大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python学习书籍进阶的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python学习书籍进阶的解答，让我们一起看看吧。
学习完Python《从入门到实践》这本书后，有什么进阶的书值得一看？
python之所以火是因为人工智能的发展，个人整理学习经验仅供参考！
感觉有本书你学的差不多了就基本具备了一名合格的python编程工程师,不过可惜的是这本书没有电子版，只有纸质的。
1.1 建模1.1.1 数学建模与人工智能1.1.2 数学建模中的常见问题1.2 人工智能下的数学1.2.1 统计量1.2.2 矩阵概念及运算1.2.3 概率论与数理统计1.2.4 高等数学——导数、微分、不定积分、定积分第2章 Python快速入门
2.1 安装Python2.1.1 Python安装步骤2.1.2 IDE的选择2.2 Python基本操作2.2.1 第 一个小程序2.2.2 注释与格式化输出2.2.3 列表、元组、字典2.2.4 条件语句与循环语句2.2.5 break、continue、pass2.3 Python高级操作2.3.1 lambda2.3.2 map2.3.3 filter第3章 Python科学计算库NumPy
3.1 NumPy简介与安装3.1.1 NumPy简介3.1.2 NumPy安装3.2 基本操作3.2.1 初识NumPy3.2.2 NumPy数组类型3.2.3 NumPy创建数组3.2.4 索引与切片3.2.5 矩阵合并与分割3.2.6 矩阵运算与线性代数3.2.7 NumPy的广播机制3.2.8 NumPy统计函数3.2.9 NumPy排序、搜索3.2.10 NumPy数据的保存第4章 常用科学计算模块快速入门
4.1 Pandas科学计算库4.1.1 初识Pandas4.1.2 Pandas基本操作4.2 Matplotlib可视化图库4.2.1 初识Matplotlib4.2.2 Matplotlib基本操作4.2.3 Matplotlib绘图案例4.3 SciPy科学计算库4.3.1 初识SciPy4.3.2 SciPy基本操作4.3.3 SciPy图像处理案例第5章 Python网络爬虫5.1 爬虫基础5.1.1 初识爬虫5.1.2 网络爬虫的算法5.2 爬虫入门实战5.2.1 调用API5.2.2 爬虫实战5.3 爬虫进阶—高效率爬虫5.3.1 多进程5.3.2 多线程5.3.3 协程5.3.4 小结第6章 Python数据存储
6.1 关系型数据库MySQL6.1.1 初识MySQL6.1.2 Python操作MySQL6.2 NoSQL之MongoDB6.2.1 初识NoSQL6.2.2 Python操作MongoDB6.3 本章小结6.3.1 数据库基本理论6.3.2 数据库结合6.3.3 结束语第7章 Python数据分析
7.1 数据获取7.1.1 从键盘获取数据7.1.2 文件的读取与写入7.1.3 Pandas读写操作7.2 数据分析案例7.2.1 普查数据统计分析案例7.2.2 小结第8章 自然语言处理
8.1 Jieba分词基础8.1.1 Jieba中文分词8.1.2 Jieba分词的3种模式8.1.3 标注词性与添加定义词8.2 关键词提取8.2.1 TF-IDF关键词提取8.2.2 TextRank关键词提取8.3 word2vec介绍8.3.1 word2vec基础原理简介8.3.2 word2vec训练模型8.3.3 基于gensim的word2vec实战第9章 从回归分析到算法基础
9.1 回归分析简介9.1.1 “回归”一词的来源9.1.2 回归与相关9.1.3 回归模型的划分与应用9.2 线性回归分析实战9.2.1 线性回归的建立与求解9.2.2 Python求解回归模型案例9.2.3 检验、预测与控制第10章 从K-Means聚类看算法调参
10.1 K-Means基本概述10.1.1 K-Means简介10.1.2 目标函数10.1.3 算法流程10.1.4 算法优缺点分析10.2 K-Means实战第11章 从决策树看算法升级
11.1 决策树基本简介11.2 经典算法介绍11.2.1 信息熵11.2.2 信息增益11.2.3 信息增益率11.2.4 基尼系数11.2.5 小结11.3 决策树实战11.3.1 决策树回归11.3.2 决策树的分类第12章 从朴素贝叶斯看算法多变 193
