推荐两本口碑爆棚的Python算法&数据结构书。
1. 算法图解全书涵盖400多个示意图，生动介绍了算法的执行过程。展示不同算法在性能方面的优缺点，教会你用常见算法解决每天面临的实际编程问题。
“你渴望像看喜欢的小说一样学习算法吗？如果是，本书正是你梦寐以求的！ ”——Sankar Ramanathan，IBM Analytics豆瓣读者评论：
2.Problem Solving with Algorithms and Data Structures Using Python SECOND EDITION Python算法入门最佳！每一页都值得读！ 一边翻翻这本书一边刷题开始了偶*真正*对编程的入门和喜爱！这是豆瓣读者给这本书的评价。它还有很多好评，比如亚马逊4.3星好评。
豆瓣评分9.3。
这是一本用Python描述数据结构与算法的开山之作，能让你洞彻数据结构与算法，真正精通Python。
如果把编写代码比作行军打仗，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。
它还是一本被众多高校采用的经典计算机科学教材，一本能真正帮技术人员解决编程问题的“答案之书”。
你肯定在学习解决问题的基本方法上投入过大量的时间，并且相信自己拥有根据问题描述构建解决方案的能力。你肯定也体会到了编写计算机程序的困难之处。大型难题及其解决方案的复杂性往往会掩盖问题解决过程的核心思想。
计算机科学被认为是一门利用计算机来解决问题的学科，了解数据结构与算法是透彻理解计算机科学的前提。这本书让大家可以掌握数据结构与算法的基本思想，从而有信心探索任何编程难题的解决方法。
它由在计算机科学领域深耕数十载，有着丰富实战经验的 Bradley N. Miller 和 David L. Ranum 合著。
布拉德利·米勒（Bradley N. Miller）美国路德学院计算机科学名誉教授，曾获美国计算机协会软件系统奖，对Python课程开发有深入研究，由他创立的互动式教科书平台Runestone Interactive与全球600多家教育机构有合作。
戴维·拉努姆（David L. Ranum）IBM Watson认知软件工程师，医学信息学博士，致力于利用自然语言处理等人工智能技术解决医疗问题，曾在美国路德学院讲授计算机科学课程近三十载。
当然，不看英文书，还有中文版可以选择。
本书中文版已由图灵引进出版，由Twitter工程师吕能和腾讯工程师刁寿钧联合翻译。
吕能Twitter软件工程师，开源项目Apache Heron的核心贡献者。先后在浙江大学和美国加州大学洛杉矶分校取得计算机科学学士学位和硕士学位，关注分布式实时数据引擎系统的研发，热衷于普及计算机技术知识。
刁寿钧腾讯优图实验室后台开发工程师，毕业于复旦大学。先后从事过广告业务与智慧零售、智慧社区业务的开发工作。热爱算法与数据库技术，曾协助组织IMG社区的技术沙龙活动。另译有《数据分析实战》。
本书结构
本书紧紧地围绕着运用经典数据结构和技术来解决问题。下面的组织结构图展示了充分利用本书的不同方式。
本书试读
试读第1章，做一些背景知识的准备，复习了一下计算机科学、问题解决、面向对象编程以及Python。基础扎实的人可以跳过，去学习第2章。不过，正所谓温故而知新，适当的复习和回顾必然是值得的。
Python数据结构与算法分析（第2版）-图书-图灵社区www.ituring.com.cn希望这两本书能帮助到题主，学习完Python基础语法后，尽快实现Python进阶。
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人民邮电出版社头条号，发现更多IT技术好书。2000年以来，人工智能的研究、产品开发和创业项目如雨后春笋般出现，各大互联网公司和研究机构纷纷摩拳擦掌，希望在这个新领域领先，也吸引了越来越多的人进入人工智能行业。
大家发现，转行AI的人里主要有三类，一类是程序员出身，具有很好的工程经验，一类是统计学数学电子通信类出身，具有较为扎实的理论基础，还有一类既没有丰富的编程经验也没有扎实理论基础。
对于零基础小白，怎样快速入门深度学习呢？在这里精选了 5 本深度学习相关的书籍，帮助小白更好的入门。
1.《深度学习》（Deep Learning）
