手——让繁琐工作自动化》
这本书致力于教会大家利用Python ，快速高效地完成工作。
这本书会一步一步地引导大家完成每个技能的学习，并教你如何利用学到的新技能来实现工作任务的自动化。即使没有编程基础，也可以通过这本书的学习，来掌握python的技能，让自己从繁琐重复的工作中解脱出来。在入门阶段，大家可以先利用这些小功能来体会一下Python带来的便利。
4. 《Python基础教程 第3版》
主要是针对python
3进行讲解，包括了python程序设计的各方面知识,而且按照实际项目开发的步骤，向读者提供了10个非常具有实际应用意义的python项目的开发过程，供读者练习，让读者学会举一反三，进一步体会python代码功能。
好用的python入门书籍
推荐的几本Python入门自学到精通必看的书籍吧~
1、《“笨办法”学Python》
为什么把它作为推荐给Python入门自学者的第一本书？因为它足够有趣吸引人。一开始我们都是凭着兴趣学习的，如果在刚刚开始学习的时候，就看深奥难读的书，很容易就从入门到放弃。而且这本书里每一章知识讲完后，都会配有相应的练习小题，帮助初学者在学中练，练中学，进一步巩固相关知识点。总之，这本书以习题的方式引导学习者一步一步学习编程，从简单的打印一直讲授到完整项目的实现，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。可以说，这本书是零基础入门Python的不二之选！
2、《Python快速编程入门》
这本书是一本Python基础教程，因此全部内容定位于Python的基本知识、语法、函数、面向对象等基础性内容。在夯实基础后，该书后一章设置了游戏开发的综合训练，帮助初学者更好掌握相关知识。除此之外，本书附有配套视频、源代码、习题、教学课件等资源。总之， 本书既可作为高等院校本、专科计算机相关专业的程序设计课程教材，也可作为Python编程基础的学习教材，是一本适合广大编程开发初学者的入门级教材。
3、《Python高手之路(第3版) 》
本书不适合零基础学习者，适合有一定Python基础的学习者阅读。因为该书完全从实战的角度出发，介绍了需要系统掌握的Python知识。更为难得的是，本书结合了Python在OpenStack中的应用进行讲解，非常具有实战指导意义。此外，本书还涉及了很多高级主题，如性能优化、插件化结构的设计与架构、Python 3的支持策略等。因此，本书适合初中级层次的Python程序员阅读和参考。
4、《Python算法教程》
本书最大的优点简单概括起来就是知识点清晰，语言简洁。书中用Python语言来讲解算法的分析和设计，主要关注经典的算法，帮助读者理解基本算法问题和解决问题打下很好的基础。本书概念和知识点讲解清晰，语言简洁，因此适合对Python算法感兴趣的初中级用户阅读和自学，也适合高等院校的计算机系学生作为参考教材来阅读。
5、《Python核心编程（第3版）》
本书涵盖了成为一名技术全面的Python开发人员所需的一切内容，因此是每个想要精通Python的工程师必须要学习和了解的内容。在本书中，Python开发人员兼企业培训师Wesley Chun会帮助学习者将Python技能提升到更高的水平。而且书中讲解了应用开发相关的多个领域，可以帮助读者立即应用到项目开发中。
6、《精通Python自然语言处理》
众做周知，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，该书介绍了如何用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。
以上就是推荐的Python入门到精通的所有书籍，相信总有一本适合你。但想要快速入门Python开发，仅靠看书怎么够，毕竟编程最重要的就是练习。
Python自学可以看什么书
Python自学书籍推荐：《简明python教程》、《Python核心编程 第二版》、《Python核心编程 第三版》、《Python标准库》。
可以按照这个顺序学习
1、《简明python教程》，书不厚，非常适合0基础的人自学入门用。不厚的优点就是上手快，提高自信，适合快速学习，但缺点就是知识点不全，很多细节都没有介绍。
2、《Python核心编程 第二版》，注意看，是第二版，该书大而全，介绍的很细，书也很厚。650页。 并列的书还有《Python学习手册 第四版》书中不厌其烦的介绍各种知识，是不厌其烦，只有闲作者墨迹，而没有看不懂的。非常适合入门深入学习。
3、《Python核心编程 第三版》，介绍很多高级知识，书也很厚。属于进阶读物。
4、《Python标准库》，介绍很多库的使用，适合作为工具书使用，速查各种库的使用和知识。
还有很多很多扩展的读物，包括网络编程、GUI编程、WEB开发等等。
推荐课程：Python 基础入门教程
零基础学习python的书有哪些
先说几句废话：学习从来都是自己的事，跟其他人，没有任何关系，至于学到什么程度，那就要问自己的内心。
不管你学习什么新东西，都必须牢记一条，基础必须夯实牢，因为基础能够决定你能走多远。所以，学习Python也需要你静下心来好好
的掌握一下它的基础知识。下面推荐几本python入门的书籍。
《Python学习手册：第3版》
《Python学习手册(第3版)》讲述了：Python可移植、功能强大、易于使用，是编写独立应用程序和脚本应用程序的理想选择。无论你是刚接触编程或者刚接触Python，通过学习《Python学习手册(第3版)》，你可以迅速高效地精通核心Python语言基础。读完《Python学习手册(第3版)》，你会对这门语言有足够的了解，从而可以在你所从事的任何应用领域中使用它。
《Python学习手册(第3版)》包括：
类型和操作——深入讨论Python主要的内置对象类型：字符串、数字、列表和字典等。
语句和语法——在Python中输入代码来建立并处理对象，以及Python一般的语法模型。
函数——Python基本的面向过程工具，用于组织代码和重用。
模块——封装语句、函数以及其他工具，从而可以组织成较大的组件。
类和OOP——Python可选的面向对象编程工具，可用于组织程序代码从而实现定制和重用。
异常和工具——异常处理模型和语句，并介绍编写更大程序的开发工具。
《Python编程 从入门到实战》
本书中涵盖的内容是比较精简的，没有艰深晦涩的概念，最重要的是每个小结都附带有”动手试一试”环节，学编程最佳的方式就是多动手、多动脑。
很多初学者看完书之后不知道下一步怎么办，快速提高编程能力的最佳途径就是做项目，而这本书巧妙地安排了三个实践项目，一个游戏、一个Web和一个数据可视化项目，如果你跟着教程把项目做下来，相信你的编程功底绝对会上升一个层次。
本书还专门安排了一个章节是讲单元测试，会写单元测试是初级程序员进阶到高级程序员的必备技能。
《“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，但对编程感兴趣的初学者使用。这本书结构非常简单，其中覆盖了输入/输出、变量和函数三个主题，以及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。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授到完整项目的实现，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。本书对于零基础的小白更加友善，比较适合起步编程，是作为Python入门的不二之选！
最后，在此提醒大家，无论学习哪一门语言，都要实际动手敲起来，切勿Ctrl+c、Ctrl+v，在不断的试错过程中，提升自己解决问题的能
和编程能力，才能在编程的道路上越走越远！
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】Michał 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。
