03 youtube官網中文版更新了幾次歷史(「開箱」簡約低調的華麗——Moto 360 圓表面Smart Watch)

塊外，我 們最好在掌握一些業界廣泛使用的開源框架，比如twisted、peak、django、xml等。通過熟練使用它們，達到閃電開發，大大節省項目寶貴時間。

《Python 核心編程》，介紹了 Python 的一些具體領域的開發方法；

《Python 網絡數據采集》，很簡單的爬蟲入門書；

《利用 Python 進行數據分析》，介紹了 Pandas 和 NumPy 的用法；

《Flask Web 開發》，如何用 Flask 寫一個博客。

第三：術——你具體的學習手段

1.每天你計劃學習多少時間？例如一天必須學2小時，每天堅持；

2.每個階段的計劃拖延時間不能高于多少時間？

3.如果一個階段不順利如何調整？

其實很多時候，并不是資料不夠多，而是本身的學習思路和計劃出現了問題，那么其實最后學習Python的結果會變成：懂得了很多道理，收集了很多資料，依然學不好Python。

下面我們推薦6本高分書籍給大家，希望大家學習愉快：

1.Python編程：從入門到實踐

豆瓣評分：8.8

內容簡介：本書是一本針對所有層次的Python 讀者而作的Python 入門書。全書分兩部分：第一部分介紹用Python 編程所必須了解的基本概念，包括matplotlib、NumPy 和Pygal 等強大的Python 庫和工具介紹，以及列表、字典、if 語句、類、文件與異常、代碼測試等內容；第二部分將理論付諸實踐，講解如何開發三個項目，包括簡單的Python 2D 游戲開發如何利用數據生成交互式的信息圖，以及創建和定制簡單的Web 應用，并幫讀者解決常見編程問題和困惑。

豆瓣書友推薦：很好的入門書，簡潔全面，適合小白。learning python之類大磚頭太不友好。這本雖然有些地方講得不深入，但是對新手友好。

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2."笨辦法"學Python

豆瓣評分：8.0

內容簡介：本書是一本Python入門書籍，適合對計算機了解不多，沒有學過編程，但對編程感興趣的讀者學習使用。這本書以習題的方式引導讀者一步一步學習編程，從簡單的打印一直講到完整項目的實現，讓初學者從基礎的編程技術入手，最終體驗到軟件開發的基本過程。

Zed Shaw完善了這個堪稱世上最好的Python學習系統。只要跟著學習，你就會和迄今為止數十萬Zed教過的初學者一樣獲得成功。

這本書會讓你的每一分鐘投入都有回報。Python是世界上最強大、最受歡迎的編程語言之一，很快你就會成為一名Python程序員。

豆瓣書友推薦：花了一周的時間看完，在以前的基礎上零零碎碎學了一些新的東西，還算是有所收獲，但是前面講的很基礎很簡單，到ex40之后突然難度增加不是很懂在講些什么。

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3.Python學習手冊

豆瓣評分：8.1

內容簡介：《Python學習手冊(第3版)》講述了：Python可移植、功能強大、易于使用，是編寫獨立應用程序和腳本應用程序的理想選擇。無論你是剛接觸編程或者剛接觸Python，通過學習《Python學習手冊(第3版)》，你可以迅速高效地精通核心Python語言基礎。讀完《Python學習手冊(第3版)》，你會對這門語言有足夠的了解，從而可以在你所從事的任何應用領域中使用它。

豆瓣書友推薦：用了兩周的時間將這本書啃了一下，還有200多頁的電子版沒看，但還是忍不住先來評論。既是總結自己，也想幫助別人。

本書總評：

優點：解釋詳細，例子豐富；關于Python語言本身的講解全面詳盡而又循序漸進不斷重復，同時詳述語言現象背后的機制和原理；除語言本身，還包含編程實踐和設計以及高級主題。

缺點：有些厚；翻譯不佳；代碼練習題很少；

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4.Python基礎教程

豆瓣評分：8.0

內容簡介：本書是經典教程的全新改版，作者根據Python 3.0版本的種種變化，全面改寫了書中內容，做到既能“瞻前”也能“顧后”。本書層次鮮明、結構嚴謹、內容翔實，特別是在最后幾章，作者將前面講述的內容應用到了10個引人入勝的項目中，并以模板的形式介紹了項目的開發過程。本書既適合初學者夯實基礎，又能幫助Python程序員提升技能，即使是 Python方面的技術專家，也能從書里找到令你耳目一新的東西。

