不邀自來。感覺這個問題就是為我而設的啊！

推薦兩本口碑爆棚的Python算法&數據結構書。

1. 算法圖解

全書涵蓋400多個示意圖，生動介紹了算法的執行過程。展示不同算法在性能方面的優缺點，教會你用常見算法解決每天面臨的實際編程問題。

“你渴望像看喜歡的小說一樣學習算法嗎？如果是，本書正是你夢寐以求的！ ”——Sankar Ramanathan，IBM Analytics

豆瓣讀者評論：

2.Problem Solving with Algorithms and Data Structures Using Python SECOND EDITION Python算法入門最佳！每一頁都值得讀！ 一邊翻翻這本書一邊刷題開始了我*真正*對編程的入門和喜愛！

這是豆瓣讀者給這本書的評價。它還有很多好評，比如亞馬遜4.3星好評。

豆瓣評分9.3。

這是一本用Python描述數據結構與算法的開山之作，能讓你洞徹數據結構與算法，真正精通Python。

如果把編寫代碼比作行軍打仗，那么要想稱霸沙場，不能僅靠手中的利刃，還需深諳兵法。Python是一把利刃，數據結構與算法則是兵法。只有熟讀兵法，才能使利刃所向披靡。

它還是一本被眾多高校采用的經典計算機科學教材，一本能真正幫技術人員解決編程問題的“答案之書”。

你肯定在學習解決問題的基本方法上投入過大量的時間，并且相信自己擁有根據問題描述構建解決方案的能力。你肯定也體會到了編寫計算機程序的困難之處。大型難題及其解決方案的復雜性往往會掩蓋問題解決過程的核心思想。

計算機科學被認為是一門利用計算機來解決問題的學科，了解數據結構與算法是透徹理解計算機科學的前提。這本書讓我們可以掌握數據結構與算法的基本思想，從而有信心探索任何編程難題的解決方法。

它由在計算機科學領域深耕數十載，有著豐富實戰經驗的 Bradley N. Miller 和 David L. Ranum 合著。

布拉德利·米勒（Bradley N. Miller）

美國路德學院計算機科學名譽教授，曾獲美國計算機協會軟件系統獎，對Python課程開發有深入研究，由他創立的互動式教科書平臺Runestone Interactive與全球600多家教育機構有合作。

戴維·拉努姆（David L. Ranum）

IBM Watson認知軟件工程師，醫學信息學博士，致力于利用自然語言處理等人工智能技術解決醫療問題，曾在美國路德學院講授計算機科學課程近三十載。

當然，不看英文書，還有中文版可以選擇。

本書中文版已由圖靈引進出版，由Twitter工程師呂能和騰訊工程師刁壽鈞聯合翻譯。

呂能

Twitter軟件工程師，開源項目Apache Heron的核心貢獻者。先后在浙江大學和美國加州大學洛杉磯分校取得計算機科學學士學位和碩士學位，關注分布式實時數據引擎系統的研發，熱衷于普及計算機技術知識。

刁壽鈞

騰訊優圖實驗室后臺開發工程師，畢業于復旦大學。先后從事過廣告業務與智慧零售、智慧社區業務的開發工作。熱愛算法與數據庫技術，曾協助組織IMG社區的技術沙龍活動。另譯有《數據分析實戰》。

本書結構

本書緊緊地圍繞著運用經典數據結構和技術來解決問題。下面的組織結構圖展示了充分利用本書的不同方式。

本書試讀

試讀第1章，做一些背景知識的準備，復習了一下計算機科學、問題解決、面向對象編程以及Python。基礎扎實的人可以跳過，去學習第2章。不過，正所謂溫故而知新，適當的復習和回顧必然是值得的。

Python數據結構與算法分析（第2版）-圖書-圖靈社區www.ituring.com.cn

希望這兩本書能幫助到題主，學習完Python基礎語法后，盡快實現Python進階。

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人民郵電出版社頭條號，發現更多IT技術好書。

2000年以來，人工智能的研究、產品開發和創業項目如雨后春筍般出現，各大互聯網公司和研究機構紛紛摩拳擦掌，希望在這個新領域領先，也吸引了越來越多的人進入人工智能行業。

