我从海量Python图书中精挑细选了5本Python完整技术栈相关的书籍。读书，只读好书，经典好书，这5本就是！
提前说一句，可能对大部分人来说，买实体书不现实，因为我是一名python开发工程师，所以我自己整理了一套最新的python系统学习教程，包括从基础的python脚本到web开发、爬虫、数据分析、数据可视化、机器学习等。
Python编程入门
我推荐的第一本书：《Python编程：从入门到实践》
真正零基础python入门教材"蟒蛇书"
京东/Amazon计算机图书榜首
第1版豆瓣评分9.1
对复杂的项目娓娓道来，逻辑合理、赏心悦目，令人欲罢不能。
——FullCircle杂志
英文书名进一步阐述了本书的意图，PythonCrashCourse:AHands-On,Project-BasedIntroductiontoProgramming直译过来的意思是“Python速成教程：动手操作、基于项目的编程入门”。从书名来看，它并不是真正意义上的教材。与大学计算机系的正统编程语言教材相比，它大的不同点在于：
实践为主（hands-on）
项目为纲（project-based）
资源丰富：随书视频，速查地图，习题答案，教学PPT
Python编程进阶
我推荐的第二本书：《流畅Python》
PSF研究员、知名PyCon演讲者心血之作
Python核心开发人员担纲技术审校
对python重要特性全面深入剖析
对于想要扩充知识的中级和高级Python程序员来说，这本书是充满了实用编程技巧的宝藏。
——DanielGreenfeld和AudreyRoyGreenfeld，TwoScoopsofDjango作者
本书由奋战在Python开发一线近20年的LucianoRamalho执笔，VictorStinner、AlexMartelli等Python大咖担纲技术审稿人，从语言设计层面剖析编程细节，兼顾Python3和Python2，告诉你Python中不亲自动手实践就无法理解的语言陷阱成因和解决之道，教你写出风格地道的Python代码。
算法基础
我推荐的第三本书：《Python数据结构与算法分析第2版》
经典计算机科学教材
华盛顿大学等多家高校采用
第一本用python描述数据结构与算法的书
若把编写代码比作行*打仗，那么要想称霸沙场，不能仅靠手中的利刃，还需深谙兵法。Python是一把利刃，数据结构与算法则是兵法。只有熟读兵法，才能使利刃所向披靡。
本书是用Python描述数据结构与算法的开山之作，汇聚了作者多年的实战经验，向读者透彻讲解在Python环境下，如何通过一系列存储机制高效地实现各类算法。通过本书，读者将深刻理解Python数据结构、递归、搜索、排序、树与图的应用，等等。
Python数据分析
我推荐的第四本书：《精益数据分析》
数据分析师，产品人必读图书
网易CEO丁磊曾力荐
豆瓣评分8.3
本书拓展了我们对精益管理的理解，其中严密的数据分析方法令人大开眼界。
——托马斯·艾森曼哈佛商学院工商管理教授，洛克创业研究中心负责人之一，被媒体誉为“哈佛顶级创业家课程教授”
本书围绕精益创业展开讨论，融合了精益创业法、客户开发、商业模式画布和敏捷/持续集成的精华。本书汇聚了多位创始人、投资人、内部创业者和创新者的成功创业经验，呈现了30多个极具价值的案例分析，可以为各阶段的创业者提供行为准则。如果你是一名创业者，或者你是一名产品开发、产品管理、市场营销、公共关系和投资领域的商务专业人员，那么本书不容错过。
数据科学/可视化（Python和R）
我推荐的第五本书：《Python数据科学手册》
最受期待和好评的Python数据科学参考读本
掌握用Scikit-Learn、NumPy等工具高效存储、处理和分析数据
当然，数据科学并非Python一家之“言”，Scala、Java、R、Julia等编程语言在此领域都有各自不同的工具。至于要不要学Python，我们认为没必要纠结，秉承李小龙的武术哲学即可——Absorbwhatisuseful,discardwhatisnot,andaddwhatisuniquelyyourown（取其精华，去其糟粕，再加点自己的独创）
本书以IPython、NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-Learn这5个能完成数据科学大部分工作的基础工具为主，从实战角度出发，讲授如何清洗和可视化数据、如何用数据建立各种统计学或机器学习模型等常见数据科学任务，旨在让各领域与数据处理相关的工作人员具备发现问题、解决问题的能力。
多说一句，可能对大部分人来说，买实体书不现实，因为我是一名python开发工程师，所以我自己整理了一套最新的python系统学习教程，包括从基础的python脚本到web开发、爬虫、数据分析、数据可视化、机器学习等。
以上书籍白嫖获取方式；
