【资源】太绝了！整整16本Python必看书籍详细讲解，适合零基础小白，高清电子版PDF开放下载，带你从入门到入土~

小编为初学Python的朋友们汇总了16本零基础入门书籍，包括Python三剑客等，都是在编程届多年畅销的书籍，也是众多从业者的选择，全文详细介绍了书籍主要内容，有需要的宝子根据自身情况自取

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这16本书可以带你从Python入门到进阶，不管你是零基础小白，还是有一定基础想做实战项目，这些书籍都可以满足你的任何需求
就单单在业内有着Python三剑客的三本书就已经非常值得你去看
1、三剑客之一《Python编程从入门到实践》：

本书是一本针对所有层次的Python 读者而作的Python 入门书。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matplotlib、NumPy 和Pygal 等强大的Python 库和工具介绍，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Python 2D 游戏开发如何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，并帮读者解决常见编程问题和困惑

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2、三剑客之二《Python极客项目编程》

本书包含了一组富有想象力的编程项目，它们将引导你用Python 来制作图像和音乐、模拟现实世界的现象，并与

Arduino 和树莓派这样的硬件进行交互。你将学习使用常见的Python 工具和库，如numpy、matplotlib 和pygame，

来完成以下工作：

● 利用参数方程和turtle模块生成万花尺图案；

● 通过模拟频率泛音在计算机上创作音乐；

● 将图形图像转换为ASCII文本图形；

● 编写一个三维立体画程序，生成隐藏在随机图案下的3D图像；

● 通过探索粒子系统、透明度和广告牌技术，利用OpenGL着色器制作逼真的动画；

● 利用来自CT和MRI扫描的数据实现3D可视化；

● 将计算机连接到Arduino编程，创建响应音乐的激光秀。

通过本书，你可以享受作为极客的真正乐趣！

3、三剑客之三《Python编程快速上手——让繁琐工作自动化》

本书是一本面向实践的Python编程实用指南。本书的目的，不仅是介绍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。本书的首部分介绍了基本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。

本书适合任何想要通过Python学习编程的读者，尤其适合缺乏编程基础的初学者。通过阅读本书，读者将能利用强大的编程语言和工具，并且会体会到Python编程的快乐。

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4、《函数式编程思维》

本书脱离特定的语言特性，关注各种OOP语言的共同实践做法，展示如何通过函数式语言解决问题。例如，如何利用函数式语言，通过高阶函数、多元方法等完成代码重用。知名软件架构师Neal Ford为我们展示不同的编程范式，帮我们完成从Java命令式编程人员，到使用Java、Clojure、Scala函数式编程人员的完美转变，建立对函数式语言的语法和语义的良好理解。

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5、《流畅的Python》

本书由奋战在Python开发一线近20年的Luciano Ramalho执笔，Victor Stinner、Alex Martelli等Python大咖担纲技术审稿人，从语言设计层面剖析编程细节，兼顾Python 3和Python 2，告诉你Python中不亲自动手实践就无法理解的语言陷阱成因和解决之道，教你写出风格地道的Python代码。

● Python数据模型：理解为什么特殊方法是对象行为一致的关键。

● 数据结构：充分利用内置类型，理解Unicode文本和字节二象性。

● 把函数视作对象：把Python函数视作一等对象，并了解这一点对流行的设计模式的影响。

● 面向对象习惯用法：通过构建类学习引用、可变性、接口、运算符重载和多重继承。

● 控制流程：学习使用上下文管理器、生成器、协程，以及通过concurrent.futures和asyncio包实现的并发。

● 元编程：理解特性、描述符、类装饰器和元类的工作原理。

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6、《Python深度学习》

本书由 Keras 之父、现任 Google 人工智能研究员的弗朗索瓦·肖莱（François Chollet）执笔，详尽介绍了使用 Python 和 Keras 进行深度学习的探索实践，涉及计算机视觉、自然语言处理、生成式模型等应用。书中包含30多个代码示例，步骤讲解详细透彻。由于本书立足于人工智能的可达性和大众化，读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读。在学习完本书后，读者将具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力。

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7、《趣学Python算法100例》

本书以通俗易懂的语言详尽地介绍了用Python语言编写的100个算法实例。这些实例大体上按照“问题描述——问题分析——算法设计——确定程序框架——程序编码实现——运行结果——问题拓展”的流程进行讲解，每个实例又根据实际需要有所取舍。这些实例兼顾了趣味性、实用性和可操作性，而且大多是围绕一些经典算法问题展开的。

