強力推薦，非常全的 Python 學習資料（附上學習路線）
因為大資料和 AI，Python 一躍成為最火的語言，這裡推薦幾本暢銷排行榜上的好書。
一、Python基礎教程
《圖靈程式設計叢書：Python基礎教程（第2版 修訂版）》包括Python程式設計的方方面面，首先從Python的安裝開始，隨後介紹了Python的基礎知識和基本概念，包括列表、元組、字串、字典以及各種語句。然後循序漸進地介紹了一些相對高階的主題，包括抽象、異常、魔法方法、屬性、迭代器。此後探討了如何將Python與資料庫、網路、C語言等工具結合使用，從而發揮出Python的強大功能，同時介紹了Python程式測試、打包、釋出等知識。結尾，作者結合前面講述的內容，按照實際專案開發的步驟向讀者介紹了幾個具有實際意義的Python專案的開發過程。
本人對於Python學習建立了一個小小的學習圈子，為各位提供了一個平臺，大家一起來討論學習Python。歡迎各位到來Python學習群：3010+ 56069 一起討論視訊分享學習。Python是未來的發展方向，正在挑戰我們的分析能力及對世界的認知方式，因此，我們與時俱進，迎接變化，並不斷的成長，掌握Python核心技術，才是掌握真正的價值所在。
二、Python程式設計：從入門到實踐
本書是一本針對所有層次的Python讀者而作的Python入門書。全書分兩部分：首部分介紹用Python 程式設計所必須瞭解的基本概念，包括matplotlib、NumPy和Pygal等強大的Python庫和工具介紹，以及列表、字典、if語句、類、檔案與異常、程式碼測試等內容；第二部分將理論付諸實踐，講解如何開發三個專案，包括簡單的Python 2D遊戲開發，如何利用資料生成互動式的資訊圖，以及建立和定製簡單的Web應用，並幫讀者解決常見程式設計問題和困惑。
三、利用Python進行資料分析
《利用Python進行資料分析》講的是利用Python進行資料控制、處理、整理、分析等方面的具體細節和基本要點。同時，它也是利用Python進行科學計算的實用指南（專門針對資料密集型應用）。 《利用Python進行資料分析》重點介紹了用於高效解決各種資料分析問題的Python語言和庫。《利用Python進行資料分析》沒有闡述如何利用Python實現具體的分析方法。
四、Python核心程式設計
《Python核心程式設計（第3版）》是經典暢銷圖書《Python核心程式設計（第二版）》的全新升級版本，總共分為3部分。第1部分為講解了Python的一些通用應用，包括正則表示式、網路程式設計、Internet客戶端程式設計、多執行緒程式設計、GUI程式設計、資料庫程式設計、Microsoft Office程式設計、擴充套件Python等內容。第2部分講解了與Web開發相關的主題，包括Web客戶端和伺服器、CGI和WSGI相關的Web程式設計、Django Web框架、雲端計算、高階Web服務。第3部分則為一個補充/實驗章節，包括文字處理以及一些其他內容。
《Python核心程式設計（第3版）》適合具有一定經驗的Python開發人員閱讀。
五、Python資料分析與挖掘實戰
本書共15章，分兩個部分：基礎篇、實戰篇。基礎篇介紹了資料探勘的基本原理，實戰篇介紹了一個個真實案例，通過對案例深入淺出的剖析，使讀者在不知不覺中通過案例實踐獲得資料探勘專案經驗，同時快速領悟看似難懂的資料探勘理論。讀者在閱讀過程中，應充分利用隨書配套的案例建模資料，藉助相關的資料探勘建模工具，通過上機實驗，以快速理解相關知識與理論。
六、量化投資以Python為工具
本書主要講解量化投資的思想和策略，並藉助Python 語言進行實戰。本書一共分為5部分，第1部分是Python 入門，第2部分是統計學基礎，第3部分是金融理論、投資組合與量化選股，第4部分是時間序列簡介與配對交易，第5部分是技術指標與量化投資。本書首先對Python 程式語言進行介紹，通過學習，讀者可以迅速掌握用Python 語言處理資料的方法，並靈活運用Python 解決實際金融問題；其次，向讀者介紹量化投資的理論知識，主要講解量化投資所需的數量基礎和型別等方面；最後講述如何在Python語言中構建量化投資策略。
七、機器學習實戰
機器學習是人工智慧研究領域中的一個極其重要的方向。在現今大資料時代的背景下，捕獲資料並從中萃取有價值的資訊或模式，使得這一過去為分析師與數學家所專屬的研究領域越來越為人們矚目。
本書通過精心編排的例項，切入日常工作任務，摒棄學術化語言，利用高效可複用的Python程式碼闡釋如何處理統計資料，進行資料分析及視覺化。讀者可從中學到一些核心的機器學習演算法，並將其運用於某些策略性任務中，如分類、預測及推薦等。
我準備了一些我整理的學習資料，包含：Android反編譯、演算法、設計模式、虛擬機器、Linux、Web專案原始碼。
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python工程師學習路線圖
1-python基礎及高階
2-資料庫與版本控制等
3-前端與移動端開發
4-資料爬蟲
5-web伺服器開發
6-shell和自動化運維等