极客教程有关Python高级主题的优秀书籍有哪些？
本文将为您推荐在Python的 高级主题 学习上的最佳书籍。它对于那些进阶编程人员或专家来说是非常有帮助的。
Python 是一种高级解释性编程语言，可用于网站开发、机器学习和复杂数据分析。Python是初学者的理想语言，因为它易于学习和理解。
随着语言的普及，Python编程的机会正在扩展。如果您想学习Python编程，书籍可能是一个很好的资源。书籍可以让您以自己的速度自由学习。
以下是有关Python高级主题的最佳书籍：
- Python Cookbook - 掌握Python 3的基本技巧（第3版）
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Fluent Python - 清晰、简洁、高效的编程（第1版）
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Grokking Algorithms - 编程员和其他好奇心人的插图指南（第1版）
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Programming Python - 强大的面向对象编程（第4版）
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Python机器学习基础教程 - 数据科学家指南
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Python机器学习 - 使用Python、Scikit-learn和TensorFlow的机器学习和深度学习
更多Python相关文章，请阅读：Python 教程
Python Cookbook – 掌握Python 3的基本技巧（第3版）
Python Cookbook 是一个精彩的Python配方收集，将教您如何在Python 3中编程或刷新您对Python 2的知识。
这些美味的食谱将帮助您成为一位经验丰富的Python大厨，重点介绍基本的Python语言以及流行的Python应用程序任务。 数据结构 和 算法、迭代器 和 生成器、数据编码 和处理、 函数、类 和 对象， 并发以及许多其他主题都包括在Python cookbook中。这些食谱中的每一个都包括问题及其解决方案，以及代码示例，以便更好地理解。那还不够，还有解决方案的讨论及其工作原理。
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Fluent Python: 清晰、简洁、高效的编程（第1版）
这是一本针对高级Python编程人员的最佳书籍之一，它将教您如何使用最佳策略开发更好的Python程序。
应用书中的内容将帮助您为实际Python项目编写更清晰、更短、更快的Python代码。
它类似于Java程序员的Effective Java，如果想获得更高级的Python技巧，可以将这本书与Daniel Bader的 “Python Tricks: A Buffet of Awesome Python Features” 结合起来阅读。
Fluent Python 从Python数据模型开始，介绍了数据结构、函数、 面向对象的惯用语 、控制流、元编程以及其他主题。它是Python基本功能和库的完整概述，将教您如何使您的代码更短、更快、更易于理解。
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Grokking Algorithms- 编程员和其他好奇心人的插图指南（第1版）
算法在Python语言中并不无聊！《算法通解》用平易近人的语言和丰富多彩的插图打破了传统算法教科书中那种密密麻麻的证明所带来的乏味感。
本书用大量插图有趣又生动地让读者学习算法。《算法通解》从最简单的排序、搜索算法开始讲起，通过趣味的例子逐步深入探讨数据压缩、人工智能等复杂问题。书中提供了Python编程代码示例，帮助读者更好地理解。
《Python编程：面向对象的高级编程（第4版）》
《Python编程：面向对象的高级编程（第4版）》 由Mark Lutz所著，适合已经掌握Python编程基本原则，愿意通过实际应用解决实际问题的程序员阅读。本书深入介绍了一系列Python应用领域，包括图形用户界面、Web 和系统管理等。本书还讲述了数据库语言使用、文本处理、前端脚本层、网络等。
本书简洁而精确的阐述了常用工具、语法和编程方法，同时提供了大量的正确使用实例和常用习语。本书还专门讨论了Python语言作为软件开发工具的使用，并提供了大量示例。
《Python机器学习入门》
机器学习作为一个重要的功能，在许多企业的应用开发当中发挥着重要作用，而且其应用领域不断扩大。 本书由Sarah Guido和Andreas C. Muller共同编写，展示如何使用Python语言开发机器学习解决方案。随着数据量的不断增加，机器学习应用的唯一限制是人类想象力。
在本书中，您将学习如何使用Python和 sci-kit-learn 框架开发广泛的机器学习应用，首先了解机器学习的基本概念和应用，然后深入探讨常见机器学习算法的优缺点。
您还将学习模型评估和管道概念等高级方法，而管道概念可以用来封装您的过程和链模型。最后，本书提供了帮助您开发数据科学技能的建议。
Python机器学习：Python、scikit-learn和TensorFlow中的机器学习和深度学习
《Python机器学习》教您如何创建机器学习、深度学习和数据分析算法，并提供了最新的Python库更新。
本书包括了深度学习库 TensorFlow 。此外，书中提供的scikit-learn代码也已完全更新。您将学习优化和改进机器学习算法的最佳方法。本书最后还提供了许多探索当今市场中可用的新数据分析机会的建议。
本书共622页，最新版是第2版。
结论
本文介绍了六本学习Python高级主题的书籍，可帮助Python开发人员规划自己的职业发展路径。由于每个主题涉及不同的领域，因此这些书籍还将有助于拓宽读者的知识面。