现在市面Python的书真的多如牛毛，因为什么？出于热爱还是出于良知，当然为了在python大火的AI时代出书赚钱呀。小白什么都不懂，看到什么《python从入门到精通》、《小白入门python全教程》之类的书就以为看到救星了，真的可以成长为技术大神。
现在出技术书，从编辑找到作者，中间写书，到出版上市，不到半年时间，这样的快餐书非常多，质量可见一斑。
我觉得选技术书有两个诀窍，一是看市场是否认可，二是看作者是否NB
市场认可的书自然是卖的的最好的，京东上搜一下python，爆款书都排在前面（广告除外）。
作者牛逼，书自然也不会差到哪去。
比如说《利用Python进行数据分析》的作者Wes McKinney，他是开源分析库pandas的主要作者；还有《Think Python》的作者Allen B. Downey，Think系列大牛；其他像《effctive python》、《python cookbook》的作者都是python社区的重量级人物。这些大佬的书值得一读。
话不多说，推荐几本我认为比较好的Python书。
Python入门书
《Python编程，从入门到实践》
这应该是世界上最畅销的Python编程书，没有之一。英文名叫作《Python crash course》，作者Eric Matthes是一名高中老师，正是有着丰富的教学经验才会写出这样深得人心的书。
该书的特点是一半基础（语法知识），一半游戏（案例练习），所谓寓教于乐，通过案例练习的方式巩固基础知识。这里的练习和高中数学枯燥的课后练习可不一样，作者把代码放到一个个场景里，学习者在写个小游戏的过程中就把语法掌握了。
看了本书的目录，基本把python的核心语法都讲到了，学完之后可以搞点小事情，比如数据分析、可视化编程、web开发等。
《笨方法学Python》
这本书体现的是一种学习python的思维，不对，应该是学习任何一种编程语言的方法论。作者鼓励的是practice、practice、practice，这或许真的是学习编程的唯一捷径。
书里面一步步引导初学者从下载软件开始，到安装、配置，写出第一个hello world，最后实现一款有用的小软件或者有趣的小游戏，最终学会并喜欢上python。
我也是看这本书入门python的，捧着它敲了一个月的代码。
《Python学习手册》
这是一本老少咸宜，高手与小白都可以看的一本书，英文名叫作《Learning Python》，作者Mark Lutz是一位Python培训讲师，也是Python社区的元老级贡献者。可想而知该书是一本百科全书式的python宝典。
该书已经出到第五版，对语法的讲解非常详细，而且有丰富的插图和示例代码。详细有时候意味着啰嗦，很多人觉得作者过于琐碎，但其实不太明白作者的用心良苦，想要学好python还真得细细琢磨语法。
当然语法书需要配合大量的练习，切忌盲目啃书，敲代码才会理解更深。
本书的主要内容包括：python百科小常识、python历史、命令行、IDE、python语法基础、python模块、大量的练习。
如果你真心想做一位python开发，该书是不错的起点。
Python进阶书
《流畅的python》
豆瓣9.4分！这本书不是通俗意义上的python语法书，而是教你写出更简洁、更规范、更聪明的python代码。
内容方面深入探讨了Python语言的高级用法，涵盖数据结构、Python风格的对象、并行与并发，以及元编程等不同的方面。作者Luciano Ramalho是一个几十年的骨灰级python程序员，既做开发，也教编程课。
《Effective Python》
这本书讲的并不是Python基础编程，而是Python的规范和技巧，也就是pythonic。
pythonic简单的翻译就是python风格。pythonic code，就是说写代码要带有浓厚的python规范和python风格。而Python的代码样式规范称之为PEP 8规范，往大了说，遵守PEP 8是成为一个优秀python程序员的必备条件。
《Effective Python》作者是Google首席软件工程师，拥有大量Python实践经验，本书也是他编程几十年来的沉淀。
今年该书中文第二版面世，相比第一版增添了很多Python 3的内容，而且案例库也得到极大的丰富（旧版59个，新版90个）。
如果你去搜会发现Effective系列是编程界的宝藏书，《Effective Java》、《Effective C++》等都斐名中外，其中《Effective C++》已经成为编程界圣经般的存在。
所以说编程技巧和思想永远是程序员们心中的倚天屠龙。
《Python Cookbook》
cookbook系列一向是精品，python这本也不例外，适合有基础的朋友看，里面讲了很多python编程的奇技淫巧，对资深开发者来说也是可以长读的。
作者是一位独立开发者，并且为Python社区贡献了多个开源库，他不光写Python还是C++领域的大佬。
《Python Cookbook》覆盖了Python应用中的很多常见问题，并提出了通用的解决方案。书中包含了大量实用的编程技巧和示例代码，并在Python 3.3环境下进行了测试，可以很方便地应用到实际项目中去。
全书共十章，其主题涵盖了数据结构和算法，字符串和文本，数字、日期和时间，迭代器和生成器，文件和I/O，数据编码与处理，函数，类与对象，元编程，模块和包，网络和Web编程，并发，实用脚本和系统管理，测试、调试以及异常，C语言扩展等。
Python数据科学
《利用Python进行数据分析》
这本书是很多Python数据科学爱好者的入门导师。它讲解了Python数据科学库IPython、Pandas、Numpy、Matplotlib、sklearn的使用，如果玩转这几大工具，任何复杂的数据处理、建模任务都能搞定。
它的作者-Wes McKinney，是Pandas的核心开发人员，也就是说牛逼哄哄的Pandas和这本书有同一个爸爸。
因此本书对Pandas的着墨也是最多的，从数据类型、索引、切片、读写...，到数据清洗、分组聚合、连接、透视...，再到高阶的时间序列、建模...，几乎无所不涵盖。
另外，本书对IPython、Jupyter、Statsmodels等辅助库也有较多的介绍。
如果真的想学习Python数据分析，建议把书里的每个案例代码都手敲一遍，我是这样做了。
《Python数据科学手册》
《Python数据科学手册》是对以数据深度需求为中心的科学、研究以及针对计算和统计方法的参考书。
本书共五章，每章介绍一到两个Python数据科学中的重点工具包。首先从IPython和Jupyter开始，它们提供了数据科学家需要的计算环境；
Python爬虫
《Python网络爬虫权威指南》
本书采用简洁强大的Python 语言，介绍了网页抓取，并为抓取新式网络中的各种数据类型提供了全面的指导。
第一部分重点介绍网页抓取的基本原理：如何用Python 从网络服务器请求信息，如何对服务器的响应进行基本处理，以及如何以自动化手段与网站进行交互。
第二部分介绍如何用网络爬虫测试网站，自动化处理，以及如何通过更多的方式接入网络。
《Python 3网络爬虫开发实战》
本书介绍了如何利用Python 3开发网络爬虫，书中首先介绍了环境配置和基础知识，然后讨论了urllib、requests、正则表达式、Beautiful Soup、XPath、pyquery、数据存储、Ajax数据爬取等内容，接着通过多个案例介绍了不同场景下如何实现数据爬取，最后介绍了pyspider框架、Scrapy框架和分布式爬虫。
最后
以上推荐的都是比较经典的python书，大家看的时候分门类选择其中一两本即可，因为知识点都是通的。