11月贈書，總共10本Python書

經常會有讀者跑過來問能否推薦一些 Python 書籍，給初學者會毫不猶豫推薦《Python編程：從入門到實踐》， 進階提高就看《流暢的Python》，Web開發、網路編程、數據分析、數據挖掘、機器學習等領域也有很多專門針對 Python 的書籍，這裡從圖靈社區精選了一批 Python 書單，送給讀者們，具體的贈書規則在公眾號「Python之禪」回復「贈書」查看

1. Python編程：從入門到實踐

作者：Eric Matthes 　

譯者：袁國忠

• Amazon編程入門類榜首圖書，最受讀者喜愛的Python入門書
• 同時使用Python 2.7 和Python 3.5 講解，全面、詳細、深入淺出
• 從基本概念到完整項目開發，幫助零基礎讀者迅速掌握Python編程，開發實際項目

全書分兩部分：第一部分介紹用Python編程所必須了解的基本概念，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，如何利用數據生成互動式的信息圖，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。

2. 流暢的Python

作者：Luciano Ramalho

譯者：安道 吳珂

• PSF 研究員、知名 PyCon 演講者心血之作
• Python 核心開發人員擔綱技術審校
• 全面深入，對 Python 語言關鍵特性剖析到位
• 大量詳盡代碼示例，並附有主題相關高質量參考文獻和視頻鏈接
• 兼顧 Python 3 和 Python 2

本書致力於幫助 Python 開發人員挖掘這門語言及相關程序庫的優秀特性，寫出簡潔、流暢、易讀、易維護的代碼。特別是深入探討了針對資料庫處理時生成器的具體應用、特性描述符（ORM的關鍵），以及 Python 式的對象：協議與介面、抽象基類及多重繼承。

3. Flask Web開發：基於Python的Web應用開發實戰

作者：Miguel Grinbergs

• 知名狗書，學習 Flask 必備
• 從安裝與環境設置講起，一步一步搭建伺服器端 Web 應用
• 全流程講解 Web 應用開發，給出最佳實踐

本書共分三部分，全面介紹如何基於Python微框架Flask進行Web開發。第一部分是Flask簡介，介紹使用Flask框架及擴展開發Web程序的必備基礎知識。第二部分則給出一個實例，真正帶領大家一步步開發完整的博客和社交應用Flasky，從而將前述知識融會貫通，付諸實踐。第三部分介紹了發布應用之前必須考慮的事項，如單元測試策略、性能分析技術、Flask程序的部署方式等。

4. Python Web開發：測試驅動方法

作者：Harry J.W. Percival

譯者：安道

• 亞馬遜4.8星評好書
• 實戰式TDD開發指南，使用Django等流行框架開發現代Web應用！
• 學習Django、Selenium、Git、jQuery和Mock，以及其他當前流行Web開發技術

本書手把手教你從頭開始開發一個真正的Web應用，並且展示使用Python做測試驅動開發（TDD）的優勢。你將學到如何在開發應用的每一個部分之前先編寫和運行測試，然後再編寫最少量的代碼讓測試通過。也就是說，你將學會應用TDD理念，寫出簡潔可用、賞心悅目的代碼。

5. Python網路編程（第3版）

作者：Brandon Rhodes，John Goerzen

譯者：諸豪文

• Python 3示例講解，涵蓋網路編程所有經典話題
• 提供大量代碼清單及示例
• 從應用開發角度介紹網路編程基本概念、模塊以及第三方庫

本書採用Python 3，涵蓋網路編程所有經典話題，包括網路協議、網路數據及錯誤、電子郵件、伺服器架構，以及HTTP及Web應用程序，對最新的SSL支持、非同步I/O循環的編寫方法、跨站腳本以及跨站請求偽造攻擊網站的原理及保護方法等內容也有詳盡介紹。

6. Python數據處理

作者：Jacqueline Kazil，Katharine Jarmul

• 教你學會輕鬆處理數據的方法，將數據處理過程自動化！
• 全面掌握用Python進行爬蟲抓取以及數據清洗與分析的方法，輕鬆實現高效數據處理！

本書採用基於項目的方法，介紹用Python完成數據獲取、數據清洗、數據探索、數據呈現、數據規模化和自動化的過程。主要內容包括：Python基礎知識，如何從CSV、Excel、XML、JSON和PDF文件中提取數據，如何獲取與存儲數據，各種數據清洗與分析技術，數據可視化方法，如何從網站和API中提取數據。

7. Python數據科學入門

作者：Dmitry Zinoviev

• 用 Python 3.X 輕鬆解決數據科學問題
• 快速掌握數據科學領域常見任務和工具

本書以 Python 講述數據科學基礎知識，涵蓋了數據採集、清洗、存儲、檢索、轉換、可視化、高級數據分析（網路分析）、統計和機器學習等內容。具體內容包括：數據科學的Python核心特性，文本數據、資料庫、表格形式的數值數據、series和frame、網路數據的使用，數據的繪製，概率與統計，機器學習。

8. Python數據挖掘入門與實踐

作者：Robert Layton

譯者：杜春曉

• 全面釋放Python的數據分析能力
• 掌握大數據時代核心技術，輕鬆入門數據挖掘技術並將其應用於實際項目

本書使用簡單易學且擁有豐富第三方庫和良好社區氛圍的Python語言，由淺入深，以真實數據作為研究對象，真刀實槍地向讀者介紹Python數據挖掘的實現方法。通過本書，讀者將邁入數據挖掘的殿堂，透徹理解數據挖掘基礎知識，掌握解決數據挖掘實際問題的最佳實踐！

9. Python機器學習經典實例

作者：Prateek Joshi

譯者：陶俊傑，陳小莉

• 監督學習技術、預測建模、無監督學習演算法等前沿話題的實例代碼展示
• 來自 Kaggle 的經典數據集和機器學習案例
• 用流行的 Python 庫 scikit-learn 解決機器學習問題

本書不僅可以幫你了解現實生活中機器學習的應用場景，而且通過有趣的菜譜式教程教你掌握處理具體問題的演算法。

本書首先通過實用的案例介紹機器學習的基礎知識，然後介紹一些稍微複雜的機器學習演算法，例如支持向量機、極端隨機森林、隱馬爾可夫模型、條件隨機場、深度神經網路，等等。通過本書，你不僅可以學會如何做出合理的決策，為自己選擇合適的演算法類型，而且可以學會如何高效地實現演算法以獲得最佳學習效果。

10. Python計算機視覺編程

作者：Jan Erik Solem

譯者：朱文濤 袁勇

• 亞馬遜計算機視覺類圖書No.1
• 詳細剖析多種計算機視覺工具
• 大量示例極易上手

本書是計算機視覺編程的權威實踐指南，通過Python語言講解了基礎理論與演算法，並通過大量示例細緻分析了對象識別、基於內容的圖像搜索、光學字元識別、光流法、跟蹤、3D重建、立體成像、增強現實、姿態估計、全景創建、圖像分割、降噪、圖像分組等技術。