小學生開始學Python,最接近AI的程式語言:安利一波Python書單
AlphaGo 都在使用的 Python 語言，是最接近 AI 的程式語言。
教育部考試中心近日釋出了“關於全國計算機等級（NCRE）體系調整”的通知，決定自2018年3月起，在全國計算機二級考試中加入了“Python語言程式設計”科目。
9個月前，浙江省資訊科技課程改革方案已經出臺，Python確定進入浙江省資訊科技教材，從2018年起浙江省資訊科技教材程式語言將會從vb更換為Python。
小學生都開始學Python了，天吶擼，學習Python看完這些準沒錯。
安利一波書單
Python入門
Python程式設計快速上手——讓繁瑣工作自動化
作者： 【美】Al Sweigart（斯維加特）
Python3程式設計從入門到實踐
亞馬遜暢銷Python程式設計圖書
本書是一本面向實踐的Python程式設計實用指南。本書不僅介紹了Python語言的基礎知識，而且還通過專案實踐教會讀者如何應用這些知識和技能。本書的第一部分介紹了基本Python程式設計概念，第二部分介紹了一些不同的任務，通過編寫Python程式，可以讓計算機自動完成它們。第二部分的每一章都有一些專案程式，供讀者學習。每章的末尾還提供了一些習題和深入的實踐專案，幫助讀者鞏固所學的知識。附錄部分提供了所有習題的解答。
“笨辦法”學Python（第3版）
作者： 【美】Zed A. Shaw
《“笨辦法”學Python(第3版)》是一本Python入門書籍，適合對計算機瞭解不多，沒有學過程式設計，但對程式設計感興趣的讀者學習使用。這本書以習題的方式引導讀者一步一步學習程式設計，從簡單的列印一直講到完整專案的實現，讓初學者從基礎的程式設計技術入手，最終體驗到軟體開發的基本過程。
《“笨辦法”學Python(第3版)》結構非常簡單，共包括52個習題，其中26個覆蓋了輸入/輸出、變數和函式三個主題，另外26個覆蓋了一些比較高階的話題，如條件判斷、迴圈、類和物件、程式碼測試及專案的實現等。每一章的格式基本相同，以程式碼習題開始，按照說明編寫程式碼，執行並檢查結果，然後再做附加練習。
Python程式設計初學者指南
作者： 【美】Michael Dawson
《Python程式設計初學者指南》嘗試以輕鬆有趣的方式來幫助初學者掌握Python語言和程式設計技能。全書共12章，每一章都會用一個完整的遊戲來演示其中的關鍵知識點，並通過編寫好玩的小軟體這種方式來學習程式設計，引發讀者的興趣，降低學習的難度。每章最後都會對該章的知識點進行小結，還會給出一些小練習讓讀者試試身手。作者很巧妙的將所有程式設計知識嵌入到了這些例子中，真正做到了寓教於樂。
資料結構（Python語言描述）
作者： 【美】Kenneth A. Lambert（蘭伯特）
在電腦科學中，資料結構是一門進階性課程，概念抽象，難度較大。Python語言的語法簡單，互動性強。用Python來講解資料結構等主題，比C語言等實現起來更為容易，更為清晰。
本書第1章簡單介紹了Python語言的基礎知識和特性。第2章到第4章對抽象資料型別、資料結構、複雜度分析、陣列和線性連結串列結構進行了詳細介紹，第5章和第6章重點介紹了面向物件設計的相關知識、第5章包括介面和實現之間的重點差異、多型以及資訊隱藏等內容，第6章主要講解繼承的相關知識，第7章到第9章以棧、佇列和列表為代表，介紹了線性集合的相關知識。第10章介紹了各種樹結構，第11章講解了集和字典的相關內容，第12章介紹了圖和圖處理演算法。每章最後，還給出了複習題和案例學習，幫助讀者鞏固和思考。
像電腦科學家一樣思考Python
作者： 【美】Allen B. Downey
本書按照培養讀者像電腦科學家一樣的思維方式的思路來教授Python語言程式設計。全書貫穿的主體是如何思考、設計、開發的方法，而具體的程式語言，只是提供一個具體場景方便介紹的媒介。並不是一本介紹語言的書，而是一本介紹程式設計思想的書。和其他程式設計設計語言書籍不同，它不拘泥於語言細節，而是嘗試從初學者的角度出發，用生動的示例和豐富的練習來引導讀者漸入佳境。
Python進階
Python高階程式設計（第2版）
作者： 【波蘭】Michał Jaworski（賈沃斯基） , 【法】Tarek Ziadé（萊德）
本書基於Python 3.5版本進行講解，通過13章的內容，深度揭示了Python程式設計的高階技巧。本書從Python語言及其社群的現狀開始介紹，對Python語法、命名規則、Python包的編寫、部署程式碼、擴充套件程式開發、管理程式碼、文件編寫、測試開發、程式碼優化、併發程式設計、設計模式等重要話題進行了全面系統化的講解。
