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。
还有就是Python编程快速上手——让繁琐工作自动化 。
如今，人们面临的大多数任务都可以通过编写计算机软件来完成。Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高 级程序设计语言。通过Python编程，大家能够解决现实生活中的很多任务。 本书是一本面向实践的Python编程实用指南。本书的目的，不仅是介绍Python语言的基础知识，而且还通过项目实践教会读者如何应用这些知识和技能。本书的首部分介绍了基本Python编程概念，第 二部分介绍了一些不同的任务，通过编写Python程序，可以让计算机自动完成它们。第 二部分的每一章都有一些项目程序，供读者学习。每章的末尾还提供了一些习题和深入的实践项目，帮助读者巩固所学的知识。附录部分提供了所有习题的解答。 本书适合任何想要通过Python学习编程的读者，尤其适合缺乏编程基础的初学者。通过阅读本书，读者将能利用强大的编程语言和工具，并且会体会到Python编程的快乐。
Python基础教程（第3版)
本书包括Python程序设计的方方面面：首先从Python的安装开始，随后介绍了Python的基础知识和基本概念，包括列表、元组、字符串、字典以及各种语句；然后循序渐进地介绍了一些相对高级的主题，包括抽象、异常、魔法方法、属性、迭代器；此后探讨了如何将Python与数据库、网络、C语言等工具结合使用，从而发挥出Python的强大功能，同时介绍了Python程序测试、打包、发布等知识；最后，作者结合前面讲述的内容，按照实际项目开发的步骤向读者介绍了10个具有实际意义的Python项目的开发过程。
关于Python的书籍还在有很多，对于初学者来说，这三本数绝对是经典中的经典，你值得拥有！
Python的用途十分广泛，根据使用目地的不同，选择不同的书籍。
1. python入门与熟悉python语言。推荐《笨方法学python (learn python the hard way)》，这本书用非常有趣的讲述方式介绍了python的基本语法，非常适合非计算机专业作为入门书来看。
2. 数据分析与可视化。推荐《利用python进行数据分析 》，这本书主要介绍了数据分析常用的几个模块：numpy、pandas、matplotlib，以及数据预处理需要的数据加载、清理、转换、合并、重塑等等，建议从第4章开始看，看完后，再接着看前3章。很多新接触的人从头开始看容易一头雾水，看不下去，接着就放弃了。以及《Python数据分析与数据化运营》（宋天龙著），实例丰富，附代码。
3. 数据挖掘。必须要懂机器学习的各种算法，偶比较推荐的一本也是非常有名的一本书：《机器学习》（周志华著、清华大学出版社），因为封皮和书中的例子多以西瓜为例，所以别名西瓜书。
4. 机器学习相关。推荐《机器学习——Python实践》。该书系统地讲解了机器学习的基本知识，以及在实际项目中使用机器学习的基本步骤和方法；详细地介绍了在进行数据处理、分析时怎样选择合适的算法，以及建立模型并优化等方法，通过不同的例子展示了机器学习在具体项目中的应用和实践经验，是一本非常好的机器学习入门和实践的书籍。不同于很多讲解机器学习的书籍，本书以实践为导向，使用 scikit-learn 作为编程框架，强调简单、快速地建立模型，解决实际项目问题。读者通过对《机器学习——Python实践》的学习，可以迅速上手实践机器学习，并利用机器学习解决实际问题。python做数据分析等，机械工业出版社的系列书籍都可以学习一下，也可以跟着视频学习。
Bytes of python是非常好的入门教材，只有100页多一点，跟着上面边思考边做大概两个小时就可以写出一点东西了（当然里面的习题要写好还是需要多花时间的）之后有得看看PEP8，还有Python的一些Idioms，使用老鼠书来对应学习再之后就得看你的兴趣了，如果是写网络程序那么就看看Python网络编程（有一些错误的）如果是自然语言处理也有相应的书。不过鉴于Python本身就内置了很多库，第三方库也很多，Python的官方文档永远应该是不懂的时候应该去看的首选。如果想做Web的话，看看python关于cgi的部分，也可以直接用Django来体验一下。
————河南新华