50個量身定製的Python學習/教學/教程 資源，建議收藏！
50個量身定製的Python學習/教學/教程 資源，建議收藏！
資料來源: https://mp.weixin.qq.com/s/GXeFF9JzukSAijIF34w5lA
01 初學者
1. Welcome to Python.org
https://www.python.org/
官方Python網站提供了一個開始使用Python生態系統和學習Python的好方法，包括官方文檔。
2. Learning Python The Hard Way
https://learnpythonthehardway.org/book/
一本在線書籍，有付費版與免費版的
3. Basic Data Types in Python – Real Python
https://realpython.com/python-data-types/
介紹了Python 中的基本數據類型
4. How to Run Your Python Scripts – Real Python
https://realpython.com/run-python-scripts/
教你如何運行Python腳本
5. Python Tutorial: Learn Python For Free | Codecademy
https://www.codecademy.com/learn/learn-python
Codecademy提供免費的互動課程，説明您練習Python的基礎知識，同時為您提供即時，類似遊戲的反饋。 對於那些喜歡練習專業知識的人來說，學習Python的好方法。
6. Google’s Python Class | Python Education | Google Developers
https://developers.google.com/edu/python/
來自Google開發人員的官方Python開發類。 本教程是互動式代碼片段的混合，可以在您的結尾和上下文文本上複製和運行。 這是一種從世界領先的技術公司之一學習Python的半互動方式。
7. Learn Python – Free Interactive Python Tutorial
https://www.learnpython.org/
此互動式教程依賴於可以實現和實踐的即時代碼片段。 使用此資源作為互動式學習的方式，並提供一些指導。
8. Jupyter Notebook: An Introduction – Real Python
https://realpython.com/jupyter-notebook-introduction/
想要一種簡單，直觀的方式來訪問和使用Python函數嗎？ Jupyter Notebook就是最好的選擇。 使用它比命令行和不同的拼湊在一起的腳本更容易。 這是我自己使用的設置。 本教程將説明您開始學習Python的路徑。
9. Python Tutorial – W3Schools
https://www.w3schools.com/python/
W3School使用與用於教授HTML和其他Python相同的格式。 使用互動式和文本片段練習不同的基本功能。 使用本教程可以獲得語言的基礎並學習Python。
10. Python | Kaggle
https://www.kaggle.com/learn/python
Kaggle是一個舉辦數據科學和機器學習競賽的平臺。 競爭對手使用數據集並盡可能準確地創建預測模型。 他們還提供互動式Python筆記本，説明您學習Python的基礎知識。
11. Learning Python: From Zero to Hero – freeCodeCamp.org
https://medium.freecodecamp.org/learning-python-from-zero-to-hero-120ea540b567
這篇基於文本的教程旨在總結Python中的所有基本數據和功能概念。 通過關注Python的面向物件部分的物件和類部分，它深入研究了語言的多功能性。 到最後，您應該在Python中有一個簡潔的物件摘要以及不同的數據類型以及如何反覆運算或循環它們。
12. BeginnersGuide – Python Wiki
https://wiki.python.org/moin/BeginnersGuide
这个关于官方Python Wiki的简单教程充满了资源，甚至还包括一个针对非英语人士学习Python的中文翻译。
13. Python Tutorial – Tutorialspoint
https://www.tutorialspoint.com/python/
以与W3Schools类似的方式设置，使用Tutorialspoint作为替代或某些功能和部分的复习。
14. Python (programming language) – Quora
https://www.quora.com/topic/Python-programming-language-1
Quora社区中有许多学习Python的技术人员。本节专门介绍Python，包括运行分析和关于Python状态的紧迫问题及其在各种不同领域的实际应用，从数据可视化到Web开发。
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
https://realpython.com/python-youtube-channels/
对于那些喜欢通过视频学习的人来说，这个Youtube频道列表可以帮助您在首选媒体中学习。
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
