2017年度圖靈最受歡迎Python圖書TOP10

by Dunkel Meister, Personalized design for python programming language logo.

2017 年，Python 開發者在全球快速增長，國內小夥伴學習 Python 的熱情一路高漲。同時，Python 成為大量開發者推薦的入門程式語言和第二程式語言。2017年5月，Python 在 TIOBE 全球程式語言排行榜上升至第四，目前看來，第四的份額將輕鬆保持。此外，作為人工智慧的主要程式語言，在人工智慧風口可能到來的 2018 年以及未來的幾年，Python勢必繼續高歌。

為助力小夥伴們學習 Python，圖靈出版了一系列優秀的 Python 圖書，目前圖靈 Python 圖書接近 30 本，2018年，我們還會在幾個細分方向上推出幾本 Python 圖書，全面滿足不同層次不同需求的各位朋友。

今天，要跟小夥伴們分享的是 2017 年度圖靈最受讀者歡迎的 Python 圖書 TOP10 。在此之前，先讓我們看一下圖靈已經出版的 Python 圖書清單吧！

先按照從 { 入門—進階—資料科學 } 的順序列出書單（書名和書中使用的Python版本號）。這個書單涵蓋你可能需要的各種Python開發參考書，全面，不妨分享給小夥伴們！

圖靈Python圖書一覽表

{ 編程入門 }

Python程式設計：從入門到實踐 [HOT] 同時使用Python 2.X和3.X講解

Python基礎教程（第3版）[HOT] Python 3

Python語言及其應用 [HOT] Python 3.X

Python程式設計入門（第3版）Python 3.X

父與子的程式設計之旅：與小卡特一起學Python（HOT）Python 2.X

{ 開發進階 }

流暢的Python [HOT] 

Python專案開發實戰（第2版）Python 2.7

Python網路程式設計攻略  Python 2.7

Python網路程式設計（第3版）Python 3.X

Python效能分析與最佳化 Python 2.X

精通Python設計樣式 Python 3.X

Flask Web開發：基於Python的Web應用開發實戰（HOT）Python 2.7和3.3

Python Web開發：測試驅動方法（Django、Selenium） 相關部分使用Python 3.3講解

精通Django（Django 1.8 LTS）（只有電子書）

{ 機器學習與資料科學 }

資料科學入門（Python）[HOT] Python 2.7

資料科學實戰（Python/R） 不涉及版本號

機器學習實戰（Python）[HOT] Python 2.7

機器學習系統設計（Python）Python 2.7及以上

Python機器學習經典實體 Python 2.x 和Python 3.x

命令列中的資料科學（Python/Bash/R） Python 2.7

Python資料科學入門 Python 3.x

Python資料處理 [HOT] Python 2.7

Python資料分析基礎 Anaconda Python 和Spyder

Python資料分析基礎教程：NumPy學習指南（第2版）Python 2.7

Python資料挖掘：入門與實踐 Python 3.4

Python科學計算基礎教程  Python 2.7及以上

Python資料分析實戰  Python 2.X

Python網路資料採集（HOT）Python 3.X

Python計算機視覺程式設計  Python 2.6及以上

{ 1月新書 }

和孩子一起玩程式設計

Python駭客攻防入門

利用Python開源工具分析惡意程式碼

有了一覽表中的書單，還愁搞不定Python? 

有電子版的圖書可直接在圖靈社群購買電子版（iTuring.cn 直接搜尋書名也可以）；紙質版可在京東、亞馬遜、噹噹等網店直接購買。

圖靈最受歡迎 Python 圖書 TOP10

1. Python程式設計：從入門到實踐

作者：Eric Matthes  　

譯者：袁國忠

• Amazon程式設計入門類榜首圖書，國內 Python 入門第一書

• 同時使用Python 2.7 和Python 3.5 講解，全面、詳細、深入淺出

• 從基本概念到完整專案開發，幫助零基礎讀者迅速掌握Python程式設計，開發實際專案

全書分兩部分：第一部分介紹用Python程式設計所必須瞭解的基本概念，包括matplotlib、NumPy和Pygal等強大的Python庫和工具介紹，以及串列、字典、if陳述句、類、檔案與異常、程式碼測試等內容；第二部分將理論付諸實踐，講解如何開發三個專案，包括簡單的Python 2D遊戲開發，如何利用資料生成互動式的資訊圖，以及建立和定製簡單的Web應用，並幫讀者解決常見程式設計問題和困惑。

2. Python基礎教程（第3版）

作者：Magnus Lie Hetland

譯者：袁國忠

• 最暢銷 Python 入門圖書

• 國內20萬+讀者的選擇

• 第2版全新升級為Python 3，即將重磅上架

全書分為三部分。第一部分講述Python語法，沒有廢話，還摻入了一些Python 3.0要註意的細節。第二部分介紹了常用的GUI、框架等應用，點到即止，算是為第三部分做鋪墊了，從數目眾多的應用中可以瞭解到Python的強大。第三部分是Project，全書最大的亮點，大家肯定喜歡。

