你好，我是坚持分享干货的 小编翻译出版过《Python编程无师自通》、《Python并行计算手册》等技术书籍如果我的分享对你有帮助，请关注我，一起向上进击创作不易，希望大家给一点鼓励，把公众号设置为“星标”
，给文章点个“赞”和“在看”，谢谢大家啦~在过去的一年，随着 ChatGPT 大火，Python 作为学习人工智能的热门语言，仍然很受欢迎作为最易上手的编程语言，Python 非常适合初学者，它不仅注重代码的可读性和高效性，还可以
利用最少的代码实现多种可视化的效果，对初学者来说可以增加编程热情如今，Python 已经跟各行各业结合在一起，不仅技术人要用，其他行业的人也都在使用 Python，也应了当下那句很流行的话 Python + 任何行业=王炸。
本期年度书单，我们来盘点一下 2023 年图灵最受欢迎的 Python 图书 TOP15，这些书在过去的一年被读者买爆，内容简单易懂，学完即刻上手，深得技术人喜爱推荐这些值得反复刷的 Python 好书，建议技术人一次性码住哦。
《Python编程：从入门到实践（第3版） 》[美]埃里克·马瑟斯 | 著袁国忠 | 译Python 入门圣经，Python 圈最有影响力的图书，影响全球超过 250 万读者，长居 Amazon、京东等网店编程类图书榜首，真正零基础，附赠随书代码+配套视频讲解+速查手册，自学无压力。
全书分两部分：第一部分介绍用 Python 编程所必须了解的基本概念，包括强大的 Python 库和工具，以及列表、字典、if 语句、类、文件与异常、代码测试等内容；第二部分将理论付诸实践，讲解如何开发三个项目，包括简单的 2D 游戏、利用数据生成交互式的信息图以及创建和定制简单的Web应用，并帮助读者解决常见编程问题和困惑。
《深度学习入门：基于Python的理论与实现》斋藤康毅 | 著陆宇杰 | 译本书是深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术书中使用 Python3，尽量不依赖外部库或工具，从基本的数学知识出发，带领读者从零创建一个经典的深度学习网络，使读者在此过程中逐步理解深度学习。
《 算法图解 》[美] 巴尔加瓦 | 著袁国忠 | 译最简单易懂的算法教程，像读小说一样轻松本书长居 Amazon 算法类畅销榜前列，400 多个示意图，基于 Python 代码示例，详细介绍算法执行过程，展示不同算法在性能方面的优缺点。
这本绝对是新手入门算法的必备图书
《Python网络爬虫开发实战（第 2 版）》崔庆才 | 著Python 之父 Guido van Rossum 推荐的爬虫入门书，第 1 版销量近 100000 册本书介绍了如何利用 Python 3 开发网络爬虫。
本书为第 2 版，相比于第 1 版，为每个知识点的实战项目配备了针对性的练习平台，避免了案例过期的问题另外，主要增加了异步爬虫、JavaScript 逆向、App 逆向、页面智能解析、深度学习识别验证码、Kubernetes 运维及部署等知识点，同时也对各个爬虫知识点涉及的请求、存储、解析、测试等工具进行了丰富和更新。
《 流畅的Python（第2版） 》[巴西]卢西亚诺·拉马略 | 著安道 | 译本书是 Python 领域备受推崇的经典作品，致力于帮助 Python 开发人员挖掘这门语言及相关程序库的优秀特性，写出简洁、流畅、易读、易维护，并且地道的 Python 代码。
本书着重讲解 Python 语言所独有的功能，助你成功进阶为 Python 高手第 2 版与时俱进，教你跳出旧有经验，探索并运用地道的 Python 3 功能第 2 版分为五部分内容：数据结构、函数即对象、类和协议、控制流、元编程。
每一部分都精彩纷呈，通过丰富的示例和细致的讲解，教你充分利用 Python 特性，写出高效且现代的 Python 3 代码
《Excel+Python：飞速搞定数据分析与处理》[瑞士]费利克斯•朱姆斯坦｜著冯黎｜译流行 Python 库 xlwings 创始人亲授，教你让 Excel 快得飞起来办公人士零压力学 Python ，轻松突破 Excel 瓶颈，拓展解决问题思路。
让你告别烦琐公式和 VBA 代码，将 Excel 任务自动化，实现效率飞跃让 Excel 和 Python 珠联璧合，避免人为错误，精准完成数据处理
《父与子的编程之旅：与小卡特一起学Python（第3版）》[美]沃伦·桑德；卡特·桑德 | 著杨国其，苏金国，易郑超 | 译原版 Amazon 最受欢迎的青少年编程图书，上到 8 岁，下到 88 岁，都可以阅读这本书！沃伦和卡特父子以亲切的笔调、通俗的语言，透彻、全面地介绍了使用Python语言进行计算机编程的世界。
