有什么好的自学 Python 的书籍推荐？
没问题，咱们就好好聊聊，想自学 Python，有哪些书能真正帮到你，让你学得扎实、学得明白。不是那种看了跟没看一样，或者看了就犯困的书，咱们要的是能让你动手、让你思考、让你能真正把 Python 用起来的书。
得，既然你想好好学，那咱们就得有条理地说。我给你推荐的书，会从“零基础入门”到“进阶提升”，再到“实战应用”这几个阶段来，帮你打通 Python 的学习之路。
第一阶段：零基础入门，打好根基
这个阶段的书，重点在于让你理解 Python 最核心的概念，语法什么的，别怕，这本书会把它们讲得明明白白，就像教你认识字母、拼音一样，为后面的学习打下坚实的基础。
1. 《Python 编程从入门到实践》（Python Crash Course, 2nd Edition）
为什么推荐它？
最受欢迎的入门书之一。 这本书在全球范围内都非常受欢迎，不是没原因的。它最大的特点就是“学以致用”，不仅仅是教你语法，更重要的是教你如何用 Python 来解决实际问题。
结构清晰，循序渐进。 它分为两大部分：第一部分是 Python 基础知识，从变量、数据类型、列表、字典、循环、函数到类，一步步来，讲解得很透彻，不留死角。每一章都会有练习题，让你及时巩固。
大量的项目实践。 这是本书的灵魂所在！学完基础之后，它会带你做三个完整的项目：一个简单的游戏（外星人入侵）、一个数据可视化项目（星系）、一个 Web 应用（图书信息网站）。这三个项目涵盖了 Python 的不同应用领域，能让你快速看到学习成果，激发你的学习兴趣。
语言风格接地气。 作者 Eric Matthes 的文风很友好，不会让你觉得枯燥。就像一个经验丰富的程序员在跟你聊天，告诉你怎么做，为什么这么做。
适合人群： 绝对是零基础，或者学过一点点但感觉没系统起来的朋友。想快速上手，并且通过项目来巩固知识的，选它没错。
怎么学？
先读懂，再敲代码。 不要急着跳过理论部分，把每个概念都搞懂。
认真做练习。 书中的练习是帮你巩固的关键，别偷懒。
跟着项目动手做。 敲代码，运行，调试。遇到问题，先尝试自己解决，不行再查资料，或者看看书上的提示。别怕出错，错误是学习过程中最好的老师。
拓展思维。 做完项目后，想想看，还能在这个基础上做些什么改进？
2. 《“笨办法”学Python》（Learn Python the Hard Way, 3rd Edition）
为什么推荐它？
强调“动手”的重要性。 这本书的名字就说明了它的风格——“笨办法”。作者 Zed Shaw 认为，学习编程最重要的方式就是不停地敲代码，而且要一遍又一遍地重复。
注重基础和细节。 它会让你从最基本的命令开始，比如 `print "Hello, World!"`，然后逐渐深入到文件操作、面向对象等。每一小段代码，它都会让你完全手动输入，甚至是多打几次。
严格的训练。 这种“笨办法”确实能让你对 Python 的语法和运行机制有更深刻的理解，不容易产生“似懂非懂”的感觉。而且，它会教你如何“阅读”代码，理解每一行代码的作用。
适合人群： 喜欢“刻意练习”，不怕枯燥，希望把基础打得比铁还稳的朋友。如果你觉得其他书太“花哨”，上来就讲高大上的东西，这本书会让你回归编程的本质。
怎么学？
绝对不要跳着学。 严格按照书的顺序，一行一行地敲代码，一句一句地理解。
多重复。 遇到觉得不理解的地方，就多打几遍，多运行几次。
不要直接复制粘贴。 这是本书最大的禁忌。你必须亲手输入，才能体会到其中的细节。
遇到错误，认真看。 错误提示是你的朋友，它会告诉你哪里出了问题。
第二阶段：进阶提升，深入理解
当你掌握了 Python 的基本功，下一步就是深入理解它的原理，学习更高级的概念，让你的代码写得更优雅、更高效。
3. 《Python Cookbook》（Python Cookbook, 3rd Edition）
为什么推荐它？
