python基础教程修订版pdf
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《Python基础教程（第2版）》（Magnus Lie Hetland）电子书网盘下载免费在线阅读
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书名：Python基础教程（第2版）
作者：Magnus Lie Hetland
译者：司维
豆瓣评分：8.0
出版社：人民邮电出版社
出版年份：2010-7
页数：471
内容简介：
本书是经典教程的全新改版，作者根据Python 3.0版本的种种变化，全面改写了书中内容，做到既能“瞻前”也能“顾后”。本书层次鲜明、结构严谨、内容翔实，特别是在最后几章，作者将前面讲述的内容应用到了10个引人入胜的项目中，并以模板的形式介绍了项目的开发过程。本书既适合初学者夯实基础，又能帮助Python程序员提升技能，即使是 Python方面的技术专家，也能从书里找到令你耳目一新的东西。
作者简介：
Magnus Lie Hetland是挪威科技大学副教授，教授算法。喜欢钻研新的编程语言，是Python语言的坚定支持者。他写过很多Python方面的书和在线教程，比如深受大家欢迎的网上教程Instant Python。
⑵ Python核心编程（第二版）PDF和Python基础教程（第二版）PDF
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Python介绍：
Python（英国发音：/ˈpaɪθən/ 美国发音：/ˈpaɪθɑːn/）, 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明，第一个公开发行版发行于1991年。
Python是纯粹的自由软件，源代码和解释器CPython遵循GPL(GNUGeneral Public License)协议。Python语法简洁清晰，特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进。
Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。
Python基本算法：
Python的设计目标之一是让代码具备高度的可阅读性。它设计时尽量使用其它语言经常使用的标点符号和英文单字，让代码看起来整洁美观。它不像其他的静态语言如C、Pascal那样需要重复书写声明语句，也不像它们的语法那样经常有特殊情况和意外。
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简介：Python语言入门将对Python编程语言做全面而精炼的介绍。Python是一种流行的面向对象语言，既可用于独立的程序，也可用于脚本程序，适用于各种领域。它是自由的、可移植的、强大的，而且非常易于使用。
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一、Python基础教程
《图灵程序设计丛书：Python基础教程(第2版 修订版)》包括Python程序设计的方方面面，首先从Python的安装开始，随后介绍了Python的基础知识和基本概念，包括列表、元组、字符串、字典以及各种语句。然后循序渐进地介绍了一些相对高级的主题，包括抽象、异常、魔法方法、属性、迭代器。此后探讨了如何将Python与数据库、网络、C语言等工具结合使用，从而发挥出Python的强大功能，同时介绍了Python程序测试、打包、发布等知识。结尾，作者结合前面讲述的内容，按照实际项目开发的步骤向读者介绍了几个具有实际意义的Python项目的开发过程。
二、Python编程：从入门到实践
本书是一本针对所有层次的Python读者而作的Python入门书。全书分两部分：首部分介绍用Python 编程所必须了解的基本概念，包括matplotlib、NumPy和Pygal等强大的Python库和工具介绍，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Python 2D游戏开发，如何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，并帮读者解决常见编程问题和困惑。
三、利用Python进行数据分析
《利用Python进行数据分析》讲的是利用Python进行数据控制、处理、整理、分析等方面的具体细节和基本要点。同时，它也是利用Python进行科学计算的实用指南(专门针对数据密集型应用).《利用Python进行数据分析》重点介绍了用于高效解决各种数据分析问题的Python语言和库。《利用Python进行数据分析》没有阐述如何利用Python实现具体的分析方法。
四、Python核心编程
《Python核心编程(第3版)》是经典畅销图书《Python核心编程(第二版)》的全新升级版本，总共分为3部分。第1部分为讲解了Python的一些通用应用，包括正则表达式、网络编程、Internet客户端编程、多线程编程、GUI编程、数据库编程、Microsoft Office编程、扩展Python等内容。第2部分讲解了与Web开发相关的主题，包括Web客户端和服务器、CGI和WSGI相关的Web编程、Django Web框架、云计算、高级Web服务。第3部分则为一个补充/实验章节，包括文本处理以及一些其他内容。
《Python核心编程(第3版)》适合具有一定经验的Python开发人员阅读。
