本文来源于：程序员书库（ID：OpenSourceTop）编译

书单来自：https://medium.com/@shvetsovdm/essential-books-that-every-programmer-should-read-a61565095781

读书，囤书，看看顶级程序员都在读哪些书。读过其中不少的书籍，都不愧为经典之作。

众所周知Robert C. Martin，也就是Bob叔是一大名鼎鼎软件工程师、作家、讲师等，其《代码整洁之道》相信许多程序员都拜读过。

罗伯特 C. 马丁

【英】设计模式和敏捷开发先驱，敏捷联盟首任主席

C++ Report前主编，被后辈程序员尊称为“Bob大叔”。20世纪7 0年代初成为职业程序员，后创办Object Mentor公司并任总裁。Martin还是一名多产的作家，至今已发表数百篇文章、论文和博客文章。

《代码整洁之道》

《代码整洁之道:程序员的职业素养》

那么，他会推荐什么书呢：

• 《设计模式》 豆瓣评分9.1

• 《计算机程序的构造和解释》 豆瓣评分 9.5

• 《计算机程序设计艺术》 豆瓣评分 9.5

• 《图灵的秘密》 豆瓣评分8.8

• 《重构 第2版》 豆瓣评分 9.2

• 《解析极限编程》豆瓣评分 8.2

• 《Redshirts》 豆瓣评分 8.4

• 《”Bobiverse“三部曲》

Jeff Atwood，Stack Overflow和Discourse的联合创始人，他也分享了一些推荐给开发者的阅读清单：

• 《代码大全（第2版）》 豆瓣评分 9.3

• 《人月神话》 豆瓣评分 9.0

• 《点石成金 : 访客至上的Web和移动可用性设计秘笈》 豆瓣评分 8.2

• 《快速软件开发》 豆瓣评分 8.5

• 《人件》 豆瓣评分 8.2

• 《设计心理学》 豆瓣评分 8.2

• 《About Face 4: 交互设计精髓》 豆瓣评分 8.6

• 《软件创新之路》 豆瓣评分 8.5

• 《编程珠玑》 豆瓣评分 9.1

• 《程序员修炼之道》 豆瓣评分 8.8

• 《Web可用性设计》 豆瓣评分 7.8

• 《正则表达式经典实例》 豆瓣评分 7.0

• 《The Visual Display of Quantitative Information》 豆瓣评分 9.1

• 《Visual Explanations》 豆瓣评分 8.6

• 《Envisioning Information》 豆瓣评分9 9.0

• 《Beautiful Evidence》 豆瓣评分 8.8

• 《软件研发之道》 豆瓣评分 8.2

David Heinemeier Hansson，又名DHH, Ruby on Rails的创建者，Basecamp的创始人兼CTO，作家和演说家，分享了对他来说最重要的5本书：

• 《Smalltalk Best Practice Patterns》

• 《重构》 豆瓣评分 9.2

• 《企业应用架构模式》 豆瓣评分 8.3

• 《领域驱动设计》 豆瓣评分 8.1

• 《你的灯亮着吗?》 豆瓣评分 8.1

• 《风格的要素》 豆瓣评分 8.2

• 《写作法宝》 豆瓣评分 8.5

这份书单里，有没有你最喜欢的书呢？如果没有，留言告诉我们对你影响最大的书籍有哪些？

书名：《重构：改善既有代码的设计（第2版）》

作者：[美] 马丁·福勒（Martin Fowler）

译者：熊节  林从羽

• 重构20年，世界软件开发大师MartinFowler的不朽经典

• 生动阐述重构原理和具体做法，

• 普通程序员进阶到编程高手的修炼秘笈和代码整洁之道

这本备受关注的第2 版在第1 版的基础上做了全面修订，反映了编程领域业已发生的许多变化。第2 版中介绍的重构列表更加内聚，并用JavaScript 语言重写了代码范例。此外，第2 版中还新增了与函数式编程相关的重构范例，旨在教会读者如何在没有类的环境下开展重构。

书名：《代码整洁之道：程序员的职业素养》

作者：[美] 罗伯特·C.马丁（Robert C.Martin）

译者：余晟  章显洲

• 代码整洁之道Clean Code姐妹篇

• 编程大师40余年心得体会 阐释软件工艺中的原理、技术、工具和实践

• 助力专业软件开发人员具备令人敬佩的职业素养

软件开发大师Robert C. Martin在书中介绍了真实软件技艺中的各项原则、技术、工具和实践，展示了怎么以自豪、自尊和自信的心态进行软件开发，怎么取得卓越表现和丰硕成果，怎么做到有效沟通和确切估算，怎么以坦诚的心态面对困难，并引导读者认识到专业程序员肩负的责任重大，阐述了什么才是程序员的职业素养。

书名：《软技能：代码之外的生存指南》

作者：[美] 约翰 Z.森梅兹（John Z.Sonmez）

译者：王小刚

软件行业泰斗级人物Martin和软件架构师Hanselman作序推荐

• 凸显技术中人的因素 讲解软件专业的所有软技能

• John是软件开发人员的人生导师

这是一本真正从“人”（而非技术也非管理）的角度关注软件开发人员自身发展的书。书中论述的内容既涉及生活习惯，又包括思维方式，凸显技术中“人”的因素，全面讲解软件行业从业人员所需知道的所有“软技能”。

