2023年最好的Python学习书籍

在了解学习 Python 的最佳书籍之前，让我们先看看为什么要选择 Python。

为什么要选择 Python？

Python 广泛的流行度和持续的流行度可以归因于几个关键因素。它的可读性和简洁性使其对初学者来说非常容易上手，从而加快了编程爱好者的学习曲线。Python 的多功能性使开发人员能够无缝地跨越不同领域，从 Web 开发到数据科学、人工智能和自动化，使其成为各种应用的通用语言。

此外，Python 广泛的标准库和蓬勃发展的第三方包生态系统提高了效率和生产力，因为开发人员可以利用预构建的解决方案来解决复杂问题。它适用于快速原型设计和开发，并且动态类型使其在初创文化和需要快速迭代的环境中备受青睐。

如何选择最好的书来学习？

寻求推荐： 向您的朋友、家人或同事寻求推荐。

阅读评论： 阅读有关不同 Python 书籍的在线评论，以了解他人的看法。

从图书馆借阅： 如果您不确定选择哪本书，可以随时从图书馆借阅。

从免费在线课程开始： 可以通过各种免费在线课程来学习 Python 编程基础。

所以，这里有一些推荐的书籍

初学者级别

1. 《Learn Python the Hard Way》

要学习 Python，您将通过 52 个精心设计的练习来学习。该教程强调动手实践学习，这是掌握新技能的经过验证的有效方法。教程大纲涵盖了成为一名熟练的 Python 程序员所需的所有基本概念和技术。包含一个视频课程提供了额外的学习模式，可以使那些偏爱视觉指导的人受益。总的来说，这种方法似乎结构良好且全面，适合学习 Python 编程。您将学习如何识别和纠正错误，使用熟练程序员使用的技术。

您将学到的最重要概念包括：安装完整的 Python 环境、组织和编写代码、基础数学、变量、字符串和文本、与用户交互、处理文件、循环和逻辑、使用列表和字典处理数据结构、程序设计、面向对象编程、继承和组合、模块、类和对象、Python 打包、调试、基础游戏开发以及基础 Web 开发。

尽管一开始可能很困难，但您很快就会掌握要领，并感到很棒。您投入到本教程中的每一分钟都会得到回报。在学习了世界上最具影响力和最受欢迎的编程语言之一后，您将成为一名 Python 程序员。

您可以通过观看随附 DVD 上的 Zed 的 Python 视频课程来增强您的学习效果，该课程包含超过 5 小时的热情和深入的教学。

2. 《Python Crash Course 2^nd edition》（Python 速成课程 第二版）

由 Eric Matthes 撰写的《Python Crash Course》一书为初学者提供了基于项目的 Python 入门。第二版提供了额外的资源和更新的信息。

这些是本书的三个主要方面。

Python 基础

本课程涵盖 Python 编程的基础思想，如循环、函数、变量、数据类型和控制流。目的是为新手提供坚实的基础。

Django Web 开发

一个值得注意的方面是专注于使用 Django 框架进行 Web 开发。开发 Web 应用程序的机会使读者能够将他们的 Python 知识用于创建动态、交互式网站。

基于项目的学习

本书主要包含有关项目的三个方面。

• 第一个项目是一款外星人入侵游戏，您可以在其中射击外星人并在记分板上跟踪高分。
• 接下来，您将学习如何处理 API。您将从 GitHub API 下载数据并使用库进行可视化。
• 最后，您将使用流行的 Python Web 框架 Django 构建一个 Web 应用程序。您还将学习如何使用 Bootstrap 为您的应用程序设置样式。

3. 《Head First Python (3rd edition)》（Head First Python 第三版）

《Head First Python》是 Paul Barry 撰写的一本书。它涵盖了与 Python 编程相关的各种主题，例如基本概念，如数据类型、函数和控制结构，以及更高级的概念，如面向对象编程、使用 Flask 进行 Web 开发以及使用 Pandas 进行数据分析。

本书采用基于项目和动手的方法来学习，鼓励读者通过实际练习和项目来练习他们学到的知识。本书的互动性设计旨在帮助读者更有效地理解概念。

对于任何有兴趣学习 Python 编程的人来说，这本书都是一个极好的资源。

您将学习如何使用 Python 管理数据、从互联网抓取数据、将数据输入 Pandas 以及处理数据库。第三版提供了全面的学习体验，让您很快成为一名真正的 Python 程序员。

4. 《Automate the Boring Stuff with Python》（用 Python 自动化繁琐工作）

这是 Al Sweigart 撰写的经典 Python 书籍《Automate the Boring Stuff with Python》的全面修订版。它涵盖了 Python 3 的所有基础知识，并探讨了其用于特定任务的全面模块库，如 Web 抓取、表单填写、文件重命名、文件夹组织、电子邮件响应和 PDF 操作。更新后的版本包括一个关于输入验证的新章节、关于自动化 Gmail 和 Google Sheets 的教程、关于自动更新 CSV 文件的技巧以及其他可以提高您的生产力的最新自动化方法。

本书为每个程序提供了详细的分步说明，让您在提高编程技能的同时创建有价值的工具。每章的末尾都有更新的实践项目，挑战您改进程序并运用您新获得的技能来自动化类似的任务。繁琐的任务不再是负担，学习 Python 也从未如此有趣！

5. 《Introduction to Machine Learning with Python - A Guide for Data Scientists (Greyscale Indian Edition)》（Python 机器学习入门 - 数据科学家指南（灰度印度版））

