网上有关微信小程序白金岛跑胡子是不是可以开挂(详细开挂教程)

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一、Python简介

Python是一种用来编写应用程序的高级程序设计语言,TIOBE程序语言排行榜2015年12月的排名如下：

Python实现强势逆袭，而且我相信，随着时间的推移，国内Python语言未来前景也是一片向好。

Python的特点是优雅简单，易学易用（虽然我感觉还是有一些概念不容易理解），Python的哲学是尽量用最少的，最简单易懂的代码实现需要的功能。Python适宜于开发网络应用，脚本写作，日常简单小工具等等。Python的缺点是效率较低，但是在大量的场合效率却不是那么重要或者说Python不是其性能瓶颈，所以不要太在意。其次是2.x-3.x的过渡使得许多3.x还缺少很多2.x下的模块，不过也在完善中。其次就是源代码无法加密，发布Python程序其实就是发布源代码。

二、基础语法要点

1.如果一个字符串中有许多需要转义的字符，而又不想写那么多'\',那么可以用 r'...' 表示 '...'内的内容不转义。

2.Python可用'''...'''来表示多行内容，如：

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>>>?print('''line1line2line3''')line1line2line3

3.Python的逻辑运算and, or, not 分别对应C语言中的&&, ||, !.

4.Python的整数与浮点数大小都没有范围。

5.Python中除法有两种： '/'除出来必是浮点数， '//'除出来是整数，即地板除。

6.Python中一切皆引用。每个对象都有一个引用计数器（内部跟踪变量）进行跟踪，引用计数值表示该对象有多少个引用，当初次产生赋给变量时，引用计数为1，其后没进行下列行为中的任意一种都会增加引用计数：

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赋值：? a?=?b用作函数参数传递： func(a)成为容器对象的一个元素： lis?=?[1,2,a]

以下任意一种行为都会减少引用计数：

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del销毁：?del?a变量另赋给其他对象：a?=?False对象从容器中删除:? lis.remove(a)身在的容器被销毁：?del?lis

7.深拷贝与浅拷贝的概念与对比，有点复杂，看这篇文章

8.list，tuple和dict，set

list：?为列表，是一个有序集合，类似于数组但又比数组功能强大，可以随时append,pop元素，下标从0开始，且下标为加n模n制，即lis[-1] = lis[len-1]，下标范围[-len,len-1].

tuple：为元组，类似于list，但list为可变类型，而tuple不可变，即没有append,pop等函数。一个建议是为了安全起见，能用tuple代替list尽量用tuple。如果tuple只有一个元素，要写成如(1,)以避免歧义。

dict：字典类型，存放key-value键值对，可以根据key迅速地找出value，当然，key必须是不可变类型，如下是错误的：

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>>> dic?=?{[1,2]:'value'}Traceback (most recent call last):File?"<pyshell#10>", line?1,?in?<module>dic?=?{[1,2]:'value'}TypeError: unhashable?type:?'list'

list与dict的优劣对比：

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dict:?1.插入，查找速度快，跟key的数目无关?2.需占用大量内存，内存浪费严重?list:?1.插入，查找速度慢，O(n)的复杂度，随元素个数增加而增加?2.占用内存小

dict内部存放的顺序和key放入的顺序是没有关系的

set：set与dict类似，相当于只有key没有value的dict，每个key不同，set间有 &， | 等操作对应集合的交，并操作。

三、函数

1.函数是对象，函数名即是指向对应函数对象的引用，所以可以将函数名赋给一个变量，相当于给函数起一个‘别名’。

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>>> mmm?=?max>>> mmm(1,2,3)3

2.Python函数可以返回”多个值“，之所以打引号，是因为实际上返回的多个值拼成了一个元组，返回这个元组。

3.定义默认参数需要牢记：默认参数必须指向不变对象。否则第一次调用和第二次调用结果会不一样，因为可变的默认参数调用后改变了。

4.可变参数：传入的参数个数是可变的，可以是0个或多个。可变参数会将你传入的参数自动组装为一个tuple。在你传入的list或tuple名字前加一个 * 即说明传入的是可变参数。习惯写法为*args。

