关于学习Python的优质书籍，当然不会让大家失望，挑挑拣拣，把这份从初学到进阶的Python书单列好，都是豆瓣高分经典Python书，同学们按顺序学习即可。
不多废话，直接上干货内容！
Python经典书籍初学者首先，我们先介绍几本推荐初学者看的书。
《Python编程从入门到实践》
这是一本针对所有层次的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Python环境搭建，基本变量和数据类型，列表及其操作，字典，if/while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Python 2D游戏开发如何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，并帮读者解决常见编程问题和困惑。
【评分】：豆瓣评分9.1
【适用人群】：对计算机零基础的同学们，推荐Python小白学习，虽然练习题没有答案，但是网上可以查到答案。
【推荐理由】：书籍章节安排合理，但完全不涉及高级机制，内容思路清晰，是一本很适合Python初学者的书，强烈推荐！
《Python编程快速上手——让繁琐工作自动化》
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。
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。
不仅介绍了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。
书的首部分介绍了基本Python编程概念，主要包括Python基础知识、循环控制语句、函数、列表、字符串、字典。
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，比如通过正则表达式获取内容、文件读写、Excel读取与写入。
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。
【评分】：豆瓣评分8.9
【适用人群】：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。
【推荐理由】：Python繁琐工作自动化的推荐书籍，第二部分的项目程序容易上手，很适合新手哦。
通过阅读本书，我们可以利用强大的编程语言和工具，并且会体会到Python编程的快乐。
例如：
移动并重命名几千个文件，将它们分类，并放入文件夹；
填写在线表单，但不需要打字；
在网站更新时，从网站下载文件或复制文本等。
《Python学习手册》
由于Python的高可适应性、易于维护以及适合于快速开发，Google和YouTube都在使用Python。
如果我们想要编写高质量、高效的并且易于与其他语言和工具集成的代码，这本书将帮助我们使用Python快速实现这一点，不管是编程新手还是Python初学者。
本书是易于掌握和自学的教程，每一章都包含关于Python语言的关键内容的独立的一课，并且包含了一个独特的“练习题”部分。
其中带有实际的练习和测试，以便大家可以练习新的技能并随着学习而测试自己的理解。
【评分】：豆瓣评分7.9
【适用人群】：Python初学者，看这本准没错。
【推荐理由】：从使用体验上来说，本书虽然有些啰嗦，但这正体现了作者的认真和细致。
这是一本真正态度诚恳的书，并且以语言初学者的角度面面俱到的阐述各个知识点。
作者是在抱着宣传Python的态度来教授这门语言，希望和大家分享Python带来的乐趣，少走弯路。
Python编程实战如果你想更深入了解和实战应用Python，那么下面几本书应该对你有所帮助！
《笨办法学 Python 3》
这本书的内容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。
内容结构非常简单，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。
【评分】：豆瓣评分8.0
【适用人群】：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。
【推荐理由】：“笨方法”不笨，通过实战案例，在Python实践中提升编程能力。
《Effective Python第2版》
本书详细地教会你如何采用符合Python风格的方式来编写程序。
编程新手可以通过这本书学到各种Python功能的最佳用法，有经验的程序员则能够学会如何自信地运用Python中的新工具。
每一章都包含许多相互关联的条目，你可以按照自己的需要随意阅读这些条目。
每个条目都包含简洁而明确的教程，告诉你如何才能更有效率地编写Python程序。
作者在每个条目里都给出了建议，告诉你哪些应该做，哪些应该避免，以及怎样在各种做法之间求得平衡，并且会解释笔者所选的做法好在哪里。
【本书特色】：在其他地方找不到的Python最佳实践、模式、捷径和“Pythonic”习惯用法。
书里涵盖Python算法、对象、并发、协作、内置模块等。
并且引导你更深入地理解Python语言，从而理解其习惯用法和经验法则的意义。
【评分】：豆瓣评分9.5
【适用人群】：这本书适合一定基础的同学学习。
【推荐理由】：这本书能够快速学习“Pythonic”习惯用法，养成良好的编程习惯。
《流畅的Python》
Python的简单性让我们能够快速提高工作效率，但这意味着我们其实没有使用它的所有功能。
通过这本书，同学们将了解如何利用Python的最佳特性（可能是最容易被忽略的特性）编写高效的Python代码。
