1、我给你整理一套 2018 完整的 Python 学习书籍，请你收下【菜鸟学 Python】我给你整理一套 2018 完整的 Python学习书籍，请你收下】http:/ AlphaGo 都在使用的 Python 语言，是最接近 AI 的编程语言。教育部考试中心近日发布了“关于全国计算机等级（NCRE）体系调整”的通知，决定自 2018 年 3 月起，在全国计算机二级考试中加入了“Python 语言程序设计”科目。9 个月前，浙江省信息技术课程改革方案已经出台，Python 确定进入浙江省信息技术教材，从 2018 年起浙江省信息技术教材编程语言将会从 vb 更换为 Python。小学生都开始学
2、 Python了，天呐撸，学习 Python 看完这些准没错。安利一波书单Python 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）Python3 编程从入门到实践亚马逊畅销 Python 编程图书本书是一本面向实践的Python 编程实用指南。本书不仅介绍了 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。本书的第一部分介绍了基本 Python 编程概念，第二部分介绍了一些不同的任务，通过编写 Python 程序，可以让计算机自动完成它们。第二部分的每一章都有一些项目程序，供读者学习。每章的末尾还提供了一些习题
3、和深入的实践项目，帮助读者巩固所学的知识，附录部分提供了所有习题的解答。“笨 办 法”学 Python（第 3 版）作者： 【美】Zed A. Shaw“ 笨办法”学 Python(第 3 版)是一本 Python 入门书籍，适合对计算机了解不多，没有学过编程，但对编程感兴趣的读者学习使用。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。 “笨办法” 学Python(第 3 版)结构非常简单，共包括 52 个习题，其中 26个覆盖了输入/输出、变量和函数三个主题，另外 26 个覆盖了一些比较高级的话题，
4、如条件判断、循环、类和对象、代码测试及项目的实现等。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。 Python 编程初学者指南作者： 【美】Michael DawsonPython 编程初学者指南尝试 以轻松有趣的方式来帮助初学者掌握 Python 语言和编程技能。全书共 12 章，每一章都会用一个完整的游戏来演示其中的关键知识点，并通过编写好玩的小软件这种方式来学习编程，引发读者的兴趣，降低学习的难度。每章最后都会对该章的知识点进行小结，还会给出一些小练习让读者试试身手。作者很巧妙的将所有编程知识嵌入到了这些例子中，真正做到了寓教于乐。 数据结构
5、（Python 语言描述）作者： 【美】Kenneth A. Lambert（兰伯特）在计算机科学中，数据结构是一门进阶性课程，概念抽象，难度较大。Python 语言的语法简单，交互性强。用 Python来讲解数据结构等主题，比 C 语言等实现起来更为容易，更为清晰。本书第 1 章简单介绍了 Python 语言的基础知识和特性。第 2 章到第 4 章对抽象数据类型、数据结构、复杂度分析、数组和线性链表结构进行了详细介绍，第 5 章和第 6章重点介绍了面向对象设计的相关知识、第 5 章包括接口和实现之间的重点差异、多态以及信息隐藏等内容，第 6 章主要讲解继承的相关知识，第 7 章到第 9 章以
6、栈、队列和列表为代表，介绍了线性集合的相关知识。第 10 章介绍了各种树结构，第 11 章讲解了集和字典的相关内容，第 12 章介绍了图和图处理算法。每章最后，还给出了复习题和案例学习，帮助读者巩固和思考。像计算机科学家一样思考 Python作者： 【美】Allen B. Downey 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。全书贯穿的主体是如何思考、设计、开发的方法，而具体的编程语言，只是提供一个具体场景方便介绍的媒介。并不是一本介绍语言的书，而是一本介绍编程思想的书。和其他编程设计语言书籍不同，它不拘泥于语言细节，而是尝试从初学者的角度出发，用生动
