25 本最受推崇的经典 Python 书籍推荐

通过阅读本书，读者将学会利用强大的 Python 语言和工具，并且会体会到 Python 编程的快乐。

讲的不错。编程就是要边看边练，这本书值得一看。 ——豆瓣评价

7. 《"笨办法"学 Python 3》

作者： [美] Zed A. Shaw

本书是一本 Python 入门书籍。作者 Zed Shaw 完善了这个堪称世上最好的 Python 学习系统。只要跟着学习，你就会和迄今为止数十万 Zed 教过的初学者一样获得成功。

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。你将学会怎样阅读、编写、思考代码，以及如何用专业程序员的技巧来找出并修正错误。

从现在开始，当你犯错时，请在纸上写下你犯了什么样的错误。当你进行下一个练习时，请查看你上一次犯的错误，并尽量不要在新的错误中犯错。 ——引自章节：练习 7：更多印刷

8. 《利用 Python 进行数据分析》

作者： Wes McKinney

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。虽然'数据分析'是本书的标题，但重点是 Python 编程，库和工具，而不是数据分析方法。这是数据分析所需的 Python 编程。

工具书，快速略读。挺好的。有需求再仔细翻。 ——豆瓣评价

9. 《Effective Python：编写高质量 Python 代码的 59 个有效方法》

作者： [美] 布雷特·斯拉特金（Brett Slatkin）

用 Python 编写程序是相当容易的，所以这门语言非常流行。但若想掌握 Python 所特有的优势、魅力和表达能力，则相当困难，而且语言中还有很多隐藏的陷阱，容易令开发者犯错。本书可以帮你掌握真正的 Pythonic 编程方式，令你能够完全发挥出 Python 语言的强大功能，并写出健壮而高效的代码。

python 进阶的书，虽然很薄但是很有收获。 ——豆瓣评价

10. 《像计算机科学家一样思考 Python (第 2 版)》

作者： [美] 艾伦 B. 唐尼

本书以培养读者以计算机科学家一样的思维方式来理解 Python 语言编程。贯穿全书的主体是如何思考、设计，以及开发的方法。

全书详细介绍了 Python 编程语言的方方面面，从基本的编程概念到函数，递归，数据结构和面向对象编程等等。每一章都配有术语表和练习题，方便读者巩固所学的知识和技巧。此外，作者针对每章所专注的语言特性，或者相关的开发问题，总结了调试的方方面面。

非常好的 Python 入门书，即使对编程一无所知的人也能相对容易地读懂，有编程基础自不必说，可以很快地读完。 ——豆瓣评价

11. 《深入理解 Python 特性》

作者： [德] 达恩·巴德尔（Dan Bader）

这本书将通过简单的示例和分步说明来介绍 Python 的最佳实践以及 Python 代码的强大魅力。借助本书，你将专注于真正重要的实践技能，在 Python 的标准库中发现'隐藏的金子'，距离精通 Python 更近一步！

茴字的四种写法不是没有用的；对语言了解的越多，用起来越顺。 ——豆瓣评价

12. Python Machine Learning

作者： [美] Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili

本书是关于使用 Python 进行机器学习和深度学习的综合指南。它既是分步教程，又是构建机器学习系统时不断翻阅的参考书。

本书包含清晰的注释，可视化效果和工作示例，深入介绍了基本上所有的机器学习技术。虽然有些书只教您遵循说明，但在本书中，作者讲授了机器学习的原理，这使你可以自己构建模型和应用程序。

13. Dive Into Python 3

作者： Mark Pilgrim

有很多 python 开发人员需要学习将代码移植到 python 3，而本书是为他们提供最新版本 python 介绍的最佳书籍。它独特的风格是先提供大量代码然后将其分解，非常适合希望快速了解新版本语言的现有开发人员。

重新翻看这本书，我真的认为它不是一个很好的入门选择，但是本入门后值得读的书。 ——豆瓣评价

14. 《Python 参考手册（第 4 版）》

作者： [美] David M. Beazley

本书是 Python 编程语言的权威参考指南，内容涉及核心 Python 语言和 Python 库的最重要部分，内容简洁扼要、可读性强。书中还包括了一些没有在 Python 官方文档或其他资料中出现过的一些高级主题的详细信息。

