当年我看过不下十本适合小白的编程圣经，却发现里面有一部分是浪得虚名，被吹上了天。

唯独有这么七本书，确实配得上“零基础编程圣经”的名号，不枉我花半年时间一本一本啃下来。

以下推荐，童叟无欺，仙仙出品，必属精品，篇幅不长，三分钟就能看完。

为了防止你回头忘了书名，可以点个赞并收藏起来，上个双保险。

敲黑板提醒！Python入门书籍真的不用看太多！

小白最容易犯的毛病，就是盲目看推荐，抓一本看一本。你看的书一定要匹配自己学习Python的方向，或者说你对什么方向感兴趣。

Python这门语言的应用领域本身就非常广泛，比方说可以用来做数据分析、机器学习，也可以用来做后端开发、还可以做Web开发、前端、人工智能、大数据等等。

一个明确的定位和规划，真的能够帮助你少走很多弯路。

理论和实践恰到好处，行文逻辑流畅，不跳跃，手把手教的感觉，又不啰嗦，非常适合入门。

我强烈推荐这本书，其实很多大佬都在推，因为书中涵盖的内容是比较精简的，没有艰深晦涩的概念，最重要的是每个小结都附带有”动手试一试”环节，学编程本来就该多动手实践，一个只会理论知识的程序员可不是好程序员。

学习一门编程语言的最好方法就是在实践中不断思考改进。

这本书内容涉及的范围较广，既能为初学者夯实基础，又能帮助程序员提升技能，适合各个层次的Python开发人员阅读参考。

看似是一本基础教程，实际上是一本启蒙宝典，无论你处在哪个阶段，只要翻开它，都能从中获取一些灵感和启发，个人还是蛮喜欢这类书的。

这本书，实战性要强一些，从一个个小例子入手，难度逐步加大，不单是教你写Python代码，还会培养你的编程思维，由内到外提升你的编程技巧。

这确实是一本Python入门书籍，别看它实操性强，它适合对那些计算机了解不多，没有接触过编程的同学。

简单介绍一下内容，从简单的打印一直讲到完整项目的实现，让小白在不断学习的过程中体验到成功开发软件的那种喜悦，以此激励初学者不断向前。

想利用Python进行数据分析？没问题，看这本书就行，一步到位！

内容包含Python控制、处理、整理、分析结构化数据，并且配有大量的课后实操。

在读完这本书后，你将学会如何利用各种Python库高效地解决各式各样的数据分析问题。它主要介绍了ipython 、notebook、Numpy、Scipy和Pandas包的使用等，如果只是为了提升工作效率，做一些数据分析和自动化办公的话，只要掌握python的基本语法就可以直接运用到实际工作中。

对于想要扩充知识的中级和高级Python程序员来说，这本书是充满了实用编程技巧的宝藏，当然我只是简单翻了翻，没有深入去实操，因为它太烧我滴脑壳了。

推荐这本书的主要目的，是里面讲解了Python的基本惯用法，可以让你的代码简洁、高效且可读，也就是业内常说的Pythonic，通过这种方式来培养你成为一名熟练的 Python 程序员。

这一本是Python的进阶书籍，现在已经出到第三版了，强推！

内容简洁，但又涵盖了开发所用到的一些基本的库，以此提升你的编程水平。

主要分为三个部分：

第一部分为讲解了Python的一些通用应用，包括正则表达式、网络编程、Internet客户端编程、多线程编程、GUI编程等；

第二部分讲解了与Web开发相关的，主要包括Web客户端和服务器、Django Web框架、云计算等。第3部分则为一个补充/实验章节，包括文本处理以及一些其他内容。

Python本身就具备简洁的特性，它更贴合我们的自然语法，所以使用起来较为流畅，这也是它流行起来的原因。

不过，你要是想掌握Python所特有的优势、魅力和表达能力，还是相当困难，而且语言中还有很多隐藏的陷阱，容易令开发者犯错。

这本书的59个技巧就是来帮助开发者拓展思维，让他们在遇到问题时可以举一反三，这便是作者的用意。

学习编程，单单只是看书是不够的，更重要的还是要多动手，多写代码，能够找个项目实践那就更好了。

从实际应用场景出发，用程序解决手头的一些繁琐复杂问题，这样才能加强自己对语言的理解能力。

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光学理论是没用的，要学会跟着一起敲代码，动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。100+实战案例源码等你来拿！

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