有哪些關於Python高階主題的好書？

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在本文中，我們將推薦學習Python**高階主題**的最佳書籍。這將對高階程式設計師或專家有所幫助。

**Python**是一種高階解釋型程式語言，可用於Web開發、機器學習和複雜資料分析。Python易於學習和理解，是初學者的理想語言。

隨著Python語言的普及，Python程式設計的機會也在不斷增加。如果你想學習Python程式設計，書籍可能是一個很好的資源。書籍讓你可以自由地按照自己的速度學習。

以下是關於Python高階主題的最佳書籍：

• **Python Cookbook** − Python 3程式設計典藏（第3版）

• **流暢的Python** − 清晰、簡潔、高效的程式設計（第1版）

• **演算法圖解** − 程式設計師和好奇者的圖解指南（第1版）

• **Python程式設計** − 強大的面向物件程式設計（第4版）

• **利用Python進行機器學習入門** − 資料科學家的指南

• **Python機器學習** − 使用Python、scikit-learn和TensorFlow進行機器學習和深度學習

Python Cookbook − Python 3程式設計典藏（第3版）

**Python Cookbook**是Python食譜的絕佳集合，它將教你如何使用Python 3進行程式設計，或者複習你的Python 2知識。

這些精選的食譜將幫助你成為一名經驗豐富的Python程式設計師，重點關注Python基本語言以及流行的Python應用程式任務。Python Cookbook涵蓋了**資料結構**和**演算法、迭代器**和**生成器、資料編碼**和處理、**函式、類**和**物件、**併發等等主題。每個食譜都包含一個問題及其解決方案，以及程式碼示例，以便更好地理解。不僅如此，還會討論解決方案以及其工作原理。

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流暢的Python：清晰、簡潔、高效的程式設計（第1版）

對於高階Python程式設計師來說，這是最好的書籍之一，因為它將教你如何使用最佳實踐編寫更好的Python程式。

應用本書的內容將幫助你為你的實際Python專案編寫更清晰、更簡潔、更快速的Python程式碼。

它類似於針對Python程式設計師的Effective Java，如果你想學習更多高階的Python技巧，可以將這本書與Daniel Bader的**“Python Tricks: A Buffet of Awesome Python Features”**結合起來。

**流暢的Python**從Python資料模型開始，到資料結構、函式、**面向物件習慣用法、**控制流、超程式設計和其他主題。它全面概述了Python的基本特性和庫，將教你如何使你的程式碼更短、更快、更易於理解。購買流暢的Python書籍

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演算法圖解- 程式設計師和好奇者的圖解指南（第1版）

學習Python中的演算法並不一定枯燥乏味！《演算法圖解》證明了這一點，它打破了大多數演算法教科書中冗長的多頁證明的枯燥感。

本書使用了大量的插圖，以一種有趣的方式來講解演算法。《演算法圖解》從排序和搜尋等簡單的概念開始，逐步過渡到更復雜的問題，如資料壓縮、人工智慧等等。所有這些主題都配有有用的示例和Python程式碼示例。

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Python程式設計：強大的面向物件程式設計（第4版）

Mark Lutz撰寫的**“Python程式設計”**適合那些已經掌握了Python程式設計原理並準備瞭解如何將他們的知識應用於實際問題的程式設計師。本書包含了關於各種Python應用領域的深入教程，包括GUI、Web和系統管理。本書還涵蓋了資料庫如何使用語言、文字處理、前端指令碼層、網路以及各種其他主題。

本書採用簡潔而精確的方法來解釋常用工具、語言語法和程式設計方法。本書包含許多正確用法和常用習慣用法的示例。本書還深入探討了該語言作為軟體開發工具的使用，併為此目的說明了許多示例。

利用Python進行機器學習入門：資料科學家的指南

許多商業應用程式和專案都將機器學習作為一項重要功能，而且這樣做的應用程式數量只會隨著時間的推移而增長。Sarah Guido和Andreas C. Muller的這本書向你展示瞭如何使用Python程式語言來開發機器學習解決方案。隨著使用的資料量的逐秒增長，機器學習應用的唯一限制是人類的想象力。

在本書中，你將學習如何使用Python和**sci-kit-learn**框架開發**廣泛的機器學習**應用程式。本書首先向你介紹機器學習的基本概念和應用，然後深入探討常用機器學習演算法的優缺點。

你還將學習模型評估的高階方法和管道概念，該概念用於封裝你的過程和鏈式模型。最後，本書提供建議來幫助你提升你的資料科學技能。

Python機器學習：使用Python、scikit-learn和TensorFlow進行機器學習和深度學習

Python機器學習教你如何建立機器學習、深度學習和資料分析演算法。本書已更新了最新的Python庫。

本書包含**TensorFlow**深度學習庫。本書中提供的scikit-learn程式碼也已完全更新。你將學習有關改進和最佳化機器學習演算法的最佳方法。在本書的結尾，你將能夠探索當今市場上可用的新的資料分析機會。

它有622頁，最新版本是第2版。

結論

在本文中，我們學習了六本不同的Python書籍，用於學習高階主題。它還有助於為你的Python開發者職業生涯制定路線圖，因為每個主題都涉及不同的主題。