哇塞！最受欢迎的Python编程书籍！值得收藏

今天又带着好书推荐来啦，今天整理的这份Python书单，就涵盖了有史以来最受欢迎的编程书籍中的最热门+必读的书籍，建议你千万千万千万不能错过！！

本期Python书单包含了入门、进阶还有个行业的技能提升，因此无论你是新手、还是已经积累了一定的经验，这些通关秘籍，值得你一读！

入门

Python编程快速上手——让繁琐工作自动化

作者：【美】Al Sweigart（斯维加特）

译者：王海鹏

内容简介：

本书快速教读者掌握Python这一对初学者友好的语言。书中包含了很多实用的示例，供读者学习和联系。

通过本书，可以学会解决很多实际的任务和需求，包括在一个或多个文件中搜索文本模式、通过创建修改移动和重命名文件和文件夹来组织计算机、抓取数据和信息、更新Excel表格、自动发送邮件和文本消息、组织计算机执行周期性任务等等。

笨办法学Python 3

作者： [美] 泽德·A. 肖（Zed A. Shaw）

译者：王巍巍

内容简介：

本书是一本Python入门书籍，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。本书是基于Python3.6版本编写的。本书共包括52个习题。每一章的格式基本相同，以代码习题开始，按照说明编写代码，运行并检查结果，然后再做附加练习。

对于初学者想更轻松的学好Python开发技术，Python爬虫，Python大数据分析,人工智能等技术，这里给大家分享一套系统教学资源，加一下我建的Python技术的学习裙；九三七六六七五零九，一起学习。群里有相关开发工具，学习教程，每天还有专业的老司机在线直播分享知识与技术答疑解惑！

Python数学编程

作者： [澳] 阿米特·萨哈（Amit Saha）

译者：许杨毅 ,刘旭华

内容简介：

本书将程序设计和数学巧妙地结合起来，从简单的项目开始，应用Python解决高中和大学低年级的数学问题，比如几何、概率、统计以及微积分等，为进一步学习更复杂的数学内容以及Python编程语言打下坚实的基础。本书也可作为Python初学者的入门读物，通过学习书中的示例程序和完成那些编程挑战，读者可以提高自己的编程能力和技巧。

数据结构（Python语言描述）

作者：【美】Kenneth A. Lambert（兰伯特）

译者：李军

内容简介：

本书面向计算机专业的学生、爱好者和从业人员，是Python编程语言的面向对象设计、数据结构方面的一本入门图书。

本书首先介绍了Python语言的基础知识和特性，然后结合各种数据结构，分别用Python进行了剖析和实现。本书涉及到多态和继承等主题，以及集合接口的多种实现，空间和时间代价的分析，以及各种不同的集合的实现等等。每章最后，还给出了练习，帮助读者巩固和思考。

Python算法详解

作者：张玲玲

编辑：张涛

内容简介：

全书共13章，基于Python分别讲解了算法是程序的灵魂，数据结构，常用的算法思想，线性表、队列和栈，树，图，查找算法，内部排序算法，经典的数据结构问题，解决数学问题，经典算法问题，解决图像问题，游戏和算法等内容。全书内容以“技术解惑”贯穿全书，引领读者全面掌握算法的核心技术。

写给系统管理员的Python脚本编程指南

作者： [印度]甘尼什 • 桑吉夫 • 奈克（Ganesh Sanjiv Naik）

译者：张成悟

内容简介：

本书是一本介绍Python编程的进阶图书，包含了大量关于Python脚本设计的主题。本书共18章，首先带领读者快速复习Python基础知识，然后循序渐进地介绍了一些实用主题，包括Python脚本的调试和分析、编写单元测试、系统管理、处理文件和数据、文件归档以及文本处理等。然后介绍了网络编程、处理电子邮件、远程控制主机、创建图形用户界面、处理日志文件、编写网络爬虫、数据收集和可视化以及操作数据库等更加高阶的主题。

本书中每一知识点都结合可以运行的源码讲解，帮助读者更好地掌握Python脚本编程。本书要求读者具备Python的基础知识，非常适合对Python编程有基本了解并且有兴趣将编程技能扩展到命令行脚本和系统管理的读者阅读。

进阶

Python极客项目编程

作者：【美】Mahesh Venkitachalam

译者：王海鹏

内容简介：

本书结合了软件开发工程师的兴趣来教授Python编程实战。全书分为5个部分共14章，首先是基础知识，然后是模拟游戏，然后分别从图像、3D图形和硬件等入手，以不同类型的项目实践的方式，告诉读者如何将Python编程技能应用到实际的项目中。

本书充分考虑到读者的学习兴趣和习惯，案例使用价值很高，是一本真正能够帮助中级程序员快速上手使用Pyhton的实战指南。

Python核心编程（第3版）

作者：【美】Wesley Chun（卫斯理春）

译者：孙波翔 ,李斌 ,李晗

内容简介：

本书总共分为3部分。第1部分包括正则表达式、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部分包括文本处理以及一些其他内容。

