10 Best Python Książki dla początkujących (aktualizacja 2026)

Jesteśmy czytelnikami obsługiwane i możesz otrzymać prowizję, jeśli kupujesz za pośrednictwem linków na naszej stronie

Python to język programowania używany do tworzenia stron internetowych, automatyzacji, analizy danych, uczenia maszynowego, testowania i wielu innych zadań. Jego przejrzysta składnia pomaga początkującym zrozumieć kod, a bogaty zbiór bibliotek wspiera bardziej zaawansowane zadania.

Wybór Python Książka może być trudna, ponieważ każdy tytuł służy innemu celowi. Niektóre książki uczą programowania od podstaw, inne koncentrują się na analizie danych, tworzeniu stron internetowych, uczeniu maszynowym lub szybkim odwoływaniu się do źródeł.

W tym przewodniku porównano dziesięć Python Książki dla różnych poziomów umiejętności i celów. Każda recenzja wyjaśnia główne tematy, wymagane podstawy, ćwiczenia i ważne ograniczenia. Początkujący mogą znaleźć ustrukturyzowane lekcje i projekty, a doświadczeni programiści mogą wybrać książki dla konkretnego Python biblioteka, struktura lub pole. Czytaj więcej ...

Bezcenne Python Książki dla początkujących i zaawansowanych programistów

Tytuł książki	Autor Nazwa	Wydanie pokazane	wydawca	Oceny	Połączyć
m	Erica Mattesa	Edycja 2nd	Brak prasy skrobiowej		Dowiedz się więcej
Python Kieszonkowe odniesienie	Marka Lutza	Wydanie 5th	O'Reilly		Dowiedz się więcej
Python Programowanie	John M. Zelle	Edycja 3rd	Franklin, Beedle & Associates		Dowiedz się więcej
Python do analizy danych	Wes McKinney	Edycja 2nd	O'Reilly		Dowiedz się więcej
Python Książka kucharska	David Beazley i Brian K. Jones	Edycja 3rd	O'Reilly		Dowiedz się więcej

oceny: Oceny te pochodzą z Amazon listy książek, nie Guru99. Mogą się one różnić w zależności od wydania książki lub sprzedawcy. Oceny, nazwy wydawców i szczegóły wydania zostały sprawdzone w październiku 2026 r.

1) Python Crash Course

Python Crash Course przez Erica Matthesa uczy Python Poprzez krótkie lekcje i większe projekty. Pierwsza część obejmuje zmienne, listy, słowniki, pętle, funkcje, klasy, pliki i testowanie. Druga część stosuje te umiejętności w grze, wizualizacjach danych i małej aplikacji internetowej, co daje początkującym wyraźny powód do dalszych ćwiczeń.

Rozdziały projektu poruszają się szybciej niż wcześniejsze lekcje, więc niektórzy czytelnicy mogą potrzebować powrotu do wcześniejszych przykładów. Drugie wydanie, opublikowane w 2019 roku, buduje projekty danych za pomocą Plotly, a aplikację internetową za pomocą Django. Najlepiej działa, gdy wpiszemy każdy przykład i ukończymy co najmniej jeden pełny projekt.

Czego się dowiesz:

• Nauka Python składnia poprzez krótkie przykłady i ćwiczenia z przewodnikiem
• Przechowuj i zmieniaj dane za pomocą list i słowników
• Sterowanie programami za pomocą warunków, pętli, funkcji i klas
• Zbuduj prostą grę, ćwicząc strukturę programu
• Twórz wizualizacje danych z plików i źródeł online
• Utwórz małą aplikację internetową z podstawami Django

Najlepszy dla: Początkujący, którzy chcą Python kurs z przejrzystymi wyjaśnieniami, ćwiczeniami praktycznymi i projektami obejmującymi gry, pracę z danymi i tworzenie stron internetowych.

---

2) Python Kieszonkowe odniesienie

Python „Kieszonkowy podręcznik” Marka Lutza to zwięzły przewodnik, a nie kurs krok po kroku. Podsumowuje wbudowane typy, instrukcje, funkcje, moduły, wyjątki, metody specjalne i popularne narzędzia biblioteczne. Krótkie wpisy pomagają początkującym programistom weryfikować składnię bez konieczności przeszukiwania obszernego podręcznika.