7、的示例和丰富的练习来引导读者渐入佳境。Python 进阶 Python 高级编程（第 2 版）作者： 【波兰】Micha? Jaworski（贾沃斯基） , 【法】Tarek Ziad（莱德）本书基于Python 3.5 版本进行讲解，通过 13 章的内容，深度揭示了Python 编程的高级技巧。本书从 Python 语言及其社区的现状开始介绍，对 Python 语法、命名规则、Python 包的编写、部署代码、扩展程序开发、管理代码、文档编写、测试开发、代码优化、并发编程、设计模式等重要话题进行了全面系统化的讲解。本书适合想要进一步提高自身 Python 编程技能的读者阅读，也适合对 Pyt
8、hon 编程感兴趣的读者参考学习。全书结合典型且实用的开发案例，可以帮助读者创建高性能的、可靠且可维护的 Python 应用。 Python 高性能编程作者： 【美】 戈雷利克 （Micha Gorelick） , 欧日沃尔德（Ian Ozsvald）本书共有 12 章，围绕如何进行代码优化和加快实际应用的运行速度进行详细讲解。本书主要包含以下主题：计算机内部结构的背景知识、列表和元组、字典和集合、迭代器和生成器、矩阵和矢量计算、并发、集群和工作队列等。最后，通过一系列真实案例展现了在应用场景中需要注意的问题。本书适合初级和中级 Python 程序员、有一定 Python 语言基础想要得到进阶
9、和提高的读者阅读Python 极客项目编程作者： 【美】Mahesh VenkitachalamPython 是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。通过 Python编程，我们能够解决现实生活中的很多任务。本书通过 14 个有趣的项目，帮助和鼓励读者探索 Python 编程的世界。全书共 14 章，分别介绍了通过 Python 编程实现的一些有趣项目，包括解析 iTunes 播放列表、模拟人工生命、创建 ASCII 码艺术图、照片拼接、生成三维立体图、创建粒子模拟的烟花喷泉效果、实现立体光线投射算法，以及用 Python 结合Arduino 和树莓派等硬件的电子项目。本书并不
10、介绍 Python语言的基础知识，而是通过一系列不简单的项目，展示如何用 Python 来解决各种实际问题，以及如何使用一些流行的Python 库。 Python 核心编程（第 3 版）作者： 【美】Wesley Chun（卫斯理 春）本书是经典畅销图书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
11、服务器、CGI和 WSGI 相关的 Web 编程、Diango 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。本书适合具有一定经验的 Python开发人员阅读。Python 机器学习预测分析核心算法作者： 【美】Michael Bowles（鲍尔斯）在学习和研究机器学习的时候，面临令人眼花缭乱的算法，机器学习新手往往会不知所措。本书从算法和 Python 语言实现的角度，帮助读者认识机器学习。本书专注于两类核心的“算法族” ，即惩罚线性回归和集成方法，并通过代码实例来展示所讨论的算法的使用原则。全书共分为 7 章，详细讨论了预测模型
12、的两类核心算法、预测模型的构建、惩罚线性回归和集成方法的具体应用和实现。 Python 机器学习实践指南作者： 【美】Alexander T. Combs 机器学习是近年来渐趋热门的一个领域，同时 Python 语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一。本书结合了机器学习和 Python 语言两个热门的领域，通过利用两种核心的机器学习算法来将 Python 语言在数据分析方面的优势发挥到极致。全书共有 10 章。第 1 章讲解了Python 机器学习的生态系统，剩余 9 章介绍了众多与 机器学习相关的算法，包括各类分类算法、数据可视化技术、推荐引擎等，主要包括机器学习在公寓、机票、
13、IPO 市场、新闻源、内容推广、股票市场、图像、聊天机器人和推荐引擎等方面的应用。 精通 Python 自然语言处理作者： 【印度】Deepti Chopra , Nisheeth Joshi , Iti Mathur 自然 语言处理是计算语言学和人工智能之中与人机交互相关的领域之一。本书是学习自然语言处理的一本综合学习指南，介绍了如何用 Python实现各种 NLP 任务 ，以帮助读者创建基于真实生活应用的项目。全书共 10 章，分别涉及字符串操作、统计语言建模、形态学、词性标注、语法解析、语义分析、情感分析、信息检索、语篇分析和 NLP 系统评估等主题。本书适合熟悉 Python语言并对自