Python Cookbook（第3版）中文版

作者：【美】David Beazley Brian K.Jones

译者：陈舸

内容简介：

本书介绍了Python应用在各个领域中的一些使用技巧和方法，其主题涵盖了数据结构和算法，字符串和文本，数字、日期和时间，迭代器和生成器，文件和I/O，数据编码与处理，函数，类与对象，元编程，模块和包，网络和Web编程，并发，实用脚本和系统管理，测试、调试以及异常，C语言扩展等。

笨办法学Python 3 进阶篇

作者： [美] 泽德·A. 肖（Zed A. Shaw）

译者：王巍巍

内容简介：

本书是《“笨办法”学Python 3》一书的进阶篇，《“笨办法”学Python 3》介绍了用Python 3编程的基础知识，而本书则通过52个精心设计的习题帮助读者超越基础，提升水平。

这52个习题大部分都结合实际演示，并配有附加挑战，每个习题都可以帮读者掌握一项关键的实践技能，包括使用文本编辑器管理复杂的项目、利用功能强大的数据结构、应用算法处理数据结构、掌握必要的文本分析和处理技术、使用SQL有效且合逻辑地建模存储数据，以及学习强大的命令行工具等。

本书旨在帮助读者从单纯地编写能运行的代码跨越到编写能解决实际问题的高质量Python代码，成为一名高阶的Python程序员。本书适合所有已经开始使用Python的技术人员，包括初级开发人员和已经升级到Python 3.6版本以上的经验丰富的Python程序员。

Python高性能编程

作者：【美】戈雷利克（Micha Gorelick）欧日沃尔德（Ian Ozsvald）

译者：胡世杰 ,徐旭彬

内容简介：

本书针对有一定基础的Python程序员，将指导读者实现代码优化的各种方法。读者将学习如何使用智能的算法，以及使用各种相关的技术，例如numpy、cython、cpython等，以及各种多线程和多节点策略。市面上一致缺乏学习用Pyhton完成高度计算性任务的教程，而本书正是这方面不可多得的一本好书。

安全技术

Python密码学编程(第2版）

作者：【美】Al Sweigart（斯维加特）

译者：郑新芳 ,赵怡翾

内容简介：

自互联网面世以来，网络安全一直是人们所重视的问题。从20世纪中叶开始，流传千百年的密码算法纷纷被投入到了网络安全的应用中；随后，在20世纪70年代，与古典密码完全不同的密码体制——公钥密码算法横空出世，密码学的发展完成了一次飞跃。Python诞生于20世纪90年代，它是一种面向对象语言特点与解释型语言特点相结合的高级程序设计语言，已经得到了大规模应用。

本书将Python语言与密码学结合起来，从简单的古典密码算法开始，一直到公钥密码算法，进行了简洁而细致的说明与解读。每一种密码算法的讲解包括原理部分、实现部分和破解部分（公钥算法不包括破解部分），其中后两者附有详细的Python代码，注释简洁明了，可读性极高。每章的末尾还提供了一些习题，帮助读者巩固所学知识并进行深入理解。本书适合任何想要学习Python编程并对密码学抱有兴趣的读者。本书对Python编程的基础要求不高，初学者可以放心地阅读本书。相信本书一定能够为读者带来绝佳的阅读体验。

金融科技

基于Python的金融分析与风险管理

作者：斯文

编辑：胡俊英

内容简介：

本书聚焦于Python在金融分析与风险管理的应用，全书分为入门篇、基础篇和提高篇共12章。在入门篇中，对Python做了介绍并结合金融演示了Python的基本操作；在基础篇中，结合金融场景讲解NumPy、Pandas、SciPy等Python模块的具体运用；在提升篇中，详细讨论运用Python分析利率、债券、股票、期货、期权以及风险价值等内容。

Python金融大数据分析第2版

作者： [德]伊夫·希尔皮斯科（Yves Hilpisch）

译者：姚军

内容简介：

《Python金融大数据分析第2版》分为5部分，共21章。第1部分介绍了Python在金融学中的应用，其内容涵盖了Python用于金融行业的原因、Python的基础架构和工具，以及Python在计量金融学中的一些具体入门实例；

第2部分介绍了Python的基础知识以及Python中非常有名的库NumPy和pandas工具集，还介绍了面向对象编程；第3部分介绍金融数据科学的相关基本技术和方法，包括数据可视化、输入/输出操作和数学中与金融相关的知识等；

第4部分介绍Python在算法交易上的应用，重点介绍常见算法，包括机器学习、深度神经网络等人工智能相关算法；第5部分讲解基于蒙特卡洛模拟开发期权及衍生品定价的应用，其内容涵盖了估值框架的介绍、金融模型的模拟、衍生品的估值、投资组合的估值等知识。

《Python金融大数据分析第2版》本书适合对使用Python进行大数据分析、处理感兴趣的金融行业开发人员阅读。

Python金融实战案例精粹

作者：斯文

编辑：胡俊英

内容简介：

随着金融科技时代的到来，Python在金融领域的影响力已经有目共睹。掌握Python在金融实务中的应用，已经成为金融科技达人们必备的技能之一。

本书作为《基于Python的金融分析与风险管理》一书的配套案例集，整合了源于现实金融市场和日常实务工作的88个原创案例，涉及308项编程任务，包括超过6000行的Python代码。

