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来源：大数据 本文多资源，建议收藏。 从语言入门，到数据分析、人工智能领域的实战，助你早日成为大神！ [ 导读 ]各种版本的语言排行榜里，涨势迅猛的Python总能制造各种话题。在数据分析、AI等当前热门领域的广泛应用，让Python程序员成为稀缺人才。 都说程序员发际线堪忧，今天小编就推荐10本让人头冷的Python书。从语言入门，到数据分析、人工智能领域的实战全都有了，助你早日成为大神！ 这3本书讲编程，Python语言从入门到精通： 《Python学习手册（原书第5版）》 作者：马克·卢茨 推荐语：本书将帮助你使用Python编写出高质量、高效的并且易于与其他语言和工具集成的代码。本书根据Python专家Mark Lutz的著名培训课程编写而成，是易于掌握和自学的Python教程。 本书每一章都对Python语言的关键内容做单独讲解，并且配有章后习题、编程练习及详尽的解答，还配有大量注释的示例以及图表，便于你学习新的技能并巩固加深自己的理解。 《Python 3标准库》 作者：道格·赫尔曼 推荐语：本书由资深Python专家亲自执笔，Python语言的核心开发人员鼎力推荐。 对程序员而言，标准库与语言本身同样重要，它好比一个百宝箱，能为各种常见的任务提供完美的解决方案，所以本书是所有Python程序员都必备的工具书！全书以案例驱动的方式讲解了标准库中数百个模块的使用方法（如何工作）和工作原理（为什么要这样工作），比标准库的官方文档更容易理解（一个简单的示例比一份手册文档更有帮助），为Python程序员熟练掌握和使用这些模块提供了绝佳指导。 《数据结构与算法：Python语言实现》 作者：迈克尔 T. 古德里奇 推荐语：本书采用Python语言介绍数据结构和算法，包括其设计、分析和实施。本书源代码简洁、明确，面向对象的观点贯穿始终，通过继承大限度地提高代码重用，同时彰显不同抽象数据类型和算法之间的异同。 这4本书讲Python怎样用于数据分析： 《Python数据分析与数据化运营》（第2版） 作者：宋天龙 推荐语：这是一本将数据分析技术与数据使用场景深度结合的著作，从实战角度讲解了如何利用Python进行数据分析和数据化运营。本书与同类书大的不同在于，并不只有纯粹的关于数据分析技术和工具的讲解，而且还与数据使用场景深度结合，在业务上真正可指导落地。此外，本书作者提供微信、邮箱等，可通过实时和离线两种方式及时为读者在线传道、受业、解惑。 《利用Python进行数据分析（原书第2版）》 作者：韦斯·麦金尼 推荐语：本书由Python pandas项目创始人Wes McKinney亲笔撰写，详细介绍利用Python进行操作、处理、清洗和规整数据等方面的具体细节和基本要点。第2版针对Python 3.6进行全面修订和更新，涵盖新版的pandas、NumPy、IPython和Jupyter，并增加大量实际案例，可以帮助你高效解决一系列数据分析问题。 适读人群：开设数据挖掘课程的高校教师和学生；适合刚学Python的数据分析师或刚学数据科学以及科学计算的Python编程者。 《Python高级数据分析》 |
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