14、然语言处理开发有一定了解和兴趣的读者阅读参考。Python 数据科学指南作者： 【印度】Gopi Subramanian（萨伯拉曼尼安）60 多个实用的开发技巧，帮你探索 Python 及其强大的数据科学能力 Python 作为一种高级程序设计语言，凭借其简洁、易读及可扩展性日渐成为程序设计领域备受推崇的语言，并成为数据科学家的首选之一。本书详细介绍了 Python 在数据科学中的应用，包括数据探索、数据分析与挖掘、机器学习、大规模机器学习等主题。每一章都为读者提供了足够的数学知识和代码示例来理解不同深度的算法功能，帮助读者更好地掌握各个知识点。本书内容结构清晰，示例完整，无论是数据科学领域的
15、新手，还是经验丰富的数据科学家都将从中获益。 用 Python 写网络爬虫作者： 【澳】Richard Lawson （理查 德 劳森）本书讲解了如何使用 Python 来编写网络爬虫程序，内容包括网络爬虫简介，从页面中抓取数据的三种方法，提取缓存中的数据，使用多个线程和进程来进行并发抓取，如何抓取动态页面中的内容，与表单进行交互，处理页面中的验证码问题，以及使用 Scarpy 和 Portia 来进行数据抓取，并在最后使用本书介绍的数据抓取技术对几个真实的网站进行了抓取，旨在帮助读者活学活用书中介绍的技术。本书适合有一定 Python 编程经验，而且对爬虫技术感兴趣的读者阅读。 贝叶斯思维：
16、统计建模的 Python 学习法作者： 【美】Allen B. Downey 这本书帮助那些希望用数学工具解决实际问题的人们，仅有的要求可能就是懂一点概率知识和程序设计。而贝叶斯方法是一种常见的利用概率学知识去解决不确定性问题的数学方法，对于一个计算机专业的人士，应当熟悉其应用在诸如机器翻译，语音识别，垃圾邮件检测等常见的计算机问题领域。Python 自然语言处理作者： 【美】Steven Bird , Ewan Klein , Edward Loper 自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能够实现
17、人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及所有用计算机对自然语言进行的操作。 Python 自然语言处理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。 Python 自然语言处理基于 Python 编程语言以及一个名为 NLTK 的自然语言工具包的开源库，但并不要求读者有 Python 编程的经验。全书共 11 章，按照难易程度顺序编排。第 1 章到第 3 章介绍了语言处理的基础，讲述如何使用小的 Python 程序分析感兴趣的文本信息。第 4 章讨论结构化程序设计，以巩固前面几章中介绍的编程要点。第 5章到第 7 章介绍语言处理的基本原理，
18、包括标注、分类和信息提取等。第 8 章到第 10 章介绍了句子解析、句法结构识别和句意表达方法。第 11 章介绍了如何有效管理语言数据。后记部分简要讨论了 NLP 领域的过去和未来。本书的实践性很强，包括上百个实际可用的例子和分级练习。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，还可以作为人工智能、文本挖掘、语料库语言学等课程的补充读物。Python 数据分析作者： 【印尼】Ivan IdrisPython是一种多范型编程语言，既适用于面向对象的应用开发，又适合函数式设计模式。Python 已经成为数据科学家进行数据分析、可视化以及机器学习的一种理想编程语言，它能帮助你快
19、速提升工作效率。本书将会带领新手熟悉 Python 数据分析相关领域的方方面面，从数据检索、清洗、操作、可视化、存储到高级分析和建模。同时，本书着重讲解一系列开源的Python 模块，诸如NumPy、SciPy、matplotlib、pandas、IPython、 Cython、scikit-learn 和 NLTK 等。此外，本书还介绍了数据可视化、信号处理、时间序列分析、数据库、预测性分析和机器学习等主题。通过阅读本书，你将华丽变身数据分析高手。最后还是要推荐下小编的 Python 学习群: 639584010，不管你是小白还是大牛，小编我都欢迎，不定期分享干货，包括小编自己整理的一份 2
20、017 最新的 Python 资料和 0 基础入门教程，欢迎初学和进阶中的小伙伴。在不忙的时间我会给大家解惑。前面我们讲完了文件，下面我们来谈谈 Python 的异常处理，我们在写 python 程序的时候，经常会出现一些异常情况,一旦出现错误，程序就会终止执行.我总结了 9 个非常容易碰到的异常错误，我们一起来看一下有一些是语法上的错误,比如代码不符合解释器或者编译器的语法有一些是参数输入错误,比如应该输入整数,结果却输入一个字符串有一些是逻辑上的漏洞,比如不合法的输入或者算法上计算有些问题有一些是程序运行错误,比如你要读入文件,而传进来的文件名不存在1 变量或者函数名拼写错误:NameEr
