导读：情人节要来了，宅在家里怎么过？读书啊！只要你读的书够硬核，颜如玉会在疫情终结的那一刻敲你的门……听上去有点吓人？好吧，老朋友们一定知道，数据叔的独门绝技就是能把各种节日都过成世界读书日。
这个漫长的冬天不太一样，我们就用特别的方式渡过——以“读”攻毒。
趁着打折，数据叔再隆重推荐一下这10本关于Python的书，助你在闭关修炼的日子里修炼出最硬核的技能。
这3本书讲编程，Python语言从入门到精通：
01 Python学习手册（原书第5版）
推荐语：本书将帮助你使用Python编写出高质量、高效的并且易于与其他语言和工具集成的代码。本书根据Python专家Mark Lutz的著名培训课程编写而成，是易于掌握和自学的Python教程。
本书每一章都对Python语言的关键内容做单独讲解，并且配有章后习题、编程练习及详尽的解答，还配有大量注释的示例以及图表，便于你学习新的技能并巩固加深自己的理解。
02 Python 3标准库
推荐语：本书由资深Python专家亲自执笔，Python语言的核心开发人员鼎力推荐。
对程序员而言，标准库与语言本身同样重要，它好比一个百宝箱，能为各种常见的任务提供完美的解决方案，所以本书是所有Python程序员都必备的工具书！全书以案例驱动的方式讲解了标准库中数百个模块的使用方法（如何工作）和工作原理（为什么要这样工作），比标准库的官方文档更容易理解（一个简单的示例比一份手册文档更有帮助），为Python程序员熟练掌握和使用这些模块提供了绝佳指导。
03 数据结构与算法：Python语言实现
推荐语：本书采用Python语言介绍数据结构和算法，包括其设计、分析和实施。本书源代码简洁、明确，面向对象的观点贯穿始终，通过继承大限度地提高代码重用，同时彰显不同抽象数据类型和算法之间的异同。
这4本书讲Python怎样用于数据分析
04 Python数据分析与数据化运营（第2版）
推荐语：这是一本将数据分析技术与数据使用场景深度结合的著作，从实战角度讲解了如何利用Python进行数据分析和数据化运营。本书与同类书大的不同在于，并不只有纯粹的关于数据分析技术和工具的讲解，而且还与数据使用场景深度结合，在业务上真正可指导落地。此外，本书作者提供微信、邮箱等，可通过实时和离线两种方式及时为读者在线传道、受业、解惑。
05 利用Python进行数据分析（原书第2版）
推荐语：本书由Python pandas项目创始人Wes McKinney亲笔撰写，详细介绍利用Python进行操作、处理、清洗和规整数据等方面的具体细节和基本要点。第2版针对Python 3.6进行全面修订和更新，涵盖新版的pandas、NumPy、IPython和Jupyter，并增加大量实际案例，可以帮助你高效解决一系列数据分析问题。
适读人群：开设数据挖掘课程的高校教师和学生；适合刚学Python的数据分析师或刚学数据科学以及科学计算的Python编程者。
06 Python高级数据分析
推荐语：本书介绍高级数据分析概念的广泛基础，以及最近的数据库革命，如Neo4j、弹性搜索和MongoDB。本书讨论了如何实现包括局部爬取在内的ETL技术，并应用于高频算法交易和目标导向的对话系统等领域。还有一些机器学习概念的例子，如半监督学习、深度学习和NLP。本书还涵盖了重要的传统数据分析技术，如时间序列和主成分分析等。
07 Python金融数据分析
作者：马伟明（James Ma Weiming）
推荐语：本书介绍了金融领域常用的模型及编程建模的方法。利用Python强大的科学计算功能改进金融应用程序。编写建模、交易、定价和分析的基本程序。
本书将介绍股票、期权、利率衍生品等金融工具定价方法，如何根据市场指数进行大数据分析，以及如何使用NoSQL存储tick数据，可解决建模、交易策略优化和风险管理等金融领域的复杂问题。本书面向本科生、研究生、算法开发的初学者以及使用Python进行定量研究的金融领域软件开发人员。
这3本讲Python在人工智能方面的应用
08 Python自然语言处理实战
推荐语：本书专注于中文的自然语言处理，以Python及其相关框架为工具，以实战为导向，详细讲解了自然语言处理的各种核心技术、方法论和经典算法。三位作者在人工智能、大数据和算法领域有丰富的积累和经验，是阿里巴巴、前明略数据和七牛云的资深专家。同时，本书也得到了阿里巴巴达摩院高级算法专家、七牛云AI实验室Leader等专家的高度评价和鼎力推荐。
09 Python人脸识别：从入门到工程实践
推荐语：作者王天庆是某世界百强企业的研发专家，有着丰富的经验，这本书是作者多年经验的总结，跟着书中的代码动手操作，初学者也能够快速掌握人脸识别的原理，同时对深度学习、计算机视觉等知识具有比较直观的感受。
10 Python机器学习（原书第2版）
推荐语： 本书将机器学习背后的基本理论与应用实践联系起来，通过这种方式让读者聚焦于如何正确地提出问题、解决问题。书中讲解了如何使用Python的核心元素以及强大的机器学习库，同时还展示了如何正确使用一系列统计模型。
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