出自 Goodfellow、Bengio 和 Courville 三位大牛之手的《深度学习》（Deep Learning）不可不提。本书旨在成为一本教科书，用于在大学课堂上教授关于深度学习的基本原理和理论。Goodfellow 等人的《深度学习》完全是理论性的书籍，而且没有代码，是深度学习人员必看书籍。
2.《深度学习图解》
探索深度学习教会你从头开始建立深度学习神经网络。经验丰富的深度学习专家 Andrew W. Trask 将向你展示了深度学习背后的科学，所以你可以自己摸索并训练神经网络的每一个细节。只使用 Python 及其数学支持库 Numpy，就可以训练自己的神经网络，将文本翻译成不同的语言，甚至像莎士比亚一样写作。
3.《Python 深度学习》
本书介绍了使用 Python 语言和强大的 Keras 库进行深入学习。这本书由 Keras 的创建者、谷歌人工智能研究员 Francois Chollet 撰写，通过直观的解释和实际的例子来巩固你的理解。你将在计算机视觉、自然语言处理和生成模型中探索具有挑战性的概念和实践。当你完成的时候，你将拥有知识和实际操作技能来将深度学习应用到你自己的项目中。
4.《神经网络和深度学习》
这本书的目的是帮助你掌握神经网络的核心概念，包括现代技术的深入学习。在看完这本书之后，你将写下使用神经网络和深度学习来解决复杂模式识别问题的代码。你将有一个基础使用神经网络和深度学习来攻击你自己设计的问题。
对深度学习有兴趣的话也可以听一下叶佩军讲的深度学习
http://xue.ujiuye.com/class-142991/
《Python编程:从入门到实践》
这是一本非常出色的书，它全面的介绍了Python，让你可以快速学会Python编程，这本书基本分为两个部分，第一部分侧重于用Python编程所必须了解到的基本概念，第二部分则比较有趣，它侧重于Python的实际应用。
谢邀
廖雪峰Python教程网站：
https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400
这个教程应该是Python很火的一个入门教程了，相对来说也是比较详细和全面的教程了，最后还包括了实战部分
Python编程 从入门到实践这本书是一本针对所有层次的Python读者而作的Python入门书。全书分两部分：首部分介绍用Python 编程所必须了解的基本概念，包括matplotlib、NumPy和Pygal等强大的Python库和工具介绍，以及列表、字典、if语句、类、文件与异常、代码测试等内容；第二部分将理论付诸实践，讲解如何开发三个项目，包括简单的Python 2D游戏开发，如何利用数据生成交互式的信息图，以及创建和定制简单的Web应用，并帮读者解决常见编程问题和困惑。
利用Python进行数据分析（原书第2版）这本书由Python pandas项目创始人Wes McKinney亲笔撰写，详细介绍利用Python进行操作、处理、清洗和规整数据等方面的具体细节和基本要点。第2版针对Python 3.6进行全面修订和更新，涵盖新版的pandas、NumPy、IPython和Jupyter，并增加大量实际案例，可以帮助你高效解决一系列数据分析问题。如果以后想往Python数据分析发展可以看看这本书
Python核心编程第1部分为讲解了Python的一些通用应用，包括正则表达式、网络编程、Internet客户端编程、多线程编程、GUI编程、数据库编程、Microsoft Office编程、扩展Python等内容。第2部分讲解了与Web开发相关的主题，包括Web客户端和服务器、CGI和WSGI相关的Web编程、Django Web框架、云计算、高级Web服务。第3部分则为一个补充/实验章节，包括文本处理以及一些其他内容。 《Python核心编程（第3版）》适合具有一定经验的Python开发人员阅读。Python进阶必看书籍
Python中文社区网址：
https://docs.pythontab.com/
里面包含了许多的Python在线手册
其他资源偶的百度云盘上也保存了一下Python相关的视频教程，关注偶，然后后台私信回复Python，会自动发送链接地址
建议在会使用Python之后，可以选择一个方向继续深入学习，目前主要有web开发、数据分析、运维、人工智能等，如果有需要可以私信偶