從八月底開始找工作，短短的一星期多一些，面試了9家公司，拿到5份Offer，可能是因為我所面試的公司都是些創業性的公司吧，不過還是感觸良多，因為學習Python的時間還很短，沒想到還算比較容易的找到了工作，就把自己找的python資源和大家分享一下，希望為學習Python找工作的小夥伴們提供些許幫助。 作為Python愛好者，廣泛蒐集了關於Python的書籍，具體包括資料探勘、人工智慧、網路程式設計等，範圍廣，資料全面，多為可編輯的pdf版本，不少都是各學科領域Python的書籍。當然論壇也有這些書籍，但是有的書籍較為難找，且大多數需要論壇幣。為此，本人花費大量時間蒐集整理Python書籍，並上傳以下超過100本書籍，希望能夠為Python愛 好者節省蒐集書籍的時間，相互交流，共同學習。 Python具有一些特徵，使其成為第一種程式語言的接近完美的選擇。Python基本結構簡單、乾淨、設計精良，使學生能夠專注於演算法思維和程式設計的主要技能，而不會陷晦澀難解的語言細節。在Python中學習的概念可以直接傳遞給後續學習的系統語言（如C ++和Java）。但Python不是一種“玩具語言”，它是一種現實世界的生產語言，可以在幾乎每個程式設計平臺上免費提供，並且具有自己易於使用的整合程式設計環境。最好的是，Python讓學習程式設計又變得有趣了。

前言：技術書閱讀方法論

一.速讀一遍（最好在1~2天內完成）

人的大腦記憶力有限，在一天內快速看完一本書會在大腦裡留下深刻印象，對於之後複習以及總結都會有特別好的作用。 對於每一章的知識，先閱讀標題，弄懂大概講的是什麼主題，再去快速看一遍，不懂也沒有關係，但是一定要在不懂的地方做個記號，什麼記號無所謂，但是要讓自己後面再看的時候有個提醒的作用，看看第二次看有沒有懂了些。

二.精讀一遍（在2周內看完）

有了前面速讀的感覺，第二次看會有慢慢深刻了思想和意識的作用，具體為什麼不要問我，去問30年後的神經大腦專家，現在人類可能還沒有總結出為什麼大腦對記憶的完全方法論，但是，就像我們專業程式設計師，打程式碼都是先實踐，然後就漸漸懂了過程，慢慢懂了原理，所以第二遍讀的時候稍微慢下來，2周內搞定。記住一句話：沒看完一個章節後，總結一下這個章節講了啥。很關鍵。

三.實踐（在整個過程中都要）

實踐的時候，要注意不用都去實踐，最好看著書，敲下程式碼，把重點的內容敲一遍有個肌肉記憶就很不錯了。 以及到自己做過的專案中去把每個有涉及的原理的程式碼，研究一遍，就可以了

首先推薦大家通過這兩本書來入門資料探勘這個領域，python資料探勘這本書較容易，還花了很大的篇幅來講python基礎，而python資料探勘入門與實踐則直接從例項講起，需要讀者有一定的python基礎。 　　資料探勘主要是通過python或者Ｒ語言來實現的，因為這兩門語言有它們獨特的優勢，比如包含大量的函數語言程式設計介面，高效的模組等等，這些都使它們非常適合用來進行資料探勘和資料分析。所以都要求程式設計者要有這方面的知識體系。但是，說到底語言只是一個工具，真正要在一門領域取得建樹，還是要靠程式設計者的思維能力和實踐能力，比如演算法水平和編碼或者debug（專案）能力。不過，對python這個強大工具有很深入的瞭解，會對資料探勘的學習有事半功倍的效果。 　　推薦使用anaconda作為python的編譯庫，裡面包括了大量的實用模組，比如numpy(科學計算，如矩陣，二維陣列，與表格最為相似的資料結構),pandas(資料分析，如資料框（虛擬記憶體資料庫），系列),Scipy(科學計算，向量化思想，包括符號計算和函式向量化),scikit-learn(用於機器學習，資料探勘，資料分析，六大功能：分類，迴歸，聚類，降維，模型選擇，預處理),Matplotlib,Bokeh(資料分析及視覺化)等等。這些都有助於進行資料探勘和資料分析。 　　資料探勘和資料分析等領域包含了大量的演算法，比如K-Means,DBSCAN,Apriori,kNN,樸素貝葉斯，BP神經網路,CART，決策樹等演算法，這對程式設計者的演算法能力和思維能力產生了極大的挑戰。只有掌握了這些演算法，才能更好地，更高效地，更快速地實現目標。如果有ACM經驗的話，學起來應該會更加快速和適應。這些演算法，我覺得結合實際例子來學習可能更加容易理解，比如用決策樹來預測獲勝球隊，使用樸素貝葉斯進行社會媒體挖掘，用神經網路破解驗證碼，用深度學習方法為影象中的物體進行分類。結合例項的話，可以更好地去學習,理解和實踐。