五、Python数据分析与挖掘实战
本书共15章，分两个部分：基础篇、实战篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理，实战篇介绍了一个个真实案例，通过对案例深入浅出的剖析，使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验，同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论。读者在阅读过程中，应充分利用随书配套的案例建模数据，借助相关的数据挖掘建模工具，通过上机实验，以快速理解相关知识与理论。
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自个也在学习Python，教程里面有讲Python基础语法、数据类型、字符编码、内置方法、常用模块等。
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《Python程序设计（第3版）》（[美] John Zelle）电子书网盘下载免费在线阅读
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书名：Python程序设计（第3版）
作者：[美] John Zelle
译者：王海鹏
豆瓣评分：7.3
出版社：人民邮电出版社
出版年份：2018-1-12
页数：344
内容简介：
本书是面向大学计算机科学专业第一门程的教材。本书以Python语言为工具，采用相当传统的方法，强调解决问题、设计和编程是计算机科学的核心技能。
全书共13章，包含两个附录。第1章到第5章介绍计算机与程序、编写简单程序、数字计算、对象和图形、字符串处理等基础知识。第6章到第8章介绍函数、判断结构、循环结构和布尔值等话题。第9章到第13章着重介绍一些较为高级的程序设计方法，包括模拟与设计、类、数据集合、面向对象设计、算法设计与递归等。附录部分给出了Python快速参考和术语表。每一章的末尾配有丰富的练习，包括复习问题、讨论和编程联系等多种形式，帮助读者巩固该章的知识和技能。
本书特色鲜明、示例生动有趣、内容易读易学，是美国颇受欢迎的教程，适合Python入门程序员阅读，也适合高校计算机专业的教师和学生参考。
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《Python学习手册（第4版）》[美]MarkLutz电子书网盘下载免费在线阅读
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书名：Python学习手册（第4版）
作者名：[美] Mark Lutz
豆瓣评分：7.9
出版社：机械工业出版社
出版年份：2011-4
页数：889
内容介绍：
Google和YouTube由于Python的高可适应性、易于维护以及适合于快速开发而采用它。如果你想要编写高质量、高效的并且易于与其他语言和工具集成的代码，《Python学习手册：第4 版》将帮助你使用Python快速实现这一点，不管你是编程新手还是Python初学者。本书是易于掌握和自学的教程，根据作者Python专家Mark Lutz的着名培训课程编写而成。
作者介绍：
Mark 是O'Reilly出版的《Programming Python》和《Python Pocket Reference》的作者，这两本书于2009年都已经出版了第3版。Mark自1992年开始接触Python，1995年开始撰写有关Python的书籍，从1997年开始教授Python课程。截止到2009年，他已经开办了225个Python短期培训课程，教授了大约3500名学习者，销售了大约25万册有关Python的书籍。许多书被翻译成十多种语言。
⑼ 有哪些 Python 经典书籍
《深度学习入门》（[ 日］ 斋藤康毅）电子书网盘下载免费在线阅读
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书名：深度学习入门
作者：[ 日］ 斋藤康毅
译者：陆宇杰
豆瓣评分：9.4
出版社：人民邮电出版社
出版年份：2018-7
页数：285
内容简介：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Python3，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。书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识，对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解，此外还介绍了深度学习相关的实用技巧，自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用，以及为什么加深层可以提高识别精度等“为什么”的问题。
作者简介：
斋藤康毅
东京工业大学毕业，并完成东京大学研究生院课程。现从事计算机视觉与机器学习相关的研究和开发工作。是Introcing Python、Python in Practice、The Elements of Computing Systems、Building Machine Learning Systems with Python的日文版译者。
译者简介：
陆宇杰
众安科技NLP算法工程师。主要研究方向为自然语言处理及其应用，对图像识别、机器学习、深度学习等领域有密切关注。Python爱好者。