12.1 朴素贝叶斯简介12.1.1 认识朴素贝叶斯12.1.2 朴素贝叶斯分类的工作过程12.1.3 朴素贝叶斯算法的优缺点12.2 3种朴素贝叶斯实战第13章 从推荐[_a***_]看算法场景
13.1 推荐系统简介13.1.1 推荐系统的发展13.1.2 协同过滤13.2 基于文本的推荐13.2.1 标签与知识图谱推荐案例13.2.2 小结第14章 从TensorFlow开启深度学习之旅
14.1 初识TensorFlow14.1.1 什么是TensorFlow14.1.2 安装TensorFlow14.1.3 TensorFlow基本概念与原理14.2 TensorFlow数据结构14.2.1 阶14.2.2 形状14.2.3 数据类型14.3 生成数据十二法14.3.1 生成Tensor14.3.2 生成序列14.3.3 生成随机数14.4 TensorFlow实战
希望对你有帮助！！！
从python基础到爬虫的书有什么值得推荐？
基础的话可以看一下《笨方法学习python》,这本书看完了可以考虑《精通python网络爬虫》这本书，这本书从爬虫最基本的库讲起，一直到多线程爬虫和爬虫框架scrapy都有讲到，可以当做入门书籍！
分享一个小白自学Python爬虫的经验。目前入手的只有两本书，其余靠Google搜索。一本是Python入门的书，一本是Python爬虫的书。下面放图，以及我对两本书的感受。
1.《Python编程从入门到实践》
豆瓣评分 : 9.1
这是一本对小白很友好的书，编排合理，主要有两大模块，第一部分是基础知识，包括列表、字典、if 语句、类、文件与异常、代码测试等内容；第二部分是项目实战，讲解如何开发三个项目，包括外星人入侵(Python 2D 游戏开发)、数据可视化(利用数据生成交互式的信息图)和web应用程序(创建和定制简单的Web 应用)。
我的感受 : 讲解易懂，对初学者来说很容易建立信心，后面的项目也很有意思，是一本非常好的入门书籍，值得推荐。缺点就是不够深入，对一些简单的知识点的讲解有时显得过于啰嗦。不过对新手的确友好。
2. 《Python 3 网络爬虫开发实战》
豆瓣评分 : 9.1
这本适合有一定Python基础的人阅读。目录也比较清晰，首先是开发环境配置和爬虫基础知识，然后讲解了基本库(urllib、request、正则表达式)和解析库(XPath、Beautiful Soup、pyquery)的使用，数据存储，Ajax数据爬取，Selenium动态渲染页面爬取等等，每个章节会附带一些案例实战，最后介绍了pyspider框架、Scrapy框架以及分布式爬虫。
看视频学习的效果会更好一些，边看***边操作，可以清楚的看到整个过程，从功能的分析讲解，到实现，以及代码的调试，都是动态的形式的展现的，印象也会比较深刻，视觉体验上会更好一些；
在 “ 如鹏网 ”上了解过Python 的课程体系，挺详细的，可以参考一下；
第一部分：Python 语言基础
第二部分：数据库开发
第三部分：web前端
第四部分：Python web开发
1，《A Byte of Python》，即《简明 Python 教程》，作者: Swaroop C H ，译者: 沈洁元 。
最大的特点，就是够简单，从第一个hello world程序开始，全书控制流、函数、模块、数据结构（list、tuple、dict）、类和对象、输入输出（i\o）、异常处理、标准库（i.e. sys, os, time, etc）等内容。
2,《Python编程：从入门到实践》作者: [美]埃里克·马瑟斯 ，译者: 袁国忠 。
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。
3，《Python网络数据***集》作者: [美] 米切尔 ，译者: 陶俊杰 / 陈小莉 。
全书第一部分重点介绍网络数据***集的基本原理：如何用Python从网络服务器请求信息，如何对服务器的响应进行基本处理，以及如何以自动化手段与网站进行交互。
第二部分介绍如何用网络爬虫测试网站，自动化处理，以及如何通过更多的方式接入网络。
《a byte of python》这个可以作为入门书籍
《Python核心编程》金典之作
《流利的Python》让你写出漂亮的Python程序
然后就是各种库的应用了，像requests urllib、beautifulsoup, pandas、numpy等等。
