49個Python學習資源：從初學者到高階玩家都有了

 

導讀：本文為不同階段的Python學習者從不同角度量身定製了49個學習資源。

 

 

來源：專知（ID：Quan_Zhuanzhi）

 

 

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生態系統和學習Python的好方法，包括官方檔案。

 

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 中的基本資料型別

 

4. How to Run Your Python Scripts – Real Python

 

• https://realpython.com/run-python-scripts/

• 教你如何執行Python指令碼

 

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。本教程是互動式程式碼片段的混合，可以在您的結尾和背景關係文字上複製和執行。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實時程式碼片段。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函式嗎？Jupyter Notebook就是最好的選擇。使用它比命令列和不同的拼湊在一起的指令碼更容易。這是我自己使用的設定。本教程將幫助您開始學習Python的路徑。

 

9. Python Tutorial – W3Schools

 

• https://www.w3schools.com/python/

• W3School使用與用於教授HTML和其他Python相同的格式。使用互動式和文字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是一個舉辦資料科學和機器學習競賽的平臺。競爭對手使用資料集並盡可能準確地建立預測模型。他們還提供互動式Python筆記本，幫助您學習Python的基礎知識。 

 

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

 

• https://medium.freecodecamp.org/learning-python-from-zero-to-hero-120ea540b567

• 這篇基於文字的教程旨在總結Python中的所有基本資料和功能概念。透過關註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資料型別以及如何迭代或迴圈它們。

 

12. BeginnersGuide – Python Wiki

 

• https://wiki.python.org/moin/BeginnersGuide

• 這個關於官方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，包括執行分析和關於Python狀態的緊迫問題及其在各種不同領域的實際應用，從資料視覺化到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提交的關於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/

• 如果你是每週時事通訊的粉絲，那麼你將會對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/

• 對於那些喜歡透過影片學習的人來說，這個Youtube頻道串列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，並著眼於找到使用Python設定的最佳方法。使用它作為參考，並確保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伙伴來策劃有關Python的內容。內容通常是免費的，但您必須支付經過驗證的證書，證明您已透過課程。

 

20. Python Courses | Coursera

 

• https://www.coursera.org/courses?query=python

• Coursera選擇的Python課程可以幫助您訪問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，類似於edX，Coursera提供了一定程度的管理和認證，可以滿足這些需求。

 

 

02 進階者

 

21. Getting started with Django | Django

 

• https://www.djangoproject.com/start/

• 官方的Django框架介紹將幫助您進行設定，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的這個資源有助於為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可用於清理和處理資料。使用它使我能夠將資料清理到我需要的級別，以便進行機器學習等等。

• 它使用一個示例，展示如何過濾，分組資料併在其上執行功能 – 然後根據需要視覺化資料。Pandas庫是經過量身定製的，允許您有效地清理資料，並且可以對其進行轉換並從聚合級別基礎上檢視趨勢（使用方便的單行函式，如head（）或describe）。

 

24. Newest ‘python’ Questions – Stack Overflow

 

• https://stackoverflow.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的實現資源和學習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處理大型資料集並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在資料分析，視覺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的資源串列。

 

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，一項基本技能是訪問Twitter，Reddit和Facebook使用的API服務，以暴露他們持有的某些資料量。本教程將幫助您瞭解Reddit API的示例，並幫助您瞭解在查詢API時將獲得的不同程式碼響應。

 

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，您需要提供資料以獲取洞察力並與他人分享。本資料視覺化指南總結了Python中的資料視覺化選項，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

• 這個基於文字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於策劃您需要學習的內容併在Python中練習機器學習。

 

33. Machine Learning – Reddit

 

• https://www.reddit.com/r/MachineLearning/

• 機器學習subreddit經常關註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提供有關資料科學，資料分析和機器學習的高階內容。它的Python部分討論瞭如何在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的介紹將幫助您開始使用更高階的分散式檔案系統，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最佳化實現。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

• 本教程將介紹更高階的資料視覺化版本以及如何實現它們，允許您預覽可以將資料從關聯熱圖切片到散點圖基礎的不同高階方法。

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於指導您完成機器學習概念的影片和解釋。

 

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自己的不同概念和影片。

 

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

• 本教程可幫助您使用TensorFlow和Google雲基礎架構的高階Keras元件對一組時尚影象進行深度學習。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，以指導您訪問最流行的資料集。使用示例和資料集建立自己的資料分析，視覺化或機器學習模型。

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。在處理不同的專案和練習之前，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，要求您在沒有任何背景關係的情況下解決。這是在Python中單獨練習不同功能和輸出的最佳方式（儘管您仍然希望透過不同的專案來鞏固您的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/

• 本檔案可幫助您使用第一個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，這個面試問題串列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。

原文連結：

https://code-love.com/2019/06/03/49-essential-resources-to-learn-python/