50个Python学习资源,从初学者到高级玩家都有了!

简介: 50个Python学习资源,从初学者到高级玩家都有了!


今天给大家分享一下,不同阶段的Python学习者从不同角度量身定制了50个学习资源,建议收藏!


01 初学者


1. Welcome to Python.org


  • https://www.python.org/
  • 官方Python站点提供了一个开始使用Python生态系统和学习Python的好方法,包括官方文档。


2. Learning Python The Hard Way



3. Basic Data Types in Python – Real Python



4. How to Run Your Python Scripts – Real Python



5. Python Tutorial: Learn Python For Free | Codecademy


  • https://www.codecademy.com/learn/learn-python
  • Codecademy提供免费的互动课程,帮助您练习Python的基础知识,同时为您提供即时,类似游戏的反馈。对于那些喜欢练习专业知识的人来说,学习Python的好方法。


6. Google's Python Class | Python Education | Google Developers


  • https://developers.google.com/edu/python/
  • 来自Google开发人员的官方Python开发类。本教程是交互式代码片段的混合,可以在您的结尾和上下文文本上复制和运行。这是一种从世界领先的技术公司之一学习Python的半互动方式。


7. Learn Python – Free Interactive Python Tutorial


  • https://www.learnpython.org/
  • 此交互式教程依赖于可以实现和实践的实时代码片段。使用此资源作为交互式学习的方式,并提供一些指导。


8. Jupyter Notebook: An Introduction – Real Python


  • https://realpython.com/jupyter-notebook-introduction/
  • 想要一种简单,直观的方式来访问和使用Python函数吗?Jupyter Notebook就是最好的选择。使用它比命令行和不同的拼凑在一起的脚本更容易。这是我自己使用的设置。本教程将帮助您开始学习Python的路径。


9. Python Tutorial – W3Schools


  • https://www.w3schools.com/python/
  • W3School使用与用于教授HTML和其他Python相同的格式。使用交互式和文本片段练习不同的基本功能。使用本教程可以获得语言的基础并学习Python。


10. Python | Kaggle


  • https://www.kaggle.com/learn/python
  • Kaggle是一个举办数据科学和机器学习竞赛的平台。竞争对手使用数据集并尽可能准确地创建预测模型。他们还提供交互式Python笔记本,帮助您学习Python的基础知识。


11. Learning Python: From Zero to Hero – freeCodeCamp.org


  • https://medium.freecodecamp.org/learning-python-from-zero-to-hero-120ea540b567
  • 这篇基于文本的教程旨在总结Python中的所有基本数据和功能概念。通过关注Python的面向对象部分的对象和类部分,它深入研究了语言的多功能性。到最后,您应该在Python中有一个简洁的对象摘要以及不同的数据类型以及如何迭代或循环它们。


12. BeginnersGuide – Python Wiki



13. Python Tutorial – Tutorialspoint



14. Python (programming language) – Quora



15. Python – DEV Community – Dev.to


  • https://dev.to/t/python
  • Dev.to每天都有来自开发人员的用户提交的关于Python的文章和教程。使用这些视角来帮助您学习Python。


16. Python Weekly: A Free, Weekly Python E-mail Newsletter


  • https://www.pythonweekly.com/
  • 如果你是每周时事通讯的粉丝,那么你将会对Python Weekly感到满意,它总结了最新的发展,新闻以及有关Python的有趣文章。


17. The Ultimate List of Python YouTube Channels – Real Python



18. The Hitchhiker's Guide to Python


  • https://docs.python-guide.org/
  • 与上面列出的其他资源不同,Hitchhiker的指南更加自以为是,并着眼于找到使用Python设置的最佳方法。使用它作为参考,并确保您最佳地设置为使用和学习Python。


19. Python: Online Courses from Harvard, MIT, Microsoft | edX


  • https://www.edx.org/learn/python
  • edX使用企业和学术合作伙伴来策划有关Python的内容。内容通常是免费的,但您必须支付经过验证的证书,证明您已通过课程。


20. Python Courses | Coursera


  • https://www.coursera.org/courses?query=python
  • Coursera选择的Python课程可以帮助您访问大学和企业提供者的证书和课程。如果您觉得需要某种程度的认证,类似于edX,Coursera提供了一定程度的管理和认证,可以满足这些需求。



02 进阶者



21. Getting started with Django | Django



22. LEARNING PATH: Django: Modern Web Development with Django



23. A pandas cookbook – Julia Evans


  • https://jvns.ca/blog/2013/12/22/cooking-with-pandas/
  • Pandas Cookbook可用于清理和处理数据。使用它使我能够将数据清理到我需要的级别,以便进行机器学习等等。
  • 它使用一个示例,展示如何过滤,分组数据并在其上执行功能 - 然后根据需要可视化数据。Pandas库是经过量身定制的,允许您有效地清理数据,并且可以对其进行转换并从聚合级别基础上查看趋势(使用方便的单行函数,如head()或describe)。


24. Newest 'python' Questions – Stack Overflow



25. Python – Reddit



26. Data Science – Reddit



27. Data science sexiness: Your guide to Python and R


  • https://thenextweb.com/dd/2016/04/08/start-using-python-andor-r-data-science-one-best/
  • 我为The Next Web编写了本指南,以便区分Python和R以及它们在数据科学生态系统中的用法。从那以后,Python不断推进并开始使用许多曾经构成R在数据分析,可视化和探索方面的核心基础的库,同时也欢迎在驱动世界的基础机器学习库中。尽管如此,它仍然是一个有用的比较点和Python的资源列表。