这一版在内容上进行了全面更新，介绍了 Python 2.6 和 Python 3 新引入的编程语言特性和库模块，同时还分析了 Python 程序员面临的如下难题：是应继续使用现有的 Python 代码，还是应制定计划将其移植到 Python 3？

很好的参考手册，对于新手来说，常用的库都有涉及，推荐常备手边。 ——豆瓣评价

15. 《Python 编程（第 4 版）》

作者： 卢茨 (Mark Lutz)

当掌握 Python 的基础知识后，你要如何使用 Python？本书为这门语言的主要应用领域提供了深度教程，譬如系统管理、GUI 和 Web，并探索了其在数据库、网络、前端脚本、文本处理等方面的应用。你将学到清晰、简洁明了的语法和编程技巧，并伴随大量的示例来展示正确的用法和惯例。

适合有经验的程序员看，涉及范围很广，内容偏高级。 ——豆瓣评价

16. 《Python 机器学习基础教程》

作者： [德] 安德里亚斯·穆勒，[美] 莎拉·吉多

本书是机器学习入门书，以 Python 语言介绍。

书中重点讨论机器学习算法的实践而不是背后的数学，全面涵盖在实践中实现机器学习算法的所有重要内容，帮助读者使用 Python 和 scikit-learn 库一步一步构建一个有效的机器学习应用。

本书将向所有对机器学习技术感兴趣的初学者展示，自己动手构建机器学习解决方案并非难事！

机器学习的入门书，通过这本书可以对机器学习建立感性认识。如果只是学习机器学习的理论推导，无法深刻理解各种数据处理方法带来的效果，通过 Scikit-Learn 和这本书可以快速建立起这种理解。 ——豆瓣评价

17. Python in a Nutshell

作者： [美] Alex Martelli, Anna Ravenscroft, Steve Holden

本书适合具有一定 Python 编程经验或者有其他语言编程基础的程序员阅读，它涵盖了广泛的应用领域，包括 Web 和网络编程，XML 处理，数据库交互以及高速数值计算。该实用手册的第三版提供了对该语言的快速参考（包括 Python 3.5、2.7 和 3.6 的亮点）。

对于涉及到的内部机制有一定的详细阐述而不是像很多入门书籍和大全书籍那样只有应用。对于想要透过表象更深入了解 Python 的读者，该书是一本很好的入门读物。 ——豆瓣评价

18. 《Python 游戏编程快速上手（第 4 版）》

作者： [美] Al Sweigart

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。首先构建 猜数字 和 Tic Tac Toe 这样的经典游戏，然后逐步开发更高级的游戏，在此过程中，你将学习关键的编程和数学概念，这将帮助你在轻松有趣的过程中，掌握 Python 游戏编程的基本技能。

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。

与一般的编程入门书不同，本书以练代学，在一个个小的游戏项目中逐步熟悉并掌握基本的 python 编程方法，有趣有效。 ——豆瓣评价

19. 《Python 袖珍指南》

作者： Mark Lutz

对于新的 Python 3.4 和 2.7 而言，这款便捷的袖珍指南是完美的实战快速参考书。你将会从中学习有关 Python 类型和语句，特殊方法名，内建函数与异常，常用的标准库模块及其他卓越的 Python 工具。

当做随身备忘手册吧，毕竟健忘。 ——豆瓣评论

20. 《Python 编程之美：最佳实践指南》

作者： [美] Kenneth Reitz, Tanya Schlusser

本书是 Python 用户的一本百科式学习指南，本书由 Python 社区的大神 Kenneth Reitz 发起并组织编写，由社区数百名开发者集体奉献。其特色在于，近乎完整地总结了在 Python 编程中会用到的各种实践技巧和经验，涵盖众多主流的应用场景，并告诉你如何提高效率、避免踩坑、编写高质量的代码。

本书着重于可重用的代码，重于设计理念，将读者引向已存在的优秀资源，适合有一定 Python 基础的人员学习，帮助你迅速从小工修炼成专家，编写出高质量的代码！

这本看完能够很好地了解 Python 的特性，涉及到的范畴也相对比较多，不过这本书还是更适合给用 Python 去做工程的人，大部分还是关于一个工程项目中如何用优雅地用 Python 实现出来。 ——读者评价

