想要学习Python和深度学习，Python的学习程度需要达到能够熟练运用这门语言进行编程，并能够理解和实现深度学习模型的基本构建和训练过程。以下是一些推荐的书籍，可以帮助你系统地学习Python和深度学习：
Python学习推荐书籍
《Python编程快速上手 让繁琐工作自动化 第2版》
作者：[美] 阿尔·斯维加特（Al Sweigart）
简介：本书是一本面向初学者的Python编程实用指南。本书不仅介绍了Python语言的基础知识，而且通过案例实践教读者如何使用这些知识和技能。本书的第一部分介绍了基本的Python编程概念，第二部分介绍了一些不同的任务，通过编写Python程序，可以让计算机自动完成它们。第二部分的每一章都有一些项目程序供读者学习。每章的末尾还提供了一些习题和深入的实践项目，帮助读者巩固所学的知识。附录部分提供了所有习题的解答。
《Python极客项目编程（第2版）》
作者：[美] 马赫什·文基塔查拉姆（Mahesh Venkitachalam）
简介：每个项目都按照【讲解原理-分析需求-代码精讲-知识小结-扩展练习-完整代码】的方式进行讲解，并提供可下载运行的源代码，赠送Python排障手册+程序员面试手册
本书相比上一版进行了如下修订：
（1）新增 替换5个全新项目，紧跟前沿热点
（2）基于Python 3.9全面更新所有项目
（3）采用更新、更实用的Python方法和算法
（4）使用Anaconda简化Python安装
（5）简化硬件项目的组装过程，专注于Python编程
《深度学习》
作者：[美] Ian Goodfellow 等 著
简介：本书囊括了数学及相关概念的背景知识，包括线性代数、概率论、信息论、数值优化以及机器学习中的相关内容。同时，它还介绍了工业界中实践者用到的深度学习技术，包括深度前馈网络、正则化、优化算法、卷积网络、序列建模和实践方法等，并且调研了诸如自然语言处理、语音识别、计算机视觉、在线推荐系统、生物信息学等方面的应用。最后，本书还提供了一些研究方向，涵盖的理论主题包括线性因子模型、自编码器、表示学习、结构化概率模型、蒙特卡罗方法、配分函数、近似推断以及深度生成模型。
学习建议
分阶段学习：
先通过《Python编程快速上手 让繁琐工作自动化 第2版》等书籍系统学习Python的基础知识。
在掌握Python基础后，可以开始阅读《笨办法学Python 3 进阶篇》等进阶书籍，提升编程技巧。
同时，可以开始接触深度学习的基本概念和理论，阅读《深度学习》等书籍。
结合实践：
在学习过程中，阅读《Python极客项目编程（第2版）》，可以通过编写小项目、参与开源项目等方式来提升自己的编程能力和对深度学习的理解。
持续学习：
深度学习和Python都是不断发展的领域，需要持续关注和学习最新的技术和方法。可以通过阅读最新的学术论文、参加技术会议和研讨会等方式来保持自己的竞争力。
