Python 全球占比突破 25%，创历史新高！分享一份实用 Python 书单，助力你从入门到精通，掌握数据分析、AI 等核心技能。
原文标题：Python 彻底封神，占比突破 25% 创历史！这份学习路径直接拉满，想学不会都难！
原文作者：图灵编辑部
冷月清谈：
怜星夜思：
2、文章推荐了很多书籍，针对不同方向都有涉及，那么在你学习Python的过程中，有哪些书籍或者学习资源是你认为对你帮助最大的？为什么？
3、Python 的学习路径很多，有人说先学语法，有人说直接上手项目，你认为对于不同基础的人来说，应该如何选择最适合自己的学习方式？
原文内容
就在刚刚到来的 5 月，TIOBE 编程语言排行榜放出了一则“重磅头条”：Python 的全球占比又暴涨了 2.2%，总份额达到历史性的 25.35%。这是编程语言发展史上几乎无人能敌的成绩——除了 Java 曾在 2001 年的短暂辉煌时期外，还从未有其他编程语言达到过这个高度。
更夸张的是，Python 与第二名 C++ 的差距已经拉开到 15% 以上，这在 TIOBE 指数上是前所未有的断层式领先。用官方的话说：“其他语言之所以还能存在，仅仅是因为 Python 在运行速度和稳定性上还有短板。”
换句话说，除了在极端要求性能和安全的领域（比如飞行控制、自动驾驶等），Python 在其他地方基本无敌了。数据分析、人工智能、网站开发、自动化脚本、甚至学术研究……全都绕不开 Python。
但问题来了——Python 书这么多，究竟该读哪一本？是看语法讲得细的，还是直接上项目实战？零基础能看得懂吗？有没有能学完就上手的那种？
别担心！今天小图就来推荐一份实用又不过时的 Python 书单，不论你是刚入门的小白，还是已经想深入数据科学、AI 应用的进阶者，都能找到适合你的那一本。
Python基础
《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，Python 圈最有影响力的图书，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。
全书分两部分：第一部分介绍用 Python 编程所必须了解的基本概念，包括强大的 Python 库和工具，以及列表、字典、if 语句、类、文件与异常、代码测试等内容；第二部分将理论付诸实践，讲解如何开发三个项目，包括简单的 2D 游戏、利用数据生成交互式的信息图以及创建和定制简单的Web应用，并帮助读者解决常见编程问题和困惑。
《 流畅的Python（第2版）》
[巴西]卢西亚诺·拉马略 | 著
安道 | 译
本书是 Python 领域备受推崇的经典作品，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。
《 Python工匠：案例、技巧与工程实践 》
朱雷（@piglei）| 著
人工智能基础
斋藤康毅 | 著
《深度学习入门2：自制框架》
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
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。
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。
李锐 李鹏 曲亚东 王斌 | 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。
本书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算法
《算法图解（第2版）》
[美] 阿迪蒂亚 · Y. 巴尔加瓦 | 著
第 2 版保留原有的轻松风格。400+图示，图解算法复杂理论，让算法概念一目了然，学习不再枯燥！另外，作者紧跟读者需求将书中代码基于 Python 3 全面更新，并新增了两章专门讨论树，加之诸多修订，内容更加完善。
《Hello 算法》
靳宇栋（@krahets）｜著
吕能，刁寿钧 | 译
Python数据分析与处理
《Python网络爬虫开发实战（第 2 版）》
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。
少儿编程
杨国其，苏金国，易郑超 | 译
程序员数学
