学python看啥书比较好
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了学python看啥书比较好相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
入门：
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。
本书是基于Python 3.6版本编写的。
本书结构非常简单，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。
本书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：
首部分介绍用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。
进阶：
《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，总共分为3部分。
第1部分为讲解了Python的一些通用应用，包括正则表达式、网络编程、Internet客户端编程、多线程编程、GUI编程、数据库编程、Microsoft Office编程、扩展Python等内容。
第2部分讲解了与Web开发相关的主题，包括Web客户端和服务器、CGI和WSGI相关的Web编程、Django Web框架、云计算、高级Web服务。
第3部分则为一个补充/实验章节，包括文本处理以及一些其他内容。 《Python核心编程（第3版）》适合具有一定经验的Python开发人员阅读。
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。
第5版基于Python2.7和3.3版本，同时也适用于其他Python版本。
无论你是编程新手还是其他编程语言的资深开发者，本书都会是你学习Python的理想选择。
数据分析与挖掘：
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。
第2版中的主要更新包括：
1、所有的代码，包括把Python的教程更新到了Python 3.6版本(第1版中使用的是Python 2.7)
2、更新了Python第三方发布版Anaconda和其他所需Python包的安装指引
3、更新pandas库到2017年的新版
4、新增一章，关于更多高级pandas工具和一些使用提示
5、新增statsmodels和scikit-learn的简明使用介绍
《Python数据科学手册》是对以数据深度需求为中心的科学、研究以及针对计算和统计方法的参考书。
本书共五章，每章介绍一到两个Python数据科学中的重点工具包。
首先从IPython和Jupyter开始，它们提供了数据科学家需要的计算环境；
第 2章讲解能提供ndarray对象的NumPy，它可以用Python高效地存储和操作大型数组；
第3章主要涉及提供DataFrame对象的Pandas，它可以用Python高效地存储和操作带标签的/列式数据；
第4章的主角是Matplotlib，它为Python提供了许多数据可视化功能；
第5章以Scikit-Learn为主，这个程序库为重要的机器学习算法提供了高效整洁的Python版实现。 《Python数据科学手册》适合有编程背景，并打算将开源Python工具用作分析、操作、可视化以及学习数据的数据科学研究人员。
本书共15章，分两个部分：基础篇、实战篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理，实战篇介绍了一个个真实案例，通过对案例深入浅出的剖析，使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验，同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论。
读者在阅读过程中，应充分利用随书配套的案例建模数据，借助相关的数据挖掘建模工具，通过上机实验，以快速理解相关知识与理论。
基础篇（第1～5章），第1章的主要内容是数据挖掘概述；
第2章对本书所用到的数据挖掘建模工具Python语言进行了简明扼要的说明；
第3章、第4章、第5章对数据挖掘的建模过程，包括数据探索、数据预处理及挖掘建模的常用算法与原理进行了介绍。
实战篇（第6～15章），重点对数据挖掘技术在电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业的应用进行了分析。
在案例结构组织上，本书是按照先介绍案例背景与挖掘目标，再阐述分析方法与过程，最后完成模型构建的顺序进行的，在建模过程的关键环节，穿插程序实现代码。
最后通过上机实践，加深读者对数据挖掘技术在案例应用中的理解。
爬虫：
本书采用简洁强大的Python 语言，介绍了网页抓取，并为抓取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页抓取的基本原理：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。
本书介绍了如何利用Python 3开发网络爬虫，书中首先介绍了环境配置和基础知识，然后讨论了urllib、requests、正则表达式、Beautiful Soup、XPath、pyquery、数据存储、Ajax数据爬取等内容。
接着通过多个案例介绍了不同场景下如何实现数据爬取。
最后介绍了pyspider框架、Scrapy框架和分布式爬虫。 本书适合Python程序员阅读。
算法和机器学习：
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。
