Python精品书籍

本书是针对所有层次Python读者而作的Python入门书。全书分两部分：第一部分介绍用Python编程所必须了解的基本概念，包括强大的Python库和工具，以及列表、字典、if语句、类、文件与异常、代码测试等内容；第二部分将理论付诸实践，讲解如何开发三个项目，包括简单的2D游戏、利用数据生成交互式的信息图以及创建和定制简单的Web应用，并帮助读者解决常见编程问题和困惑。第2版进行了全面修订，简化了Python安装流程，新增了f字符串、get()方法等内容，并且在项目中使用了Plotly库以及新版本的Django和Bootstrap，等等。

源码 https://github.com/ehmatthes/pcc_3e/ https://github.com/ehmatthes/pcc_2e/

英文版

Python Crash Course 3rd Edition.pdf: https://url97.ctfile.com/f/18113597-812539319-0fab3e?p=2274 访问密码: 2274

Python编程：从入门到实践 第2版.epub 访问密码: 2274

教10岁以上儿童用Python编程的游戏和活动

学习编码并不像听起来那么难--你只需要开始就可以了 孩子们的编码： Python以50个有趣的互动活动让孩子们开始学习Python编程语言的基础知识。从学习编程的基本构件到创建他们自己的游戏，孩子们将通过独特的课程进展，其中包含有用的例子和一点愚蠢的东西！孩子们将跟着开始编码！

孩子们将一步一步地开始编码（并调试他们的代码），实时看到他们编码的结果。每章末尾的活动有助于通过结合多种概念来测试他们的新知识。对于那些真正想展示自己创造力的年轻程序员来说，每一章后都有额外的棘手的挑战要解决。孩子们只需要一台电脑和这本书就可以开始了。

这本儿童Python初学者指南包括：

鼓励孩子们独立思考，并通过这本儿童编码书享受学习一项惊人的新技能的乐趣。

Coding for Kids Python Learn to Code with 50 Awesome Games and Activities.epub 访问密码: 2274

"我甚至不觉得我已经触及了用Python可以做的事情的表面"

有了Python技巧： 这本书，你会发现Python的最佳实践，以及通过简单的例子和循序渐进的叙述，发现美丽和Pythonic代码的力量。

你将离掌握Python更近一步，这样你就可以自然而然地写出漂亮的、成语式的代码。

学习Python的来龙去脉是很困难的--有了这本书，你就能专注于真正重要的实用技能。发现Python标准库中的 "藏金"，今天就开始写干净的Pythonic代码。

Python Tricks A Buffet of Awesome Python Features.epub 访问密码: 2274

如今，人们面临的大多数任务都可以通过编写计算机软件来完成。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。 本书是一本面向实践的Python编程实用指南。本书的目的，不仅是介绍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。本书的首部分介绍了基本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。 本书适合任何想要通过Python学习编程的读者，尤其适合缺乏编程基础的初学者。通过阅读本书，读者将能利用强大的编程语言和工具，并且会体会到Python编程的快乐。

python编程快速上手让繁琐工作自动化1826693.epub 访问密码: 2274

Automate the Boring Stuff with Python Practical Programming for Total Beginners 2nd.epub 访问密码: 2274

https://github.com/IFinners/automate-the-boring-stuff-projects 亚马逊4.7星 1800+评

本书是一本Python入门书，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。本书是基于Python 3.6版本编写的。

本书结构非常简单，除“准备工作”之外，还包括52个习题，其中26个覆盖了输入/输出、变量和函数3个主题，另外26个覆盖了一些比较进阶的话题，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。

笨办法学Python第四版.epub 访问密码: 2274

Learn More Python 3 the Hard Way The Next Step for New Python Programmers 9780134692883.pdf 访问密码: 2274

《流畅的Python》一书致力于帮助Python开发人员挖掘这门语言及相关程序库的优秀特性，避免重复劳动，同时写出简洁、流畅、易读、易维护，并且具有地道Python风格的代码。本书尤其深入探讨了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。

海报：

https://github.com/fluentpython/example-code 2000+ 星 强烈推荐

流畅的python.epub 访问密码: 2274

Fluent Python, 2nd Edition.epub

https://url97.ctfile.com/f/18113597-812539535-a446e9?p=2274 访问密码: 2274

本书作者BrettSlatkin以使用场景为主导的精练教学方式，汇聚了59条优秀的实践原则、开发技巧和便捷方案，并以实用的代码范例来解释它们。作者根据自己在Google公司多年开发Python基础架构所积累的经验，揭示了Python语言中一些鲜为人知的微妙特性，并给出了能够改善代码功能及运行效率的习惯用法。通过本书，你能够了解到解决关键编程任务所用的最佳方式，并学会编写易于理解、便于维护且利于改进的代码。