最後給大家推薦後續的學習路線，可以去kaggle上參加資料探勘比賽，或者參考學習別人的優秀專案。還可以去coursera上面學習資料探勘的相關課程，進一步提高自己的能力和拓展自己的視野。

**1《《區塊鏈中文詞典》維京&甲子》PDF版.pdf 2《Beautiful_Soup中文文件》PDF版.pdf 3《Head_First_Python（中文版）》PDF版.pdf 4《Intermediate_Python中文譯本》PDF版.pdf 5《Keras中文手冊》PDF版.pdf 6《Node.js區塊鏈開發》PDF版.pdf 7《NumPy攻略__Python科學計算與資料分析_［（印尼）IvanIdris著；張崇明譯］［人民郵電出版社］［2013.10］［174頁］》PDF版.pdf 8《Phthon程式設計金典》PDF版.pdf 9《Python3程式開發指南（美）薩默菲爾德.掃描版》PDF版.pdf 10《Python3網路爬蟲資料採集》PDF版.pdf 11《Python100經典練習題》PDF版.pdf 12《python_by_Liao》PDF版.pdf 13《python_cookbook（第3版）高清中文完整版》PDF版.pdf 14《Python_Web開發：測試驅動方法》PDF版.pdf 15《PythonWeb開發實戰pdf解壓密碼》PDF版.pdf 16《Python_Web開發實戰》PDF版.pdf 17《Python_文字處理指南［經典］》PDF版.pdf 18《Python文字處理指南［經典］pdf解壓密碼》PDF版.pdf 19《python cookbook(第3版)高清中文完整版(###)》PDF版.pdf 20《PYTHON QT GUI快速程式設計 PYQT程式設計指南 ,馬克·薩默菲爾德 ,P444 ,2016.08》PDF版.pdf 21《Python程式設計：從入門到實踐(#)》PDF版.pdf 22《Python程式設計初學者指南》PDF版.pdf 23《Python程式設計導論第2版_2018（#）》PDF版.pdf 24《Python程式設計快速上手—讓繁瑣工作自動化_PDF中文高清晰完整版》PDF版.pdf 25《Python程式設計快速上手__讓繁瑣工作自動化》PDF版.pdf 26《Python程式設計入門 第3版》PDF版.pdf 27《Python程式設計入門經典》PDF版.pdf 28《Python程式設計實戰__運用設計模式、併發和程式庫建立高質量程式_PDF電子書下載_帶書籤目錄_完整版》PDF版.pdf 29《python標準庫》PDF版.pdf 30《Python參考手冊(第4版)》PDF版.pdf 31《Python程式設計師指南》PDF版.pdf 32《Python初學教程：《簡明Python教程》》PDF版.pdf 33《Python地理空間分析指南（第2版）》PDF版.pdf 34《Python高階程式設計（清華）》PDF版.pdf 35《Python高階程式設計第2版_張亮 阿信（譯）人民郵電出版社_2017-10_v2_完整版》PDF版.pdf 36《Python高效能程式設計》PDF版.pdf 37《Python核心程式設計第3版中文版》PDF版.pdf 38《Python核心程式設計中文》PDF版.pdf 39《Python灰帽子——黑客與逆向工程師的Python程式設計之道》PDF版.pdf 40《Python灰帽子》PDF版.pdf 41《PYTHON機器學習及實踐－從零開始通往KAGGLE競賽之路》PDF版.pdf 42《Python基礎教程（第3版）（#）》PDF版.pdf 43《Python技術參考大全》PDF版.pdf 44《Python金融大資料分析》PDF版.pdf 45《Python進階（Intermediate_Python）中文PDF彩色版》PDF版.pdf 46《Python開發技術詳解》PDF版.pdf 47《Python開發實戰(PDF版)》PDF版.pdf 48《Python開發實戰》PDF版.pdf 49《Python科學計算(#)》PDF版.pdf 50《Python科學計算張若愚》PDF版.pdf 51《PYTHON面向物件程式設計指南 [（美）STEVEN F.LOTT著；張心韜，蘭亮譯][人民郵電出版》PDF版.pdf 52《Python爬蟲開發與專案實戰》PDF版.pdf 53《Python入門經典_以解決計算問題為導向的Python程式設計》PDF版.pdf 54《Python資料處理(###)》PDF版.pdf 55《Python資料處理》PDF版.pdf 56《Python資料分析基礎》PDF版.pdf 