本書適合想要進一步提高自身Python程式設計技能的讀者閱讀，也適合對Python程式設計感興趣的讀者參考學習。全書結合典型且實用的開發案例，可以幫助讀者建立高效能的、可靠且可維護的Python應用。
Python高效能程式設計
作者： 【美】 戈雷利克 （Micha Gorelick） , 歐日沃爾德（Ian Ozsvald）
本書共有12章，圍繞如何進行程式碼優化和加快實際應用的執行速度進行詳細講解。本書主要包含以下主題：計算機內部結構的背景知識、列表和元組、字典和集合、迭代器和生成器、矩陣和向量計算、併發、叢集和工作佇列等。最後，通過一系列真實案例展現了在應用場景中需要注意的問題。
本書適合初級和中級Python程式設計師、有一定Python語言基礎想要得到進階和提高的讀者閱讀
Python極客專案程式設計
作者： 【美】Mahesh Venkitachalam
Python是一種解釋型、面向物件、動態資料型別的高階程式設計語言。通過Python程式設計，我們能夠解決現實生活中的很多工。
本書通過14個有趣的專案，幫助和鼓勵讀者探索Python程式設計的世界。全書共14章，分別介紹了通過Python程式設計實現的一些有趣專案，包括解析iTunes播放列表、模擬人工生命、建立ASCII碼藝術圖、照片拼接、生成三維立體圖、建立粒子模擬的煙花噴泉效果、實現立體光線投射演算法，以及用Python結合Arduino和樹莓派等硬體的電子專案。本書並不介紹Python語言的基礎知識，而是通過一系列不簡單的專案，展示如何用Python來解決各種實際問題，以及如何使用一些流行的Python庫。
Python核心程式設計（第3版）
作者： 【美】Wesley Chun（衛斯理 春）
本書是經典暢銷圖書《Python核心程式設計（第二版）》的全新升級版本，總共分為3部分。第1部分講解了Python的一些通用應用，包括正則表示式、網路程式設計、Internet客戶端程式設計、多執行緒程式設計、GUI程式設計、資料庫程式設計、Microsoft Office程式設計、擴充套件Python等內容。第2部分講解了與Web開發相關的主題，包括Web客戶端和伺服器、CGI和WSGI相關的Web程式設計、Diango Web框架、雲端計算、高階Web服務。第3部分則為一個補充/實驗章節，包括文字處理以及一些其他內容。
本書適合具有一定經驗的Python開發人員閱讀。
Python人工智慧
Python機器學習——預測分析核心演算法
作者： 【美】Michael Bowles（鮑爾斯）
在學習和研究機器學習的時候，面臨令人眼花繚亂的演算法，機器學習新手往往會不知
所措。本書從演算法和Python 語言實現的角度，幫助讀者認識機器學習。
書專注於兩類核心的“演算法族”，即懲罰線性迴歸和整合方法，並通過程式碼例項來
展示所討論的演算法的使用原則。全書共分為7 章，詳細討論了預測模型的兩類核心演算法、預測模型的構建、懲罰線性迴歸和整合方法的具體應用和實現。
Python機器學習實踐指南
作者： 【美】Alexander T. Combs
機器學習是近年來漸趨熱門的一個領域，同時Python 語言經過一段時間的發展也已逐
漸成為主流的程式語言之一。本書結合了機器學習和Python 語言兩個熱門的領域，通過利用兩種核心的機器學習演算法來將Python 語言在資料分析方面的優勢發揮到極致。
全書共有10 章。第1 章講解了Python 機器學習的生態系統，剩餘9 章介紹了眾多與 機器學習相關的演算法，包括各類分類演算法、資料視覺化技術、推薦引擎等，主要包括機器學習在公寓、機票、IPO 市場、新聞源、內容推廣、股票市場、影象、聊天機器人和推薦引擎等方面的應用。
精通Python自然語言處理
作者： 【印度】Deepti Chopra , Nisheeth Joshi , Iti Mathur
自然語言處理是計算語言學和人工智慧之中與人機互動相關的領域之一。
本書是學習自然語言處理的一本綜合學習指南，介紹瞭如何用Python實現各種NLP任務，以幫助讀者建立基於真實生活應用的專案。全書共10章，分別涉及字串操作、統計語言建模、形態學、詞性標註、語法解析、語義分析、情感分析、資訊檢索、語篇分析和NLP系統評估等主題。
本書適合熟悉Python語言並對自然語言處理開發有一定了解和興趣的讀者閱讀參考。
