之前我收藏了很多学习资源,都舍不得分享出来,生怕别人学会了超过自己,一些好的学习资源到自己这里就仿佛进了黑洞,再也没有出去过。
这种封闭的心态,导致的后果就是任何好的资源,收藏之后,很快就会遗忘,再也不会去看,就像那些调侃似的留言:放在我的收藏夹里吃灰吧。
其实,报着开放、分享、利他的心态,对自己更有益,如果坚持分享好文章好资源,慢慢地自己就是一个好东西的出口,积累自己的社交价值。另一方面送人玫瑰,手留余香,那些好东西分享出去后,自己的印象也更深刻,学习也会更用心,因为大家都知道了,不用心学习就真的被超过了。
好了,废话不多说,以下是我曾舍不得分享的 Python 学习资源,真的超值,把这里的资源充分利用起来,Python 的技能可以说突飞猛进,如果你觉得不错,也请你分享给需要的朋友。
awesome 系列最佳 Python 资源库:
awesome 系列的很多资源都是精品资源,想找资源,先去搜索一下 awesome + 你的关键字。
1. awesome-python Python开发资源大全:Python 框架、库、软件以及资源精选列表
https://github.com/vinta/awesome-python
这里 94.2k 的人已经给星了,如果点赞率是 10% 的话,也差不多有 100 万人知道了这个资源。
2. awesome-python-cn 中文版的 awesome-python :
https://github.com/jobbole/awesome-python-cn
3. fucking-awesome-python。这个 fucking-awesome-python 的,也很不错:
https://github.com/trananhkma/fucking-awesome-python
4. awesome-python-applications。Python 精选应用程序,将近 400 个开源 Python 应用程序,按主题陈列,根据结构化数据生成的代码库、文档等链接。
https://github.com/mahmoud/awesome-python-applications
5. Awesome-pytorch-list。Pytorch:与Pytorch相关的库,Pytorch 是有名的张量与动态神经网络机器学习框架。
https://github.com/bharathgs/Awesome-pytorch-list
6. awesome-asyncio。Python异步:精心挑选的Python异步框架、库、软件以及资源清单。
https://github.com/timofurrer/awesome-asyncio
7. awesome-jupyter。Jupyter:非常了不起的 Jupyter 项目、库以及资源的清单。你可以利用 Jupyter 创建和共享包含实时代码、方程式、可视化效果、文本等的Python文档。
https://github.com/markusschanta/awesome-jupyter
8. awesome-python-books。有关Python的最佳书单:
https://github.com/Junnplus/awesome-python-books
最佳 Python 图书:
1. Python 指南:关于Python日常安装、配置和使用的最佳实践手册,包括 pip、numpy、virtualenv 等的介绍。
https://github.com/realpython/python-guide
2. Python 简明教程:面向初学者的 Python 教程,你只需要知道如何保存一个保存文本文件即可开始学习。
https://github.com/swaroopch/byte-of-python
3. Cosmic Python:以 python 方式的应用程序架构模式来管理复杂性,O'Reilly 的免费书籍!
https://github.com/cosmicpython/book
4. Python 机器学习:该库包含经典的机器学习教程的 Notebook 代码。
https://github.com/rasbt/python-machine-learning-book-3rd-edition
面试问题:
1. Python 经典编程面试题:经典的Python编程面试问题集,请不要作弊!
https://github.com/StBogdan/CTCI_python
2. Python 交互式编程题:使用Anki学习卡片提供了120多个持续更新、交互式、测试驱动的编程面试题。
https://github.com/donnemartin/interactive-coding-challenges
3. Python 面试中经常遇到的问题。
https://github.com/sigmavirus24/python-interview-questions
3. Python 面试题集 2:额外的 300 个。
https://github.com/learning-zone/python-interview-questions
数据结构与算法Python 数据结构与算法:
1. Python 3 的数据结构与算法,最简单、最整洁的实现,已获1.8万颗星!
https://github.com/keon/algorithms
2. Udemy 算法、数据结构与面试课程:该库中包含 Udemy 课程附带的notebook,可帮助你准备面试。
https://github.com/jmportilla/Python-for-Algorithms--Data-Structures--and-Interviews
3. Python 算法:算法和数据结构的实现,快乐的学习!
https://github.com/prakhar1989/Algorithms
Python 其他:
1. GitHub 的 Python 趋势列表:GitHub 提供的 Python 流行代码库。
https://github.com/trending/python
2. PEP 8--Python 样式指南检查器:该工具可以按照PEP 8样式约定检查你的Python代码。
https://github.com/treyhunner/pep8
3. Google 样式指南:Google推荐的Python样式指南。
https://github.com/google/styleguide
4. Python 增强建议:Python增强建议,PEP官方索引。
https://github.com/python/peps
项目:
1. Python Koans:一个交互式的教程,可通过测试来学习Python,测试驱动开发的入门教程。
https://github.com/gregmalcolm/python_koans
2. 基于项目的学习:面向项目的编程教程列表,包括构建网络抓取工具、应用程序机器人等。
https://github.com/tuvtran/project-based-learning#python
3. 通过一系列交互式Jupyter Notebook教你学习Python 3
https://github.com/jerry-git/learn-python3
最后的话:
资源是用来利用的,别放在收藏夹里吃灰,不过这么多的学习资源也不可能一下子学完,先收藏再学习,学习可以先学习目前最需要的,比如找工作就看面试系列,然后再研究那些最优秀的,或者自己未来最有可能用到的。