https://www.djangoproject.com/start/
官方的Django框架介绍将帮助您进行设置，以便您可以使用Python进行Web开发。
22. LEARNING PATH: Django: Modern Web Development with Django
https://www.oreilly.com/learning-paths/learning-path-django/9781788998703/
来自O’Reilly的这个资源有助于为Python学习Django和Web开发技能提供更多策划。
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
https://stackoverflow.com/questions/tagged/python
Stack Overflow社区充满了迫切的问题和切实的解决方案。使用它作为Python的实现资源和学习Python的途径。
25. Python – Reddit
https://www.reddit.com/r/Python/
Python subreddit在Python中提供了大量不同的新闻文章和教程。
26. Data Science – Reddit
https://www.reddit.com/r/datascience/
Data Science subreddit提供了大量有关如何使用Python处理大型数据集并以有趣的方式处理它的资源。
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/
我為The Next Web編寫了本指南，以便區分Python和R以及它們在數據科學生態系統中的用法。 從那以後，Python不斷推進並開始使用許多曾經構成R在數據分析，可視化和探索方面的核心基礎的庫，同時也歡迎在驅動世界的基礎機器學習庫中。 儘管如此，它仍然是一個有用的比較點和Python的資源清單。
28. Data Science Tutorial: Introduction to Using APIs in Python – Dataquest
https://www.dataquest.io/blog/python-api-tutorial/
在處理數據時，一項基本技能是訪問Twitter，Reddit和Facebook使用的API服務，以暴露他們持有的某些數據量。 本教程將説明您瞭解Reddit API的示例，並説明您了解在查詢API時將獲得的不同代碼回應。
29. Introduction to Data Visualization in Python – Towards Data Science
https://towardsdatascience.com/introduction-to-data-visualization-in-python-89a54c97fbed
完成數據處理后，您需要提供數據以獲取洞察力並與他人分享。 本數據可視化指南總結了Python中的數據可視化選項，包括Pandas，Seaborn和ggplot的Python實現。
30. Top Python Web Development Frameworks to Learn in 2019
https://hackernoon.com/top-python-web-development-frameworks-to-learn-in-2019-21c646a09a9a
如果你想在Django之外的一套選項用Python開發並學習Python用於web應用程式，那麼這個編譯就是最好的。 Hacker Noon出版物通常也會在本文之外的Python上提供有用的資源。 值得一試。
03 高級玩家
31. Beginner’s Guide to Machine Learning with Python
https://towardsdatascience.com/beginners-guide-to-machine-learning-with-python-b9ff35bc9c51
這個基於文本的教程有助於向人們介紹使用Python進行機器學習的基礎知識。 對於數據科學而言，帶有相關文章的Medium插座是機器學習和數據科學資源的絕佳來源。
32. Free Machine Learning in Python Course – Springboard
https://www.springboard.com/resources/learning-paths/machine-learning-python/
這個來自Springboard的免費學習路徑有助於策劃您需要學習的內容並在Python中練習機器學習。
33. Machine Learning – Reddit
https://www.reddit.com/r/MachineLearning/
機器學習subreddit經常關注最新的論文和經驗進展。 還討論了這些進步的Python實現。
34. Python – KDnuggets
https://www.kdnuggets.com/tag/python
KDNuggets提供有關數據科學，數據分析和機器學習的高級內容。 它的Python部分討論了如何在Python中實現這些想法。
35. Learn Python – Beginner through Advanced Online Courses – Udemy
https://www.udemy.com/topic/python/
Udemy提供一系列Python課程，有許多高級選項可以教你Python的複雜性。 這些課程往往比認證課程便宜，但你要仔細查看評論。
