十一长假归来，小编带来10本Python新书，每一本都是干货满满不可错过，同时分享你的假期阅读心得，还有机会获取哦。

1　Python 快速入门（第3版）

书名：《Python 快速入门（第3版）》

作者： [美]娜奥米·塞德（Naomi Ceder）

译者：戴旭

编辑推荐：

• 明确涵盖Python 3，全面介绍核心库、包和工具；
• 配备精深的习题；
• 新增5章与数据科学相关的内容。

这是一本Python快速入门书，基于Python 3.6编写，分为4个部分，第一部分讲解Python的基础知识，对Python进行概要的介绍，第二部分介绍Python编程的重点，第三部分阐释Python的高级特性，第四部分关注数据处理，最后给出了相关案例。本书框架结构清晰，内容编排合理，讲解循序渐进，并结合大量示例和题目，既适合Python初学者学习，也适合作为专业程序员的Python参考书。

2　Python编程无师自通——专业程序员的养成

书名：《Python编程无师自通——专业程序员的养成》

作者： [美] 科里•奥尔索夫（Cory Althoff）

译者：宋秉金

编辑推荐：

• 畅销Python编程类入门书，美国亚马逊Kindle编程类排行榜榜一；
• 作者结合自身成功经验给出的答案；
• 本书每章采用“要点介绍+示例代码+术语总结+挑战练习”的模式，细化介绍编程入门所需的各个知识点。

从Python 3 中开始学习编程，并构建第一个程序；通过学习“面向对象的程序设计”并创建一个强大的Python程序来让读者掌握技能；学习使用Git、Bash、正则表达式和数据库等工具，然后使用学习的新编程技能来构建一个网络爬虫；学习计算机科学的基本原理，包括计算机架构、数据结构、算法和网络编程；学习为项目编程:涵盖了软件开发过程、测试和最佳编码实践；了解如何完成团队合作，并获得编程工作。

3　从零开始学Python（第2版）

书名：《从零开始学Python（第2版）》

作者： [美] 约翰·保罗·穆勒（John Paul Mueller）

译者：武传海

编辑推荐：

• “达人迷”是畅销美国近30年的经典图书品牌，经过亿万读者的检验；
• 面向零基础读者，巧用类比式描述，技术知识点轻松掌握；
• 书中还有一系列的Python周边小知识，教你更好地掌握Python，活学活用Python。

本书包含5个部分，共计20章内容，从Python入门知识开始讲解，涉及初级的编程知识、各种数据类型的使用、数据的存储和管理等内容，同时本书还包含对Python模块和库的介绍。通过阅读本书，读者可以全面了解与Python编程有关的各个细节，实现零基础学习Python编程。

4　Python算法详解

书名：《Python算法详解》

作者：  张玲玲

编辑推荐：

• 6年Python开发经验，计算机硕士，杰出程序员和算法专家；
• 195个实例，使读者有更多的实践演练机会；
• 涵盖数据结构，线性表、队列和栈，树，图，查找算法，内部排序算法，经典算法问题的解决，图像问题的解决等内容。

全书共13章，基于Python分别讲解了算法是程序的灵魂，数据结构，常用的算法思想，线性表、队列和栈，树，图，查找算法，内部排序算法，经典的数据结构问题，解决数学问题，经典算法问题，解决图像问题，游戏和算法等内容。全书内容以“技术解惑”贯穿全书，引领读者全面掌握算法的核心技术

5　编程的乐趣：用Python解算法谜题

书名：《编程的乐趣：用Python解算法谜题》

作者：  [美] 斯里尼•德瓦达斯（Srini Devadas）

译者：戴旭  李亚舟  许亚运

编辑推荐：

• 谜题是来自真实世界的应用，饶有趣味、易于描述；
• 算法谜题的趣味性和计算机编程的实用性之间搭建了一座桥梁；
• 斯里尼·德瓦达斯（Srini Devadas） 麻省理工学院（MIT）计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）电子工程和计算机科学教授。

这是一本介绍通过解决复杂算法谜题来学习编程的书，书中的代码用Python语言编写。本书将对代码功能的理解与编程语言语法和语义的理解分离开来，从解每个谜题开始，先给出解谜题的算法，随后用Python语法和语义实现对应的算法，并适当做出解释。本书包含了21个谜题，其中很多谜题都广为流传，如多皇后、汉诺塔、验证六度分隔猜想等，每个谜题后面都配有不同难度的编程习题，帮读者加深对相关算法的理解。

