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

python免费刷题网站推荐

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

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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。

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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。

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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。

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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?

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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。

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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。

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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。

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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!

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