导读：这两天，你是不是也被几大电商的双十一数据刷屏了？其实小编对n秒钟破m亿这种数据不是很有概念，但发现某东双十一的热搜榜单很有意思：

全民都在缅怀金庸先生，这个不需要解释。而排在第2的竟然是Python，看来这个双十一，学霸们剁得有点狠！

小编也赶紧“搜”了一份Python学习书单，从入门到进阶，好几本都是刚刚上市的新书，希望你以最快速度跟上学霸的节奏。

Python入门·4本

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01 《Python学习手册（原书第5版）》

作者：[美]马克·卢茨（Mark Lutz）

出版时间：2018年11月

Python入门必读之作，位列美亚软件编程畅销榜首，《Python编程》姊妹篇。覆盖Python 3.3和Python 2.7两个版本，详细讲解各种语言特性，并新增大量示例。

02 《Python 3标准库》

作者：[美] 道格·赫尔曼（Doug Hellmann）

出版时间：2018年10月

所有Python程序员都应必备的工具书！以案例为导向，全面讲解标准库中数百个模块的使用方法和工作原理，简洁易懂，可操作性极强。

03 《Python程序设计（原书第2版）》

作者：凯·S. 霍斯特曼 兰斯·尼塞斯

出版时间：2018年11月

《Java核心技术》作者的又一力作，专为Python初学者打造的入门必备，讲解清晰实用，案例丰富有趣。本书主要介绍Python编程要领与高效学习的方法，内容涵盖非常广泛。

04《Python程序设计基础（原书第4版）》

作者：[美]托尼·加迪斯（Tony Gaddis）

出版时间：2018年11月

本书由哈尔滨工业大学计算机学院教授、计算机语言基础教研室主任苏小红翻译，详尽而系统地介绍了Python语言程序设计的方方面面，通过大量的示例、伪代码、流程图和其他工具，使读者更容易学习程序设计逻辑。

Python进阶·11本

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05 《利用python进行数据分析（原书第2版）》

作者：[美] 韦斯·麦金尼（Wes McKinney）

出版时间：2018年8月

Python数据分析经典畅销书。针对Python 3.6进行全面修订和更新，涵盖新版的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。

06 《Python自然语言处理实战：核心技术与算法》

作者：涂铭，刘祥，刘树春

出版时间：2018年6月

以实战为导向，绕开各种复杂数学公式与证明，确保读者零基础入门，详细讲解自然语言处理 的各种核心技术、方法论和经典算法。阿里巴巴达摩院高级算法专家、百炼智能CEO、七牛云AI LAB负责人推荐。

07 《Effective Python：编写高质量Python代码的59个有效方法》

作者：[美] 布雷特·斯拉特金（Brett Slatkin）

出版时间：2016年1月

Google高级软件工程师Brett Slatkin融合自己多年Python开发实战经验，深入探讨编写高质量Python代码的技巧、禁忌和最佳实践。

08 《Python数据科学：技术详解与商业实践》

作者：常国珍，赵仁乾

出版时间：2018年7月

本书从3个维度展开，技术维度：全面讲解数据分析、数据挖掘和机器学习的核心技术；业务维度，围绕具体的业务生命周期展开技术知识点的讲解；实践维度，列举的全部是商业案例，通过案例为数据科学从业者提供工作模板。

09 《Python爬虫开发与项目实战》

作者：范传辉

出版时间：2017年6月

这是一本实战性很强的书，书中共有9个爬虫项目，从Python和Web前端基础开始讲起，由浅入深，包含大量案例，实用性强。从静态网站到动态网站，从单机爬虫到分布式爬虫，涵盖Scrapy和PySpider框架的运用、去重方案的设计和分布式爬虫的搭建等。

10 《Python文本分析》

作者：[印度] 迪潘简·撒卡尔

出版时间：2018年5月

本书遵循结构化和综合性的方法，介绍了文本和语言语法、结构和语义的基础概念和高级概念。从自然语言和Python的基础开始，进而学习先进的分析理念和机器学习概念。

11 《Python机器学习》

作者：[美] 塞巴斯蒂安·拉施卡（Sebastian Raschka）

出版时间：2017年3月

硅谷热门技术图书，广泛好评，Python机器学习入门之选。机器学习与预测分析正在改变企业和其他组织的运作方式，本书讲解了如何使用Python的核心元素以及强大的机器学习库。(原书第二版听说马上要出版了)

12 《Python金融数据分析》

作者：杰姆斯·马伟明（James，Ma，Weiming）

出版时间：2018年4月

本书介绍了金融领域常用的模型及编程建模的方法。利用Python强大的科学计算功能改进金融应用程序。

13 《Python深度学习：基于TensorFlow》

作者：吴茂贵，王冬，李涛，杨本法

出版时间：2018年10月

本书从Python和数学基础，到机器学习和TensorFlow理论，再到深度学习的应用和扩展，为深度学习提供全栈式内容解决方案；包含大量实战案例和综合性项目案例；图形化的表达方式，降低读者学习门槛。

14 《Python自然语言处理》

作者：[印度] 雅兰·萨纳卡（Jalaj Thanaki）

出版时间：2018年9月

本书致力于总体介绍自然语言处理领域中的一些概念、术语、应用任务、算法和技术、系统搭建方法等，非常适合作为对自然语言处理任务感兴趣的初学者进入该领域的入门书籍。

15 《Python数据分析与数据化运营》

作者：宋天龙

出版时间：2017年12月

50个数据工作流知识点，14个数据分析和挖掘主题，8个综合性运营案例，涵盖会员、商品、流量、内容4大数据化运营主题，360°把脉运营问题并贴合数据场景落地。

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