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。
本书适合机器学习从业者或有志成为机器学习从业者的人阅读。
机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向。
在现今的大数据时代背景下，捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式，成为各行业求生存、谋发展的决定性手段，这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。
《机器学习实战》主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树（CART）算法等。
第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法：k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。
《机器学习实战》通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计数据，进行数据分析及可视化。
通过各种实例，读者可从中学会机器学习的核心算法，并能将其运用于一些策略性任务中，如分类、预测、推荐。
另外，还可用它们来实现一些更高级的功能，如汇总和简化等。
结论
大致是这些，总共是十二本。
这些书首先内容错误少，久经市场考验，而且丰富详实，在各自的领域把该讲的都讲了。
如果你想报班的话，千锋Python的课程你可以切试试
参考技术A Python初学者可以看看以下书籍：①《Python编程:从入门到实践》
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，并通过讲解项目开发将理论付诸实践。
②《Head-First Python (2nd edition)》
介绍了Python的动态存储数据的唯一方法、构建基于Python的Web服务器和Web应用程序、在android平台上编写移动的应用程序、使用PyGame和PyKyra来开发复杂的游戏等。
③《“笨方法”学Python》
覆盖输入/输出、变量和函数，以及条件判断、循环、类和对象、代码测试及项目的实现等。
④《Python程序设计(第3版)》
介绍计算机与程序、编写简单程序、数字计算、对象和图形、字符串处理等基础知识；函数、判断结构、循环结构和布尔值等；模拟与设计、类、数据集合、面向对象设计、算法设计与递归等。
⑤《像计算机科学家一样思考Python (第2版)》
从基本的编程概念开始讲起，引领读者循序渐进地学习变量、表达式、语句、函数和数据结构，还探讨了如何处理文件和数据库，如何理解对象、方法和面向对象编程，如何使用调试技巧来修正语法错误、运行时错误和语义错误等。
学java看啥书
学java看什么书
Java的优势是简单、面向对象、分布式、解释执行、鲁棒、安全、体系结构中立、可移植、高性能、多线程以及动态性。
Java语言的设计从现在的角度看非常中庸，啥都不是特别出色，但都“凑合”。
学习Java就业时就意味着有不少选择余地的。
其实Java并没有想象中的那么难，前提是做好一个心理准备，那就是你想走远点，就得不间断的去学习，去汲取知识，前期不能怕辛苦，不要闲下来就打游戏，多看看各种开源项目的代码，API的设计方式，各大网站的设计架构，理解各个环节的作用。补齐自己的知识视野。
推荐这些Java方面的书籍，仅供参考
《Head First Java》
零基础的小白与半路出家者的最爱
这是一本完整的面向对象(object-oriented，oo)程序设计和java的学习指导，以生动有趣而风靡。本书是根据学习理论所设计的，可以从学习程序语言的基础开始一直到包括线程、网络与分布式程序等项目。而且不只是读死书，你还会玩游戏、拼图、解谜题以及以意想不到的方式与java交互。在这些活动中，你会写出一堆真正的java程序，包括了一个船舰炮战游戏和一个网络聊天程序。
《Java 核心技术》与《Java 编程思想》
《JAVA编程思想》显然要更深入地剖析java，而《JAVA核心技术》是对于java各个知识点的阐述。可以说《JAVA编程思想》重在深度，理解为教人怎么写代码。《JAVA核心技术Ⅰ》重在全面，甚至罗列了很多API。
《算法第四版》
必读之作，不仅涵盖所有 Java 基础，对于编程思想层面的提升也有很好的帮助。
《Effective Java 中文版(第2版)》
Java 编程中78条极具实用价值的经验规则，这些经验规则涵盖了大多数开发人员每天所面临的问题的解决方案。
《重构:改善既有代码的设计》
出自于 Martin Fowler 的大作，写出优秀代码的必经之路。
《Java Concurrency in Practice》
了解 Java 并发编程必读佳作，建议阅读英文版。
《敏捷软件开发， 原则，模式，实践》
该书作者是Robert C. Martin。本书重点讲述了如何使用uml，并通过真实案例讲解如何用极限编程来设计、测试、量构和结对编程。曾经获得美国《软件开发》第13届震撼（jolt）大奖！
《Java并发编程实战》
书中从并发性和线程安全性的基本概念出发，介绍了如何使用类库提供的基本并发构建块，用于避免并发危险、构造线程安全的类及验证线程安全的规则，如何将小的线程安全类组合成更大的线程安全类，如何利用线程来提高并发应用程序的吞吐量，如何识别可并行执行的任务，如何提高单线程子系统的响应性，如何确保并发程序执行预期任务，如何提高并发代码的性能和可伸缩性等内容，最后介绍了一些高级主题，如显式锁、原子变量、非阻塞算法以及如何开发自定义的同步工具类。
《深入理解Java 虚拟机》
