python从入门到实践推荐书籍

第一次发博客，也没什么会的和游技术含量的，所以把老师介绍的，以及自己网上所看到针对python
一、《python编程从入门到实践》
本书是我认为最适合0基础萌新学习的书籍，我之前看过一部分，内容通俗易懂，基础知识较多。而且好评也多，帮助了无数的新手走上了python程序员这条道路。

二、《利用Python进行数据分析》
本书也是我接下来即将进行学习的书籍之一，经过我的了解，有了一定的python的基础以后学习这本书能有效对python进行应用和挖掘，阅读本书可以获得一份关于在Python下操作、处理、清洗、规整数据集的完整说明。本书是对Python数据科学工具的实操化、现代化的介绍，非常适合刚学Python的数据分析师或刚学数据科学以及科学计算的Python编程者。（书本介绍）

三、《Python自然语言处理》或《Python深度学习实战》
这两本书是对该语言进行实战基础的训练，选择其中一本即可，两本都学习当然更好。从这里开始，难度也会更大的庞大，需要耐心恒心和毅力才能学习下来。
从非结构化文本中提取信息，无论是猜测主题还是识别“命名实体”；
分析文本的语言学结构，包括语法和语义分析；
访问流行的语言学数据集，包括WordNet和treebanks；
整合从语言学到人工智能等多个领域的技术。
前者通过使用Python程序设计语言和自然语言工具包（NTLK）的开源库，本书将帮助你增加自然语言处理的实际经验。如果你对开发Web应用、分析多语言的新闻源或编制濒危语言感兴趣，或者只是想要从程序员的视角看人类语言如何运作，你将发现本书不仅有趣而且极其有用。 （书本介绍）
后者自上而下和自下而上的方法来展示针对不同领域实际问题的深度学习解决方案，包括图像识别、自然语言处理、时间序列预测和机器人操纵等。还讨论了采用诸如TensorFlow、PyTorch、Keras和CNTK等流行的深度学习开源框架用于实际问题的解决方案及其优缺点。本书内容包括：用于深度学习的编程环境、GPU计算和云端解决方案；前馈神经网络与卷积神经网络；循环与递归神经网络；强化学习与生成对抗网络；深度学习用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别、视频分析、时间序列预测、结构化数据分析以及游戏智能体（Agents）和机器人操控等。后讨论了深度学习的超参数选择和神经网络的内在结构以及预训练模型的使用技巧等。（书本介绍）

四、《机器学习》
学习完之前的内容相信你一定成为一名精通python的资深人员了，这时可以从《机器学习》这本书中挖掘更多的知识，触类旁通，从理论到实战进行训练。
本书难度比前两本较为容易一下，大多的涉及的是对机器学习的介绍，浅显生动，外行也能读懂，这是一本机器学习的入门书，涉及了很多有关数学和编程方面的知识，算是对之前的学习进行一个汇总，也是对自己所学的知识进行一个充分的认识，更好的了解python的用处以便在今后的学习和生活中对自己所从事的行业有更多的激情。同时这本书在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面。
学了这么多，相信你的职业生涯定会蓬荜生辉，祝你成功！