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Python 技术书籍推荐,内附11个入门建议!

时间:2023-11-02 10:55:57  来源:程序员不二  作者:

近几年,Python/ target=_blank class=infotextkey>Python 持续火爆,越来越多的人开始入门学习 Python。Real Python 作为最受好评的 Python 学习网站,拥有超百万的浏览量,以下是 Real Python 的开发者给 Python 初学者的 11 个入门建议,力求帮助大家更好地入门学习,如果你正在学习 Python,不妨来参考一下:

1. 每日编程:学一门语言,贵在坚持,每日编程 25 分钟,形成肌肉记忆,以此作为起点。

2. 写出来:作为新程序员,你可能会想知道是否应该做笔记。事实上,手作笔记对长期记忆最有益处。对于那些努力成为全职开发的人来说,这将会特别有益,因为许多面试将涉及在白板上编写代码。手写,可以帮助你在敲代码之前规划你的代码。如果你写出你需要的函数和类,以及它们如何交互,可以为你节省很多时间。

3. 去互动:无论你是第一次学习基本的 Python 数据结构(字符串、列表、字典等),还是调试应用程序,交互式 Python shell 都将是你最好的学习工具之一。

4. 休息一下:当你在学习时,重要的是如何吸收这些概念。番茄工作法被广泛使用,可以提供帮助:工作 25 分钟,可以休息一下,然后重复这个过程。休息对于进行有效的学习至关重要,尤其是当你吸收大量新信息时。调试时,中断尤其重要。如果你遇到错误并且无法完全弄清楚出了什么问题,可以离开电脑,稍微休息一下。

5. 成为漏洞”赏金猎人“:一旦开始编写复杂的程序,你就不可避免地会在代码中遇到错误。它发生在我们所有人身上!不要让错误影响你的热情。相反,自豪地拥抱这些时刻,把自己想象成一个漏洞赏金猎人。调试时,重要的是要有一个方法论来帮助你找到出现问题的地方。按照执行顺序浏览代码并确保每个部分都能正常工作,这是执行此操作的好方法。

6. 与正在学习的人在一起:虽然编程看起来像是一项单独的活动,但实际上当你们一起工作时,它的效果最好。当你学习用 Python 编程时,与正在学习的其他人在一起是非常重要的。可以相互分享在此过程中学到的提示和技巧。如果你不认识任何人,也不要担心。可以加入网上的 Python 社区,与同行在线交流。

7. 教学:据说学习某物的最好方法是教它。当你在学习 Python 时,情况确实如此。有很多方法可以做到这一点:与其他 Python 爱好者一起写白板、写博客文章解释新学到的概念、录制视频来解释你学到的东西,或者只是在电脑上自言自语。这些策略中的每一个都将巩固你的理解,并暴露你在理解中的任何差距。

8. 结对计划:结对编程是一种技术,涉及两个开发人员在一个工作站上完成任务。它不仅让你有机会让别人审查你的代码,还可以看到其他人是如何思考问题的。接触多种想法和思维方式将帮助你在自己编码时解决问题。

9. 提出“好”问题:人们总是说没有坏问题,但是当涉及到编程时,有可能提出一个糟糕的问题。当你向他人寻求帮助时,最好按照以下首字母缩略词提出好问题:

G:提供你正尝试做的事情的背景,清楚地描述问题。

O:概述你已经尝试过的解决问题的方法。

O:对问题可能是什么,提供你最好的猜测。这让帮助你的人不仅知道你在想什么,还知道你自己做了哪些思考。

D:演示正在发生的事情。包括代码、回溯错误消息以及导致错误的执行步骤的说明。

好的问题可以节省很多时间。作为初学者,充分思考后,提出问题,通过不断交流练习你的思维过程,也让帮助你的人更乐意帮忙。

10. 构建一些东西,任何东西:对于初学者来说,有许多小练习可以真正帮助你对 Python 充满信心,并发展肌肉记忆。一旦你牢牢掌握了基本的数据结构(字符串、列表、字典、集合)、面向对象编程和编写类,就该开始构建了!你构建什么并不像你如何构建它那么重要。建筑之旅确实会教给你更多的东西,并在解决问题的过程中提高解决问题的能力。以下是一些帮助你入门的想法:

