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python程式設計入門指南pdf 在 Re: [問題] 關於Python入門書籍 - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
※ 引述《brightsu (渣)》之銘言：
: 小弟本身沒有程式語言的背景
: 不外乎就是語法跟一些邏輯的問題
: 所以想請問一下各位前輩是否可以推薦入門的 Python 的書
: 目前就單純只有在做一些網路爬蟲而已
: 在未來希望可以結合硬體做一些環境資料收集
: 希望還是主攻在資料收集跟處理
python tw 上有一些第一次使用 Python 的參考資料。
https://wiki.python.org.tw/Python/第一次用就上手
底下是我自己維護的入門參考資料。
O'Reilly（歐萊禮）的書，官方線上商店常有 50% 折扣，
PDF/ePub/Mobi 格式都有，能接受英文的話，十分推薦跟官方購買。
中文版就以天瓏書局為主。它也有賣英文紙本，逛實體店很舒服。
1. "Introducing Python", Bill Lubanovic, O'Reilly 2014.11
《精通 Python》
英：https://shop.oreilly.com/product/0636920028659.do
中：https://www.tenlong.com.tw/items/9863477311?item_id=1007464
O'Reilly Python 系列的書都寫得很好。這本是比較新出的，好處是它針
對初學者，比較薄，能在短時間看完，文字很流暢。
掌握基礎的語法，建議閱讀 Chp1 到 Chp7 ，以及 Chp8 File I/O 部份。
2. 《Python 程式設計入門》，葉難。博碩 2015.04
中：https://www.tenlong.com.tw/items/9864340050
原生中文書，也是針對初學者，並有列出 Python 2.7、3.3、3.4 不同版
本間的差異。內容編排是常見介紹程式語言的安排。
3. "Python Tutorial"，Official Python Documentation, Python Devs.
英：https://docs.python.org/3/tutorial/index.html
簡中：https://www.pythondoc.com/pythontutorial3/index.html
繁中：https://docs.python.org.tw/3/tutorial/index.html （共同翻譯中）
Python 的官網除了查語言特性之外，還能用來學習怎麼使用 stdlib。
Python 標準函式庫功能包山包海，在你想要做什麼之前，都應該到官網
查看看是不是內建 module 就已經提供功能了。
除外，還有一個簡潔的 tutorial，供初學者參考，適合有學過其他語言的人。
我認為這份寫得非常好，苦於沒有中文，以前經驗不太容易推廣，但值得看。
4. "Programming in Python 3" 2nd, Mark Summerfield, Addison-Wesley, 2009.11
《精通 Python 3 程式設計》
英：https://goo.gl/y1xf9u (source: InformIT)
中：https://www.tenlong.com.tw/items/9862760702
另一本 Python 中文入門書，比《深入淺出》難一點但比較像常規的教科書。
5. "Learning Python" 5ed, Mark Lutz, O'Reilly, 2013.06
英：https://shop.oreilly.com/product/0636920028154.do
中：僅有舊版 (2.7) 且絕版
雖然名稱看起來很像是 Python 的入門書，但它的篇幅已經來到 1600 頁，
實在無法推薦給初學者。它在一本書內把 Python 幾乎所有語言特性都說清楚，
同時考慮到 Python 2 和 3 版本。當你想要了解，例如 MRO 的順序、何謂
unbounded, bound method，這本書詳細的程度不會讓你失望，只怕你沒空讀。
其他：
關於 MOOCs 我有看過 Codecademy Python Track 以及 Coursera "An
Introduction to Interactive Programming in Python" 這兩門課。我覺得最
大的缺點就是講 Python 2.7，Python 3.x 的好用功能與差異都沒提；
再來講課的 code 範例並不是使用 idiomatic Python syntax，在初學就沒養
成好習慣與慣用語法有點可惜。
其實還有很多 video traning 資源，例如 O'Reilly 上有 Python Learning
Path，其中 "Introduction to Python" 是 Jessica McKellar 主講，她是
PyCon APAC 2014 Keynote，口條絕對沒問題。但我沒看完整內容，無法推薦。
不適合入門但值得一看的好書