实用的“食谱”。 如果说入门书是教你“怎么做菜”，那么《Python Cookbook》就是给你提供了一份份“菜谱”，告诉你如何用 Python 来解决具体的、常见的编程问题。
针对性强。 这本书的内容非常务实，它会针对 Python 的各种特性和应用场景，提供非常具体、可直接使用的解决方案，并且讲解背后的原理。比如，如何处理文本和数据、如何进行网络和Web编程、如何并发执行任务等等。
学习“Pythonic”的方式。 阅读这本书，你会学到很多地道的、高效的 Python 写法，也就是所谓的“Pythonic”风格。这能让你的代码更简洁、更易读、更高效。
适合人群： 已经掌握了 Python 基础，想深入学习 Python 高级特性、标准库，以及各种实用技巧的朋友。当你遇到具体问题，不知道如何下手时，翻开这本书，很可能就能找到答案。
怎么学？
按需查阅。 这本书不是让你从头读到尾的，而是根据你遇到的问题，去对应的章节查找解决方案。
理解“为什么”。 找到解决方案后，不要满足于此，更重要的是理解作者为什么推荐这种做法，它背后的原理是什么，有没有其他更好的选择。
动手实践。 将书中的代码片段应用到你自己的项目中，或者自己写个小程序来测试。
4. 《流畅的Python》（Fluent Python, 2nd Edition）
为什么推荐它？
Python 精髓的解析。 这本书是很多 Pythoner 心中的“圣经”。它深入浅出地讲解了 Python 的核心特性和设计哲学，能让你真正理解“Pythonic”到底意味着什么。
剖析底层机制。 作者 Luciano Ramalho 深入探讨了 Python 的数据模型、函数式编程、面向对象、控制流、并发等等，并解释了这些机制是如何工作的。例如，你可能会学到 `__str__` 和 `__repr__` 的区别，理解生成器和装饰器的工作原理，以及 Python 的GIL（全局解释器锁）。
写出更优雅、更高效的代码。 掌握了这些底层知识，你就能写出更符合 Python 风格，性能更好的代码。它会教你如何利用 Python 的内置特性来简化你的代码。
适合人群： 已经熟练掌握 Python 基础，并希望深入理解 Python 语言本身，追求代码质量和性能，成为一个“Python专家”的朋友。这本书可能需要你投入更多的时间和精力去消化。
怎么学？
要有耐心。 这本书的内容比较深，可能需要多读几遍才能完全理解。
结合实践。 每学到一个新概念，就尝试用它来写一些代码，或者改造你以前的代码。
多思考。 作者在书里会提出很多问题，鼓励你去思考，去探索。
第三阶段：实战应用，拓展领域
掌握了 Python 的基础和进阶知识后，你就可以根据自己的兴趣和职业方向，选择不同的领域进行深入学习了。
5. 针对具体领域的书籍（例如：Web开发、数据科学、人工智能等）
为什么推荐？
学以致用，直接解决问题。 不同的领域有不同的工具和框架。例如，如果你想做 Web 开发，你需要学习 Django 或 Flask；如果你想做数据科学，你需要学习 NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikitlearn；如果你想做人工智能，你需要学习 TensorFlow 或 PyTorch。
前沿知识的获取。 这些领域的知识更新迭代非常快，专门的书籍能帮助你掌握最新的技术和最佳实践。
建立项目经验。 很多这类书籍都会带有实战项目，让你在学习理论知识的同时，也能积累实际的项目经验。
一些常见的领域和书籍推荐：
Web 开发：
《Python Web开发：Django项目实战》： 如果你选择 Django，这本书是很不错的入门和实践指南。
《Flask Web开发：基于Python的Web应用开发实战》： Flask 作为轻量级的 Web 框架，这本书能让你快速上手。
数据科学：
《利用Python进行数据分析》 (Python for Data Analysis)： 这本书是数据科学领域的经典之作，详细介绍了 Pandas、NumPy、Matplotlib 等库的使用。