5.关键字参数：传入0个或多个含参数名的参数，这些参数被自动组装成一个dict。习惯写法**kw，如**a表示把a中所有的键值对以关键字参数的形式传入kw，获得一个dict，这个dict是a的一份拷贝，对kw改动不会传递到a

6.命名关键字在函数定义中跟在一个*分割符后，如

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def?func(a,b,*,c,d):pass

c,d为命名关键字参数，可以限制调用者可以传入的参数名，同时可以提供默认值。

7.参数定义顺序：必选参数，默认参数，可变参数/命名关键字参数，关键字参数。

8.切片操作格式为lis[首下标：尾下标：间隔]，如果都不填，即lis[::]则代表整个容器lis

9.用圆括号()括起来一个列表生成式创建一个生成器generator，generator保存生成算法，我们可以用next(g)取得生成器g的下一个返回值。生成器的好处就是我们不需要提前生成所有列表元素，而是需要时再生成，这在某些情况下可以节省许多内存。算法也可以不是列表生成式而是自定义函数，只需在函数定义中包含yield关键字。

10.map()和reduce()： 二者都是高阶函数。map()接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable序列，map将传入的函数依次作用在序列每一个元素上，并把结果作为新的Iterator返回。reduce()类似累积计算版的map()，把一个函数作用在一个序列上，每次接收两个参数，将结果继续与序列的下一个元素做累积计算。

利用map和reduce编写一个str2float函数，如把字符串'123.456'转换成浮点数123.456：

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from?functools?import?reduce?def?str2float(s):def?f1(x,y):return?x*10?+?ydef?char2num(s):return?{'0':?0,?'1':?1,?'2':?2,?'3':?3,?'4':?4,?'5':?5,?'6':?6,?'7':?7,?'8':?8,?'9':?9}[s]def?f2(x,y):return?x*0.1?+?ya,b?=?s.split('.')print('a=',a)print('b=',b)return?reduce(f1,?map(char2num,a))?+?0.1*reduce(f2,?map(char2num,b[::-1]))?print('str2float(\'123.456\') =', str2float('123.456'))

11.fliter()函数过滤序列，类似于map()作用于每一元素，根据返回值是True或者False决定舍弃还是保留该元素。函数返回一个Iterator。

12.sorted()函数可实现排序，类似于C++库中的sort()函数，但是比其更加简洁，语法为sorted(lis,key=func,reverse=T/F)

key函数可实现自定义的排序规则，reverse表示升序还是降序。

13.一个函数可以返回一个函数，但是返回时该函数并未执行，所以返回函数中不要引用任何可能发生变化的变量，否则会出现逻辑错误。

14.装饰器(decorator): 当需要增强函数的功能却不希望修改函数本身，那么可以采用装饰器这种运行时动态增加功能的方式，增加的功能卸载装饰器函数中。如在执行前后打印'begin call'和'end call'，可以这样做：

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import?functools?def?log(func):@functools.wraps(func)?#为了校正函数签名，最好写上def?wrapper(*args,**kw):print('begin call')f?=?func(*args,**kw)print('end call')return?freturn?wrapper?@logdef?hah():print('hahahaha')?hah()

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begin callhahahahaend call

15.偏函数： functools.partial()，作用是将一个函数的某些参数固定住，作为新函数的参数，即固定住该参数，返回一个新函数，使调用更简单。

四、面向对象编程

1.Python实例变量可以自由地绑定任何属性

2.为了不让内部属性不被外部访问，在属性的名称前加上两个下划线__，这样就变成了一个私有变量(private)，注意，不能直接访问不代表一定不能访问，事实上，加双下划线后Python就会将其改名为‘_class名__name’，所以还是可以这样来访问这个‘私有’变量。

3.对于静态语言，如果要求传入一个class类型的对象，那么传入的对象必须是class类型或者其子类，否则将无法调用class中的方法，而Python这样的动态语言有‘鸭子类型’一说，即不一定要传入class类型或其子类，而只要保证传入的对象中有要使用的方法即可。

