作者 | 蘇克1900摘要：此文主要針對想入門 python 但不知道看什麼書好和有選擇糾結症的童鞋，大佬們可繞道。** | 高階農民工
轉眼也到了年終，這一期換個話題，圍繞這幾個問題：「學習 python 該看哪些書？不同的書該怎麼看？按照什麼樣的順序看？」，來聊一聊如何入門 python，為了更有說服性一些，這裡我把入門時看過的一些大佬推薦的書單進行了彙總，最後結合我的學習路徑談談怎麼讀書。
現在看來，這應該是屬於必經的過程，當涉足乙個陌生的學習領域，對什麼都不了解，即使別人給的建議再對，也會掂量猶豫幾下。慢慢地，我開始進行總結，把一些大佬推薦的入門書籍文章進行彙總對比，然後就發現有些書是都在推薦的，於是決定重點就看這些書，這樣才算慢慢摸到 python 的大門。
話不多說，下面就分享 5 位大佬推薦的書單，除了入門書，還包括資料分析、資料探勘、機器學習等方面，可以說是非常全面。
劉志軍是位不折不扣的 python 大佬，他部落格中的 python 文章最早可以追溯到 2013 年。
王大偉大佬寫的文章非常有趣，我看了他的幾篇關於類（class） 的文章後才徹底搞懂類是怎麼回事。
以上就是 5 位大佬的推薦，想必你心裡大概有個譜了，下面再說說我看過的一些書，然後分享一下我的入門路徑。
你可能注意到了，以上推薦了少說也有好幾十本書，範圍還是有點大，就算都是值得看的書，也沒麼多時間精力都去看，所以上面只是入門 python 的第乙個步驟，即篩選書的範圍，還有更為重要的兩個步驟。
第一，首先要明確你學 python 的目的。也就是你想學了去幹嘛，是做爬蟲、資料分析挖掘、機器學習、web 開發還是什麼其他的，雖說不同的方向都需要有 python 基礎，但對 python 的基礎也是有所側重，只有確定乙個方向才可以進一步篩選書和書中章節的範圍。
第二，確定了書的範圍後，要琢磨好怎麼去看每一本書、以什麼樣的順序去看書。不然，同時看好幾本書，每一本都從頭開始看，堅持不了幾天就會放棄。
下面以我入門的過程來具體說一下。
由於我此前是零程式設計基礎，helloworld 都不會打的那種，上知乎看了幾個 python 入門的回答後，覺得用 python 做資料分析這個方向不錯，加上我此前學 excel 時就對資料分析比較感興趣，所以就確定了這個方向，但很快就發現行不通，因為我連基本的 python 操作都不會，處處卡殼，時間都花在摳乙個個的小問題上去了，折騰到最後也沒太大興趣去分析了，而且資料分析本身是有一套理論方法的，我更不會，如果同時學 python 操作和分析方法，比較耗費精力，顯然不可取，所以就放棄直接學資料分析這個想法。
然後我選了另外一條路，就是爬蟲，因為基礎的爬蟲比資料分析簡單，學習曲線不陡，而且爬蟲比較有意思，寫出來別人也更願意看，進一步了解到初步的爬蟲學習主要學幾個爬蟲類庫、網頁解析提取庫、框架這幾塊就行了，這樣一下就縮小了書的選擇範圍和內容範圍。
至此，我就選擇了「python 基礎——爬蟲——資料分析」這樣一條路線。
首先，我選擇了《深入淺出 python 》這本書作為入門的第一本書，該書淺顯易懂，注釋詳盡，對新手很友好。接著，我又大致過了一遍《python 程式設計從入門到實踐》，前面幾章寫得非常實用，這樣對 python 就有了乙個大致了解。
接著，便開始上手爬蟲，但爬蟲類的書非常少，起先只找到兩本，一本是國外的《python 網路資料採集》，書不厚，看了後大致了解了：爬蟲是怎麼一回事、爬蟲能做什麼、要會哪些東西等這幾個問題，另一本是韋瑋老師的《精通 python 網路爬蟲》，這本書當時覺得還不錯，有很多實操案例，但是理論部分欠缺一些。
後來偶然搜到了崔慶才大佬的爬蟲文章，很讚，果斷就買了他剛出的《python3 網路爬蟲實戰》這本書，由此算是找到了爬蟲方向。
通過爬蟲把資料爬下來後就開始嘗試一些簡單的分析，但發現很多操作根本不熟練，於是採取了兩種方法去學習，首先是谷歌解決實際問題，然後閒的時候翻看了《利用 python 進行資料分析》、《流暢的 python》、《 python cookbook》這幾本書，算是系統地鞏固了一下相關知識。
就這樣，幾個月下來，練習了 10 個左右的爬蟲，自認為算是入門了 python 爬蟲和資料分析。
開源區域的大佬們
簡介 doug cutting是nutch,lucene,hadoop開源專案的作者，搜尋引擎方面的專家。lucene是乙個提供全文文字搜尋的函式庫，它不是乙個應用軟體。它提供很多api函式讓你可以運用到各種實際應用程式中。nutch是乙個建立在lucene核心之上的web搜尋的實現，它是乙個真正的...
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