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从python基础到爬虫的书有什么值得推荐
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如何零基础入门 Python?
当前Python语言的上升趋势还是非常明显的，而且与Java等传统编程语言不同，Python语言的应用边界也相对比较宽，很多传统行业（金融、医疗、统计等）的从业者也会使用到Python语言。在产业互联网快速发展的推动下，学生和职场人学习Python语言也都有比较现实的意义。
对于编程零基础的初学者来说，在学习Python语言的时候，应该注重以下几个方面：
第一：选择适合自己的学习资料
虽然Python语言本身比较简单，但是对于没有任何编程基础的人来说，学习Python编程也会产生一些困惑，所以在学习资料的选择上，建议可以加下Python学习裙【四八三546四一六】了解一些学习技巧和资料，学习中遇到什么问题都可以和大家一起交流的。
第二：制定一个连续的学习计划
学习Python编程一定要有一个连续学习计划，最好每天都能拿出一定的学习时间，这样会有一个更好的学习效果。按照历史经验来看，最好每天都能保持1到2个小时的学习时间，对于学习能力比较强的人来说，也可以延长学习时间。
如果你经常学习，但是总是感觉不到能力的提升，毫无疑问，那就是学习方法有问题。说实话，现在移动互联网这么发达，自媒体这么火爆，我们学习知识的路径也非常多。但是，你每天碎片化看到的那些零零碎碎的知识就像打碎的瓶子，如果你没有能力把那些碎片整合粘好成一个完成瓶子，去破镜重圆，那毫无体系，毫无系统的知识，仅仅能够提升你的就是：噢，原来这个东西不仅可以这么用，也可以那么用，嗯，终于知道了。仅仅是了解，而不是成为自己的
现在很多程序员，当然不仅程序员，都订阅了很多的技术博客，微信公众订阅号，经常浏览技术社区，毫无疑问，可以提高自己的眼界，了解更多的知识，但是如果你不系统化的学习这些知识，可能就仅仅停留在你知道和你简单会用的地步，对于去提高你的能力，还是有些差距的。
第三：注重实验的作用
编程语言本身就是一种工具，所以在学习编程语言的过程中，一定要注重实验的作用。做实验不仅能够促进自己对于各种抽象概念的理解，同时也会提高自己的动手实践能力。如果说学习编程有什么捷径的话，那就是一边使用一边学习，程序员在学习一门编程语言的时候，往往都是边使用边学习。
第四：学习最忌三心二意
俗话说：“伤其十指不如断其一指”，每门都学一点，还不如专心学好一个方向。这个道理谁都懂，可是又该学哪个方向呢？难道只能跟着感觉走吗？不！最实际的方向，应该跟着工作走，工作需要什么，我们就学什么，把工作需要的技能熟练掌握，有很多好处。
首先，可以集中精力，集中在某一方面钻研，这样可以学得更快、更深入，因为学习更具有针对性，而且可以立即在工作中运用，可以马上检验出学习的效果。对存在的问题进行深入研究，掌握的知识也会更加牢固。
其次，学习与工作结合在一起，工作时间也就成了学习时间，这样就突破了三个8小时的限制：有人说，我们每天所拥有的时间可以分为三个8小时，工作8小时，睡觉8小时，另外还有8小时可以自己自由支配。工作和睡觉的两个8小时大家都一样，决定人生高度的是另外这个8小时。当我们把学习的焦点放到与工作相关的知识上时，工作时间中的很大一部分，同时也就成了宝贵的学习时间，这真是一举两得的美事啊。
最后，问题是最好的学习机会。工作就是不断发现问题、分析问题、最终解决问题的过程，晋升之门将永远为那些随时解决问题的人敞开着。可见，工作过程中有问题是正常，没有问题才是真正的问题。在发生问题时，能勇于面对问题、解决问题的人，才是公司真正的骨干。
所以，学习与工作有关的内容不仅高效，可以在工作中实时检查自己的学习效果，而且对增强自己的工作能力也有很大的作用。
工作后你可能会没有更多的时间用来学习，但不提升自己又容易被淘汰，所以学习与工作相关的内容绝对是一举两得。
想学习Python要看什么书呢(我是初学者)?
