Python作为现在很热门的一门编程语言，要想学好它，除了掌握好的学习方法还得有一些学习资料和书籍作为补充，为了帮助大家更好的学习Python，我为大家搜寻了一些学习python的常用资源，通过分析、整理，为不同阶段的Python学习者都进行了概括，希望对大家有用。
针对初学者的
1.欢迎访问Python.org
链接：https://www.python.org/
这是官方Python站点，提供了一个开始使用Python生态系统和学习Python的好方法，包括官方文档。
2.Python中的基本数据类型--真正的Python
链接：https://realpython.com/python-data-types/
在这里介绍了Python中的基本数据类型
3.如何运行Python脚本--真正的Python
链接：https://realpython.com/run-python-scripts/
这里会教你如何运行Python脚本
4.学习Python-免费交互式Python教程
链接：https://www.learnpython.org/
这是一种交互式教程，可以实现和实践的实时代码片段，使用此资源作为交互式学习的方式，并提供一些指导.
5.朱庇特笔记本：介绍-真正的Python
链接：https://realpython.com/jupyter-notebook-introduction/
想要一种简单，直观的方式来访问和使用Python函数吗？朱庇特笔记本就是最好的选择。使用它比命令行和不同的拼凑在一起的脚本更容易.这是我自己使用的设置.本教程将帮助您开始学习Python的路径.
6.Python教程-W3学校
链接：https://www.w3schools.com/python/
W3学校使用与用于教授和其他和其他Python相同的格式。使用交互式和文本片段练习不同的基本功能.使用本教程可以获得语言的基础并学习Python。
7.学习Python：从“零”到“英雄自由”
链接：https://medium.freecodecamp.org/learning-python-from-zero-to-hero-120ea540b567
这篇基于文本的教程旨在总结Python中的所有基本数据和功能概念.通过关注Python的面向对象部分的对象和类部分，它深入研究了语言的多功能性.到最后，您应该在Python中有一个简洁的对象摘要以及不同的数据类型以及如何迭代或循环它们.
这里是本人整理的一些python学习资料，有适合python零基础的学习教程，还有一些是关于Python数据分析、数据挖掘以及网络爬虫等等，感兴趣的小伙伴可以点击这里加入，更多学习方法和资料等你来获取，还有实战案例分享哦！
针对进阶者的
1.开始使用Django\Django
链接：https://www.djangoproject.com/start/
这是官方的Django框架，会介绍怎么帮助您进行设置，以便您可以使用Python进行Web开发。
2.学习路径：Django：用Django开发现代Web
链接：https://www.oreilly.com/learning-paths/learning-path-django/9781788998703/
这是来自O‘Reilly的资源，它有助于为Python学习Django和和开发技能提供更多策划。
3.最新的‘python’问题-堆栈溢出
链接：https://stackoverflow.com/questions/tagged/python
堆栈溢出社区充满了迫切的问题和切实的解决方案。是一个Python的实现资源和学习Python的途径。
4.数据科学-Reddit
链接：https://www.reddit.com/r/datascience/
数据科学细分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。
5.数据科学性感：Python和R指南
链接：https://thenextweb.com/dd/2016/04/08/start-using-python-andor-r-data-science-one-best/
这是通过Next编写的指南，以便区分，Python，和，R，以及它们在数据科学生态系统中的用法。从那以后，Python不断推进并开始使用许多曾经构成R在数据分析，可视化和探索方面的核心基础的库，同时也欢迎在驱动世界的基础机器学习库中.尽管如此，它仍然是一个有用的比较点和Python的资源列表.
6.Python中的数据可视化简介-面向数据科学
链接：https://towardsdatascience.com/introduction-to-data-visualization-in-python-89a54c97fbed
完成数据处理后，您需要提供数据以获取洞察力并与他人分享.本数据可视化指南总结了Python中的数据可视化选项，包括Pandas，Seborn和ggart的Python实现。
7.学习顶级Python Web开发框架
https://hackernoon.com/top-python-web-development-frameworks-to-learn-in-2019-21c646a09a9a
如果你想在Django之外的一套选项用Python开发并学习Python用于web应用程序，那么这个编译就是最好的。黑客中午出版物通常也会在本文之外的Python上提供有用的资源。值得一试.
针对高级者的
1.Python机器学习初学者指南
链接：https://towardsdatascience.com/beginners-guide-to-machine-learning-with-python-b9ff35bc9c51
这个基于文本的教程有助于向人们介绍使用Python进行机器学习的基础知识.对于数据科学而言，带有相关文章的培养基插座是机器学习和数据科学资源的绝佳来源。
2.Python课程中的免费机器学习-Springboard
链接：https://www.springboard.com/resources/learning-paths/machine-learning-python/
这个是来自Springboard的免费学习路径，有助于策划您需要学习的内容并在Python中练习机器学习.
3.机器学习-Reddit
链接：https://www.reddit.com/r/MachineLearning/
机器学习subreddit经常关注最新的论文和经验进展，还讨论了这些进步的Python实现.
4.学习Python-通过高级在线课程学习初学者-Udemy
链接;https://www.udemy.com/topic/python/
Udemy提供一系列Python课程，有许多高级选项可以教你Python的复杂性。这些课程往往比认证课程便宜，但你要仔细查看评论。
5.“平易近科学”简介--面向数据科学
链接：https://towardsdatascience.com/a-brief-introduction-to-pyspark-ff4284701873
对PySPark的介绍将帮助您开始使用更高级的分布式文件系统，这些系统允许您处理和处理比单个系统和Pandas更大的数据集.
6.Euler项目：关于
链接：https://projecteuler.net/
项目Euler提供了各种更加困难的编程挑战，旨在测试您是否可以使用Python解决数学问题.用它来练习你的数学推理和你的Pythonic能力.
7.数据集x Kagg*l*e
链接：https://www.kaggle.com/datasets
Kaggle提供了各种数据集，其中包含用户示例和up，以指导您访问最流行的数据集.使用示例和数据集创建自己的数据分析，可视化或机器学习模型。