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。
祝学有所成。