豆瓣書友推薦：寫得挺生動親民的，很好的入門書。

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5.Python核心編程

豆瓣評分：8.0

內容簡介：學習專業的Python風格、最佳實踐和好的編程習慣；

·加強對Python對象、內存模型和Python面向對象特性的深入理解；

·構建更有效的Web、CGI、互聯網、網絡和其他客戶端/服務器架構應用程序及軟件；

·學習如何使用Python中的Tkinter和其他工具來開發自己的GUI應用程序及軟件；

·通過用C等語言編寫擴展來提升Python應用程序的性能，或者通過使用多線程增強I/0相關的應用程序的能力；

·學習Python中有關數據庫的API，以及如何在Python中使用各種不同的數據庫系統，包括MySQL、Postgres和 SQLite。

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6.流暢的Python

豆瓣評分：9.5

內容簡介：本書由奮戰在Python開發一線近20年的Luciano Ramalho執筆，Victor Stinner、Alex Martelli等Python大咖擔綱技術審稿人，從語言設計層面剖析編程細節，兼顧Python 3和Python 2，告訴你Python中不親自動手實踐就無法理解的語言陷阱成因和解決之道，教你寫出風格地道的Python代碼。

諾貝爾獎提名名單一覽表各獎項提名者完整名單

諾貝爾獎提名名單一覽表

目前諾貝爾將的各獎項的評選工作仍在進行之中，最終獲獎者名單要等到揭曉的那一天才會公布，屆時小編也將會在第一時間為大家更新獲獎者名單。在此先為大家帶來諾貝爾獎提名名單，大家也可以根據自己的了解來預測一下今年諾貝獎各獎項的得主。

生理學或醫學

James P.Allison

醫學博士，德克薩斯大學安德森癌癥中心免疫學系教授兼主任

Jeffrey A.Bluestone

美國加利福尼亞大學舊金山分校 (UCSF) 醫學院內分泌新陳代謝學 A.W.and Mary Margaret Clausen 特聘教授

Craig B.Thompson

紀念斯隆-凱特琳癌癥中心總裁兼首席執行官

入選理由：解釋 CD28 和 CTLA-4 如何成為 T 細胞活性的調節因子，調節免疫反應

Gordon J.Freeman

丹娜法伯癌癥研究院腫瘤內科學系教授，哈佛醫學院醫學教授

Tasuku Honjo

京都大學醫學研究生院免疫與基因組醫學學系教授

Arlene H.Sharpe

哈佛醫學院微生物學與免疫生物學系比較病理學 George Fabyan 教授，布萊根婦女醫院病理科成員

入選理由：闡明程序性死亡受體-1 (PD-1) 及其路徑，促進了癌癥免疫治療的發展

Michael N.Hall

巴塞爾大學教授

David M.Sabatini

麻省理工學院生物學教授;霍華德•休斯醫學研究所研究員;白頭研究所 (Whitehead Institut) 成員;布洛德研究所 (Broad Institute) 資深成員;科赫綜合癌癥研究所 (Koch Institute for Integrative Cancer Research) 成員

Stuart L.Schreiber

哈佛大學化學與化學生物系 Morris Loeb 教授;霍華德•休斯醫學研究所研究員;布洛德研究所 (Broad Institute) 化學生物科主任

入選理由：發現雷帕霉素靶蛋白 (TOR) 及雷帕霉素機能靶蛋白 (mTOR) 的生長調節因子

物理學

Marvin L.Cohen

加州大學伯克利分校物理學系校聘教授

入選理由：固體材料的理論研究及其屬性預測，尤其是經驗贗勢方法

Ronald W.P.Drever

加州理工學院物理學名譽教授

Kip S.Thorne

加州理工學院理論物理學 Feynman 教授

Rainer Weiss

麻省理工學院理論物理學名譽教授

入選理由：設立激光干涉引力波天文臺 (LIGO) 并使檢測黑洞所產生之引力波成為可能

Celso Grebogi

亞伯丁大學自然科學與計算科學院非線性及復雜系統“六世紀”(Sixth Century) 講座教授

Edward Ott

馬里蘭大學電子與應用物理研究所以及系統研究所電氣工程與物理學杰出校聘教授

James A.Yorke

馬里蘭大學物理科技所數學與物理學杰出校聘教授

入選理由：描述了混沌系統的一種控制理論(OGY 方法)

化學

George M.Church

哈佛醫學院遺傳學 Robert Winthrop 教授

張鋒

W.M.麻省理工學院生物醫學工程學 Keck Career Development 教授，博德研究所 (Broad Institute) 核心成員

入選理由：在老鼠和人類細胞中應用 CRISPR-cas9 基因編輯技術

盧煜明

香港中文大學李嘉誠健康科學研究所醫學及化學病理學教授，李嘉誠健康科學研究所所長

入選理由：在孕婦血漿血中檢測到胎兒游離 DNA，是無創產前檢測的革命性成果

Hiroshi Maeda

崇城大學藥物輸送科學研究所教授，熊本大學醫學院榮譽教授

Yasuhiro Matsumura

日本國家癌癥中心 (National Cancer Center Japan) 探索性腫瘤學研究和臨床試驗中心 發展療法部主任

入選理由：發現大分子藥物的高通透性和滯留效應，是癌癥治療學的重要發現

經濟學

Olivier J.Blanchard

美國華盛頓彼得森國際經濟研究所 C.Fred

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