GitHub 上 25 个 Python 学习资源，墙裂推荐！

英文：thecarrots，翻译：CSDN

1、最佳Python代码库

1. 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）

   
   

   这个列表有中文版，我们以前专门推荐过：

   https://github.com/jobbole/awesome-python-cn
   
   

2. Python资源精选列表2：精心筛选的一组Python框架、库、软件以及资源列表。

   （https://github.com/trananhkma/fucking-awesome-python）

3. Python精选应用程序：将近400个开源Python应用程序，按主题陈列，且附有使用apatite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）

4. 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）

   
   

5. 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）

   
   

6. 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）

   
   

7. Python书单: 有关Python的最佳书单！

   （https://github.com/Junnplus/awesome-python-books）

2、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）

3、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面试题集：Python面试中经常遇到的问题。

   （https://github.com/sigmavirus24/python-interview-questions）

   
   

4. Python面试题集2：额外的300多个Python面试题。

   （https://github.com/learning-zone/python-interview-questions）

4、数据结构与算法

1. Python数据结构与算法：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）

5、Python资源

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）

6、学习Python

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JupyterNotebook学习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）

英文:

https://thecarrots.io/blog/25-best-github-repos-for-python-developers

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崔庆才
静觅博客博主，《Python3网络爬虫开发实战》作者
隐形字
个人公众号：进击的Coder
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