21. 《Python 自然语言处理》

作者： [美] Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper

本书是自然语言处理领域的一本实用入门指南，旨在帮助读者学习如何编写程序来分析书面语言。

本书基于 Python 编程语言以及 Natural Language Toolkit（Nltk）开源库，但并不要求读者有 python 编程的经验。全书按照难易程度顺序编排，实践性很强，包括上百个实际可用的例子和分级练习。本书可供读者用于自学，也可以作为自然语言处理或计算语言学课程的教科书，或是人工智能、文本挖掘、语料库语言学等课程的补充读物。

自然语言处理必备。 ——豆瓣评价

22. 《Python 绝技：运用 Python 成为顶级黑客》

作者： [美] TJ O Connor

本书结合具体的场景和真实的案例，详述了 Python 在渗透测试、电子取证、网络流量分析、无线安全、网站中信息的自动抓取、病毒免杀等领域内的用途。每一章都针对一个专门的领域，用 Python 完整实现了非常实用的功能，而且代码量非常少。

很好的入门读物。 ——豆瓣评价

23. 《Python 数据科学手册》

作者： [美] Jake VanderPlas

Python 语言拥有大量可用于存储、操作和洞察数据的程序库，已然成为深受数据科学研究人员推崇的工具。

本书以 IPython、NumPy、Pandas、Matplotlib 和 Scikit-Learn 这 5 个能完成数据科学大部分工作的基础工具为主，从实战角度出发，讲授如何清洗和可视化数据、如何用数据建立各种统计学或机器学习模型等常见数据科学任务，旨在让各领域与数据处理相关的工作人员具备发现问题、解决问题的能力。

简而言之，这是用 Python 进行科学计算的必备参考书。

这是一本想给它打十星的书籍！目前作为 Python（数据分析）进阶的最佳，和 Python 初阶的《Python 编程：从入门到实践》，一起位列仙班！知识点前后衔接非常出色，而且就 Python 而言，其本质作为一门编程语言，是一般使用者手上的工具。 ——豆瓣读者

24. 《Python 深度学习》

作者： [美] 弗朗索瓦•肖莱

本书由 Keras 之父、现任 Google 人工智能研究员的弗朗索瓦•肖莱（François Chollet）执笔，详尽介绍了用 Python 和 Keras 进行深度学习的探索实践，涉及计算机视觉、自然语言处理、生成式模型等应用。书中包含 30 多个代码示例，步骤讲解详细透彻。

由于本书立足于人工智能的可达性和大众化，因此本书适合想要从零开始探索深度学习的人或想要拓展对深度学习的理解的人阅读。无论是在职的机器学习工程师、软件开发者还是大学生，都会在本书中找到有价值的内容。在学习完本书后，读者将具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力。

25. 《爱上 Python》

作者： [新加坡] Jamie Chan

本书以一学就会的理念讲授 Python 是什么，需要哪些软件，相对应的模块怎么使用，让那些没有编程经验的初学者也能够轻松学习 Python 编程。作者将复杂的编程概念分解成简单的步骤，并通过多年的教学经验精心挑选出有特点的例子，手把手地实例教学，把看似冗长的编程学习精简化，让书'读得很薄'，让学习更加轻松。

如何选择适合的 Python 书籍

面对如此多的经典书籍，建议根据当前阶段和需求进行选择：

1. 零基础入门：首选《Python 编程：从入门到实践》或《爱上 Python》，这两本书结构清晰，注重实践，能建立信心。
2. 进阶提升：推荐《流畅的 Python》和《Effective Python》，深入理解语言特性和最佳实践，写出地道的 Python 代码。
3. 特定领域：
   • 数据分析/科学计算：必读《利用 Python 进行数据分析》和《Python 数据科学手册》。
   • 机器学习/AI：《Python Machine Learning》和《Python 深度学习》是行业标杆。
   • 自动化/脚本：《Python 编程快速上手》和《Python 游戏编程快速上手》非常实用。
4. 参考查阅：《Python 参考手册》和《Python 袖珍指南》适合放在手边随时查阅。

阅读建议配合动手实践，光看不练难以掌握编程精髓。建议每读一章，尝试复现书中的代码示例，并在此基础上进行微小的修改或扩展，以加深理解。