49式！Python初級到進階招式都全了
導讀：本文為不同階段的 Python 學習者從不同角度量身定制了 49 個學習資源。 來源：專知（ID：Quan_Zhuanzhi）原文連結：https://code-love.com/2019/06/03/49-essential-resources-to-learn-python/
01 初學者
1. Welcome to Python.org
- https://www.python.org/
- 官方Python站點提供了一個開始使用Python生态系統和學習Python的好方法，包括官方文檔。
2. Learning Python The Hard Way
- https://learnpythonthehardway.org/book/
- 一本線上書籍，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 中的基本資料類型
4. How to Run Your Python Scripts – Real Python
- https://realpython.com/run-python-scripts/
- 教你如何運作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，幫助您練習Python的基礎知識，同時為您提供即時，類似遊戲的回報。對于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制和運作。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/
- 此互動式教程依賴于可以實作和實踐的實時代碼片段。使用此資源作為互動式學習的方式，并提供一些指導。
8. Jupyter Notebook: An Introduction – Real Python
- https://realpython.com/jupyter-notebook-introduction/
- 想要一種簡單，直覺的方式來通路和使用Python函數嗎？Jupyter Notebook就是最好的選擇。使用它比指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定。本教程将幫助您開始學習Python的路徑。
9. Python Tutorial – W3Schools
- https://www.w3schools.com/python/
- W3School使用與用于教授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并學習Python。
10. Python | Kaggle
- https://www.kaggle.com/learn/python
- Kaggle是一個舉辦資料科學和機器學習競賽的平台。競争對手使用資料集并盡可能準确地建立預測模型。他們還提供互動式Python筆記本，幫助您學習Python的基礎知識。
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11. Learning Python: From Zero to Hero – freeCodeCamp.org
- https://medium.freecodecamp.org/learning-python-from-zero-to-hero-120ea540b567
- 這篇基于文本的教程旨在總結Python中的所有基本資料和功能概念。通過關注Python的面向對象部分的對象和類部分，它深入研究了語言的多功能性。到最後，您應該在Python中有一個簡潔的對象摘要以及不同的資料類型以及如何疊代或循環它們。
12. BeginnersGuide – Python Wiki
- https://wiki.python.org/moin/BeginnersGuide
- 這個關于官方Python Wiki的簡單教程充滿了資源，甚至還包括一個針對非英語人士學習Python的中文翻譯。
13. Python Tutorial – Tutorialspoint
- https://www.tutorialspoint.com/python/
- 以與W3Schools類似的方式設定，使用Tutorialspoint作為替代或某些功能和部分的複習。
14. Python (programming language) – Quora
- https://www.quora.com/topic/Python-programming-language-1
- Quora社群中有許多學習Python的技術人員。本節專門介紹Python，包括運作分析和關于Python狀态的緊迫問題及其在各種不同領域的實際應用，從資料可視化到Web開發。
15. Python – DEV Community – Dev.to
- https://dev.to/t/python
- Dev.to每天都有來自開發人員的使用者送出的關于Python的文章和教程。使用這些視角來幫助您學習Python。
16. Python Weekly: A Free, Weekly Python E-mail Newsletter
- https://www.pythonweekly.com/
- 如果你是每周時事通訊的粉絲，那麼你将會對Python Weekly感到滿意，它總結了最新的發展，新聞以及有關Python的有趣文章。
17. The Ultimate List of Python YouTube Channels – Real Python
- https://realpython.com/python-youtube-channels/
- 對于那些喜歡通過視訊學習的人來說，這個Youtube頻道清單可以幫助您在首選媒體中學習。
18. The Hitchhiker's Guide to Python
- https://docs.python-guide.org/
- 與上面列出的其他資源不同，Hitchhiker的指南更加自以為是，并着眼于找到使用Python設定的最佳方法。使用它作為參考，并確定您最佳地設定為使用和學習Python。
19. Python: Online Courses from Harvard, MIT, Microsoft | edX
- https://www.edx.org/learn/python
- edX使用企業和學術合作夥伴來策劃有關Python的内容。内容通常是免費的，但您必須支付經過驗證的證書，證明您已認證課程。
20. Python Courses | Coursera
- https://www.coursera.org/courses?query=python
- Coursera選擇的Python課程可以幫助您通路大學和企業提供者的證書和課程。如果您覺得需要某種程度的認證，類似于edX，Coursera提供了一定程度的管理和認證，可以滿足這些需求。
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02 進階者
21. Getting started with Django | Django
- https://www.djangoproject.com/start/
- 官方的Django架構介紹将幫助您進行設定，以便您可以使用Python進行Web開發。
22. LEARNING PATH: Django: Modern Web Development with Django
- https://www.oreilly.com/learning-paths/learning-path-django/9781788998703/
- 來自O'Reilly的這個資源有助于為Python學習Django和Web開發技能提供更多策劃。
23. A pandas cookbook – Julia Evans
- https://jvns.ca/blog/2013/12/22/cooking-with-pandas/
- Pandas Cookbook可用于清理和處理資料。使用它使我能夠将資料清理到我需要的級别，以便進行機器學習等等。
- 它使用一個示例，展示如何過濾，分組資料并在其上執行功能 - 然後根據需要可視化資料。Pandas庫是經過量身定制的，允許您有效地清理資料，并且可以對其進行轉換并從聚合級别基礎上檢視趨勢（使用友善的單行函數，如head（）或describe）。
24. Newest 'python' Questions – Stack Overflow
- https://***.com/questions/tagged/python