作者Luciano Ramalho将带大家了解Python的核心语言特性和库，并展示如何使代码更短、更快，同时更具可读性。
通过这本书，Python程序员将彻底学习如何精通Python 3。
【评分】：豆瓣评分9.6
【适用人群】：如果你是一个Python语言的初学者，暂时不要动这本书。
如果你之前已经看过几本Python语言相关的书籍，用Python完成过一些项目尤其是能用它来完成日常80%以上的工作时，你就可以看这本书了。
【推荐理由】：有了一定的基础之后，需要考虑Python的最佳性能，此时就需要这样一本书来进行指导学习。
Python机器学习与人工智能还有的同学对人工智能，机器学习感兴趣的，不妨关注这些书籍，从深入学习理论和实践都有哦！
《机器学习实战——基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》
这本机器学习畅销书基于TensorFlow 2和Scikit-Learn的新版本进行了全面更新，通过具体的示例、非常少的理论和可用于生产环境的Python框架，从零帮助你直观地理解并掌握构建智能系统所需要的概念和工具。
全书分为两部分，第一部分介绍机器学习基础，涵盖以下主题：什么是机器学习，它试图解决什么问题，以及系统的主要类别和基本概念；
第二部分介绍神经网络和深度学习，涵盖以下主题：什么是神经网络以及它们有什么用，使用TensorFlow和Keras构建和训练神经网络的技术，以及如何使用强化学习构建可以通过反复试错，学习好的策略的代理程序。
第一部分主要基于Scikit-Learn，而第二部分则使用TensorFlow和Keras。
通过本书，你会学到一系列可以快速使用的技术。每章的练习可以帮助你应用所学的知识，你只需要有一些编程经验。所有代码都可以在GitHub上获得。
【评分】：豆瓣评分9.9
【适用人群】：个人基础比较好的同学：
一是编程基础、数据结构算法都很好，二是高数基础，比如概率论、线性代数、微积分等。
【推荐理由】：机器学习学习教程，强烈推荐，结合学界常用的Scikit-Learn和TensorFlow，深度学习。
《Python深度学习》
本书由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦•肖莱（François Chollet）执笔，详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践，涉及计算机视觉、自然语言处理、生成式模型等应用。
书中包含30多个代码示例，步骤讲解详细透彻。
由于本书立足于人工智能的可达性和大众化，同学们无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读。
在学习完本书后，同学们将具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力。
因为是Keras作者写的书，所以全书基本围绕着Keras讲深度学习的各种实现，从CNN，RNN到GAN等等，总体偏入门，但也承载着很多作者对深度学习整体性的思考。
【评分】：豆瓣评分9.6
【适用人群】：语法基础扎实：编程语言作为工具，Python3语法基础是必修。
熟悉Python的基础语法，并掌握NumPy，Pandas及其他基础工具模块。
数学基础能力：深度学习是需要具备一定数据能力的，不是单纯的学习编程语言就可以明白的。至少需要掌握线性代数、微积分、概率论、信息论、优化理论、动力学分析。
深度学习理论：要学好深度学习，就必须要掌握人工神经网络涉及到的知识点和理论体系，能够使用Python构建并训练人工神经网络。
【推荐理由】：Python搭配深度学习，豆瓣高评分，涉及计算机视觉、自然语言处理、生成式模型等应用。
《Python机器学习基础教程》
这本书是机器学习入门书，以Python语言介绍。
主要内容包括：
机器学习的基本概念及其应用；
实践中最常用的机器学习算法以及这些算法的优缺点；
在机器学习中待处理数据的呈现方式的重要性，以及应重点关注数据的哪些方面；
模型评估和调参的高级方法，重点讲解交叉验证和网格
搜索；
管道的概念；
如何将前面各章的方法应用到文本数据上，还介绍了一些文本特有的处理方法。
【评分】：豆瓣评分8.6
【适用人群】：初学机器学习的人应该先看这本打基础的书。
【推荐理由】：保姆级书籍，可以学习机器学习的基本概念及其应用。
书里梳理了机器学习算法脉络，讲清楚了常用的基础概念，给出了Python里面必要的库。每个章节的算法例子可以略过，用的时候再具体研究。
如果是单纯的看书学习Python的话，有些同学觉得太枯燥，效率很低。可以先从视频教程学起来会好一些，基础的很多都是一些实操的，书籍上的话大部分都是一些原理知识点，学上了可以看一些书籍作为辅助学习。
Python学习路线 视频先贴一张Python知识图谱，直观的了解一下Python的知识架构和体系。
如给大家推荐一套Python视频教程，让你快速上手Python语言，自学无忧！
快速上手 Python 语言
旨在帮助大家快速上手 Python 语言，覆盖到的内容包括：Python 语言核心、常用数据类型、函数、面向对象编程、网络接口调用、办公自动化等内容，非常适合初学者和想深入了解 Python 语言的小伙伴。
这些Python项目贴合企业需求，附有完整且详细的项目源码。
你可以从中选择自己想做的项目进行参考学习练手，你也可以从中寻找灵感去做自己的项目，提高编程水平。
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最后，祝大家前程似锦！