尽管机器学习现在对许多研究和商业应用至关重要，但并非只有拥有庞大研究团队的大公司才从事这项工作。本书将为无论您是否有 Python 经验的人提供创建自己的机器学习解决方案的有用指导。鉴于当今海量的数据，您的创造力是机器学习应用唯一限制。

您将发现使用 Python 和 scikit-learn 库创建有效机器学习应用程序所需的步骤。作者 Andreas Myller 和 Sarah Guido 更侧重于在实际场景中应用机器学习算法，而不是它们的数学基础。使用 matplotlib 和 NumPy 库将使您从本书中受益匪浅。

主要特点

• 概述了基本的机器学习概念和技术。
• 涵盖监督和无监督学习方法。
• 深度学习和神经网络的基本概念。
• 概述流行的深度学习框架，如 TensorFlow 和 PyTorch。

中级级别

1. 《Fluent Python》 by Luciano Ramalho（ Luciano Ramalho 著《精通 Python》）

Luciano Ramalho 撰写的《Fluent Python》是一本备受赞誉的书籍，面向已有 Python 经验的程序员，旨在增强他们对该语言的理解。本书于 2015 年出版，基于 Python 3。它强调编写高效且符合 Python 习惯的代码。

本书涵盖了装饰器、上下文管理器、元类等重要主题，深入探讨了 Python 的内部工作原理。它强调编写“Pythonic”代码的重要性，这种代码不仅功能强大，而且清晰、简洁，并遵循 Python 语言的约定和习惯用法。本书使用真实世界的示例和场景来说明在实际情况中应用这些概念。“Fluent Python”经常被推荐给想要加深对 Python 理解并编写更有效、更符合习惯用法代码的开发人员。

2. 《Python Cookbook, 3rd Edition》（Python 食谱，第三版）

《Python Cookbook, 3rd Edition》由 David Beazley 和 Brian K. Jones 撰写。这个系列的书籍以使用 Python 提供常见编程挑战的实际解决方案而闻名，使其成为寻求提高 Python 编程技能的开发人员的宝贵资源。

本书分为食谱，每个食谱都针对 Python 编程中的特定问题或任务。这种格式使读者能够快速找到常见问题的解决方案。第三版专注于 Python 3，这反映了 Python 社区向采用 Python 3 作为首选版本的转变。

Cookbook 系列涵盖了许多主题，包括数据结构、算法、文件处理、网络、Web 开发等。这种多样性使其对在各个领域工作的开发人员都有用。

本书的关键特性

• 涵盖 Python 3.3 及更高版本
• 专注于现代工具和习惯用法
• 提供可立即用于您项目的代码示例
• 解释解决方案如何以及为何有效

3. 《Python for data analysis》 by Wes McKinney（Wes McKinney 著《Python 数据分析》）

您将详细学习如何在 Python 中处理、分析、清理和处理数据集。这本实用的参考书的第二版已更新为支持 Python 3.6，其中包含真实世界的案例研究，展示了如何有效地解决各种数据分析挑战。在此过程中，您将了解 Jupyter、IPython、NumPy 和 Pandas 的最新版本。这本书由 Python Pandas 项目的创始人 Wes McKinney 撰写，提供了对 Python 数据科学工具的现代、动手入门。它非常适合刚接触数据科学和科学计算的 Python 程序员，以及刚接触 Python 的分析师。您可以在 GitHub 上找到数据文件和相关资源。使用 Jupyter Notebook 和 IPython shell 进行探索性计算。探索 NumPy 的基本和高级功能。您可以使用 Matplotlib 制作教育性可视化图表。Pandas 中的 groupby 函数用于切片、骰子和编译数据集。

您可以使用 Matplotlib 制作教育性可视化图表。您可以探索 Pandas 中的 groupby 函数，该函数用于切片、骰子和编译数据集。您将检查并处理常规和不规则的时间序列数据，还可以通过全面的深入示例发现如何解决实际数据分析问题。

专家级别

4. 《Machine Learning with Python Cookbook》（Python 机器学习食谱）

Chris Albon 撰写的《Machine Learning with Python Cookbook》是一本实用的指南，提供了 200 多个独立的食谱，可帮助您解决工作中可能遇到的机器学习问题。它专为熟悉 Python 及其库（如 Pandas 和 Sci-kit-learn）但希望解决机器学习特定问题的程序员而设计。

包括本书在内的 Cookbook 系列以提供使用 Python 编程语言进行各种机器学习相关任务的实用解决方案、技巧和代码示例而闻名。

本书内容可能涵盖机器学习中的广泛主题，包括数据预处理、模型评估、特征工程等。

5. 《Python 3: The Comprehensive Guide to Hands-On Python Programming (Grayscale Indian Edition)》（Python 3：动手 Python 编程综合指南（灰度印度版））

这本书是一本全面的 Python 编程指南，涵盖了从基础到更复杂的主题。它是一个广受欢迎的 Python 学习选项，适合新老程序员。

本书全面涵盖了 Python 概念，如语法、数据类型、变量、运算符、控制流、函数、模块、类和继承。它包含许多实际示例，展示了 Python 如何应用于实际应用，使其成为准备 Python 面试的绝佳资源。

结论

选择编程书籍时，评估您的编程熟练程度至关重要，以确定您是否能够理解内容。没有哪本书是坏的，但在编程方面，了解学习该书所需的知识水平至关重要。要开始您的学习之旅，请从初级和高级书籍开始，以改善您的学习过程。

无论您选择哪本书，请确保它以您喜欢的风格撰写，并涵盖您最感兴趣的主题。最重要的是，在学习过程中不要犹豫尝试新事物和进行实验！