Python作为一种程序设计语言，凭借其简洁、易读及可扩展性，日渐成为了程序设计领域备受推崇的语言。从20世纪90年代初诞生起，在不到30年的时间里，Python已经占据了人工智能领域的主导地位，如今在大学和Google、IBM等大型技术公司广泛使用，游戏、网站开发、人工智能等都是它活跃的领域，可以说，Python在各个领域都有无限可能！
下面这些精选的Python图书将给你提供一条从入门到应用的Python学习进阶之路——先掌握Python知识，再扩散应用到各个领域，全面满足了不同层次、不同领域的读者，快点学起来吧~
《Python编程：从入门到实践》，作者：Eric Matthes，译者：袁国忠
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这是一本Python入门书，共分为入门和实践两个部分：第一部分介绍了Python编程的基本概念，包括matplotlib、NumPy和Pygal等强大的Python库和工具介绍，以及列表、字典、if语句、类、文件与异常、代码测试等内容；第二部分通过三个项目（Python 2D游戏开发，利用数据生成交互式信息图，以及创建和定制简单的Web应用）将理论付诸于实践。帮助读者理解Python编程的概念及用途。使用Python 2或Python 3的读者都可以利用这本书来学习。
《笨办法学Python 3》，作者：[美]泽德 A. 肖，译者：王巍巍
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这是一本Python入门书，适合对计算机了解不多，没有学过编程，但对编程感兴趣的读者学习使用。这本书以习题的方式引导读者一步一步学习编程，从简单的打印一直讲到完整项目的实现，让初学者从基础的编程技术入手，最终体验到软件开发的基本过程。本书是基于Python 3.6版本编写的。
《Python基础教程 第3版》，作者：[挪]Magnus Lie Hetland，译者：袁国忠
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这本书专门针对Python 3进行讲解，包括了Python程序设计的方方面面：从列表、元组等基础概念，到抽象、异常等相对高级的话题，再到将Python与数据库、网络、C语言等工具结合使用，Python程序的测试、打包和发布。最后，这本书按照实际项目开发的步骤向读者介绍了10个具有实际意义的Python项目的开发过程，供读者练习并体会代码功能。
任何一门编程语言的学习，最终都是为了具体应用的实现，下面就来看看Python都能在哪些领域大展身手吧~
《Python编程快速上手——让繁琐工作自动化》，作者：[美] Al Sweigart 斯维加特，译者：王海鹏
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这本书致力于教大家利用Python 编程，在几分钟内完成手工需要几小时的工作。比如：在一个文件或多个文件中搜索文本；创建、更新、移动和重命名文件和文件夹；搜索网页和下载的在线内容；在任意大小的Excel电子表格中更新和格式化数据……这本书一步一步地引导你完成每个程序，并用你学到的新技能来让类似的任务自动化。你不用再浪费时间去做任何可以自动化的工作。即使你从未写过一行代码，也可以让计算机来做繁重的工作。
《机器学习实战 》，作者：[美]Peter Harrington，译者： 李锐 李鹏 曲亚东 王斌
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在现今大数据时代的背景下，捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式越来越受到重视。这本书通过精心编排的实例，利用高效可复用的Python代码阐释如何处理统计数据，进行数据分析及可视化。读者可从这本书中学到一些核心的机器学习算法，并将其运用于某些策略性任务中，如分类、预测及推荐等。
《Python机器学习实践指南》，作者：[美]Alexander T.Combs，译者：黄申
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《Python机器学习实践指南》这本书利用两种核心的机器学习算法将Python 语言在数据分析方面的优势发挥到了极致。这本书介绍了众多与机器学习相关的算法，包括各类分类算法、数据可视化技术、推荐引擎等，主要包括机器学习在公寓、机票、IPO 市场、新闻源、内容推广、股票市场、图像、聊天机器人和推荐引擎等方面的应用。
得益于Python强大而丰富的库以及数据分析能力，Python在神经网络、深度学习等方面都已经有了成熟的包可供调用。
《深度学习入门 基于Python的理论与实现》，作者：[日]斋藤康毅，译者：陆宇杰
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这本书使用Python3，从基本的数学知识出发，从零创建了一个经典的深度学习网络，使读者在此过程中逐步理解深度学习。除了深度学习和神经网络的基础知识，这本书还介绍了深度学习相关的实用技巧，在自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用，以及为什么加深层可以提高识别精度等“为什么”的问题。
《Python深度学习》，作者：[美]弗朗索瓦·肖莱，译者：张亮
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这本书是Keras之父、Google人工智能研究员弗朗索瓦·肖莱执笔的深度学习领域力作。书中详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践，包括计算机视觉、自然语言处理、产生式模型等应用。30多个代码示例，详细透彻的步骤讲解让不具备机器学习相关背景知识的读者也可以展开阅读。学习完本书后，读者将具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力。