通过可爱的漫画、有趣的示例，生动地介绍了变量、循环、输入和输出、数据结构以及图形用户界面等基本的编程概念相较第 2 版，第 3 版的示例使用 Python 3 而不是 Python 2，另外添加了关于网络的新内容。
《Python深度学习（第2版）》[美] 弗朗索瓦·肖莱 | 著作张亮 | 译本书由深度学习框架 Keras 之父弗朗索瓦·肖莱执笔，通过直观的解释和丰富的示例帮助你构建深度学习知识体系作者避免使用数学符号，转而采用 Python 代码来解释深度学习的核心思想，包括 Transformer 架构的原理和示例。
《Python机器学习基础教程》Andreas C. Müller Sarah Guido | 著张亮（hysic）| 译scikit-learn 库维护者和核心贡献者作品本书主要内容包括：机器学习的基本概念及其应用；实践中最常用的机器学习算法以及这些算法的优缺点；在机器学习中待处理数据的呈现方式的重要性，以及应重点关注数据的哪些方面；模型评估和调参的高级方法，重点讲解交叉验证和网格搜索；管道的概念；如何将前面各章的方法应用到文本数据上，还介绍了一些文本特有的处理方法。
《深度学习入门2：自制框架》[日]斋藤康毅 | 著郑明智 | 译深度学习鱼书姊妹篇，这套书做到了真正意义上的“入门”！书中没有使用内容不明的黑盒，而是从我们能理解的最基础的知识出发，一步一步地实现最先进的深度学习技术。
美国物理学家费曼说：“What I cannot create，I do not understand.” 只有创造一个东西，才算真正弄懂了一个问题这本书手把手带你创建深度学习框架，直击现代深度学习框架本质！。
《深度学习进阶：自然语言处理》[日]斋藤康毅 | 著陆宇杰 | 译豆瓣评分 9.4 的畅销书《深度学习入门：基于Python的理论与实现》续作，带你快速直达自然语言处理领域！本书内容精炼，聚焦深度学习视角下的自然语言处理，延续前作的行文风格，采用通俗的语言和大量直观的示意图详细讲解，帮助读者加深对深度学习技术的理解，轻松入门自然语言处理。
《机器学习实战》Peter Harrington | 著李锐 李鹏 曲亚东 王斌 | 译最畅销机器学习图书，介绍并实现机器学习的主流算法，面向日常任务的高效实战内容全书通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效的可复用 Python 代码来阐释如何处理统计数据，进行数据分析及可视化。
通过各种实例，读者可从中学会机器学习的核心算法，并能将其运用于一些策略性任务中，如分类、预测、推荐另外，还可用它们来实现一些更高级的功能，如汇总和简化等
《深入浅出神经网络与深度学习》迈克尔·尼尔森 | 著朱小虎 | 译知名计算机科学家 Michael Nielsen 作品，哈工大研究生课程参考书，李航、马少平等多位业内专家推荐本书深入讲解神经网络和深度学习技术，侧重于阐释深度学习的核心概念。
作者以技术原理为导向，辅以贯穿全书的 MNIST 手写数字识别项目示例，介绍神经网络架构、反向传播算法、过拟合解决方案、卷积神经网络等内容，以及如何利用这些知识改进深度学习项目学完本书，读者将能够通过编写 Python 代码来解决复杂的模式识别问题。
《用Python学透线性代数和微积分》保罗·奥兰德｜著百度KFive｜译以图文结合的方式帮助你用 Python 代码解决程序设计中的线性代数和微积分问题：√ 向量几何和计算机图形√ 矩阵和线性变换√ 微积分的核心概念
√ 仿真和优化√ 图像处理和音频处理√ 用于回归和分类的机器学习算法
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《Python数据结构与算法分析（第3版）》布拉德利·N. 米勒，戴维·L. 拉努姆 等 | 著吕能，刁寿钧 | 译作为用 Python 描述数据结构与算法的开山之作，这本书是经典的计算机教材，被华盛顿大学、北京大学等多家高校采用。
向读者透彻讲解在 Python 环境下，如何通过一系列存储机制高效地实现各类算法内容对初学者友好，开篇介绍了基于大 O 计法的算法分析，并通篇运用，使用 Python 3 讲解，语法干净深入浅出，理论扎实，案例丰富。
每章还配有练习题，方便巩固学习- EOF -文章已经看到这了，别忘了在右下角点个“赞”和“在看”鼓励哦~回复关键词领取电子版回复关键词「整理的 10 本 Python 入门书的电子版免费获取
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