[资源]推荐一些Python书籍和教程，入门和进阶的都有！
前几天后台有读者留言说希望推荐一些入门的书籍，所以这几天都在整理一些我入门时候学习过的书籍教程，或者是口碑还不错的书籍！
入门和进阶书籍教程
入门和进阶方面的书籍教程，这里推荐两本书和一个教程。
1. 廖雪峰老师的 Python 教程
虽然说一般对于初学者，都比较建议看视频，而不是看书，不过我当初入门的时候是学习网上的教程，来自廖雪峰老师的教程：
https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000
教程的目录如下所示：
廖雪峰老师对每个知识点的讲解都是非常通俗易懂，而且每个小节内容都会留一道作业题，巩固所学习的内容，同时还带有在线编辑器，可以在线运行程序，如下所示：
2. 《Python编程：从入门到实践》
如果是书籍的话，推荐这本《Python编程：从入门到实践》，豆瓣评分达到 9.1分，豆瓣地址：
https://book.douban.com/subject/26829016/
这本书也是包含了基础和高级的理论知识，而且第十二章开始就是实战项目，总共包含 3 个不同的项目，分别是一个外星人入侵的游戏项目、一个可视化教程和一个 Web 教程。
并且这本书目前在京东和当当上的计算机和互联网类书籍的销量都是排行第一！
推荐理由：非常适合入门，讲解细致，还指出了相关代码得可能应用场景，习题也编得挺好的。
3. 《流畅的 Python》
进阶的书籍推荐这本，豆瓣评分也是很高，9.5分！豆瓣地址：
https://book.douban.com/subject/27028517/
本书特色
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。
主要内容
本书致力于帮助Python开发人员挖掘这门语言及相关程序库的优秀特性，避免重复劳动，同时写出简洁、流畅、易读、易维护，并且具有地道Python风格的代码。本书尤其深入探讨了Python语言的高级用法，涵盖数据结构、Python风格的对象、并行与并发，以及元编程等不同的方面。
本书适合中高级Python软件开发人员阅读参考。
Python 应用方面的书籍
接下来推荐几本利用 Python 来做具体应用的，包括数据分析、爬虫和深度学习。
4. 《深度学习入门：基于Python的理论与实现》
这是 2018 年 7 月份才出版的，翻译自日本的一本深度学习入门书籍，豆瓣评分也是非常高--8.9分！豆瓣地址：
https://book.douban.com/subject/30270959/
内容简介
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。
推荐理由：对于入门深度学习来说，非常通俗易懂！
5.《利用Python进行数据分析》
这是一本适合入门数据分析的 Python 书籍，豆瓣评分--8.5分！
https://book.douban.com/subject/25779298/
内容简介
本书含有大量的实践案例，你将学会如何利用各种Python库（包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等）高效地解决各式各样的数据分析问题。
由于作者 Wes McKinney 是 pandas 库的主要作者，所以本书也可以作为利用 Python 实现数据密集型应用的科学计算实践指南。
•将IPython这个交互式Shell作为你的首要开发环境。
•学习NumPy（Numerical Python）的基础和高级知识。
•从pandas库的数据分析工具开始。
•利用高性能工具对数据进行加载、清理、转换、合并以及重塑。
•利用matplotlib创建散点图以及静态或交互式的可视化结果。
•利用pandas的groupby功能对数据集进行切片、切块和汇总操作。
•处理各种各样的时间序列数据。
•通过详细的案例学习如何解决Web分析、社会科学、金融学以及经•济学等领域的问题。
6. 《Python 3网络爬虫开发实战》
最后推荐一本爬虫方面的书籍。豆瓣评分--9.1分，这本书籍是国内的崔庆才大神编写的书籍。
https://book.douban.com/subject/30175598/
相信很多开始学习爬虫的都应该有看过这位大神写的爬虫系列，这里给出大神的爬虫系列文章网址：
https://cuiqingcai.com/1052.html
上述是基于 Python2 实现的
内容简介
本书介绍了如何利用Python 3开发网络爬虫，书中首先介绍了环境配置和基础知识，然后讨论了urllib、requests、正则表达式、Beautiful Soup、XPath、pyquery、数据存储、Ajax数据爬取等内容，接着通过多个案例介绍了不同场景下如何实现数据爬取，后介绍了pyspider框架、Scrapy框架和分布式爬虫。
小结
今天推荐了5本书籍和一份教程，不过我这里还另外整理了之前陆续从网上收集的一些 Python 资源，包括书籍和一些视频。获取步骤如下：
关注"机器学习与计算机视觉"公众号
回复关键词：python
这里给出分享的部分书籍和视频截图：
另外大家如果有想要的有关机器学习、深度学习、python方面或者是编程方面，比如数据结构等方面的教程或者电子书资源，也可以在后台回复，如果我有的话，也会免费分享给你的！
欢迎关注我的微信公众号--机器学习与计算机视觉，或者扫描下方的二维码，大家一起交流，学习和进步！
之前分享的资源和教程文章有：