《Python神经网络编程》，作者：[英]塔里克·拉希德，译者：林赐
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这本书从简单的思路着手，利用Python语言详细介绍了神经网络工作所须的基础知识，共包括三部分：第1部分介绍基本的思路，包括神经网络底层的数学知识，第2部分介绍了学习Python编程的流行方法，并使用Python构建神经网络，让其像专家所开发的网络那样工作（如手写字母的识别）。第3部分扩展介绍了如何将神经网络的性能提升到工业应用的层级，甚至让其在Raspberry Pi（树莓派，一款单板计算机）上工作。
自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能够实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及所有用计算机对自然语言进行的操作。
《Python自然语言处理》，作者：[美]Steven Bird，Ewan Klein & Edward Loper，译者：陈涛 张旭 崔杨 刘海平
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这本书是自然语言处理领域的实用入门指南，旨在帮助读者学习如何编写程序来分析书面语言。全书按照难易程度顺序编排，包括上百个实际可用的例子和分级练习，涉及语言处理的基本原理，句子解析、句法结构识别和句意表达方法，如何有效管理语言数据以及NLP领域的过去和未来。这本书可供读者自学，也可以作为自然语言处理或计算语言学课程的教科书，还可以作为人工智能、文本挖掘、语料库语言学等课程的补充读物。
《Python 3网络爬虫开发实战》，作者：崔庆才
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这本书介绍了如何利用Python 3开发网络爬虫，书中讨论了urllib、requests、正则表达式、Beautiful Soup、XPath、pyquery、数据存储、Ajax数据爬取等内容，接着通过多个案例介绍了不同场景下如何实现数据爬取，最后介绍了pyspider框架、Scrapy框架和分布式爬虫，适合Python程序员阅读。
《Python数据分析 第2版》，作者：[美]阿曼多·凡丹戈，译者：韩波
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Python语言的数据分析功能逐渐为大众所认可，本书就是一本介绍如何用Python进行数据分析的学习指南。全书从Python程序库入门、NumPy数组和Pandas入门开始，陆续介绍了数据的检索、数据加工与存储、数据可视化等内容。同时，本书还介绍了信号处理与时间序列、应用数据库、分析文本数据与社交媒体、预测性分析与机器学习、Python生态系统的外部环境和云计算、性能优化及分析、并发性等内容。这本书延续了上一版示例丰富、简单易懂的优点，非常适合对Python语言感兴趣或者想要使用Python语言进行数据分析的读者参考阅读。
《Python科学计算最佳实践 SciPy指南》，作者：[澳]胡安·努内兹—伊格莱西亚斯 [美]斯特凡·范德瓦尔特 [澳]哈丽雅特·达士诺，译者：陈光欣
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近年来，基于NumPy和SciPy的完整生态系统迅速发展起来，并在天文学、生物学、气象学和气候科学，以及材料科学等多个学科得到了广泛应用。这本书旨在介绍开源的Python算法库和数学工具包SciPy，结合大量代码实例，详尽展示了SciPy的强大科学计算能力，包括用NumPy和SciPy进行分位数标准化，用ndimage实现图像区域网络，频率与快速傅里叶变换，用稀疏坐标矩阵实现列联表，SciPy中的线性代数，SciPy中的函数优化等。
《Python数据可视化编程实战（第2版）》，作者：[爱尔兰]伊戈尔·米洛瓦诺维奇 [法]迪米特里·富雷斯 [意大利]朱塞佩·韦蒂格利，译者：颛清山
推荐理由：
数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。这是一本使用Python实现数据可视化编程的实战指南，介绍了如何使用Python流行的库，通过70余种方法创建美观的数据可视化效果。 全书主要介绍了绘制并定制化图表、创建3D可视化图表、用图像和地图绘制图表、使用正确的图表理解数据、matplotlib以及使用http://Plot.ly进行云端可视化等知识。 这本书适合对Python编程有一定基础的开发人员阅读，可以帮助读者从头开始了解数据、数据格式、数据可视化，并学会使用Python可视化数据。
《Python黑客攻防入门》，作者：[韩]赵诚文 [韩]郑暎勋，译者：武传海
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Python提供了丰富多样的模块，几乎可以直接用于所有的黑客攻防领域。这本书介绍了黑客攻击的基础知识、各种黑客攻击技术以及黑客攻击的学习方法，主要内容包括：各种黑客攻击技术、计算机基础知识以及Python基本语法；各种黑客攻击技术，分为应用程序黑客攻击、Web黑客攻击、网络黑客攻击、系统黑客攻击等；以及如何才能成为顶尖黑客的学习建议。
看完这份书单，希望你对Python语言的理论和实践应用已经有了一个比较系统的了解。下一步就选出你想要的Python好书来学习吧！