4.如果想要限制实例可以绑定的属性，那么在定义class时定义一个__slots__变量即可，例如：

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class?Student(object):__slots__?=?(‘name’,’age’)

注意，__slots__限制的属性对当前类实例起完全限制作用，且与子类共同定义其__slots__，也就是说子类可以定义自己的__slots__，子类实例允许定义的属性就是自身的__slots__加上父类的__slots__，即并集。

5.@ property装饰器可以使一个getter方法变成属性，如果方法名为me，那么@me.setter装饰器则可使一个setter方法变成属性。这样可以使代码更简短，同时可对参数进行必要的检查。

6.通过多重继承，可使子类拥有多个父类的所有功能。

7.在类中__call__方法可使实例对象像函数那样直接调用，作用即是该方法定义的过程。

8.ORM(Object Relational Mapping 对象关系映射)，就是把关系数据库的一行映射为一个对象，也就是一个类对应一个表。ORM的实现需要通过metaclass元类修改类的定义。元类可以改变类创建时的行为。

五、调试

1.Python调试方法：

(1)直接打印

(2)断言

(3)pdb

(4)IDE

六、IO编程

1.序列化： 把变量从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化。Python用pickle模块实现序列化。序列化之后，就可以把序列化后的内容存储到磁盘上或者通过网络进行传输。pickle.dumps()将对象序列化成一个bytes,而pickle.loads()可以根据bytes反序列化出对象。

2.pickle虽好，但是它专为Python而生，所以要在不同语言间传递对象，最好还是xml或者json，而json表示格式是一个字符串，更易读取，且比xml快，所以更加适宜于对象序列化。Python内置了json模块，相应方法仍然是dumps()和loads()。

3.但是在默认情况下，有些对象是无法序列化的，所以我们有时还需要定制转换方法，告诉json该如何将某类对象转换成可序列为json格式的{}对象。如下即是一个转换方法：

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def?mantodict(std):return?{'name': std.name,'age': std.age,'id': std.id}

七、进程与线程

1.Python用mutiprocessing模块来实现多进程。

2.如果要大量创建子进程，可以使用进程池：

1

from?multiprocessing?import?Pool

示例如下：

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....p?=?Pool(4)for?i?in?range(5):p.apply_async(long_time_task, args=(i,))print('Waiting for all subprocesses done...')p.close()p.join()print('All subprocesses done.')

要使用进程池需新建Pool对象，对Pool对象调用join()使等待池中所有子进程运行完毕，调用join()方法之前必须调用close()，且此后无法再新加子进程。

3.使用subprocess模块可以方便的启动并管理一个子进程，控制其输入输出。

4.进程间通信使用Queue,Pipes实现。

5.threading模块管理线程。threading.lock()创建线程锁，防止同时访问互斥资源造成的错误，示例如下：

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lock?=?threading.Lock()...lock.acquire()...change(mutex)...lock.release()

6.ThreadLocal可以解决参数在一个线程中各个函数之间互相传递的问题。

7.managers模块实现分布式进程。

八、正则表达式与常用内建模块

1.re模块进行正则表达式编译和匹配，如果该表达式需要匹配很多次，那么最好进行编译从而大大节省时间。

正则表达式匹配邮箱例子：

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import?re?hah?=?re.compile('[0-9a-zA-Z]+[\.[0-9a-zA-Z]+]*\@[0-9a-zA-Z]+\.[a-z]{2,3}')print(hah.match('someone@gmail.com').group())print(hah.match('bill.gates@microsoft.com').group())i?=?1while?i <?10:r?=?input('请输入邮箱：')print(hah.match(r).group())i?=?i+1

2.datetime模块进行日期和时间的处理，每一个时间对应一个timestamp，我们把1970年1月1日 00:00:00 UTC+00:00时区的时刻称为epoch time，记为0（1970年以前的时间timestamp为负数），当前时间就是相对于epoch time的秒数，称为timestamp。字符串和datetime也可以相互转换，采用strptime()方法，字符串转换为datetime时需要设定一个识别格式，其中

