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今天就跟大家聊聊有關學習Python的49個必備資源，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結了以下內容，希望大家根據這篇文章可以有所收獲。

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。

初學者

Welcome to 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。

Learning Python The Hard Way

一本在線書籍，有付費版與免費版的

Basic Data Types in Python – Real Python

介紹了Python 中的基本數據類型

How to Run Your Python Scripts – Real Python

教你如何運行Python腳本

Python Tutorial: Learn Python For Free | Codecademy

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，類似游戲的反饋。對于那些喜歡練習專業知識的人來說，學習Python的好方法。

Google’s Python Class | Python Education | Google Developers

來自Google開發人員的官方Python開發類。本教程是交互式代碼片段的混合，可以在您的結尾和上下文文本上復制和運行。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。

Learn Python – Free Interactive Python Tutorial

此交互式教程依賴于可以實現和實踐的實時代碼片段。使用此資源作為交互式學習的方式，并提供一些指導。

Jupyter Notebook: An Introduction – Real Python

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。本教程將幫助您開始學習Python的路徑。

Python Tutorial – W3Schools

W3School使用與用于教授HTML和其他Python相同的格式。使用交互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。

Python | Kaggle

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并盡可能準確地創建預測模型。他們還提供交互式Python筆記本，幫助您學習Python的基礎知識。

Learning Python: From Zero to Hero – freeCodeCamp.org

這篇基于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。到最后，您應該在Python中有一個簡潔的對象摘要以及不同的數據類型以及如何迭代或循環它們。

BeginnersGuide – Python Wiki

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。

Python Tutorial – Tutorialspoint

以與W3Schools類似的方式設置，使用Tutorialspoint作為替代或某些功能和部分的復習。

Python (programming language) – Quora

Quora社區中有許多學習Python的技術人員。本節專門介紹Python，包括運行分析和關于Python狀態的緊迫問題及其在各種不同領域的實際應用，從數據可視化到Web開發。

Python – DEV Community – Dev.to

Dev.to每天都有來自開發人員的用戶提交的關于Python的文章和教程。使用這些視角來幫助您學習Python。

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

如果你是每周時事通訊的粉絲，那么你將會對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。

The Ultimate List of Python YouTube Channels – Real Python

對于那些喜歡通過視頻學習的人來說，這個Youtube頻道列表可以幫助您在選媒體中學習。

The Hitchhiker’s Guide to Python

與上面列出的其他資源不同，Hitchhiker的指南更加自以為是，并著眼于找到使用Python設置的最佳方法。使用它作為參考，并確保您最佳地設置為使用和學習Python。

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

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，證明您已通過課程。

Python Courses | Coursera

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，類似于edX，Coursera提供了一定程度的管理和認證，可以滿足這些需求。

進階者

Getting started with Django | Django

官方的Django框架介紹將幫助您進行設置，以便您可以使用Python進行Web開發。

LEARNING PATH: Django: Modern Web Development with Django

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。

A pandas cookbook – Julia Evans

Pandas Cookbook可用于清理和處理數據。使用它使我能夠將數據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，分組數據并在其上執行功能 - 然后根據需要可視化數據。Pandas庫是經過量身定制的，允許您有效地清理數據，并且可以對其進行轉換并從聚合級別基礎上查看趨勢（使用方便的單行函數，如head（）或describe）。

Newest ‘python’ Questions – Stack Overflow

Stack Overflow社區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。

Python – R****e****ddit

Python subreddit在Python中提供了大量不同的新聞文章和教程。

Data Science – Reddit

Data Science subreddit提供了大量有關如何使用Python處理大型數據集并以有趣的方式處理它的資源。

Data science sexiness: Your guide to Python and R

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。從那以后，Python不斷推進并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。盡管如此，它仍然是一個有用的比較點和Python的資源列表。

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

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。本教程將幫助您了解Reddit API的示例，并幫助您了解在查詢API時將獲得的不同代碼響應。

Introduction to Data Visualization in Python – Towards Data Science

完成數據處理后，您需要提供數據以獲取洞察力并與他人分享。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。

Top Python Web Development Frameworks to Learn in 2019

如果你想在Django之外的一套選項用Python開發并學習Python用于web應用程序，那么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。

高級玩家

Beginner’s Guide to Machine Learning with Python

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。

Free Machine Learning in Python Course – Springboard

這個來自Springboard的免費學習路徑有助于策劃您需要學習的內容并在Python中練習機器學習。

Machine Learning – Reddit

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。

Python – KDnuggets

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。

Learn Python – Beginner through Advanced Online Courses – Udemy

Udemy提供一系列Python課程，有許多高級選項可以教你Python的復雜性。這些課程往往比認證課程便宜，但你要仔細查看評論。

A Brief Introduction to PySpark – Towards Data Science

對PySpark的介紹將幫助您開始使用更高級的分布式文件系統，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。

scikit-learn: machine learning in Python

大多數數據科學家使用Python的默認方式是使用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，然后使用scikit-learn框架實現和練習。

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

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。

Machine Learning with Python | Coursera

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頻和解釋。

Home – deeple****a****rning.ai

Deeplearning.ai是Andrew Ng（人工智能的著名斯坦福大學教授和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，并且是兩種交互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。

fast.ai · Making neural nets uncool again

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作為復習或深入學習我不太了解的深度學習理念。

Learn and use machine learning | TensorFlow Core | TensorFlow

本教程可幫助您使用TensorFlow和Google云基礎架構的高級Keras組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。

練習使用Python的資源

Datasets | Kagg****l****e

Kaggle提供了各種數據集，其中包含用戶示例和upvoting，以指導您訪問最流行的數據集。使用示例和數據集創建自己的數據分析，可視化或機器學習模型。

Practice Python

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，請將此作為初始預熱練習。

Python Exercises – W3Schools

W3Schools上的Python練習遵循他們教程中的部分，并允許您使用Python進行一些交互式練習（盡管練習在練習中非常簡單）。

Solve Python | HackerRank

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。

Project Euler: About

項目Euler提供了各種更加困難的編程挑戰，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。

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

本文檔可幫助您使用第一個Django應用程序實現，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。

Top 100 Python Interview Questions & Answers For 2019 | Edureka

如果您在面試中遇到Python技能問題，這個面試問題列表將有助于作為一個有用的提醒和復習，并且是您練習和鞏固不同Python概念的好方法。

看完上述內容，你們對學習Python的49個必備資源有進一步的了解嗎？如果還想了解更多知識或者相關內容，請關注創新互聯-成都網站建設公司行業資訊頻道，感謝大家的支持。

當前題目：學習Python的49個必備資源-創新互聯
轉載來于：http://m.newbst.com/article14/hsgge.html

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