零基础如何学习python？十本精品python书籍推荐，限时赠送PDF！
你想要学习python编程，却不知道该看哪本书?今天小编精选了学习python的十本精品书籍，并且还编写了推荐理由分享给你，希望可以给有选择困难症的同学一点帮助!
1.《“笨办法学”Python3》 Zed Shaw 著
本书是基于Python 3.6版本编写的。百万粉丝程序员带你轻松入门Python语言!手机扫码看视频，学习更轻松!5小时的完整视频教程，纯美式发音，搭配中文字幕，边看边练两不误;52个精心设计的编程习题，拒绝拖沓，提供项目案例，学以致用不务虚。
2.《Python编程从入门到精通》叶维忠 著
本书循序渐进、由浅入深地详细讲解了Python 3语言开发的核心技术，并通过具体实例的实现过程演练了各个知识点的具体使用流程。全书内容循序渐进，以“技术解惑”和“范例演练”贯穿全书，引领读者全面掌握Python 3语言。
书中共有900多个实例和范例、300多个正文实例、600多个拓展范例、77个课后练习、63个技术解惑、两大综合案例，每个知识点除了一个实例外，还有两个拓展范例，达到举一反三的效果。
3.《Python数据分析(第2版)》[美]阿曼多·凡丹戈(Armando Fandango) 著
畅销书升级版，基于Python3。
本书教新手用Python语言分析数据，发挥Python在数据可视化方面的优势，引导读者成为数据分析高手。全书从数据检索、清洗、操作、可视化、存储复杂的分析和建模等方面介绍，重点关注开源模块,如NumPy、SciPy、matplotlib、pandas、IPython、Cython、scikit-learn及NLTK。本书还包括数据可视化、信号处理、时间序列分析、数据库、预测分析和机器学习等主题。
4.《Python数据科学入门》[美]阿曼多·凡丹戈(Armando Fandango) 著
基于Python3，掌握用Python编程进行数据分析的核心技能
Python是适用于数据科学的编程语言。即使你初次接触Python语言，本书也能教会你通过Python编程来获取、组织、处理和分析大量的信息并识别出趋势和模式。从安装Python开始，一直到执行交叉验证，快用本书开始学习之旅吧!
5.《Python深度学习》[英] 尼格尔·刘易斯(N.D. Lewis) 著
深度学习是当前计算领域中最激动人心的课题之一。随着Python的兴起，实践深度学习也变得非常容易。
本书是使用Python 3进行深度学习实践的一本初学指南。全书共9章，分别介绍了深度学习基础理论、神经网络基础知识、如何构建定制化深度预测模型、性能提升技术、二元分类的神经网络应用等领域，而且结合Python语言探讨了基本的算法和实现模型。
6.《Python核心编程(第3版)》【美】Wesley Chun(卫斯理 春)著
畅销经典的Python书，兼顾Python2和Python3，Python开发人员的案头常备，Python是一种灵活、可靠且具有表现力的编程语言，它将编译语言的强大与脚本语言的简洁性、快速开发特性整合起来。在本书中，Python开发人员兼企业培训师Wesley Chun会帮助您将Python技能提升到更高的水平。
7.《Python程序设计(第3版)》【美】John Zelle(策勒)著
Python之父作序推荐 ，Python 3 编程入门经典。本书以Python语言为工具教授计算机程序设计。本书强调解决问题、设计和编程是计算机科学的核心技能。本书特色鲜明、示例生动有趣、内容易读易学，适合Python入门程序员阅读，也适合高校计算机专业的教师和学生参考。
8.《数据结构 Python语言描述》【美】Kenneth A. Lambert(兰伯特) 著
在计算机科学中，数据结构是一门进阶性课程，概念抽象，难度较大。Python语言的语法简单，交互性强。用Python来讲解数据结构等主题，比C语言等实现起来更为容易，更为清晰。
9.《 Python游戏编程快速上手(第4版)》
本书通过编写一个个小巧、有趣的游戏来教授Python编程，并且采用直接展示游戏的源代码并通过实例来解释编程的原理的方式。全书共21章，12个游戏程序和示例贯穿其中，介绍了Python基础知识、数据类型、函数、流程控制、程序调试、流程图设计、字符串操作、列表和字典、笛卡尔坐标系、密码学基础、游戏AI模拟、动画图形、碰撞检测、声音和图像等方方面面的程序设计知识。本书可以帮助读者在轻松有趣的过程中，掌握Python游戏编程的基本技能。
10.《 Python高级编程(第2版)》
本书基于Python 3.5版本进行讲解，通过13章的内容，深度揭示了Python编程的高级技巧。本书从Python语言及其社区的现状开始介绍，对Python语法、命名规则、Python包的编写、部署代码、扩展程序开发、管理代码、文档编写、测试开发、代码优化、并发编程、设计模式等重要话题进行了全面系统化的讲解。
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