亚马逊 英文 4.7星 400+评

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Effective Python.编写高质量Python代码的59个有效方法.Brett Slatkin.pdf 访问密码: 2274

Effective Python 2nd Edition 9780134853987.epub 访问密码: 2274

要真正学习数据科学，你不仅要掌握工具--数据科学库、框架、模块和工具包，还要理解它们背后的思想和原理。这本《从零开始的数据科学》第二版针对Python 3.6进行了更新，通过从零开始实施这些工具和算法，向你展示了这些工具和算法是如何工作的。

如果你有数学天赋和一些编程技能，作者Joel Grus将帮助你适应作为数据科学核心的数学和统计学，并掌握作为数据科学家开始工作所需的黑客技能。本书包含了深度学习、统计学和自然语言处理方面的新材料，这本更新的书告诉你如何在当今混乱的大量数据中找到宝石。

亚马逊 4.4星 600+评

https://github.com/joelgrus/data-science-from-scratch 7600+ 星

用Pandas操作数据的最佳实践。本书将用多年的知识和经验来武装你，这些知识和经验被浓缩成一种易于理解的格式。与其花几个月时间阅读博客和网站，搜索邮件列表和群组，本书将教你如何编写好的Pandas代码。

它涵盖了

https://github.com/mattharrison/effective_pandas_book

【作者简介】 弗朗索瓦·肖莱（Franc?ois Chollet） 谷歌公司深度学习科学家，流行深度学习框架Keras之父。Keras的GitHub星标数近6万，用户数量已超100万。此外，他也是TensorFlow框架的贡献者，个人Kaggle竞赛全球排名曾获第17名。利用Keras，他致力于普及深度学习技术和实现通用人工智能。

内容简介：

本书由流行深度学习框架Keras之父弗朗索瓦·肖莱执笔，通过直观的解释和丰富的示例帮助你构建深度学习知识体系。作者避免使用数学符号，转而采用Python代码来解释深度学习的核心思想。全书共计14章，既涵盖了深度学习的基本原理，又体现了这一迅猛发展的领域在近几年里取得的重要进展，包括Transformer架构的原理和示例。读完本书后，你将能够使用Keras解决从计算机视觉到自然语言处理等现实世界的诸多问题，包括图像分类、图像分割、时间序列预测、文本分类、机器翻译、文本生成等。

机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow - 2018.pdf

通过使用具体的例子，最小的理论和两个可用于生产的Python框架 - scikit-learn和TensorFlow，作者AurélienGéron帮助您直观地理解构建智能系统的概念和工具。 您将学习一系列技术，从简单的线性回归开始，逐步深入到神经网络。 通过每一章的练习来帮助您应用所学的知识，有编程经验就能上手。

Machine Learning for Absolute Beginners Second Edition为完全初学者编写和设计的。简单的英语解释，无需编码经验。 在引入核心算法的地方，添加了清晰的解释和可视化示例，以便在家中轻松实现。新版本包含了第一版中未涉及的许多主题，包括交叉验证，数据清理和集合建模。

本书首先从简单的思路着手，详细介绍了理解神经网络如何工作所必须的基础知识。第一部分介绍基本的思路，包括神经网络底层的数学知识，第2部分是实践，介绍了学习Python编程的流行和轻松的方法，从而逐渐使用该语言构建神经网络，以能够识别人类手写的字母，特别是让其像专家所开发的网络那样地工作。第3部分是扩展，介绍如何将神经网络的性能提升到工业应用的层级，甚至让其在Raspberry Pi上工作。

本书采用简洁强大的Python语言，介绍了网络数据采集，并为采集新式网络中的各种数据类型提供了全面的指导。第 1部分重点介绍网络数据采集的基本原理：如何用Python从网络服务器请求信息，如何对服务器的响应进行基本处理，以及如何以自动化手段与网站进行交互。第 二部分介绍如何用网络爬虫测试网站，自动化处理，以及如何通过更多的方式接入网络。

Web Scraping with Python 2nd - 2018.pdf

https://github.com/REMitchell/python-scraping 2000左右星

Python网络数据采集 - 2016.pdf