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A. "Python Cookbook" 3ed, David Beazley and Brian K. Jones, O'Reilly, 2013.05
《Python 的錦囊妙計》
英：https://shop.oreilly.com/product/0636920027072.do
中：https://www.tenlong.com.tw/items/9863470686
這本不是入門書但很適合深入了解 Python，並讓自己的程式碼寫得更
Pythonic。裡面介紹了很多寫法慣例 idioms，同時也有中文版。非常值得
在未來比較懂 Python 時買來看。
作者之一 David Beazley 是 PyCon TW 2013 的 Keynote。
他平常就是專門教 Python 的講師，他在 PyCon 講過的「所有 talk/tutorial」
如 concurrency, packaging, async io 等等都值得一看
B. "Fluent Python", Luciano Ramalho, O'Reilly, 2015.07
《流暢的 Python》
英：https://shop.oreilly.com/product/0636920032519.do
中：https://www.tenlong.com.tw/items/986347911X
當它是詳細、擴充版的 "Python Cookbook"，實際上書中也常常引用 David 的話。
講述更多 Python 初介紹時不會深談的語言特性。
如：MRO, Mixin, decorator, closure, metaprogramming
每章最後的 Future Reading 與 Soapbox 旁徵博引，除了更細節的參考資料，
還有當初 Python 為何如此設計等考量與討論的歷史、發展、與各語言比較。
非常適合做為邁向 Python core developer 的參考書。
另外，針對原 po 提到的爬蟲、資料分析、hardware 等主題，我只能對我有碰過
一點點的資料分析來介紹。
Pandas 原作者 Wes McKinney 所寫的 "Python for Data Analysis" 是一本很經典的
Python 資料分析入門書，雖然有點舊（作者預計今年底出新版），但還是能掌握
像 Jupyter (IPython) Notebook, Pandas, matplotlib 最基本的 toolchain。
他也是 PyCon APAC 2014 的 Keynote。
要了解近代 Pandas 的新 API 與設計精神，可以讀官網的 Tutorial
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.18.1/tutorials.html
或者官網推薦的 "Modern Pandas" 一系列文章
https://tomaugspurger.github.io/modern-1.html
以上的所有內容我都至少看過一個語言（英文為主），其他的就待其他人補充了。
Conflict of Interest Disclosure
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我不是 O'Reilly 與天瓏的員工，我也不賣書。
我有參與官方 Python Tutorial 的中文翻譯，也歡迎大家加入。
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如果有什麼主題，希望大家來交流討論的話，不妨報名 PyCon TW 的 BoF 擺攤。
形式自由，純聊天都可以。預計至少有 web 的，希望有人能開資料分析、
機器學習（深度學習）、DSP、Hardware、FinTech 等坑。
PyCon TW BoF 資訊： https://tw.pycon.org/2016/events/bof/
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 114.44.8.172
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Python/M.1463750830.A.DA8.html
如果你需要的是完整情境例子的話，Introducing Py 後半、Py Cookbook、Fluent Py
這幾本比較多，但可能專門介紹 tool 的（如 Py for Data Analysis）會更豐富。
畢竟初學的書要顧及不能一次用太多語言特性或功能。
※ 編輯: ccwang002 (114.44.8.172), 05/20/2016 22:28:11
如果沒什麼 performance tuning 經驗的話，這本書作為入門很不錯，各方面都有談到。
不過實際上真的要優化效能的話，單看這本不一定足夠，可能要花些時間，
例如讀 tool documentation 或專書 (cffi, Cython, numpy 等），
但優化本來每方面深入都是無底洞，以一本 400 頁的書應該算難度、廣度很平衡了。
※ 編輯: ccwang002 (114.44.8.172), 05/22/2016 02:50:48
不該讀測試驅動開發這本書。
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