本书共分为职业篇、自我营销篇、学习篇、生产力篇、理财篇、健身篇、精神篇等七篇，概括了软件行业从业人员所需的“软技能”。通过阅读本书，软件工程人员、编程人员和其他技术人员能够积极思考自己的职业生涯，丰富自己的生活，让自己更接近成功。

书名：《代码整洁之道》

作者：[美] Robert C. Martin

译者：韩磊

• 捷软件开发系列作者

• 软件工程大师经典力作

• 互联网产品与运营专家韩磊献译

《代码整洁之道》提出一种观念：代码质量与其整洁度成正比。干净的代码，既在质量上较为可靠，也为后期维护、升级奠定了良好基础。作为编程领域的佼佼者，《代码整洁之道》作者给出了一系列行之有效的整洁代码操作实践。这些实践在《代码整洁之道》中体现为一条条规则(或称“启示”)，并辅以来自现实项目的正、反两面的范例。只要遵循这些规则，就能编写出干净的代码，从而有效提升代码质量。

书名：《编程珠玑（第2版•修订版）》

作者：[美] 乔恩·本特利（Jon Bentley）

译者：黄倩　钱丽艳

• 20余年畅销不衰计算机科学的不朽经典

• 伟大的计算机科学著作之一

• 程序员推选的心爱计算机图书

• 讲解如何正确选择和高效地实现算法 基于C和C++语言编写

《编程珠玑（第2版·修订版）》是计算机科学方面的经典名著。书的内容围绕程序设计人员面对的一系列实际问题展开。作者JonBentley以其独有的洞察力和创造力，引导读者理解这些问题并学会解决方法，而这些正是程序员实际编程生涯中至关重要的。本书的特色是通过一些精心设计的有趣而又颇具指导意义的程序，对实用程序设计技巧及基本设计原则进行了透彻而睿智的描述，为复杂的编程问题提供了清晰而完备的解决思路。《编程珠玑（第2版·修订版）》对各个层次的程序员都具有很高的阅读价值。

书名：《深度学习》

作者：【美】Ian Goodfellow（伊恩·古德费洛）, 【加】Yoshua Bengio（约书亚·本吉奥）, 【加】Aaron Courville（亚伦·库维尔）

译者：赵申剑  黎彧君 李凯 符天凡

• AI圣经，deeplearning中文版，2018年图灵奖获奖者作品，业内人称“花书”

• 人工智能机器学习深度学习领域奠基性经典畅销书

本书囊括了数学及相关概念的背景知识，包括线性代数、概率论、信息论、数值优化以及机器学习中的相关内容。同时，它还介绍了工业界中实践者用到的深度学习技术，包括深度前馈网络、正则化、优化算法、卷积网络、序列建模和实践方法等，并且调研了诸如自然语言处理、语音识别、计算机视觉、在线推荐系统、生物信息学以及视频游戏方面的应用。最后，本书还提供了一些研究方向，涵盖的理论主题包括线性因子模型、自编码器、表示学习、结构化概率模型、蒙特卡罗方法、配分函数、近似推断以及深度生成模型。

书名：《人工智能（第2版）》

作者：[美] 史蒂芬·卢奇（Stephen Lucci），丹尼·科佩克（Danny Kopec）

译者：林赐

• 人工智能百科全书

• 易于上手的人工智能自学指南

• 涵盖机器学习 深度学习 自然语言处理 神经网络 计算机博弈等各种知识 图文详细 讲解细致 配备丰富的教学资源和学习素材

美国经典教材，在美亚上，被评价为自Russell & Norvig的《人工智能：一种现代方法》之后更好的教材，更加适合本科生使用。

本书是作者结合多年教学经验、精心撰写的一本人工智能教科书，堪称“人工智能的百科全书”。全书涵盖了人工智能简史、搜索方法、知情搜索、博弈中的搜索、人工智能中的逻辑、知识表示、产生式系统、专家系统、机器学习和神经网络、遗传算法、自然语言处理、自动规划、机器人技术、高级计算机博弈、人工智能的历史和未来等主题。

本书提供了丰富的教学配套资源，适合作为高等院校人工智能相关专业的教材，也适合对人工智能相关领域感兴趣的读者阅读和参考。

书名：《Python 神经网络编程》

作者：[英]塔里克·拉希德（Tariq Rashid）

译者：林赐

• 人工智能深度学习机器学习领域又一重磅力作

• 自己动手用Python编写神经网络

• 美亚排名前茅荣获众多好评 全彩印刷 图表丰富

本书将带领您进行一场妙趣横生却又有条不紊的旅行——从一个非常简单的想法开始，逐步理解神经网络的工作机制。您无需任何超出中学范围的数学知识，并且本书还给出易于理解的微积分简介。本书的目标是让尽可能多的普通读者理解神经网络。读者将学习使用Python开发自己的神经网络，训练它识别手写数字，甚至可以与专业的神经网络相媲美。