《深入浅出统计学》： 如果你的统计学基础薄弱，这本书能帮你建立起扎实的统计学概念，这对于数据分析非常重要。
机器学习/人工智能：
《Python机器学习基础教程》 (Introduction to Machine Learning with Python)： 使用 Scikitlearn 库进行机器学习的入门，非常适合初学者。
《深度学习》（Deep Learning）： Ian Goodfellow 等人的著作，虽然难度较大，但它是深度学习领域的权威参考书。
《TensorFlow实战Google深度学习框架》（TensorFlow in Action）： 如果你选择 TensorFlow，这本书是很好的实践指导。
怎么学？
明确你的目标。 你想用 Python 做什么？这是选择书籍的关键。
结合官方文档。 任何框架或库，官方文档都是最权威、最及时的资料。
多动手，多调试。 领域内的书籍通常项目驱动性更强，要保证自己能把每个项目都跑起来，并且理解其中的逻辑。
总结一下，学习 Python 的书单，你可以这样规划：
1. 入门阶段（必选）： 《Python 编程从入门到实践》或者 《“笨办法”学Python》。这两本书选一本，但务必认真学透。
2. 进阶阶段（必选）： 《Python Cookbook》可以作为你的“工具箱”，《流畅的Python》则能帮你升华到更高的层次。可以先看《Python Cookbook》，遇到实际问题解决，再深入啃《流畅的Python》。
3. 应用阶段（按需）： 根据你的兴趣和职业方向，选择对应的书籍，比如 Web 开发、数据分析、机器学习等等。
最后，还有几点学习上的建议，希望能帮到你：
别贪多。 一次只专注于一两本书，学完再换。很多书都在说同一个东西，但角度不同，精读一本比泛读十本更有用。
动手是王道。 编程是实践的艺术，光看不练，等于白学。务必亲手敲代码，运行，调试。
善用搜索引擎和社区。 遇到问题，先自己搜，如果还是解决不了，就去 Stack Overflow、GitHub、CSDN 等社区提问。
保持好奇心。 Python 有很多有趣的东西，多去探索，多去尝试，享受学习的过程。
祝你学习 Python 顺利，早日成为 Python 大神！
得，既然你想好好学，那咱们就得有条理地说。我给你推荐的书，会从“零基础入门”到“进阶提升”，再到“实战应用”这几个阶段来，帮你打通 Python 的学习之路。
第一阶段：零基础入门，打好根基
这个阶段的书，重点在于让你理解 Python 最核心的概念，语法什么的，别怕，这本书会把它们讲得明明白白，就像教你认识字母、拼音一样，为后面的学习打下坚实的基础。
1. 《Python 编程从入门到实践》（Python Crash Course, 2nd Edition）
为什么推荐它？
最受欢迎的入门书之一。 这本书在全球范围内都非常受欢迎，不是没原因的。它最大的特点就是“学以致用”，不仅仅是教你语法，更重要的是教你如何用 Python 来解决实际问题。
结构清晰，循序渐进。 它分为两大部分：第一部分是 Python 基础知识，从变量、数据类型、列表、字典、循环、函数到类，一步步来，讲解得很透彻，不留死角。每一章都会有练习题，让你及时巩固。
大量的项目实践。 这是本书的灵魂所在！学完基础之后，它会带你做三个完整的项目：一个简单的游戏（外星人入侵）、一个数据可视化项目（星系）、一个 Web 应用（图书信息网站）。这三个项目涵盖了 Python 的不同应用领域，能让你快速看到学习成果，激发你的学习兴趣。
语言风格接地气。 作者 Eric Matthes 的文风很友好，不会让你觉得枯燥。就像一个经验丰富的程序员在跟你聊天，告诉你怎么做，为什么这么做。
适合人群： 绝对是零基础，或者学过一点点但感觉没系统起来的朋友。想快速上手，并且通过项目来巩固知识的，选它没错。
