很多伙伴们在学习Python的过程中,更倾向于在Github上寻找Python学习资料,今天就和大家分享Github上7个绝佳的Python编程学习的开源库:
这个存储库一共有19本Jupyter笔记本。它涵盖了字符串和条件之类的基础知识,然后讨论了面向对象编程,以及如何处理异常和一些Python标准库的特性等。每一个主题都有一个“notebook”链接,它会向你介绍该主题和一些示例代码,当你完成这些内容之后,还有一个练习链接,点击后你就可以做一些测试题。
项目地址:https://github.com/jerry-git/learn-python3
这个存储库还可以作为Python的介绍,帮助你从初级水平上升至中级,这里的中级指的是熟练地使用这种编程语言,而不仅仅是简单的循环和算法。该存储库是一个Python脚本集合,每个脚本都是一个核心类别的子主题,比如“操作符”、“数据类型”和“控制流”。
你不必完整地学习该课程,正如作者指出的那样,你还可以将存储库用作备忘单,在需要的时候,快速查找,查看文档,查看代码,然后运行测试,看代码是否能正常运行,是否按照代码准则编写。
项目地址:https://github.com/trekhleb/learn-python/blob/master/src/control_flow/test_if.py
该存储库快速介绍了字符串和列表等基础知识,然后快速深入到更高级的主题,“类”和“异步编程”等,作者在写这本书时采用了一种实用的方法,用代码示例简要介绍了每个主题,然后直接跳到练习问题,让读者可以自己尝试。你可以在项目详情页下载pdf/epub文件。
项目地址:https://github.com/joaoventura/full-speed-python
此存储库不像前面的存储库那样从基础的Python概念开始介绍,相反地,这个存储库更多的是关于中级主题,比如“Python中的SQLite数据库操作”,如果你在Python方面已经有了坚实的基础,那么该资源可以有助于你更好地利用该语言的不同特性,和前面的存储库一样的是,python_reference也带有编辑和运行代码的notebooks。
此外,该仓库还有一些有用的非代码资源,作者将其链接到更多的“理论资源”。这部分资源都是坐着认为对学习Python有用的外部资源,包括论坛、书籍和现有的Python项目。
项目地址:https://github.com/rasbt/python_reference/
这个存储库目前提供了100个Python编程练习,难度从初学者到高级。这些问题和解决方案最初是用Python 2编写的,但作者后来更新了所有100个问题,用Python 3编写。
另外还有一个由不同作者编写的“扩展版本”,具有相同的问题和不同的解决方案,在这个扩展的存储库中,作者试图展示解决一个问题的不同方法,这些方法可能比原来的解决方案更有效或更“python化”。
项目地址:https://github.com/zhiwehu/Python-programming-exercises
和前面的存储库一样,这个存储库包含了一个完整的编程和算法练习,但是这个存储库并没有将所有练习都放在笔记本中,而是为每个练习提供了一个Python文件,这个文件包含问题和解决方案。这些问题并不是从一个完全的初学者难度开始的,所以我建议在你已经掌握了坚实的基础(使用函数、控制流程等)之后再来回答这些问题。
除了包含算法问题和解决方案的Python文件之外,他还提供了一个全面的其他资源列表供用户使用。其中包括许多在线课程,推荐的书籍,以及关于编程问题的热门网站的链接。
项目地址:https://github.com/MTrajK/coding-problems/
这个存储库还提供了一个文件集合,向你展示如何在Python中实现不同的算法。这些算法被分成从“算术分析”到“区块链”到“数据结构”等类别。如果你是Python的新手,我建议你先打好基础,因为这个存储库实际上是为那些已经熟悉该语言并希望加深其算法知识的人准备的。作者还为其他一些主要语言(Java、c++、C、Go、Javascript)创建了类似的“学习算法”存储库。
项目地址:https://github.com/TheAlgorithms/Python/
门槛低、薪资高、发展好… Python+大数据开发作为2023年最有“钱途”的岗位之一 ,是很多应届生和转行小伙伴们的首选。
学习 Python门槛很低,但它的晋级路线很多,通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据,CS等更加高级的领域。
Python可以做网络应用,可以做科学计算,数据分析,可以做网络爬虫,可以做机器学习、自然语言处理、可以写游戏、可以做桌面应用…
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对于新手学Python而言,基础和高级编程这一块是很重要的,因为如果你没有学过它们,直接去学习某个方向,你将会一脸懵逼,所以这是绕不过的,打好这一块的基础之后,你完全可以无障碍地进阶Python的任何方向。
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应该有很多人都对爬虫感兴趣吧?不只是Python可以写爬虫,还有很多语言都能写,但Python是公认的最适合的语言了。
爬虫不只是爬虫工程师会用到,业余时间也可以用来爬点自己想要的东西,又或者是做兼职也是可以的,甚至非程序员在工作方面也用得到,比如电商人员爬取大量同行数据来分析出市场的情况,在大量数据的基础上研究新的电商方案。
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数据分析也是当下的一大热门方向,用Python来做的话比其他语言强很多,但往往只会数据分析还是差点意思,如果能具备爬虫能力来爬取数据就更好了。
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机器学习是人工智能的必经之路,核心就在这里,所以想往人工智能去发展的人,可以学学机器学习,但同时也有个前提,人工智能是公认存在门槛的,应届毕业生不是研究生以上学历或者大学中出类拔萃的人,基本上很难找到工作,所以也请考虑清楚。
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