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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。
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。
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
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等经典书籍。
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。
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、网络编程等
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
- >>> L = [x*x for x in range(10)]
- >>> L
- [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
- >>> g = (x*x for x in range(10))
- >>> g
- <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:
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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