入门简介
- 如果你是个程序员，先学 Java 再学 Python，你会发现 Python 真的很香。 ( 没有比较就没有伤害呀 )
- 以下是我自学 Python 时所用的参考书，每本都有其自己的价值，可以根据了解选择。
参考书列表
《笨办法学 Python ( 第 3 版 ) 》 ★★★★★
- 这个是 Python2，如果想学 Python3 一定要找《笨办法学 Python3》；Python2 与 Python3 区别较大，除非是开发人员否则直接学 Python3 吧。
- 入门绝对推荐，当然是面对非计算机专业的同学，计算机专业可以当了解用的书，一天搞定。
- 如果是入门学习，一定要用“笨”办法来学，要自己手工输入代码，否则就难有收获。
- 尽可能找到电子版，因为书中代码可能有误，或者是字母印刷错误，或者是格式排版错误 ( Python 是讲究格式的 ) ，因此有个电子版可以获得更加准确的代码。
- 搭建环境还是找个开发人员帮助一下吧，自己做就需要一点点耐心和恒心了，否则还没装完系统可能就放弃了。
《Python 程序设计》 ★★★★
- 这个是 Python3，现在学 Python3 肯定是主流了，就不要再花时间去学 Python2 了，除非你是个专业的 Python 程序员。
- 用来上课的优秀教材，只是你需要自己补充完全数据文件，因为 PEARSON 只给老师提供相关资料。
- 如果是入门学习，可以补齐《笨办法学 Python》这本书中概念不完备的问题，进一步全面了解 Python。
- 书中代码基本都是正确的，问题是没有数据，计算机就是用来处理数据的，没有数据只能自己造，还是有点麻烦的。
- 这本书难度不太大，专业人员保证一周就能学完，只有语言上会有点收获，对于了解 Python 开发其实帮助不大，四颗星都是打给教材的完备性的。
《Python 面向对象编程指南，Mastering Object- Python》 ★★★
- 这个也是 Python3 的，还是面向对象编程的书，好像还是个程序员写的书，读起来非常细节，没有总体的概念说明，看起来很容易迷失。
- 这本书既不能入门，也不能提高，只能是扩展知识面的阅读，帮助你更多了解 Python。
- 需要具备面向对象编程的经验，需要熟悉 Python 编程，可以通过作者的角度来了解 Python 还可以做什么。
《Python 数据科学实践指南》 ★★★
《Python 数据科学实践指南》主要是一本 Python 及数据科学相关模块介绍的书，更符合学习 Python 使用。
《Python 机器学习基础教程》 ★★★★
不会教你机器学习的理论，全部是利用经典的模型进行机器学习实战。