Python設計模式（第2版）
作者： 【印度】Chetan Giridhar（吉里德爾）
設計模式是構建大型軟體系統最強大的方法之一，優化軟體架構和設計已經逐漸成為軟體開發和維護過程中的一個重要課題。
本書通過11章內容，全面揭示有關設計模式的內容，並結合Python語言進行示例化的解析。全書囊括單例設計模式、工廠模式、門面模式、代理模式、觀察者模式、命令模式、模板方法模式、複合模式、狀態設計模式以及反模式等多種設計模式。
本書適合那些關注軟體設計原則，並想將優秀的設計模式應用到Python程式設計當中的讀者閱讀，也適合普通的軟體工程師、架構師參考。
NLTK基礎教程——用NLTK和Python庫構建機器學習應用
作者： [印度] Nitin Hardeniya
NLTK 庫是當前自然語言處理（NLP）領域最為流行、使用最為廣泛的庫之一, 同時Python語言也已逐漸成為主流的程式語言之一。
本書主要介紹如何通過NLTK庫與一些Python庫的結合從而實現複雜的NLP任務和機器學習應用。全書共分為10章。第1章對NLP進行了簡單介紹。第2章、第3章和第4章主要介紹一些通用的預處理技術、專屬於NLP領域的預處理技術以及命名實體識別技術等。第5章之後的內容側重於介紹如何構建一些NLP應用，涉及文字分類、資料科學和資料處理、社交媒體挖掘和大規模文字挖掘等方面。
本書適合 NLP 和機器學習領域的愛好者、對文字處理感興趣的讀者、想要快速學習NLTK的資深Python程式設計師以及機器學習領域的研究人員閱讀。
Python資料科學指南
作者： 【印度】Gopi Subramanian（薩伯拉曼尼安）
● 60多個實用的開發技巧，幫你探索Python及其強大的資料科學能力
Python作為一種高階程式設計語言，憑藉其簡潔、易讀及可擴充套件性日漸成為程式設計領域備受推崇的語言，併成為資料科學家的首選之一。
本書詳細介紹了Python在資料科學中的應用，包括資料探索、資料分析與挖掘、機器學習、大規模機器學習等主題。每一章都為讀者提供了足夠的數學知識和程式碼示例來理解不同深度的演算法功能，幫助讀者更好地掌握各個知識點。
本書內容結構清晰，示例完整，無論是資料科學領域的新手，還是經驗豐富的資料科學家都將從中獲益。
用Python寫網路爬蟲
作者： 【澳】Richard Lawson（理查德 勞森）
本書講解了如何使用Python來編寫網路爬蟲程式，內容包括網路爬蟲簡介，從頁面中抓取資料的三種方法，提取快取中的資料，使用多個執行緒和程序來進行併發抓取，如何抓取動態頁面中的內容，與表單進行互動，處理頁面中的驗證碼問題，以及使用Scarpy和Portia來進行資料抓取，並在最後使用本書介紹的資料抓取技術對幾個真實的網站進行了抓取，旨在幫助讀者活學活用書中介紹的技術。
本書適合有一定Python程式設計經驗，而且對爬蟲技術感興趣的讀者閱讀。
貝葉斯思維：統計建模的Python學習法
作者： 【美】Allen B. Downey
這本書幫助那些希望用數學工具解決實際問題的人們，僅有的要求可能就是懂一點概率知識和程式設計。而貝葉斯方法是一種常見的利用概率學知識去解決不確定性問題的數學方法，對於一個計算機專業的人士，應當熟悉其應用在諸如機器翻譯，語音識別，垃圾郵件檢測等常見的計算機問題領域。
Python自然語言處理
作者： 【美】Steven Bird , Ewan Klein , Edward Loper
自然語言處理(Natural Language Processing，NLP)是電腦科學領域與人工智慧領域中的一個重要方向。它研究能夠實現人與計算機之間用自然語言進行有效通訊的各種理論和方法，涉及所有用計算機對自然語言進行的操作。
《Python自然語言處理》是自然語言處理領域的一本實用入門指南，旨在幫助讀者學習如何編寫程式來分析書面語言。《Python自然語言處理》基於Python程式語言以及一個名為NLTK的自然語言工具包的開源庫，但並不要求讀者有Python程式設計的經驗。全書共11章，按照難易程度順序編排。第1章到第3章介紹了語言處理的基礎，講述如何使用小的Python程式分析感興趣的文字資訊。第4章討論結構化程式設計，以鞏固前面幾章中介紹的程式設計要點。第5章到第7章介紹語言處理的基本原理，包括標註、分類和資訊提取等。第8章到第10章介紹了句子解析、句法結構識別和句意表達方法。第11章介紹瞭如何有效管理語言資料。後記部分簡要討論了NLP領域的過去和未來。
