Python新手太需要了，这5个做题练习网站爱了！_python 免费 刷题

前言

学习编程语言，练习必不可少，在练习和做题的过程中能够查漏补缺，清楚自己在理论学习过程中的不足和薄弱点，加深对于Python的理解和认识。

今天就着重的给大家推荐一些适合「新手」练习的Python做题网站。

请注意，这里强调的是「新手」，所以，上来就推leetcode、牛客、codewar的同学就省省吧，别把新手引导入坑了。

上述这些网站主要面向的是求职面试刷题使用，更加偏重算法与数据结构，使用这些网站的前提是你已经非常熟练一门编程语言，能够轻松通过编程语言实现自己的算法和过程，压根不适合新手练习Python！！！

下面，就来给大家推荐5个真正适合Python新手练习做题的网站。

[1. LearnPython]

LearnPython是DataCamp基于经典Python入门教程推出的一款免费在校学习和练习Python的网站。

它具有2方面的特点：

• 理论与实践结合
• 交互式编码挑战

首先从知识体系方面，它覆盖基础（循环、条件、函数、列表、字典、类等等）、数据科学（Numpy、Pandas）、进阶（生成器、匿名函数、异常等）3大模块构成。

在每个模块内它会将理论和练习有机的结合到一起，每讲解一一部分内容，会提供一些练习题，同时还会提供一个交互式的编码框，在这里可以直接编码、执行、获取结果，达到及时练习的效果。

[2. Python练习册]

Python练习册是一个Github上免费开源的项目，目前已经12.6K+颗Star，受欢迎程度可见一斑。

它每天提供一个小程序，它提供的练习题都是围绕加深Python认识和理解展开，例如，

• 使用 Python 如何生成 200 个激活码？
• 任一个英文的纯文本文件，统计其中的单词出现的个数。
• …

这些都是Python中非常基础的操作，可能通过十几行甚至几行代码就可以实现。

但是，不要小看这些练习题，这些练习的都是日常工作中经常会用到的用法和操作。

[3. PythonPractice]

PythonPractice是由DATAQUEST汇总整理的74个有助于提升Python水平的问题。

这74个问题可以说是覆盖了Python应用过程中高频用到的场景和用法，例如，正则表达式、日期和时间、面向对象、字典、NumPy、Matplotlib绘图等等。

在每个问题下面，它会先简单介绍一下理论知识，然后抛出一些问题，例如：

• 如何使用线图可视化时间序列数据？
• 什么是相关性以及如何使用散点图将它们可视化？
• 如何使用条形图和直方图可视化频率分布？
• 如何使用 pandas 库加快我们的探索性数据可视化工作流程？
• 如何使用 Seaborn 的关系图可视化多个变量？

然后，它还会提供一个在线的编辑界面，这样你就不需要再费劲去配置开发环境，也不用把时间和精力浪费在琢磨开发环境上。可以直接在线编程实现，执行验证结果。

[4. 500 line or less]

顾名思义，500行以内完成一项练习，是一个非常经典的Python练习平台。

只不过，它面向的是更加偏向实践和高阶的练习。

它会涉及到一些项目端到端的全部环节，包括，模型设计、开发、测试等不同环节。

如果对Python已经有一定熟练程度，这个资源可以进一步提升对Python应用的认识高度。

[5. PYnative]

PYnative是一款面向Python 开发人员的免费编码练习平台，练习涵盖 Python 基础知识、数据结构和数据分析。 截至目前，该页面包含 18 个模块的练习。

这些 Python 练习包括什么？

每个练习都包含需要练习和解决的特定 Python 主题问题，这些免费练习以 Python 作业的形式提供，解决不同程序和挑战的练习。

所有练习都在 Python 3 上进行了测试。

每个练习有 10-20 个问题，每个问题都提供了解决方案。

当然，它同样提供了在线编辑器，可以让初学者能够用于实现并解决这些问题。

[6. the5fire]

the5fie是一个技术博客，它经常会更新一些Python实战的问题和实现，例如：

[python项目练习一：即时标记]

[python项目练习二：画幅好画]

[python项目练习三：万能的XML]

[python项目练习四：新闻聚合]

[python项目练习五：虚拟茶话会]

[python项目练习六：使用CGI进行远程编辑]

[python项目练习七：自定义公告板]

[python项目练习八：使用XML-RPC进行远程文件共享]

[python项目练习九：文件共享2-GUI版本]

[python项目练习十：DIY街机游戏]

这里面涉及的面比较广，也比较灵活，抽空可以看一下，可以找到一些比较新鲜实用的应用场景拿来练习。

最后，内容创作不易，如果觉得有帮助就点赞支持一下吧！

一、Python入门

下面这些内容是Python各个应用方向都必备的基础知识，想做爬虫、数据分析或者人工智能，都得先学会他们。任何高大上的东西，都是建立在原始的基础之上。打好基础，未来的路会走得更稳重。所有资料文末免费领取！！！

包含：

计算机基础

python基础

Python入门视频600集：

观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

二、Python爬虫

爬虫作为一个热门的方向，不管是在自己兼职还是当成辅助技能提高工作效率，都是很不错的选择。

通过爬虫技术可以将相关的内容收集起来，分析删选后得到我们真正需要的信息。

这个信息收集分析整合的工作，可应用的范畴非常的广泛，无论是生活服务、出行旅行、金融投资、各类制造业的产品市场需求等等，都能够借助爬虫技术获取更精准有效的信息加以利用。

Python爬虫视频资料

三、数据分析

清华大学经管学院发布的《中国经济的数字化转型：人才与就业》报告显示，2025年，数据分析人才缺口预计将达230万。

这么大的人才缺口，数据分析俨然是一片广阔的蓝海！起薪10K真的是家常便饭。

四、数据库与ETL数仓

企业需要定期将冷数据从业务数据库中转移出来存储到一个专门存放历史数据的仓库里面，各部门可以根据自身业务特性对外提供统一的数据服务，这个仓库就是数据仓库。

传统的数据仓库集成处理架构是ETL，利用ETL平台的能力，E=从源数据库抽取数据，L=将数据清洗（不符合规则的数据）、转化（对表按照业务需求进行不同维度、不同颗粒度、不同业务规则计算进行统计），T=将加工好的表以增量、全量、不同时间加载到数据仓库。

五、机器学习

机器学习就是对计算机一部分数据进行学习，然后对另外一些数据进行预测与判断。

机器学习的核心是“使用算法解析数据，从中学习，然后对新数据做出决定或预测”。也就是说计算机利用以获取的数据得出某一模型，然后利用此模型进行预测的一种方法，这个过程跟人的学习过程有些类似，比如人获取一定的经验，可以对新问题进行预测。

机器学习资料：

六、Python高级进阶

从基础的语法内容，到非常多深入的进阶知识点，了解编程语言设计，学完这里基本就了解了python入门到进阶的所有的知识点。

到这就基本就可以达到企业的用人要求了，如果大家还不知道去去哪找面试资料和简历模板，我这里也为大家整理了一份，真的可以说是保姆及的系统学习路线了。

但学习编程并不是一蹴而就，而是需要长期的坚持和训练。整理这份学习路线，是希望和大家共同进步，我自己也能去回顾一些技术点。不管是编程新手，还是需要进阶的有一定经验的程序员，我相信都可以从中有所收获。

一蹴而就，而是需要长期的坚持和训练。整理这份学习路线，是希望和大家共同进步，我自己也能去回顾一些技术点。不管是编程新手，还是需要进阶的有一定经验的程序员，我相信都可以从中有所收获。

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