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  • 2020最新的学Python编程的五本必读好书

    我从海量Python图书中精挑细选了5本Python完整技术栈相关的书籍。读书,只读好书,经典好书,这5本就是!

    提前说一句,可能对大部分人来说,买实体书不现实,因为我是一名python开发工程师,所以我自己整理了一套最新的python系统学习教程,包括从基础的python脚本到web开发、爬虫、数据分析、数据可视化、机器学习等。想要这些资料的可以加入我自己的python学习交流群:1156465813

    Python编程入门

    我推荐的第一本书:《Python编程:从入门到实践》

    2020最新的学Python编程的五本必读好书

     

    真正零基础python入门教材"蟒蛇书"

    京东/Amazon计算机图书榜首

    第1版豆瓣评分9.1

    对复杂的项目娓娓道来,逻辑合理、赏心悦目,令人欲罢不能。

    ——Full Circle杂志

    英文书名进一步阐述了本书的意图,Python Crash Course: A Hands-On, Project-Based Introduction to Programming 直译过来的意思是“Python 速成教程:动手操作、基于项目的编程入门”。从书 名来看,它并不是真正意义上的教材。与大学计算机系的正统编程语言教材相比,它大的不同点在于:

    • 实践为主(hands-on)
    • 项目为纲(project-based)

    资源丰富:随书视频,速查地图,习题答案,教学PPT

     

    Python编程进阶

    我推荐的第二本书:《流畅Python》

    2020最新的学Python编程的五本必读好书

     

    PSF研究员、知名PyCon演讲者心血之作

    Python核心开发人员担纲技术审校

    对python重要特性全面深入剖析

    对于想要扩充知识的中级和高级Python程序员来说,这本书是充满了实用编程技巧的宝藏。

    ——Daniel Greenfeld和Audrey Roy Greenfeld,Two Scoops of Django作者

    本书由奋战在Python开发一线近20年的Luciano Ramalho执笔,Victor Stinner、Alex Martelli等Python大咖担纲技术审稿人,从语言设计层面剖析编程细节,兼顾Python 3和Python 2,告诉你Python中不亲自动手实践就无法理解的语言陷阱成因和解决之道,教你写出风格地道的Python代码。

     

    算法基础

    我推荐的第三本书:《Python数据结构与算法分析 第2版》

    2020最新的学Python编程的五本必读好书

     

    经典计算机科学教材

    华盛顿大学等多家高校采用

    第一本用python描述数据结构与算法的书

    若把编写代码比作行军打仗,那么要想称霸沙场,不能仅靠手中的利刃,还需深谙兵法。Python是一把利刃,数据结构与算法则是兵法。只有熟读兵法,才能使利刃所向披靡。

    本书是用Python描述数据结构与算法的开山之作,汇聚了作者多年的实战经验,向读者透彻讲解在Python环境下,如何通过一系列存储机制高效地实现各类算法。通过本书,读者将深刻理解Python数据结构、递归、搜索、排序、树与图的应用,等等。

     

    Python数据分析

    我推荐的第四本书:《精益数据分析》

    2020最新的学Python编程的五本必读好书

     

    数据分析师,产品人必读图书

    网易CEO丁磊曾力荐

    豆瓣评分8.3

    本书拓展了我们对精益管理的理解,其中严密的数据分析方法令人大开眼界。

    ——托马斯·艾森曼 哈佛商学院工商管理教授,洛克创业研究中心负责人之一,被媒体誉为“哈佛顶级创业家课程教授”

    本书围绕精益创业展开讨论,融合了精益创业法、客户开发、商业模式画布和敏捷/ 持续集成的精华。本书汇聚了100多位创始人、投资人、内部创业者和创新者的成功创业经验,呈现了30多个极具价值的案例分析,可以为各阶段的创业者提供行为准则。
    如果你是一名创业者,或者你是一名产品开发、产品管理、市场营销、公共关系和投资领域的商务专
    业人员,那么本书不容错过。

    数据科学/可视化(Python和R)

    我推荐的第五本书:《Python数据科学手册》

    2020最新的学Python编程的五本必读好书

     

    最受期待和好评的 Python 数据科学参考读本

    掌握用 Scikit-Learn、NumPy 等工具高效存储、处理和分析数据

     

    当然,数据科学并非 Python 一家之“言”,Scala、Java、R、Julia 等编程语言在此领域都有各自不同的工具。至于要不要学 Python,我们认为没必要纠结,秉承李小龙的武术哲学即可——Absorb what is useful, discard what is not, and add what is uniquely your own(取其精华,去其糟粕,再加点自己的独创)

    本书以IPython、NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-Learn这5个能完成数据科学大部分工作的基础工具为主,从实战角度出发,讲授如何清洗和可视化数据、如何用数据建立各种统计学或机器学习模型等常见数据科学任务,旨在让各领域与数据处理相关的工作人员具备发现问题、解决问题的能力。

    多说一句,可能对大部分人来说,买实体书不现实,因为我是一名python开发工程师,所以我自己整理了一套最新的python系统学习教程,包括从基础的python脚本到web开发、爬虫、数据分析、数据可视化、机器学习等。想要这些资料的可以加入我自己的python学习交流群:1156465813

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