作為O'Reilly的腦殘粉，這個(gè)問(wèn)題我喜歡。
長(cháng)文預警。長(cháng)文預警。長(cháng)文預警。
回答的結構共分三部分：
一、匯集15本O'Reilly書(shū)籍的書(shū)名、封面、作者、頁(yè)數、目錄、簡(jiǎn)評，以供選擇。
二、其它7本O'Reilly出版的Python書(shū)名
三、個(gè)人推薦的Python書(shū)籍
四、大家最最喜歡的下載地址
第一部分：
0.《Learning Python》中文名《Python學(xué)習手冊》
作者M(jìn)ark Lutz 共1600頁(yè)
主要內容：
學(xué)習Python的主要內建對象類(lèi)型：數字、列表和字典。
使用Python語(yǔ)句創(chuàng )建和處理對象，并且學(xué)習Python的通用語(yǔ)法模型。
使用函數構造和重用代碼，函數是Python的基本過(guò)程工具。
學(xué)習Python模塊：封裝語(yǔ)句、函數以及其他工具，從而可以組織成較大的組件。
Python的面向對象編程工具，用于組織程序代碼。
學(xué)習異常處理模型，以及用于編寫(xiě)較大程序的開(kāi)發(fā)工具。
了解包括裝飾器、描述器、元類(lèi)和Unicode處理等高級Python工具。
顯然，這是一本Python語(yǔ)言較為全面的入門(mén)書(shū)籍。
1.《Programming Python》中文名《Python編程》
作者M(jìn)ark Lutz 共1584頁(yè)
主要內容：如何應用Python進(jìn)行系統管理、GUI編程和web開(kāi)發(fā)，并探索Python在網(wǎng)絡(luò )、數據庫、前端、腳本層、文字處理等方面的應用。
顯然，此書(shū)側重于Python在現實(shí)世界的編程任務(wù)的應用。
2.《 Python Pocket Reference》中文名《Python袖珍指南》
作者M(jìn)ark Lutz 共189頁(yè)
以上三本是同一作者的配套書(shū)
主要內容：
部分目錄：
正如書(shū)名，一本袖珍指南書(shū)籍。
3.《Head First Python（中文版）》
作者:Barry.P. 共457 頁(yè)
主要內容：簡(jiǎn)單介紹Python的基礎知識，然后轉向持久存儲、異常處理、Web開(kāi)發(fā)、SQLite、數據加工和lGoogle App Engine，以及為Android編寫(xiě)移動(dòng)應用。
更偏向實(shí)用，而非全面介紹Python的書(shū)籍。
4.《Python Cookbook》
作者David M. Beazley / Brian K. J 共684頁(yè)
主要內容：介紹了Python應用在各個(gè)領(lǐng)域中的一些使用技巧和方法。
原書(shū)說(shuō)得很清楚：
5.《Python語(yǔ)言入門(mén)》作者M(jìn)ark Lutz，2001年出版的，就直接忽略吧。
6.《Python for Data Analysis》中文《利用Python進(jìn)行數據分析》
作者Wes McKinney 共464頁(yè)
主要內容:
·將IPython這個(gè)交互式Shell作為你的首要開(kāi)發(fā)環(huán)境。
·學(xué)習NumPy（Numerical Python）的基礎和高級知識。
·從pandas庫的數據分析工具開(kāi)始。
·利用高性能工具對數據進(jìn)行加載、清理、轉換、合并以及重塑。
·利用matplotlib創(chuàng )建散點(diǎn)圖以及靜態(tài)或交互式的可視化結果。
·利用pandas的groupby功能對數據集進(jìn)行切片、切塊和匯總操作。
·處理各種各樣的時(shí)間序列數據。
·通過(guò)詳細的案例學(xué)習如何解決Web分析、社會(huì )科學(xué)、金融學(xué)以及經(jīng)·濟學(xué)等領(lǐng)域的問(wèn)題。
部分目錄
如果想用python進(jìn)行數據分析，顯然此書(shū)不應錯過(guò)。
7.《Think Python 》中文名《像計算機科學(xué)家一樣思考Python》
作者Allen B.Downey 共328頁(yè)
主要內容：
作者從最基本的編程概念開(kāi)始講起，包括語(yǔ)言的語(yǔ)法和語(yǔ)義，而且每個(gè)編程概念都有清晰的定義，引領(lǐng)讀者循序漸進(jìn)地學(xué)習變量、表達式、語(yǔ)句、函數和數據結構。
此外，書(shū)中還探討了如何處理文件和數據庫，如何理解對象、方法和面向對象編程，如何使用調試技巧來(lái)修正語(yǔ)法、運行時(shí)和語(yǔ)義錯誤。
每一章都配有術(shù)語(yǔ)表和練習題，方便讀者鞏固所學(xué)的知識和技巧。
此外，每一章都抽出一節來(lái)講解如何調試程序。
作者針對每章中所專(zhuān)注的語(yǔ)言特性，或者相關(guān)的開(kāi)發(fā)問(wèn)題，總結了調試的方方面面。
這是一本實(shí)用的入門(mén)書(shū)籍，適合沒(méi)有python編程經(jīng)驗的程序員閱讀。
8.《Python網(wǎng)絡(luò )數據采集》
作者米切爾 共200頁(yè)
主要內容：
第一部分重點(diǎn)介紹網(wǎng)絡(luò )數據采集的基本原理：
如何用Python從網(wǎng)絡(luò )服務(wù)器請求信息，如何對服務(wù)器的響應進(jìn)行基本處理，以及如何以自動(dòng)化手段與網(wǎng)站進(jìn)行交互。
第二部分介紹如何用網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)測試網(wǎng)站，自動(dòng)化處理，以及如何通過(guò)更多的方式接入網(wǎng)絡(luò )。
講得不夠深入，但這是市面最全面最值得一看的Python爬蟲(chóng)入門(mén)書(shū)籍了。
9.《Flask Web開(kāi)發(fā)：基于Python的Web應用開(kāi)發(fā)實(shí)戰》
