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從小白到大牛,小編珍藏三年的Python書籍,免費贈送!

Python 之所以這麼流行得益於它適用於很多不同領域,目前 Python 使用最廣泛的領域包括有 Python Web(後端)開發、數據分析挖掘、網路爬蟲、機器學習人工智慧、運維開發等等。不管你選擇哪個方向,把Python基礎學牢有利於你在該領域更好的施展拳腳。

給大家推薦一波Python書單,希望你們都能成為技術大牛!

1. Python 3網路爬蟲開發實戰

作者:崔慶才

最受讀者期待的爬蟲作品

本書介紹了如何利用 Python 3 開發網路爬蟲,書中首先詳細介紹了環境配置過程和爬蟲基礎知識,然後討論了 urllib、requests 等請求庫和 Beautiful Soup、XPath、pyquery 等解析庫以及文本和各類資料庫的存儲方法,接著通過多個案例介紹了分析 Ajax 進行數據爬取,Selenium 和 Splash 進行動態網站爬取的過程,接著介紹了爬蟲的一些技巧,如使用代理爬取和維護動態代理池的方法,ADSL 撥號代理的使用,圖形、極驗、點觸、宮格等各類驗證碼的破解方法,模擬登錄網站爬取的方法及 Cookies 池的維護。

此外,本書還結合移動互聯網的特點探討了使用 Charles、mitmdump、Appium 等工具實現 App 爬取的方法,緊接著介紹了 pyspider 框架、Scrapy 框架的使用和分散式爬蟲的知識,最後介紹了 Bloom Filter 效率優化、Docker 和 Scrapyd 爬虫部署、Gerapy 爬蟲管理等方面的知識。

2. Python編程:從入門到實踐

作者:Eric Matthes

譯者:袁國忠

Amazon編程入門類榜首圖書,年度最值得關注Python入門書

同時使用Python 2.7 和Python 3.5 講解,全面、詳細、深入淺出

從基本概念到完整項目開發,幫助零基礎讀者迅速掌握Python編程,開發實際項目

完全零基礎入門 Python 第一書

全書分兩部分:第一部分介紹用Python編程所必須了解的基本概念,包括matplotlib、NumPy和Pygal等強大的Python庫和工具介紹,以及列表、字典、if語句、類、文件與異常、代碼測試等內容;第二部分將理論付諸實踐,講解如何開發三個項目,包括簡單的Python 2D遊戲開發,如何利用數據生成互動式的信息圖,以及創建和定製簡單的Web應用,並幫讀者解決常見編程問題和困惑。

3. Python基礎教程(第3版)

作者:Magnus Lie Hetland

譯者:袁國忠

久負盛名的Python入門經典

中文版累計銷量24萬冊

針對Python 3 全新升級

有其他編程語言基礎入門 Python 第一書

本書包括Python程序設計的方方面面:

首先,從Python的安裝開始,隨後介紹了Python的基礎知識和基本概念,包括列表、元組、字元串、字典以及各種語句;

然後,循序漸進地介紹了一些相對高級的主題,包括抽象、異常、魔法方法、屬性、迭代器;

此後,探討了如何將Python與資料庫、網路、C語言等工具結合使用,從而發揮出Python的強大功能,同時介紹了Python程序測試、打包、發布等知識;

最後,作者結合前面講述的內容,按照實際項目開發的步驟向讀者介紹了10個具有實際意義的Python項目的開發過程。

4. Python編程導論(第2版)

作者:John V. Guttag

譯者:陳光欣

MIT熱門MOOC教材,基於Python 3講解計算機科學基礎知識

培養計算思維,入門 Python 和計算機科學首選

與本書第1版相比,第2版全面改寫了後半部分,且書中所有示例代碼都從Python 2 換成了Python 3

本書基於 MIT 知名計算機科學和Python編程入門課講義寫成,主要目標在於幫助讀者掌握並熟練使用各種計算技術,具備用計算思維解決現實問題的能力。人工智慧和大數據時代必備。