先一步异步来吧，路还很长。
有初学者学习python实用的编辑器吗？
这里介绍几个不错的python编辑器，感兴趣的可以下载，尝试一下，主要内容如下：
1.Sublime Text：这是一个轻量级的代码编辑器，跨平台，支持几十种编程语言，包括Python，Java，C/C++等，小巧灵活，运行轻快，支持代码高亮、自动补全、语法提示，插件扩展丰富，是一个很不错的代码编辑器，配置相关文件后，可直接运行python程序：
2.VS Code：这是微软开发的一个跨平台的代码编辑器，支持常见的编程语言开发，插件拓展丰富，不仅智能补全、语法检查、代码高亮，还支持git功能，运行流畅，是一个很不错的代码编辑器，安装相关插件后，可直接运行python程序：
3.Atom：这是github专门为程序员开发的一个代码编辑器，也是款平台的，界面简洁直观，使用起来非常方便，自动补全、代码高亮、语法提示，启动运行速度较快，对于初学者来说，是一个很不错的代码编辑器：
4.PyCharm：这是一个专门用于Python开发的IDE，常见的代码补全、智能提示、语法检查，这个软件都支持，除此之外，还集成了版本控制、单元测试、git功能，可以快速创建Django，Flask等Python Web框架，使用起来非常不错，在开发大型项目中经常会用到，唯一的缺点就是，启动起来有些卡，还不是免费的，不过可以下载社区免费版的：
谢谢邀请！
深度学习、机器学习、自然语言处理......现在人工智能方面的词汇都已经是大热词汇，每个企业都在讨论推荐算法、每个企业都在讨论深度学习。作为人工智能最重要的编程语言Python，今天给大家推荐几款好的Python继承开发环境。
不推荐使用E[_a1***_]s/Vim
很多人都说Emacs/Vim这两款文本编辑器才是***系最好的IDE，只是对于大部分程序员来说这两款编辑器并不算特别友好，学习成本太大。大多数推荐这两款工具的，要么是可能真的是高手，要么就是属于装.逼！
当然如果你跟我一样，对Linux/Unix操作系统比较熟悉，已经花了很长的时间学习Emacs/Vim，你可以尝试用这两款编辑器写Python程序。
Visual Studio Code、Sublime Text、IDLE
Visual Studio Code是微软出的一款文本编辑器，基于electron框架，electron是目前最好的通过桌面解决方案之一，并且是通过前端的技术来实现桌面开发。Skype、GitHub、Atom、slack、Hyper、Simplenoote等经典软件客户端都是基于这个框架开发的。Visual studio code搭配Python开发工具，已经非常强大。
在Visual studio code面世之前，Sublime Text曾经是我的主力文本编辑器之一，黑色主题、支持Vim模式，并且非常节约***，可谓是小而强的代表，我用Sublime text写过C/C++，写过前端，也写过Python，非常顺手。
IDLE是Python官方开发的非常轻量级的集成开发环境，不过初学者在使用Python Shell的时候，可能会有一些困扰，建议大家遇到问题去Stack Overflow多看看。
WingIDE和PyCharm
大多数学过Python的会推荐这两款集成开发环境，也算是两款宿敌集成开发环境。
PyCharm是JetBrains公司的继承开发环境，这家捷克软件公司最擅长做IDE，其中IntelliJ IDEA、WebStorm、Clion都是这家公司的继承开发环境，可以说PyCharm是师出名门。
WingIDE是曾经Jolt Awards的年度生产力工具的获得者，这款软件是基于同样大名鼎鼎的eclipse，没想到JetBrains和IBM关于IDE之战会持续这么广，eclipse和IDEA是J***a领域最强的两款集成开发环境，而WingIDE和PyCharm又是Python领域最好的两款集成开发环境。
总结一下：如果是初学者，我强烈建议用WingIDE、PyCharm、Visual Studio Code这几款工具来做Python开发。如果是做企业级的项目WingIDE和PyCharm当然是最好的选择，写写小脚本visual studio code和sublime text足矣。
到此，以上就是小编对于python学习书籍进阶的问题就介绍到这了，希望介绍关于python学习书籍进阶的3点解答对大家有用。
