2025 Python学习指南:从入门到精通,迎接Python“本命年”

Python学习书单推荐,涵盖入门、进阶、算法、人工智能等领域,助你提升Python技能。

原文标题:Python“本命年”,一定要去读的几本书!

原文作者:图灵编辑部

冷月清谈:

本文推荐了一系列Python学习书籍,涵盖了从入门到进阶、从基础语法到实战应用、从算法到人工智能等各个方面,无论你是初学者还是资深开发者,都能从中找到适合自己的学习资源。

入门阶段推荐《Python编程:从入门到实践(第3版)》和《Python语言及其应用(第2版)》,这两本书通俗易懂,适合零基础学习者。

进阶阶段推荐《流畅的Python(第2版)》《Python工匠:案例、技巧与工程实践》和《CPython设计与实现》,这些书籍能够帮助你深入理解Python语言的特性和内部机制。

在数据结构与算法方面,推荐《算法图解(第2版)》《Hello 算法》和《Python数据结构与算法分析(第3版)》,帮助你掌握常用的算法和数据结构。

对于人工智能领域,推荐了机器学习、深度学习相关的书籍,例如《机器学习实战》《Python机器学习基础教程》《深度学习入门:基于Python的理论与实现》系列等,涵盖了理论基础和实践技巧。

此外,还推荐了Python网络爬虫、数据科学、Excel与Python结合、数学应用以及青少年Python学习等方面的书籍。

怜星夜思:

1、文章推荐的书籍很多,对于想入门Python的新手,除了书单中提到的两本入门书籍外,还有哪些学习资源值得推荐?
2、书单中提到了很多关于深度学习的书籍,对于没有机器学习基础的人来说,应该如何循序渐进地学习深度学习?
3、除了Python,还有哪些编程语言适合数据科学和人工智能领域?它们各自有什么优缺点?

原文内容





蛇年行至,万物焕新。恰逢 Python“本命年”,祝愿各位读者金蛇盘福,码上生花。值此双“蛇”共舞之际,我们以书为礼,奉上 2025 Python “本命年”修炼秘籍,从基础语法到进阶实战,从算法到人工智能,一次性帮你避开 Python 学习路上的坑。无论你是想快速入门,还是想打破技术瓶颈,这份书单都将是你在 Python 学习中不断进阶的助力。新年小图将继续陪伴大家在学习的路上稳步前行,一起迎接更多的可能!





蛇年必读蟒蛇书


《 Python编程:从入门到实践(第3版)

[美]埃里克·马瑟斯 | 著

袁国忠 | 译



Python 入门圣经,影响全球超过 250 万读者,长居 Amazon、京东等网店编程类图书榜首,真正零基础,附赠随书代码+配套视频讲解+速查手册,自学无压力。



Python入门


《Python语言及其应用(第2版)》
[美]比尔·卢巴诺维奇 | 著

门佳 | 译

本书内容由浅入深,从基础知识出发,逐步迈向更复杂、更多样化的主题,帮你构建 Python 知识体系。作者将教程与食谱风格的代码配方相结合,以解释 Python 3 中的概念,学习起来无压力,章末练习还能帮你巩固所学知识,助你快速上手。



Python进阶三剑客


《 流畅的Python(第2版) 》

 [巴西]卢西亚诺·拉马略 | 著

安道 | 译


Python 进阶第一书,致力于帮助 Python 开发人员挖掘这门语言及相关程序库的优秀特性,写出简洁、流畅、易读、易维护,并且地道的 Python 代码。

本书着重讲解 Python 语言所独有的功能,助你成功进阶为 Python 高手。第 2 版与时俱进,教你跳出旧有经验,探索并运用地道的 Python 3 功能。


《 Python工匠:案例、技巧与工程实践 》

朱雷(@piglei)| 著


本书基于“Python工匠”系列,豆瓣评分 9.2 分,作者融入互联网大厂工程实践经验,聚焦真实项目中高频使用的 Python 编程核心知识点。

本书共计 13 章,分为五大部分:变量与基础类型、语法结构、函数与装饰器、面向对象编程、总结与延伸,涵盖 Python 编程的方方面面。


《CPython设计与实现》
安东尼 · 肖 | 著
史海,赵羽,陈啸,李俊辰|译


Python 之父 Guido van Rossum 推荐、CPython 核心开发者 Carol Willing 作序!这本书以一种平易近人的方式解释了 Python 解释器的概念、思想和技术细节。

本书从语法解析、编译器等基础概念出发,深入求值循环、内存管理等 CPython 解释器实现细节。轻松!简明!豁然开朗!手把手带你重新编译 CPython,了解 Python 的内部实现。




数据结构与算法


《算法图解(第2版)》

[美] 阿迪蒂亚 · Y. 巴尔加瓦 | 著

袁国忠 | 译


像小说一样好懂的算法书,400 多幅示意图,生动展示算法相关内容,以简明易懂的方式阐释了算法,教会你用常见算法解决每天面临的实际编程问题。这一版将示例代码更新到了 Python 3,并新增了两章专门讨论树,加之诸多修订,使得内容更加完善。