Dla zupełnych nowicjuszy skondensowane wyjaśnienia mogą być trudne do zrozumienia, ponieważ książka zakłada pewne Python wiedzy. Piąte wydanie, opublikowane w 2014 roku, obejmuje Python 3.4 i 2.7. Używaj ich razem z samouczkiem lub książką projektu.

Czego się dowiesz:

• Sprawdź Python składnia bez przeszukiwania długich rozdziałów
• Revzobacz typowe wbudowane typy, wyrażenia, instrukcje i przypisania
• Szybkie wyszukiwanie funkcji, modułów, wyjątków i składni klas
• Zrozumieć specjalne metody stosowane przez osoby Python obiekty
• Znajdź często używane narzędzia w bibliotece standardowej
• Odśwież szczegóły języka podczas pisania lub debugowania kodu

Najlepszy dla: Python użytkownicy, którzy znają już podstawy i potrzebują zwięzłego podręcznika dotyczącego składni, typów wbudowanych, funkcji, modułów i wyjątków.

---

3) Python Programowanie

Python Programowanie Johna Zelle'a wykorzystuje Python do nauczania informatyki i rozwiązywania problemów. Obejmuje projektowanie programów, funkcje, decyzje, pętle, obiekty, algorytmy, grafikę i podstawowe struktury danych. Podejście podręcznikowe wymaga od czytelników przemyślenia problemu przed napisaniem kodu, co jest przydatne dla studentów rozpoczynających pierwszy kurs programowania.

Styl akademicki jest bardziej formalny niż krótki przewodnik dla początkujących. Opublikowane w 2016 roku trzecie wydanie wykorzystuje Python 3 w całości. Czytelnicy zainteresowani głównie tworzeniem stron internetowych lub analizą danych będą potrzebować kolejnej książki. Jest ona odpowiednia dla osób, które chcą poznać koncepcje i ćwiczenia programistyczne, a nie tylko… Python składnia.

Czego się dowiesz:

• Zaplanuj programy przed przełożeniem pomysłów na działania Python kod
• Używaj funkcji, decyzji, pętli, obiektów i prostych modułów
• Podziel większe problemy na mniejsze, testowalne kroki programowania
• Praca z grafiką i nauka podstawowej struktury programu
• Poznaj algorytmy i typowe wzorce problemów informatycznych
• Ćwicz każdy temat za pomocą ćwiczeń i zadań programistycznych

Najlepszy dla: Studenci uczący się informatyki poprzez Python którzy chcą ćwiczyć rozwiązywanie problemów, projektowanie programów, algorytmy, grafikę i bardziej formalne podejście podręcznikowe.

---

4) Python do analizy danych

Python Książka „Analiza danych” Wesa McKinneya koncentruje się na pracy z danymi za pomocą Pandas, NumPy i powiązanych narzędzi. Wyjaśnia ładowanie plików, czyszczenie wartości, reshaping stoły, grupyping rekordów, łączenia zbiorów danych i obsługi szeregów czasowych. Przykłady wykorzystują realistyczne zadania związane z danymi, a nie izolowane ćwiczenia językowe.

Drugie wydanie, opublikowane w 2017 roku, przeznaczone jest dla Python 3.6 i jest oparta na Pandas. Książka zakłada, że ​​potrafisz już czytać podstawowe PythonTo solidny krok dla analityków, ale osoby początkujące powinny najpierw nauczyć się zmiennych, funkcji, list i słowników.

Czego się dowiesz:

• Ładowanie danych z popularnych formatów tekstowych i arkuszy kalkulacyjnych
• Wyczyść brakujące wartości i popraw niespójne typy danych
• Wybieraj, filtruj, grupuj i zmieniaj kształt dużych tabel Pandas
• Łącz powiązane zestawy danych za pomocą scalania, łączenia i indeksowania
• Praca z tablicami NumPy do przetwarzania danych numerycznych
• Analizuj datowane rekordy za pomocą praktycznych narzędzi szeregów czasowych

Najlepszy dla: Analitycy, badacze i Python użytkownicy potrzebujący praktycznych wskazówek dotyczących pandas, NumPy, czyszczenia danych, formatów plików, gruppingi szeregi czasowe.

