python 学习资源推荐

微笑、不失礼 提交于 2020-11-02 07:13:15

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/


本文分享自微信公众号 - 算法猿的成长(AI_Developer)。
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