作者M(jìn)iguel Grinberg 共224頁(yè)
主要內容：
學(xué)習Flask應用的基本結構，編寫(xiě)示例應用；
· 使用必備的組件，包括模板、數據庫、Web表單和電子郵件支持；
· 使用包和模塊構建可伸縮的大型應用；
· 實(shí)現用戶(hù)認證、角色和個(gè)人資料；
· 在博客網(wǎng)站中重用模板、分頁(yè)顯示列表以及使用富文本；
· 使用基于Flask的REST式API，在智能手機、平板電腦和其他第三方客戶(hù)端上實(shí)現可用功能；
· 學(xué)習運行單元測試以及提升性能；
· 將Web應用部署到生產(chǎn)服務(wù)器。
基于Python的Flask Web應用開(kāi)發(fā)實(shí)戰書(shū)籍。
10.《Fluent Python》中文名《流暢的Python》
作者Luciano Ramalho 共600頁(yè)
主要內容：
● Python數據模型：理解為什么特殊方法是對象行為一致的關(guān)鍵。
● 數據結構：充分利用內置類(lèi)型，理解Unicode文本和字節二象性。
● 把函數視作對象：把Python函數視作一等對象，并了解這一點(diǎn)對流行的設計模式的影響。
● 面向對象習慣用法：通過(guò)構建類(lèi)學(xué)習引用、可變性、接口、運算符重載和多重繼承?！?/p>
● 控制流程：學(xué)習使用上下文管理器、生成器、協(xié)程，以及通過(guò)concurrent.futures和asyncio包實(shí)現的并發(fā)。
● 元編程：理解特性、描述符、類(lèi)裝飾器和元類(lèi)的工作原理。
這是一本從語(yǔ)言設計層面剖析編程細節的進(jìn)階書(shū)籍。
11.《Python高性能編程》
作者M(jìn)icha Gorelick， Ian Ozsvald
主要內容：
圍繞如何進(jìn)行代碼優(yōu)化和加快實(shí)際應用的運行速度進(jìn)行詳細講解。
本書(shū)主要包含以下主題：計算機內部結構的背景知識、列表和元組、字典和集合、迭代器和生成器、矩陣和矢量計算、并發(fā)、集群和工作隊列等。
最后，通過(guò)一系列真實(shí)案例展現了在應用場(chǎng)景中需要注意的問(wèn)題。
這是一本Python進(jìn)階必讀書(shū)籍
12.《Data Wrangling With Python》中文《Python數據處理》
主要內容：
本書(shū)采用基于項目的方法，介紹用Python完成數據獲取、數據清洗、數據探索、數據呈現、數據規?；妥詣?dòng)化的過(guò)程。
主要內容包括：Python基礎知識，如何從CSV、Excel、XML、JSON和PDF文件中提取數據，如何獲取與存儲數據，各種數據清洗與分析技術(shù)，數據可視化方法，如何從網(wǎng)站和API中提取數據。
這是難得一見(jiàn)的精講數據處理的書(shū)籍。
13.《Introducing Python》
作者Bill Lubanovic 共476頁(yè)
主要內容：
前7章講解python基礎，之后分別是python在web、數據庫、網(wǎng)絡(luò )等方面的應用，附錄介紹了圖像、數學(xué)統計(Math、NumPy)等模塊的應用。
這是一本快速上手python實(shí)踐的書(shū)籍
14.《The Hitchhiker's Guide to Python》中文《Python最佳實(shí)踐指南》
作者Kenneth Reitz / Tanya Schlusser 共300頁(yè)
主要內容:旨在為Python初學(xué)者和專(zhuān)家提供一個(gè)關(guān)于Python安裝、配置、和日常使用的最佳實(shí)踐手冊。
如果你不知道如何著(zhù)手學(xué)習Python，那么先閱讀此書(shū)就對了。
它會(huì )告訴你如何安裝Python，如何選擇開(kāi)發(fā)工具和配置開(kāi)發(fā)環(huán)境，以及閱讀哪些書(shū)籍學(xué)習python。
以下分割線(xiàn)部分來(lái)自此書(shū)：
第二部分：其它7本O'Reilly的Python書(shū)籍
1.《Python and AWS Cookbook》
2.《Python and HDF5》
3.《Introduction to Machine Learning with Python》
4.《Data Visualization with Python and JavaScript》
5.《Foundations for Analytics with Python》
6.《Python Data Science Handbook》
7.《Thoughtful Machine Learning with Python》
第三部分：個(gè)人推薦的書(shū)單
1. 0基礎入門(mén)：
《父與子的編程之旅》《python簡(jiǎn)明教程》《笨方法學(xué)python》
2. 五本有特色實(shí)例易上手書(shū)籍：
《Python編程：從入門(mén)到實(shí)踐》《Python編程快速上手》《Head First Python》
《Think Python》即《像計算機科學(xué)家一樣思考》
《Python基礎教程》
3. 全面權威的入門(mén)書(shū)籍
《python核心編程》第二版+第三版
《python學(xué)習手冊》、《python編程》均第四版
《python標準庫》
進(jìn)階需讀：
《Python Cookbook》
《Fluent Python》中文名《流暢的Python》
《Python高性能編程》
《Effective Python_編寫(xiě)高質(zhì)量代碼改善Python程序的91個(gè)建議》
《Writing Idiomatic Python》
第四部分：
某度云盤(pán)/s/1o9wfr6M，提取q9jg
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