---

5) Python Książka kucharska

Python Książka kucharska Davida Beazleya i Briana K. Jonesa to zbiór ukierunkowanych przepisów programistycznych. Obejmuje struktury danych, ciągi znaków, liczby, iteratory, funkcje, klasy, pliki, serializację, testowanie, sieci i współbieżność. Każdy przepis zaczyna się od problemu, a następnie wyjaśnia praktyczne rozwiązanie.

To nie jest kurs dla początkujących, ponieważ wiele przepisów zakłada, że ​​rozumiesz Python składni i programowania obiektowego. Opublikowane w 2013 roku, trzecie wydanie jest napisane w całości dla Python 3.3 i nowsze. Doświadczeni czytelnicy mogą korzystać z tych wyjaśnień, aby porównywać podejścia i rozwiązywać konkretne problemy.

Czego się dowiesz:

• Wybierz odpowiednie struktury danych do typowych problemów programistycznych
• Przetwarzaj tekst, liczby, daty, pliki i dane binarne
• Napisz elastyczne funkcje z argumentami, zamknięciami i dekoratorami
• Klasy projektowe wykorzystujące Python poprawnie cechy obiektu
• Bezpiecznie obsługuj zadania związane z serializacją, testowaniem, siecią i współbieżnością
• Zamiast bezmyślnie kopiować kod, dostosuj konkretne przepisy

Najlepszy dla: Średniozaawansowany Python programiści, którzy chcą uzyskać sprawdzone przepisy na struktury danych, funkcje, klasy, pliki, sieci, współbieżność i rozwiązywać określone problemy kodowania.

---

6) Learn Python the Hard Way

Learn Python the Hard Way przez Zed A. Shaw używa powtarzanego typing i 52 ćwiczenia rozwijające podstawowe nawyki kodowania. Czytelnicy przygotowują Python, pisz krótkie programy, naprawiaj błędy, pracuj z plikami, używaj funkcji i ćwicz testy. Later ćwiczenia wprowadzają do tworzenia gier i stron internetowych Python język programowania.

Metoda może wydawać się sztywna i powtarzalna, a czytelnicy, którzy wolą wyjaśnienia przed ćwiczeniami, mogą mieć z nią trudności. Opublikowane w 2013 roku, trzecie wydanie uczy… Python 2.7, więc czytelnicy pracujący w Python 3. Konieczne będzie skorygowanie instrukcji drukowania i kilku innych szczegółów. Potraktuj błędy jako część ćwiczeń, a nie pośpiesznie.

Czego się dowiesz:

• Zainstalować Python i uruchamiać programy z terminala
• Uważnie pisz ćwiczenia, zwracając uwagę na składnię i odstępy
• Odczytaj komunikaty o błędach i napraw typowe błędy kodowania
• Ćwicz zmienne, ciągi znaków, pętle, funkcje, pliki i moduły
• Zorganizuj małe programy przed dodaniem większych funkcji aplikacji
• Testuj kod podczas tworzenia podstawowych gier i stron internetowych

Najlepszy dla: Początkujący, którzy uczą się przez typing ćwiczenia, poprawianie błędów i powtarzanie Python zadania przed przejściem do testowania, gier i tworzenia stron internetowych.

---

7) Python Programming for Beginners

Python Programming for Beginners Wprowadza terminy programistyczne poprzez krótkie wyjaśnienia i przykłady. Obejmuje zmienne, ciągi znaków, krotki, listy, słowniki, funkcje, klasy, obiekty, pliki i wyjątki. Przejrzysta kolejność pomaga początkującym programistom zrozumieć, jak małe fragmenty składają się na kompletny program.

