学习Python的朋友们越来越多，当当网和京东上面的Python类编程书籍，也从几年前寥寥无几到现在多的不知道选哪本才好了的地步。

无论是自学还是参加培训班跟着老师学习，我们都需要几本实用的Python书，系统全面的掌握Python编程的相关知识，或者做为参考书籍。

文中介绍的书籍，我都已经整理好成 PDF，大家可以戳这里获取Python学习资料免费获取

适合初学者的最佳Python书籍

1、《Python编程：从入门到实践》

埃里克·马瑟斯的这本《Python编程：从入门到实践》是一本快速，全面的Python语言入门教程，适合初学者，他们希望学习Python编程并能够编写出有用的程序。本书旨在让读者快速上手编写真正的程序。本书也适用于对语言有模糊理解并希望在尝试Python编程之前了解其知识的程序员。在学习本书时，你将学习使用Numpy和matplotlib等库和工具，并使用数据创建令人惊叹的可视化效果。你还将了解2D游戏和Web应用程序背后的思想以及如何创建它们。

2、《Head-First Python (2nd edition)》

如果你想要学习Python编程的基础知识，并且不想要看一堆乏味难懂的书籍和教程。那么Paul Barry的《Head First Python》就是你的不二之选，它将帮助你快速掌握Python编程的基础知识，并使用内置函数和数据结构。然后，本书将帮助你构建自己的Web应用程序，异常处理，数据争论和其他概念

作者是Paul Barry，是一位讲师。在进入学术界之前，他在IT行业工作了十多年。他是许多著名编程书籍的作者。

3、《“笨方法”学Python》

这本书结构很简单，是52个习题的集合。你必须认真阅读这些习题的代码并准确输入，然后你还得修复代码中的Bug，以便更好地理解并观察程序的运行情况。在这个过程中，你将了解软件是如何工作的，好的程序看起来是什么样子，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。

本书通过帮助你安装完整的Python环境开始，接着教你如何编写优化的代码。然后，本书讨论了基础数学，变量，字符串，文件，循环，程序设计和数据结构等主题。本书非常适合想通过语言的核心来学习Python编程的初学者。作者是Zed A. Shaw，他是Hard Way系列的创建者，该系列包括有关C，Python和Ruby编程语言的书籍。

4、《Python程序设计（第3版）》

John Zelle的《Python程序设计》，与其把它当做Python编程的代码介绍，不如把它当做是一本关于编程艺术的介绍，这本书将向你介绍计算机科学、编程以及其他相关的概念，只是使用Python语言作为初学者的媒介，本书以最适合初学者的方式讨论，因此书中的概念是非常有趣并易于理解

第三版中最显著的变化就是几乎删除了所有python eval()库的使用，并增加了一个讨论其缺点的部分，最新版本还使用了新的图形示例。

5、《 Python 基础教程（第3版）》

这是一本非常经典的入门教程，现在已经出到第三版了。在最新版中作者根据 Python 3.0版本的种种变化，全面改写了书中内容，做到既能“瞻前”也能“顾后”。这本书非常适合刚入门的新手，书中的内容通熟易懂，并且在最后几章，作者将前面讲述的内容应用到了 10 个引人入胜的项目中，并以模板的形式介绍了项目的开发过程。

6、《Python学习手册(第4版)》

又是一本非常经典的入门书籍，著名的 Google 和 YouTube 都是由 Python 的高可适应性、易于维护以及适合于快速开发而采用它。如果你想要编写高质量、高效的并且易于与其他语言和工具集成的代码，《Python学习手册：第4 版》将帮助你使用Python 快速实现这一点。

最适合初学者的免费Python书籍

5、《像计算机科学家一样思考Python (第2版)》

本书按照培养读者像计算机科学家一样的思维方式的思路来教授Python语言编程。作者从最基本的编程概念开始讲起，包括语言的语法和语义，而且每个编程概念都有清晰的定义，引领读者循序渐进地学习变量、表达式、语句、函数和数据结构。此外，书中还探讨了如何处理文件和数据库，如何理解对象、方法和面向对象编程，如何使用调试技巧来修正语法、运行时和语义错误。

本书是遵循GUN自由文档许可，可以被免费下载和打印，已经被翻译成西班牙语、意大利语、德语、捷克语、中文等

6、《A Byte of Python》

这是另外一本关于Python的免费书籍，本书主要讨论Python 3版本，这本书有超过26种语言可供选择，包括土耳其语、瑞典语、法语、汉语、德语、西班牙语、俄语、乌克兰语、葡萄牙语和朝鲜语。这些翻译是由活跃的社区成员提供的