21、ror 访问一个不存在的变量,比如你打印一个从来没有定义过的变量或者你把函数名写错了 language=Pythonprint(Welcome to study: Language)NameError: name Language is not definedprice = ruond(4.2)print priceNameError: name ruond is not defined2 方法名拼写错误:AttributeError 访问一些未知的对象属性，比如字符串里面一些内置函数名我们拼错了line=Python is easyprint line.upperr()AttributeEr
22、ror: str object has no attribute upperr3 列表越界:IndexError 比如我们访问 list 的时候,索引超过了列表的最大索引names=XiaoMing,Lao Wang,Zhang liprint names3IndexError: list index out of range4 忘记在if/for/while/def 声明末尾添加 ：SyntaxError 有的时候写程序写着写着会忘记 if/elif/else/for/while/def 的末尾加冒号score=95if score 90print very goodSyntaxError:
23、 invalid syntax5 在循环语句中忘记调用 len():TypeError 有时想通过索引来迭代一个 list 内元素，for 循环中我们经常使用 range()函数,但是要记得加入 len()而不是直接返回这个列表 companies=Google,Apple,Facebookfor i in range(companies):print iTypeError: range() integer end argument expected, got list.range()函数要用 len()取列表的长度 for i in range(len(companies):print i6
24、 尝试连接非字符串值与字符串:TypeError 有时想把字符串和数值连接起来一起输入，但是会有问题:score=82print Jack score is: scoreTypeError: cannot concatenate str and int objectsprint Jack score is: str(score)Jack score is: 827访问一未初始化的本地变量:UnboundLocalError 在变量使用的时候特别是在函数内部和外部用相同的变量名，经常会犯错不信你看:x = 10def func():print xx = 1func()print Value of
25、 x is, xUnboundLocalError: local variable x referenced before assignment 注意在函数 func()中 x 是局部变量,因为在函数内部又对 x 进行了赋值为 1，这样全局的 x 和 func()中x 就不是一个变量，要么改个名字或者 x=1 删掉，要么就用加上 global,表示 func()中的 x 是用的全局的 xx = 10def func():global xprint xx=1func()print Value of x is, xValue of x is 18 打开一个不存在的文件:IOError 有的时候我们
26、会访问一个文件，或者定义函数去传入一个文件名，然后去读取很可能这个文件名根本不存在:f=open(price.txt)IOError: Errno 2 No such file or directory: price.txt9除数为 0:ZeroDivisionError 我们在运算一些数值的时候，可能会去引入除数是 0 的情况,比如传入一个列表，有可能这个列表中含有 0，那么在除的时候就会出错 nums=10,20,0,30for n in nums:print 100/nZeroDivisionError: division by zero 好了 9 种常见的异常错误就讲到这里啦,希望能给初学者一些启发,若有什么不懂的，也可以留言跟我探讨交流.
