有很多朋友问我，想自学编程，零基础，有什么书推荐吗？
所以我花时间整理了一下目前主流的三大编程语言C、Java、Python学习的经典教材，从入门到进阶，各个阶段的书籍都有。
C语言
1 The Design and Evolution of C++
首先肯定要读一读Bjarne Stroustrup的The Design and Evolution of C++，了解
一下这个语言的历史。接下来就可以看别的书了，但要不停地回头看这本书，看到你不断地学到的新技术是怎么样一点点地被接纳到这个语言中去的。
2 C++ Primer
第一本书因人而异，基础好一些的，可以看Stanley B. Lippman的C++ Primer，这本书非常地巨大，你打星号的部分可以不要看。基础不太好的，可以看Stanley B.Lippman的Essential C++，这本书份量要轻得多，不过四个C++的范型都讲了，而且讲得非常清楚。
3 Thinking in C++
第二本书，就应该是Bruce Eckel写的、候捷译的Thinking in C++，这本书技术运用的非常高的境界，但是语言非常平实，只要认真地读，即使基础不行，也一定可以懂。
4 Effective C++和More Effective C++
第三本应该静下心来看看Scott Meyers的Effective C++和More Effective C++，好好地整理一下，在程序设计中应该有哪些注意的事项。可以指导项目运作了，可以编写一切你想做的程序了，可以指出别人看起来不错的代码的大小问题了
Java
Java基础
1 Java编程思想(第4版)
本书赢得了全球程序员的广泛赞誉，即使是最晦涩的概念，在Bruce Eckel的文字亲和力和小而直接的编程示例面前也会化解于无形。从Java的基础语法到最高级特性（深入的面向对象概念、多线程、自动项目构建、单元测试和调试等），本书都能逐步指导你轻松掌握.
2 Java核心技术 卷Ⅰ 基础知识(第8版)
这本书在Java领域是和Java编程思想齐名的一本书，很多知识点都讲的特别细，我初次看的时候发现课上好多没讲的基础知识这本书上都提到了，非常有助于你练好扎实的基础知识。
Java中级
1 大话设计模式
设计模式体现的是一种思想，思想是指导行为的一切。理解和掌握设计模式，记住23种或者更多的设计场景和解决策略是不够的，更要接受一种思想的熏陶和洗礼。
本书通过故事讲述程序如何设计。希望能给渴望了解面向对象程序设计的初学者及困惑、无法复用的代码编程体验者一些好的建议和提示。
2 分布式Java应用基础与实践
本书介绍分布式Java应用涉及的知识点，分为基于Java实现网络通信、RPC；基于SOA实现大型分布式Java应用；编写高性能Java应用；构建高可用、可伸缩的系统四个部分，共七章内容。
3 Java并发编程实践
《JAVA并发编程实践》随着多核处理器的普及，使用并发成为构建高性能应用程序的关键。Java 5以及6在开发并发程序中取得了显著的进步，提高了Java虚拟机的性能以及并发类的可伸缩性，并加入了丰富的新并发构建块。在《JAVA并发编程实践》中，这些便利工具的创造者不仅解释了它们究竟如何工作、如何使用，还阐释了创造它们的原因，及其背后的设计模式。
Java高级
1大型网站技术架构：核心原理与案例分析
该书通过梳理大型网站技术发展历程，剖析大型网站技术架构模式，深入讲述大型互联网架构设计的核心原理。
2 代码整洁之道
这本书重在对细节的关注。书的编排极其合理，从最小的点开始一点点往大处讲。感觉对刚开始工作的小朋友们，代码看得、写得还不够多，读设计模式之类的书可能还没什么体会。但这本代码细节的书，却是能立竿见影，直接用到工作中去的。
Python
1 Python核心编程(第二版)
本书是经典的Python[1] 指导书，在第一版的基础上进行了全面升级。全书分为两个部分：第1部分占据了大约三分之二的篇幅，阐释这门语言的“核心”内容，包括基本的概念和语句、语法和风格、Python对象、数字类型、序列类型、映射和集合类型、条件和循环、文件和输入/输出、错误和异常、函数和函数式编程、模块、面向对象编程、执行环境等内容：第2部分则提供了各种高级主题来展示可以使用Python做些什么，包括正则表达式、网络编程、网络客户端编程、多线程编程、图形用户界面编程、Web编程、数据库编程、扩展Python 和一些其他材料。
2 Python高级编程
《Python高级编程》针对具备一定Python基础并希望通过在项目中应用最佳实践和新的开发技术来提升自己的Python开发人员。
3 Python数据结构与算法
主要是介绍了如何使用Python实现常用的一些数据结构,例如堆栈、队列、二叉树等等。
4 利用Python进行数据分析
从pandas库的数据分析工具开始利用高性能工具对数据进行加载、清理、转换、合并以及重塑；利用matpIotlib创建散点图以及静态或交互式的可视化结果；利用pandas的groupby功能对数据集进行切片、切块和汇总操作；处理各种各样的时间序列数据。
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