推荐几本在豆瓣上评价很好的Python学习书籍。 我收集整理了这些书的电子版，今天分享给大家。
书籍包括《Python编程：从入门到实践》、《Python编程快速入门》、《Fluent Python》、《像计算机科学家一样思考Python》、《用Python进行数据分析》、《Python深度学习》、《Python机器》学习（原书第3版）》和《Python编程：零基础入门》、《Python编程入门指南（第2册）》等。
一、Python编程：从入门到实践
《Python编程：从入门到实践》是一本面向各个层次Python读者的Python入门读物。 全书分为两部分：第一部分介绍了Python编程必须了解的基本概念，包括matplotlib、NumPy和Pygal等强大的Python库和工具，以及列表、字典、if语句、类、文件以及异常、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、如何使用数据生成交互式信息图表以及创建和定制简单的Web应用程序，帮助读者解决常见的编程问题和困惑。
2. Python编程快速入门（第2版）
《Python编程快速入门》是一本适合初学者的Python编程实用指南。 本书不仅介绍了Python语言的基础知识，还通过案例实践教会读者如何运用这些知识和技能。 本书的第一部分介绍了基本的 Python 编程概念，第二部分介绍了一些可以通过编写 Python 程序由计算机自动执行的不同任务。
在本书中，您将学习使用 Python 进行编程，以在几分钟内完成手动需要数小时才能完成的任务，而无需事先具备编程经验。 通过阅读本书，您将学习 Python 的基础知识，探索 Python 丰富的模块库，并完成特定任务（例如，从网站抓取数据、阅读 PDF 等……）
3. 流利的Python
Fluent Python 是 Python 编程的实用指南。 本书的目的不仅在于介绍Python语言的基础知识，更在于教会读者如何通过项目实践来应用这些知识和技能。 本书的第一部分介绍了基本的 Python 编程概念深度学习鱼书，第二部分介绍了一些不同的任务，这些任务可以通过编写 Python 程序由计算机自动执行。 第二部分的每一章都有一些工程程序供读者学习。 每章末尾还提供了一些习题和深度实践项目，帮助读者巩固所学知识。 附录部分给出了所有习题的解答。
本书适合任何想通过Python学习编程的读者，尤其适合缺乏编程基础的初学者。 通过阅读本书，读者将能够利用强大的编程语言和工具，体验Python编程的速度。
4. 像计算机科学家一样思考 Python
《像计算机科学家一样思考Python》旨在培养读者以与计算机科学家相同的思维方式理解Python语言编程。 贯穿全书的主体是如何思考、设计和开发方法，具体的编程语言只是为具体场景的介绍提供了媒介。
全书共21章，详细介绍了Python语言编程的方方面面。 本书从基本的编程概念入手，包括语言语法和语义，每个编程概念都有清晰的定义，带领读者循序渐进地学习变量、表达式、语句、函数和数据结构。 本书还探讨了如何处理文件和数据库，如何理解对象、方法和面向对象编程，以及如何使用调试技术纠正语法错误、运行时错误和语义错误。 每章都配有词汇表和习题，方便读者巩固所学知识和技能。 此外，每章都抽出一个小节来说明如何调试程序。 作者针对每一章所关注的语言特性，或者相关的开发问题，总结了调试的方方面面。
5.使用Python进行数据分析
《Data Analysis with Python》适合刚接触Python的分析师和刚接触科学计算的Python程序员。 使用交互式 shell IPython 作为您的主要开发环境。
从pandas库的数据分析工具入手，使用高性能工具对数据进行load、clean、transform、merge和reshape； 使用 matpIotlib 创建散点图和静态或交互式可视化结果； 使用pandas的groupby函数对数据集进行Slice、dice、aggregate操作； 处理各种各样的时间序列数据。
6. Python深度学习
《Python深度学习》的作者是Keras之父、现任谷歌人工智能研究员François Chollet。 详细介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践，涉及计算机视觉和自然语言处理。 、生成模型和其他应用程序。 书中包含30多个代码示例深度学习鱼书，并且对步骤进行了详细的解释。 由于本书立足于人工智能的普及和普及，读者无需具备机器学习的背景知识即可阅读。 读者学习本书后，将具备搭建自己的深度学习环境、构建图像识别模型、生成图像和文本的能力。
7. Python Machine Learning（原书第3版）
使用 Python 进行机器学习是使用 Python 进行机器学习和深度学习的综合指南。 它既可以用作清晰的分步教程，也可以用作构建机器学习系统时的通用参考手册。 本书包含清晰的解释、图表和工作示例，全面而深入地介绍了机器学习的基本技术，并为您提供了机器学习背后的原理，以便您可以自己构建模型和应用程序。 第 3 版涵盖两种高级机器学习技术，即强化学习和生成对抗网络 (GAN)。
适用人群：想进入机器学习领域的初学者； 计算机及相关专业学生； 想转型为机器学习工程师和数据科学家的非开发人员； 使用过机器学习技术，但想进一步了解其工作原理； 其他对机器学习和人工智能感兴趣的自学者。
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8. Python编程：零基础入门
本书是一本适合所有层次Python读者的Python入门教程。 原腾讯高级开发工程师推荐入门教材。 内容涉及Python基础、函数、面向对象编程、环境搭建等，适合Python编程零基础读者。
第一章Python环境搭建； 第 2 章 Python 基础； 第 3 章 Python 数据类型； 第4章Python流程控制； 第 5 章 Python 函数； 第6章Python文件读写； 第 7 章面向对象程序设计。
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好了，今天的分享就到这里了，电子书自取
