Python资料推荐 + IDE推荐+经典练手项目(开源免费)
今天给大家带来一批宝贝,大家可以在深夜里独自把玩,也可以在广场上一边遛狗一边和盆友们品鉴。
学习资料
1、入门阶段
The Python TutorialPython guan官方文档,永远是最佳选择
Google's Python Class Google的文档,质量相当高
Python3 教程 | 菜鸟教程 如果英文不好,可以参考国内教程
Learn Python the Hard Way 最简单的学习 Python 的方法, HTML 在线版是完全免费的
零基础入门学习Python 网易云课堂,老师诙谐幽默,上手快
2、拔高阶段
最好自己动手写一些项目,一定要使用GitHub
Python_精选项目课程 实验楼提供在线编程及在线实训学习平台
Django 开发内容管理系统 全面的中文教程
Dataquest 提供了一系列和数据分析相关的Python教程
Python爬虫学习系列教程 | 静觅 静觅的爬虫课程,名气非常大
3、方向进阶
来到这个时候,最好确立学习的方向。
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web开发(Django、Flask、Tornado) python web 入坑指南
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数据科学(Numpy、Pandas、Matplotlib) 数据科学家的完整学习路径(Python版)
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机器学习(scikit-learn、)scikit-learn: machine learning in Python
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深度学习(TensorFlow)https://www.tensorflow.org/
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网络爬虫(Scrapy)Scrapy 1.4 documentation
4、实战演练
有哪些适合新手练手的Python项目 非常全面的项目,强烈推荐
实战 廖雪峰老师的教程,非常经典,可以当做Python的百科全书来参考
Python开源软件 开源中国社区的项目合集
karan/Projects Python项目合集
Python项目_W3Cschool极客导航 不仅有web开发,还有爬虫相关
博客列表
廖雪峰的官方网站 研究互联网产品和技术,提供原创中文精品教程
虫师 关于Python自动化方面的一位大牛
宁哥的小站 Python网络爬虫和机器学习
静觅 崔庆才的个人网站,在爬虫方面造诣很深
Python, OpenStack 博客里面包含了很多python library的知识
知乎 - 与世界分享你的知识、经验和见解 隐藏着各种Python大神
经典入门及第三方库
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vinta/awesome-python 精心设计的Python学习框架,书籍和软件
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nvbn/thefuck 华丽的应用程序更正您以前的控制台命令
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pallets/flask、django/django Python的web框架
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requests/requests 强大的库,相信你一定学过
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ipython/ipython 生产性交互式计算系统
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python/cpython Python编程语言官方文档
好玩的项目
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warner/magic-wormhole 把文件从一台电脑安全地复制到另一台
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pyvideo/pyvideo 和Python相关的视频
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7sDream/zhihu-oauth 知乎官方未开放的 OAuth2 接口
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errbotio/errbot 最简单和最流行的聊天机器人
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fogleman/Minecraft 用Python写的我的世界
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mopidy/mopidy 一个可扩展的音乐服务器
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Eloston/ungoogled-chromium 可以修改Google Chromium组件
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livid/v2ex 在Google App Engine上运行的社区
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overviewer/Minecraft-Overviewer 展示高分辨率地图
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charlierguo/gmail Google Mail的Pythonic界面
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egirault/googleplay-api Google Play非官方的Python API
网络爬虫
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LiuXingMing/SinaSpider 新浪微博爬虫(Scrapy、Redis)
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binux/pyspider Python中强大的网络爬虫系统
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bowenpay/wechat-spider 微信公众号爬虫
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jhao104/proxy_pool Python爬虫代理IP池(proxy pool)
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smicallef/spiderfoot SpiderFoot,开源脚印和情报收集工具。
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lining0806/PythonSpiderNotes Python入门网络爬虫之精华版
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Germey/Zhihu 崔庆才博主写的知乎爬虫
