Python一向是数据科学家最青睐的编程语言，它的语法相对简单、易于学习。除了机器学习数据库之外，还有非常活跃的开发人员社区，维护着各种库，用于数据分析、操作和编排。 本文当中，我收集了一些适合初学者和经验丰富的最佳Python书籍的信息。我们还提到了每本书的简要介绍。这将帮助您根据您的要求选择最好的python书籍。此外，它还涵盖了对初学者和经验持有者有益的书籍。 网上低价和免费的Python课程有不少，但是从书里学习也别有一番风味。如果想从书中学习或者以书为辅，这5本书不要错过。**
《人人学Python》(Python forEverybody)Charles R. Severance著
该书是Coursera上《人人都可以学习的Python专项课程》的配套教材，采用信息学而不是基于计算机科学的方法来学习Python，内容侧重于如何使用Python进行数据分析。该书涵盖了Python的所有基础知识，也有专门针对数据的部分，比如使用Python与数据库交互、数据可视化和数据建模。
攻略Python的免费书单：走进编程，从这五本书开始
《Python数据科学手册》(Python Data Science Handbook)Jake VanderPlas著
该书详尽介绍了核心Python库，这些库构成了数据科学家的工具包，书中还包括Numpy、Pandas、Matplotlib和Scikit-learn的详细使用指南和代码示例。还有一章是关于IPython的内容，它是最受数据科学家欢迎的Python开发环境，书中也对其如此受欢迎的原因进行了说明。
《Python编程快速上手，让繁琐工作自动化》(Automate the Boring Stuff with Python)Al Sweigart著
这本书也不是专门针对数据科学的书，但学会Python的简单实例能给你不少成就感，从这种角度来讲，这本书绝对值得一读。
该书的重点是简单重复性任务自动化，并且不需要任何编程知识，对于新手小白来说非常友好。笔者认为，当心中有一个实际的实施方案时，学习效果最好。这本书就给出了一些非常简单的任务，初学者可以在Python中快速执行。
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《Python漫游指南》(TheHitchhiker’s Guide to Python)Kenneth Reitz&Tanya Schlusser著
这本书适用于所有Python开发人员，无论是初学者还是老程序员。虽然并不是专门针对数据科学，但它能帮你打下出色的语言基础，其中还涉及最佳实践和框架。
该书面面俱到，包括安装、开发环境、推荐代码结构、面向对象编程以及关于代码风格的出色章节。该书的突出之处是对构建包含Python代码目录的最佳实践进行了描述。
这本书的风格自成一派，有些人可能不习惯，但笔者认为从某些方面来说是件好事儿。编程中，初学者要在各种不同处理方式中游刃有余，而许多人常常不知道该选择哪种方法。
《Python机器学习基础教程》(Introductionto Machine Learning with Python)Andreas C. Muller& Sarah Guido著
从Python介绍的角度来讲，这本书是我心里绝对的TOP 1。它主要关注Scikit-learn库的应用，也涵盖了Python编程用于机器学习的核心概念，适用于任何其他库。
文中非常清晰地解释了机器学习工作流程，介绍了最佳实践以及大量的示例代码。同时还介绍了每一个新概念，循序渐进，这些新概念都建立在之前所述的概念之上，内容也就变得越来越深入。如果你对机器学习完全陌生，这一教程是绝佳选择。攻略Python的免费书单：走进编程，从这五本书开始 今天的分享就到这里，因为平台限制许多内容未能呈现给大家，个人手头上的学习资料及相关经验总结有需要、感兴趣的朋友可以加下方小编微信获取“guigui758758” 也可以来我的qq群：1041526187，里面有许多python干货，希望来的是来学习一起共同努力进步的伙伴，一起加油！**
