19年含金量最高的11本Python书籍推荐+pythonPDF书籍限时大放送
1、《Python编程：从入门到实践》
2016年出版的书，基于 Python3.5 同时也兼顾 Python2.7，书中涵盖的内容是比较精简的，没有艰深晦涩的概念。
每个小结都附带练习题，它可以帮助你更快的上手编写程序，解决实际编程问题。
上到有编程基础的程序员，下到10岁少年，想入门Python并达到可以开发实际项目的水平，这本书都是不错的选择。
2、《Python编程快速上手》
这本书尤其适合缺乏编程基础的初学者，语法使用Python 3。
书中不仅介绍了Python语言的基础知识，而且还通过项目实践教会读者如何应用这些知识和技能。
本书的首部分介绍了基本Python编程概念，第二部分介绍了一些不同的任务，通过编写Python程序，可以让计算机自动完成它们。
同时，每章的末尾还提供了一些习题和深入的实践项目，帮助读者巩固所学的知识。
3、《利用Python进行数据分析》
本书的作者Wes McKinney正是pandas的主要作者，拥有多年的Python数据分析工作经验。
书中含有大量的实践案例，你可以从书中学到如何利用各种Python库（包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等）高效地解决各式各样的数据分析问题。
基于作者对Python数据分析的深入了解，内容讲解上深入浅出，十分适合刚刚接触Python的分析人员以及刚刚接触科学计算的Python程序员。
4、《Python核心编程》
Python程序设计（第3版）Python之父作序推荐，是经典畅销图书《Python核心编程（第二版）》的全新升级版本，书中包含Python 2和 Python 3代码，以便立即使用，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、数据库编程等。
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框架等。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。
5、《Python编程》
这本书适合有一定Python基础的程序员阅读。当你掌握Python的基础知识后，可以利用这本书学习Python的主要应用领域，如系统管理、GUI、web等，并探索其在数据库、网络、前端脚本、文本处理等方面的应用。
本书已完全更新到Python 3.X，也深入探讨了作为一种软件开发工具的语言，并有许多代码示例。
6、《Python基础教程》
本书是经典教程的全新改版，作者根据Python 3.0版本的种种变化，全面改写了书中内容。
作者Magnus Lie Hetland是挪威科技大学副教授，黑客，喜欢钻研新锐编程语言，写过很多Python方面的书和在线教程，深受读者喜爱。
如果你没有任何编程基础，那么你最好先读完第一本的《Python 编程：从入门到实践》，之后再选择这本作为你的第二本 Python 书。
值得一提的是，书中最后几章的10各项目更是这本书最大的亮点，不仅实用而且讲解到位。
7、《零基础入门学习Python》
这本书适合没有基础的人阅读，前半部分是Python基础的语法特性讲解，后半部分围绕着Python3在爬虫、Tkinter和游戏开发等实例上的应用。当然这本书只适合入门级别的人使用。
8、《Python 3网络爬虫开发实战》
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。
9、《精通数据科学：从线性回归到深度学习》
数据科学是一门内涵很广的学科，它涉及到统计分析、机器学习以及计算机科学三方面的知识和技能。本书深入浅出、全面系统地介绍了这门学科的内容。这本书介绍的内容还是蛮全面的，比较经典的模型、算法都有涉及，而且理论和实践相结合，当然有些模型讲解的相对浅显，比较适合对数学科学有强烈兴趣的初学者使用。
10、《Python神经网络编程》
神经网络是一种模拟人脑的神经网络，以期能够实现类人工智能的机器学习技术。本书揭示神经网络背后的概念，并介绍如何通过Python实现神经网络。
如果你对人工智能或神经网络感兴趣的话，这可以作为你的第一本入门书。本书对主题的介绍非常清晰，几乎涉及理解神经网络所需的所有知识，包括微积分、统计、矩阵、编程等等。
11、《O'Reilly：Python学习手册》
这本书在Python的入门级图书中，不失为一部经典之作，但不少评论表示这本书太过啰嗦，不过这丝毫不影响本书的质量。
书中关于Python语言本身的讲解全面详尽而又循序渐进不断重复，同时详述语言现象背后的机制和原理；除语言本身，还包含编程实践和设计以及高级主题。