本書的實踐性很強，包括上百個實際可用的例子和分級練習。可供讀者用於自學，也可以作為自然語言處理或計算語言學課程的教科書，還可以作為人工智慧、文字挖掘、語料庫語言學等課程的補充讀物。
Python在各個領域的應用
Python物理建模初學者指南
作者： 【美】Jesse M. Kinder , Philip Nelson
# 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 #
本書旨在幫助Python 學習者掌握足夠的Python程式設計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、資料結構與程式控制、 資料輸入和輸出、Python 高階知識和高階技術等，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、錯誤訊息、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。
Python金融實戰
作者： 【美】Yuxing Yan（嚴玉星）
本書通過12章內容介紹了Python在金融領域的應用，從Python的安裝、基礎語法，再到一系列簡單的程式設計示例，本書循序漸進地引導讀者學習Python。同時，本書還結合Python的各個模組以及金融領域中的期權價格、金融圖形繪製、時間序列、期權定價模型、期權定價等內容，深度揭示了Python在金融行業中的應用技巧。
本書適合金融、會計等相關專業的高校師生閱讀，也適合金融領域的研究人員和從業人員參考學習。對於有一定計算機程式設計基礎，但想要從事金融行業的讀者，本書也是不錯的參考用書
Python地理資料處理
作者： 【美】Chris Garrard（加勒德）
Python作為一種高階程式設計語言，憑藉其簡潔、易讀及可擴充套件性日漸成為程式設計領域備受推崇的語言。作為ArcGIS的指令碼語言，使用Python將大大提升地理資料處理的效率。
本書共13章，分別介紹了空間資料、Python基礎、OGR庫、向量資料、過濾和選擇資料、幾何物件的操作細節、空間關係、空間參考系統、GDAL庫、柵格資料、監督和非監督技術，以及Python的相關模組和庫的使用。通過閱讀本書，讀者將詳細瞭解Python語言在地理資料處理領域的具體應用。
本書講解細緻、示例豐富，適合任何想學習使用地理空間資料的讀者閱讀。地理空間分析領域的新讀者也將從本書受益。
Python地理空間分析指南（第2版）
作者： 【美】Joel Lawhead（萊哈德）
★ 一本用Python3完成GIS開發及遙感分析的實用指南，高效處理各類地理分析難題
Python作為一種高階程式設計語言，憑藉其簡潔、易讀及可擴充套件性日漸成為程式設計領域備受推崇的語言之一。
本書以地理空間分析為背景，介紹了Python在地理資訊處理方面的應用技巧。全書共分為10章，分別介紹了Python與地理空間分析、地理空間資料、地理空間技術、Python的地理空間分析工具、Python與地理資訊系統、Python與遙感、Python與高程資料、Python與地理空間高階建模、實時資料、綜合應用等內容。
本書內容結構清晰，示例完整，適合希望瞭解測繪數字化和分析的讀者，也適合想使用Python進行空間地理分析、建模和GIS分析的開發人員及研究人員參考閱讀。
基於ArcGIS的Python程式設計祕笈（第2版）
作者： 【美】Eric Pimpler（派普勒）
Python作為一種高階程式設計語言，憑藉其簡潔、易讀及可擴充套件性日漸成為程式設計領域備受推崇的語言。使用Python作為GIS開發的指令碼語言，將大大提升ArcGIS資料處理的效率。
本書將介紹如何使用Python來建立桌面ArcGIS環境下的地理處理指令碼、管理地圖文件和圖層、查詢和修復丟失的資料鏈接、編輯要素類和表中的資料等，以期能夠提高 GIS開發人員的工作效率。
本書內容結構清晰，示例完整，不僅適合從事GIS開發的專業人士，而且適合那些有興趣接觸或從事Python程式設計的讀者。
Python資料分析
作者： 【印尼】Ivan Idris
Python是一種多範型程式語言，既適用於面向物件的應用開發，又適合函式式設計模式。Python已經成為資料科學家進行資料分析、視覺化以及機器學習的一種理想程式語言，它能幫助你快速提升工作效率。