《Hello 算法》

靳宇栋(@krahets)|著


动画图解、一键运行的数据结构与算法教程,GitHub Star 101k !近 500 幅动画插图,近 200 段精选代码,助你快速入门数据结构与算法。



《Python数据结构与算法分析(第3版)》
布拉德利·N. 米勒,戴维·L. 拉努姆 等 | 著

吕能,刁寿钧 | 译


作为用 Python 描述数据结构与算法的开山之作,这本书是经典的计算机教材,被华盛顿大学、北京大学等多家高校采用。向读者透彻讲解在 Python 环境下,如何通过一系列存储机制高效地实现各类算法。
内容对初学者友好,开篇介绍了基于大 O 计法的算法分析,并通篇运用,使用 Python 3 讲解,语法干净。深入浅出,理论扎实,案例丰富。每章还配有练习题,方便巩固学习




人工智能



 机器学习 

《机器学习实战》
Peter Harrington | 著

李锐 李鹏 曲亚东 王斌 | 译

最畅销的机器学习图书,介绍并实现机器学习的主流算法,面向日常任务的高效实战内容。全书通过精心编排的实例,切入日常工作任务,摒弃学术化语言,利用高效的可复用 Python 代码来阐释如何处理统计数据,进行数据分析及可视化。通过各种实例,读者可从中学会机器学习的核心算法,并能将其运用于一些策略性任务中,如分类、预测、推荐。另外,还可用它们来实现一些更高级的功能,如汇总和简化等。


   

《Python机器学习基础教程》
Andreas C. Müller   Sarah Guido | 著
张亮(hysic)| 译


scikit-learn 库维护者和核心贡献者作品。本书主要内容包括:机器学习的基本概念及其应用;实践中最常用的机器学习算法以及这些算法的优缺点;在机器学习中待处理数据的呈现方式的重要性,以及应重点关注数据的哪些方面;模型评估和调参的高级方法,重点讲解交叉验证和网格搜索;管道的概念;如何将前面各章的方法应用到文本数据上,还介绍了一些文本特有的处理方法。

 深度学习 


《深度学习入门:基于Python的理论与实现》

斋藤康毅 | 著

陆宇杰 | 译
本书是深度学习真正意义上的入门书,深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用 Python 3,尽量不依赖外部库或工具,从基本的数学知识出发,带领读者从零创建一个经典的深度学习网络,使读者在此过程中逐步理解深度学习。


《深度学习入门2:自制框架》

[日]斋藤康毅 | 著
郑明智 | 译


深度学习鱼书姊妹篇,这套书做到了真正意义上的“入门”!书中没有使用内容不明的黑盒,而是从我们能理解的最基础的知识出发,一步一步地实现最先进的深度学习技术。
美国物理学家费曼说:“What I cannot create,I do not understand.” 只有创造一个东西,才算真正弄懂了一个问题。这本书手把手带你创建深度学习框架,直击现代深度学习框架本质!


《深度学习进阶:自然语言处理》
[日]斋藤康毅 | 著
陆宇杰 | 译


豆瓣评分 9.4 的畅销书《深度学习入门:基于Python的理论与实现》续作,带你快速直达自然语言处理领域!本书内容精炼,聚焦深度学习视角下的自然语言处理,延续前作的行文风格,采用通俗的语言和大量直观的示意图详细讲解,帮助读者加深对深度学习技术的理解,轻松入门自然语言处理。

《深度学习入门4:强化学习》

斋藤康毅 |著

郑明智 |译


深受读者喜爱的深度学习入门“鱼书”系列第四弹,深度学习入门经典,从零开始掌握强化学习。沿袭“鱼书”系列风格,提供实际代码,边实践边学习,无须依赖外部库,从零开始实现支撑强化学习的基础技术。


《Python深度学习(第2版)》
[美] 弗朗索瓦·肖莱 | 著
张亮 | 译


本书由深度学习框架 Keras 之父弗朗索瓦·肖莱执笔,通过直观的解释和丰富的示例帮助你构建深度学习知识体系。作者避免使用数学符号,转而采用 Python 代码来解释深度学习的核心思想,包括 Transformer 架构的原理和示例。


《深入浅出神经网络与深度学习》
迈克尔·尼尔森 | 著
朱小虎  | 译


知名计算机科学家 Michael Nielsen 作品,哈工大研究生课程参考书,李航、马少平等多位业内专家推荐。深入讲解神经网络和深度学习技术,侧重于阐释深度学习的核心概念。作者以技术原理为导向,辅以贯穿全书的 MNIST 手写数字识别项目示例,介绍神经网络架构、反向传播算法、过拟合解决方案、卷积神经网络等内容,以及如何利用这些知识改进深度学习项目。学完本书,读者将能够通过编写 Python 代码来解决复杂的模式识别问题。