Książka stanowi punkt wyjścia, a nie dogłębne omówienie. Czytelnicy będą potrzebować więcej ćwiczeń i projektów, aby zapamiętać koncepcje, a dokładne przykłady mogą odzwierciedlać starsze pokolenie. Python wersja. Użyj jej do orientacji, a następnie stwórz krótki skrypt, zanim przejdziesz do większego kursu.

Czego się dowiesz:

• Zrozum zmienne, wartości, wyrażenia i podstawowy przepływ programu
• Przechowuj dane za pomocą ciągów znaków, list, krotek i słowników
• Napisz funkcje wielokrotnego użytku z przejrzystymi danymi wejściowymi i wartościami zwracanymi
• Utwórz proste klasy i obiekty dla powiązanych danych programu
• Odczytuj pliki i obsługuj błędy bez przerwyping programów
• Połącz małe przykłady w kompletny przykład dla początkujących Python skrypty

Najlepszy dla: Początkujący programiści, którzy oczekują prostych wyjaśnień i krótkich przykładów obejmujących zmienne, kolekcje, funkcje, klasy, pliki, wyjątki i podstawy programowania obiektowego.

---

8) Python Uczenie maszynowe, wydanie drugie

Python Książka „Uczenie maszynowe” Sebastiana Raschki i Vahida Mirjaliego wyjaśnia, jak budować i oceniać modele uczenia maszynowego za pomocą scikit-learn i TensorFlow. Obejmuje ona przygotowanie danych, klasyfikację, regresję, klastrowanie, dostrajanie modeli, sieci neuronowe i praktyczne przepływy pracy. Code przykłady łączą każdy algorytm z krokami potrzebnymi do jego użycia.

W drugim wydaniu, opublikowanym w 2017 r., rozdziały poświęcone sieciom neuronowym oparte są na TensorFlow 1.x. Czytelnicy muszą znać podstawowe Python, statystyki i algebry liniowej. Lepiej sprawdzi się jako podręcznik do kierowanego uczenia maszynowego niż jako pierwsze wprowadzenie do programowania.

Czego się dowiesz:

• Przygotuj zestawy danych przed szkoleniem niezawodnych modeli uczenia maszynowego
• Twórz modele klasyfikacji i regresji przy użyciu biblioteki scikit-learn
• Pomiar błędów modelu przy użyciu odpowiednich metod oceny i metryk
• Popraw wyniki poprzez dobór funkcji i dostrajanie parametrów
• Grupuj nieoznaczone rekordy, korzystając z praktycznych modeli i metod klastrowania
• Twórz sieci neuronowe, korzystając z dołączonego przepływu pracy TensorFlow

Najlepszy dla: Czytelnicy z Python i podstaw matematyki, którzy chcą poznać praktyczne metody uczenia maszynowego z wykorzystaniem scikit-learn, TensorFlow, oceny modeli i technik optymalizacji.

---

9) Przetwarzanie języka naturalnego za pomocą Python

Przetwarzanie języka naturalnego za pomocą Python Steven Bird, Ewan Klein i Edward Loper uczą analizy tekstu za pomocą metody Natural Language ToolZestaw. Obejmuje korpusy, tokenizację, tagowanie, klasyfikację, informacje, np.traccja, struktura zdań i znaczenie. Czytelnicy pracują ze zbiorami prawdziwego tekstu, ucząc się, czym dane językowe różnią się od zwykłych tabel.

Książka napisana dla czytelników, wydana w 2009 roku. Python 2 i NLTK 2. Łączy również programowanie z koncepcjami lingwistycznymi, co może spowolnić czytelników nieznających żadnego z tych tematów. Najlepiej sprawdza się w przypadku programistów, którzy potrafią już pisać w podstawowym języku. Python funkcje i pętle.

Czego się dowiesz:

• Ładuj i sprawdzaj zbiory tekstów za pomocą praktycznych narzędzi NLTK
• Podziel tekst na słowa, zdania i tokeny z etykietami
• Pomiar częstotliwości występowania słów i wyszukiwanie użytecznych wzorców językowych
• Klasyfikuj dokumenty, korzystając z przejrzystych funkcji i uczenia nadzorowanego
• Extracnazwy, relacje i ustrukturyzowane informacje z tekstu
• Poznaj gramatykę, analizę składniową i podstawowe koncepcje znaczenia języka

Najlepszy dla: Python programiści, studenci i badacze języków, którzy chcą zapoznać się z przetwarzaniem tekstów, korpusami, klasyfikacją, analizą składniową i analizą języka w oparciu o NLTK.