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%Y-%m-%d?%H:%M:%S

分别表示年-月-日 时-分-秒。

从datetime得出月份，星期等字符串用strftime()方法，其中：

1

%a,?%b?%d?%H:%M

分别表示星期, 月份 日期 时:分。

示例：

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from?datetime?import?datetime?r?=?'2015-11-23 12:01'dt?=?datetime.strptime(r,?'%Y-%m-%d %H:%M')print(dt)?week?=?dt.strftime('%a %b %d, %H:%M')print(week)2015-11-23?12:01:00Mon Nov?23,?12:01

3.collections是Python内建的一个集合模块，提供了许多有用的集合类。

4.Base64是一种任意二进制到文本字符串的编码方法，常用于在URL、Cookie、网页中传输少量二进制数据。

5.struct模块用来解决bytes和其他二进制数据类型的转换。

6.Python的hashlib提供了常见的哈希算法，如MD5，SHA1等等。hashlib实现简单登录：

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import?hashlib?db?=?{'michael':?'e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','bob':?'878ef96e86145580c38c87f0410ad153','alice':?'99b1c2188db85afee403b1536010c2c9'}?def?get_md5(ostr):md5?=?hashlib.md5()md5.update(ostr.encode())return?md5.hexdigest()?def?login(user, password):r?=?get_md5(password)for?name?in?db:if?db[name]?==?r:return?Truereturn?False?print(login('bob','abc999'))True

7.Python的内建模块itertools提供了非常有用的用于操作迭代对象的函数。

8.urllib提供了一系列用于操作URL的功能。如GET,POST...

9.PIL(Python Imaging Library Python图像库)是一个强大的图像处理标准库，功能强大却又简单易用。现在的名字叫做Pillow。可以如下安装Pillow:

1

pip3 install pillow

从下面生成数字验证码的程序可以窥其一斑：

View Code

效果：

九、网络编程和电子邮件

1.网络编程主要是TCP和UDP的编程，示例见Python网络编程利用Python进行TCP、UDP套接字编程

2.SMTP是发送邮件的协议，Python内置对SMTP的支持，可以发送纯文本邮件、HTML邮件以及带附件的邮件。Python对SMTP支持有smtplib和email两个模块，email负责构造邮件，smtplib负责发送邮件。Python内置一个poplib模块，实现了POP3协议，可以直接用来收邮件。由于现在绝大多数大型邮件服务商都采取了反垃圾邮件措施，所以这部分的简单实验并没有成功，还需进一步研究，等遇到具体情况再说。

3.Python内嵌了sqlite数据库，还可以自行安装连接mysql，MySQL是当前最流行的开源数据库，在行业内有着广泛的应用。

十、Web开发和异步IO

1.WSGI(Web Server Gateway Interface) 服务器网关接口。

2.Python web 开发框架：

-Flask：流行的Web框架

-Django：全能型Web框架

-web.py：一个小巧的Web框架

-Bottle：和Flask类似的Web框架

-Tornado：Facebook的开源异步Web框架

3.协程

现在学习python看什么书比较好？

1、Python基础教程：是经典的Python入门教程书籍，本书层次鲜明，结构严谨。这本书既适合初学者夯实基础，又能帮助Python程序员提升技能，即使是Python方面的技术专家，也能从书里找到实用性极强的内容。

2、Python数据分析（Python for data analysis）：该书介绍了ipython 、notebook、Numpy、Scipy和Pandas包的使用等知识点，只要读者掌握了python的基本语法就可以学习，对于提升学习Python十分有效。

3、Python 3程序开发指南：讲述了构成Python语言的8个关键要素，分为不同章节对其进行了详尽的阐述，包括数据类型、控制结构与函数、模块、文件处理、调试、进程与线程、网络、数据库、正则表达式、GUI程序设计等各个方面。适合作为Python语言教科书使用。

4、Python数据分析与挖掘实战：本书的基础部分介绍的详细且全面，是一本Python入门书，在后段中的Demo也很贴近实战，并且介绍了使用Python进行数据挖掘的详细案例，数据和代码都可以下载，有极强的实用性。

