Aprender a linguagem Python é uma boa escolha. Por um lado, Python é amplamente utilizado nas áreas de big data, inteligência artificial e desenvolvimento da Web. Por outro lado, a própria linguagem Python é relativamente simples, o que é muito adequado para iniciantes.
O Python é totalmente autodidata. Se você tem uma boa base em inglês, pode ler o guia oficial primeiro para estabelecer um entendimento sistemático do Python e, em seguida, aprender mais sobre os detalhes da linguagem Python. Ainda existem muitos livros relacionados ao Python. Recomendo os quatro livros a seguir:
Livro 1: Noções básicas de Python (3ª edição)
Este livro é mais adequado para iniciantes, e o código experimental da terceira edição também começa a usar a versão Python3 de maneira geral. A estrutura deste livro é muito clara e lógica, e a explicação dos conceitos está relativamente no lugar. Outra característica é que há um grande número de casos no livro (10 casos) que podem ser estudados. Pode-se dizer que é um bom livro introdutório.
O segundo livro: Use a Cabeça Python (2ª Edição)
Este livro é bastante interessante. Pode-se dizer que a leitura deste livro não será particularmente chata (características da série Use a Cabeça!) Há muitas descrições visuais no livro, com imagens e textos. Este livro tem um pequeno requisito para o básico, mas ainda acho que este livro pode ser usado como uma entrada baseada em zero.
O terceiro livro: prática de desenvolvimento do rastreador da web Python3
Este é um livro que explica especificamente como usar Python para desenvolver rastreadores. O livro fornece explicações direcionadas para vários cenários de rastreamento. Vale a pena ler para aqueles que desejam usar Python para desenvolvimento de rastreadores.
Livro Quatro: Análise de Dados Usando Python
Este livro é um best-seller. Ele fornece uma explicação detalhada para análise de dados em Python. A explicação está relativamente pronta e vale a pena ser lida. A nova versão usa o Python 3.6 para completar o experimento, e há muitos casos. O livro tem um processo de explicação completo da operação de dados, incluindo uma série de processos como limpeza, regularização e processamento de dados.
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