这本书首先介绍了这本书是关于什么的，然后介绍Python以及它如何成为编程世界中最强大的语言之一。然后介绍Python概念，并在每个示例的步骤中详细讲解。在阅读完本书之后，你还需要继续深入学习Python

适合中高级程序员的Python书籍

7、《Python Cookbook（第3版）中文版》

《Python Cookbook（第3版）中文版》旨在帮助你掌握Python 3中的编程技巧，对于那些想要采用现代工具和用法，而不仅仅是标准编码的有经验的Python程序员来说，这本书包含了大量用Python 3.3测试过的代码。本书提供了各种主题的完整代码，包括Python语言及其用途，以及大量应用程序领域的常见示例。

8、《Python3 程序开发指南》

这本书属于进阶的内容，文中通过一位 Python 技术非常顶尖的程序员 Mark Summerfield 的视角，来告诉大家在实际的项目中，如何充分的利用 Python3 的功能与特性来编写代码。

Python3 功能更强大，使用更方便，语法更一致，表达能力更丰富。本书将编写程序、使用标准或第三方 Python3 库、创建新的专用库模块所必需的所有相关知识整合到了一起。

9、《Python编程快速上手》

《Python编程快速上手》是一本面向实践的Python编程实用指南。本书的目的，不仅是介绍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。该书适合任何想要通过Python学习编程的读者，尤其适合缺乏编程基础的初学者。通过阅读本书，读者将能利用强大的编程语言和工具，并且会体会到Python编程的快乐。

10、《Python机器学习基础教程》

许多商业应用和项目都将机器学习作为其不可或缺的组成部分，而这类的应用程序多年来一直在增加。Sarah Guido和Andreas C. Muller的这本书将教你如何使用Python编程语言来构建自己的机器学习解决方案。

在本书中，你将了解使用Python和scikit-learn库创建丰富的机器学习应用程序所需的步骤。向你介绍机器学习的基本概念和用法，然后再介绍流行的机器学习算法的优缺点。然后，你还将了解交叉验证和网格搜索；管道的概念；如何将前面各章的方法应用到文本数据上，以及介绍了一些文本特有的处理方法。总之，本书将提供能够帮助你提高数据科学技能的一切建议。

11、《流畅的Python》

本书将帮助你学习如何使用该语言最被忽视但最好的特性来编写有效的Python代码。作者将带你了解该语言的特性和库，并帮助你使代码更短、更快和可读。

本书涵盖了各种概念，包括python数据模型、数据结构、把函数视作对象、面向对象习惯用法、控制流程和元编程。通过这本书，高级Python程序员将了解Python 3以及如何精通该语言版本。

12、《Programming Python》

非常适合那些已经了解了Python编程的基本原理并准备学习如何使用它们来完成实际工作的程序员。这本书包含了关于Python的各种应用领域的深入教程，例如gui、Web和系统管理。本书还将讨论如何在数据库、文本处理、前端脚本层、网络等方面使用该语言。

这本书还介绍了一些常用的工具，语言语法，和编程技术等，还有许多示例，向你讲解正确的用法。这本书还深入探讨了这种语言作为软件开发工具的会遇到问题，并举例说明了几个具体的例子。

13、《Python 核心编程（第3版）》

《Python核心编程（第3版）》是经典畅销图书《Python核心编程（第二版）》的全新升级版本，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、Microsoft Office编程、扩展Python等内容。

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、云计算、高级Web服务。

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。

14、《Python源码剖析》

听书名就觉得非常牛B的一本书，这本书深度探索动态语言核心技术，如果你能完全掌握本书的内容，你就是业界最顶尖的 Python 选手了。

本书以 CPython 为研究对象，在 C 代码一级，深入细致地剖析了 Python 的实现。书中不仅包括了对大量 Python 内置对象的剖析，更将大量的篇幅用于对 Python 虚拟机及 Python 高级特性的剖析。

15、《Deep Learning with Python》

《Deep Learning with Python》由Keras之父、现任Google人工智能研究员的Franc?ois Chollet执笔，详尽展示了用Python、Keras、TensorFlow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。在学习完本书后，读者将了解深度学习、机器学习和神经网络的关键概念，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，学会解决现实世界中的深度学习问题。除此之外，本书还深刻剖析了当前的"人工智能热"，从理性的视角展望了深度学习在未来的可能性。

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