57《Python資料分析基礎教程：NumPy學習指南（第2版）(1)》PDF版.pdf 58《Python資料分析基礎教程：NumPy學習指南（第2版）》PDF版.pdf 59《Python資料分析實戰_2016版》PDF版.pdf 60《Python資料科學手冊》PDF版.pdf 61《PYTHON資料視覺化程式設計實戰》PDF版.pdf 62《PYTHON資料視覺化程式設計實戰_13720859(1)》PDF版.pdf 63《PYTHON資料視覺化程式設計實戰_13720859》PDF版.pdf 64《Python網路程式設計基礎》PDF版.pdf 65《Python網路資料採集》PDF版.pdf 66《Python學習手冊(第4版)》PDF版.pdf 67《Python學習手冊（第3版）》PDF版.pdf 68《Python學習手冊（第4版）》PDF版.pdf 69《python 學習資料 》PDF版.pdf 70《Python語言及其應用》PDF版.pdf 71《Python語言入門》PDF版.pdf 72《Python原始碼剖析-深度探索動態語言核心技術》PDF版.pdf 73《Scikit－Learn_教學：Python_與機器學習（Article）》PDF版.pdf 74《Selenium 2自動化測試實戰 基於Python語言》PDF版.pdf 75《TensorFlow實踐與智慧系統》PDF版.pdf 76《Tensorflow 實戰Google深度學習框架》PDF版.pdf 77《wxPython實戰(中文版）》PDF版.pdf 78《白話深度學習與TensorFlow》PDF版.pdf 79《貝葉斯思維統計建模的PYTHON學習法》PDF版.pdf 80《笨辦法學 Python(第四版）》PDF版.pdf 81《程式設計小白的第一本python入門書》PDF版.pdf 82《編寫高質量程式碼 改善Python程式的91個建議》PDF版.pdf 83《常用資料探勘演算法總結及Python實現》PDF版.pdf 84《從Excel到Python——資料分析進階指南》PDF版.pdf 85《從Python開始學程式設計》PDF版.pdf 86《大資料交易區塊鏈技術應用標準》PDF版.pdf 87《機器學習numpy和pandas基礎》PDF版.pdf 88《機器學習實戰》PDF版.pdf 89《基於Python實現的微信好友資料分析》PDF版.pdf 90《簡明Python教程（#）》PDF版.pdf 91《精通Python設計模式_帶索引書籤目錄》PDF版.pdf 92《精通比特幣》PDF版.pdf 93《可愛的Python指令碼語言入門精品文章》PDF版.pdf 94《利用Python進行資料分析(###)》PDF版.pdf 95《量化投資以Python為工具》PDF版.pdf 96《流暢的python》PDF版.pdf 97《輕量級Django，Julia_Elman_，P218_，2016.10》PDF版.pdf 98《區塊鏈：網際網路的詩和遠方》PDF版.pdf 99《區塊鏈 從數字貨幣到信用社會》PDF版.pdf 100《區塊鏈革命》PDF版.pdf 101《區塊鏈行業詞典-甲子光年+維京資本 2018.02》PDF版.pdf 102《區塊鏈技術-線上教育共享生態的基石》PDF版.pdf 103《區塊鏈技術——通往未來的蟲洞》PDF版.pdf 104《區塊鏈 將如何重新定義世界》PDF版.pdf 105《區塊鏈社會》PDF版.pdf 106《區塊鏈 新經濟藍圖及導讀》PDF版.pdf 107《社交網站的資料探勘與分析_中文版》PDF版.pdf 108《深度學習-無水印-中文版》PDF版.pdf 109《深入Python3中文版》PDF版.pdf 110《資料結構與演算法__Python語言描述_裘宗燕編著_北京：機械工業出版社_，_2016.01_P346》PDF版.pdf 111《資料科學入門(1)》PDF版.pdf 112《資料科學入門》PDF版.pdf 113《騰訊區塊鏈白皮書》PDF版.pdf 114《圖說區塊鏈，區塊鏈革命，區塊鏈社會，區塊鏈技術驅動金融，區塊鏈重塑經濟與世界6本》PDF版.pdf 115《圖說區塊鏈》PDF版.pdf 116《網路爬蟲－Python和資料分析》PDF版.pdf 117《以太坊白皮書（中文）》PDF版.pdf 118《用Python進行自然語言處理(中文翻譯NLTK)》PDF版.pdf 119《用Python寫網路爬蟲》PDF版.pdf 121《與孩子一起學程式設計（第一版）》PDF版.pdf 122《征服PYTHON-語言基礎與典型應用》PDF版.pdf 123《中國區塊鏈技術和應用發展白皮書》PDF版.pdf **