36. A Brief Introduction to PySpark – Towards Data Science
https://towardsdatascience.com/a-brief-introduction-to-pyspark-ff4284701873
對PySpark的介紹將説明您開始使用更高級的分散式文件系統，這些系統允許您處理和處理比單個系統和Pandas更大的數據集。
37. scikit-learn: machine learning in Python
https://scikit-learn.org/
大多數數據科學家使用Python的預設方式是使用scikit-learn來嘗試模型思想：對不同機器學習模型的簡單優化實現。 學習一些機器學習理論，然後使用scikit-learn框架實現和練習。
38. The Next Level of Data Visualization in Python – Towards Data Science
https://towardsdatascience.com/the-next-level-of-data-visualization-in-python-dd6e99039d5e
本教程將介紹更高級的數據可視化版本以及如何實現它們，允許您預覽可以將數據從關聯熱圖切片到散點圖基礎的不同高級方法。
39. Machine Learning with Python | Coursera
https://www.coursera.org/learn/machine-learning-with-python
Coursera選擇使用Python進行機器學習的課程非常有名。 IBM提供的這一介紹有助於指導您完成機器學習概念的視頻和解釋。
40. Home – deeplearning.ai
https://www.deeplearning.ai/
Deeplearning.ai 是Andrew Ng（人工智慧領域著名的斯坦福大學教授和Coursera的創始人）試圖為大眾帶來深刻的學習。 我最終完成了所有課程：他們提供認證，並且是兩種互動式筆記本的清新組合，您可以使用Andrew Ng自己的不同概念和視頻。
41. fast.ai · Making neural nets uncool again
https://www.fast.ai/
這個深度學習課程有助於打破機器學習的逐節方面。 最重要的是，它是完全免費的。 我經常使用 fast.ai 作為複習或深入學習我不太瞭解的深度學習理念。
42. Learn and use machine learning | TensorFlow Core | TensorFlow
https://www.tensorflow.org/tutorials/keras
本教程可説明您使用TensorFlow和Google雲基礎架構的高級Keras元件對一組時尚圖像進行深度學習。 這是學習和練習深度學習技巧的好方法。
04 練習用的Python資源
43. Datasets | Kaggle
https://www.kaggle.com/datasets
Kaggle提供了各種數據集，其中包含使用者示例和upvoting，以指導您訪問最流行的數據集。 使用範例和資料集創建自己的資料分析，可視化或機器學習模型。
44. Practice Python
https://www.practicepython.org/
練習Python有一堆初級練習，可以幫助您輕鬆使用Python並練習它。 在處理不同的項目和練習之前，請將此作為初始預熱練習。
45. Python Exercises – W3Schools
https://www.w3schools.com/python/python_exercises.asp
W3Schools上的Python練習遵循他們教程中的部分，並允許您使用Python進行一些互動式練習（儘管練習在練習中非常簡單）。
46. Solve Python | HackerRank
https://www.hackerrank.com/domains/python
HackerRank提供了一系列練習，要求您在沒有任何上下文的情況下解決。 這是在Python中單獨練習不同功能和輸出的最佳方式（儘管您仍然希望通過不同的項目來鞏固您的Python技能。 ）當您完成更多挑戰時，您將獲得積分和徽章。 這無疑會激勵我學習更多知識。 一個非常有用的沙箱，供您學習Python。
47. Project Euler: About
https://projecteuler.net/
專案Euler提供了各種更加困難的程式設計挑戰，旨在測試您是否可以使用Python解決數學問題。 用它來練習你的數學推理和你的Pythonic能力。
48. Writing your first Django app, part 1 | Django documentation | Django
https://docs.djangoproject.com/en/2.2/intro/tutorial01/
本文檔可説明您使用第一個Django應用程式實現，允許您使用Python在Web上獲取內容。 一旦你開始使用它，你可以構建你想要的任何東西。
49. Top 100 Python Interview Questions & Answers For 2019 | Edureka
https://www.edureka.co/blog/interview-questions/python-interview-questions/
如果您在面試中遇到Python技能問題，這個面試問題清單將有助於作為一個有用的提醒和複習，並且是您練習和鞏固不同Python概念的好方法。