---

10) Django dla początkujących

Książka „Django dla początkujących” Williama S. Vincenta uczy tworzenia stron internetowych poprzez tworzenie kompletnych projektów. Projekty obejmują forum dyskusyjne, blog i witrynę gazety z kontami użytkowników i komentarzami. Czytelnicy pracują z modelami, widokami, szablonami, URLs, formularze, uwierzytelnianie, testy i wdrażanie w kolejności praktycznej.

Książka, wydana w 2018 roku, jest napisana dla Django 2, więc zainstaluj tę wersję, aby wykonywać polecenia dokładnie tak, jak zostały napisane. Python wymagana jest wiedza, ponieważ książka skupia się na strukturze języka, a nie na jego składni.

Czego się dowiesz:

• Skonfiguruj projekt Django i środowisko programistyczne
• Skontaktuj się URLs, widoki, szablony i pliki aplikacji wielokrotnego użytku
• Przechowuj dane witryny za pomocą modeli i migracji baz danych
• Dodaj konta użytkowników, uprawnienia, formularze i zawartość strony
• Przetestuj typowe zachowanie witryny przed wprowadzeniem późniejszych zmian
• Przygotuj małą witrynę Django do podstawowego wdrożenia

Najlepszy dla: Python początkujący, którzy znają podstawową składnię i chcą tworzyć witryny Django z modelami, szablonami, kontami, testami i krokami wdrażania.

Jak wybrać Python Książka

Dopasuj książkę do tego, co już potrafisz stworzyć. Osoby początkujące potrzebują kursu z pomocą w konfiguracji, krótkimi ćwiczeniami i projektami. Programiści znający podstawy mogą preferować zwięzły podręcznik lub książkę poświęconą danym, uczeniu maszynowemu, przetwarzaniu języka naturalnego lub tworzeniu stron internetowych.

• Na pierwsze danie: Dodaj Python Crash Course.
• Do szybkiego wyszukiwania: Zastosowanie Python Kieszonkowy podręcznik.
• W zakresie informatyki: Dodaj Python Programowanie.
• Do pracy z danymi: Czytaj Python do analizy danych.
• Do uczenia maszynowego: Nauka Python i podstawowa matematyka.
• Dla stron internetowych: Uruchom Django po nauczeniu się podstaw Python.

Który Python Tematy, których warto się nauczyć w pierwszej kolejności?

Zacznij od zmiennych, liczb, ciągów znaków, list, słowników, warunków i Python PętleNastępnie poznaj funkcje, moduły, pliki, wyjątki, klasy i testowanie. Te tematy dadzą Ci wystarczającą kontrolę, aby tworzyć użyteczne skrypty i rozumieć komunikaty o błędach.

Wybierz specjalizację, gdy podstawy będą Ci znane. Analiza danych wymaga Pandas i NumPy. Uczenie maszynowe dodaje statystyki i ewaluację modeli. Django dodaje żądania internetowe, szablony, bazy danych i konta użytkowników. Przetwarzanie języka naturalnego łączy Python z tekstem i koncepcjami językowymi.

Jak ćwiczyć Python Podczas czytania

Wpisz każdy przykład zamiast go kopiować. Zmień wartość, dodaj warunek i przewidź wynik przed uruchomieniem kodu. Gdy pojawi się błąd, przeczytaj komunikat i znajdź przyczynę, zanim spojrzysz na odpowiedź.

Twórz małe projekty, takie jak kalkulator, organizer plików, quiz, rachunek kosztów tracker, czyli gra tekstowa. Skup się w każdym projekcie na jednej nowej umiejętności. Sprawdź aktualne Python i dokumentacji biblioteki, gdy starsza książka korzysta z poleceń lub pakietów, które już nie działają.

FAQ