5、Python Cookbook：本书介绍了Python在各个领域中的一些技巧和方法，从最基本的字符、文件序列、字典和排序，到进阶的面向对象编程、数据库和数据持久化、 XML处理和Web编程，再到高级和抽象的描述符、装饰器、元类、迭代器和生成器，均有涉及。

百度百科-Python基础教程

百度百科-Python数据分析

百度百科-Python 3程序开发指南

百度百科-Python数据分析与挖掘实战

百度百科-Python Cookbook

Python是一种多功能语言。它经常用作Web应用程序的脚本语言，嵌入到软件产品中，以及人工智能和系统任务管理。它既简单又强大，非常适合初学者和专业程序员。下面精选了51本高质量的Python书籍。里面涵盖各种各样的书籍，其中包含适用于初学者，中级和高级程序员的，也有针对特别领域的，例如，着重于编写Python游戏的，在Python界口碑极好的……最最重要的是，里面的所有的书籍都提供免费下载。

下面来看看书单。

Python核心编程第三版（中文版）

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python核心编程第三版中文版PDF，python进阶教程，包含正则，网络编程，数据库编程，GUI，Django，爬虫，云计算假设等内容，实乃居家旅行，疯狂写码，必备良书！

Python是一种不复杂但很健全的编程语言。它不光具备传统编译型程序设计语言强大的功能和复杂性，还在某种程度上具备比较简单的脚本和解释型程序设计语言的易用性。该书向读者介绍了这种语言的核心内容，并展示了Python语言可以完成哪些任务。其主要内容包括：语法和编程风格、Python语言的对象、Web程序设计、执行环境等。该书条理清晰、通俗易懂，是学习Python语言的最好教材及参考手册。, 所附光盘包括Python语言最新的三个版本及书中示例代码。

Python学习手册 第4版（中文版）

Google和YouTube由于PythonF的高可适应性、易于维护以及适合于快速开发而采用它。《Python学习手册（第4版）》将帮助你使用Python编写出高质量、高效的并且易于与其他语言和工具集成的代码。《Python学习手册（第4版）》根据Python专家MarkLutz的著名培训课程编写而成，是易于掌握和自学的Python教程。

《Python学习手册（第4版）》每一章都对Python语言的关键内容做单独讲解，并且配有章首习题，便于你学习新的技能并巩固加深自己的理解。书中配有大量注释的示例以及图表，它们都将帮助你轻松地学习Python3．0。

《Python学习手册（第4版）》学习Python的主要内建对象类型：数字、列表和字典。使用Python语句创建和处理对象，并且学习Python的通用语法模型。使用函数构造和重用代码，函数是Python的基本过程工具。学习Python模块：封装语句、函数以及其他工具，以便构建较大的组件。学习Python的面向对象编程工具，用于组织程序代码。学习异常处理模型，以及用于编写较大程序的开发工具。了解高级Python工具，如装饰器、描述器、元类和Unicode处理等。

Python算法教程

Python是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言，其应用领域非常广泛，包括数据分析、自然语言处理、机器学习、科学计算以及推荐系统构建等。

Python算法教程用Python语言来讲解算法的分析和设计。本书主要关注经典的算法，但同时会为读者理解基本算法问题和解决问题打下很好的基础。全书共11章。分别介绍了树、图、计数问题、归纳递归、遍历、分解合并、贪心算法、复杂依赖、Dijkstra算法、匹配切割问题以及困难问题及其稀释等内容。本书在每一章结束的时候均有练习题和参考资料，这为读者的自我检查以及进一步学习提供了较多的便利。在全书的结尾，给出了练习题的提示，方便读者进行查漏补缺。

本书概念和知识点讲解清晰，语言简洁。本书适合对Python算法感兴趣的初中级用户阅读和自学，也适合高等院校的计算机系学生作为参考教材来阅读。

编程小白的第一本 Python入门书

为了能让更多的编程小白轻松地入门编程，把高效学习法结合 Python 中的核心知识，写成了这本书。随意翻上几页，你就会发现这本书和其他编程书的不同，其中有大量的视觉化场景帮你理解概念，穿插了若干有趣的小项目，最重要的是，这本书是为零基础小白而设计的。