- Stack Overflow社群充滿了迫切的問題和切實的解決方案。使用它作為Python的實作資源和學習Python的途徑。
25. Python – Reddit
- https://www.reddit.com/r/Python/
- Python subreddit在Python中提供了大量不同的新聞文章和教程。
26. Data Science – Reddit
- https://www.reddit.com/r/datascience/
- Data Science subreddit提供了大量有關如何使用Python處理大型資料集并以有趣的方式處理它的資源。
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以及它們在資料科學生态系統中的用法。從那以後，Python不斷推進并開始使用許多曾經構成R在資料分析，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。盡管如此，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/
- 在處理資料時，一項基本技能是通路Twitter，Reddit和Facebook使用的API服務，以暴露他們持有的某些資料量。本教程将幫助您了解Reddit API的示例，并幫助您了解在查詢API時将獲得的不同代碼響應。
29. Introduction to Data Visualization in Python – Towards Data Science
- https://towardsdatascience.com/introduction-to-data-visualization-in-python-89a54c97fbed
- 完成資料處理後，您需要提供資料以擷取洞察力并與他人分享。本資料可視化指南總結了Python中的資料可視化選項，包括Pandas，Seaborn和ggplot的Python實作。
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開發并學習Python用于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。
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03 進階玩家
31. Beginner's Guide to Machine Learning with Python
- https://towardsdatascience.com/beginners-guide-to-machine-learning-with-python-b9ff35bc9c51
- 這個基于文本的教程有助于向人們介紹使用Python進行機器學習的基礎知識。對于資料科學而言，帶有相關文章的Medium插座是機器學習和資料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于策劃您需要學習的内容并在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。還讨論了這些進步的Python實作。
34. Python – KDnuggets
- https://www.kdnuggets.com/tag/python
- KDNuggets提供有關資料科學，資料分析和機器學習的進階内容。它的Python部分讨論了如何在Python中實作這些想法。
35. Learn Python – Beginner through Advanced Online Courses – Udemy
- https://www.udemy.com/topic/python/
- Udemy提供一系列Python課程，有許多進階選項可以教你Python的複雜性。這些課程往往比認證課程便宜，但你要仔細檢視評論。
36. A Brief Introduction to PySpark – Towards Data Science
- https://towardsdatascience.com/a-brief-introduction-to-pyspark-ff4284701873
- 對PySpark的介紹将幫助您開始使用更進階的分布式檔案系統，這些系統允許您處理和處理比單個系統和Pandas更大的資料集。
37. scikit-learn: machine learning in Python
- https://scikit-learn.org/
- 大多數資料科學家使用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作。學習一些機器學習理論，然後使用scikit-learn架構實作和練習。
38. The Next Level of Data Visualization in Python – Towards Data Science
- https://towardsdatascience.com/the-next-level-of-data-visualization-in-python-dd6e99039d5e
- 本教程将介紹更進階的資料可視化版本以及如何實作它們，允許您預覽可以将資料從關聯熱圖切片到散點圖基礎的不同進階方法。
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于指導您完成機器學習概念的視訊和解釋。
40. Home – deeplearning.ai
- https://www.deeplearning.ai/
- Deeplearning.ai是Andrew Ng（人工智能領域著名的斯坦福大學教授和Coursera的創始人）試圖為大衆帶來深刻的學習。我最終完成了所有課程：他們提供認證，并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訊。
41. fast.ai · Making neural nets uncool again
- https://www.fast.ai/
- 這個深度學習課程有助于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了解的深度學習理念。
42. Learn and use machine learning | TensorFlow Core | TensorFlow
- https://www.tensorflow.org/tutorials/keras
- 本教程可幫助您使用TensorFlow和Google雲基礎架構的進階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 練習使用Python的資源
43. Datasets | Kaggle
- https://www.kaggle.com/datasets
- Kaggle提供了各種資料集，其中包含使用者示例和upvoting，以指導您通路最流行的資料集。使用示例和資料集建立自己的資料分析，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，可以幫助您輕松使用Python并練習它。在處理不同的項目和練習之前，請将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，并允許您使用Python進行一些互動式練習（盡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（盡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，您将獲得積分和徽章。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/
- 項目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/
- 本文檔可幫助您使用第一個Django應用程式實作，允許您使用Python在Web上擷取内容。一旦你開始使用它，你可以建構你想要的任何東西。
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，這個面試問題清單将有助于作為一個有用的提醒和複習，并且是您練習和鞏固不同Python概念的好方法。
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2020-06-23 22:43
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