入门必备!Github上非常实用的10个python学习资料,推荐收藏

今天分享10个Github上非常实用的python学习资料。

如果你正在学习python,不妨试试这几个项目。

1. Python

  • url: github.com/TheAlgorithms/Python
  • star: 150000
  • fork: 38000
  • watch: 5900

这里汇聚了所有算法的Python实现,是一个python语言的算法合集,可以用于教学工作。这里包括了搜索算法、排序算法、数据结构、机器学习、加密算法、神经网络等。

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2. Python-100-Days

  • url: github.com/jackfrued/Python-100-Days
  • star: 126000
  • fork: 47000
  • watch: 6200

《Python100天从新手到大师》的电子书,作为Python的入门学习资料,学习难度较低。新手也能较快上手学习。 开头15天的知识点,对于0基础的小伙伴可能比较难学,这里还提供了视频讲解版本,传送门->

3. PythonDataScienceHandbook

  • url: github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook
  • star: 37000
  • fork: 16000
  • watch: 1800

就如其名,这是《Python Data Science Handbook》英文原版线上书。

这本书对希望从事数据科学工作的小伙伴非常有帮助,是 Python 工程师重要的学习手册。

4. 500lines

  • url: github.com/aosabook/500lines
  • star: 28000
  • fork: 5900
  • watch: 1800

使用少于500行的Python代码可以写什么?这个项目会给到你很多启发。每个项目都是业内大神开发的。

项目本身是英语版,中文翻译版还在进行中,有兴趣的小伙伴可以加入项目。

5. python-guide

  • url: github.com/realpython/python-guide
  • star: 25000
  • fork: 5800
  • watch: 1400

本项目的作者kennethreitz,同时也是Requests库的作者。项目是 Python 入门教程。从语法层面,到项目结构、代码风格,进阶、工具等方面都有介绍。虽然项目本书英文版,但难度不高,很容易看懂,而且中文翻译版也在制作中,快去看看吧,开卷有益。

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6. 30-Days-Of-Python

  • url: github.com/Asabeneh/30-Days-Of-Python
  • star: 16000
  • fork: 3600
  • watch: 598

这是一个免费的零基础Python教程。虽然项目本身是英文的,但对英语要求不高,阅读障碍较小,可放心使用。

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7. learn-python

  • url: github.com/trekhleb/learn-python
  • star: 13000
  • fork: 2200
  • watch: 724

本免费教程是一份以代码和注释作讲解的Python学习资料。Python所有语法和知识点,都采用了实战代码为例进行讲解,配合注释和参考资料服用,让你快速上手掌握Python基础知识。

此项目既是新手学习Python的资料教程,也是未来回顾知识点时的速查表。

"""WHILE statement
@see: https://docs.python.org/3/tutorial/controlflow.html
@see: https://docs.python.org/3/reference/compound_stmts.html#the-while-statement
The while loop executes as long as the condition remains true. In Python, like in C, any
non-zero integer value is true; zero is false. The condition may also be a string or list
value, in fact any sequence; anything with a non-zero length is true, empty sequences are
false.
The test used in the example is a simple comparison. The standard comparison operators are
written the same as in C: < (less than), > (greater than), == (equal to), <= (less than or
equal to), >= (greater than or equal to) and != (not equal to).
"""

def test_while_statement():
    """WHILE statement"""

    # Let's raise the number to certain power using while loop.
    number = 2
    power = 5

    result = 1

    while power > 0:
        result *= number
        power -= 1

    # 2^5 = 32
    assert result == 32

8. ds-cheatsheets

  • url: github.com/FavioVazquez/ds-cheatsheets
  • star: 12000
  • fork: 3400
  • watch: 509

这是一份Python数据科学方面的的速查表,包含了以下常用库:Pandas、Jupyter、SQL、Dask 等。

虽然都是些基本的 API 调用,但如果能熟练掌握项目中的所有代码,足以应对90%的数据科学Python应用的场景。

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9. MLAlgorithms

  • url: github.com/rushter/MLAlgorithms
  • star: 9100
  • fork: 1600
  • watch: 415

这里有常见的机器学习算法,Python 实现,包括:

  • Linear regression, logistic regression
  • K-Means
  • Support vector machine (SVM) with kernels (Linear, Poly, RBF)
  • Random Forests
  • Deep learning (MLP, CNN, RNN, LSTM)
  • 等等

10. practical-python

  • url: github.com/dabeaz-course/practical-python
  • star: 8200
  • fork: 4900
  • watch: 344

作者David Beazley是《Python Cookbook 第三版》、《Python 参考手册》的作者。该开源项目是Python的免费入门级教程,教程经过教学实践,包含课后练习。

教程目录如下:

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以上10个项目,希望对你有所帮助。

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想要了解如何系统的学习python,需要做哪些准备工作、学习哪些内容,可以点击下方链接获取信息:

如何系统的自学Python?收下这3条建议,包含学习资料和库资源

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