python函数书 python函数的基本用法

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Python初学者可以看哪些书籍？

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Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多·范罗苏姆于1990 年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。

Python 从入门到精通推荐看哪些书籍呢？

基础篇

1.《笨方法学Python》

《笨方法学Python》的英文版，最初的几章有点枯燥，但如果把书里面所有代码都敲一遍，确实能够把基础打好。

2.《Python学习手册》

这种外国人写的书，都有共同的特点，特别详细，每个知识点给你解释透透的，看的时候可以当作一个字典来翻，这本书确实是面向初学者的。

这本书的前几章是关于python语法的，最后几章是练习案例，但这些案例有点陈旧了，不做也罢。只是看前几章用来入门Python，那么这本书还是不错的。

进阶篇

1.《流畅的python》

这本书的作者水平有点高，洋洋洒洒写了这么厚一本，关键是读的时候啊，感觉到处都有收获。前面几章是关于数据结构的，用上合适的数据结构，可以让代码更简洁，也可以让代码执行得更有效率。

2.《Python Cookbook》

又是一本大部头著作，图灵的书真的挺好，缺点就是太厚了。cookbook类的书呢，大体遵循的规律是，面对那一个一个具体的问题，我们该怎么办。有点类似QA，实操性拉满。这本书还把不同的问题给你分门别类了，查起来挺方便。看过后对于代码质量的提升，很有帮助。

就业篇

在就业篇里就需要分方向了。就业通常只学习python语法是不够的，还得掌握具体的学科知识。

1.web方向

(1)《Flask Web开发》

公司如果用python做web大多是初创的，大多用了flask，因为flask是一个小而美的框架，积累了大量第三方库，值得一学。

(2)《精通Django 3 Web开发》

2.人工智能方向

(1)《深度学习》

深度学习挺有名的书，理论深度足够。俗称“花书”。

(2)《利用Python进行数据分析》

用python做数据分析就得读这本。

读书破万卷，下笔如有神。这句古话说来是有道理的。学python推荐这些书籍，大家也可以先多去看看，这样对自己接下来的深入学习是十分有帮助的。

python的推荐书籍有哪些

零基础如何学好python，作为一个学了python两三年的过来人，我当初也是从0开始一路摸索过来的，这里给想学python的小白们分享一点我的学习心得。

1.《笨方法学Python》、《流畅的python》、《EffectivePython：编写高质量Python代码的59个有效方法》、《PythonCookbook》。

2.《利用Python进行数据分析（原书第2版）》、《Python数据科学手册(图灵出品)》。

关于Python 的经典入门书籍有哪些

1.《Python编程：从入门到实践》

这本书算是比较全面系统的入门Python教程。基本的概念解释得算是比较不错的，python函数书我们知道，对于零基础学习编程的人来说，基础的概念是最关键也是最重要的一部分，谁能把基本的概念讲得通俗易懂，那么谁也就自然受欢迎python函数书了。

2.《像计算机科学家一样思考Python》

本书更多的是想培养读者以计算机科学家一样的思维方式来理解Python语言编程。贯穿全书的主体是如何思考、设计、开发的方法。从基本的编程概念开始，一步步引导读者了解Python语言，再逐渐掌握函数、递归、数据结构和面向对象设计等高阶概念。

3.《Python编程：从入门到实践》

2016年出版的书，基于 Python3.5 同时也兼顾 Python2.7 ，书中涵盖的内容是比较精简的，没有艰深晦涩的概念，每个小结都附带练习题，它可以帮助你更快的上手编写程序，解决实际编程问题，上到有编程基础的程序员，下到10岁少年，想入门Python并达到可以开发实际项目的水平，这本书都是个不错的选择。

4.《Python核心编程第三版（中文版）》

该书向读者介绍了这种语言的核心内容，并展示了Python语言可以完成哪些任务。其主要内容包括：语法和编程风格、Python语言的对象、Web程序设计、执行环境等。该书条理清晰、通俗易懂，是学习Python语言的最好教材及参考手册。所附光盘包括Python语言最新的三个版本及书中示例代码。

5.《Python算法教程》

Python算法教程用Python语言来讲解算法的分析和设计。本书主要关注经典的算法，但同时会为读者理解基本算法问题和解决问题打下很好的基础。全书共11章。分别介绍了树、图、计数问题、归纳递归、遍历、分解合并、贪心算法、复杂依赖、Dijkstra算法、匹配切割问题以及困难问题及其稀释等内容。本书在每一章结束的时候均有练习题和参考资料，这为读者的自python函数书我检查以及进一步学习提供了较多的便利。在全书的结尾，给出了练习题的提示，方便读者进行查漏补缺。

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