python 学习资源推荐

总第 127 篇文章，本文大约  1500 字，阅读大约需要 7 分钟

原文：https://forums.fast.ai/t/recommended-python-learning-resources/26888

作者：Jeremy Howard

首发于我的知乎专栏：https://zhuanlan.zhihu.com/p/128935536

导语

来自 fast.ai 论坛上的一个帖子，介绍了 python 的学习资料，由入门到进阶、高级等各个方向的都有，可以根据自己的进度从每个方向选择 1 个资源来好好学习即可，不需要多。

ps. 资源链接基本都是外链，所以可以参考底部给出的链接，或者点击“阅读原文”

刚入门编程的开发者

  • Whirlwind Tour of Python [1]: 介绍了所有 python 核心的知识点，但又没有让新学者感到很困难的内容；

  • Learn Python the Hard Way[2]：广泛作为第一门编程语言是python的新学者的教材；

  • Automate the boring stuff with Python by Al Sweigart [3]：包含了很多脚本，降低学习的难度

  • 来自 Sentdex 的python 教程网站[4]：该网站包含了所有 python 的知识点，从入门到高级的级别；

  • Corey Schafer 的 python 面向对象教程（OOP)[5]：python 的面向对象概念，并且它广泛应用在 pytorch 中；

  • Real Python [6] ：包含了一系列博客文章，介绍了 python 编程中各个方面的知识点，从语言的基础知识点到高级概念，包括各种应用；

  • Udemy 的 python 教程[7]：一个付费课程，视频和 notebook 代码，并且还有一些应用；

  • Learn to Program with Python[8]：免费的视频课程，由 Derek Banas 教导的 python 编程知识

  • Introducing Python[9]：一本很好的书，包含了大量的使用例子，并且介绍了 python 的生态系统和实用的库；

  • Solo Learn[10]：这款软件非常适合初学者，并且给你游戏般的感觉

  • Code academy[11]：同样很适合初学者，因为包含了很多练习。

  • Python - The No Theory Guide[12]：一个 github 项目，收集了很多有助于学习 python 的 Jupiter Notebooks

  • Introduction to Computer Science and Programming Using Python[13]：一门非常好的课程，在国外 reddit 的 python 社区上得到很多人的推荐

进阶开发者

  • The Hitchhiker’s Guide to Python[14]:  python 中非常常用的requests 库的作者编写的一本书，综合介绍了 python 的整个生态系统和最佳实践。

  • Peter Norvig’s Pytudes [15] : 一个 github 仓库，主要是编写好的 jupyter notebooks，这些 notebooks 代码非常规范，易于阅读，代码风格非常适合学习；

  • Design of Computer Programs [16]：是一门非常好的编程课程，同时对推导式和生成器的介绍非常好；

  • Fluent Python [17]: 介绍了 python 的内部构建内容，非常有助于写出更加 pythonic 的代码；

  • Derek Banas - Python in one video [18]: 视频教程，适合有其他编程语言经验并且想快速浏览掌握 python 的开发者。

  • Trey Hunner[19]: 博客，Trey 写了很多适合进阶开发者的博客文章

  • Python tricks by Dan bader [20]: 一本介绍了很多 python 技巧的书，可以帮助你成为更好的 python 开发者，另外作者的个人网站是 https://dbader.org/，可以学习更多的技巧；

  • Google’s Python Class [21]: 谷歌的 python 课程虽然简短，但对于有一定编程经验但第一次接触 python 的开发者是一个很好的课程，它是视频和文章的形式。

高级开发者（但可能初学python）

  • Learn x in y minutes [22]: 通过代码例子来快速概述 Python3 的主要特征；

  • David Beazley’s courses, tutorials, and books [23]:  包含了生成器、yields、描述符等其他高级知识点的教程

  • Raymond Hettinger [24]: Raymond 成为 python 核心开发者很多年了，并且愿意给出更多高级知识点，有助于你掌握 python 的技能。

Python 数值编程（适合已经入门 python的）

  • Stanford numpy tutorial [25]: 斯坦福非常有名的 cs231n 课程中对 numpy 库的介绍

  • Python Data Science Handbook (作者是Jake VanderPlas) [26]：python 数据科学指南，对 python 中主要的数据科学库的介绍和实践。当然这本书是两年前出版的，可能部分内容会有些过时，但并不影响它的实用性。

  • Python for data science by wes mckinney(author of pandas)  [27]: pandas 库的作者写的一本书，从零开始介绍 pandas 的基础和高级特性，非常适合作为学习 pandas 的资料。

  • Scipy Lecture Notes [28]: scipy 库的教程，快速介绍核心的工具和技术点。

  • Migrating MATLAB® to Python [29]: Enthought 编写的电子书，一本帮助 MATLAB 的使用者想要完全或者部分迁移到 python 的指南。

Python 挑战

  • https://codechalleng.es/challenges/ [30]：一个代码挑战的网站，如果你刚入门 python，正好可以通过写代码来加深对 python 的了解。

  • CheckIO [31]：通过用 python 解决编程问题来完成一次冒险游戏。

Python 播客

  • https://talkpython.fm/ [32]：看完这个播客后，你会爱上 python 的

  • https://pythonbytes.fm/ [33]：这个播客会持续更新 python 社区最新的消息

Python 时事通讯

如果你想保持关注最新的 python 文章、视频等等，可以订阅下面三个频道：

  • https://www.pythonweekly.com/

  • https://importpython.com/newsletter/

  • https://pycoders.com/

资源链接

  1. https://github.com/jakevdp/WhirlwindTourOfPython

  2. https://learnpythonthehardway.org/

  3. https://automatetheboringstuff.com/

  4. https://pythonprogramming.net/introduction-to-python-programming/

  5. https://www.youtube.com/playlist?list=PL-osiE80TeTsqhIuOqKhwlXsIBIdSeYtc

  6. https://realpython.com/

  7. https://www.udemy.com/complete-python-bootcamp/

  8. https://youtu.be/nwjAHQERL08?list=PLGLfVvz_LVvTn3cK5e6LjhgGiSeVlIRwt

  9. http://shop.oreilly.com/product/0636920028659.do

  10. https://www.sololearn.com/

  11. https://www.codecademy.com/learn/learn-python

  12. https://github.com/iArunava/Python-TheNoTheoryGuide

  13. https://www.edx.org/course/introduction-to-computer-science-and-programming-using-python

  14. https://docs.python-guide.org/

  15. https://github.com/norvig/pytudes

  16. https://www.udacity.com/course/design-of-computer-programs--cs212

  17. https://www.amazon.com/Fluent-Python-Concise-Effective-Programming/dp/1491946008

  18. http://www.newthinktank.com/2014/11/python-programming/

  19. http://treyhunner.com/blog/archives/

  20. https://www.amazon.in/Python-Tricks-Buffet-Awesome-Features/dp/1775093301

  21. https://developers.google.com/edu/python/

  22. https://learnxinyminutes.com/docs/python3/

  23. https://www.dabeaz.com/

  24. https://pyvideo.org/speaker/raymond-hettinger.html

  25. http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/

  26. https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/

  27. http://wesmckinney.com/pages/book.html

  28. https://scipy-lectures.org/

  29. https://www.enthought.com/wp-content/uploads/2019/08/Enthought-MATLAB-to-Python-White-Paper_.pdf

  30. https://codechalleng.es/challenges/

  31. https://checkio.org/

  32. https://talkpython.fm/

  33. https://pythonbytes.fm/

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