本書將會帶領新手熟悉Python資料分析相關領域的方方面面，從資料檢索、清洗、操作、視覺化、儲存到高階分析和建模。同時，本書著重講解一系列開源的Python模組，諸如NumPy、SciPy、matplotlib、pandas、IPython、 Cython、scikit-learn和NLTK等。此外，本書還介紹了資料視覺化、訊號處理、時間序列分析、資料庫、預測性分析和機器學習等主題。通過閱讀本書，你將華麗變身資料分析高手。
Python和HDF 5大資料應用
作者： 【美】Andrew Collette（科萊特）
隨著Python應用領域的拓展，越來越多的人將Python用於處理大型數值資料集，使用標準格式來進行資料的儲存和通訊也顯得越來越重要，而HDFS也正迅速成為人們儲存科學資料的選擇。
本書向任何有Python資料分析基本背景的人介紹如何在Python下使用HDF5。本書將側重於HDF5的本地功能集，而不是Python的高層抽象。熟悉Python和NumPy的讀者，更容易閱讀和掌握本書的內容。
本書適合有一定基礎的Python開發者，尤其適合要使用Python開發資料儲存和處理等相關應用的讀者閱讀參考。
Python金融大資料分析
作者： 【德】Yves Hilpisch（伊夫 希爾皮斯科）
唯一一本詳細講解使用Python分析處理金融大資料的專業圖書；金融應用開發領域從業人員必讀。
Python憑藉其簡單、易讀、可擴充套件性以及擁有巨大而活躍的科學計算社群，在需要分析、處理大量資料的金融行業得到了廣泛而迅速的應用，並且成為該行業開發核心應用的首選程式語言。《Python金融大資料分析》提供了使用Python進行資料分析，以及開發相關應用程式的技巧和工具。
《Python金融大資料分析》總計分為3部分，共19章，第1部分介紹了Python在金融學中的應用，其內容涵蓋了Python用於金融行業的原因、Python的基礎架構和工具，以及Python在計量金融學中的一些具體入門例項；第2部分介紹了金融分析和應用程式開發中最重要的Python庫、技術和方法，其內容涵蓋了Python的資料型別和結構、用matplotlib進行資料視覺化、金融時間序列資料處理、高效能輸入/輸出操作、高效能的Python技術和庫、金融學中需要的多種數學工具、隨機數生成和隨機過程模擬、Python統計學應用、Python和Excel的整合、Python面向物件程式設計和GUI的開發、Python與Web技術的整合，以及基於Web應用和Web服務的開發；第3部分關注的是蒙特卡洛模擬期權與衍生品定價實際應用的開發工作，其內容涵蓋了估值框架的介紹、金融模型的模擬、衍生品的估值、投資組合的估值、波動率期權等知識。
Python遊戲程式設計快速上手（第4版）
作者： 【美】Al Sweigart（斯維加特）
本書通過編寫一個個小巧、有趣的遊戲來教授Python程式設計，並且採用直接展示遊戲的原始碼並通過例項來解釋程式設計的原理的方式。全書共21章，12個遊戲程式和示例貫穿其中，介紹了Python基礎知識、資料型別、函式、流程控制、程式除錯、流程圖設計、字串操作、列表和字典、笛卡爾座標系、密碼學基礎、遊戲AI模擬、動畫圖形、碰撞檢測、聲音和影象等方方面面的程式設計知識。本書可以幫助讀者在輕鬆有趣的過程中，掌握Python遊戲程式設計的基本技能。
本書適合不同年齡和層次的Python程式設計初學者閱讀。
Selenium自動化測試——基於 Python 語言 [預售]
作者： 【印度】岡迪察.U（Unmesh Gundecha ）
【預計上市時間：1月10日】
Selenium是一個主要用於Web應用程式自動化測試的工具集合，在行業內已經得到廣泛的應用。本書介紹瞭如何用Python語言呼叫Selenium WebDriver介面進行自動化測試。主要內容為：基於Python 的 Selenium WebDriver 入門知識、第一個Selenium Python指令碼、使用unittest 編寫單元測試、生成HTML格式的測試報告、元素定位、Selenium Python API 介紹、元素等待機制、跨瀏覽器測試、移動端測試、編寫一個iOS測試指令碼、編寫一個Android測試指令碼、Page Object與資料驅動測試、Selenium WebDriver的高階特性、第三方工具與框架整合等核心技術。
本書適合任何軟體測試人員閱讀，也適合作為大專院校師生的學習用書和培訓學校的教材。
評論有獎規則
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