  • 猜数字游戏
  • 简单的计算器应用程序
  • 掷骰子模拟器

11. 为开源做出贡献:在开源模型中,软件源代码是公开的,任何人都可以协作。有许多 Python 库是开源项目并接受贡献。此外,许多公司发布开源项目。这意味着你可以使用这些公司工程师编写和生成的代码。为开源 Python 项目做出贡献是创建极有价值学习体验的好方法。还可以练习与其他开发人员沟通。

以上这 11 条建议,希望能给入门 Python 的你带去全新的灵感,让 Python 的学习不再困难。呐!下面好学编程整理的这份书单几乎涵盖图灵 Python 各个方面的口碑好书,不管你在 Python 的哪个学习阶段,这些书总能帮到你。

01 初级程序员

想开启 Python 编程之旅,蟒蛇书必不可少。《Python入门教程》帮你充分实践,检验所学。《Python语言及其应用(第2版)》让你更好地初步应用 Python。

Python 技术书籍推荐,内附11个入门建议!

《 Python编程:从入门到实践 》(第3版)

[美]埃里克·马瑟斯 | 著

袁国忠 | 译

Python 入门圣经,影响全球超过 250 万读者,长居 Amazon、京东等网店编程类图书榜首,真正零基础,附赠随书代码+配套视频讲解+速查手册,自学无压力。全书分两部分:第一部分介绍用 Python 编程所必须了解的基本概念,包括强大的 Python 库和工具,以及列表、字典、if 语句、类、文件与异常、代码测试等内容;第二部分将理论付诸实践,讲解如何开发三个项目,包括简单的 2D 游戏、利用数据生成交互式的信息图以及创建和定制简单的Web应用,并帮助读者解决常见编程问题和困惑。

Python 技术书籍推荐,内附11个入门建议!

《Python入门教程》戴维·阿莫斯,达恩·巴德尔 | 等著

冯黎 | 译

Talk Python 创始人 Michael Kennedy 作序推荐,亚马逊最受欢迎 Python 图书 Top 10 本书由 Real Python 团队倾力编写,内容兼容 Python 3.9 版本。全书可分为两大部分,共 18 章。前半部分透彻地讲解现代 Python 编程的所有核心知识,后半部分带领你用Python构建实际的应用程序和脚本,解决有趣的现实问题。44 个巩固练习 × 17 个在线交互式 Python 测验 × 19 个项目挑战,轻松入门。

Python 技术书籍推荐,内附11个入门建议!

《Python语言及其应用(第2版)》[美]比尔·卢巴诺维奇 | 著

门佳 | 译

易于理解和有趣的阅读,这个更新版本的 Python 内容非常适合初级程序员以及该语言的新手。作者 Bill Lubanovic 将带您从基础知识到更复杂和多样化的主题,将教程与食谱风格的代码配方相结合,以解释 Python 3 中的概念。章末练习可帮助您练习所学知识。您将获得该语言的坚实基础,包括测试、调试、代码重用和其他开发技巧的最佳实践。本书还向您展示了如何使用各种 Python 工具和开源包将 Python 用于商业,科学和艺术中的应用程序。

02 中高级程序员

中高级程序员必备经典,《流畅的Python(第2版)》让你写出流畅、简洁的代码。《Python工匠》带你领略大厂实战。

Python 技术书籍推荐,内附11个入门建议!

《 流畅的Python(第2版) 》

[巴西]卢西亚诺·拉马略 | 著

安道 | 译

本书是 Python 领域备受推崇的经典作品,致力于帮助 Python 开发人员挖掘这门语言及相关程序库的优秀特性,写出简洁、流畅、易读、易维护,并且地道的 Python 代码。

本书着重讲解 Python 语言所独有的功能,助你成功进阶为 Python 高手。第 2 版与时俱进,教你跳出旧有经验,探索并运用地道的 Python 3 功能。第 2 版分为五部分内容:数据结构、函数即对象、类和协议、控制流、元编程。每一部分都精彩纷呈,通过丰富的示例和细致的讲解,教你充分利用 Python 特性,写出高效且现代的 Python 3 代码。

Python 技术书籍推荐,内附11个入门建议!