本书囊括了丰富多样的金融场景，涵盖利率、汇率、债券、股票、基金、远期、股指期货、外汇期货、国债期货、股票期权、商品期权等金融产品，还涉及商业银行、证券公司、期货公司、保险公司、信托公司、资产管理公司、基金管理公司、金融控股公司等各类型的金融机构，既介绍了包括我国在内的新兴市场，又介绍了欧美成熟的金融市场，囊括金融实务中可能涉及Python编程的各种场景。

本书着眼于一系列从业者可能涉及的金融实务案例，并结合Python编程给出了高效的解决方案。通过阅读本书，读者能够全方位地了解金融市场的运作，深刻洞察各类职务背后的工作技巧。

Python期货量化交易实战

作者：酆士昌 ,刘承彦

译者：席松鹤

内容简介：

如今，要想在企业和投资金融领域保持竞争力，只是精通电子表格和计算器已经远远不够，传统工具和数据集已经无法满足我们的需要。本书将用Python编程来解决期货量化交易的问题，并通过110多个技巧介绍实际的解决方案。

本书基于台湾期货交易所的案例进行讲解，从数据分析的角度切入，以技巧的形式深入数据背后，让读者从基本的期货交易规则开始，了解相关的技术指标，并能够熟练使用Python编程走上量化交易之路。本书既适合期货领域的从业人员学习，也适合想进入金融领域的程序员参考。

人工智能

Python自然语言处理

作者：【美】Steven Bird Ewan Klein Edward Loper

译者：陈涛 ,张旭 ,崔杨 ,刘海平

内容简介：

本书提供了非常易学的自然语言处理入门介绍，该领域涵盖从文本和电子邮件预测过滤，到自动总结和翻译等多种语言处理技术。你将学会编写 Python程序处理大量非结构化文本，并将理解用于分析书面通信内容和结构的主要算法。

Python 3破冰人工智能：从入门到实战

作者：黄海涛

编辑：张爽

内容简介：

本书主要包含两部分，第一部分为基础部分（以数学建模历年赛题形式了解相关算法，同时将讲解相关AI模块下的Python常用包），第二部分为实战部分，对常用算法进行基本原理简介，并构建实战案例，同时包含自然语言处理的案例以及TensorFlow案例。

数据科学

Python统计分析

作者： [奥地利]托马斯·哈斯尔万特(Thomas Haslwanter)

译者：李锐

内容简介：

本书以基础的统计学知识和假设检验为重点，简明扼要地讲述了Python在数据分析、可视化和统计建模中的应用。主要包括Python的简单介绍、研究设计、数据管理、概率分布、不同数据类型的假设检验、广义线性模型、生存分析和贝叶斯统计学等从入门到高级的内容。

本书利用Python这门开源语言，不仅在直观上对数据分析和统计检验提供了很好的理解，而且在相关数学公式的讲解上也能够做到深入浅出。本书的可操作性很强，配套提供相关的代码和数据，读者可以依照书中所讲，复现和加深对相关知识的理解。

本书适合对统计学和Python有兴趣的读者，特别是在实验学科中需要利用Python的强大功能来进行数据处理和统计分析的学生和研究人员。

贝叶斯思维：统计建模的Python学习法

作者：【美】Allen B. Downey

译者：许杨毅

内容简介：

贝叶斯统计学方法正变得日益重要和日益普及。但是市场上适合初学者的资源很少。本书基于作者在大学讲授的课程，可以帮助读者获得一个良好的开端，诸如利用Python编程，处理统计学中的估值，预测，决策分析，假设检验等问题。书中包含掷骰子等简单的例子，也有解决现实问题的实际算例。

网络爬虫

精通Python爬虫框架Scrapy

作者：【美】迪米特里奥斯考奇斯-劳卡斯（Dimitrios Kouzis-Loukas）

译者：李斌

内容简介：

本书是掌握Scrapy开源爬虫框架的学习指南，先讲解了Scrapy框架的基础，然后讲解了使用Python和第三方API从任何源抽取数据、处理数据以及根据需求来呈现数据的方法。接下来有讲解了将爬取的数据存入数据库中的流程、搜索引擎的相关知识，以及使用Spark Streaming进行实时分析的方法。

用Python写网络爬虫（第2版）

作者： [德]凯瑟琳雅姆尔（Katharine Jarmul）、[澳]理查德劳森（Richard Lawson）

译者：李斌

内容简介：

本书包括网络爬虫的定义以及如何爬取网站，如何使用几种库从网页中抽取数据，如何通过缓存结果避免重复下载的问题，如何通过并行下载来加速数据抓取，如何利用不同的方式从动态网站中抽取数据，如何使用叔叔及导航等表达进行搜索和登录，如何访问被验证码图像保护的数据，如何使用Scrapy爬虫框架进行快速的并行抓取，以及使用Portia的Web界面构建网路爬虫。

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