全书共分为五大部分。从宏观的角度介绍了整个Java技术体系到JVM的自动内存管理，包括虚拟机内存区域的划分原理以及各种内存溢出异常产生的原因；常见的垃圾收集算法以及垃圾收集器的特点和工作原理；常见的虚拟机的监控与调试工具的原理和使用方法。从虚拟机的执行子系统，包括Class的文件结构以及如何存储和访问Class中的数据；虚拟机的类创建机制以及类加载器的工作原理和它对虚拟机的意义；虚拟机字节码的执行引擎以及它在实行代码时涉及的内存结构。到讲解了程序的编译与代码的优化，阐述了泛型、自动装箱拆箱、条件编译等语法糖的原理；讲解了虚拟机的热点探测方法、HotSpot的即时编译器、编译触发条件，以及如何从虚拟机外部观察和分析JIT编译的数据和结果。
参考技术A建议你这样试试看：首先初学者看书学习Java是非常不明智的，因为技术性的书籍是非常难啃的，因为我做Java这块有十多年了，非常了解看书自学Java是多么没有效率，不适合初学者Java。你应该选择一套系统的Java学习教程，然后跟着教程走。书籍应该是当你会实际写程序后，然后你看技术书籍，这样就可以理解的更加深刻。而你直接看书是非常难懂的，最后直学个理论，不会实际应用。
Head First Java教材,看起来都特别轻松，图文并茂，简单易懂,适合初学者选择。
这样做的好处：教程是专业人士进行知识点分解讲解的，然后在配上适合初学者学习的书籍，让你更加深刻的理解每一个知识点的用途。
如果自己没有好的Java学习教程，可以添加这个Java学习qun：前面是四九四，中间是八零一，后面是九三一。找管理员获取教程链接。
注意事项：
前期有人指导，不要想着都靠自己自学，要学会借力。
学习编程就是多练习，至少有三分之二的时间都要拿来写大量的代码。
掌握好学习方法技巧，学习编程非常讲究技巧，关于这点多跟有经验的人交流。
其实，Java编程的学习更注重实践，我们在看书的时候，不要等到自己完全理解再才动手敲代码，而是应该边看边敲，在程序运行中遇到各种情况可以让你更快更牢固的掌握知识点。还要注意的是需要系统而全面的学习，在敲代码时候要按自己的想法去敲，不要只是对着别人的代码照本宣科。在空余时间可以看看这些书：
《Head First Java, 2nd Edition(中文版)》
《Java 核心技术(卷1、2)》
《Java 编程思想(第4版)》
《Head First 设计模式》
《Effective Java 中文版(第2版)》
《重构:改善既有代码的设计》等，这些入门书籍，看书的时候也需要注意，从基础的看起，先理解然后再深入。
Java是一个专业性非常强的东西，看书是必须的但是对于零基础的学员来说，不要盲目的看书看视频。
而且我个人觉得，初学java有一个好的Java视频教程，跟着老师一起学习是最好不过的了。而零基础视频里面，我感觉，唯有杜老师讲的适合新手学习，细致而又全面。
在B站上就能看到，搜索Java第一个就是他的，已经有一百三十多万人在学习了。
和电子机械出版社出版的最多，你要是初学者的话建议你看清华大学出版社的java书籍，他们出的书主要针对初学者，内容浅显易懂，初学者研究很好的。
给你推荐几本好书
1.《java编程思想》（Thinking in java)Bruce Eckel(著）
2.《JAVA2核心技术卷一卷二》
3.《JAVA面向对象编程》
4.《JAVA2入门经典》
5.《Java编程艺术》
还有很多名字记不清了，上面是我推荐的基本JAVA教学书籍 在业界比较出名的
都是专家写的，希望对你的学习有所帮助，但还是建议你看教学视频，那样还比较好理解，去电驴上下载吧有《尚学堂的java所有教学视频》。本回答被提问者采纳 参考技术D 1、《Effective Java（第三版）》（Effective Java 3rd Edition）
如果你还没读过这本书，那它绝对是 2019 年你必须读的第一本书。第三版是一个长期版本，其实它早就该出版了。这版书也囊括了 JDK 7、8、9 的新特性。
我在 1 月份的第一个星期就拿到了这本书，它绝对是约书亚·布洛克（Joshua Bloch）给 Java 程序员非常好的新年礼物。
我花了大概一个星期就读完了这本书。我发现读的过程中，时常碰到新的知识点，特别是关于 Java 8 和 Java 9 的。
2、《写给大忙人看的Java SE 9（第二版）》 （Core Java SE 9 for the Impatient (2nd Edition)）
如果你急着学 Java 那我推荐这本书给你。我是凯 S·霍斯特曼 (Cay S. Horstmann)的一个忠实粉丝，他的文采之优美、涉猎之广，都让我很是佩服。
你读了他写的关于 Java 8、Scala 的书以及《Java 核心编程》之后，绝对也会成为他的粉丝。这本书已经针对 Java SE 9 全面更新。如果你想学习 Java 9，那2018年你应该先读读这本书。
3、《Spring 微服务实战》（Spring Microservices in Action）
软件开发世界正在加速转向微服务架构，它在开发、维护、部署、扩容性及可靠性等方面有很多优势。
感谢 Spring framework 提供这么多开发微服务的 Java 工具，比如 Spring Boot 和 Spring Cloud。
如果你对用 Spring framework 开发微服务有兴趣，那么这本书很适合你。
2019年Java学习，依旧正在进行时，身为一个踏入Java坑的老码农，深感技术学习就是一个无底洞，需要不断的去挖掘新的技术，为了跟上时代的发展，需要时时关注技术更新，进行学习，不过随着技术的不断深入学习，收获还是不小的，正在向着资深技术官迈进！
以上是关于学python看啥书比较好的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章