总是有很多原因来发布有关IT和编程的书。 比特币飙升-市场上出现了十几个有关区块链技术和采矿的重磅炸弹。 Go上的机器在某种智力游戏中打败了一个人-在Google语言中获得了一堆“最全面的指南”。
但是有永恒的话题。 其中之一是Python。 可以理解，对于完全不熟悉编程的人来说，该语言是完美的。 您可以在几周内学习所有主要图书馆，而且可能性几乎是无限的。
GeekBrains博客Ilya Bubnov的作者查看了亚马逊商店的电子货架，以了解2018年上半年通过Python有用或重新发布的内容。
在我们直接学习该语言之前，让我推荐这本书。 从近年来的情况来看，这也许是编程的最完整，最易读的介绍。
对于那些对编程一无所知的人来说，它是完美的选择。 总共两百页非常简洁，但同时清楚地描述了以下内容：
- 所有带有定义的基本编程术语。
- 什么是状态，运算符，功能，范围和用途。
- 不同语言的程序是什么样的：结构，汇编和调试。
- 什么是OOP，它与功能编程有何不同，以及何时使用它。
- 如何使用内存：记录，管理，清洁，处理。
所有这些都伴随有C＃，Python和Java的示例，因此您不仅会在理论上熟悉编程，而且还将在实践中开始研究它。
仅从评论来看，这是初学者最好的书之一。 在这里，在不加深处理机制的情况下（可以在上本书中找到），只给出了一般的编程基础知识，然后才提供Python语法，程序结构，主要库和功能。 一切都以简单的语言编写，因此您至少可以在计算机前阅读，至少可以在度假时躺在沙滩上阅读。
当然，在出口时，您不会感觉像现成的专家，但您肯定会着火了，希望继续朝着这个方向训练。 此外，本书中充斥着基本示例，因此在进一步的实践中，您通常会返回到各个章节的重新学习。
这本书更适合那些不想钻研理论的丛林，但要严格遵循从安装到使用Python 3编写第一个严肃程序的步骤理解新语言的人。当然，这不是一本可以从计算机上学习的书。
该材料经过精心咀嚼，并附带大量示例，因此阅读后您不会出现任何白点，即使在机械记忆的水平下，也可以学到所有东西。 通常，如果您只有几天假，这是一份很好的教育计划指南。
三本书的集合，将吸引那些对他的未来将与Python紧密联系的人感兴趣的书。 每个部分都经过一定程度的培训。 该指南规定的培训持续时间为21天。 但是，您不应该认为这次足以成为现成的专家。
第一部分解决基本问题：
- 什么是Python？ 与其他语言相比，它有什么优势？
- 如何开始？
- 什么是变量，字符串，列表，字典等？
- Python程序是什么样的？ 为什么遵循某些样式规则很重要？
- 如何创建第一个项目？
第二部分和第三部分揭示了更深层次的问题，例如：
- 如何用Python组织内存处理？
- OOP在Python中是什么样的？
- 如何调试和测试程序？
- 什么是迭代器和生成器？ 如何使用它们？
这只是所讨论主题的一小部分-圣经中回答了该语言中的所有问题，但恰恰只有三本书才能解决。
与上一个集合相似，但由四个部分组成。 在“高级”部分中，这里提供了更多信息，更多示例，更加强调了Python的工作机制。 总的来说，这是该语言的完整指南，对于在程序设计中多年工作非常有用。
从语言的一般书籍开始，我们为那些不仅对Python感兴趣，而且对在人工智能领域使用Python感兴趣的初学者提供了指南。 尽管书名标题是针对初学者的，但最好先熟悉一下该语言，因为此处的主要重点将放在书本上而不是数据处理上。
作者的主要目的是展示数据科学的世界是如何工作的，信息的结构，处理和放置在算法中的方式，这些算法随后将由人工智能使用。 也就是说，这不是经典的循序渐进指南，因此即使对于那些学习其他语言或根本不编程的人来说，这本书也会很有趣。
另一个使用工作代码示例的演练。 与大多数其他书籍的根本区别在于信息量。 这意味着您不必在创建第一个程序后立即去下一本书的商店。 在本指南的帮助下，您将能够练习函数式编程，学习如何构建内容丰富的图表以及掌握编写代码的专业风格。 所有这一切都要归功于大量的示例，并附有详细的过程描述。
Addison的另一本非常高质量的书，由两部分组成。 第一个专用于Python教育程序-它可以与上述“ Python Machine Learning ...”一书结合使用。 第二部分是使用Python学习最受欢迎的怪胎平台之一的功能。 通常，对于那些决定创建自己的机器人或使自己的房屋更智能的人来说，这是一个非常方便的桌面指南。
“如何组装用于浇水的机器”类别中没有直接的示例，但是如果您对编程没有什么了解，那么本书将非常有用。
结构类似，包含两本书，但稍大一些。 在这里，不仅详细考虑了与语言直接相关的问题，而且还考虑了代码优化，可靠性和模块化等重要方面。 使用Python阅读问题之后，您实际上可以将其关闭-其他所有内容都将属于工程领域以及希望自己找到答案的愿望。
第二部分介绍Raspberry Pi平台。 您将学习如何在设备上放置操作系统并开始使用Python进行操作。 与上一本书不同的是，这里有一些实际的例子，但是仍然没有不必要的麻烦。
我们以另一本关于紧急主题的书-机器学习结束了我们的评论。 与Addison的书不同，最初假定您具有Python的知识和经验。 该书将吸引所有接近人工智能和大数据主题的人，但是由于使用了诸如pandas，matplotlib和sklearn之类的库的大量示例，它对于python专家特别有价值。 这里有大量的插图和代码示例（在一本100页的书中尽可能多），以及作者用来解释基本数据处理算法的解释。 总而言之，这是Python中最好的MO书籍之一。
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