大家好，在之前的文章中我們已經解決了新手朋友們在初學Python的路上的兩個常見問題:IDE怎麼選、報錯怎麼辦，今天本文再聊一下另一個常見話題：要不要買課、聽什麼課、看什麼書。
聽什麼課
本節針對新手學Python要不要買課，聽什麼課，書單請直接跳至下一節。
首先要不要買課，直接給出之前的一個回答
其次是買什麼課，我十分贊成知識付費，好的課必須要付費支援，但是問題是目前市場上打着Python旗号收割小白的課太多了，大多是以XX天學會XXX為主，并且我想大多數人也領取過各種100G/10T學習資料，而這些資料你真的打開過認真聽嗎？是以對于來咨詢買什麼課的讀者一般我隻會建議認真篩選，一定要選擇能及時響應你在學習Python過程中疑問并且給出答疑的課，其實課程内容大同小異，一定要讓你的銀子花在刀刃上。
最後對于自學的讀者我十分推薦去b站等平台尋找相關課程，網上的優質資源很多，但Python及相關庫更新速度很快，很多課你在看的時候會發現老師講的已經失效，是以這時彈幕/評論會大多給出你相關解決辦法，雖然是自學但整個網際網路都在陪你學。
看什麼書
正如我們在上一節所說，目前網際網路上有非常多優質的視訊能夠幫你快速入門Python并掌握一些進階的操作，但是紙質書也有其存在的意義。優點就是它能夠更友善的被查閱并做出标記反複閱讀，不過和視訊一樣，不一定能趕上Python及相關庫的更新速度，尤其是爬蟲類。
現在剛好618期間，各大購物平台都有一定的優惠，是個囤書的好時間，最近來咨詢買書相關問題的讀者也很多，那麼本文也推薦一些我覺得不錯的Python相關書籍，大多是我買過并看完的。首先說下我選書的原則：廢話太多的書不買，比如資料分析類型的書介紹太多Python安裝與基礎就是耍流氓！簡單來說就是除了Python基礎類書籍，其他任何資料分析/爬蟲/機器學習等書花大量篇幅介紹、安裝、配置Python及一些基礎文法的書都可以Pass！
Python基礎
Python入門、基礎類書籍不需要挑帶你做這個項目那個項目的，能把Python從安裝到配置到基礎文法及操作講完整即可，最好是類似于API的書哪裡不會查哪裡。下面推薦三本，内容大同小異，不再過多介紹。有需要的挑一本即可。
Python資料分析
很多讀者私聊我Python資料分析買什麼書，其實這很難回答，資料分析首先你拿到資料要知道怎麼分析，而不是拿到資料去想用什麼工具分析，是以資料分析這一塊理論大于工具，先把資料分析中的常見方法、理論、模型學會了，Python隻是一個輔助工具，有些場景用Matlab/R可能會更好。是以對我而言資料分析其實分為資料處理(資料清洗、可視化等)，資料模組化、分析兩部分，下面推薦幾本書。
《利用Python進行資料分析》動物書不多介紹，沒什麼廢話，Pandas主要文法、操作都講明白了，哪裡不會查哪裡，應該要準備一本，購買此本之後應該過濾掉大量篇幅安裝、介紹、使用Pandas的書。
《Python資料分析基礎》另一本動物書，和上一本有一定重合，但從第四章資料庫及後面會對一些基本的描述統計與可視化相關内容進行介紹。
《對比Excel，輕松學習Python資料分析》從Excel出發學Python，從資料預處理到可視化都有講解.
《Python資料分析與挖掘實戰》強烈推薦，沒什麼廢話，基本的資料處理挖掘方法都涉及到了，精華是有很多從具體的資料集出發一點一點帶你做資料分析，讀完之後面對一個資料集應該不會束手無策。
《Python統計分析》資料分布、假設檢驗、統計模組化講的非常好，這也是我之前說的需要先掌握理論，缺點是有三四十頁的Python介紹與基礎，但總體來說還是一本好書.
《Python資料可視化之美》廢話不多的一本書，介紹Python幾頁一筆帶過，講解了如何多種方法制作不同的圖，并有對比，全彩印刷，對資料可視化有需求的可以準備一本.
Python爬蟲
和資料分析類型的書一樣，爬蟲相關書也不應該有大量篇幅的Python安裝配置、基礎文法邏輯、資料結構等内容，并且爬蟲的書中項目很容易失效，是以多一點方法的講解更好，下面推薦幾本書，但很遺憾，寫到這裡發現一篇文章僅能插入10個商品小程式?
是以Python爬蟲與機器學習相關書單隻能以圖檔形式插入，就不再一一介紹。
Python機器學習/深度學習
說實話這一塊我并不是特别熟悉，但也有讀者提出需求，是以我在咨詢了算法相關領域大佬後推薦下面幾本書，以下書籍有純理論(例如李航博士的統計學習方法)也有實戰，但難度肯定遠超過上面所有書，并且大多預設你掌握高等數學/線性代數/機率論相關理論。不過當你選擇踏入算法領域的大門時，就應該做好了準備。
以上就是針對最近不斷找我咨詢書單讀者的一個簡單答複，其他類型的書籍比如網站開發之類的因為我确實不熟也不敢胡亂推薦，對于自動化系列持續關注早起Python的相關案例學即可。
注:由于本人經驗與認知有限，如果有某些看法和你的見解不一樣我聽你的