《深度学习入门》（[ 日］ 斋藤康毅）电子书网盘下载免费在线阅读
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书名：深度学习入门
作者：[ 日］ 斋藤康毅
译者：陆宇杰
豆瓣评分：9.4
出版社：人民邮电出版社
出版年份：2018-7
页数：285
内容简介：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。书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识，对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解，此外还介绍了深度学习相关的实用技巧，自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用，以及为什么加深层可以提高识别精度等“为什么”的问题。
作者简介：
斋藤康毅
东京工业大学毕业，并完成东京大学研究生院课程。现从事计算机视觉与机器学习相关的研究和开发工作。是Introducing Python、Python in Practice、The Elements of Computing Systems、Building Machine Learning Systems with Python的日文版译者。
译者简介：
陆宇杰
众安科技NLP算法工程师。主要研究方向为自然语言处理及其应用，对图像识别、机器学习、深度学习等领域有密切关注。Python爱好者。
入门Python数据分析，请问看什么书籍？
如果你已经决定学习Python数据分析，但是之前没有编程经验，那么，这6本书将会是你的正确选择。
《Python科学计算》
从发行版的安装开始，这本书将科学计算及可视化的常见函数库，如numpy、scipy、sympy、matplotlib、traits、tvtk、mayavi、opencv等等，都进行了较为详细地介绍。由于涉及面太广，可能对于单个函数库来说还不够深入，但是这本书能够让人快速上手，全面了解科学计算所用到的常用函数库。进而在此基础上选择自己需要的函数库进行深入学习，相对来说要容易得多。
《NumPyBeginner's Guide 2nd》/《Python数据分析基础教程：NumPy学习指南（第2版）》
面向新手的一本Numpy入门指南。整本书可谓是短小精干，条理清晰，将Numpy的基础内容讲得清清楚楚明明白白。此书的作者还写过一本《NumPyCookbook》/《NumPy攻略：Python科学计算与数据分析》，但这本书相比于前者，就显得结构有些杂乱，内容上也有些不上不下，如果要看的话，建议看完第一本再来看这本。在这里还想顺便吐槽一下这两本书的中文书名翻译。为了能够多卖几本，出版社也是蛮拼的，想方设法都要跟数据分析几个字挂上钩，就好像现在某些书总要扯上云和大数据一样。此外，还有一本《LearningSciPy for Numerical and Scientific Computing》的书，可以作为SciPy的入门教程来学习（似乎还没出中文版）。
《Pythonfor Data Analysis》/《利用Python进行数据分析》
这本书也是从numpy讲起，侧重于数据分析的各个流程，包括数据的存取、规整、可视化等等。此外，本书还涉及了pandas这个库，有兴趣的可以看看。
《MachineLearning in Action》/《机器学习实战》
Python机器学习的白盒入门教程，着重于讲解机器学习的各类常用算法，以及如何用Python来实现它们。这是一本教你如何造轮子的书，但是造出来的轮子似乎也不怎么好用就是了。不过，对于立志要造汽车的人们来说，了解一下轮子的结构和原理，还是十分必要的。此外，打算阅读此书之前，如果各位的高数线代概率论都忘得差不多了的话，还是先补一补比较好。
《BuildingMachine Learning Systems with Python》/《机器学习系统设计》
Python机器学习的黑盒入门教程。如果说上一本书是教你如何组装轮子的话，这本书就是直接告诉你怎么把轮子转起来以及如何才能转得更好。至于轮子为什么能转起来，请参阅上一本书。另外，可以配合《Learning scikit-learn:Machine Learning in Python》这本书来阅读（暂无中文版）。这本书是针对Python的机器学习库scikit-learn进行专门讲解的一本书，100页左右，可以作为官方文档的拓展读物。
《Pythonfor Finance》
教你用Python处理金融数据的一本书，应该是中国人写的，Packt出版，不过似乎现在还没有中文版。比起前面几本书，这本书专业性要强一些，侧重于金融数据分析。这本书我还没怎么看，也写不出什么更详细的介绍。之所以把它列出来，是因为在查资料的时候发现，O'Reilly年底似乎也准备出一本《Python for Finance》。看来Python真的是越来越火了。
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