6　Python程序设计与科学计算

书名：《Python程序设计与科学计算》

作者： 尹永学  黄海涛

编辑推荐：

• 理论实践相结合：由具有多年教学和数学建模竞赛指导经验的高校教师与具有丰富实战经验的资深算法工程师合力写作而成；
• 轻松入门Python：从Python安装到基本语法、函数，精选有价值的Python内容进行介绍；
• 科学计算+数学建模：从科学计算实战到数学建模应用实例都有所介绍，带你开启数学建模的大门。

本书内容主要分为三部分：第一部分为基础部分，介绍Python语言的编程基础）；第二部分为科学计算部分，对常用科学计算模块进行介绍，并包含实战；第三部分介绍科学计算中重要的应用数学建模。内容包含Python常用的数据科学模块，从编程入门开始，介绍Numpy、Scipy、Pandas常用的科学计算模块，简述matplotlib绘图模块，最后介绍了用于数学建模的模块Sklearn。

7　Python Qt GUI与数据可视化编程

书名：《Python Qt GUI与数据可视化编程》

作者： 王维波  栗宝鹃  张晓东

编辑推荐：

• 本书适合具有Python编程基础； 
• 想通过Python设计GUI应用程序或在GUI应用程序中实现数据可视化的读者阅读和参考。

本书介绍在Python中使用PyQt5编写GUI应用程序的方法，以及使用不同工具在GUI程序中实现数据可视化的方法。本书分为三大部分，分别介绍了PyQt5 GUI应用程序的框架结构等基础核心内容、PyQt5 GUI应用程序设计中常用到的各种功能的编程方法，以及使用PyQtChart、matplotlib和PyQtDataVisualization进行二维和三维数据可视化的设计方法等。

8　Python 3破冰人工智能：从入门到实战

书名：《Python 3破冰人工智能：从入门到实战》

作者： 黄海涛

编辑推荐：

• 数学基础：从历年数学建模竞赛入手，解读人工智能中的数学方；
• 编程实践：100余个代码实例，全面讲解网络爬虫、数据存储与数据分析等内容；
• 算法应用：实战案例辅以丰富图解，详尽分析人工智能算法特性及其应用场景。

本书主要包含两部分，第一部分为基础部分（以数学建模历年赛题形式了解相关算法，同时将讲解相关AI模块下的Python常用包），第二部分为实战部分，对常用算法进行基本原理简介，并构建实战案例，同时包含自然语言处理的案例以及TensorFlow案例。

9　Python和NLTK自然语言处理

书名：《Python和NLTK自然语言处理》

作者：  [印度] 尼天•哈登尼亚（Nitin Hardeniya）雅各布•帕金斯（Jacob Perkins） 迪蒂•乔普拉（Deepti Chopra） 尼什•斯乔希（Nisheeth Joshi） 伊提•摩突罗（Iti Mathur）

译者：林赐

编辑推荐：

• Nitin Hardeniya是一位资深的数据科学家，精通Python、NLTK、机器学习，与多家知名公司都有长期的合作；
• 本书适合快速学习NLTK的资深Python程序员以及机器学习领域的研究人员；
• 使用Python解决各种NLP任务的方式。

本书是一本运用NLTK和其他Python库构建专业NLP和机器学习项目的学习指南。本书共分为三部分。第一部分是NLTK基本模块，重点是如何创建文本分割器和解析器。第二部分介绍一些简单的文本处理方法和语言处理的基本技术。第三部分将会带领读者去实现自己的NLP项目。

10　Python机器学习

书名：《Python机器学习》

作者： [印]阿布舍克·维贾亚瓦吉亚（Abhishek Vijayvargia）

译者：宋格格

编辑推荐：

• 涵盖机器学习的所有主要领域；
• 每个概念的python代码示例； 
• Jupyter Notebook脚本提供了用于测试和测试算法的数据集。

这本书通过数学解释和编程例子描述了机器学习的概念。每一章的内容都是从技术的基本原理和基于真实数据集工作实例开始的。在应用算法的指导下，每种技术都有各自的优点和缺点。本书提供了python中的代码示例。Python现在已经被全世界所接受。首先，它是免费、开源的。它包含了来自开放社区的非常好的支持。它包含大量的库，所以您不需要编写任何代码。此外，它可扩展为大量数据，适用于大数据技术。

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