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16本python書籍推薦(附pdf版)

2023-08-23 21:28 作者:蘇白yy  | 我要投稿


1.?《流暢的Python》
這本書由Python核心開發(fā)人員之一所寫,講解了Python中一些比較難以理解的概念,如迭代器、生成器、裝飾器等。適合有一定編程基礎(chǔ)的讀者。
2.?《Python編程:從入門到實踐》
這是一本非常適合初學(xué)者的Python入門書籍,通過實際案例引導(dǎo)讀者學(xué)習(xí)Python編程,并介紹了Web應(yīng)用程序開發(fā)、數(shù)據(jù)可視
化等內(nèi)容。
3.??Python?Cookbook)
這是一本面向中高級程序員的Python技巧手
冊,提供了大量實用的代碼示例和解決方案,涵蓋了網(wǎng)絡(luò)編程、并發(fā)編程、數(shù)據(jù)處理
等多個方面。

4.?《Effective?Python》
這本書是針對有一定經(jīng)驗的Python程序員,介紹了更高效、更優(yōu)雅的Python編碼方式。
其中包括如何使用生成器來節(jié)省內(nèi)存、如何使用描述符來管理屬性等內(nèi)容。
5.?《Python網(wǎng)絡(luò)編程攻略》
這是一本介紹Python網(wǎng)絡(luò)編程技術(shù)的實戰(zhàn)書籍,包括?Socket編程、HTTP協(xié)議、SMTP協(xié)議等內(nèi)容,適合想要深入學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)編程技術(shù)的讀者。
6.《利用Python進行數(shù)據(jù)分析》
這是一本介紹Python數(shù)據(jù)分析的經(jīng)典書籍,講解了NumPy、Pandas、?Matplotib等數(shù)據(jù)
處理和可視化工具的使用方法,并提供了實際案例進行演示。

7《Python基礎(chǔ)教程》
這本書是學(xué)習(xí)Python基礎(chǔ)知識的入門教材,內(nèi)容詳盡易懂,適合初學(xué)者使用。
8.《Python高級編程》
這本書主要介紹Python高級編程技術(shù),包括元編程、多線程編程、異步編程等內(nèi)容,適合想要深入學(xué)習(xí)Python編程技術(shù)的讀者。
9.?《Head?First?Python)
這是一本非常適合初學(xué)者的Python入門書籍,通過豐富的圖表和實例引導(dǎo)讀者學(xué)習(xí)
Python編程,并介紹了Web應(yīng)用程序開發(fā)、數(shù)據(jù)可視化等內(nèi)容。

10.?《Python爬蟲開發(fā)與項目實戰(zhàn)》
這是一本介紹Python爬蟲技術(shù)的實戰(zhàn)書籍,包括HTTP協(xié)議、正則表達式、xPath
Beautifusoup等內(nèi)容,并提供了多個爬蟲項目的實戰(zhàn)演示。
11.?《Python并發(fā)編程指南》
這本書主要介紹Python并發(fā)編程技術(shù),包括多線程、多進程、協(xié)程等內(nèi)容,并提供了大量代碼示例進行演示。適合想要深入學(xué)習(xí)并發(fā)發(fā)編程技術(shù)的讀者。
12.?[Automate?the?Boring?Stuff?with
Python))
這本書是一本介紹如何使用Python自動化處理日常工作任務(wù)的指南,包含了文件操作、網(wǎng)頁抓取、數(shù)據(jù)處理等多個方面。適合想要提高自己工作效率的程序員閱讀。

13.?《Python?for?Data?Analysis)
這本書是一本介紹如何使用Python進行數(shù)據(jù)分析的指南,包含了數(shù)據(jù)清洗、可視化、統(tǒng)計分析等多個方面。適合從事數(shù)據(jù)分析工作或者對數(shù)據(jù)分析感興趣的程序員閱讀。
14.?《Python網(wǎng)絡(luò)編程》
這本書是一本介紹如何使用Python進行網(wǎng)絡(luò)編程的指南,包含了TCPAIP協(xié)議、HTTP協(xié)議、Web框架等多個方面。適合想要深入了解網(wǎng)絡(luò)編程技術(shù)的程序員閱讀。
15.?《Flask?Web開發(fā)實戰(zhàn)》
這本書是一本介紹如何使用Flask框架進行
Web開發(fā)的指南,包含了路由設(shè)計、模板渲染、數(shù)據(jù)庫操作等多個方面。適合想要學(xué)習(xí)
Web開發(fā)技術(shù)或者使用Flask框架進行開發(fā)的程序員閱讀。

獲取方式:

1.一鍵三連+關(guān)注

2.后臺主動留下痕跡:“資料 ”(重點)?


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