因為大數據和 AI，Python 一躍成為最火的語言，這裡推薦幾本暢銷排行榜上的好書。
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一、Python基礎教程
《圖靈程序設計叢書：Python基礎教程（第2版 修訂版）》包括Python程序設計的方方面面，首先從Python的安裝開始，隨後介紹了Python的基礎知識和基本概念，包括列表、元組、字符串、字典以及各種語句。然後循序漸進地介紹了一些相對高級的主題，包括抽象、異常、魔法方法、屬性、迭代器。此後探討了如何將Python與數據庫、網絡、C語言等工具結合使用，從而發揮出Python的強大功能，同時介紹了Python程序測試、打包、發佈等知識。結尾，作者結合前面講述的內容，按照實際項目開發的步驟向讀者介紹了幾個具有實際意義的Python項目的開發過程。
二、Python編程：從入門到實踐
本書是一本針對所有層次的Python讀者而作的Python入門書。全書分兩部分：首部分介紹用Python 編程所必須瞭解的基本概念，包括matplotlib、NumPy和Pygal等強大的Python庫和工具介紹，以及列表、字典、if語句、類、文件與異常、代碼測試等內容；第二部分將理論付諸實踐，講解如何開發三個項目，包括簡單的Python 2D遊戲開發，如何利用數據生成交互式的信息圖，以及創建和定製簡單的Web應用，並幫讀者解決常見編程問題和困惑。
三、利用Python進行數據分析
《利用Python進行數據分析》講的是利用Python進行數據控制、處理、整理、分析等方面的具體細節和基本要點。同時，它也是利用Python進行科學計算的實用指南（專門針對數據密集型應用）。 《利用Python進行數據分析》重點介紹了用於高效解決各種數據分析問題的Python語言和庫。《利用Python進行數據分析》沒有闡述如何利用Python實現具體的分析方法。
四、Python核心編程
《Python核心編程（第3版）》是經典暢銷圖書《Python核心編程（第二版）》的全新升級版本，總共分為3部分。第1部分為講解了Python的一些通用應用，包括正則表達式、網絡編程、Internet客戶端編程、多線程編程、GUI編程、數據庫編程、Microsoft Office編程、擴展Python等內容。第2部分講解了與Web開發相關的主題，包括Web客戶端和服務器、CGI和WSGI相關的Web編程、Django Web框架、雲計算、高級Web服務。第3部分則為一個補充/實驗章節，包括文本處理以及一些其他內容。
《Python核心編程（第3版）》適合具有一定經驗的Python開發人員閱讀。
五、Python數據分析與挖掘實戰
本書共15章，分兩個部分：基礎篇、實戰篇。基礎篇介紹了數據挖掘的基本原理，實戰篇介紹了一個個真實案例，通過對案例深入淺出的剖析，使讀者在不知不覺中通過案例實踐獲得數據挖掘項目經驗，同時快速領悟看似難懂的數據挖掘理論。讀者在閱讀過程中，應充分利用隨書配套的案例建模數據，藉助相關的數據挖掘建模工具，通過上機實驗，以快速理解相關知識與理論。
六、量化投資以Python為工具
本書主要講解量化投資的思想和策略，並藉助Python 語言進行實戰。本書一共分為5部分，第1部分是Python 入門，第2部分是統計學基礎，第3部分是金融理論、投資組合與量化選股，第4部分是時間序列簡介與配對交易，第5部分是技術指標與量化投資。本書首先對Python 編程語言進行介紹，通過學習，讀者可以迅速掌握用Python 語言處理數據的方法，並靈活運用Python 解決實際金融問題；其次，向讀者介紹量化投資的理論知識，主要講解量化投資所需的數量基礎和類型等方面；最後講述如何在Python語言中構建量化投資策略。
七、機器學習實戰
機器學習是人工智能研究領域中的一個極其重要的方向。在現今大數據時代的背景下，捕獲數據並從中萃取有價值的信息或模式，使得這一過去為分析師與數學家所專屬的研究領域越來越為人們矚目。
本書通過精心編排的實例，切入日常工作任務，摒棄學術化語言，利用高效可複用的Python代碼闡釋如何處理統計數據，進行數據分析及可視化。讀者可從中學到一些核心的機器學習算法，並將其運用於某些策略性任務中，如分類、預測及推薦等。
我準備了一些我整理的學習資料，包含：Android反編譯、算法、設計模式、虛擬機、Linux、Web項目源碼。如果有興趣可以私信我。
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