怎么学？
先读懂，再敲代码。 不要急着跳过理论部分，把每个概念都搞懂。
认真做练习。 书中的练习是帮你巩固的关键，别偷懒。
跟着项目动手做。 敲代码，运行，调试。遇到问题，先尝试自己解决，不行再查资料，或者看看书上的提示。别怕出错，错误是学习过程中最好的老师。
拓展思维。 做完项目后，想想看，还能在这个基础上做些什么改进？
2. 《“笨办法”学Python》（Learn Python the Hard Way, 3rd Edition）
为什么推荐它？
强调“动手”的重要性。 这本书的名字就说明了它的风格——“笨办法”。作者 Zed Shaw 认为，学习编程最重要的方式就是不停地敲代码，而且要一遍又一遍地重复。
注重基础和细节。 它会让你从最基本的命令开始，比如 `print "Hello, World!"`，然后逐渐深入到文件操作、面向对象等。每一小段代码，它都会让你完全手动输入，甚至是多打几次。
严格的训练。 这种“笨办法”确实能让你对 Python 的语法和运行机制有更深刻的理解，不容易产生“似懂非懂”的感觉。而且，它会教你如何“阅读”代码，理解每一行代码的作用。
适合人群： 喜欢“刻意练习”，不怕枯燥，希望把基础打得比铁还稳的朋友。如果你觉得其他书太“花哨”，上来就讲高大上的东西，这本书会让你回归编程的本质。
怎么学？
绝对不要跳着学。 严格按照书的顺序，一行一行地敲代码，一句一句地理解。
多重复。 遇到觉得不理解的地方，就多打几遍，多运行几次。
不要直接复制粘贴。 这是本书最大的禁忌。你必须亲手输入，才能体会到其中的细节。
遇到错误，认真看。 错误提示是你的朋友，它会告诉你哪里出了问题。
第二阶段：进阶提升，深入理解
当你掌握了 Python 的基本功，下一步就是深入理解它的原理，学习更高级的概念，让你的代码写得更优雅、更高效。
3. 《Python Cookbook》（Python Cookbook, 3rd Edition）
为什么推荐它？
实用的“食谱”。 如果说入门书是教你“怎么做菜”，那么《Python Cookbook》就是给你提供了一份份“菜谱”，告诉你如何用 Python 来解决具体的、常见的编程问题。
针对性强。 这本书的内容非常务实，它会针对 Python 的各种特性和应用场景，提供非常具体、可直接使用的解决方案，并且讲解背后的原理。比如，如何处理文本和数据、如何进行网络和Web编程、如何并发执行任务等等。
学习“Pythonic”的方式。 阅读这本书，你会学到很多地道的、高效的 Python 写法，也就是所谓的“Pythonic”风格。这能让你的代码更简洁、更易读、更高效。
适合人群： 已经掌握了 Python 基础，想深入学习 Python 高级特性、标准库，以及各种实用技巧的朋友。当你遇到具体问题，不知道如何下手时，翻开这本书，很可能就能找到答案。
怎么学？
按需查阅。 这本书不是让你从头读到尾的，而是根据你遇到的问题，去对应的章节查找解决方案。
理解“为什么”。 找到解决方案后，不要满足于此，更重要的是理解作者为什么推荐这种做法，它背后的原理是什么，有没有其他更好的选择。
动手实践。 将书中的代码片段应用到你自己的项目中，或者自己写个小程序来测试。
4. 《流畅的Python》（Fluent Python, 2nd Edition）
为什么推荐它？
Python 精髓的解析。 这本书是很多 Pythoner 心中的“圣经”。它深入浅出地讲解了 Python 的核心特性和设计哲学，能让你真正理解“Pythonic”到底意味着什么。
剖析底层机制。 作者 Luciano Ramalho 深入探讨了 Python 的数据模型、函数式编程、面向对象、控制流、并发等等，并解释了这些机制是如何工作的。例如，你可能会学到 `__str__` 和 `__repr__` 的区别，理解生成器和装饰器的工作原理，以及 Python 的GIL（全局解释器锁）。
