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学习Python在哪儿找资源比较好_github python-100-days 有没有视频教程

github python-100-days 有没有视频教程

Python语法资源并不难找,但Python包含的应用领域太多,像爬虫、web、机器学习、Gis、可视化、大数据等等,很难去选择合适的资源。我建议初学者从官方文档、github、博客教程、技术书籍几个领域去选择学习资源。

官方文档是最好的教程,最全最新最权威的内容都在官方文档上

语法教程,Python官方文档,已经有中文版

数据分析教程,Pandas官方文档,只有英文版

 

机器学习教程,sklearn官方文档,只有英文版

 

可视化教程,matplotlib官方文档,只有英文版

 

其他诸如,numpy 英文文档keras英文文档seaborn 英文文档plotly绘图官方教程 英文文档bokeh动态可视化教程 英文文档Scrapy 英文文档Requests 英文文档BeautifulSoup英文文档pyecharts 中文文档(官方)等。

Github是拓展资源最丰富的Python资源库,很多Python项目都托管在Github上

如果你用Github搜Python,会出现2,339,414个结果,也就是说这么多repository都和Python有关

这是什么概念呢?这个数字几乎是所有编程语言中最多的,而且远远超过C++、JavaScript等

所以在Github上学Python,一定不会让你失望。

下面推荐一些优质的Python学习项目,既包含python语法,也有爬虫、数据分析、web开发等应用。

这个项目收集了Python生态中各领域核心第三方库,内容包括:Web 框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等


比如说数据可视化领域,就有matplotlib、seaborn、dash等库,包含其文档链接及简要介绍 

这个项目还有

中文版
 

  • Python-100-Days

这是一个中文版python学习项目,名叫Python - 100天从新手到大师。

作者以100天为周期,把Python从入门到进阶的知识点分门别类,做成教程形式。

当然,这个教程不光有Python语法,还有爬虫、数据分析、机器学习、数据库、软件测试、web开发等各种应用层知识,足够让你跨入Python世界的大门。


 

作者对于Python学习和就业的建议也非常中肯,这里摘抄给大家参考。

 

项目开头给初学者的几个建议:
1、Make English as your working language. (让英语成为你的工作语言)
2、Practice makes perfect. (熟能生巧)
3、All experience comes from mistakes. (所有的经验都源于你犯过的错误)
4、Don't be one of the leeches. (不要当伸手党)
5、Either outstanding or out. (要么出众,要么出局)

这是一个python脚本案例大集合,作者总结了日常工作中的实用脚本,包括文件整理、图片处理、视频下载、数据转化等各种代码。

作者也说,他不是程序员,整理这些脚本只是为了更方便快捷地解决问题。

我想这也是很多人学习python的诉求,为解决问题而学习,这是最高效的。

这是一个免费技术书籍分享项目,作者收集了IT领域各类主流中文/英文技术书,部分含有下载路径或者电子书链接。

这其中主要是github和stackoverflow推荐的书籍,层层筛选,相信不会辜负读者。

项目里你可以根据索引来选择某种语言的书籍,其中python书籍非常丰富,包含了cookbook、thinkpython经典书籍

语法&第三方库&应用

这是一个非常受欢迎的开源项目分享项目,作者每周都会筛选github上流行的项目,按语言类型汇总成一个杂志式看板。现在已经有69期了。

项目介绍:

该项目内容包括: 有趣、入门级的开源项目开源书籍实战项目企业级项目等,让你用很短时间感受到开源的魅力,爱上开源!


 

里面的Python项目也非常有意思,大家可以去看看。

 

比如最新一期的python精选:


 

Github上还有很多Python题库,帮你做练习。

  • Python面试题集合,14.6star

作者收集了上百个Python面试真题,包括语言特性、操作系统、数据库、网络编程

举个例子,迭代器和生成器

这里有个关于生成器的创建问题面试官有考: 问: 将列表生成式中[]改成() 之后数据结构是否改变? 答案:是,从列表变为生成器

  1. >>> L = [x*x for x in range(10)]
  2. >>> L
  3. [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
  4. >>> g = (x*x for x in range(10))
  5. >>> g
  6. <generator object <genexpr> at 0x0000028F8B774200>

 

答:通过列表生成式,可以直接创建一个列表。但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的。而且,创建一个包含百万元素的列表,不仅是占用很大的内存空间,如:我们只需要访问前面的几个元素,后面大部分元素所占的空间都是浪费的。因此,没有必要创建完整的列表(节省大量内存空间)。在Python中,我们可以采用生成器:边循环,边计算的机制—>generator

还有其他不错的刷题项目,比如:

  • 剑指offer里的Python面试题实现,有语法、算法、案例等



leetcode刷题攻略,教你如何刷题,包含了Python解法

 

 leetcode刷题攻略,教你如何刷题,包含了Python解法
作者:朱卫军
链接:https://www.zhihu.com/question/534874565/answer/2653283717
来源:知乎
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