《 Python工匠:案例、技巧与工程实践 》

朱雷(@piglei)| 著

本书基于“Python工匠”系列,豆瓣评分 9.2 分,作者融入互联网大厂工程实践经验,聚焦真实项目中高频使用的 Python 编程核心知识点。

本书共计 13 章,分为五大部分:变量与基础类型、语法结构、函数与装饰器、面向对象编程、总结与延伸,涵盖 Python 编程的方方面面。

03 专题图书

想使用 Python 掌握特定的应用程序或主题吗?查看以下主题中最好的 Python 书籍。涉及的主题有算法、人工智能、机器学习、深度学习、神经网络、数学、爬虫等。

Python 技术书籍推荐,内附11个入门建议!

《 算法图解 》

[美] 巴尔加瓦 | 著

袁国忠 | 译

最简单易懂的算法教程,像读小说一样轻松。本书长居 Amazon 算法类畅销榜前列,400 多个示意图,基于 Python 代码示例,详细介绍算法执行过程,展示不同算法在性能方面的优缺点。这本绝对是新手入门算法的必备图书。

Python 技术书籍推荐,内附11个入门建议!

《Python数据结构与算法分析(第3版)》布拉德利·N. 米勒,戴维·L. 拉努姆 等 | 著

吕能,刁寿钧 | 译

作为用 Python 描述数据结构与算法的开山之作,这本书是经典的计算机教材,被华盛顿大学、北京大学等多家高校采用。向读者透彻讲解在 Python 环境下,如何通过一系列存储机制高效地实现各类算法。

内容对初学者友好,开篇介绍了基于大 O 计法的算法分析,并通篇运用,使用 Python 3 讲解,语法干净。深入浅出,理论扎实,案例丰富。每章还配有练习题,方便巩固学习。

Python 技术书籍推荐,内附11个入门建议!

《机器学习实战》Peter Harrington | 著

李锐 李鹏 曲亚东 王斌 | 译

最畅销机器学习图书,介绍并实现机器学习的主流算法,面向日常任务的高效实战内容。全书通过精心编排的实例,切入日常工作任务,摒弃学术化语言,利用高效的可复用 Python 代码来阐释如何处理统计数据,进行数据分析及可视化。通过各种实例,读者可从中学会机器学习的核心算法,并能将其运用于一些策略性任务中,如分类、预测、推荐。另外,还可用它们来实现一些更高级的功能,如汇总和简化等。

Python 技术书籍推荐,内附11个入门建议!

《Python机器学习基础教程》Andreas C. Müller Sarah Guido | 著张亮(hysic)| 译

scikit-learn 库维护者和核心贡献者作品。本书主要内容包括:机器学习的基本概念及其应用;实践中最常用的机器学习算法以及这些算法的优缺点;在机器学习中待处理数据的呈现方式的重要性,以及应重点关注数据的哪些方面;模型评估和调参的高级方法,重点讲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,还介绍了一些文本特有的处理方法。

Python 技术书籍推荐,内附11个入门建议!

《深度学习入门:基于Python的理论与实现》

斋藤康毅 | 著

陆宇杰 | 译

本书是深度学习真正意义上的入门书,深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用 Python3,尽量不依赖外部库或工具,从基本的数学知识出发,带领读者从零创建一个经典的深度学习网络,使读者在此过程中逐步理解深度学习。

Python 技术书籍推荐,内附11个入门建议!

《深入浅出神经网络与深度学习》迈克尔·尼尔森 | 著朱小虎 | 译

知名计算机科学家 Michael Nielsen 作品,哈工大研究生课程参考书,李航、马少平等多位业内专家推荐。

本书深入讲解神经网络和深度学习技术,侧重于阐释深度学习的核心概念。作者以技术原理为导向,辅以贯穿全书的 MNIST 手写数字识别项目示例,介绍神经网络架构、反向传播算法、过拟合解决方案、卷积神经网络等内容,以及如何利用这些知识改进深度学习项目。学完本书,读者将能够通过编写 Python 代码来解决复杂的模式识别问题。

Python 技术书籍推荐,内附11个入门建议!

《自然语言处理入门》

何晗 著

JAVA 与 Python 双实现,零起点上手自然语言处理。本书汇集作者多年经验,从基本概念出发,逐步介绍中文分词、词性标注、命名实体识别、信 息抽取、文本聚类、文本分类、句法分析这几个热门问题的算法原理与工程实现。书中通过对多种算法的讲解,比较了它们的优缺点和适用场景,同时详细演示生产级成熟代码,助你真正将自然语言处理应用在生产环境中。

Python 技术书籍推荐,内附11个入门建议!

