在最新一期的話題中，80%讀者認為Python是最好的編程語言，知乎上類似的問題也很多，例如如何入門Python?如何3個月內入門Python？雖然現在可以學習的Python途徑很多，但是想要打好牢固的基礎知識，系統的學習Python的知識體系，還需要靠閱讀專業的書籍來不斷積累。

誰會成為AI 和大數據時代的第一開發語言？

這本已是一個不需要爭論的問題。如果說三年前，Matlab、Scala、R、Java 和 Python還各有機會，局面尚且不清楚，那么三年之后，趨勢已經非常明確了，特別是前兩天 Facebook 開源PyTorch 之后，Python 作為 AI 時代頭牌語言的位置基本確立，未來的懸念僅僅是誰能坐穩第二把交椅。

學習Python之路其修遠兮，能否跨進時下最熱的人工智能領域，無疑學好Python是通往高薪的捷徑之路。

《Python核心編程 第3版》

暢銷經典的Python基礎教程學習手冊進階圖書

兼顧Python2和Python3

機器學習 數據處理 網絡爬蟲熱門編程語言

Python開發人員的案頭常備

《Python編程快速上手讓繁瑣工作自動化》

美亞暢銷Python編程入門圖書

Python3實戰指南

帶你快速實現Python高效編程

編輯推薦

美亞暢銷Python編程圖書，幫助你通過編程快速實現工作自動化在本書中，你將學習利用Python編程，在幾分鐘內完成手工需要幾小時的工作，而事先卻無需具備編程經驗。一旦掌握了編程的基礎知識，你就可以毫不費力地創建Python 程序，完成高效的自動化工作，包括：

● 在一個文件或多個文件中搜索文本；

● 創建、更新、移動和重命名文件和文件夾；

● 搜索網頁和下載的在線內容；

● 在任意大小的Excel電子表格中更新和格式化數據；

● 拆分、合并PDF文件，以及如何加水印和加密；

● 發送提醒郵件和文本通知；

● 填寫在線表格。本書的作者Al Sweigart是一位杰出Python程序員,他還是《Python 密碼學編程》、《Python游戲編程快速上手》和《Python 和Pygame 游戲開發指南》的作者。

《“笨辦法”學Python(第3版)》

盡享5小時的完整視頻教程

跟著數十萬人的Python導師學Python編程入門基礎教程

為Web開發實戰 數據分析打下堅實基礎

《像計算機科學家一樣思考Python 第2版》

學會像計算機科學家一樣思考 輕松學Python

編輯推薦

· 如果想要學習如何編程，從Python語言入手是一個很好的開端。本書從基本的編程概念開始，一步步引導讀者了解Python語言，再逐漸掌握函數、遞歸、數據結構和面向對象設計等高階概念。本書第2版及其輔助代碼均已升級，支持Python 3。每章后的練習可以幫助讀者加深對剛學的編程概念的理解。本書是高中和大學階段的學生、自學者，以及需要了解編程基礎的專業人士的理想讀物。初學者可以在瀏覽器中學習如何開始Python編程。

· 從基礎開始，包括語言的語法和語義。

· 掌握每一個編程概念的清晰定義。

· 循序漸進地學習值、變量、語句、函數和數據結構。

· 了解如何操作文件和數據庫。

· 理解對象、方法和面向對象編程。

· 使用各種調試技巧來修復語法錯誤、運行時錯誤和語義錯誤。

· 通過一系列案例研究來探索函數、數據結構和算法。本書的示例代碼均在GitHub倉庫中維護，讀者很容易下載和修改。

《Python高級編程 第2版》

Python進階教程 機器學習人工智能深度學習開發熱門編程語言 web開發與后端工程師參考指南 基于Python3.5撰寫

《精通Python自然語言處理》

用Python開發令人驚訝的NLP項目自然語言處理任務

掌握利用Python設計和構建給予NLP的應用的實踐

編輯推薦

自然語言處理（NLP）是有關計算語言學與人工智能的研究領域之一。NLP主要關注人機交互，它提供了計算機和人類之間的無縫交互，使得計算機在機器學習的幫助下理解人類語言。本書詳細介紹如何使用Python執行各種自然語言處理（NLP）任務，并幫助讀者掌握利用Python設計和構建基于NLP的應用的zui佳實踐。本書引導讀者應用機器學習工具來開發各種各樣的模型。對于訓練數據的創建和主要NLP應用的實現，例如命名實體識別、問答系統、語篇分析、詞義消歧、信息檢索、情感分析、文本摘要以及指代消解等，本書都進行了清晰的介紹。本書有助于讀者使用NLTK創建NLP項目并成為相關領域的專家。 通過閱讀本書，你將能夠:

● 實現字符串匹配算法以及標準化技術；

● 實現統計語言建模技術；

● 深刻理解詞干提取器、詞形還原器、形態分析器以及形態生成器的開發；

● 開發搜索引擎并實現詞性標注和統計建模（包含n-gram方法）等相關概念；

● 熟悉諸如樹型庫建設、CFG建設、CYK以及Earley線圖解析算法等相關概念；

● 開發基于NER的系統并理解和應用情感分析的相關概念；

● 理解并實現信息檢索和文本摘要等相關概念；

● 開發語篇分析系統以及基于指代消解的系統。

《Python機器學習實踐指南》

直接上手的教學內容

身臨其境的寫作風格

輕松掌握機器學習實戰知識

應用高級機器學習方法解決日常問題
編輯推薦
適合的讀者包括了解數據科學的Python程序員、數據科學家、架構師，以及想要構建完整的、基于Python的機器學習系統的人們。 通過閱讀Python機器學習實踐指南 ，你將能：

·了解Python機器學習的生態系統；

·了解如何執行線性回歸；

·機器視覺概念的介紹； ·高級數據可視化技術；

·如何使用第三方API，部署機器學習模型； ·時間序列的建模技術； ·如何構建無監督模型。

《用Python寫網絡爬蟲》

用Python進行數據處理和數據挖掘的代表著作

剖析網絡爬蟲技術的實現原理

精通Python網絡爬蟲實戰
《用Python寫網絡爬蟲》介紹了如下內容：

通過跟蹤鏈接來爬取網站；

使用lxml從頁面中抽取數據；

構建線程爬蟲來并行爬取頁面；

將下載的內容進行緩存，以降低帶寬消耗；

解析依賴于JavaScript的網站；

與表單和會話進行交互；

解決受保護頁面的驗證碼問題；

對AJAX調用進行逆向工程；

使用Scrapy創建高級爬蟲。

本書讀者對象 本書是為想要構建可靠的數據爬取解決方案的開發人員寫作的，本書假定讀者具有一定的Python編程經驗。當然，具備其他編程語言開發經驗的讀者也可以閱讀本書，并理解書中涉及的概念和原理。

《Python面向對象編程指南》

掌握Python面向對象編程的精髓

構建強大的實際應用程序

《NLTK基礎教程 用NLTK和Python庫構建機器學習應用》

NLTK和Python庫構建機器學習應用

編輯推薦
通過本書，你將學會：

■ 了解自然語言的復雜性以及機器對它們的處理方式。

■ 如何利用標識化處理手段清理文本歧義，并利用分塊操作更好地處理數據。

■ 探索不同標簽類型的作用，并學習如何將句子標簽化。

■ 如何根據自己的需要來創建自定義的解析器和標識器。

■ 如何構建出具有拼寫檢查、搜索、機器翻譯以及問答系統等功能的實用程序。

■ 如何通過信息爬取與捕獲的手段對相關數據內容進行檢索。

■ 如何通過特性的提取與選取，構建出針對不同文本的分類系統。

■ 如何使用各種第三方Python庫，如pandas、scikit-learn、matplotlib、gensim。

■如何對社交媒體網站進行分析，包括發掘熱門話題、輿情分析等。

《Python高性能編程》

深刻理解Python的實現

讓你的Python代碼運行的更快
通過閱讀本書，你將能夠：

■ 更好地掌握numpy、Cython和剖析器；

■ 了解Python如何抽象化底層的計算機架構；

■ 使用剖析手段來尋找CPU時間和內存使用的瓶頸；

■ 通過選擇合適的數據結構來編寫高效的程序

■ 加速矩陣和矢量計算；

■ 使用工具把Python編譯成機器代碼；

■ 管理并發的多I O和計算操作；

■ 把多進程代碼轉換到在本地或者遠程集群上運行；

■ 用更少的內存解決大型問題。

“ 盡管Py thon在學術和工業領域很流行， 但人們也經常由于Python程序運行太慢而放棄它。本書通過全面介紹改善優化Python計算速度和可擴展性的策略，從而消除人們的這種誤 解。”

《Python物理建模初學者指南》

用Python解決科學問題的實踐指南，眾多世界知名大學教授推薦閱讀
編輯推薦：

本書旨在幫助Python 學習者掌握足夠的Python編程技能以進行物理建模。全書分為8 章和5 個附錄，包括Python 基礎知識、數據結構與程序控制、數據輸入和輸出、Python 高級知識和高級技術等，其中貫穿了三次不同方向和難度的物理建模上機實驗。附錄部分介紹了Python 的安裝、錯誤消息、版本差異以及可供深入學習的話題。

本書適合Python 初學者閱讀，尤其適合想要用Python 進行科學計算和物理建模的讀者學習參考。領取相關學習資料

總結

以上是生活随笔為你收集整理的想成为别人眼里的Python大牛，就必不可少的书单的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。