相信通过学习和演练本书中的实例，读者可以极大地提高编程兴趣，拓宽编程思维，提高编程能力和算法设计能力，体会程序设计的乐趣，最终解决生活和工作中的相关问题。

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8、《看漫画学Python》

《看漫画学Python：有趣、有料、好玩、好用（全彩版）》总计16章：第1章介绍Python的历史和特点，并进行开发环境搭建。第2～5章介绍Python的基础知识，包括数据类型、表达式、流程控制等。第6～7章介绍Python常用的容器类型数据和字符串数据。第8～11章介绍Python的进阶内容，包括函数、类与对象、异常处理、常用内置模块等。第12～16章介绍Python实用库的使用方法，包括文件读写、图形用户界面、网络通信、数据库访问和多线程等。本书在每一章中都安排了“动动手”环节，您可在该环节找到应用实例；在每一章结尾都提供了“练一练”环节，您可在该环节找到同步练习题。

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9、《深度学习入门》

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。书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识，对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解，此外还介绍了深度学习相关的实用技巧，自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用，以及为什么加深层可以提高识别精度等

“为什么”的问题。

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10、《利用Python进行数据分析》

本书第1版出版于2012年，彼时基于 Python 的开源数据分析库（例如 pandas）仍然是一个发展迅速的新事物，本书也成为该领域排名No1的经典畅销书，前两版中文版累计销售近30万册。

第3版针对 Python3.10 和 pandas1.4 进行了更新，并通过实操讲解和实际案例向读者展示了如何高效地解决一系列数据分析问题。读者将在阅读过程中学习新版本的 pandas、NumPy、IPython 和 Jupyter。

本书作者 Wes McKinney 是 Python pandas 项目的创始人。本书对 Python 数据科学工具的介绍既贴近实战又内容新颖，非常适合刚开始学习 Python 的数据分析师或刚开始学习数据科学和科学计算的 Python 程序员阅读。读者可以从 GitHub 获取数据文件和相关资料。

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11、《Excel+Python》

xlwings创始人教你如何让Excel飞起来！

* 告别烦琐公式和VBA代码

* 办公人士零压力学Python

* 流行Python库xlwings创始人亲授

每当花上几小时手动更新Excel工作簿时，或者每当Excel工作簿因保存了太多数据而崩溃时，你都应该停下来，思考自己是否应该换个工作方式。本书将展示为什么在Excel中引入Python是明智之举——你将能够轻松突破Excel的瓶颈，避免人为错误，把更多宝贵的时间花在能产生更大价值的任务上。

在微软运营的在线用户反馈论坛上，大量用户提出希望“将Python作为Excel的脚本语言”。相比Excel现有的VBA语言，Python究竟有何优势，又该如何发挥这些优势？开源Python库xlwings的诞生很好地回答了这些问题，它让Excel和Python珠联璧合。作为xlwings的创始人，本书作者将展示如何借用Python的力量，让Excel快地飞起来！

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12、《算法图解》

本书示例丰富，图文并茂，以让人容易理解的方式阐释了算法，旨在帮助程序员在日常项目中更好地发挥算法的能量。书中的前三章将帮助你打下基础，带你学习二分查找、大O表示法、两种基本的数据结构以及递归等。余下的篇幅将主要介绍应用广泛的算法，具体内容包括：面对具体问题时的解决技巧，比如，何时采用贪婪算法或动态规划；散列表的应用；图算法；K最近邻算法。

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13、《Python计算机视觉编程》

《python计算机视觉编程》是计算机视觉编程的权威实践指南，依赖python语言讲解了基础理论与算法，并通过大量示例细致分析了对象识别、基于内容的图像搜索、光学字符识别、光流法、跟踪、三维重建、立体成像、增强现实、姿态估计、全景创建、图像分割、降噪、图像分组等技术。另外，书中附带的练习还能让读者巩固并学会应用编程知识。

《python计算机视觉编程》适合的读者是：有一定编程与数学基础，想要了解计算机视觉的基本理论与算法的学生，以及计算机科学、信号处理、物理学、应用数学和统计学、神经生理学、认知科学等领域的研究人员和从业者。