昨日Python 之父 Guido Van Rossum宣布退休的消息占据了多家科技媒体的版面。
很快Dropbox 团队发表了一篇名为“Thank you, Guido”的文章，证实了这一消息。
其实早在去年7月，Guido就在 Python 邮件组里发邮宣布，他将退出 Python 核心决策层，而转居幕后，不再领导该语言。这位叱咤风云的“仁慈独裁者”（BDFL）告别舞台后，很多人冒出了这样的疑问——没有了创始人站场子的Python会渐渐没落吗？
我们从TIOBE指数中可以看到，从Guido宣布脱离决策层到正式宣布退休的16个月里，Python的Ratings从6.361%上涨到了9.089%，份额上涨了2.7%！
不论Python团队的人员如何变动， Python仍然是世界上使用最多的语言之一。经历了近30年的发展，Python有着非常完善的技术体系，Python社区自我延续之力不会因为创始人的离开而崩塌。
可以看到，Python的热度还在持续上涨，它还是那个容易学习、功能强大、可以“上天”的语言。随着数据科学与机器学习等学科的不断加持，Python 未来不可忽视！
熟练掌握Python 是当今市场上很多热门工作所需要的必备技能之一。跟随下面几本书，一同探寻Python语言的魅力。
▊NO.1《疯狂Python讲义》
李刚 编著
- 从零开始，Python编程从入门到实践一网打尽
- 覆盖的知识面广，知识体系完备、系统
本书既是一本适合初学者入门Python的图书（一个8岁的小朋友在未出版前已学习了本书很多章节并动手写出了自己的程序）；这也是一本适合Python就业的图书，因为本书涵盖了网络编程、数据分析、网络爬虫等大量企业实用的知识。本书为所有打算深入掌握Python编程的读者而编写，适合各种层次的Python学习者和工作者阅读，也适合作为大学教育、培训机构的Python教材。
▊NO.2《零基础轻松学Python》
小码哥 著
- Python 之父 Guido Van Rossum力荐！
- 通俗易懂的语言+好玩有趣的案例，轻松从零开始掌握Python
本书提供了一套完整、系统的Python 基础课，比如列表、if、函数等内容，每一部分内容除了有生动有趣的项目实战，还有实际工作中需要注意的问题。既能让零基础的读者更好地学习，也能让有一定基础的读者继续提升自身水平。
▊NO.3 《自学是门手艺：没有自学能力的人没有未来》
李笑来 著
- 李笑来公开跨界成功秘诀
- 零基础自学编程，从Python起步
本书以自学Python编程为例，阐述了如何培养、习得自学能力，并运用自学能力在竞争激烈的社会中获得一席之地，不断地升级、进化，实现真正的成长。
作为一本“硬核”的“鸡汤”书，本书不仅仅以纸质的形式呈现，还配套了XUE.cn互动学习平台。读者不仅可以通过阅读本书学到自学的方法，还能在XUE.cn上把这些方法付诸实践，不断练习、提升自己的技能，真正成为有积累、有前途的新新人类！
▊NO.4《啊哈编程星球：一本书入门Python和C++》
啊哈磊 主编
- 信息学竞赛教练推荐的编程启蒙书
- 帮助训练逻辑思维能力、想象能力和解题能力
欢迎来到“啊哈编程星球”。本书是面向中小学生的编程入门书籍。在这里，你将使用循环结构解救被困的人工智能小女孩，使用条件判断躲避邪恶反派的陷阱，使用函数和递归逃离迷宫，还要学习各种逻辑和算法与数据黑客们并肩作战。本书不但包含同名游戏化编程学习软件《啊哈编程星球》中所有关卡的思路讲解及通关代码，在每章结尾还有关于学习内容的总结。通过跌宕起伏的剧情、生动有趣的故事和风趣幽默的语言，你便能轻松入门Python和C++语言编程。
▊NO.5《谁说菜鸟不会数据分析（Python篇）》
方小敏 张文霖 著
- 小蚊子数据分析团队手把手教你搞定Python数据分析
- 《数据化管理》作者黄成明、《统计之美》作者李舰等豪华点评团队
本书从解决工作实际问题出发，提炼总结工作中Python 常用的数据处理、数据分析实战方法与技巧。本书力求通俗易懂地介绍相关知识，在不影响学习理解的前提下，尽可能地避免使用晦涩难懂的Python 编程、统计术语或模型公式。
▊NO.6《对比Excel，轻松学习Python数据分析》
张俊红 著
- 利用Python进行数据分析
- 数据从业者案头实操工具书
本书将数据分析过程中涉及的每一个操作都对照讲解，让你从熟悉的Excel操作中去学习对应的Python实现，而不是直接学习Python代码，大大降低了学习门槛，消除了大家对代码的恐惧心理。这也是本书的一大特色，让读者可以像学Excel数据分析一样，轻松学习Python数据分析。
▊NO.7《Python编程之美：最佳实践指南》
【美】Kenneth Reitz，Tanya Schlusser著
夏永锋 廖邦杰 译
- Python界大神Kenneth Reitz主导创作
- 主流应用场景最佳实践一网打尽
本书是Python用户的一本百科式学习指南，由Python社区数百名成员协作奉献。
涉及开发环境和部署、编写符合Pythonic品味的代码、各应用场景下主流的Python解决方案、学习资源推荐等多个方面，有足够的广度也有合适的深度。不仅如此，书中还分享了阅读代码的思路、方法和技巧，告诉你为什么这么设计……并清晰地呈现了项目结构图，有极强的学习价值。
▊NO.8 《Selenium 3+Python 3自动化测试项目实战：从菜鸟到高手》
田春成 李靖 著
- 提供大量典型自动化测试实例，以“一镜到底”的手法对核心项目进行阐述，彻底掌握并灵活运用到自己的项目中
本书真正为软件测试人员考虑，在有限的篇幅内既讲解了必需的Python语言知识，也设计了很多演示案例、项目等，内容翔实，代码可以拿来即用。循序渐进落地自动化测试项目，在项目中学会Selenium自动化与Python语言。
▊NO.9《Python高效开发实战：Django、Tornado、Flask、Twisted（第2版）》
刘长龙 著
- 四种主流的Python Web开发框架，零基础完成网站搭建、数据库设计、前后端开发，全方位领悟Python原理与应用
本书分为3篇：上篇是Python基础，带领初学者实践Python开发环境，掌握基本语法，同时对网络协议、Web客户端技术、数据库建模编程等网络编程基础进行深入浅出的学习；中篇是Python框架，学习当前最流行的Python Web框架，即Django、Tornado、Flask和Twisted，达到对各种Python网络技术融会贯通的目的；下篇是Python框架实战，分别对4种框架进行项目实践，利用其各自的特点开发适用于不同场景的网络程序。
▊NO.10《Python机器学习手册：从数据预处理到深度学习》
【美】Chris Albon 著
韩慧昌 林然 徐江 译
- 用近200个小任务的解决方案以及代码，教你解决机器学习日常开发中的细节问题
本书采用基于任务的方式来介绍如何在机器学习中使用Python。书中有近200个独立的解决方案，针对的都是数据科学家或机器学习工程师在构建模型时可能遇到的常见任务，涵盖从简 单的矩阵和向量运算到特征工程以及神经网络的构建。所有方案都提供了相关代码，读者可以 复制并粘贴这些代码，用在自己的程序中。
祝你的Python旅程好运！这肯定是一个很好的决定，并在不久的将来会得到回报。
本文由博客一文多发平台 OpenWrite 发布！