写出更优雅、更高效的代码。 掌握了这些底层知识，你就能写出更符合 Python 风格，性能更好的代码。它会教你如何利用 Python 的内置特性来简化你的代码。
适合人群： 已经熟练掌握 Python 基础，并希望深入理解 Python 语言本身，追求代码质量和性能，成为一个“Python专家”的朋友。这本书可能需要你投入更多的时间和精力去消化。
怎么学？
要有耐心。 这本书的内容比较深，可能需要多读几遍才能完全理解。
结合实践。 每学到一个新概念，就尝试用它来写一些代码，或者改造你以前的代码。
多思考。 作者在书里会提出很多问题，鼓励你去思考，去探索。
第三阶段：实战应用，拓展领域
掌握了 Python 的基础和进阶知识后，你就可以根据自己的兴趣和职业方向，选择不同的领域进行深入学习了。
5. 针对具体领域的书籍（例如：Web开发、数据科学、人工智能等）
为什么推荐？
学以致用，直接解决问题。 不同的领域有不同的工具和框架。例如，如果你想做 Web 开发，你需要学习 Django 或 Flask；如果你想做数据科学，你需要学习 NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikitlearn；如果你想做人工智能，你需要学习 TensorFlow 或 PyTorch。
前沿知识的获取。 这些领域的知识更新迭代非常快，专门的书籍能帮助你掌握最新的技术和最佳实践。
建立项目经验。 很多这类书籍都会带有实战项目，让你在学习理论知识的同时，也能积累实际的项目经验。
一些常见的领域和书籍推荐：
Web 开发：
《Python Web开发：Django项目实战》： 如果你选择 Django，这本书是很不错的入门和实践指南。
《Flask Web开发：基于Python的Web应用开发实战》： Flask 作为轻量级的 Web 框架，这本书能让你快速上手。
数据科学：
《利用Python进行数据分析》 (Python for Data Analysis)： 这本书是数据科学领域的经典之作，详细介绍了 Pandas、NumPy、Matplotlib 等库的使用。
《深入浅出统计学》： 如果你的统计学基础薄弱，这本书能帮你建立起扎实的统计学概念，这对于数据分析非常重要。
机器学习/人工智能：
《Python机器学习基础教程》 (Introduction to Machine Learning with Python)： 使用 Scikitlearn 库进行机器学习的入门，非常适合初学者。
《深度学习》（Deep Learning）： Ian Goodfellow 等人的著作，虽然难度较大，但它是深度学习领域的权威参考书。
《TensorFlow实战Google深度学习框架》（TensorFlow in Action）： 如果你选择 TensorFlow，这本书是很好的实践指导。
怎么学？
明确你的目标。 你想用 Python 做什么？这是选择书籍的关键。
结合官方文档。 任何框架或库，官方文档都是最权威、最及时的资料。
多动手，多调试。 领域内的书籍通常项目驱动性更强，要保证自己能把每个项目都跑起来，并且理解其中的逻辑。
总结一下，学习 Python 的书单，你可以这样规划：
1. 入门阶段（必选）： 《Python 编程从入门到实践》或者 《“笨办法”学Python》。这两本书选一本，但务必认真学透。
2. 进阶阶段（必选）： 《Python Cookbook》可以作为你的“工具箱”，《流畅的Python》则能帮你升华到更高的层次。可以先看《Python Cookbook》，遇到实际问题解决，再深入啃《流畅的Python》。
3. 应用阶段（按需）： 根据你的兴趣和职业方向，选择对应的书籍，比如 Web 开发、数据分析、机器学习等等。
最后，还有几点学习上的建议，希望能帮到你：
别贪多。 一次只专注于一两本书，学完再换。很多书都在说同一个东西，但角度不同，精读一本比泛读十本更有用。