3. 機器學習實戰

作者：Peter Harrington

譯者：李銳 李鵬 曲亞東 王斌

• 最暢銷機器學習圖書

• 介紹並實現機器學習的主流演演算法

• 面嚮日常任務的高效實戰內容

全書透過精心編排的實體，切入日常工作任務，摒棄學術化語言，利用高效的可復用Python程式碼來闡釋如何處理統計資料，進行資料分析及視覺化。透過各種實體，讀者可從中學會機器學習的核心演演算法，並能將其運用於一些策略性任務中，如分類、預測、推薦。另外，還可用它們來實現一些更高階的功能，如彙總和簡化等。

4. 演演算法圖解

作者：Aditya Bhargava

譯者：袁國忠

• 簡單易懂的演演算法教程

• 400多個示意圖，詳細介紹演演算法執行過程，展示不同演演算法在效能方面的優缺點

• 基於Python的程式碼示例

本書示例豐富，圖文並茂，以讓人容易理解的方式闡釋了演演算法，旨在幫助程式員在日常專案中更好地發揮演演算法的能量。書中的前三章將幫助你打下基礎，帶你學習二分查詢、大O表示法、兩種基本的資料結構以及遞迴等。餘下的篇幅將主要介紹應用廣泛的演演算法，具體內容包括：面對具體問題時的解決技巧，比如，何時採用貪婪演演算法或動態規劃；散串列的應用；圖演演算法；K最近鄰演演算法。 

5. 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

• 大量詳盡程式碼示例，並附有主題相關高質量參考文獻和影片連結

• 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式庫的優秀特性，寫出簡潔、流暢、易讀、易維護的程式碼。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式的物件：協議與介面、抽象基類及多重繼承。

6. Python 網路資料採集

作者：Ryan Mitchell

譯者：陶俊傑，陳小莉

• 原書4.6星好評，一本書搞定資料採集

• 涵蓋資料抓取、資料挖掘和資料分析

• 提供詳細程式碼示例，快速解決實際問題

網路上的資料量越來越大，單靠瀏覽網頁獲取資訊越來越困難，如何有效地提取並利用資訊已成為一個巨大的挑戰。

本書採用簡潔強大的Python語言，介紹了網路資料採集，併為採集新式網路中的各種資料型別提供了全面的指導。第一部分重點介紹網路資料採集的基本原理：如何用Python從網路伺服器請求資訊，如何對伺服器的響應進行基本處理，以及如何以自動化手段與網站進行互動。第二部分介紹如何用網路爬蟲測試網站，自動化處理，以及如何透過更多的方式接入網路。

7. 父與子的程式設計之旅

作者：Warren Sande Carter Sande

譯者：蘇金國　易鄭超

• 原版Amazon 最受歡迎的青少年程式設計圖書

• 最簡單易學的內容組織方式，老少皆宜

• 第一版獲Jolt大獎

上到8歲，下到88歲，都可以閱讀這本書！Python初學者很多，大家不斷掃清對內容簡易程度的要求，因此小編將這本最簡單易學的入門書推薦給大家，估摸著很多人會喜歡。其實人郵的另一本《趣學Python》（原書名Python for Kids）有不少初學者關註，相信很多人也不願意錯過這本，興許你更喜歡這本書的風格，畢竟第1版廝殺過Jolt獎！

8. Flask Web開發

作者：Miguel Grinbergs
譯者：安道

• 從安裝與環境設定講起，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框架及擴充套件開發Web程式的必備基礎知識。第二部分則給出一個實體，真正帶領大家一步步開發完整的部落格和社交應用Flasky，從而將前述知識融會貫通，付諸實踐。第三部分介紹了釋出應用之前必須考慮的事項，如單元測試策略、效能分析技術、Flask程式的部署方式等。

9. Python 資料處理

作者：Jacqueline Kazil，Katharine Jarmul
譯者：張亮 ，呂家明

• 教你學會輕鬆處理資料的方法，將資料處理過程自動化！

• 全面掌握用Python進行爬蟲抓取以及資料清洗與分析的方法，輕鬆實現高效資料處理！

本書採用基於專案的方法，介紹用Python完成資料獲取、資料清洗、資料探索、資料呈現、資料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檔案中提取資料，如何獲取與儲存資料，各種資料清洗與分析技術，資料視覺化方法，如何從網站和API中提取資料。

10. Python資料挖掘

作者：Robert Layton

譯者：杜春曉

• 全面釋放Python的資料分析能力

• 掌握大資料時代核心技術，輕鬆入門資料挖掘技術並將其應用於實際專案 

本書使用簡單易學且擁有豐富第三方庫和良好社群氛圍的Python語言，由淺入深，以真實資料作為研究物件，真刀實槍地向讀者介紹Python資料挖掘的實現方法。透過本書，讀者將邁入資料挖掘的殿堂，透徹理解資料挖掘基礎知識，掌握解決資料挖掘實際問題的最佳實踐！

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