我們發現，轉行AI的人里主要有三類，一類是程序員出身，具有很好的工程經驗，一類是統計學數學電子通信類出身，具有較為扎實的理論基礎，還有一類既沒有豐富的編程經驗也沒有扎實理論基礎。

對于零基礎小白，怎樣快速入門深度學習呢？在這里精選了 5 本深度學習相關的書籍，幫助小白更好的入門。

1.《深度學習》（Deep Learning）

出自 Goodfellow、Bengio 和 Courville 三位大牛之手的《深度學習》（Deep Learning）不可不提。本書旨在成為一本教科書，用于在大學課堂上教授關于深度學習的基本原理和理論。Goodfellow 等人的《深度學習》完全是理論性的書籍，而且沒有代碼，是深度學習人員必看書籍。

2.《深度學習圖解》

探索深度學習教會你從頭開始建立深度學習神經網絡。經驗豐富的深度學習專家 Andrew W. Trask 將向你展示了深度學習背后的科學，所以你可以自己摸索并訓練神經網絡的每一個細節。只使用 Python 及其數學支持庫 Numpy，就可以訓練自己的神經網絡，將文本翻譯成不同的語言，甚至像莎士比亞一樣寫作。

3.《Python 深度學習》

本書介紹了使用 Python 語言和強大的 Keras 庫進行深入學習。這本書由 Keras 的創建者、谷歌人工智能研究員 Francois Chollet 撰寫，通過直觀的解釋和實際的例子來鞏固你的理解。你將在計算機視覺、自然語言處理和生成模型中探索具有挑戰性的概念和實踐。當你完成的時候，你將擁有知識和實際操作技能來將深度學習應用到你自己的項目中。

4.《神經網絡和深度學習》

這本書的目的是幫助你掌握神經網絡的核心概念，包括現代技術的深入學習。在看完這本書之后，你將寫下使用神經網絡和深度學習來解決復雜模式識別問題的代碼。你將有一個基礎使用神經網絡和深度學習來攻擊你自己設計的問題。

對深度學習有興趣的話也可以聽一下葉佩軍講的深度學習

http://xue.ujiuye.com/class-142991/

《Python編程:從入門到實踐》

這是一本非常出色的書，它全面的介紹了Python，讓你可以快速學會Python編程，這本書基本分為兩個部分，第一部分側重于用Python編程所必須了解到的基本概念，第二部分則比較有趣，它側重于Python的實際應用。

謝邀

廖雪峰Python教程

網站：

https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400

這個教程應該是Python很火的一個入門教程了，相對來說也是比較詳細和全面的教程了，最后還包括了實戰部分

Python編程 從入門到實踐

這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 編程所必須了解的基本概念，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、文件與異常、代碼測試等內容；第二部分將理論付諸實踐，講解如何開發三個項目，包括簡單的Python 2D游戲開發，如何利用數據生成交互式的信息圖，以及創建和定制簡單的Web應用，并幫讀者解決常見編程問題和困惑。

利用Python進行數據分析（原書第2版）

這本書由Python pandas項目創始人Wes McKinney親筆撰寫，詳細介紹利用Python進行操作、處理、清洗和規整數據等方面的具體細節和基本要點。第2版針對Python 3.6進行全面修訂和更新，涵蓋新版的pandas、NumPy、IPython和Jupyter，并增加大量實際案例，可以幫助你高效解決一系列數據分析問題。如果以后想往Python數據分析發展可以看看這本書

Python核心編程

第1部分為講解了Python的一些通用應用，包括正則表達式、網絡編程、Internet客戶端編程、多線程編程、GUI編程、數據庫編程、Microsoft Office編程、擴展Python等內容。第2部分講解了與Web開發相關的主題，包括Web客戶端和服務器、CGI和WSGI相關的Web編程、Django Web框架、云計算、高級Web服務。第3部分則為一個補充/實驗章節，包括文本處理以及一些其他內容。 《Python核心編程（第3版）》適合具有一定經驗的Python開發人員閱讀。Python進階必看書籍

Python中文社區

網址：

https://docs.pythontab.com/

里面包含了許多的Python在線手冊

其他資源

我的百度云盤上也保存了一下Python相關的視頻教程，關注我，然后后臺私信回復Python，會自動發送鏈接地址

建議在會使用Python之后，可以選擇一個方向繼續深入學習，目前主要有web開發、數據分析、運維、人工智能等，如果有需要可以私信我