既然笨办法不能学会 Python，那么决定用一种聪明方法来学，为自己创造学习的捷径。这种高效学习法的核心在于：

1、精简：学习最核心的关键知识；

2、理解：运用类比、视觉化的方法来理解这些核心知识；

3、实践：构建自己的知识体系之后，再通过实践去逐渐完善知识体系。

不写字典式的知识体系，有些编程书像字典一样，各种细枝末节的知识都涵盖在内。正如不应该让小孩拿着字典学汉语，也不应该让初学者拿着这样的厚书学编程。在汉语中，掌握常见的1500-2000个字就能看懂80%的文字。在编程中，同样有着最核心的关键知识。先用这些关键的知识构建你的知识体系会让学习效率加速，这是比一开始就钻到各种细枝末节里面更好的学习方式。这是精简的意义。

用Python写网络爬虫

作为一种便捷地收集网上信息并从中抽取出可用信息的方式，网络爬虫技术变得越来越有用。使用Python这样的简单编程语言，你可以使用少量编程技能就可以爬取复杂的网站。

《用Python写网络爬虫》作为使用Python来爬取网络数据的杰出指南，讲解了从静态页面爬取数据的方法以及使用缓存来管理服务器负载的方法。此外，本书还介绍了如何使用AJAX URL和Firebug扩展来爬取数据，以及有关爬取技术的更多真相，比如使用浏览器渲染、管理cookie、通过提交表单从受验证码保护的复杂网站中抽取数据等。本书使用Scrapy创建了一个高级网络爬虫，并对一些真实的网站进行了爬取。

《用Python写网络爬虫》介绍了如下内容：

通过跟踪链接来爬取网站；

使用lxml从页面中抽取数据；

构建线程爬虫来并行爬取页面；

将下载的内容进行缓存，以降低带宽消耗；

解析依赖于JavaScript的网站；

与表单和会话进行交互；

解决受保护页面的验证码问题；

对AJAX调用进行逆向工程；

使用Scrapy创建高级爬虫。

本书是为想要构建可靠的数据爬取解决方案的开发人员写作的，本书假定读者具有一定的Python编程经验。当然，具备其他编程语言开发经验的读者也可以阅读本书，并理解书中涉及的概念和原理。上面五本精选教材够不够？不够的话，下面这几十本Python学习材料也一起拿走吧！这可都是本站多年来收集起压箱底的存货……

推荐几本高质量的Python书籍

1、《像计算机科学家一样思考Python》

本书以培养读者以计算机科学家一样的思维方式来理解Python语言编程，这是一本实用的学习指南，适合没有Python编程经验的程序员阅读，本书的第2版与第1版相比，做了很多更新，将编程语言从Python 2升级成Python 3

2、《Dive Into Python 3》

这本书是Python语言的实践指南，每一章都是由一个真实、完整的代码开始，接着对其进行解释分析，最后在结尾进行总结，内容涵盖了 Python 3 及其与 Python 2 的区别

3、《Python编程快速上手》

本书是一本面向实践的Python编程使用指南。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。

4、《流畅的Python》

2017年最佳Python进阶书籍，本书由奋战在Python开发一线近20年的Luciano Ramalho执笔，Victor Stinner、Alex Martelli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Python 3和Python 2，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。

5、《Python Cookbook 中文版》

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6、《Python编程：从入门到实践》

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7、《Python自然语言处理》

本书提供了非常易学的自然语言处理入门介绍，该领域涵盖从文本和电子邮件预测过滤，到自动总结和翻译等多种语言处理技术。本书针对Python 3和NLTK 3进行了更新，而且书中准备了充足的示例和练习，可以帮助你：

8、《Python游戏编程快速上手》

这本书通过编写一个个小巧、有趣的游戏来教授Python编程，并且采用直接展示游戏的源代码并通过实例来解释编程的原理的方式。

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