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gnemoug/distribute_crawler 分布式网络爬虫
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Chyroc/基于搜狗微信搜索的微信公众号爬虫接口
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ResolveWang/weibospider 分布式微博爬虫(PC端抓取)
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airingursb/bilibili-user Bilibili用户爬虫
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yanzhou/CnkiSpider 中国知网爬虫
数据相关
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donnemartin/data-science-ipython-notebooks 综合型的数据科学教程
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sqlmapproject/sqlmap 自动SQL注入和数据库接管工具
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mitmproxy/mitmproxy 针对渗透测试员和软件开发人员的交互式TLS功能拦截HTTP代理
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rushter/data-science-blogs 很多数据科学的博客
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ujjwalkarn/DataSciencePython 通用数据分析和机器学习任务
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justmarkham/DAT3 华盛顿的大数据课程
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billryan/algorithm-exercise leetcode/lintcode题解
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bitly/data_hacks 使用命令行进行数据分析
机器学习
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MorvanZhou/tutorials 机器学习相关教程
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ahangchen/GDLnotes 谷歌深度学习笔记
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tensorflow/models 使用TensorFlow构建模型
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astorfi/TensorFlow-World TensorFlow的简单和现成的教程
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fchollet/keras Python深度学习库,运行在TensorFlow,Theano或CNTK
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josephmisiti/awesome-machine-learning 精心设计的机器学习框架,书籍和软件
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songrotek/Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap 深度学习论文阅读路线图
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MLWave/Kaggle-Ensemble-Guide Kaggle组合指南的代码
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eriklindernoren/ML-From-Scratch 机器学习模型和算法
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humphd/have-fun-with-machine-learning 机器学习与神经网络图像分类的初学者指南
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arielf/weight-loss 机器学习符合酮症:如何有效减肥
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luispedro/BuildingMachineLearning 本书用Python构建机器学习系统的源代码
最后推荐5个好用的Python IDE
1、Jupyter Notebook
Jupyter笔记本在2014年诞生于IPython。它是基于服务器 - 客户端结构的Web应用程序,它允许您创建和操作笔记本文档 - 或只是“笔记本”。
Jupyter Notebook提供了一个易于使用的交互式数据科学环境,涵盖许多编程语言,不仅可以作为IDE,还可以作为演示文稿或教育工具。对于刚开始使用数据科学的人来说,这是完美的!
可以在这里下载 Project Jupyter
2.PyCharm
PyCharm是由JetBrain的人员制作的IDE,该团队负责最着名的Java IDE,IntelliJ IDEA之一。
PyCharm的界面和功能对于那些有使用过其他JetBrain产品的人来说,是完美的。 此外,如果您喜欢IPython或Anaconda发行版,那么PyCharm可以将其工具和库(如NumPyMatplotlib)集成在一起,从而让您可以使用数组查看器和交互式图表。
下载地址PyCharm : Download Latest Version of PyCharm
3、Visual Studio
另一个选择可能是Visual Studio代码。 这是由Microsoft开发的文本编辑器,但也可以用作IDE。 Visual Studio的一个好处就是Git集成。 像Atom一样,您可以使用此应用程序轻松地在存储库中提交,同步和创建分支。
Visual Studio包含一个名为IntelliSense的功能,它提供了基于变量类型,功能和导入模块的代码完成。 它还提供语法高亮和自动完成功能。
您可以在此页面上免费下载适用于Windows,Linux或MacOS的Visual Studio代码Download Visual Studio Code
4、Sublime Text
作为第三个替代选项,您还可以考虑强大的文本编辑器Sublime Text。 大多数人喜欢用户界面,非凡的功能和性能。 就像上面提到的其他文本编辑器一样,您可以使用插件扩展Sublime Text。 有关如何将Sublime Text设置为轻量级的一体化数据科学IDE的更多信息,请查看此页面。
您可以在这里下载Sublime Text Sublime Text - Download
5、Atom
由Github开发的开源文本编辑器。
虽然这个文本编辑器可用于许多流行的编程语言,如Ruby on Rails,PHP,Java等,Atom有趣的功能,为Python开发人员创造了一个很好的体验。A hackable text editor for the 21st Century
内容来源 微信公众号:造数 已获得原创作者授权。