Python经典书籍有哪些？来看看你看过哪几本

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Python 基础

1.《Python编程：从入门到实践（第2版）》

• 本书是针对所有层次Python读者而作的Python入门书，让你可以快速学会Python编程，通过这本书，你将会学到各种Python库和工具(NumPy，Pygal等)，制作基本的Python 2D游戏，创建可自定义的Web应用程序等。

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2.《Python编程快速上手（第2版）》

• 本书是一本面向初学者的Python编程实用指南。本书不仅介绍了Python语言的基础知识，而且通过案例实践教读者如何使用这些知识和技能。适用于任何想通过Python学习编程的人，尤其是那些缺乏编程基础的初学者。
  

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3.《Python编程初学者指南》

• 《Python编程初学者指南》尝试以轻松有趣的方式来帮助初学者掌握Python语言和编程技能，共12章，每一章都会用一个完整的游戏来演示其中的关键知识点，并通过编写好玩的小软件这种方式来学习编程，引发读者的兴趣，降低学习的难度。内容浅显易懂，示例轻松活泼，适合对Python感兴趣的初级和中级读者学习参考。
  

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4.《“笨方法”学Python3》

• 本书是一本Python入门书，适合对计算机了解不多，没有学过编程，但对编程感兴趣的读者学习使用。这本书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。
  
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Python 进阶

1.《流畅的Python》

• 本书将帮助你学习如何使用该语言最被忽视但最好的特性来编写有效的Python代码。作者将带你了解该语言的特性和库，并帮助你使代码更短、更快和可读。
• 本书涵盖了各种概念，包括python数据模型、数据结构、把函数视作对象、面向对象习惯用法、控制流程和元编程。通过这本书，高级Python程序员将了解Python 3以及如何精通该语言版本。
  

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2.《Python Cookbook 中文版（第3版）》

• 本书覆盖了Python应用中的很多常见问题，并提出了通用的解决方案。书中包含了大量实用的编程技巧和示例代码，并在Python 3.3环境下进行了测试，可以很方便地应用到实际项目中去。此外，《Python Cookbook（第3版）中文版》还详细讲解了解决方案是如何工作的，以及为什么能够工作。
• 《Python Cookbook（第3版）中文版》非常适合具有一定编程基础的Python程序员阅读参考。
  

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3.《Python高级编程（第二版）》

• 本书适合想要进一步提高自身Python编程技能的读者阅读，也适合对Python编程感兴趣的读者参考学习。全书结合典型且实用的开发案例，可以帮助读者创建高性能的、可靠且可维护的Python应用。
  

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4.《Python核心编程（第3版）》

• 《Python核心编程（第3版）》是经典畅销图书《Python核心编程（第二版）》的全新升级版本，适合具有一定经验的Python开发人员阅读。
  
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Python 爬虫

1.《Python网络数据采集》

• 本书采用简洁强大的Python语言，介绍了网络数据采集，并为采集新式网络中的各种数据类型提供了全面的指导。第一部分重点介绍网络数据采集的基本原理：如何用Python从网络服务器请求信息，如何对服务器的响应进行基本处理，以及如何以自动化手段与网站进行交互。第二部分介绍如何用网络爬虫测试网站，自动化处理，以及如何通过更多的方式接入网络。
  

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2.《Python3网络爬虫开发实战 第2版》

• 本书介绍了如何利用 Python 3 开发网络爬虫。本书为第 2 版，相比于第 1 版，为每个知识点的实战项目配备了针对性的练习平台，避免了案例过期的问题。另外，主要增加了异步爬虫、JavaScript 逆向、App 逆向、页面智能解析、深度学习识别验证码、Kubernetes 运维及部署等知识点，同时也对各个爬虫知识点涉及的请求、存储、解析、测试等工具进行了丰富和更新。
  

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3.《Python网络爬虫权威指南（第2版）》

• 本书采用简洁强大的Python语言，全面介绍网页抓取技术，解答诸多常见问题，是掌握从数据爬取到数据清洗全流程的系统实践指南。
  
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Python量化交易

1.《像计算机科学家一样思考Python（第2版）》

• 本书以培养读者以计算机科学家一样的思维方式来理解Python语言编程。贯穿全书的主体是如何思考、设计、开发的方法，而具体的编程语言，只是提供了一个具体场景方便介绍的媒介。
  

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2.《Python标准库》

• 全书一共19章，系统而全面地对Python标准库中的一百多个模块进行了生动的讲解。这些模块主要包括：文本处理工具模块、与数据结构相关的模块、与算法有关的模块、管理日期和时间值的模块、用于数学计算的模块、管理文件系统的模块等等。
  

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3.《Python科学计算（第2版）》

• 本书介绍如何用 Python 开发科学计算的应用程序，除了介绍数值计算之外，还着重介绍了如何制作交互式二维、三维图像，如何设计精巧的程序界面，如何与 C 语言编写的高速计算程序结合，如何编写声音、图像处理算法等内容。
  

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4.《利用Python进行数据分析》

• 本书作者Wes McKinney是pandas库的主要作者，所以本书也可以作为利用Python实现数据密集型应用的科学计算实践指南。本书适合刚刚接触Python的分析人员以及刚刚接触科学计算的Python程序员。
  
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Python机器学习

1.《Python机器学习基础教程》

• 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。
  

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2.《机器学习实战（原书第2版）》

• 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。
• 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。
  

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3.《神经网络与机器学习（原书第3版）》

• 在本书中，作者结合近年来神经网络和机器学习的最新进展，从理论和实际应用出发，全面、系统地介绍了神经网络的基本模型、方法和技术，并将神经网络和机器学习有机地结合在一起。
  

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关于Python学习

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  ③ 100多个Python实战案例，学习不再是只会理论

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