《Python网络爬虫开发实战(第 2 版)》

崔庆才 | 著

Python 之父 Guido van Rossum 推荐的爬虫入门书,第 1 版销量近 100000 册。本书介绍了如何利用 Python 3 开发网络爬虫。本书为第 2 版,相比于第 1 版,为每个知识点的实战项目配备了针对性的练习平台,避免了案例过期的问题。

另外,主要增加了异步爬虫、JavaScript 逆向、App 逆向、页面智能解析、深度学习识别验证码、Kube.NETes 运维及部署等知识点,同时也对各个爬虫知识点涉及的请求、存储、解析、测试等工具进行了丰富和更新。

04 刚接触 Python 的有经验的程序员

已经有其他语言编程经验的,推荐使用以下主题的图书,更好地使用 Python。

Python 技术书籍推荐,内附11个入门建议!

《 数据科学入门(第2版) 》

[美]乔尔·格鲁斯 | 著

岳冰 高蓉 韩波 | 译

全能数据科学家成长指南,长居亚马逊机器学习热销榜,数据科学关键能力矩阵全覆盖。新版基于 Python 3.6,从零开始讲解数据科学工作,讲述数据科学工作所需的技能与诀窍,并带领读者熟悉数据科学的核心知识:数学与统计学。

作者借助大量具有现实意义的实例详细展示了什么是数据科学,介绍了从事数据科学工作需要用到的库,如 NumPy、scikit-learn、pandas 等,还在每章末尾推荐了很多学习资源,帮助你进一步巩固本书所学。新版还新增了关于深度学习、统计学和自然语言处理等主题。

Python 技术书籍推荐,内附11个入门建议!

Excel+Python:飞速搞定数据分析与处理》[瑞士]费利克斯•朱姆斯坦|著冯黎|译

流行 Python 库 xlwings 创始人亲授,教你让 Excel 快得飞起来。办公人士零压力学 Python ,轻松突破 Excel 瓶颈,拓展解决问题思路。让你告别烦琐公式和 VBA 代码,将 Excel 任务自动化,实现效率飞跃。让 Excel 和 Python 珠联璧合,避免人为错误,精准完成数据处理。

Python 技术书籍推荐,内附11个入门建议!

《用Python学透线性代数和微积分》

保罗·奥兰德|著

百度KFive|译

以图文结合的方式帮助你用 Python 代码解决程序设计中的线性代数和微积分问题:

√ 向量几何和计算机图形

√ 矩阵和线性变换

√ 微积分的核心概念

√ 仿真和优化

√ 图像处理和音频处理

√ 用于回归和分类的机器学习算法

05 给孩子们读的 Python 书

孩子学习 Python 最好的图书,内容循序渐进,简单易学。同时也适合非计算机专业想了解 Python 的人。

Python 技术书籍推荐,内附11个入门建议!

《父与子的编程之旅:与小卡特一起学Python(第3版)》[美]沃伦·桑德;卡特·桑德 | 著

杨国其,苏金国,易郑超 | 译

原版 Amazon 最受欢迎的青少年编程图书,上到 8 岁,下到 88 岁,都可以阅读这本书!沃伦和卡特父子以亲切的笔调、通俗的语言,透彻、全面地介绍了使用Python语言进行计算机编程的世界。通过可爱的漫画、有趣的示例,生动地介绍了变量、循环、输入和输出、数据结构以及图形用户界面等基本的编程概念。相较第 2 版,第 3 版的示例使用 Python 3 而不是 Python 2,另外添加了关于网络的新内容。

Python 技术书籍推荐,内附11个入门建议!

《和孩子一起玩编程(第2版)》

胡宏彪 | 著

无需编程基础就能和孩子一起学编程的实用入门书,书后附带卡片,方便小朋友敲代码。畅销少儿编程图书升级版,书中共设计了 49 个问题场景,使用简单的程序解决这些问题,然后让孩子改动程序中的变量,解决类似的问题。与上一版相比,本书基于 Python 3,简化了环境的安装过程,新增了 8 个案例,比如关于海龟模块绘图案例、关于用户图形界面的案例、关于计算机网络的案例以及关于人工智能的案例等。

以上就是本次分享的全部内容,想学习更多编程技巧,欢迎持续关注好学编程!



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