Python 之所以这么流行得益于它适用于很多不同领域，目前 Python 使用最广泛的领域包括有 Python Web（后端）开发、数据分析挖掘、网络爬虫、机器学习人工智能、运维开发等等。不管你选择哪个方向，把Python基础学牢有利于你在该领域更好的施展拳脚。

给大家推荐一波Python书单，希望你们都能成为技术大牛！

文末免费送书，记得看到最后！

另外，感谢程序员大爱的出版品牌 图灵教育 赞助本次所有图书。

1. Python 3网络爬虫开发实战

作者：崔庆才

最受读者期待的爬虫作品

本书介绍了如何利用 Python 3 开发网络爬虫，书中首先详细介绍了环境配置过程和爬虫基础知识，然后讨论了 urllib、requests 等请求库和 Beautiful Soup、XPath、pyquery 等解析库以及文本和各类数据库的存储方法，接着通过多个案例介绍了分析 Ajax 进行数据爬取，Selenium 和 Splash 进行动态网站爬取的过程，接着介绍了爬虫的一些技巧，如使用代理爬取和维护动态代理池的方法，ADSL 拨号代理的使用，图形、极验、点触、宫格等各类验证码的破解方法，模拟登录网站爬取的方法及 Cookies 池的维护。

此外，本书还结合移动互联网的特点探讨了使用 Charles、mitmdump、Appium 等工具实现 App 爬取的方法，紧接着介绍了 pyspider 框架、Scrapy 框架的使用和分布式爬虫的知识，最后介绍了 Bloom Filter 效率优化、Docker 和 Scrapyd 爬虫部署、Gerapy 爬虫管理等方面的知识。

2. Python编程：从入门到实践

作者：Eric Matthes

译者：袁国忠

Amazon编程入门类榜首图书，年度最值得关注Python入门书同时使用Python 2.7 和Python 3.5 讲解，全面、详细、深入浅出从基本概念到完整项目开发，帮助零基础读者迅速掌握Python编程，开发实际项目完全零基础入门 Python 第一书

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matplotlib、NumPy和Pygal等强大的Python库和工具介绍，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。

3. Python基础教程（第3版）

作者：Magnus Lie Hetland

译者：袁国忠

久负盛名的Python入门经典中文版累计销量24万册针对Python 3 全新升级有其他编程语言基础入门 Python 第一书

本书包括Python程序设计的方方面面：

首先，从Python的安装开始，随后介绍了Python的基础知识和基本概念，包括列表、元组、字符串、字典以及各种语句；然后，循序渐进地介绍了一些相对高级的主题，包括抽象、异常、魔法方法、属性、迭代器；此后，探讨了如何将Python与数据库、网络、C语言等工具结合使用，从而发挥出Python的强大功能，同时介绍了Python程序测试、打包、发布等知识；最后，作者结合前面讲述的内容，按照实际项目开发的步骤向读者介绍了10个具有实际意义的Python项目的开发过程。

4. Python编程导论（第2版）

作者：John V. Guttag

译者：陈光欣

MIT热门MOOC教材，基于Python 3讲解计算机科学基础知识培养计算思维，入门 Python 和计算机科学首选与本书第1版相比，第2版全面改写了后半部分，且书中所有示例代码都从Python 2 换成了Python 3

本书基于 MIT 知名计算机科学和Python编程入门课讲义写成，主要目标在于帮助读者掌握并熟练使用各种计算技术，具备用计算思维解决现实问题的能力。人工智能和大数据时代必备。

5. 流畅的Python

作者：Luciano Ramalho

译者：安道 吴珂

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全面深入，对Python语言关键特性剖析到位大量详尽代码示例，并附有主题相关高质量参考文献和视频链接兼顾Python 3和Python 2

本书致力于帮助Python开发人员挖掘这门语言及相关程序库的优秀特性，写出简洁、流畅、易读、易维护的代码。特别是深入探讨了针对数据库处理时生成器的具体应用、特性描述符（ORM的关键），以及Python式的对象：协议与接口、抽象基类及多重继承

6. Python机器学习基础教程

作者：Andreas C. Müller , Sarah Guido

译者：张亮（hysic）

Python 机器学习入门书首选scikit-learn 库维护者和核心贡献者作品自己动手构建机器学习解决方案并非难事以机器学习算法实践为重点，使用 scikit-learn 库从头构建机器学习应用

本书主要内容包括：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。

7. Python测试驱动开发（第2版）

作者：Harry J. W. Percival

译者：安道

原版亚马逊全五星好评一套完整的Python开发现代Web应用的最佳实践速成课程掌握TDD理念，让Python代码简洁可用

本书手把手教你从头开发一个真正的Web应用，演示使用Python做测试驱动开发（TDD）的优势。你将学会如何在开发应用的每一个组成部分之前编写和运行测试，然后再编写最少量的代码让测试通过，最终得到简洁可用的代码。此外，你还会了解Django、Selenium、Git、jQuery和Mock的基础知识，以及其他目前流行的Web开发技术。

8. Python黑客攻防入门

作者：赵诚文 , 郑暎勋

译者：武传海

低成本、高效率，轻松搞定黑客攻击技术！用时下流行语言Python讲解黑客攻击技术原理基于Windows系统，快速上手使用VirtualBox虚拟机，轻松搭建成本低廉的测试环境采用大量示意图，易学易用从整体概念到基础知识，在庞大的安全领域中摘取“黑客攻击之花”！

9. Python数据科学手册

作者：Jake VanderPlas

译者：陶俊杰、陈小莉

目前图灵最受读者欢迎的数据科学和数据处理好书掌握用Scikit-Learn、NumPy等工具高效存储、处理和分析数据大量示例+逐步讲解+举一反三，从计算环境配置到机器学习实战，切实解决工作痛点

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。

10. Python计算机视觉

作者：Jan Erik Solem

译者：朱文涛 袁勇

亚马逊计算机视觉类图书No.1详细剖析多种计算机视觉工具大量示例极易上手

本书是计算机视觉编程的权威实践指南，通过Python语言讲解了基础理论与算法，并通过大量示例细致分析了对象识别、基于内容的图像搜索、光学字符识别、光流法、跟踪、3D重建、立体成像、增强现实、姿态估计、全景创建、图像分割、降噪、图像分组等技术。

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