Python数据相关



《Python网络爬虫开发实战(第 2 版)》

崔庆才 | 著


Python 之父 Guido van Rossum 推荐的爬虫入门书,第 1 版销量近 100000 册。本书介绍了如何利用 Python 3 开发网络爬虫。本书为第 2 版,相比于第 1 版,为每个知识点的实战项目配备了针对性的练习平台,避免了案例过期的问题。另外,主要增加了异步爬虫、JavaScript 逆向、App 逆向、页面智能解析、深度学习识别验证码、Kubernetes 运维及部署等知识点,同时也对各个爬虫知识点涉及的请求、存储、解析、测试等工具进行了丰富和更新。


《 数据科学入门(第2版)》

[美]乔尔·格鲁斯 | 著

岳冰 高蓉 韩波 | 译


全能数据科学家成长指南,长居亚马逊机器学习热销榜,数据科学关键能力矩阵全覆盖。新版基于 Python 3.6,从零开始讲解数据科学工作,讲述数据科学工作所需的技能与诀窍,并带领读者熟悉数据科学的核心知识:数学与统计学。

《Excel+Python:飞速搞定数据分析与处理》
[瑞士]费利克斯•朱姆斯坦|著
冯黎|译

流行 Python 库 xlwings 创始人亲授,教你让 Excel 快得飞起来。办公人士零压力学 Python ,轻松突破 Excel 瓶颈,拓展解决问题思路。让你告别烦琐公式和 VBA 代码,将 Excel 任务自动化,实现效率飞跃。让 Excel 和 Python 珠联璧合,避免人为错误,精准完成数据处理。





用Python学数学


用Python学透线性代数和微积分》

保罗·奥兰德|著

百度KFive|译
以图文结合的方式帮助你用 Python 代码解决程序设计中的线性代数和微积分问题:

√ 向量几何和计算机图形 

√ 矩阵和线性变换 

√ 微积分的核心概念 

√ 仿真和优化 

√ 图像处理和音频处理 

√ 用于回归和分类的机器学习算法



青少年学Python


《父与子的编程之旅:与小卡特一起学Python(第3版)》
[美]沃伦·桑德;卡特·桑德 | 著

杨国其,苏金国,易郑超 | 译

原版 Amazon 最受欢迎的青少年编程图书,上到 8 岁,下到 88 岁,都可以阅读这本书!沃伦和卡特父子以亲切的笔调,通过可爱的漫画、有趣的示例,生动地介绍了变量、循环、输入和输出、数据结构以及图形用户界面等基本的编程概念。相较第 2 版,第 3 版的示例使用 Python 3 另外添加了关于网络的新内容。



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新年福利

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推荐关注一些Python领域的公众号或博客,例如Python开发者、菜鸟教程等等,这些平台会定期推送一些学习资源、技术文章和行业资讯,可以帮助新手拓展视野,了解最新的技术动态。

如果你是纯小白,可以先看看一些科普性质的深度学习书籍或文章,了解深度学习的基本概念和应用场景,然后再选择合适的学习路径。不要一开始就一头扎进复杂的公式和代码,循序渐进,由浅入深地学习才是王道。

对于Python新手,除了书之外,我推荐一些互动性更强的学习资源,例如Codecademy、Khan Academy、Coursera等在线学习平台,这些平台提供交互式课程和练习,可以帮助新手快速掌握基础知识。另外,一些Python社区论坛也是不错的选择,比如Stack Overflow、Python中文社区等,可以与其他学习者交流经验,解决遇到的问题。

其实现在很多数据科学和人工智能的库都支持多种语言的接口,比如TensorFlow就支持Python、C++、Java等多种语言。所以,不必拘泥于某种特定的语言,选择自己熟悉的语言,利用现有的库和工具来解决问题才是关键。

我推荐先从一些实践项目入手,例如手写数字识别、图像分类等,通过实践来学习深度学习的理论知识。可以选择一些易于上手的深度学习框架,例如Keras或TensorFlow,跟着一些教程一步步操作,这样更容易理解和掌握。

R语言在统计分析和数据可视化方面非常强大,拥有丰富的统计库和绘图工具。缺点是语法比较特殊,上手可能需要一些时间。Java在大型项目和分布式计算方面有优势,但语法相对冗长。Julia是一门新兴的语言,性能很高,但生态系统还不够完善。

我觉得官方文档其实是个被低估的宝藏,虽然可能略显枯燥,但信息量很大,而且权威准确,对于打好基础非常有帮助。配合一些视频教程,比如B站上的一些Python入门系列,学习效果更佳。

学习深度学习之前,建议先打好数学基础,特别是线性代数、微积分和概率论。然后可以学习一些机器学习的基础知识,例如吴恩达的机器学习课程,了解一些常见的机器学习算法。掌握这些基础之后,再开始学习深度学习相关的书籍或课程,例如书单中提到的《深度学习入门》系列。

除了R和Java,Scala也是一个不错的选择,它结合了面向对象和函数式编程的特性,在大数据处理方面有优势。C++在性能方面非常出色,但学习曲线比较陡峭。选择哪种语言取决于具体的应用场景和个人偏好。