动手是王道。 编程是实践的艺术，光看不练，等于白学。务必亲手敲代码，运行，调试。
善用搜索引擎和社区。 遇到问题，先自己搜，如果还是解决不了，就去 Stack Overflow、GitHub、CSDN 等社区提问。
保持好奇心。 Python 有很多有趣的东西，多去探索，多去尝试，享受学习的过程。
祝你学习 Python 顺利，早日成为 Python 大神！
网友意见
先用两天的时间把这里面的内容过一遍再说，
只需要集中精力花两天的时间来学，就可以入门python，然后再去研究书和技术文档。
先跟着文档的说明，在电脑上学会如何部署环境、如何写并执行Python的代码。很多教程所使用的编辑工具、内容或比较复杂、或比较陈旧落后、或不是程序员最经常使用的，按照文档的操作，你还会学会如何查阅技术文档，大致了解Python的一些模块。这份文档零基础就可以学，不需要任何前置条件。一定要先学会怎么实战，再去看书。
-------------------------------------------
2、Python零基础进阶
当学完第一个教程内容之后，你应该学会了怎么实战，这时再来看以下的书和视频来夯实基础，看这些书的时候一定要在电脑前实战。
也可以是以下这两本书，但是三本书里，你选择其中一本就可以了，不必重复看，里面的知识点多多少少都有些雷同。
更加推荐图灵出品的从入门到实践，以及这套丛书的其余3本，分别是Python极客项目编程，Python办公自动化、Python游戏开发，你可以根据你的个人需求来选择，不一定都要买。已经有不少人都是通过学这套书入门的（只要200多元，卡片显示的价格不实）。
可以快速的边翻看以上三本书中的之一，边敲代码，后面的项目可以选择性的学一下。学完之后，再看下面这本Python学习手册，这本书内容比较多，可以不必完全掌握，适合你在长期的学习过程中反复的参考，理解一点是一点，理解完了，你的基础就很OK了。这是第5版，书比较贵，网上有第4版的资源，看第4版也是可以的。
可能你在看三本基础书之一和学习手册的同时想看一下视频，你可以看一下小甲鱼的视频
不过我个人不建议看视频，因为视频的学习节奏比较慢。
3、Python方向之一：全栈
Python全栈可以说是Python最为主流的学习方向了，很多人跟着市面上一些培训班的节奏去学爬虫，这个可以说是非常误人子弟了。Python全栈有两大框架，一个是Flask，一个是Django。Flask和Django其实主要应该去看技术文档，而不是书，由于很多同学的英文水平不太好，可以看以下书籍来弥补（这些书的内容会相比技术文档会落后不少）。
Python还有一些其他方向，比如Python数据分析，或者作为运维测试等的工具，即使在这种情况下，我们也仍然建议你把Python全栈里的一个框架给学会。
学Python全栈，也是少不了要学习一些前端、计算机网络、操作系统等的知识的，所以要成为一个Python全栈开发的程序员要看的书也远不是这几本，不过可以先按照这个进度来学。
要学Python全栈，推荐一下这个Python 100 Days里面所涉及的知识点。
从这个链接里我们可以了解到要学好Python全栈，不能只单单学Python语言本身，还需要去学习前端三件套（HTML、CSS、JavaScript）、Linux操作系统、计算机网络、数据库（至少MySQL）相关的知识等，这些都是平时工作所需要的基础知识，也是找最入门的工作岗位必备的技术技能。所谓全栈就是Python后端加上学习一些前端开发的知识，这里有前端开发的数据推荐。
Python全栈应该扎扎实实学习3个月左右就可以开发出一些实际的商业项目，应该算是最容易入门的编程方向之一了，而要达到找工作的水平，只要方法得当，学6个月左右，对于在校大学生来说应该不算困难。
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