python书籍推荐知乎(python相关书籍推荐)
python在金融方面有哪些好的书 知乎
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华尔街学堂 python金融实务从入门到精通。最近，越来越多的研究员、基金经理甚至财务会计领域的朋友，向小编咨询：金融人需要学Python么？事实上在现在，这已经不是一个问题了。Python已成为国内很多顶级投行、基金、咨询等泛金融、商科领域的必备技能。中金公司、银河证券、南方基金、银华基金在招聘分析师岗位时，纷纷要求熟练掌握Python数据分析技能。
课程目录：
Python在金融资管领域中的应用
安装anaconda步骤
Python基础知识
Python基础金融分析应用
成为编程能手：Python知识进阶
利用Python实现金融数据收集、分析与可视化
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自学python的学习路线是什么？推荐一些python学习资源
第一个阶段
初级，掌握Python的语法和一些常用库的使用
这里首先推荐廖雪锋在网上的书籍，这是Python2.7版本的，这本书适合于重头开始一直读完，作为一个开发人员，除了基本的语法，这本书里面提到了一些其他的常用的库，看了廖老师写的很多东西，感觉他的思路，以及写博客写书的高度，概括性，原理性都十分好，这本书读完之后，相信就可以动手写很多东西了，可以尽情的玩转Python解释器了。
另外还有一本书《Python参考手册》，这本书也十分的有用，关于Python的方方面面基本都囊括在内，可以作为一本Python字典来查询使用方法，十分好用。
掌握一门语言最好的方法就是用它，所以我觉得边学语法边刷Leetcode是掌握Python最快的方式之一。
很多只需要将Python作为脚本或者就是写一些小程序处理处理文本的话，到这一个阶段就足够了，这个阶段已经可以帮我们完成很多很多的事情了。但是如果是一个专业学习Python的，恐怕还需要努力的升级：
第二个阶段
中级，掌握自己特定领域的库，掌握pythonic写法，非常熟悉Python的特性
推荐的第一本书是《编写高质量代码–改善python程序的91个建议》，这本书大概的提了下Python工程的文件布局，更多的总结了如何写出pythonic的代码，另外，也介绍了一些常用的库。
要想深入的了解Python，有的时候看看Python的源码也是很重要的，自己通过读懂源码，来彻底的了解Python的核心机制，这里推荐《Python源码剖析——深度探索动态语言核心技术》，这本书并没有看完，只是在需要深入了解Python某个功能或者数据结构的时候看看相关章节，也觉得受益匪浅。
自己领域的书籍和资料也肯定很多，比如web开发的构架都有很多，只有了解熟悉了所有构架，在选择的时候才能衡量利弊，然后深入掌握某些构架。
这个阶段过后，可以写出pythonic代码，可以通过PEP8的检查，可以为开源社区做贡献了，可以将一个Python文件写的十分好，但是如果要用Python开发一个大型项目，还是有很多东西需要掌握的，比如项目的文档，项目的发布，下载，项目性能和案例等等。
第三个阶段
高级，从整个工程项目着眼，考虑document，distribution，性能优化等
目前只看了一本书《the hacker guide to python》，看的是英文版的，这本书对项目的布局，文档，性能，发布等做了很多详细的介绍，我觉得写的还是很不错，只不过本人还需要再读几遍。
对于大多数人来说，很难有机会从头开始一个有意义的大型工程项目，所以自己可以用Python实现一些简单的功能，简单的项目，这个灵感可以去知乎或者quora搜索，很多前辈都分享了自己的经验。
从大局入手，规划好项目的布局，设定好相应的文档说明，提供工程下载安装的方法，带几个demo，每个类，每个函数，每行代码都反复推敲，写出pythonic的程序，相信这时候Python于我们便是信手拈来了!
如何学习python知乎
对于Python的学习人员需要掌握以下技术。
1.网络编程。
网络编程在生活和开发中无处不在，哪里有通讯就有网络，它可以称为是一切开发的"基石"。对于所有编程开发人员必须要知其然并知其所以然，所以网络部分将从协议、封包、解包等底层进行深入剖析。
2. 爬虫开发。
将网络一切数据作为资源，通过自动化程序进行有针对性的数据采集以及处理。爬虫开发项目包含跨越防爬虫策略、高性能异步IO、分布式爬虫等，并针对Scrapy框架源码进行深入剖析，从而理解其原理并实现自定义爬虫框架。
3.Web开发。
Web开发包含前端以及后端两大部分，前端部分，带你从"黑白"到"彩色"世界，手把手开发动态网页;后端部分，带你从10行代码开始到n万行来实现并使用自己的微型Web框架，框架讲解中涵盖了数据、组件、安全等多领域的知识，从底层了解其工作原理并可驾驭任何业内主流的Web框架。
4. IT自动化开发。
IT运维自动化是一组将静态的设备结构转化为根据IT服务需求动态弹性响应的策略，目的就是实现减少人工干预、降低人员成本以及出错概率，真刀真枪的带你开发企业中最常用的项目，从设计层面、框架选择、灵活性、扩展性、故障处理、以及如何优化等多个层面接触真实的且来源于各大互联网公司真实案例，如:堡垒机、CMDB、全网监控、主机管理等。
5. 金融分析。
金融分析包含金融知识和Python相关模块的学习，手把手带你从金融小白到开发量化交易策略的大拿。学习内容囊括Numpy\Pandas\Scipy数据分析模块等，以及常见金融分析策略如"双均线"、"周规则交易"、"羊驼策略"、"Dual Thrust 交易策略"等，让梦想照进现实，进入金融行业不再是个梦。
6. 人工智能+机器学习。
人工智能时代来临，率先引入深度机器学习课程。其中包含机器学习的基础概念以及常用知识，如:分类、聚类、回归、神经网络以及常用类库，并根据身边事件作为案例，一步一步经过预处理、建模、训练以及评估和参调等。人工智能是未来科技发展的新趋势，Python作为最主要的编程语言，势必有很好的发展前景，现在学习Python也是一个很好的机会。
