上个月送书福利不断，一波接一波，今天小编带来了一份非常不错的Python书单，非常感谢博文视点的大力支持，这次的书涉及Python入门，进阶技巧，机器学习和数据分析相关！
《零基础轻松学Python》
小码哥 著
本书提供了一套完整、系统的Python 基础课，比如列表、if、函数等内容，每一部分内容除了有生动有趣的项目实战，还有实际工作中需要注意的问题。既能让零基础的读者更好地学习，也能让有一定基础的读者继续提升自身水平。
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《自学是门手艺：没有自学能力的人没有未来》
李笑来 著
本书以自学Python编程为例，阐述了如何培养、习得自学能力，并运用自学能力在竞争激烈的社会中获得一席之地，不断地升级、进化，实现真正的成长。
作为一本“硬核”的“鸡汤”书，本书不仅仅以纸质的形式呈现，还配套了XUE.cn互动学习平台。读者不仅可以通过阅读本书学到自学的方法，还能在XUE.cn上把这些方法付诸实践，不断练习、提升自己的技能，真正成为有积累、有前途的新新人类！
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《疯狂Python讲义》
李刚 编著
从零开始，Python编程从入门到实践一网打尽
覆盖的知识面广，知识体系完备、系统
本书既是一本适合初学者入门Python的图书（一个8岁的小朋友在未出版前已学习了本书很多章节并动手写出了自己的程序）；这也是一本适合Python就业的图书，因为本书涵盖了网络编程、数据分析、网络爬虫等大量企业实用的知识。本书为所有打算深入掌握Python编程的读者而编写，适合各种层次的Python学习者和工作者阅读，也适合作为大学教育、培训机构的Python教材。
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《对比Excel，轻松学习Python数据分析》
张俊红 著
利用Python进行数据分析
数据从业者案头实操工具书
本书将数据分析过程中涉及的每一个操作都对照讲解，让你从熟悉的Excel操作中去学习对应的Python实现，而不是直接学习Python代码，大大降低了学习门槛，消除了大家对代码的恐惧心理。这也是本书的一大特色，让读者可以像学Excel数据分析一样，轻松学习Python数据分析。
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《Python编程之美：最佳实践指南》
【美】Kenneth Reitz，Tanya Schlusser著
夏永锋 廖邦杰 译
- Python界大神Kenneth Reitz主导创作
主流应用场景最佳实践一网打尽
本书是Python用户的一本百科式学习指南，由Python社区数百名成员协作奉献。
涉及开发环境和部署、编写符合Pythonic品味的代码、各应用场景下主流的Python解决方案、学习资源推荐等多个方面，有足够的广度也有合适的深度。不仅如此，书中还分享了阅读代码的思路、方法和技巧，告诉你为什么这么设计……并清晰地呈现了项目结构图，有极强的学习价值。
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《Python机器学习手册：从数据预处理到深度学习》
【美】Chris Albon 著
韩慧昌 林然 徐江 译
本书采用基于任务的方式来介绍如何在机器学习中使用Python。书中有近200个独立的解决方案，针对的都是数据科学家或机器学习工程师在构建模型时可能遇到的常见任务，涵盖从简 单的矩阵和向量运算到特征工程以及神经网络的构建。所有方案都提供了相关代码，读者可以 复制并粘贴这些代码，用在自己的程序中。
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