28. Data Science Tutorial: Introduction to Using APIs in Python – Dataquest


  • https://www.dataquest.io/blog/python-api-tutorial/
  • 在处理数据时,一项基本技能是访问Twitter,Reddit和Facebook使用的API服务,以暴露他们持有的某些数据量。本教程将帮助您了解Reddit API的示例,并帮助您了解在查询API时将获得的不同代码响应。


29. Introduction to Data Visualization in Python – Towards Data Science



30. Top Python Web Development Frameworks to Learn in 2019




03 高级玩家



31. Beginner's Guide to Machine Learning with Python



32. Free Machine Learning in Python Course – Springboard



33. Machine Learning – Reddit



34. Python – KDnuggets


  • https://www.kdnuggets.com/tag/python
  • KDNuggets提供有关数据科学,数据分析和机器学习的高级内容。它的Python部分讨论了如何在Python中实现这些想法。


35. Learn Python – Beginner through Advanced Online Courses – Udemy


  • https://www.udemy.com/topic/python/
  • Udemy提供一系列Python课程,有许多高级选项可以教你Python的复杂性。这些课程往往比认证课程便宜,但你要仔细查看评论。


36. A Brief Introduction to PySpark – Towards Data Science



37. scikit-learn: machine learning in Python


  • https://scikit-learn.org/
  • 大多数数据科学家使用Python的默认方式是使用scikit-learn来尝试模型思想:对不同机器学习模型的简单优化实现。学习一些机器学习理论,然后使用scikit-learn框架实现和练习。


38. The Next Level of Data Visualization in Python – Towards Data Science



39. Machine Learning with Python | Coursera



40. Home – deeplearning.ai


  • https://www.deeplearning.ai/
  • Deeplearning.ai是Andrew Ng(人工智能领域著名的斯坦福大学教授和Coursera的创始人)试图为大众带来深刻的学习。我最终完成了所有课程:他们提供认证,并且是两种交互式笔记本的清新组合,您可以使用Andrew Ng自己的不同概念和视频。


41. fast.ai · Making neural nets uncool again


  • https://www.fast.ai/
  • 这个深度学习课程有助于打破机器学习的逐节方面。最重要的是,它是完全免费的。我经常使用fast.ai作为复习或深入学习我不太了解的深度学习理念。


42. Learn and use machine learning | TensorFlow Core | TensorFlow


  • https://www.tensorflow.org/tutorials/keras
  • 本教程可帮助您使用TensorFlow和Google云基础架构的高级Keras组件对一组时尚图像进行深度学习。这是学习和练习深度学习技巧的好方法。



04 练习使用Python的资源



43. Datasets | Kaggle


  • https://www.kaggle.com/datasets
  • Kaggle提供了各种数据集,其中包含用户示例和upvoting,以指导您访问最流行的数据集。使用示例和数据集创建自己的数据分析,可视化或机器学习模型。


44. Practice Python


  • https://www.practicepython.org/
  • 练习Python有一堆初级练习,可以帮助您轻松使用Python并练习它。在处理不同的项目和练习之前,请将此作为初始预热练习。


45. Python Exercises – W3Schools



46. Solve Python | HackerRank


  • https://www.hackerrank.com/domains/python
  • HackerRank提供了一系列练习,要求您在没有任何上下文的情况下解决。这是在Python中单独练习不同功能和输出的最佳方式(尽管您仍然希望通过不同的项目来巩固您的Python技能。)当您完成更多挑战时,您将获得积分和徽章。这无疑会激励我学习更多知识。一个非常有用的沙箱,供您学习Python。


47. Project Euler: About


  • https://projecteuler.net/
  • 项目Euler提供了各种更加困难的编程挑战,旨在测试您是否可以使用Python解决数学问题。用它来练习你的数学推理和你的Pythonic能力。


48. Writing your first Django app, part 1 | Django documentation | Django



49. Top 100 Python Interview Questions & Answers For 2019 | Edureka


相关文章
|
5天前
|
Python
python函数的参数学习
学习Python函数参数涉及五个方面:1) 位置参数按顺序传递,如`func(1, 2, 3)`;2) 关键字参数通过名称传值,如`func(a=1, b=2, c=3)`;3) 默认参数设定默认值,如`func(a, b, c=0)`;4) 可变参数用*和**接收任意数量的位置和关键字参数,如`func(1, 2, 3, a=4, b=5, c=6)`;5) 参数组合结合不同类型的参数,如`func(1, 2, 3, a=4, b=5, c=6)`。
10 1
|
9天前
|
Python
Python文件操作学习应用案例详解
Python文件操作包括打开、读取、写入和关闭文件。使用`open()`函数以指定模式(如'r'、'w'、'a'或'r+')打开文件,然后用`read()`读取全部内容,`readline()`逐行读取,`write()`写入字符串。最后,别忘了用`close()`关闭文件,确保资源释放。
14 1
|
1天前
|
Python
python学习14-模块与包
python学习14-模块与包
|
1天前
|
Python
python学习12-类对象和实例对象
python学习12-类对象和实例对象
|
1天前
|
数据采集 Python
python学习9-字符串
python学习9-字符串
|
1天前
|
Python
python学习10-函数
python学习10-函数
|
1天前
|
存储 索引 Python
python学习7-元组
python学习7-元组
|
1天前
|
Python
python学习8-集合
python学习8-集合
|
1天前
|
Python
python学习4-内置函数range()、循环结构、循环控制语句、else语句、嵌套循环
python学习4-内置函数range()、循环结构、循环控制语句、else语句、嵌套循环
|
1天前
|
存储 索引 Python
python学习5-列表的创建、增删改查、排序
python学习5-列表的创建、增删改查、排序