全新2022版！史上最易懂的Python初学者指南，752页PDF免费下载

Dead Simple —— 从解开主题的最低层次、最明确的形式开始。一旦确定了这一点，作者就会一层一层地增加，最终达到最常用的隐含的、习惯性的形式。通过这种方式，作者希望能帮助你，也就是读者，对语言的每个特性的工作原因和方式有一个扎实、舒适的理解。

如果你已经熟悉了另一种编程语言，现在希望第一次学习Python，而不需要在面向初学者的课程中苦苦挣扎，那么这本书就是为你准备的。作者将特别关注 "Pythonic "的做事方式，并对底层的一般编程概念进行最少的、有针对性的解释。

如果你是一个中级的Python开发者，你也会发现这本书很有用。虽然作者自己已经使用Python多年了，但其中一些主题直到最近才对作者 "有感而发"。这本书给出了作者希望得到的解释。

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《Dead Simple Python》为急于编写生产代码的程序员全面介绍了 Python 语言的每一个特性。无需重温基本的计算机科学主题，你将深入研究惯用的 Python 模式，以便你可以立即编写专业的 Python 程序。

在快速了解 Python 的基本语法并设置完整的编程环境后，你将学习使用 Python 的动态数据类型、它对函数式和面向对象编程技术的支持、生成器表达式等特殊功能以及并发等高级主题。你还将学习如何打包、分发、调试和测试你的 Python 项目。

你将学习如何

• 让 Python 的动态类型为你工作，以生成更清洁、更具适应性的代码。

• 利用先进的迭代技术来构建和处理你的数据。

• 设计在没有意外或任意约束的情况下工作的类和函数。

• 使用多重继承和自省来编写直观工作的类。

• 通过异步、并发和并行性提高代码的响应能力和性能。

• 为生产级测试和分发构建 Python 项目

有史以来最简单的 Python 入门书，《Dead Simple Python》将带你从使用绝对基础知识到编写值得出版的应用程序。

目录

本分为五个部分。与许多面向初学者的课程不同，作者将假设你想尽快开始编写高质量的代码（而不仅仅是过于简单的教程例子）。作者的方法要求你做一些初步的工作，但它通过确保你能更容易地将你的新知识应用于实际项目而得到回报。

• 第一部分，"Python 环境"（第 1-4 章），使你在 Python 的世界里站稳脚跟：它的哲学、工具、基本语法和项目布局。这将为编写真正的、实质性的代码打下坚实的基础。

• 第二部分，"基本结构"（第5-8章），探讨Python的基本结构元素--变量、函数、类和异常--并教你如何充分利用它们的潜力。

• 第三部分，"数据和流程"（第 9-12 章），包括控制执行流程和操作数据的许多独特方法。它讨论了数据结构、循环、迭代、生成器、循环程序、文件和二进制数据。

• 第四部分，"高级概念"（第13-17章），开启了可以使你的代码更强大的高级策略，包括继承、内省和并发。它涉及许多被大多数课程和教程略过的 "可怕 "话题。

• 第五部分，"代码之外"（第18-20章），教你如何测试、调试和部署实际生活中的项目。

• 最后，第21章概述了你可以从这里开始的Python开发之旅的许多方向。

由于本书是为现有的程序员准备的，所以作者不会重述很多一般的理论。读者应该已经知道（从与语言无关的角度来看）什么是变量和函数，类和对象之间有什么区别，等等。最多，作者将简要地定义那些在编程世界中并不十分普遍的概念。

作者对主题的讨论远非详尽无遗。作者更多地把重点放在为什么和怎么做上，从而提供一个坚实的基础。鼓励读者通过额外的、独立的阅读来扩大他们的理解，所以把库函数和类似的东西的全面清单留给文档。标准库中许多流行的功能，如随机数和日期时间操作，当它们被用于一个例子中时，只提供了很少的附带解释。

为了控制本书的范围，不会涉及大多数第三方工具和库。作者经常被要求讨论Python中默认工具的流行替代方案，但由于这些替代方案就像季节的变化一样，时好时坏，作者将在很大程度上坚持采用通用的默认方案。有一些零星的例外，但只有当第三方工具在生态系统中几乎无处不在，甚至让标准库都黯然失色的时候。

本书完整代码传送门：
https://github.com/codemouse92/DeadSimplePython

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火爆全网的Pandas官方教程

1. Pandas官方教程

学习Python数据分析，离不开Pandas！再说一次，官方文档是最经典的文档之一！这份文档，既可以在线阅读，也有PDF格式、EPUB格式和MOBI格式，满足你的各个阅读需求，同时代码也给你准备好。国内高速镜像，不用担心下载慢。

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Matplotlib 可视化必备神书

大家知道，在利用Python进行数据分析与可视化过程中，基本上是很难绕开 Matplotlib 的，因为不少其他的可视化库多多少少是建立在 Matplotlib 的基础上的。

最近在研究数据可视化过程中，发现了一本Matplotlib可视化神书 《Scientific Visualization: Python + Matplotlib》，这本书是由来自法国计算机科学研究所的研究员 Nicolas P. Rougier 编写的，是一本关于使用 Python 和 Matplotlib 进行科学可视化的书籍。书中每一个精美绝伦的图表都有对应的源码可供大家学习！

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