5. 流暢的Python

作者:Luciano Ramalho

譯者:安道 吳珂

PSF研究員、知名PyCon演講者心血之作

Python核心開發人員擔綱技術審校

全面深入,對Python語言關鍵特性剖析到位

大量詳盡代碼示例,並附有主題相關高質量參考文獻和視頻鏈接

兼顧Python 3和Python 2

本書致力於幫助Python開發人員挖掘這門語言及相關程序庫的優秀特性,寫出簡潔、流暢、易讀、易維護的代碼。特別是深入探討了針對資料庫處理時生成器的具體應用、特性描述符(ORM的關鍵),以及Python式的對象:協議與介面、抽象基類及多重繼承

6. Python機器學習基礎教程

作者:Andreas C. Müller , Sarah Guido

譯者:張亮(hysic)

Python 機器學習入門書首選

scikit-learn 庫維護者和核心貢獻者作品

自己動手構建機器學習解決方案並非難事

以機器學習演算法實踐為重點,使用 scikit-learn 庫從頭構建機器學習應用

本書主要內容包括:機器學習的基本概念及其應用;實踐中最常用的機器學習演算法以及這些演算法的優缺點;在機器學習中待處理數據的呈現方式的重要性,以及應重點關注數據的哪些方面;模型評估和調參的高級方法,重點講解交叉驗證和網格搜索;管道的概念;如何將前面各章的方法應用到文本數據上,還介紹了一些文本特有的處理方法。

7. Python測試驅動開發(第2版)

作者:Harry J. W. Percival

譯者:安道

原版亞馬遜全五星好評

一套完整的Python開發現代Web應用的最佳實踐速成課程

掌握TDD理念,讓Python代碼簡潔可用

本書手把手教你從頭開發一個真正的Web應用,演示使用Python做測試驅動開發(TDD)的優勢。你將學會如何在開發應用的每一個組成部分之前編寫和運行測試,然後再編寫最少量的代碼讓測試通過,最終得到簡潔可用的代碼。此外,你還會了解Django、Selenium、Git、jQuery和Mock的基礎知識,以及其他目前流行的Web開發技術。

8. Python黑客攻防入門

作者:趙誠文 , 鄭暎勛

譯者:武傳海

低成本、高效率,輕鬆搞定黑客攻擊技術!

用時下流行語言Python講解黑客攻擊技術原理

基於Windows系統,快速上手

使用VirtualBox虛擬機,輕鬆搭建成本低廉的測試環境

採用大量示意圖,易學易用

從整體概念到基礎知識,在龐大的安全領域中摘取「黑客攻擊之花」!

9. Python數據科學手冊

作者:Jake VanderPlas

譯者:陶俊傑、陳小莉

目前圖靈最受讀者歡迎的數據科學和數據處理好書

掌握用Scikit-Learn、NumPy等工具高效存儲、處理和分析數據

大量示例 逐步講解 舉一反三,從計算環境配置到機器學習實戰,切實解決工作痛點

本書以IPython、NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-Learn這5個能完成數據科學大部分工作的基礎工具為主,從實戰角度出發,講授如何清洗和可視化數據、如何用數據建立各種統計學或機器學習模型等常見數據科學任務,旨在讓各領域與數據處理相關的工作人員具備發現問題、解決問題的能力。

10. Python計算機視覺

作者:Jan Erik Solem

譯者:朱文濤 袁勇

亞馬遜計算機視覺類圖書No.1

詳細剖析多種計算機視覺工具

大量示例極易上手

本書是計算機視覺編程的權威實踐指南,通過Python語言講解了基礎理論與演算法,並通過大量示例細緻分析了對象識別、基於內容的圖像搜索、光學字元識別、光流法、跟蹤、3D重建、立體成像、增強現實、姿態估計、全景創建、圖像分割、降噪、圖像分組等技術。

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