免费采集| 2018年Python程序员推荐阅读书籍清单！

　　在2017年的过去一年中，Python开发人员在全球范围内发展迅速，国内合作伙伴学习Python的热情不断提高. 同时，Python已成为入门编程语言和大量开发人员推荐的第二种编程语言. 2017年12月，Python在TIOBE全球编程语言年度排名中升至第四位. 似乎第四部分将易于维护. 此外，作为人工智能的主要编程语言，Python必将在2018年和未来几年人工智能趋势可能出现的时候继续受到赞扬.

　　为了帮助我的朋友学习Python，今天，我想与我的朋友分享2017年读者最受欢迎的TOP10 Python书籍.

　　1. Python编程: 从入门到实践

　　作者: 埃里克·马蒂斯

　　译者: 袁国忠

　　这本书分为两部分: 第一部分介绍Python编程中必须理解的基本概念，包括介绍功能强大的Python库和工具（例如matplotlib，NumPy和Pygal）以及列表，字典， if语句，类，文件和异常，代码测试和其他内容；第二部分将理论付诸实践，说明如何开发三个项目，包括简单的Python 2D游戏开发，如何使用数据生成交互式信息图，创建和自定义简单的Web应用程序，以及帮助读者解决常见的编程问题和困惑.

　　2. Python基础教程（第2版）

　　作者: Magnus Lie Hetland

　　译者: 司威，曾俊伟，谭应华

　　评论: 钟杜航

　　这本书分为三个部分. 第一部分描述了Python语法，这不是废话，但也收录了Python 3.0应该注意的一些细节. 第二部分介绍了常用的GUI，框架和其他应用程序，只需单击并停止即可，这可以看作是第三部分的铺装. 您可以从大量应用程序中了解Python的功能. 第三部分是Project，这是本书的最大亮点，每个人都一定会喜欢它.

　　3. 机器学习实战

　　作者: Peter Harrington

　　译者: 李锐，李鹏，屈亚东，王斌

　　整本书使用精心安排的示例来完成日常任务，放弃学术语言，并使用有效的可重用Python代码来解释如何处理统计数据，执行数据分析和可视化. 通过各种示例，读者可以学习机器学习的核心算法并将其应用于某些战略任务，例如分类，预测和推荐. 此外，它们还可以用于实现一些更高级的功能，例如摘要和简化.

　　4. 算法图

　　作者: Aditya Bhargava

　　译者: 袁国忠

　　这本书中收录大量示例，并通过文字进行了说明，并以一种易于理解的方式解释了该算法. 它旨在帮助程序员在日常项目中更好地利用算法的能量. 本书的前三章将帮助您打基础，带您学习二进制搜索，大O表示法，两个基本数据结构和递归. 该空间的其余部分将主要介绍广泛使用的算法，具体内容包括: 面对特定问题（例如何时使用贪婪算法或动态编程）时的解决技巧；哈希表的应用；图算法K最近邻算法.

　　5. 流畅的Python

　　作者: Luciano Ramalho

　　译者: Ando Wu Ke

　　这本书致力于帮助Python开发人员发现该语言和相关库的出色功能，并编写简洁，流利，易于阅读和易于维护的代码. 特别是，它深入讨论了用于数据库处理的*敏*感*词*，特征描述符（ORM的关键）和Python样式对象的特定应用: 协议和接口，抽象基类以及多重继承.

　　6. Python网络数据采集

　　作者: Ryan Mitchell

　　译者: 陶俊杰，陈晓丽

　　提供详细的代码示例以快速解决实际问题

　　Internet上的数据量正在增加，仅通过浏览Web来获取信息就变得越来越困难. 如何有效地提取和使用信息已成为一个巨大的挑战.

　　本书使用简洁而强大的Python语言，介绍了网络数据采集，并提供了在现代网络中采集各种数据类型的综合指南. 第一部分着重于网络数据采集的基本原理: 如何使用Python向网络服务器请求信息，如何处理服务器的响应以及如何通过自动化方式与网站进行交互. 第二部分介绍如何使用网络爬虫来测试网站，自动处理以及如何以更多方式访问网络.

　　7. 父子编程之旅

　　作者: 沃伦·桑德·卡特·桑德

　　译者: 苏进国义郑超

　　您可以阅读这本书，最多8岁，最低88岁. 有许多Python初学者，每个人都在不断刷新内容简单性的要求. 因此，我向所有人推荐这本最简单易学的入门书籍. 我想很多人都会喜欢. 实际上，RenPost的另一本名为“有趣的Python”（Python的名称为Kids）的书引起了许多初学者的注意. 我相信很多人都不会想错过这个. 也许您更喜欢这本书的风格. 该版本与Jolt Award比赛！

　　8. Flask Web开发

　　作者: Miguel Grinbergs

　　译者: 安藤

　　本书分为三个部分，全面介绍了如何基于Python微框架Flask开发Web. 第一部分是Flask的简介，它介绍了使用Flask框架和扩展Web程序开发的必要基础知识. 第二部分提供了一个示例，可以真正带领您逐步开发出完整的博客和社交应用程序Flasky，以整合上述知识并将其付诸实践. 第三部分介绍了发布应用程序之前必须考虑的事项，例如单元测试策略，性能分析技术和Flask程序的部署方法.

　　9. Python数据处理

　　作者: 杰奎琳·卡齐尔（Jacqueline Kazil），凯瑟琳·贾穆尔（Katharine Jarmul）

　　译者: 张亮，陆家明

　　本书采用基于项目的方法来介绍使用Python进行数据采集，数据清理，数据探索，数据表示，数据缩放和自动化的过程. 主要内容包括: Python的基础知识，如何从CSV，Excel，XML，JSON和PDF文件提取数据，如何获取和存储数据，各种数据清洗和分析技术，数据可视化方法，如何从网站提取数据和API.

　　10. Python数据挖掘

　　作者: 罗伯特·莱顿

　　译者: 杜春晓

　　本书使用易于学习的Python语言，并具有丰富的第三方库和良好的社区氛围. 它从浅入深，以真实数据为研究对象，向读者介绍Python数据挖掘的实现方法. 通过本书，读者将走进数据挖掘的殿堂，透彻了解数据挖掘的基础知识，并掌握解决数据挖掘中实际问题的最佳实践！

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