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现在能在网上找到很多很多的学习资源,有免费的也有收费的,当我拿到1套比较全的学习资源之前,我并没着急去看第1节,我而是去审视这套资源是否值得学习,有时候也会去问一些学长的意见,如果可以之后,我会对这套学习资源做1个学习计划,我的学习计划主要包括规划图和学习进度表。
分享给大家这份我薅到的免费视频资料,质量还不错,大家可以跟着学习
网上学习资料一大堆,但如果学到的知识不成体系,遇到问题时只是浅尝辄止,不再深入研究,那么很难做到真正的技术提升。
一个人可以走的很快,但一群人才能走的更远!不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人,都欢迎加入我们的的圈子(技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导),让我们一起学习成长!
它还支持最新的 Html5/CSS3 规范,可以使用流行的 CSS 框架,如 BootStrap3 和 LESS。
网址:https://brython.info
Pyjs 是一个丰富的 Internet 应用程序框架,也是一种轻量级的 Python 编译器,可以从 Web 浏览器直接执行 Python 脚本,可以从浏览器的 JS 控制台执行程序。
它是从 Python 到 Javascript 的编译器,可以使代码在 Web 浏览器上运行。它带有 Ajax 框架和 Widget Set API。
网站:http://pyjs.org
它是为 Windows 操作系统设计的。它有一些 CPython 的特性。它预装了一些针对数据科学和机器学习的流行库,例如 Numpy、Pandas 和 Scipy。
它带有 C/C++ 编译器,大多数时候不会用到。除此之外,它只有 Python 编译器,没有其它包。
网址:https://winpython.github.io
Skulpt 是 Python 的浏览器版实现,可以被添加到 HTML 代码中。
此 Python 编译器使用 Javascript 编写,在客户端运行代码,无需其它插件、加工或服务器支持。
Skulpt 解释器通过导入方式,来执行保存在网站上的 .py 文件中的代码。
网站:https://skulpt.org
该编译器将 Python 标准库模块编译为 C++,它将静态类型的 Python 程序转换为很受限的优化的 C++ 代码。
通过将其内置的 Python 数据类型再次实现为自己的类集(可以用 C++ 高效实现),可以提高性能。
网站:https://en.wikipedia.org/wiki/Shed_Skin
这是用于 Windows、Linux 和 Mac Os 的 Python 发行版,有免费的社区版。
它支持在许多平台安装,某些不被 Python-like 的 AIX 支持的平台,它也支持。它提供了比 Python 更多的兼容性。
网站:https://www.activestate.com/products/activepython
它是一种流行的将 Python 代码编译为简单易读的 Java 代码的编译器。它是一个轻量级的 Python 编译器,支持对矩阵和向量运算进行切片。
Transcrypt 也可以在 Node.js 上运行。分层模块、多重继承和本地类给其添加了很多功能。
网站:https://www.activestate.com/products/activepython
这是一种源码到源码的 Python 编译器,可以将 Python 源代码转换为 C/C++ 可执行代码。它会使用到许多 Python 库和扩展模块。
它自带 Anaconda,可用于创建数据科学和机器学习项目。
网站:https://www.activestate.com/products/activepython
它用 Java 编写,可以在运行 JVM 的任何平台上执行。Jython 将 Python代码编译为 Java 字节码,从而做到跨平台。
它可用于创建 Servelets、Swing、SWT 和 AWT 软件包的解决方案。Jython 使用 CPython 之类的全局解释器锁(GIL) 。
另外,你可以将 Java 类扩展到 Python 代码。
网址:https://www.jython.org
CPython 是默认的且使用最广泛的 Python 编译器。它是用 C 语言编写的,并使用 GIL(全局解释器锁),这使得并发 CPython 进程之间的通信很困难。
CPython 中的编译步骤包括:解码、令牌化、解析、抽象语法树和编译。
网站:https://compilers.pydata.org
Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。
工欲善其事必先利其器。学习Python常用的开发软件都在这里了,给大家节省了很多时间。
我们在看视频学习的时候,不能光动眼动脑不动手,比较科学的学习方法是在理解之后运用它们,这时候练手项目就很适合了。
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